Simulación, sistemas y modelos.Procedimiento general para emprender una simulación.

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Toda esta conceptualización permite acercarnos a una definición más precisa de simulación: "Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos sobre una computadora digital que envuelve ciertos tipos de modelos matemáticos y lógicos que describen el comportamiento de sistemas físicos, químicos, biológicos, económicos o sociales, a lo largo del tiempo".

- Ventajas y desventajas de la simulación.

Viendo la simulación como técnica de modelación o de experimentación, tiene como ventajas, las siguientes:

- Tratabilidad.

Esto significa la posibilidad de tratar sistemas en los cuales es imposible experimentar ampliamente con la realidad por razones técnicas, económicas, humanitarias, etc. R. Hing tiene ejemplos fehacientes relacionados con investigaciones de física nuclear. R. Grau tiene ejemplos interesantes con epidemias.

Esta ventaja se extiende a problemas cuya experimentación no es tan "peligrosa" pero cuestionable desde el punto de vista económico. La simulación permite esta experimentación con poco o ningún daño sobre el sistema real (ver por ejemplo, trabajo de D. Galpert y R. Hing sobre simulación de flujo ferroviario para el transporte de caña)

- Otras facilidades para la experimentación controlada:

- permite la consideración de muchos factores

- permite la manipulación de muchas unidades individuales

- permite el manejo de políticas alternativas

- La simulación es una buena herramienta de entrenamiento (hay por ejemplo programa de simulación del pilotaje de un avión)

- El proceso como tal de la simulación permite adquirir información intrínseca sobre los procesos, que tiene su valor, independientemente del proceso de simulación

- Relacionado con la anterior, la simulación permite frecuentemente disipar mitos operacionales (ejemplo en la tesis de Gladys Cardoso de Modelación de la Electroquímica de Sagua)

- La simulación puede hacer que una gerencia "mediocre" se haga más efectiva

La simulación tiene como desventajas:

- Es muy costosa.

El costo más elevado es el de los recursos humanos, pues se requiere de muchos especialistas altamente calificados. La simulación requiere de computadoras suficientemente rápidas y de alta capacidad. Ello se puede lograr hoy en día con microcomputadoras pero de la última generación y preferiblemente conectadas en red con un servidor suficientemente potente. La simulación requiere a veces de otros recursos escasos y caros, digamos sensores.

Fácilmente el costo de la simulación de un proceso mas o menos complicado se eleva a cientos de miles de dólares. Por ejemplo, la simulación de la red de oficinas distritales del Sistema de Seguridad Social desarrollada del 67 al 71 exigió un estudio de campo que requirió 10 personas-año, además de 25000 horas de tiempo de máquina en computadoras de alta velocidad para el desarrollo de la simulación. Fácilmente el costo de la simulación de un proceso mas o menos complicado se eleva a cientos de miles de dólares.

- Requiere de un tiempo largo para el desarrollo

Una simulación satisfactoria de un proceso más o menos complicado requiere no menos de 1 o 2 años con varios especialistas.

- Requiere a veces de grandes estudios de campo, que por demás no son usualmente del gusto de especialistas

- Hay una última desventaja sutil:

La simulación existe solo como un conjunto de programas y por tanto los jefes no "ven" cómo ella opera realmente. Por suerte ellos normalmente aceptan los resultados sin demasiada oposición; pero cualquier resultado negativo pasa a ser "determinante" aunque en realidad no lo es, o está asociado a un detalle fácilmente reparable.

- Definición de sistemas.

Se ha definido el objeto de estudio de la asignatura como la simulación de sistemas estocásticos discretos. Ello exige una definición de sistemas, al menos desde el punto de vista de la teoría de la simulación.

"Un sistema es una colección de componentes interdependientes o que interactúan regularmente (a los fines de simulación se tratan componentes tales como máquinas, personas, información y comunicaciones) actuando como una unidad para alcanzar una misión implícita o explícita".

Un ejemplo, al parecer simplista, puede ser el de un "puesto de trabajo" con las siguientes componentes: la computadora, su operador, una libreta de notas y un lápiz. Las interacciones: el operador lee la libreta de notas lo que tiene que calcular, presiona botones sobre la calculadora, lee la respuesta de la calculadora y usa el lápiz para anotarla en la libreta o hacer interpretaciones.

Considere ahora como segundo ejemplo el sistema "más complejo" consistente de una "clase práctica de Estadística en un laboratorio de computadoras, como el del PNUD". Tal sistema puede considerarse compuesto por 10 subsistemas como el anterior y un profesor. Los "operadores" de los "puestos de trabajo" son aquí estudiantes; pero además de los componentes de cada subsistema y el profesor, pueden aparecer otros, como los medios audiovisuales. La misión de los subsistemas que representan los puestos de trabajo es asignada por el profesor. La misión de la "clase práctica" puede no estar definida explícitamente (salvo quizás en documentos metodológicos); pero está claro que hay una misión implícita.

Este ejemplo ya no es inusual. Subsistemas de "puestos de trabajo" similares se encuentran en oficinas de negocios con misiones definidas explícitamente por la descripción general de tareas o asignaciones diarias. El objetivo de la simulación en estos casos pudiera ser por ejemplo, estimar el tiempo total de trabajo de los estudiantes mediante diferentes alternativas de solución de tareas en grupo, o estudiar, digamos como se afectan los tiempos de servicio por incremento o reorganización de la plantilla de trabajadores en la oficina.

Se recomienda leer en el texto de Maisel y Gnugnoli [1], el epígrafe 1.5 del Capítulo 1 donde se describe un ejemplo