Definición E Importancia Simulación En Ingeniería

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 periodos de tiempo.

Thomas H. Taylor

Simulación es el proceso de diseñar y desarrollar un modelo computarizado de un sistema o proceso y conducir experimentos con este modelo con el propósito de entender el comportamiento del sistema o evaluar varias estrategias con las cuales se puede operar el sistema.

Robert e. Shannon

Importancia de la simulación en la Ingeniería.

La Simulación es una de las herramientas más importantes y más interdisciplinarias. En una simple corrida del programa podemos predecir cualquier comportamiento dinámico de una empresa o de la maquina que se esté diseñando. Así podemos ver los pronósticos para la demanda y utilidad de nuestro producto, o ver cuando un mecanismo pueda fallar en las condiciones adversas del ambiente donde funcionará. Allí está el principal objetivo de la simulación prevenir eventos indeseables y corregirlos a tiempo de manera que podamos alcanzar con éxito nuestros proyectos no importa el tipo que fuere.

En este sentido las aplicaciones de la simulación parecen no tener límites. Actualmente se simulan los comportamientos hasta las partes más pequeñas de un mecanismo, el desarrollo de las epidemias, el sistema inmunológico humano, las plantas productivas, sucursales bancarias, el sistema de repartición de pizzas en la Ciudad de México, crecimiento de poblaciones de especies de animales, partidos y torneos de fútbol, movimiento de los planetas y la evolución del universo, para mencionar unos pocos ejemplos de las aplicaciones de esta herramienta. Además, la Simulación es cada vez más “amigable” para el usuario, que no tiene que ser un especialista en computación. Nos permite divertirnos mientras trabajamos

Recientes avances en las metodologías de simulación y la gran disponibilidad de software que actualmente existe en el mercado, han hecho que la técnica de simulación sea una de las herramientas más ampliamente usadas en el análisis de sistemas. Además de las razones antes mencionadas, Thomas H. Taylor ha sugerido que un estudio de simulación es muy importante para la ingeniería de sistemas porque presenta las siguientes ventajas en el diseño de estos:

• A través de un estudio de simulación, 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.

• Una observación detallada del sistema que se está simulando puede conducir a un mejor entendimiento del sistema y por consiguiente a sugerir estrategias que mejoren la operación y eficiencia del sistema.

• La simulación de sistemas complejos puede ayudar a entender mejor la operación del sistema, a detectar las variables más importantes que interactúan en el sistema y a entender mejor las interrelaciones entre estas variables.

• La técnica de simulación puede ser utilizada para experimentar con nuevas situaciones, sobre las cuales tiene poca o ninguna información. A través de esta experimentación se puede anticipar mejor a posibles resultados no previstos.

• Cuando nuevos elementos son introducidos en un sistema, la simulación puede ser usada para anticipar cuellos de botella o algún otro problema que puede surgir en el comportamiento del sistema.

• En simulación cada variable puede sostenerse constante excepto algunas cuya influencia está 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 está desarrollado sobre un sistema real.

Aplicaciones de la Simulación

Las áreas de aplicación de la simulación son muy amplias, numerosas y diversas, basta mencionar sólo algunas de ellas: Análisis del impacto ambiental causado por diversas fuentes Análisis y diseño de sistemas de manufactura Análisis y diseño de sistemas de comunicaciones. Evaluación del diseño de organismos prestadores de servicios públicos (por ejemplo: hospitales, oficinas de correos, telégrafos, casas de cambio, etc.). Análisis de sistemas de transporte terrestre, marítimo o por aire. Análisis de grandes equipos de cómputo. Análisis de un departamento dentro de una fábrica. Adiestramiento de operadores (centrales carboeléctricas, termoeléctricas, nucleoeléctricas, aviones, etc.).Análisis de sistemas de acondicionamiento de aire. Planeación para la producción de bienes. Análisis financiero de sistemas económicos. Evaluación de sistemas tácticos o de defensa militar.

La simulación se utiliza en la etapa de diseño para auxiliar en el logro o mejoramiento de un proceso o diseño o bien a un sistema ya existente para explorar algunas modificaciones.

