UNIVERSIDAD YACAMB

VICERRECTORADO DE INVESTIGACIN Y POSTGRADO

INSTITUTO DE INVESTIGACIN Y POSTGRADO

DOCTORADO EN GERENCIA

SEMINARIO AVANZADO LA SIMULACIN COMO

HERRAMIENTA GERENCIAL

LOS MODELOS DE SIMULACIN

Facilitador:

Dr. Alfonso Carrillo

Participantes:

Norma Caira

Elizabeth Manzanilla

Millaray Morales

Pablo Rivera

Barquisimeto, Julio 2015

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INTRODUCCIN

A continuacin se presenta una interpretacin del documento Los Modelos de

Simulacin: Una Herramienta Multidisciplinar de Investigacin, dada la importancia

de la temtica a nivel de los procesos gerenciales vinculados con la toma de

decisiones que se realizan en las empresas, planteando, en este sentido, la necesidad

de manejar nuevos instrumentos para mejorar la planificacin estratgica debido a la

incertidumbre y riesgos que enfrentan estas organizaciones ante la competitividad y el

efecto del manejo de mayor cantidad de informacin sobre el mercado que tienen los

clientes con quienes se relacionan, los cuales cada vez son menos cautivos, dado que

al informarse, estn en capacidad de establecer comparaciones y, como consecuencia,

disminuye la lealtad a las empresas, sus productos o servicios.

Como derivacin de ese requerimiento, las autoras del material analizado

presentan como alternativa la aplicacin de modelos de simulacin donde se

consideren los diferentes escenarios posibles para las actividades clave de las

empresas, de manera que puedan predecir, comparar y optimizar el comportamiento

de sus procesos simulados en un tiempo menor, sin incurrir en los costos ni los

riesgos de llevarlos a cabo. El modelo de simulacin tiene la capacidad de considerar

la interrelacin de tareas complejas y proyectarlas mediante diversas combinaciones

en segundos, incluyendo numerosos escenarios y resultados, con el apoyo de un

soporte informtico. Bajo este contexto exponen un anlisis de la teora de la

simulacin, sus antecedentes, procesos, mtodos y lenguajes de programacin para la

modelizacin, el cual fue retomado, interpretado y complementado, presentando el

resultado a continuacin.

TEORA DE LA SIMULACIN

Cuando alguien tiene la responsabilidad de conducir un sistema dado, como por

ejemplo: un banco, una ciudad, un sistema de transporte, una empresa etc., debe

tomar continuamente decisiones acerca de las acciones que ejecutar sobre el sistema.

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Estas decisiones deben ser tales que la conducta resultante del sistema satisfaga de la

mejor manera posible los objetivos planteados. Para poder decidir correctamente es

necesario saber cmo responder el sistema ante una determinada accin. Esto podra

hacerse por experimentacin con el sistema mismo; pero factores de costos, seguridad

y otros hacen que esta opcin generalmente no sea viable. A fin de superar estos

inconvenientes, se reemplaza el sistema real por otro sistema que en la mayora de los

casos es una versin simplificada. Este ltimo sistema es el modelo a utilizar para

llevar a cabo las experiencias necesarias sin los inconvenientes planteados

anteriormente. Al proceso de experimentar con un modelo se denomina simulacin.

Al proceso de disear el plan de experimentacin para adoptar la mejor decisin se

denomina optimizacin. Si el plan de experimentacin se lleva a cabo con el slo

objeto de aprender a conducir el sistema, entonces se denomina entrenamiento o

capacitacin.

La simulacin es una tcnica muy poderosa y ampliamente usada en las ciencias

para analizar y estudiar sistemas complejos. En investigaciones se formularon

modelos que se resolvan en forma analtica. En casi todos estos modelos la meta era

determinar soluciones ptimas. Sin embargo, debido a la complejidad, las relaciones

estocsticas, etc., no todos los problemas del mundo real se pueden representar

adecuadamente en forma de modelo. Cuando se intenta utilizar modelos analticos

para sistemas como stos, en general necesitan de tantas hiptesis de simplificacin

que es probable que las soluciones no sean buenas, o bien, sean inadecuadas para su

realizacin. En esos casos, con frecuencia la nica opcin de modelado y anlisis de

que dispone quien toma decisiones es la simulacin. Simular, es reproducir

artificialmente un fenmeno o las relaciones entrada-salida de un sistema. Esto ocurre

siempre cuando la operacin de un sistema o la experimentacin en l son imposibles,

costosas, peligrosas o poco prcticas, como en el entrenamiento de personal de

operacin, pilotos de aviones, etc.

