Simulación

Simulación

Involucra  el diseño de modelos de un sistema, llevando a cabo experimentos en él. El propósito de éstos experimentos ("que pasa si") son determinar cómo el sistema real realiza y predice el efecto de cambios al sistema a través del tiempo.

Ejemplo:

 Los simuladores de vuelo. Da experiencia en situaciones de emergencia e incluso de catástrofe, midiendo y mejorando la pericia del piloto (por supuesto, que las condiciones de "stress" no son las mismas, lo cual puede alterar la validez de los resultados obtenidos).

Limitaciones

•       No es ciencia ni arte, es una combinación de ambas.

•       Es el último cartucho.

•       Experimental e iterativa.

•       Cara en términos de mano de obra y tiempo de computación.

•       Generalmente proporciona soluciones subóptimas.

•       Validación compleja.

•       La recopilación, análisis e interpretación de resultados requiere buenos conocimientos de probabilidad y estadística.

Ventajas

•       Los modelos de simulación nos resuelven problemas trascendentes.

•       Permite la inclusión de complicaciones.

•       Es un proceso eficiente y flexible.

•       Nos ayuda en la capacitación para toma de decisiones.

•       En el campo laboral como la arquitectura nos ayudaría a estimar cálculos de un edificio.

•       Repetición de experimentos.

•       La simulación ofrece una réplica más realista de un sistema que un análisis matemático.

Desventajas

•       Un buen modelo simulado puede ser demasiado costoso.

•       Tener buenos conocimientos de estadística para poder interpretar los resultados y darle un buen uso a la  simulación.

•       Carecen de un enfoque estandarizado.

•       No existe garantía de que funcionara y de bueno resultados.

•       Se requiere bastante tiempo como semanas, meses para realizar un buen estudio de simulación.

Simulador

Un simulador es un aparato que permite la reproducción de un sistema. Los simuladores reproducen sensaciones y experiencias que en la realidad pueden llegar a suceder.

Simuladores en la Dinámica de Sistemas

El avance en los sistemas computacionales facilitó el desarrollo de entornos software de modelado y simulación con DS. En sus inicios, estas herramientas facilitaban la labor de la simulación permitiéndole al modelador introducir las ecuaciones diferenciales o sistema de ecuaciones, para poder ser resueltos con sus algoritmos de métodos numéricos y luego entregar los resultados de la simulación. 

Posteriormente, estas herramientas evolucionaron para brindar soporte, no solo a la simulación, sino además para el modelado y el análisis de sensibilidad, entre otras. Igualmente, se han adaptado a las necesidades específicas de los usuarios; por ejemplo, para el modelado y simulación de diversos fenómenos organizacionales, lo cual facilitó extenderse a sectores como el empresarial e industrial.

Dentro de las herramientas más utilizadas en el ámbito académico y empresarial, podemos nombrar, en orden alfabético, a:

• AnyLogic (AnyLogic, 2010);

• Evolución (Evolución, 2010);

• iThink/Stella (ISEE Systems, 2010);

• Powersim (PowerSim, 2010);

• Simile (Simile, 2010);

• Vensim (VenSim, 2010). 

Actualmente estas herramientas software ofrecen diferentes servicios, por medio de un entorno intuitivo para el usuario.

Entre las principales prestaciones se encuentran:

1.    herramientas para el modelado, como los editores para la creación de diagramas causales.

2.    Diagramas de flujo- nivel  y el uso de funciones matemáticas.

Herramientas para realizar y controlar la simulación del modelo.  Al momento de realizar el análisis del modelo y su comportamiento, se observa que existen diferentes herramientas para este propósito. Para modelos complejos estos mecanismos de análisis son de gran de ayuda para el entendimiento del comportamiento, depuración y ajuste del modelo. 