Se recomienda la aplicación de la simulación a sistemas ya existentes cuando existe algún problema de operación 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 físico en la planta para asegurar que el problema de

operación se soluciona o bien para determinar el medio más económico para lograr la mejora deseada.

Todos los modelos de simulación 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 los modelos de simulación se “corren” en vez de “resolverse”, a fin de obtener la información o los resultados deseados. Son incapaces de generar una solución por si mismos en el sentido de los modelos analíticos; solos pueden servir como herramienta para el análisis del comportamiento de un sistema en condiciones especificadas por el experimentador. Por tanto la simulación es una teoría, si no una metodología de resolución de problemas. Además la simulación es solo uno de varios planteamientos valiosos para resolver problemas que están disponibles para el análisis de sistemas.

Conceptos Básicos de Modelación

MODELACION: Es aquello que sirve para representar o describir otra cosa, es decir crea prototipos (primer diseño). El modelo puede tener una forma semejante o ser totalmente distinto del objeto real.

MODELO: Un modelo se puede definir como una representación simplificada de un sistema real, un proceso o una teoría, con el que se pretende aumentar su comprensión hacer predicciones y posiblemente ayudar a controlar el sistema

Existen tres formas de modelos:

- Icónico: versión a escala del objeto real y con sus propiedades relevantes más o menos representadas.

- Analógico: modelo con apariencia física distinta al original, pero con comportamiento representativo.

- Analítico: relaciones matemáticas o lógicas que representen leyes físicas que se cree gobiernan el comportamiento de la situación bajo investigación.

Su utilidad puede tener los siguientes matices:

1. Ayuda para aclarar el pensamiento acerca de un área de interés

2. Como una ilustración del concepto

3. Como una ayuda para definir estructura y lógica

4. Como un pre requisito al diseño

El discernimiento sobre una situación frecuentemente puede fortalecerse con el desarrollo de un modelo que muestra interacciones en la forma de relaciones causa-efecto. La dinámica de sistemas provee un lenguaje de modelación adecuado para ensamblar esta clase de modelo. Consiste en relacionar razones de flujo, niveles y estados.

La actividad de diseñar está interesada en definir cómo lograr un determinado propósito. Sin embargo, previamente al diseño está la etapa de decidir qué se va a diseñar. La modelación conceptual es necesaria en esta etapa.

La siguiente etapa consiste en definir el tamaño de las diferentes unidades físicas y la condición de operación en términos de unidades adecuadas.

El estado del sistema es la lista de variables o atributos que describen al sistema en un instante de tiempo dado. Es exactamente equivalente a lo que en simulación se suelen llamar variables de estado. Pero también puede ser visto como una lista de atributos del sistema que cambian a lo largo del tiempo y que no necesariamente corresponde a magnitudes medibles en números reales. Los juicios de valor (cierto o falso) también se pueden incluir entre los atributos. En virtud de su naturaleza cambiante, también nos referiremos a esos atributos como FLUENTES o PROPIEDADES del sistema que cambian al transcurrir el tiempo.

Una dinámica es una disciplina, normalmente modelada como una función matemática del tiempo, describiendo como cambia una o varias de esas variables de estados (atributos o fluentes). Noten, sin embargo, que esas funciones del tiempo no necesariamente tienen que ser sujetas a otros tratamientos matemáticos. Para describir agentes, por ejemplo, puede ser preciso recurrir a funciones discretas (no derivables) parciales sobre el tiempo.

Un proceso es la conflagración de una o más de esas dinámicas en un arreglo complejo donde se afectan unas a otras. Es decir, el progreso de una dinámica al pasar el tiempo está restringido por el progreso de otra dinámica, en cuanto a que las trayectorias (en el sentido de Zeigler) están condenadas a ciertos conjuntos particulares (de trayectorias posibles).

Una restricción contextual es una limitación sobre los valores de las variables de estado o sobre las dinámicas posibles que pueden estar involucradas en los procesos. Es decir, es una especificación de cuáles valores o dinámicas NO pueden ser parte del sistema modelado.

Metodología De la Simulación

La simulación como tal es un proceso y en general consta de las siguientes etapas.

* Definición del sistema: Para tener una definición exacta del sistema que se desea simular, es necesario hacer primeramente un análisis preliminar de éste, con el fin de determinar la interacción 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.