Si esta reproduccin est basada en la ejecucin de un programa en una

computadora digital, entonces la simulacin se llama digital y usualmente se conoce

como simulacin por computadora, aunque esto incluye la simulacin en las

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computadoras analgicas. La simulacin por computadora est relacionada con los

simuladores. Por simulador se entiende no slo un programa de simulacin y la

computadora que lo realiza, sino tambin un aparato que muestra visualmente y a

menudo fsicamente las entradas y salidas (resultados) de la simulacin, como es el

caso de los simuladores profesionales de vuelo, aunque en este curso no se hablar

sobre los simuladores ni sobre la simulacin analgica. A partir del advenimiento de

las computadoras electrnicas, la simulacin ha sido una de las herramientas ms

importantes y tiles para analizar el diseo y operacin de complejos procesos o

sistemas. Simular, segn el Websters II New College Dictionary (2005), es fingir,

llegar a la esencia de algo, prescindiendo de la realidad.

Se puede definir a la simulacin como la tcnica que imita el funcionamiento de

un sistema del mundo real cuando evoluciona en el tiempo. Esto se hace por lo

general al crear un modelo de simulacin. En sntesis, cada modelo o representacin

de una cosa es una forma de simulacin. La simulacin es un tema muy amplio y mal

definido que es muy importante para los responsables del diseo de sistemas, as

como para los responsables de su operacin.

MODELIZACIN DE LOS PROCESOS

Siempre que se usa un modelo, existe la pregunta de qu tan precisamente se

refleja el comportamiento del sistema real para propsitos de la toma de decisiones,

esto tiene que ver con la validez del modelo.

Independientemente de cmo y con qu se haga el modelo, en cualquier caso

involucra un proceso de abstraccin, que consiste bsicamente en:

1. Seleccin de la realidad, los elementos ms importantes que intervienen en el

problema y desechar aquellos que consideramos no juegan un papel determinante en

el mismo.

2. Establecer con precisin las distintas relaciones que guarden entre si dichos

elementos.

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Una vez realizado este proceso de abstraccin se est en condiciones de elaborar

un modelo, dependiendo de cmo y con qu se realice tomar distintas caractersticas.

Construido el modelo, pueden manipularse elementos y sobre todo buscar posibles

soluciones. Resolver el problema en el modelo significa haber contestado las

siguientes preguntas:

1. Existe solucin? Si la respuesta es negativa habremos terminado, el modelo

construido no tiene solucin, pudiendo replantearse la pregunta y/o replantear el

modelo. Si la respuesta es afirmativa la siguiente pregunta es:

2. La solucin es nica? Si la respuesta es afirmativa se habr acabado, si

resulta negativa, significa que existe ms de una solucin y debe formularse la tercera

pregunta:

3. Cul de todas es la que ms conviene? Para contestar esta ltima, muchas

veces se debe volver a reflexionar sobre la realidad y/o sobre el modelo, para

establecer los criterios que permitan decir cul es mejor.

Despus de resolver el problema en el modelo, puede trasladarse la solucin

encontrada a la realidad, este proceso recibe el nombre de aplicacin.

En el anlisis de sistemas los tipos de modelos de inters son los modelos

matemticos, que representan el sistema en trminos de variables (enteras, reales,

lgicas, etc.) y sus relaciones mutuas, las cuales se manipulan y modifican a placer

para poder determinar la forma como responde el sistema modelado o bien como

debe comportarse, siempre y cuando el modelo sea vlido.

