Hoy día, el lenguaje de programación python está alcanzando cotas de popularidad muy elevadas, todo ello promovido por la explosión de las herramientas de inteligencia artificial que están en boca de todos.
Si bien es cierto que estas herramientas son grandes aliados para las organizaciones, también es muy probable que muchas de las empresas actuales no tengan el grado de madurez necesaria para su implantación inmediata.
Es por esto, que en este artículo quería dar a conocer una serie de librerías de python, muy relacionadas con la optimización de procesos, pero fuera del ámbito de las herramientas que requieren procesamiento de grandes cantidades de datos.
La finalidad con esto, es que os podáis introducir en el mundo de python a la par que estéis generando valor en la empresa, sin necesidad de recorrer el camino hacia la IA para poder comenzar.
Simulación de procesos industriales con python
Si trabajas como ingeniero de procesos, la simulación puede ser un aliado tanto para la definición de nuevos procesos, como para la mejora de los existentes.
Para esto existen múltiples herramientas comerciales diseñadas para esta finalidad. El entorno que emplean suele ser intuitivo además de estar desarrollado bajo una interface gráfica.
Algunos ejemplos de estas herramientas serían:
Por supuesto, estas herramientas tienen como inconveniente principal que son de pago. Además es posible que dependiendo de la necesidad estén un poco dimensionadas.
Como alternativa se pueden utilizar bibliotecas de python enfocadas para la simulación. No van a ser tan bonitas ni fáciles de usar ya que por lo general no disponen de vista gráfica o esta es muy ruda.
Pero es probable que para multitud de casos, estas herramientas sean más que suficientes. Además cumpliremos la doble función de iniciarnos en python, cosa que puede ser interesante de cara al futuro profesional.
SimPy herramienta versátil para la simulación de eventos
SimPy es una de las bibliotecas python para la simulación de procesos industriales.
Su enfoque principal se centra en la representación de eventos específicos que ocurren en momentos discretos en lugar de seguir una evolución continua en el tiempo. Esta característica es esencial para la simulación precisa de procesos industriales, logísticos y otros escenarios donde los eventos se desarrollan en secuencias temporales específicas.
Una de las fortalezas clave de SimPy radica en su capacidad para gestionar eficientemente recursos limitados, como máquinas, empleados o suministros, lo que permite simular situaciones realistas en entornos industriales.
La flexibilidad y extensibilidad de SimPy son características destacadas, ya que permite a los usuarios personalizar y adaptar la biblioteca según las necesidades específicas de sus sistemas.
Además, también permite manejar la incertidumbre mediante elementos estocásticos.
Salabim simplicidad en tu diseño de simulaciones
Salabim destaca por su enfoque claro y sencillo. Su diseño se centra en la simplicidad y la legibilidad del código, lo que facilita su aprendizaje y aplicación, especialmente para aquellos que buscan una solución directa y fácil de entender.
Salabim se convierte en una opción atractiva para aquellos que buscan una solución fácil de usar y centrada en la claridad conceptual.
Optimización con programación lineal
Uno de los enfoques clásicos para la optimización de procesos es el empleo de la programación lineal.
En esencia lo que se busca es maximizar o minimizar una función lineal llamada función objetivo, que está sujeta a ciertas restricciones que se deben respetar que limitan la solución del problema.
Este enfoque está muy asentado para la mejora de ciertos procesos, tanto es así que incluso en Excel podemos encontrar un complemento enfocado esta tarea llamado solver.
PuLP, herramienta python para la programación lineal
PuLP es una biblioteca de optimización en Python, centrada en la resolución de problemas de programación lineal y entera.
Su principal fortaleza radica en proporcionar una interfaz simple y expresiva para la formulación de modelos de optimización.
u enfoque en la simplicidad y la flexibilidad lo convierte en una opción atractiva para aquellos que buscan una herramienta eficaz y accesible para la toma de decisiones estratégicas optimizadas en la gestión industrial y logística.
Python un gran aliado para la industria
Python, gracias a su extenso ecosistema de librerías, se ha convertido en un lenguaje de programación muy versátil que puede ser útil incluso para aquel que su tarea principal no sea la de programación.
Por otro lado, aunque la reciente ola de la IA es tentadora de cara a subirse a ella. Es necesario realizar un profundo análisis y preparación previa para conseguir una ejecución adecuada.
Esto no nos debe desanimar a probar nuevos enfoques en nuestro trabajo, por no poder estar a la vanguardia, ya que en ocasiones soluciones más mundanas o asentadas aportan más valor que el más sofisticado de los métodos o algoritmos más vanguardistas.
Además introducirse en un lenguaje de programación como python puede ser algo muy valioso de cara al futuro que parece que viene.