* Formulación del modelo: Una vez definidos con exactitud los resultados que se esperan obtener del estudio, se define y construye el modelo con el cual se obtendrán los resultados deseados. En la formulación del modelo es necesario definir todas las variables que forman parte de él, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan en forma completa el modelo.

* Colección de datos: Es importante que se definan con claridad y exactitud los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados.

* Implementación del modelo en la computadora: Con el modelo definido, el siguiente paso es decidir si se utiliza algún lenguaje como el fortran, algol, lisp, etc., o se utiliza algún paquete como Vensim, Stella y iThink, GPSS, simula, simscript, Rockwell Arena etc., para procesarlo en la computadora y obtener los resultados deseados.

* Validación: A través de esta etapa es posible detallar deficiencias en la formulación del modelo o en los datos alimentados al modelo. Las formas más comunes de validar un modelo son:

1. La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación.

2. La exactitud con que se predicen datos históricos.

3. La exactitud en la predicción del futuro.

4. La comprobación de falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema real.

5. La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los resultados que arroje el experimento de simulación.

* Experimentación: La experimentación con el modelo se realiza después que éste haya sido validado. La experimentación consiste en generar los datos deseados y en realizar un análisis de sensibilidad de los índices requeridos.

* Interpretación: En esta etapa del estudio, se interpretan los resultados que arroja la simulación y con base a esto se toma una decisión. Es obvio que los resultados que se obtienen de un estudio de simulación ayuda a soportar decisiones del tipo semi-estructurado.

* Documentación: Dos tipos de documentación son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación. La primera se refiere a la documentación del tipo técnico y la segunda se refiere al manual del usuario, con el cual se facilita la interacción y el uso del modelo desarrollado.

Sistemas Modelos Y Control

Concepto de Sistema

El concepto de sistema en general está sustentado sobre el hecho de que ningún sistema puede existir aislado completamente y siempre tendrá factores externos que lo rodean y pueden afectarlo, por lo tanto podemos referir a Muir citado en Puleo (1985) que dijo: “Cuando tratamos de tomar algo, siempre lo encontramos unido a algo más en el Universo”.

Puleo define sistema como “un conjunto de entidades caracterizadas por ciertos atributos, que tienen relaciones entre sí y están localizadas en un cierto ambiente, de acuerdo con un cierto objetivo”.

Una Entidad es lo que constituye la esencia de algo y por lo tanto es un concepto básico. Las entidades pueden tener una existencia concreta, si sus atributos pueden percibirse por los sentidos y por lo tanto son medibles y una existencia abstracta si sus atributos están relacionados con cualidades inherentes o propiedades de un concepto.

Los Atributos determinan las propiedades de una entidad al distinguirlas por la característica de estar presentes en una forma cuantitativa o cualitativa.

Los atributos cuantitativos tienen dos percepciones: La dimensión y la magnitud. La dimensión es una percepción que no cambia y que identifica al atributo, para lo cual se utilizan sistemas de medida basado en unidades o patrones, tales como el CGS, MKS, etc.; ejemplos de dimensión son Kg., tamaño, sexo, color, etc. La magnitud es la percepción que varía y que determina la intensidad del atributo en un instante dado de tiempo, para lo cual se utilizan escalas de medida, tales como: la nominal, la ordinal, la de intervalo y la de razón, ejemplos de magnitud son: 30 Kg., 20 empleados, etc.

Las Relaciones determinan la asociación natural entre dos o más entidades o entre sus atributos. Estas relaciones pueden ser estructurales, si tratan con la organización, configuración, estado o propiedades de elementos, partes o constituyentes de una entidad y son funcionales, si tratan con la acción propia o natural mediante la cual se le puede asignar a una entidad una actividad en base a un cierto objetivo o propósito, de acuerdo con sus aspectos formales (normas y procedimientos) y modales (criterios y evaluaciones).

El Ambiente es el conjunto de todas aquellas entidades, que al determinarse un cambio en sus atributos o relaciones pueden modificar el sistema.