ELABORACION E IMPLANTACION DE UN MODELO DE SIMULACION

En opinin de Fullana Belda y Urqua Grande (2009) la elaboracin de un

modelo de simulacin involucra tres fases: (a) evaluacin y diseo (con actividades

referidas a identificar al responsable del proceso dentro de la empresa, quien debe

caracterizarse por un rol reconocido dado que se debe contar con el compromiso de la

gerencia si se aspira alcanzar el xito del proyecto; necesidades de simulacin,

recursos requeridos y las tecnologas acordes), (b) ejecucin (incluyendo etapas de

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diseo del proyecto con sus objetivos y restricciones; captura y anlisis de datos, con

posibilidad de utilizar flujogramas; construccin y verificacin del modelo,

concluyendo con aspectos referidos a (c) medida de logros y mejora continua.

De esta manera se percibe que el modelado es un arte. Cualquier conjunto de

reglas para desarrollar modelos tiene una utilidad limitada y slo puede servir como

una gua sugerida. El arte de modelar consiste en la habilidad para analizar un

problema, resumir sus caractersticas esenciales, seleccionar y modificar las

suposiciones bsicas que caracterizan al sistema, para luego enriquecer y elaborar el

modelo hasta obtener una aproximacin til. Los pasos sugeridos para este proceso

son:

1. Establecer una definicin clara de los objetivos.

2. Analizar el sistema real.

3. Dividir el problema del sistema en problemas simples.

4. Buscar analogas.

5. Considerar un ejemplo numrico especfico del problema.

6. Determinar las variables de inters.

7. Escribir los datos obvios.

8. Escribir las ecuaciones tericas o empricas que describen los fenmenos

presentes y relacionan las variables de inters.

9. Si se tiene un modelo manejable, enriquecerlo, de otra manera, simplificarlo.

La simulacin se utiliza en la etapa de diseo para auxiliar en el logro o

mejoramiento de un proceso o diseo o bien a un sistema ya existente para explorar

algunas modificaciones. Se recomienda la aplicacin de la simulacin a sistemas ya

existentes cuando existe algn problema de operacin o bien cuando se requiere

llevar a cabo una mejora en el comportamiento. El efecto que sobre el sistema ocurre

cuando se cambia alguno de sus componentes se puede examinar antes de que ocurra

el cambio fsico en la planta para asegurar que el problema de operacin se solucione

o bien para determinar el medio ms econmico para lograr la mejora deseada. Todos

los modelos de simulacin se llaman modelos de entrada-salida. Es decir, producen la

salida del sistema si se les da la entrada a sus subsistemas interactuantes. Por tanto,

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los modelos de simulacin se corren en vez de resolverse, a fin de obtener la

informacin o los resultados deseados. Son incapaces de generar una solucin por si

mismos en el sentido de los modelos analticos; solos pueden servir como

herramienta para el anlisis del comportamiento de un sistema en condiciones

especificadas por el investigador.

El proceso de creacin de un modelo empieza con trazar el diagrama de un

modelo, despus se escriben las ecuaciones y especifican las cantidades numricas.

Despus se simula el modelo obtenindose unos resultados que se ven como un

dataset (resultados). Por ltimo, los resultados de la simulacin pueden ser

examinados con instrumentos de anlisis para descubrir la conducta dinmica de las

variables del modelo. La construccin de un modelo sigue unas pautas de crear,

probar, y volver a crear, iterando hasta que el modelo cumple los requisitos. La

depuracin (hasta lograr que un modelo se comporte como se desea) y el anlisis del

modelo (investigando su comportamiento) son de utilidad en el proceso de refinar el

modelo.

El comportamiento de un modelo de simulacin viene determinado nicamente

por las ecuaciones que recogen las relaciones entre las variables. El esquema de un

modelo (sea el diagrama causal o el diagrama de flujos) es una forma de mostrar las

relaciones entre variables.

As mismo, cabe agregar que las fases manejadas por Fullana Belda y Urqua

Grande (op. cit.), fueron presentadas como etapas por Banks (1998), quien las

enumer de la siguiente manera

1. Formulacin del problema. En este paso debe quedar perfectamente

establecido el objeto de la simulacin. El cliente y el desarrollador deben acordar lo

ms detalladamente posible los siguientes factores: los resultados que se esperan del

simulador, el plan de experimentacin, el tiempo disponible, las variables de inters,

el tipo de perturbaciones a estudiar, el tratamiento estadstico de los resultados, la

complejidad de la interfaz del simulador, etc. Se debe establecer si el simulador ser

operado por el usuario o si el usuario slo recibir los resultados. Finalmente, se debe

establecer si el usuario solicita un trabajo de simulacin o un trabajo de optimizacin.

