Ejecuciones

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Resumen

Una ejecución es una corrida de un modelo de simulación — el modelo, una programación opcional, y el conjunto completo de resultados que produjo la simulación. Las ejecuciones son cómo conviertes un modelo en números que puedes leer: rendimiento, tiempos de ciclo, utilizaciones, WIP, colas, actividad de recursos, y cualquier otra medida para la que el modelo esté instrumentado.

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Dónde viven las ejecuciones

Las ejecuciones pertenecen a un modelo de simulación. Abre el modelo en el Modelador y usa Ver última simulación para inspeccionar su ejecución reproducible más reciente, su resumen y su registro de eventos. Para abrir una anterior, pídele a Dexter su enlace. Los enlaces antiguos de Resultados abren el mismo modelo y ejecución en el Modelador. Para crear un panel, usa la plantilla Simulation results o pídele a Dexter un análisis de resultados.

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Qué contiene una ejecución

• Las entradas contra las que se ejecutó: el modelo tal como estaba configurado cuando se ejecutó, y la programación que la impulsó, si hubo una (llegadas, turnos, cambios, o lo que sea que la programación lleve para ese modelo). Una ejecución nombra su programación cuando una la impulsó, así que las condiciones detrás de los números no son ambiguas.
• El conjunto de datos crudo de la simulación: los eventos de bajo nivel que emitió la simulación — ciclos de vida de entidades, actividad de procesos, actividad de recursos, y tablas relacionadas. Esta es la fuente de verdad para cualquier cosa derivada de la ejecución.
• KPIs y gráficos derivados: las consultas de KPI y de gráficos definidas en el modelo, calculadas contra el conjunto de datos de la ejecución. Dexter puede leer estos resultados guardados o consultar el conjunto de datos para crear una aplicación o un reporte.

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Estados

Una ejecución se ejecuta de forma asíncrona en segundo plano. Su conjunto de datos crudo aterriza cuando la simulación termina, y Dexter muestra la ejecución una vez que el conjunto de datos aterrizó y sus resultados derivados están calculados. Una vez que una ejecución aterrizó, su conjunto de datos crudo permanece válido. Lo que puede variar es el estado de los resultados derivados — los cálculos de KPI y gráficos superpuestos:

• Pendiente: los KPIs y gráficos aún se están calculando después de una ejecución nueva o después de editar consultas. Espera y vuelve a cargar.
• Lista: los KPIs y gráficos están calculados y listos para leer.
• Fallida: el cálculo derivado tuvo un error mientras la ejecución y su conjunto de datos permanecieron válidos. Pide a Dexter que los vuelva a calcular; la simulación en sí no necesita volver a ejecutarse.

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Disparar una ejecución

Las ejecuciones se crean desde un modelo. Hay dos puntos de entrada:

• Pide a Dexter. “Ejecuta la programación base en el modelo Línea A”, “ejecuta la programación de semana pico tres veces” — Dexter dispara la ejecución contra ese modelo y programación y la muestra una vez que aterriza. Este es el camino habitual.
• El control de ejecución del Modelador. El lienzo del Modelador tiene un botón de reproducir que inicia una ejecución del modelo que estás editando sin cambiar al chat. Se ve verde cuando el modelo pasa la validación y rojo cuando queda un bloqueador; pasa el cursor sobre el control bloqueado para ver el error, y usa Corregir con Dexter para entregárselo a Dexter.

Un solo modelo típicamente acumula muchas ejecuciones a lo largo de su vida: línea base, variantes de la programación, ajustes de parámetros, y comparaciones después de una edición del modelo.

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Revisar resultados

Abre una ejecución en el Modelador para inspeccionar su reproducción y registro de eventos. Para ver KPIs y gráficos, parte de la plantilla de módulo Simulation results, conéctala a la ejecución o pídele a Dexter la vista que necesitas. Para un análisis más profundo, Dexter puede consultar directamente las tablas del conjunto de datos de la ejecución y producir gráficos, tablas o un reporte ad-hoc a partir de ellas.

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Comparar ejecuciones

Para responder “cómo cambia X si variamos Y”, ejecuta cada variante como su propia ejecución. Edita el modelo entre ejecuciones, cambia el programa activo, o pídele a Dexter que copie el modelo y cambie la copia para que la línea base quede intacta. Cada ejecución registra el modelo y el programa con que se ejecutó, así que los resultados siguen siendo atribuibles después de que el modelo cambie. Para ver varias ejecuciones dispuestas juntas, pídele a Dexter que las compare: consulta sus resultados en conjunto y devuelve un gráfico, una tabla o un reporte de comparación.

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Réplicas

Para medir la variabilidad debida solo al azar, ejecuta la misma configuración varias veces con distintas semillas aleatorias. Pídeselo a Dexter (“ejecuta la línea base con 10 semillas”) y lanza las réplicas como un solo lote de ejecuciones, luego compara sus KPIs para mostrar la dispersión. Un modelo totalmente determinista produce réplicas idénticas, así que no hay dispersión que medir.

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Las ejecuciones de Pipeline son diferentes

Los Pipelines preparan datos, y cada vez que uno se ejecuta crea una ejecución de pipeline. Las ejecuciones de pipeline tienen sus propios estados e historial en la página del pipeline, en la pestaña Pipelines de la página de Datos. Son independientes de las ejecuciones de simulación que se abren en el Modelador, y una ejecución de simulación nunca aparece en un pipeline.