El Objetivo es aquella actividad proyectada o planeada que se ha seleccionado antes de su ejecución y está basada tanto en apreciaciones subjetivas como en razonamientos técnicos de acuerdo con las características que posee el sistema.

Teoría General de Sistemas

La idea de la teoría general de sistemas fue desarrollada por L. Von Bertalanffy alrededor de 1930, posteriormente un grupo de personas unieron sus inquietudes en lo que se llamó la Sociedad para la Investigación de Sistemas Generales, establecidas en 1954 junto con Anatol Rapoport, Kenneth Boulding, Ralph Gerard y otros.

Al estudiar la teoría de sistemas se debe comenzar por las premisas o los supuestos subyacentes en la teoría general de los sistemas. Boulding (1964) intentó una síntesis de los supuestos subyacentes en la teoría general de los sistemas y señala cinco premisas básicas. Dichas premisas se podrían denominar igualmente postulados (P), presuposiciones o juicios de valor.

P1. El orden, la regularidad y la carencia de azar son preferibles a la carencia de orden o a la irregularidad (caos) y a la existencia de un estado aleatorio.

P2. El carácter ordenado del mundo empírico hace que el mundo sea bueno, interesante y atrayente para el teórico de los sistemas.

P3. Hay orden en el ordenamiento del mundo exterior o empírico (orden en segundo grado): una ley de leyes.

P4. Para establecer el orden, la cuantificación y la matematización son auxiliares altamente valiosos.

P5. La búsqueda de la ley y el orden implica necesariamente la búsqueda de los referentes empíricos de este orden y de esta ley. (p. 25).

El teórico general de sistemas no es tan sólo un investigador del orden en el orden y de las leyes de leyes; busca las materializaciones concretas y particularistas del orden abstracto y de la ley formal que descubre.

La búsqueda de referentes empíricos para abstraer un orden y leyes formales puede partir de uno u otro de los dos puntos iníciales, el origen teórico y el empírico. El teórico de sistemas puede comenzar con alguna relación matemática elegante y luego indagar a su alrededor el mundo empírico para ver si puede encontrar algo que encaje en esa relación, o puede comenzar con algún orden empírico cuidadosa y pacientemente elaborado en el mundo de la experiencia y luego registrar el mundo abstracto de la matemática hasta encontrar alguna relación que lo ayude a simplificar ese orden o a relacionarlo con otras leyes con los cuales está familiarizado.

En consecuencia, la teoría general de los sistemas, al igual que todas las ciencias verdaderas, se basa en una búsqueda sistemática de la ley y el orden en el universo; pero a diferencia de las otras ciencias, tiende a ampliar su búsqueda, convirtiéndola en una búsqueda de un orden de órdenes, de una ley de leyes. Este es el motivo por el cual se le ha denominado la teoría general de sistemas.

Características de la Teoría General de Sistemas

Según Schoderbek y otros (1993) las características que los teóricos han atribuido a la teoría general de los sistemas son las siguientes:

1. Interrelación e interdependencia de objetos, atributos, acontecimientos y otros aspectos similares. Toda teoría de los sistemas debe tener en cuenta los elementos del sistema, la interrelación existente entre los mismos y la interdependencia de los componentes del sistema. Los elementos no relacionados e independientes no pueden constituir nunca un sistema.

2. Totalidad. El enfoque de los sistemas no es un enfoque analítico, en el cual el todo se descompone en sus partes constituyentes para luego estudiar en forma aislada cada uno de los elementos descompuestos: se trata más bien de un tipo gestáltico de enfoque, que trata de encarar el todo con todas sus partes interrelacionadas e interdependientes en interacción.

3. Búsqueda de objetivos. Todos los sistemas incluyen componentes que interactúan, y la interacción hace que se alcance alguna meta, un estado final o una posición de equilibrio.

4. Insumos y productos. Todos los sistemas dependen de algunos insumos para generar las actividades que finalmente originaran el logro de una meta. Todos los sistemas originan algunos productos que otros sistemas necesitan.

5. Transformación. Todos los sistemas son transformadores de entradas en salidas. Entre las entradas se pueden incluir informaciones, actividades, una fuente de energía, conferencias, lecturas, materias primas, etc. Lo que recibe el sistema es modificado por éste de tal modo que la forma de la salida difiere de la forma de entrada.