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2. Definicin del sistema. El sistema a simular debe estar perfectamente

definido. El cliente y el desarrollador deben acordar dnde estar la frontera del

sistema a estudiar y las interacciones con el medioambiente que sern consideradas.

3. Formulacin del modelo. Esta etapa es un arte. La misma comienza con el

desarrollo de un modelo simple que captura los aspectos relevantes del sistema real.

Los aspectos relevantes del sistema real dependen de la formulacin del problema.

4. Recoleccin de datos. La naturaleza y cantidad de datos necesarios estn

determinadas por la formulacin del problema y del modelo. Los datos pueden ser

provistos por registros histricos, experimentos de laboratorios o mediciones

realizadas en el sistema real. Los mismos debern ser procesados adecuadamente para

darles el formato exigido por el modelo.

5. Implementacin del modelo en la computadora. El modelo es implementado

utilizando algn lenguaje de computacin. Existen lenguajes especficos de

simulacin que facilitan esta tarea; tambin, existen programas que ya cuentan con

modelos implementados para casos especiales.

6. Verificacin. En esta etapa se comprueba que no se hayan cometidos errores

durante la implementacin del modelo. Para ello, se utilizan las herramientas de

debugging provistas por el entorno de programacin.

7. Validacin. En esta etapa se comprueba la exactitud del modelo

desarrollado. Esto se lleva a cabo comparando las predicciones del modelo con:

mediciones realizadas en el sistema real, datos histricos o datos de sistemas

similares. Como resultado de esta etapa puede surgir la necesidad de modificar el

modelo o recolectar datos adicionales.

8. Diseo de experimentos. En esta etapa se deciden las caractersticas de los

experimentos a realizar: el tiempo de arranque, el tiempo de simulacin y el nmero

de simulaciones. No se debe incluir aqu la elaboracin del conjunto de alternativas a

probar para seleccionar la mejor, la elaboracin de esta lista y su manejo es tarea de la

optimizacin y no de la simulacin. Debe quedar claro cuando se formula el

problema si lo que el cliente desea es un estudio de simulacin o de optimizacin.

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Respecto a los modelos de simulacin, pueden ser analticos, continuos, discretos

u orientados a objetos. De acuerdo con Fullana Belda y Urqua Grande (op. cit.), los

primeros (analticos) representan redes multiniveles y se basan en tcnicas

relacionadas con la teora de colas, contemplando la complejidad de las relaciones

que pueden establecerse entre las partes; los continuos reflejan la variacin temporal

de las variables seleccionadas, pero est limitada para describir aspectos que se

desarrollen independientemente del tiempo. En los discretos se observa una

competencia del comportamiento de las variables por la utilizacin de recursos

escasos de manera aleatoria; mientras que los orientados a objetos combina

informacin (atributos) y procedimientos (mtodos) de procesos, productos, servicios

y recursos simulando que cada de estos es un objeto que, combinado con otros, puede

arrojar informacin nica para cada problemtica que se plantee.

La literatura vinculante al tema planteado en el documento tiene a reducir esa

clasificacin a discreto o continuo, como se expresa a continuacin.

Los sistemas se clasifican en discreto, aquel en el que las variables de estado

cambian instantneamente en puntos distintos en el tiempo. Se rigen por ecuaciones

lgicas que expresan condiciones para que un evento ocurra.

La simulacin discreta, consiste en seguir los cambios en el estado del sistema

resultando de cada uno de los eventos que se realizan. Por regla general este tipo de la

simulacin se realiza siguiendo la secuencia de ocurrencia de eventos, es decir

avanzamos el tiempo de la simulacin al tiempo de la ocurrencia del siguiente evento.

En los sistemas discretos, el flujo es tratado como un cierto nmero de enteros.

Un sistema continuo, aquel en el que las variables de estado cambian de manera

continua en el tiempo; en los sistemas continuos el flujo a travs del sistema es el de

un medio continuo, por ejemplo, el flujo de las partculas slidas, movindose a

velocidades relativas al tamao de las partculas presentes en la corriente.

