El uso de una herramienta que dará la oportunidad de simular situaciones futuras en cualquier escenario, en este caso “La Simulación Montecarlo”, esta modalidad cobra relevancia ya que es una forma de tomar decisiones acertadas al inicio de un proye

INTRODUCCIÓN

El uso de una herramienta que dará la oportunidad de simular situaciones futuras en cualquier escenario, en este caso “La Simulación Montecarlo”, esta modalidad cobra relevancia ya que es una forma de tomar decisiones acertadas al inicio de un proyecto.

Objetivo General
Realizar un modelo determinístico en que controle cuantitativamente las decisiones del proyecto planteado.

Objetivos Específicos

* Calcular medidas de desempeño relacionadas con el sistema modelado.

* Determinar es la viabilidad del proyecto en términos de rentabilidad.

* El modelo de simulación se enfoca en operaciones detalladas del sistema, bien sean físicas o financieras.

* La generación de números aleatorios se realiza con el fin de identificar los rangos de probabilidad donde fluctúa el comportamiento.

DISEÑO DEL MODELO

En la construcción y el diseño de un modelo adecuado que refleje la situación del sistema propuesto, realizamos un estudio con la finalidad de analizar, predecir el comportamiento del mismo y proponer soluciones con base a los resultados obtenidos después de este estudio, para lo cual determinamos las siguientes fases:

1. Identificación: De la situación presentada en el enunciado del proyecto, la cual se hace necesario simular, optimizar y controlar para lo cual requiere aplicar un modelo matemático.

2. Método Elegido: Para estimar las medidas de desempeño de la compañía SIMPOLI en cuanto a su producción y venta de quesos, el método de aplicación es la Simulación de Montecarlo mediante una hoja de cálculo Excel, utilizando muestras aleatorias con la automatización de los cálculos realizados, simulando operaciones para los próximos dos mil (2.000) días a través de la simulación de Montecarlo y los promedios de los indicadores usando mil (1.000) escenarios.

3. Definición del Sistema y Modelo: El tipo de sistema a desarrollar es discreto, por cuanto se va analizar y conocer los valores de salida de instantes de tiempo. El modelo a utilizar se diseña bajo un ambiente determinístico, la solución en determinadas ocasiones es única y la misma, los cambios producen solo un resultado, la conducta del mismo está determinada.

Sin un modelo de simulación no contiene ningún componente probabilístico, por ejemplo aleatorio es llamado Determinístico, la salida es determinada una vez que el conjunto de cantidades y relaciones de entrada en el modelo han sido especificados.

IDENTIFICACIÓN DE VARIABLES

Variable Aleatorias
Entendemos por variables aleatorias a una variable X a la cual se le puede asignar un valor numérico dependiendo de los posibles resultados del espacio muestral por ejemplo si el espacio muestral son los posibles cambios climáticos (lluvia, nieve, sol) intuitivamente la variable aleatoria asigna un valor a cada estado del espacio muestral ejemplo X=1 si llueve X=2 si cae nieve o X=3 si hace sol: (ROSENTHAL, 2004).
Para el ejercicio de nuestro enunciado:
Precio de la leche
Demanda de los quesos
Número de trabajadores a contratar Variables Determinísticas
Hablamos de variables determinísticas a aquellas variables que al someterlas a un mismo estimulo reaccionan de la misma manera es decir que siempre sabremos su resultado, para el ejercicio de nuestro enunciado. (Navarro, 2001).
Precio del queso
Precio del Sour Cream

Variables de resultado 
Son los resultados estadísticos que deben ser considerados para evaluar de manera correcta el sistema, como por ejemplo:
Demanda promedio para los 2000 días
Costos de mano de obra promedio para los 2000 días
Costos de materiales promedio para los 2000 días
Ingresos promedio por venta de quesos para los 2000 días
Ingresos promedio por venta de Sour Cream para los 2000 días
Utilidad promedio para los 2000 días.

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