6. Entropía. La entropía está relacionada con la tendencia natural de los objetos a caer en un estado de desorden. Todos los sistemas no vivos tienden hacia el desorden; si los deja aislados, perderán con el tiempo todo movimiento y degenerarán, convirtiéndose en una masa inerte.

7. Regulación. Si los sistemas son conjuntos de componentes interrelacionados e interdependientes en interacción, los componentes interactuantes deben ser regulados (manejados) de alguna manera para que los objetivos (las metas) del sistema finalmente se realicen.

8. Jerarquía. Generalmente todos los sistemas son complejos, integrados por subsistemas más pequeños. El término “jerarquía” implica la introducción de sistemas en otros sistemas.

9. Diferenciación. En los sistemas complejos las unidades especializadas desempeñan funciones especializadas. Esta diferenciación de las funciones por componentes es una característica de todos los sistemas y permite al sistema focal adaptarse a su ambiente.

10. Equifinalidad. Esta característica de los sistemas abiertos afirma que los resultados finales se pueden lograr con diferentes condiciones iníciales y de maneras diferentes. Contrasta con la relación de causa y efecto del sistema cerrado, que indica que sólo existe un camino óptimo para

lograr un objetivo dado. Para las organizaciones complejas implica la existencia de una diversidad de entradas que se pueden utilizar y la posibilidad de transformar las mismas de diversas maneras.

Dadas estas características se puede imaginar con facilidad una empresa, un hospital, una universidad, como un sistema, y aplicar los principios mencionados a esa entidad. Por ejemplo las organizaciones, como es evidente, tienen muchos componentes que interactúan: producción, comercialización, contabilidad, investigación y desarrollo, todos los cuales dependen unos de otros.

Al tratar de comprender la organización se le debe encarar en su complejidad total, en lugar de considerarla simplemente a través de un componente o un área funcional. El estudio de un sistema de producción no produciría un análisis satisfactorio si se dejara de lado el sistema de comercialización.

Etapas para realizar un estudio de simulación

La mayoría de los autores de libros sobre simulación, opinan que los pasos necesarios para llevar a cabo un experimento de simulación son:

Definición del sistema: Para tener una definición precisa del sistema que se desea simular, es necesario hacer primeramente un análisis 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.

Formulación del modelo: Una vez que están definidos con exactitud los resultados que se esperan obtener del estudio, el siguiente paso es definir y construir el modelo con el cual se obtendrán los resultados deseados. En la formulación del modelo es necesario definir todas las variables que forman parte de él, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan en forma completa al modelo.

Colección de datos: Es posible que la facilidad de obtención de algunos datos o la dificultad de conseguir otros, pueda influenciar el desarrollo formulación del modelo. Por consiguiente, es muy importante que se definan con claridad y exactitud los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados. Normalmente, la información requerida por un modelo se puede obtener de registros contables, de órdenes de trabajo, de órdenes de compra, de opiniones de expertos y si no hay otro remedio por experimentación.

Implementación del modelo en la computadora: Con el modelo definido, el siguiente paso es decir si se utiliza algún lenguaje de propósito general, como Fortran, Basic, Pascal, C/C++, Visual Basic, Visual C++, o Delphi, etc. o software de propósito particular, como GPSS, GPSSH, PROMODEL SIMFACTORY, SLAM I, y II, MICROMANAGER, etc., para procesarlo en la computadora y obtener los resultado resultados deseados.

Validación: Una de las principales etapas de un estudio de simulación es al validación. A través de esta es posible detallar deficiencias en la formulación del modelo. Las formas más comunes de validar un modelo son:

* La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación.

* La exactitud con que se predicen datos históricos.

* La precisión en la predicción del futuro.

* La comprobación de falla del modelo de la persona que hará uso de los resultados que arroje el experimento de simulación.

Experimentación: La experimentación con el modelo se realiza después de que ha sido validado. La experimentación consiste en generar los datos deseados y en realizar análisis de sensibilidad de los índices requeridos.