En la prctica, existen pocos sistemas continuos puros o sistemas discretos puros,

sin embargo predomina uno de los dos, con lo cual es posible identificarlos. Otra

manera de clasificar a los sistemas es determinsticos y estocsticos. En un anlisis

determinstico, las variables de entrada se especifican de una manera precisa; en

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cambio en un anlisis estocstico, las condiciones de entrada al sistema son inciertas,

son completamente aleatorias, es decir obedecen a una ley de distribucin de

probabilidad.

VENTAJAS Y DESVENTAJAS DEL USO DE LA SIMULACIN

Aunque la tcnica de simulacin generalmente se ve como un mtodo de ltimo

recurso, recientes avances en la metodologa de simulacin y la gran disponibilidad

de software que actualmente existe en el mercado, han hecho que la tcnica de

simulacin sea una de las herramientas ms ampliamente usadas en el anlisis de

sistemas. Adems de las razones antes mencionadas, Naylor (1982) ha sugerido que

un estudio de simulacin es muy recomendable porque presenta las siguientes

ventajas:

1. A travs de un estudio de simulacin, se puede estudiar el efecto de cambios

internos y externos del sistema, al hacer alteraciones en el modelo del sistema y

observando los efectos de esas alteraciones en el comportamiento del sistema.

2. Una observacin detallada del sistema que se est simulando puede conducir

a un mejor entendimiento del sistema y, por consiguiente, a sugerir estrategias que

mejoren la operacin y eficiencia del sistema.

3. La tcnica de simulacin puede ser utilizada como un instrumento

pedaggico para ensear a estudiantes habilidades bsicas en anlisis estadsticos,

anlisis terico, etc.

4. La simulacin de sistemas complejos puede ayudar a entender mejor la

operacin del sistema, a detectar las variables ms importantes que interactan en el

sistema y a comprender mejor las interrelaciones entre estas variables.

5. La tcnica de simulacin puede ser utilizada para experimentar con nuevas

situaciones, sobre las cuales tiene poca o ninguna informacin. A travs de esta

experimentacin se pueden anticipar mejor a posibles resultados no previstos.

6. La tcnica de simulacin se puede utilizar tambin para entrenamiento de

personal. En algunas ocasiones se puede tener una buena representacin de un

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sistema (como por ejemplo los juegos de negocios), y entonces a travs de l es

posible entrenar y dar experiencia a cierto tipo de personal.

7. Cuando nuevos elementos son introducidos en un sistema, la simulacin

puede ser usada para anticipar cuellos de botella o algn otro problema que puede

surgir en el comportamiento del sistema.

8. Los sistemas los cuales son sujetos de investigacin de su comportamiento

no necesitan existir actualmente para ser sujetos de experimentacin basados en la

simulacin. Solo necesitan existir en la mente del diseador.

9. El tiempo puede ser comprimido en los modelos de simulacin. El

equivalente de das, semanas y meses de un sistema real en operacin frecuente

pueden ser simulados en solo segundos, minutos u horas en una computadora. Esto

significa que un largo nmero de alternativas de solucin pueden ser simuladas y los

resultados pueden estar disponibles de forma breve y pueden ser suficientes para

influir en la eleccin de un diseo para un sistema.

10. En simulacin cada variable puede sostenerse constante, excepto algunas

cuya influencia est siendo estudiada. Como resultado el posible efecto de descontrol

de las variables en el comportamiento del sistema necesitan no ser tomados en cuenta.

Como frecuentemente debe ser hecho cuando el experimento est desarrollado sobre

un sistema real.

11. Es posible reproducir eventos aleatorios idnticos mediante una secuencia

de nmeros aleatorios. Esto hace posible usar las tcnicas de reproduccin de

varianza para mejorar la precisin con la cual las caractersticas del sistema pueden

ser estimadas para dar un valor que refleje el esfuerzo de la simulacin.

A diferencia de las ventajas mencionadas, la tcnica de simulacin presenta

importantes desventajas, stas son:

1. Falla al producir resultados exactos. Se supone que un sistema est

compuesto de uno o ms elementos que estn sujetos a un comportamiento al azar.

