3.2.1.- Descripción y conceptualización de la simulación, establecer el problema, especificación del objetivo (s), definición de indicadores, simulación y determinación de la muestra.
3.2.1.- Descripción y conceptualización de la simulación, establecer el
problema,
especificación del objetivo (s), definición de indicadores, simulación y
determinación de la muestra.
Simulación
Es la construcción de modelos informáticos que describen
la parte esencial del
comportamiento de un sistema de interés, así como diseñar
y realizar
experimentos con el modelo y extraer conclusiones de sus
resultados para apoyar
la toma de decisiones.
Se usa como un paradigma para analizar sistemas
complejos. La idea es obtener
una representación simplificada de algún aspecto de
interés de la realidad.
Permite experimentar con sistemas (reales o propuestos)
en casos en los que de
otra
manera esto sería imposible o impráctico.
El
sistema simulado imita la operación del sistema actual sobre el tiempo.
La
historia artificial del sistema puede ser generado, observado y analizado.
La
escala de tiempo puede ser alterado según la necesidad.
Las
conclusiones acerca de las características del sistema actual pueden ser
inferidos.
Estructura
de un modelo de simulación
ci:
variable exógena controlable
ni:
variable exógena no controlable
ei:
variable endógena (estado del sistema)
si: variable endógena (salida del sistema)
La
formulación de los modelos de simulación requiere de la cuantificación de los
parámetros
de las variables. Cuando se dispone de datos históricos el proceso
inicia
con la recolección de datos a los cuales se les denomina datos en
bruto
(raw data) y posteriormente se les organiza en histogramas los que sirven
de
base para formular los modelos matemáticos que describen su
comportamiento.
Es necesario estimar los valores de los parámetros de dichos
modelos
y probar su significación estadística con respecto a la bondad de ajuste
de
las distribuciones de probabilidad. La estimación de parámetros de los
modelos
estocásticos cae dentro del dominio de la estadística. Estas acciones son
lo
que se conoce como evaluación del modelo.
La
etapa final del estudio de simulación consiste en validar el modelo a través
del
análisis
de los datos simulados y debemos responder a las preguntas ¿qué tan
bien
coinciden los valores simulados de las variables endógenas con datos
históricos
conocidos, si es que éstos están disponibles? y ¿qué tan exactas son
las
predicciones del comportamiento del sistema real hechas por el modelo de
simulación,
para períodos futuros?
El
análisis se lleva a cabo en tres pasos:
1.
Recolección y procesamiento de los datos simulados.
2.
Cálculo de la estadística de las pruebas.
3.
Interpretación de los resultados.
Como
se puede inferir, nuevamente tendremos que aplicar los conceptos
estadísticos
que se utilizaron en la formulación del modelo.
Obtener
las entradas y las salidas, relaciones cuantitativas y cualitativas.
Los
datos deben ser convenientemente tratados para que se puedan realizar
predicciones
del comportamiento del sistema. Si nos quedamos con los datos
como
los obtenemos del sistema real, podemos caer en la mera simulación del
pasado.
Si basados en ellos hallamos una función del comportamiento, estaremos
en
condiciones de repetir el comportamiento del sistema en el modelo y poder
aplicarlo
para realizar estudios sobre el mismo.
EL
PROBLEMA
Formulación
y definición del sistema
Se
inicia en la administración de la empresa. Quién sabe que tiene un problema,
pero
no sabe definirlo.
1.
La formulación del problema no se hace una sola vez, se hace a través de
todo
el proyecto.
2.
Se define los objetivos del estudio (objetivos y metas).
3.
Se define el sistema a estudiar.
4.
Se define los límites del sistemas , sus alcances y limitaciones (restricciones
de
la abstracción).
5.
Se especifica el diagrama de flujo lógico.
Problemas,
Objetivos y Metas
Problema.
•
Alguna amenaza, incremento de costos, información desconocida, riesgos
o
contradicciones. Se plantea como un conjunto de síntomas, aún no se conoce
las
causas.
Objetivo.
•
Resolver el problema o cómo resolver el problema.
•
El objetivo no es conocer las causas del problema. Se orienta a la solución
del
problema.
Meta
•
Conjunto de actividades para lograr el objetivo planteado.
Por
lo general se puede medir.
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