Interpretación: En esta etapa del estudio, se interpretan los resultados que arroja la simulación y basándose en esto se toma una decisión. La computadora en si no toma la decisión, sino que la información que proporciona ayuda a tomar mejores decisiones y por consiguiente a sistemáticamente obtener mejores resultados.

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

ETAPAS DE UN PROYECTO DE SIMULACION

FORMULACION DEL PROBLEMA.

Otro importante aspecto abordado en la investigación es la identificación y estudio de las técnicas de integración para la formulación de las tareas docentes. Sin pretender profundizar en las complejidades que encierra una investigación pedagógica sobre el tema, a continuación se describen muy brevemente algunas técnicas utilizadas para la formulación de problemas químicos de integración estructural, que son los más importantes:

1.-Modelación. Fijado el objetivo que se persigue en la creación de un problema, inmediatamente se activan los componentes intelectuales básicos: sensaciones, percepciones, memoria, pensamiento e imaginación. Con ellos se comienzan a dibujar en el cerebro nuevas ideas en forma de imágenes, con la necesidad de ser exteriorizadas mediante la construcción de modelos gráficos, es por ello que los elementos estructurales del problema son plasmados en el papel antes de su redacción en el formato final.

La técnica de modelación es un recurso asociativo de gran valor en la fluidez de los procesos lógicos de análisis y síntesis del pensamiento que se desarrollan en el acto de creación. Es el reflejo gráfico en el papel de las asociaciones que van conformándose como estructuras cognitivas, y los dibujos, esquemas, trazos, etc. Que inicialmente viene apareciendo de forma aislada y sucesiva, luego se integran en forma de sistema para la formulación final del problema. Esta técnica constituye un buen instrumento en manos del formulador porque facilita la asociación de ideas, ayuda a agrupar los elementos estructurales del problema y facilita la redacción en forma coherente.

La construcción de los diagramas de Euler para estudiar las distintas relaciones que se establecen entre los conocimientos, es una actividad que ayuda a desarrollar la habilidad de modelación. Estos diagramas también son utilizados en la metodología como situación inicial para la construcción de tareas que respondan a determinadas características.

2.-Tanteo-error. Consiste en un proceso continuo de adecuación y ajuste por búsqueda y prueba de los datos y/o las incógnitas según las condiciones del problema, hasta encontrar las más adecuadas. La búsqueda puede ser de tipo inteligente o arbitrario, y en ocasiones es utilizada para modificar las condiciones y con ella reordenar los elementos estructurales. Se evidencia su utilización en el gran número de operaciones de cálculo que son realizadas, así como en tachaduras y borrones que generalmente aparecen sobre el papel del formulador.

3. Asociación por analogía. En esta técnica se hace uso de la reproducción en una primera fase. Consiste en establecer nuevos nexos entre datos e incógnitas siguiendo formatos y textos guardados en la memoria para obtener otras por medio de la innovación. Es evidente que sobre las ideas iníciales, posteriormente se introducen modificaciones, que consisten en relacionar los datos de otra forma, introducir nuevas condiciones o cambiar la forma de redactar las preguntas, para obtener al final un problema derivado, que si bien no se caracteriza por su originalidad, sí constituye una nueva tarea.

Estas tres primeras técnicas son tipificadas como complementarias en el acto de creación de las tareas docentes, porque actúan de forma combinada y más bien son instrumentos de ayuda, según la situación inicial que se tome como punto de partida.

Otras, como las siguientes, son denominadas básicas por su gran influencia y jerarquía en la formulación, sin embargo, tanto las complementarias como las básicas se utilizan de forma combinada en la práctica.

4.-Integración por inclusión. Es una técnica muy sencilla, cuyo procedimiento es asequible a cualesquier sujeto. Consiste en elaborarla de forma tal que las incógnitas de los diferentes incisos mantengan una dependencia sucesiva en forma de cadena, como el ejemplo de la página 37, donde fueron caracterizados los sistemas semiabiertos, para luego eliminar los iníciales y solo dejar la incógnita final.

5.-Reformulación. Consiste en reconstruir la estructura gramatical y de sistema mediante procesos de innovación. Se diferencia de la analogía por la profundidad de los cambios introducidos, puesto que se parte de un ejemplo concreto que debe ser modificado y no de recuerdos que pueden ser borrosos y a veces confusos.