Cuando una simulacin es desarrollada con un modelo del sistema, los valores de

cada variable son registrados y los promedios de estos valores son dados en una

postsimulacin. Pero el promedio en una muestra de observacin solo a veces provee

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un estimado de lo esperado, es decir, una simulacin solo provee estimados, no

resultados exactos.

2. Fallas al optimizar. La simulacin es usada para contestar preguntas del tipo

Qu pasa si?, pero no de, qu es lo mejor?. En este sentido, la simulacin no

es una tcnica de optimizacin. La simulacin no generar soluciones, slo evala las

que han sido propuestas.

3. Largo tiempo de conduccin. Un estudio de simulacin no puede ser

conducido o llevado a cabo en solo un fin de semana. Meses de esfuerzo pueden ser

requeridos para reunir informacin, construir, verificar y validar modelos, disear

experimentos y evaluar e interpretar los resultados.

4. Costos para proveer capacidad de simulacin. El establecimiento y

mantenimiento de capacidad de simulacin, envuelve tener mejor personal, software,

hardware, entrenamiento y otro tipo de costos.

5. Abuso de simulacin. Hay muchas facetas para un balanceo y comprensivo

estudio de la simulacin. Ya que una persona debe tener conocimiento de una gran

variedad de reas antes de llegar a ser un practicante de la simulacin. Este hecho es

algunas veces ignorado, sin embargo como resultado, cada estudio puede

incorrectamente ser desarrollado, o podra estar incompleto, o podra caer en otro tipo

de caminos, quiz resultado de una falla del esfuerzo de la simulacin.

La simulacin ofrece poderosas ventajas pero sufre de mayores desventajas

tambin. Afortunadamente muchas de estas ltimas estn disminuyendo en

importancia en el tiempo, gracias a las herramientas que emplean simulacin,

metodologas, desarrollo de computadoras y de software y disminucin en los costos

de los mismos.

SOFTWARE DE SIMULACIN

Referente a los lenguajes utilizados para los modelos de simulacin, han

evolucionado desde el Fortran y Run On Mainframes propios de los procesos de la

industria de la Defensa en los aos cincuenta, al sistema operativo de Microsoft a

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partir de los ochenta, con instrumentos de simulacin Writness, Pro-model, Arena e

iThink, que posibilitaron interaccin y animaciones impresas a travs de interfaces.

Los noventa presenciaron novedades mediante relaciones naturales entre los

modelos objeto orientado y la simulacin, surgiendo lenguajes como Modsim y

Simple ++, as como la presentacin de bibliotecas de objetos reutilizables, lo cual ha

permitido proyectar a futuro el surgimiento de modelos distribuidos en la red,

otorgndole un sentido ms prctico a estas herramientas de investigacin.

El desarrollo de la informtica permite que se diseen software de simulacin y

lenguajes de programacin amigables para los usuarios gerentes, contando como

ejemplos de ellos iThink, STELLA y SIMPROCESS, caracterizados por su

funcionalidad, utilidad, bajo costo y buena calidad, contando as las empresas con una

garanta de mantenimiento por parte del proveedor que les posibilitar continuar

haciendo uso de ellos en aras de simplificar sus procesos de toma de decisiones.

De esta manera, se visualiza cmo el desarrollo de soluciones computarizadas en

el campo de la simulacin ha venido creciendo en opciones y en diversidad de

campos de aplicacin, lo que se corresponde con los criterios que Fullana Belda y

Urqua Grande (op. cit.) indican, al considerar que las necesidades de soluciones en el

campo especfico de la simulacin empujan a los desarrolladores y a las empresas de

software a crear soluciones que potencien la simulacin, poderoso instrumento

gerencial, con la visin de compartir modelos en redes computarizadas a niveles

locales, regionales y con crecimiento y proyeccin mundial. Las autoras aprecian que

en estos ltimos aos han surgido muchos tipos de lenguajes de programacin para

disear software de simulacin de facilidad de uso para los usuarios, aprovechando el

desarrollo de la informtica y las capacidades de hardware que se disponen hoy.