La Simulación de un Modelo de Dinámica de Sistemas

 Simular un modelo elaborado con la metodología de la dinámica de sistemas implica en primer término, reproducir en la computadora el comportamiento del sistema real modelado. Mediante el proceso de simulación se logran varios objetivos importantes:

 - Identificar los elementos ante cuyas variaciones el sistema es más sensible.

 - Probar nuestras hipótesis o apoyar nuestras decisiones referidas a cambios en las    políticas que determinan el comportamiento del sistema, sin operar directamente sobre el sistema real.

 - Analizar los efectos a mediano y largo plazo de la instrumentación de cambios en el sistema.

- Explicar clara y concretamente las acciones a tomar Con la simulación se obtendrán los diferentes estados del sistema en cada unidad de tiempo y correspondientes a cada cambio en sus parámetros.

Trabajando con el Pensamiento Sistémico

 Una actual línea de acción que se basa en los conceptos de la teoría general de sistemas, preferentemente aplicada a los sistemas sociales empresa, y que tiene como uno de sus principales exponentes a Peter Senge, desarrolla lo que denomina  pensamiento sistémico como metodología de abordaje de éste tipo de sistemas. Esta línea investigativa es coincidente con la corriente denominada system thinking, también abocada al análisis de los sistemas abiertos al aprendizaje, y que al igual que en el pensamiento sistémico intenta descubrir patrones de comportamiento dinámicos (arquetipos) mostrándolos de manera gráfica con la utilización de los denominados diagramas causales. Se trata de una mejor, más natural y holística visión de los sistemas vivos, tales como los individuos, los equipos  o las organizaciones, tratando de obtener una clara visión de la manera en que sobreviven y prosperan en un ambiente tan dinámico como el actual. El pensamiento sistémico, al estar orientado  a los sistemas empresa, resulta congruente con conceptos no solo vigentes sino de total aplicación en el campo de las organizaciones sociales todas, como son la planificación estratégica y el control de gestión. Brevemente, la planificación estratégica tiene su punto de partida en la definición de la visión y la misión del sistema. El control de gestión permitirá verificar la manera en que se está cumpliendo con las metas de la  misión fijada en pos de la visión definida. Cuando nuestro análisis debe focalizarse en formaciones sociales, no en meros agregados sociales, de cualquier tipo (tipo empresa, organizaciones gubernamentales, ONG´s), los conceptos de la planificación estratégica deben ser tenidos en cuenta, ya que habrá una imagen del futuro que se desea (visión), lo que  puede llegar a alcanzarse si se realiza el propósito para el cual la organización social se ha conformado (misión) que para ser llevado a cabo convenientemente requiere cumplir con pautas y compromisos fijados (metas) los que serán medidos periódicamente para corregir los desvíos que pudieran producirse (control de gestión). Una idea de la manera de introducirse en el conocimiento de la formación social bajo análisis podría ser a través de preguntas de éste tipo:

a) ¿Dónde queremos estar o llegar?

b) ¿Cómo sabremos cuando hemos llegado allí?

c) ¿Dónde nos encontramos en éste momento?

d) ¿Cómo recorreremos el camino que resta?

e) ¿Qué puede llegar a cambiar en el entorno en el futuro?

Cómo se observa, se trata de una manera holística de encarar el análisis, dejando de lado problemas puntuales, y menos aun descomponiendo tales problemas en sus componentes, y sobre todo, teniendo siempre presente una visión de futuro.

Simulación (Modelo)

Construido el modelo, se ensaya una alternativa en él con el fin de aplicar las conclusiones al sistema. Los resultados obtenidos no tienen valor si no son aplicables al sistema.

La simulación tiene como principal objetivo la predicción, es decir, puede mostrar lo que sucederá en un sistema real cuando se realicen determinados cambios bajo determinadas condiciones. 

La simulación se emplea sólo cuando no existe otra técnica que permita encarar la resolución de un problema. Siempre es preferible emplear una alternativa analítica antes que simular. Lo anterior no implica que una opción sea superior a otra, sino que los campos de acción no son los mismos. Mediante la simulación se han podido estudiar problemas y alcanzar soluciones que de otra manera hubieran resultado inaccesibles. 

