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INTRODUCCION A LA SIMULACION

Simulacin puede ser definida como: crear un modelo computacional de un sistema real o

propuesto y conducir experimentos sobre el modelo para describir comportamientos observados y

/o predecir comportamientos futuros antes de invertir tiempo o dinero. Dado que la experimentacin

sobre un sistema real puede resultar costosa y/o impracticable, la simulacin ha llegado a ser una

herramienta extremadamente importante para disear y analizar sistemas complejos; es una

manera rentable de realizar pruebas previas a sistemas propuestos, planes, o polticas antes de

incurrir en gastos de prototipos , campos de pruebas, o implementaciones reales. De hecho,

muchos directivos han llegado a ver a la simulacin como una pliza de seguro barata. En un

mundo de creciente competitividad, la simulacin ha llegado a ser una poderosa herramienta de

planificacin, diseo y control de sistemas.

De otra manera y ms simple, la simulacin involucra el modelado de un sistema o proceso de tal

manera que el modelo imite la respuesta del sistema real a los eventos que tienen lugar en eltiempo.

El libro Introduccin a la Simulacin usando SIMAN( Mc Graw Hill, 1995) indica los siguientes

beneficios asociados a la simulacin:

Nuevas polticas, procedimientos operacionales, reglas de decisin, estructuras

operacionales, flujos de informacin, etc., pueden ser exploradas sin interrumpir procesos

en curso.

Nuevos diseos de hardware , diseos fsicos, software, sistemas de transportes, etc.,

pueden ser testeados antes de comprometer recursos para su adquisicin y/o

implementacin.

Hiptesis de cmo y porque ciertos fenmenos ocurren pueden ser testeados para anlisisde factibilidad.

Los tiempos pueden ser controlados: Estos pueden ser comprimidos o expandidos

permitiendo acelerar o retrasar el comportamiento del fenmeno en estudio.

Se puede adquirir una mejor visin, acerca de las variables que resultan ms importantes

para el rendimiento del proceso y / o sistema y como estas interactan.

Permite identificar potenciales cuellos de botella en flujos de materiales, informacin y de

productos.

Un estudio de simulacin puede resultar muy valioso para entender cmo un sistemarealmente funciona en oposicin a la forma en que todos piensan que opera.

Nuevas situaciones y/o escenarios, sobre los que tenemos conocimiento y experiencialimitada, pueden ser manipuladas con el fin de prepararse para acontecimientos futuros

tericos. La gran fortaleza de la simulacin reside en su capacidad para hacernos explorarescenarios conocidos como "qu pasa si"( What If).


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Sea realizado a mano o en una computadora, la simulacin involucra la generacin de unahistoria artificial de un sistema; la observacin de esta historia mediante la manipulacinexperimental, nos ayuda a inferir las caractersticas operacionales de tal sistema. En la definicinanterior se citan dos pasos bsicos de una simulacin:

a) Desarrollo del modelob) Experimentacin

El desarrollo del modelo incluye la construccin de ecuaciones lgicas representativas del sistemay la preparacin de un programa computacional. Una vez que se ha validado el modelo delsistema, la segunda fase de un estudio de simulacin entra en escena, experimentar con el modelopara determinar cmo responde el sistema a cambios en los niveles de algunas variables deentrada.

Los trminos "sistema" y "modelo" tambin son importantes en la definicin descrita. Un sistemaes una coleccin de variables que interactan entre s dentro de ciertos lmites para lograr unobjetivo. El modelo por su parte es una representacin de los objetos del sistema y refleja demanera sencilla las actividades en las cuales esos objetos se encuentran involucrados.

PROCESO DE DESARROLLO DE UN MODELO DE SIMULACIN

Se ha escrito mucho acerca de los pasos necesarios para realizar un estudio de simulacin. Sin

embargo, la mayora de los autores opinan que los pasos necesarios para llevar a cabo un

experimento de simulacin son:

- Definicin del sistema. Para tener una definicin exacta del sistema que se desea simular, es

necesario hacer primeramente un anlisis preliminar del mismo, con el fin de determinar la

interaccin del sistema con otros sistemas, las restricciones del sistema, las variables que

interactan dentro del sistema y sus interrelaciones, las medidas de efectividad que se van a

utilizar para definir y estudiar el sistema y los resultados que se esperan obtener del estudio.

- Formulacin del modelo. Una vez que estn definidos con exactitud los resultados que se

esperan obtener del estudio, el siguiente paso es definir y construir el modelo con el que se

construirn los resultados deseados. En la formulacin del modelo es necesario definir todas las

variables que forman parte de l, sus relaciones lgicas y los diagramas de flujo que describan en

forma completa al modelo.