Con base en la referencia citada, se puede constatar que existen en el mercado

dos grandes clases de software para simulacin, que segn refiere Raffo (1999) son

los lenguajes y los simuladores. Un lenguaje de simulacin es un software de

simulacin de naturaleza general y posee algunas caractersticas especiales para

ciertas aplicaciones; as como un simulador es un paquete de computadoras que

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permite realizar la simulacin para un ambiente especfico, no requiriendo esfuerzo

en programacin.

En materia especfica de simulacin, la casa de software Isee Systems, lder

mundial en software de pensamiento sistmico, que como empresa fue fundada en

1985 por Barry Richmond, se presenta como el negocio para mejorar la forma en que

funciona el mundo, mediante la creacin de sistemas de productos con base de una

pensamiento que permite a las personas aumentar su capacidad de pensar, aprender,

comunicarse y actuar de manera ms sistmica y con ms eficacia. Esta empresa

ofrece los paquetes de software para simulacin iThink, STELLA, STELLA

PROFESSIONAL e ISEE NetSim.

STELLA es la herramienta de modelado de sistemas lder para la educacin y la

investigacin, que se utiliza en todos los niveles educativos para estimular el

aprendizaje de temas como la economa, la fsica, la literatura, clculo, qumica, y la

poltica pblica. Modelos STELLA le permiten comunicarse cmo funciona un

sistema - lo que entra en el sistema, como estos insumos afectan el sistema, y cules

son los resultados.

iThink es ms comnmente utilizado para aplicaciones de negocios, por ejemplo,

para simular y mejorar los procesos de negocio, entender el funcionamiento de ste

de manera ms integral, as como desarrollar nuevas y emocionantes estrategias de

negocio. iThink incluye funciones de comunicacin fuertes para compartir las

interdependencias entre los procesos y problemas dentro de su negocio, y para

explorar con seguridad las mejoras posibles.

Tanto STELLA e iThink le permiten crear rpidamente diagramas del sistema

que se pueden simular el paso del tiempo. Trabajar en un ambiente totalmente libre de

riesgos, puede probar hiptesis y las intervenciones de poltica en varias ocasiones

hasta que logre los resultados deseados. Descubra aspectos ocultos de su sistema que

llevan a resultados inesperados. STELLA e iThink tambin le permiten crear una

interfaz de usuario en la parte superior de su diagrama de sistema que hace que sea

fcil de compartir su conocimiento del sistema, ejecutar sus escenarios como parte de

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una presentacin y habilitar a otros a experimentar con sus propias combinaciones de

polticas.

STELLA PROFESSIONAL es una herramienta fcil e interactiva que le permite

crear un diagrama de sistema que puede ser simulado, para los sistemas tales como la

prestacin de atencin de salud, ciclo de la energa, los ecosistemas, los sistemas de

negocios, y el transporte. STELLA Professional le ofrece una forma eficiente de

explorar y construir sobre sus ideas, generar perspicacia, compartir conocimiento, y

examinar los resultados de sus iniciativas. Una manera libre de riesgo para

experimentar con su sistema mientras lo ve de manera integral, STELLA Profesional

le permite descubrir aspectos y comportamientos ocultos / efectos que no esperados.

Con una interfaz intuitiva y fcil de usar de STELLA Profesional, obtendr ms

rpido en el desarrollo de modelos de sistemas que le ayudan a tomar mejores

decisiones.

ISEE NetSim es un asistente de complemento que le permite publicar

rpidamente modelos STELLA e iThink en la Web. La publicacin de los modelos en

la Web hace que sea fcil de compartir sus modelos con nadie, incluso si no son

dueos de STELLA o iThink.

Sus estudiantes, colegas y clientes pueden ejecutar simulaciones, experimentar

con diferentes escenarios y entender los modelos a travs de la secuencia de la

narracin y el modelo de interfaz que se crea en STELLA o iThink.

Por otra parte se tiene a la empresa SIMPROCESS, que en su sitio Web expresa

No se limite a ver el futuro, cmbielo!