La simulación involucra dos facetas: 

1) Construir el modelo 

2) Ensayar diversas alternativas con el fin de elegir y adoptar la mejor en el sistema real, procurando que sea la óptima o que por lo menos sea lo suficientemente aproximada.

DIAGRAMAS CAUSALES

Marco teórico

4.4 DIAGRAMAS CAUSALES

Los diagramas causales son una herramienta útil en dinámica de sistemas, permiten conocer la estructura de un sistemadinámico. Esta estructura viene dada por la especificación de las variables, y por el establecimiento de la existencia,o no existencia,de una relación entre cada par de variables. A estenivel de análisis de la estructura, le interesa conocer si existenrelaciones o no.

El diagrama causal permiteidentificar los mapas mentales de las personas u organizaciones y sirven de guías para la elaboración y comprensión de los modelos.

4.4.1 TIPO DE RELACIONES

El Diagrama Causal es un diagrama que representa las relaciones de influencia que se dan entre los elementos de un sistema y por lo tanto permite conocer la estructura del mismo.

El conjunto de los elementos forman el Sistema, tiene relación con el problema y permite explicar el comportamiento observado, junto con las relaciones entre ellos.

La relación entre una variable A y otra B del sistema se representará mediante una flecha,, leyéndose "A influencia a B".

Sobre la flecha se indicará mediante signo + o - el tipo de relación siendo positiva cuando las variaciones de A y B son del mismo sentido, y negativa en caso de variación de sentido contrario.

Es importante hacer versiones que aproximen a la complejidad del modelo. Las flechas van acompañadas de un signo (+ o -) que indica el tipo de influencia ejercida por una variable sobre la otra. Un signo "+" señala que un cambio en la variable origen de la flecha producirá un cambio del mismo sentido en la variable destino. El signo "-" simboliza que el efecto producido será en sentido contrario.  Así cuando un incremento de A, produce un incremento de B, o bien una disminución de A provoca una disminución de B, tendremos una relación positiva.

Y cuando un incremento de A, produce una disminución de B, o bien una disminución de A provoca un aumento de B, tendremos una relación negativa.

En los diagramas causales las relaciones que ligan a dos elementosentre sí, pueden ser de dos tipos:

- relación causal : es aquella en la que un elemento A determina a otro B, con una relación de causa a efecto.

- relación correlativa, Existencia de unacorrelación entre dos elementos del sistema,sin existir entre ellos una relación de causa a efecto.

De acuerdo con el diagrama causal se establece la clasificación de la estructura de los sistemas. Existen dos tipos básicos de estructuras causales: la estructura causal simple y la estructura causal compleja.

4.4.2 TIPO DE VARIABLES

Existen dos variables en los diagramas causales estos son: Variables exógenas y variables endógenas:

VARIABLES EXÒGENAS: Afectan al sistema sin que este las provoque

VARIABLES ENDÒGENAS: Afectan al sistema pero este si lo provoca.

Los diagramas causales muestra el comportamiento del sistema este permite conocer la estructura de un sistema dinámico dada por la especificación de las variables y relación de cada par de variables.

4.4.3 BUCLES DE RETROALIMENTACIÓN

Un bucle realimentado es una cadena cerrada de relaciones causales.

Tipos de Bucles de Realimentación

Los bucles de realimentación pueden ser de dos tipos:

1. Realimentación positiva: Aquellos en los que la variación de un elemento sepropaga a lo largo del bucle de manera que refuerza la variación inicial, como se ilustra en la figura 7.4. Tienden a generar comportamiento de crecimiento.

Un bucle realimentado es positivo, si contiene un número par de relaciones negativas o  si todas las relaciones son positivas.

v  Si se produce un aumento de cualquiera de los elementos, por ejemplo A, este determina un aumento de B, que a su vez determina un aumento de C, lo que por último determina un aumento en A, que reiniciará el proceso.