- Coleccin de datos. Es posible que la facilidad de obtencin de algunos datos o la dificultad de

conseguir otros, pueda influenciar el desarrollo y formulacin del modelo. Por consiguiente, es muy

importante que se definan con claridad y exactitud los datos que el modelo va a requerir para

producir los resultados deseados. Normalmente, la informacin requerida por un modelo se puede

obtener de registros contables, de rdenes de compra, de opiniones de expertos y si no hay otro

remedio por experimentacin.

- Implementacin el modelo en la computadora. Con el modelo definido, el siguiente paso es

decidir si se utiliza algn lenguaje estructurado o algn paquete como GPSS, simula, simscript,

etc., para procesarlo en la computadora y obtener los resultados deseados.

- Validacin. Una de las principales etapas de un estudio de simulacin es la validacin. A travs

de esta etapa es posible detallar deficiencias en la formulacin del modelo o en los datos

alimentados al modelo. Las formas ms comunes de validar un modelo son:


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1. La opinin de expertos sobre los resultados de la simulacin.

2. La exactitud con que se predicen datos histricos.

3. La exactitud en la prediccin del futuro.

4. La comprobacin de falla del modelo de simulacin a utilizar datos que hacen fallar al modelo

real.

5. La aceptacin y confianza en el modelo de la persona que har uso de los resultados que arroje

el experimento de simulacin.

- Experimentacin. La experimentacin con el modelo se realiza despus de que ste ha sido

validado. La experimentacin consiste en generar los datos deseados y en realizar anlisis de

sensibilidad de los ndices requeridos.

- Interpretacin. En esta etapa del estudio, se interpretan los resultados que arroja la simulacin y

en base a esto se toma una decisin. Es obvio que los resultados que se obtienen de un estudio de

simulacin ayudan a tomar decisiones del tipo semi-estructurado, es decir, la computadora en s no

toma la decisin, sino que la informacin que proporciona ayuda a tomar mejores decisiones y por

consiguiente a sistemticamente obtener mejores resultados.

- Documentacin. Dos tipos de documentacin son requeridos para hacer un mejor uso del modelo

de simulacin. La primera se refiere a la documentacin de tipo tcnico, es decir, a la

documentacin que el Departamento de Procesamiento de Datos debe tener del modelo. La

segunda se refiere al manual del usuario, con el cual se facilita la interaccin y el uso del modelo

desarrollado a travs de una terminal de computadora.

Ventajas y desventajas de la simulacin por computadora

La simulacin asistida por computadora presenta ciertas desventajas:

1. Los resultados numricos obtenidos se basan en el conjunto especfico denmeros aleatorios, cuyos valonas corresponden a slo uno de los resultadosposibles Por tanto, los valores finales reportados en una simulacin son sloestimaciones de los valores reales que est buscando.

2. Para obtener estimaciones ms exactas y para minimizar la probabilidad de tomaruna mala decisin, usted debera

a. hacer un gran nmero de ensayos en cada simulacin y/o ;

b. repetir toda la simulacin un gran nmero de veces. Para problemas mas

complejos, un gran nmero de repeticiones puede requerir cantidadessignificativas de tiempo de cmputo.

3. Cada simulacin requiere su propio diseo especial para imitar el argumento realbajo investigacin y su propio programa de computadora asociado. Aunque esposible aprender y usar paquetes de software especializados, el esfuerzo dedesarrollo en el diseo y programacin de simulaciones del mundo real esextremadamente tardado.


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4. Siempre quedarn variables por fuera que, si hay mala suerte, pueden cambiarcompletamente los resultados en la vida real que la simulacin no previ... eningeniera se "minimizan riesgos, no se evitan".

5. Como resultado de estas desventajas, usted debera intentar resolver su problemausando tcnicas analticas siempre que sea posible. Hacer esto requiere menosesfuerzo y da como resultado respuestas exactas en vez de estimaciones.

No obstante, a pesar de las desventajas, la simulacin por computadora es una de las tcnicas

ms comnmente usadas porque ofrece las siguientes ventajas:

1. La simulacin le permite analizar grandes problemas complejos para los que noestn disponibles resultados analticos. De hecho, la mayora de los problemas demundo real encajan en esta categora. La simulacin proporciona una alternativaprctica.

2. Como con cualquier forma de simulacin, la simulacin por computadora permiteque el tomador de decisiones experimente con muchas polticas y argumentosdiferentes sin cambiar o experimentar realmente con el sistema existente real. Porejemplo, con una simulacin por computadora, usted puede estudiar el impacto deaadir una nueva estacin de trabajo a una lnea de produccin sin tener que

organizar la estacin de trabajo fsicamente.

