SIMULACION POR COMPUTADORA
Introducción
Desde la aparición de los primeros trabajos a mediados de este siglo, la técnica de simulación ha ocupado un lugar de privilegio entre las herramientas de la investigación operativa.Sin embargo, hasta bien entrados los años ochenta, ese interés en la investigación y el entrenamiento académico no pudo encontrar un correlato en el ámbito empresario. Es que aún cuando se reconocían los enormes atractivos de la simulación como soporte a la toma de decisiones, las dificultades en la aplicación de esta técnica a la vida real de las compañías (modelos costosos de construir y validar, muy poco flexibles frente a condiciones cada día más inestables, y habitualmente concebidos y manejados "por expertos", no por los reales operadores del sistema) atentaban contra su efectiva aplicación a la problemática de las empresas.Con el advenimiento de la "revolución informática" iniciada a fines de la década pasada, y la consolidación de las plataformas gráficas ej. Windows, Macintosh), la simulación ha comenzado a recuperar el terreno perdido, constituyendo hoy una herramienta imprescindible en áreas tales como la investigación y el desarrollo de nuevos productos, la ingeniería ambiental y otros.
¿Qué es simulación por computadora?
Thomas T. Goldsmith Jr. y Estle Ray Mann la define así: "Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos períodos". Una definición más formal formulada por R.E. Shannon es: "La simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y llevar a término experiencias con él, con la finalidad de comprender el comportamiento del sistema o evaluar nuevas estrategias -dentro de los límites impuestos por un cierto criterio o un conjunto de ellos para el funcionamiento del sistema".
Desventajas.
- Los resultados numéricos obtenidos se basan en el conjunto específico de números aleatorios, cuyos valores corresponden a sólo uno de los resultados posibles Por tanto, los valores finales reportados en una simulación son sólo estimaciones de los valores reales que está buscando.
- Para obtener estimaciones más exactas y para minimizar la probabilidad de tomar una mala decisión, usted debería
a.) hacer un gran número de ensayos en cada simulación y/o ;
b.) repetir toda la simulación un gran número de veces. - Para problemas mas complejos, un gran número de repeticiones puede requerir cantidades significativas de tiempo de cómputo.
- Cada simulación requiere su propio diseño especial para imitar el argumento real bajo investigación y su propio programa de computadora asociado. Aunque es posible aprender y usar paquetes de software especializados, el esfuerzo de desarrollo en el diseño y programación de simulaciones del mundo real es extremadamente tardado.
- Como resultado de estas desventajas, usted debería intentar resolver su problema usando técnicas analíticas siempre que sea posible. Hacer esto requiere menos Esfuerzo y da como resultado respuestas exactas en vez de estimaciones. La simulación es imprecisa, y no se puede medir el grado de su imprecisión.
- Los resultados de simulación son numéricos; por tanto, surge el peligro de atribuir a los números un grado mayor de validez y precisión.
- Los modelos de simulación en una computadora son costosos y requieren mucho tiempo para desarrollarse y validarse.
- Se requiere gran cantidad de corridas computacionales para encontrara soluciones, lo cual representa altos costos.
- Es difícil aceptar los modelos de simulación y difícil de vender.
- Los modelos de simulación no dan soluciones óptimas.
- La solución de un modelo de simulación puede dar al análisis un falso sentido de seguridad. Requiere "largos" periodos de desarrollo.
Ventajas
- La simulación le permite analizar grandes problemas complejos para los que no están disponibles resultados analíticos. De hecho, la mayoría de los problemas de mundo real encajan en esta categoría. La simulación proporciona una alternativa práctica.
- Como con cualquier forma de simulación, la simulación por computadora permite que el tomador de decisiones experimente con muchas políticas y argumentos diferentes sin cambiar o experimentar realmente con el sistema existente real.
- Por ejemplo, con una simulación por computadora, usted puede estudiar el impacto de añadir una nueva estación de trabajo a una línea de producción sin tener que organizar la estación de trabajo físicamente.
- Algunas técnicas analíticas requieren de experiencia matemática sofisticada, tanto para utilizarlas como para comprenderlas. Una simulación por computadora pueda requerir pocas o ningunas matemáticas complejas y por tanto, puede ser intuitivamente más comprensibles. Por esta razón, la simulación por computadora puede usarse aún cuando el problema pueda analizarse usando técnicas matemáticas.
- No es necesario interrumpir las operaciones de la compañía.
- Proporciona muchos tipos de alternativas posibles de explorar.
- La simulación proporciona un método más simple de solución cuando los procedimientos matemáticos son complejos y difíciles.
- La simulación proporciona un control total sobre el tiempo, debido a que un fenómeno se puede acelerar.
- Auxilia el proceso de innovación ya que permite al experimentador observar y jugar con el sistema. Una vez construido el modelo se puede modificar de una manera rápida con el fin de analizar diferentes políticas o escenario. Permite análisis de sensibilidad.
- Generalmente es más barato mejorar el sistema vía simulación que hacerlo en el sistema real.
- Es mucho más sencillo visualizar y comprender los métodos de simulación que los métodos puramente analíticos. Da un entendimiento profundo del sistema.
- Los métodos analíticos se desarrollan casi siempre relativamente sencillos donde suele hacerse un gran número de suposiciones simplificaciones, mientras que en los métodos de simulación es posible analizar sistemas de mayor complejidad o con menor detalle.
- En algunos casos, la simulación es el único medio para lograr una solución. Da soluciones a problemas "sin" solución analítica.