Ejemplo: natalidad de población

2. Realimentación negativa: Aquéllos en los que la variación de un elemento se transmite a lo largo del bucle de manera que determine una variación de signo contrario en el mismo elemento, como se ilustra en la figura 7.6. Tiende a generar comportamiento de equilibrio.

v  Un aumento de A, determina un aumento de B, que a su vez determina un aumento de C, que por último determina una disminución en A.

v  Cualquier variación que se produzca en uno de sus elementos del bucle tiende a anularse

Ejemplo: natalidad de población con influencia de comida

Un bucle de realimentación es negativo, si contiene un número impar de relaciones negativas.

En todo diagrama causal coexisten bucles positivos con bucles negativos. Las interacciones entre estos, determinan el comportamiento global del sistema.

Ejemplo: combinación de bucles de natalidad

El comportamiento dependerá de la dominancia de cada bucle, tal que para el ejemplo de la natalidad se observa que:

• t=0, domina el bucle positivo, de crecimiento al no saturarse la comida.

•t = ∞, domina el bucle negativo, al agotarse los recursos, produciéndose limitación de nacimientos.

Se obtiene un comportamiento combinado, llamado "comportamiento en S" con dominio inicial del bucle positivo y posterior del bucle negativo que acaba imponiéndose, según se ilustra en la figura 7.9.

La existencia de bucles de realimentacióndetermina el comportamiento global del sistema.

4.4.4 REGLAS PARA ELABORACIÓN

El desarrollo del diagrama causal es un proceso que implica la realización de:

• Observaciones sobre el sistema

• Discusiones con especialistas

• Análisis sobre datos del sistema

El proceso seguido en el desarrollo sigue los siguientes pasos:

1. Elección de variables o elementos a representar del modelo del sistema.

2. Evaluación cualitativa (no numérica) de las relaciones entre estos elementos cuando las hubiere.

3. Construcción del diagrama causal.

Los diagramas causales se clasifican según su estructura en:

a)      diagramas abiertos, de estructura simple (fig. 7.2).

b)      diagramas cerrados, de estructura compleja o bucles de realimentación (fig. 7.3).

Reglas para la Obtención de Diagrama Causales

Para evitar cometer errores en la construcción de diagramas causales, se observarán las siguientes reglas:

1. Evitar bucles ficticios (no válidos).

2. Emplear elementos caracterizables por números (no abstracciones).

3. No emplear dos veces la misma relación.

4. Evitar bucles redundantes.

5. No emplear el tiempo como factor causal.

4.4.5 APLICACIONES DE SISTEMAS REALES

Caso 1. La empresa auditora había observado en los últimos años un desfase permanente y significativo entre la evolución de su número de clientes y la evolución de los auditores disponibles para atenderlos, de forma que se alternaban períodos en los que no podía atender a los clientes por falta de auditores con otros períodos en los que los auditores se hallan ociosos por falta de clientes. Los empleados de la empresa se dividen entre auditores junior y senior. La necesaria y especializada formación de los auditores obliga a un largo período de formación en el que los auditores juniors no pueden atender directamente a los clientes y colaboran con los auditores senior. Al completar un curso de formación sobre los conceptos del System Thinking de una semana de duración con el equipo directivo, éste pudo recoger en un único diagrama causal los aspectos esenciales que influían en el problema planteado según las diversas aportaciones del cada uno de ellos. El diagrama causal sirvió para facilitar un diálogo centrado en el problema, para mostrar de una forma explícita los aspectos limitativos del proceso de formación de los empleados, para analizar las relaciones entre los diversos departamentos que intervenían, para plantear la posibilidad de nuevas políticas de contratación y selección del personal, y además se identificaron algunos patrones de comportamiento clásicos del System Thinking que explicaban el comportamiento observado. Finalmente se pudieron identificar los aspectos clave sobre los habían de centrarse las políticas de la empresa para la resolución del problema.