3. La simulacin por computadora le permite comprimir tiempo. Por ejemplo, ustedpuede estudiar el impacto a largo plazo de una poltica para un banco durante todoun ao en una simulacin por computadora que dura unos cuantos minutos. Laalternativa de implantar realmente la poltica y observar sus resultados en un aotal vez no sea prctica.

4. Algunas tcnicas analticas requieren de experiencia matemtica sofisticada, tantopara utilizarlas como para comprenderlas. Una simulacin por computadora puedarequerir pocas o ningunas matemticas complejas y por tanto, puede serintuitivamente ms comprensibles. Por esta razn, la simulacin por computadorapuede usarse an cuando el problema pueda analizarse usando tcnicasmatemticas.

Tipos de simulacin1. Simulacin Discreta: modelacin de un sistema [...] por medio de una

representacin en la cual el estado de las variables cambian instantneamente eninstante de tiempo separados. (En trminos matemticos [...] el sistema solo puedecambiar en instante de tiempo contables)

2. Simulacin Continua: modelacin [...] de un sistema por medio de unarepresentacin en la cual las variables de estado cambian continuamente en eltiempo. Tpicamente, los modelos de simulacin continua involucran ecuacionesdiferenciales que determinan las relaciones de las tasas de cambios de las

variables de estado en el tiempo.3. Simulacin Combinada Discreta-Continua: modelacin de un sistema por medio de

una representacin en la cual unas variables de estado cambian continuamentecon respecto al tiempo y otras cambian instantneamente en instante de tiemposeparados.

Es una simulacin en la cual interactan variables de estado discretas y continuas.

Existen tres tipos de interacciones entre las variables de estado de este tipo de

simulaciones:


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Un evento discreto puede causar un cambio discreto en el valor de unavariable de estado continua.

Un evento discreto puede causar que la relacin que gobierna una variable deestado continua cambie en un instante de tiempo en particular.

Una variable de estado continua de punto de partida puede causar que un

evento discreto ocurra, o sea, programado.

4. Simulacin Determinstica y/o Estocstica: una simulacin determinstica esaquella que utiliza nicamente datos de entra determinsticos, no utiliza ningndato de entrada azaroso. En cambio un modelo de simulacin estocsticoincorpora algunos datos de entrada azarosos al utilizar distribuciones deprobabilidad.

5. Simulacin esttica y dinmica: La simulacin esttica es aquella en la cual eltiempo no juega un papel importante, en contraste con la dinmica en la cual si esmuy importante.

6. Simulacin con Orientacin hacia los eventos: modelaje con un enfoque hacia los

eventos, en el cual la lgica del modelo gira alrededor de los eventos que ocurreninstante a instante, registrando el estado de todos los eventos, entidades, atributosy variables del modelo en todo momento.

7. Simulacin con Orientacin hacia procesos: modelaje con un enfoque de procesos,en el cual la lgica del modelo gira alrededor de los procesos que deben seguir lasentidades. Es cierta forma, es un modelaje basado en un esquema de flujo gramade procesos, el cual se hace es un seguimiento a la entidad a travs de lasecuencia de procesos que debe seguir.

Introduccin al modelado con hoja de clculo

Las hojas de clculo se han vuelto tan comunes como las calculadoras en el anlisis y la toma dede decisiones. En esta seccin queremos destacar la importancia de la creacin de modelos detoma de decisiones con Excel. En ella, comenzamos a entender y responder a la pregunta que laspersonas involucradas en la toma de decisiones se encuentran al utilizar Excel y como estaaplicacin se ha convertido en el estndar para anlisis y colaboracin.

1.1 Por qu modelar problemas?Puede parecer trivial el preguntarse por qu modelar problemas, pero vale la penaconsiderarlo. Por lo general, hay al menos dos razones para modelar problemas:(1) si el problema tiene importantes consecuencias financieras y organizativas, entoncesmerece seria consideracin, y modelarlo permite un anlisis serio.(2) en un muy prctico nivel, a menudo somos dirigidos por los superiores para modelar unproblema porque ellos creen que vale la pena.

Para un tomador de decisiones subordinado y analista, los problemas importantesgeneralmente requieren ms que un simple ", creo. . . " o " yo siento que. . ", para satisfacerlas preguntas de los superiores. Hoy en da, los superiores estn haciendo preguntas acercade las decisiones que requieren una cuidadosa investigacin de supuestos, y que cuestionan lasensibilidad de los resultados de las decisiones a los cambios en las condiciones ambientales ylos supuestos. Para hacer frente a estas cuestiones, la formalidad en la toma de decisiones esuna necesidad, por lo que se deben construir modelos que deben acomodar este mayor gradode control. En ltima instancia, el modelado puede y debe conducir a una mejor toma dedecisiones en general.


