Componentes y Etapas de la Simulación

Diagrama de Flujo de las etapas de simulación

1. Definición del sistema.
2. Para tener una definición exacta del sistema que se desea simular es necesario hacer primeramente un análisis preliminar del mismo con el fin de determinar la interacción del sistema con otros sistemas, las restricciones del sistema, las variables que interactúan dentro del sistema y sus interrelaciones, las medidas de efectividad que se van a utilizar para definir y estudiar el sistema y los resultados que se esperan obtener del estudio.
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4. Formulación del modelo. 
5. La formulación de los modelos de simulación requiere de la cuantificación de los parámetros de las variables. Cuando se dispone de datos históricos el proceso inicia con la recolección de datos a los cuales se les denomina datos en bruto (raw data) y posteriormente se les organiza en histogramas los que sirven de base para formular los modelos matemáticos que describen su comportamiento. Es necesario estimar los valores de los parámetros de dichos modelos y probar su significación estadística con respecto a la bondad de ajuste de las distribuciones de probabilidad. La estimación de parámetros de los modelos estocásticos cae dentro del dominio de la estadística. Estas acciones son lo que se conoce como evaluación del modelo.
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7. Formulación del modelo. 
8. La etapa final del estudio de simulación consiste en validar el modelo a través del análisis de los datos simulados y debemos responder a las preguntas ¿qué tan bien coinciden los valores simulados de las variables endógenas con datos históricos conocidos, si es que éstos están disponibles? y ¿qué tan exactas son las predicciones del comportamiento del sistema real hechas por el modelo de simulación, para períodos futuros?. El análisis se lleva a cabo en tres pasos: 

1. Recolección y procesamiento de los datos simulados. 
2. Cálculo de la estadística de las pruebas. 
3. Interpretación de los resultados. 

1. Preparación de los datos
2. Obtener las entradas y las salidas, relaciones cuantitativas y cualitativas. Los datos deben ser convenientemente tratados para que se puedan realizar predicciones del comportamiento del sistema. Si nos quedamos con los datos como los obtenemos del sistema real, podemos caer en la mera simulación del pasado. Si basados en ellos hallamos una función del comportamiento, estaremos en condiciones de repetir el comportamiento del sistema en el modelo y poder aplicarlo para realizar estudios sobre el mismo.

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2. Traslación del modelo. 
3. Con el modelo definido, el siguiente paso es decir si utiliza algún lenguaje como el FROTAN, ALGOL, LIPS, etc., o se utiliza algún simulador como PROMODEL, VENSIM; STELLA, ITHINK, GPSS, SIMULA, SIMSCRIP, ROKCWELL, ARENA, FLEXSIM, etc. para el procesarlo en la computadora y obtener resultados deseados.
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5. Validación.
6. A través de esta etapa es posible detallar deficiencias en la formulación del modelo o en los datos alimentados al modelo. Las formas mas comunes de validar un modelo: 

1. La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación 
2.  La exactitud con que se predicen los datos 
3.  La exactitud en la predicción del futuro

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2. Planeación estratégica.
3. Significa decidir que variables modificar, en cuanto hacerlo, como evaluar las salidas, etc. de acuerdo al problema a resolver. No se utilizara la misma técnica si el problema es optimizado, que si es de elección entre varias alternativas o si es explicable de por que el sistema se comporta de una manera determinada.
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5. Planeación táctica.
6. Implica la pregunta:¿Cómo realizar las corridas necesarias de acuerdo a lo planificado en la estrategia? Debe definirse en este punto que es una muestra: ¿una corrida? ¿una parte? También debe definirse en que momento puede comenzar a tomarse datos; si el programa de simulación se inicia con todas sus variables en cero y en realidad no es así ¿cuanto tiempo de simulación se deja pasar antes de considerar que los datos son validos?
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8. Experimentación. 
9. La experimentación con el modelo se realiza después de que este ha sido validado. La experimentación consiste en generar los datos deseados y realizar un análisis de sensibilidad en los índices requeridos.
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11. Interpretación.

1. En esta etapa del estudio, se interpreta los resultados que arrojan la simulación y en base a esto se toma una decisión. Es obvio que los resultados que se obtiene de un estudio de simulación ayudan a soportar decisiones del tipo semi-estructurado.

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2. Documentación. 

1. Dos tipos de documentación son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación. La primera se requiere a la documentación del tipo técnico, es decir, a la documentación que el departamento de procesamiento de datos debe tener del modelo. La segunda se refiere al manual de usuario, con el cual se facilita la interacción y el uso del modelo desarrollado, a través de una terminal de computadora.

1. Factores a considerar en el desarrollo de modelo de simulación 

• Generación de variables aleatorias 

• Se han identificar las variables que intervienen en el sistema y que son de interés para nuestro modelo.

1. Variables exógenas.
2. Variables endógenas.

1. Variables exogenas: Son variables externas al modelo. Se consideran variables de entrada. Se pueden dividir en dos grupos. Variables controlables. Variables incontrolables.
2. Variables endogenas: Son variables internas y las variables salidas del modelo.
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• Especificación de las restricciones de las variables de decisiones. Incluso en el caso de que las variables sean controlables ,están limitadas o restringidas a ciertos limites. Ten cuidado con las restricciones.

• Desarrollar una estructura preliminar del modelo. Para evaluar la efectividad de un sistema se debe identificar una medida o medidas de comportamiento ( o ejecución) para juzgarlo. Si se minimiza una, la otra aumentara.

• Elección de un lenguaje de programación.

REFERENCIAS:

Anibal Alejandro Gomez Garcia. (2014). ETAPAS DEL PROCESO DE SIMULACIÓN. 2016, de LinkedIn Corporation © 2016 Sitio web: http://es.slideshare.net/GOGA81/exposicion-del-simulacion-38382231

Anonimo. (2011). Factores a considerar en el desarrollo de modelo de simulación. 2016, de LinkedIn Corporation © 2016 Sitio web: http://es.slideshare.net/FfresitaHz/factores-a-considerar-en-el-desarrollo-de-modelo-de-simulacin