Por: Juan Carlos Vergara Schmalbach
Material Original (En prensa)
Para aprender modelación y simulación de procesos es necesario cumplir ciertos requisitos:
1. Conocer en detalle el sistema y/o el problema a solucionar a través de la simulación. Es importante comprender el problema en todos sus detalles o características (o por lo menos, conocer aquellas personas expertas en el sistema a tratar), para así dimensionar: su alcance, los datos requeridos, los comportamientos de las variables, las locaciones y recursos involucrados, los flujos de materiales e información, las posibles interrelaciones, los posteriores análisis y los resultados esperados.
2. Analizar el comportamiento del sistema y enmarcarlo en un tipo de modelo que mejor podría interpretarlo: estocástico (posee variables aleatorias adaptadas al comportamiento de una distribución de probabilidad) o determinístico, continuo o discretos. Más adelante comentaremos cada uno de estos apartes.
3. Seleccionar un software de simulación que permita modelar, de mejor manera, las características del sistema. Esta selección dependerá también del alcance del sistema, el modelo de simulación elegido, la información que se desea recopilar y el énfasis en el análisis del comportamiento del mismo (si se desea verificar las relaciones entre variables, validar un modelo propuesto o proponer escenarios futuros). Se recomienda contar con personal con experiencia en el manejo del software antes de proceder a realizar el modelado del sistema.
Por ejemplo, Promodel es un software ideal para simular modelos estocásticos y eventos discretos. Por otro lado, Stella o I THink, son software empleados en la simulación de sistemas continuos y modelos estocásticos. HpSim se emplea para la simulación de sistemas, tanto determinísticos como estocástico, con preferencia en sistemas que funcionan con eventos discretos.
Por ejemplo, Promodel es un software ideal para simular modelos estocásticos y eventos discretos. Por otro lado, Stella o I THink, son software empleados en la simulación de sistemas continuos y modelos estocásticos. HpSim se emplea para la simulación de sistemas, tanto determinísticos como estocástico, con preferencia en sistemas que funcionan con eventos discretos.
4. Contar con la información suficiente para modelar, y posteriormente, simular el sistema. Antes de proceder en la intervención del sistema, se debe tener la seguridad de contar con la información suficiente o poder acceder a las fuentes de datos, ya sea a través de documentos secundarios , o a través de fuentes primarias (por ejemplo, la observación, experimento, entre otros).
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