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1.2 Por qu problemas de modelos de decisin con Excel?

Por lo tanto, si el modelado de problemas de decisin es importante y necesario en nuestro trabajo,entonces, qu herramienta de modelado (s) podemos seleccionar? En aos recientes, ha habidopocas dudas en cuanto a la respuesta de esta pregunta para los responsables de la mayora de lasdecisiones: Microsoft Excel. Excel es la ms generalizada, herramienta de modelacin de usomltiple en el planeta debido a su facilidad de uso. Cuenta con una gran cantidad de capacidadesinternas que sigue creciendo a medida que cada nueva versin se introduce. Excel tambin esparte de Microsoft Office, una suite de herramientas igualmente popular que permiten lainteroperabilidad. Por ltimo, hay enormes ventajas en esta aplicacin y en su seleccin como unaherramienta de modelado, es decir, una herramienta con muchas capacidades. Hay tanto poder ycapacidad integrada en Excel, que a menos que los usuarios hayan recibido una formacin muyreciente en sus ltimas capacidades, puede no estar consciente de la variedad de modelos que esposible de construir con Excel. He aqu que surgen las primeras preguntas importantes para lostomadores de decisiones que estn pensando en elegir una herramienta de decisin :

1. Qu formas de anlisis son posibles con Excel?2. Si mi esfuerzo de modelado requiere mltiples formas de anlisis, Excel puede manejar ladiversas tcnicas necesarias?

3. Si yo me comprometo a utilizar Excel, ser capaz de manejar las nuevas formas de anlisis yun posible aumento en la escala y la complejidad de mis modelos?

La respuesta general a estas preguntas es: cas i cual qu ier tcn ica analtic a qu e se pu edaconc ebir y qu e cabe en la estructura de fi la-colum na de hojas de clculo pueden sermodelada con Excel.

Se debe tener en cuenta que esta es una afirmacin muy amplia y audaz. Obviamente, si ustedest modelando fenmenos relacionados con la fsica de altas energas o teora matemtica, esmuy probable que elegir otras herramientas de modelado sea mucho ms conveniente; Sinembargo, para el individuo que busca resolver modelos de problemas de negocio, Excel es unanecesidad.

Toda vez que conceptualizamos y planificamos resolver un problema de decisin, una de losprimeras consideraciones a que nos enfrentamos es decidir qu tipo de modelado a utilizar.Existen problemas de negocios que son nicos y complejos y que requieren un enfoque muchoms especfico y especializado que el modelado con Excel. Sin embargo, la mayora de nosotrosestamos involucrados con problemas de negocios que abarcan una variedad de reasproblemticas, por ejemplo, marketing, anlisis cualitativo de base de datos, problemas definanciacin que requieren simulacin , de presupuestos y control de costos , de estadosfinancieros y anlisis de riesgos que requieren la determinacin de perfiles de riesgos. Las hojasde clculo nos permiten unificar estos anlisis en una sola plataforma de modelado. Esto hace quenuestro esfuerzo de modelado tome las siguientes caractersticas:

(1) duraderos con una estructura slida que puede anticipar uso variado,(2) flexible, con capacidad de adaptacin como el problema cambia y evoluciona, y

(3) compartibles, que los modelos puedan ser compartidos por una variedad de individuos enmuchos niveles de la organizacin, todos los cuales estn colaborando en la solucin delproblema.

Adems, la programacin estndar requerida para las hojas de clculo es ms fcil de aprenderque otras formas de lenguajes de programacin ms sofisticadas encontradas en muchos sistemasde modelado. Aun as, Excel ha anticipado la necesidad ocasional de programacin adicional,proporcionando un potente lenguaje de programacin, VBA(Visual Basic para Aplicaciones). Lanaturaleza de las hojas de clculo de Excel ha llevado a serias investigaciones acadmicas, ascomo a la investigacin sobre su uso y abuso. Bajo el ttulo general de Ingeniera de hojas de


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clculo, los acadmicos han comenzado a aplicar muchos de los principios importantes de laingeniera de software para hojas de clculo, tratando de lograr mejores resultados en laconcepcin de modelos: modelos ms tiles y con menos errores en la programacin, y un impactomayor en la toma de decisiones .El crecimiento de la importancia de este tema es la evidencia delos potenciales altos costos asociados con hojas de clculo mal diseadas.

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