Elementos Para Garantizar El éxito De Un Modelo De Simulación

Elementos clave para garantizar el éxito de un modelo de Simulación

Introducción

En el siguiente documento, se presentaran algunos elementos clave que garantizan el buen funcionamiento de un modelo de simulación, se mostrará las características de estos elementos, así como las repercusiones que tiene al faltar alguno de ellos.

Elementos:

Hay ciertas condiciones que pueden ocasionar problemas al momento de tomar decisiones en la simulación; algunas de esas condiciones son las que se mencionan a continuación:

• Tamaño Insuficiente de la corrida: Se necesita que las variables que se manejan para un estado de respuesta, estén estables, pero cuando se trabaja con más de una variable de decisión, es difícil que se de esa estabilidad.

• Variables de respuesta mal definidas: Sin importar la eficiencia de un modelo de simulación, al no estar bien definidas las variables de respuesta, no se podrá tomar decisiones adecuadamente.

• Errores al establecer las relaciones entre las variables aleatorias: Al no establecer las relaciones entre las variables aleatorias, a pesar de que se puede seguir teniendo u modelo real, no se puede llevar el sistema de una manera completa y la visualización del impacto no sería la misma.

• Errores al determinar el tipo de distribución asociado a las variables aleatorias del modelo: Es un caso parecido al anterior, solo que aquí se intenta simplificar los estudios estadísticos inutilizando variables.

• Falta de Análisis estadístico de los resultados: Este ocurre cuando se confunde a la simulación con una herramienta de optimización, cuando en realidad se requiere de varias corridas con variables aleatorias y modelos con probabilidades, para dar con variables de respuesta y trabajar con ellas obteniendo intervalos de confianza para indicar donde encontrar valores definitivos.

• Uso incorrecto de la información obtenida: Esto sucede cuando se hace un análisis y recolección de información de manera errónea, sin haber previamente organizado la información, lo que puede llevar a resultados poco fiables.

• Falta o Exceso de detalle en el Modelo: Esto se da cuando se tiende a simplificar mucho un modelo, limitándonos el análisis de los procesos internos, afectando estos mismos procesos y sus subprocesos, lo que podría llevar a omitirlos. Pero si el modelo se detalla en exceso, podría ser un derroche de tiempo y dinero innecesarios; lo cual lleva al encargado de la simulación a limitar el nivel de detalle requerido en los modelos.

Conclusión:

Se puede concluir que el desarrollo de un modelado con base en simulación requiere de cierta precisión, análisis y organización para que al realizar un modelo, los resultados y los estudios muestren

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