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Simulación Gerencial Introducción y Metodología General

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  • Simulacin Gerencial

    Introduccin y

    Metodologa General

  • Agenda

    Qu es SIMULACIN?

    Maneras para estudiar un sistema

    Cundo es til la simulacin?

    Algunas aplicaciones

    Herramientas de simulacin software

    Ejemplos

  • FASE I: Qu es Simulacin? Puede definirse como la creacin de una historia artificial de un proceso o

    sistema del mundo real mediante el desarrollo de un modelo

    Imitacin de situaciones bajo condiciones controladas

    Def. Diccionario Larousse (1999): Representacin simplificada de un sistema complejo

    Def. Wikipedia: La simulacin es el proceso de disear un modelo de un

    sistema real y llevar a trmino experiencias con l

    Mundo real

    Abstraccin Simplificacin Supuestos (Relaciones entre los objetos de inters)

    Ambiente Simulado

  • Maneras de estudiar un problema

    Puede ser muy costoso

    No siempre son sencillas

    de obtener

  • Cundo es til la simulacin? TIL

    Cuando se quiere estudiar las relaciones internas de un sistema complejo

    El proceso no puede ser fcilmente modelado usando herramientas analticas: plantas de produccin, organizaciones, etc.

    Cambios de distinta ndole pueden ser modelados y su efecto puede ser observado.

    Experimentacin de polticas antes de implementacin

    INTIL

    El problema se puede resolver por sentido comn?

    Es viable resolver de manera analtica?

    Es viable hacer el experimento fsico (prototipo)?

    El costo excede el ahorro?

    Hay tiempo y recursos disponibles?

    Hay datos disponibles?

  • Permitir obtener una visin general de la operacin de un sistema y verificar el impacto de posibles cambios en el desempeo del mismo.

    Mejorar y facilitar la comprensin del sistema y sus elementos.

    Facilitar la experimentacin de polticas y nuevas configuraciones, en la bsqueda del mejoramiento del sistema.

    Ahorros potenciales al reducir los costos de implantaciones errneas.

    Beneficios de la simulacin

  • Algunas aplicaciones y ejemplos

    Estimacin de medidas de desempeo en un sistema de produccin, sistemas de inventario, procesos de fabricacin, direccin de materiales y operaciones de logstica.

    Diseando y planeando de la capacidad de sistemas informticos, por ejemplo: Call Center.

    Evaluacin y mejora de operaciones portuarias, tales como puertos o terminales martimos.

    Mejoramiento de operaciones del cuidado mdico, transacciones financieras y bancarias, sistemas del transporte y aeropuertos, entre muchos otros.

  • Herramientas de simulacin

    Herramientas tericas:

    Generacin de Nmeros Aleatorios

    Anlisis Estadstico

    Diseo de Experimentos

    Modelaje de Sistemas: Modelos probabilsticos, herramientas de teora de sistemas, microeconoma, etc..

  • Software

    Herramientas de Software

    Lenguajes de programacin: C, Java, C++, etc..

    Lenguajes de simulacin de propsito especial:

    Software de bloques: Arena, ProModel

    Software Dinmica Organizacional: I-Think

    Especialmente diseados para la construccin de modelos de manera ms rpida.

    Generalmente proveen grficas y herramientas de animacin.

  • Qu es un modelo? Representacin de un sistema con el propsito de estudiarlo.

    Es nicamente necesario considerar aquellos aspectos del sistema que afectan el problema de investigacin.

    Modelo del sistema

    Fsico Matemtico

    Determinstico Estocstico

    Esttico Esttico Dinmico Dinmico

    Continuo Discreto Discreto Continuo

    Simulacin de Monte Carlo

  • Pasos en un estudio de simulacin

  • Clara comprensin del problema por parte del analista y de quien contrata el trabajo.

    Puede haber ocasiones en donde es necesaria la reformulacin del problema.

    Formulacin del Problema

  • Determinacin de las preguntas a ser respondidas por la simulacin.

    Determinar la pertinencia de la aplicacin de simulacin.

    Identificar posibles escenarios a estudiar.

    Identificar criterios de decisin.

    Identificar claramente el usuario final.

    Determinar requerimientos de datos.

    Determinar requerimientos de hardware, software y personal.

    Determinar el horizonte de tiempo y cronograma de trabajo.

    Plan de costos.

    Objetivos y Definicin del Plan

  • Abstraccin de las caractersticas principales

    Eventos, actividades, entidades, recursos, variables, atributos y las relaciones entre ellas.

    Requerimientos de datos

    Medidas de desempeo

    Supuestos: seleccionar el nivel de detalle

    Conceptualizacin del modelo

  • Recolectar datos para anlisis de entrada y validacin.

    Anlisis de los datos

    Reconocer y determinar las variables aleatorias

    Ajuste de distribuciones de probabilidad

    Recoleccin de Datos

  • 3.

    2.

    1. Traduccin modelo

    Lenguajes de propsito general

    JAVA, C, C++, Visual BASIC

    Lenguajes de simulacin de

    propsito especial

    SIMAN, ARENA, ProModel,

    Extend, @RISK, CrystalBall

    Traduccin del modelo (simulacin)

  • Verificacin: proceso en el que se determina si la operacin lgica es correcta Depuracin del software de simulacin.

    Validacin: proceso en el que se determina si el modelo representa adecuadamente el sistema. Comparacin de los resultados del modelo con los datos recolectados a partir del

    sistema real.

    Verificacin y Validacin del Modelo

  • 1 Sistema del mundo real

    2 Modelo Conceptual

    3 Modelo Lgico

    4 Modelo de Simulacin Validacin

    Verificacin

  • Deben simularse diferentes escenarios.

    Debe identificarse claramente el tipo anlisis de los datos resultantes (Estado estable (steady-state) vs. Simulacin con terminacin (terminating simulation analysis))

    Nmero de corridas.

    Longitud de cada corrida.

    Inicializacin.

    Reduccin de varianza.

    Diseo de Experimentos

  • Tests estadsticos para significancia

    Estimacin puntual

    Estimacin de intervalos de confianza

    Interpretacin de resultados

    Ms corridas?

    Qu errores se suelen cometer?

    Anlisis de resultados

  • La simulacin no es exacta, es una aproximacin.

    La simulacin depende del modelo, de las simplificaciones y de cmo se definen los escenarios, usualmente el responsable de estas actividades es un experto (el consultor).

    La simulacin depende de los datos, que suelen ser muy limitados o sujetos a error.

    Precauciones y Errores Frecuentes

  • Documentacin del programa

    Permite modificaciones futuras.

    Genera confiabilidad en el proyecto.

    Reportes de avance

    Generalmente se recomiendan reportes frecuentes (Ej: mensuales).

    Medidas de desempeo y criterios usados.

    Resultados de los experimentos

    Recomendaciones

    Presentacin de resultados (Documentacin)