SIMPROCESS es una herramienta de simulacin de procesos jerrquica e

integrada que mejora radicalmente su productividad para el modelado de procesos y

anlisis. SIMPROCESS est diseado para BPR y profesionales de TI de las

empresas industriales y de servicios que necesitan para reducir el tiempo y el riesgo

necesario para dar servicio a los clientes, satisfacer la demanda, y desarrollar nuevos

productos. SIMPROCESS integra el mapeo de procesos, simulacin basada en

eventos jerrquica y basada en la actividad de costeo (ABC) en una sola herramienta.

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SIMPROCESS le permite crear un modelo abstracto de un proceso en estudio.

Usted produce un modelo de computadora de un proceso de negocio y

documentacin (diagramas y descripciones). Es una herramienta de modelado

dinmico que simula el flujo de entidades a travs del Proceso definido

Hoy el mundo gerencial cuenta con grandes corporaciones de software y

aplicaciones como High Perfomance Systems Inc., empresa con experiencia en una

amplia gama de tecnologas de Microsoft, implementaciones informticas de red,

actualizaciones y migraciones, infraestructura de red de computadoras Advanced

incluyendo virtualizacin, SAN y VOIP, conmutadores Ethernet, aplicaciones de

firewall y software del sistema operativo.

Otra ventaja que ofrece a los interesados, estudiantes y profesionales, son las

opciones de prueba de estos software en las pginas Web de estas empresas:

http://www.iseesystems.com/ , http://simprocess.com/ y http://www.hpsi.net/

REFLEXIONES FINALES

Una vez revisado el documento Los Modelos de Simulacin: Una Herramienta

Multidisciplinar de Investigacin, se percibe la importancia del proceso de

simulacin en las funciones gerenciales de las organizaciones, como es el referido a

la toma de decisiones.

El entorno de riesgo e incertidumbre que actualmente caracteriza el desempeo

de las empresas, aunado a los costos que pueden acarrear las decisiones erradas,

posibilita concretar procesos de investigacin mediante la simulacin que involucren

variables internas y externas, con todas las combinaciones posibles (acordes con las

variables seleccionadas segn sea el caso a analizar) otorgando a la gerencia la

oportunidad de seleccionar el camino ms idneo en concordancia con sus objetivos,

recursos y tiempo.

Debe tenerse presente que como herramienta simula y aporta una solucin

cercana, mas no exacta de la realidad empresarial, lo cual conlleva a la existencia del

factor riesgo, cuya accin puede verse aminorada al estar en posicin de obtener

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diferentes respuestas a la inquietudes planteadas por la organizacin mediante el uso

de los modelos de simulacin frente a lo que resultara de asumir los costos de llevar

a cabo una decisin tomada sin el apoyo de esta herramienta.

Por otra parte, dado que la seleccin de las variables puede ser realizada en

conjunto por varios integrantes de la empresa, la solucin que se asuma tiene mayor

posibilidad de ser compartida y comprendida por la organizacin como unidad, lo

cual redunda en mayores beneficios para la misma en lo referente a su desempeo y

alcance de metas.

En este sentido, se percibe que existen ms ventajas que desventajas al hacer uso

de los modelos de simulacin para tomar decisiones referidas a la planificacin

estratgica de una empresa, cuya prctica puede hacerse visible en el xito de su

funcin gerencial.

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REFERENCIAS BIBLIOGRFICAS

Banks, J. (1998). Handbook of simulation: Principles, methodology, advances,

applications, and practice. New York: WileyInterscience.

Fullana Belda, C. y Urqua Grande, E. (2009). Los modelos de simulacin: una

herramienta multidisciplinar de investigacin [Documento en lnea]. Disponible:

http://www.encuentros-

multidisciplinares.org/Revistan%BA32/Carmen_Fullana_Belda_y_Elena_Urqu

%EDa_Grande.pdf [Consulta: 2015, Junio 8].

Naylor, T. (1982). Experimentos de simulacin en computadoras con modelos de

sistemas econmicos. Mxico: Editorial Limusa.

Raffo, E. (1999). Software de Simulacin. [Documento en lnea]. Disponible:

http://sisbib.unmsm.edu.pe/bibvirtual/publicaciones/indata/v02_n1/software.htm

[Consulta: 2015, Julio, 13].

Websters II New College Dictionary (2005). 3a. edicin. Boston: Houghton Mifflin

Company.