Durante su utilización se requiere de la imaginación y el pensamiento creativo para introducir los cambios, que de forma general pueden ser:

- introducir nuevas condiciones o modificar las viejas.

- cambiar las magnitudes de los datos.

- sustituir los datos cuantitativos por cualitativos.

- incorporar datos cualitativos sobre las sustancias involucradas para su identificación.

- incorporar datos adicionales (o en exceso) como distractores.

- reducir los datos a un mínimo o dejarlos en defecto.

- utilizar datos compuestos.

- redactar incógnitas compuestas.

- emplear incógnitas de varias soluciones, indefinidas o sin solución.

Con ella se han formulado problemas muy novedosos, con relaciones complejas entre los elementos estructurales. Por lo regular la calidad está determinada por la capacidad del formulador para redactar de una forma coherente y original los cambios introducidos.

6.-Fusión de tareas (o contenidos) auxiliares. Como parte de las estrategias de integración, la fusión de tareas docentes auxiliares constituye una de las más importantes. Es poco empleada, debido a la elevada complejidad que implica el establecimiento de relaciones múltiples entre

datos e incógnitas que proceden de ejemplos diferentes, aunque también pueden ser integrados diversos contenidos previamente seleccionados, que guarden una relación directa o indirecta. Consiste en fusionar dos o más contenidos (que pueden o no proceder de otras tareas), mediante los mecanismos de la integración externa o interna, para obtener otra con un mayor nivel de complejidad. Para poner en práctica las técnicas analizadas, es necesario aclarar que casi nunca se emplean de forma aislada, más bien en forma asociada como conjunto, por ejemplo cuando se selecciona la reformulación, ella va acompañada de otras complementarias como la modelación y el tanteo-error, entre otras. Además, en su conjunto, los fundamentos teóricos estudiados sobre los distintos tipos de tareas integradoras y las técnicas necesitan para su implementación del siguiente conjunto de requisitos:

1.-Partir del análisis de los objetivos de los programas, siguiendo un enfoque sistémico en su derivación gradual, desde los más generales de la enseñanza hasta la clase.

2.-Proporcionar en las tareas relaciones ricas entre los nuevos conocimientos y los esquemas existentes, donde estén presentes todos los niveles de integración de los conocimientos y las habilidades, hasta llegar al nivel interdisciplinario.

3.-Desarrollar una adecuada variedad, concebida la variedad no sólo en términos de enfoque que propicien reflexión, estimulen el debate y permitan crear motivos cognoscitivos, sino también en relación con las funciones, habilidades, niveles de asimilación y complejidad, entre otros

4.-Presentar la información tanto en términos positivos y familiares como con complejidad lógico lingüística, ir desde la simple descripción del lenguaje simbólico hasta la exigencia de complicadas transformaciones, como por ejemplo negaciones o varias premisas con diferentes enlaces lógicos, textos complejos a interpretar o informaciones no utilizables, entre otras.

5.-Redactar las tareas de forma tal que expresen siempre más de una función. Además de la función cognoscitiva, incorporar situaciones nuevas, con diferentes niveles de complejidad, tanto de la vida diaria, la orientación profesional o el cuidado del medio ambiente, como de la actualidad político- ideológica del país.

6.-Establecer un adecuado equilibrio entre los problemas que serán formulado, dejando un espacio a los problemas experimentales y cualitativos, que son insuficientes en los textos de la enseñanza media.

Todos los conceptos, técnicas de integración y requisitos para la creación de los problemas químicos, constituyen en esencia la estructura teórica que será utilizada en la primera fase de la metodología para la formulación de las tareas docentes integradoras. Su conocimiento y asimilación son esenciales para garantizar un rápido progreso en el desarrollo de las capacidades y habilidades formulativas.

ANALISIS Y RECOLECCION DE DATOS

El análisis de los datos de los clientes puede estar relacionados con los siguientes análisis:

• Análisis y administración de campañas.

• Optimización del canal de contactos.

• Optimización de los contactos con los clientes.

• Adquisición / Reactivación / Retención de clientes.

• Segmentación de clientes.

• Incremento / Medición de la satisfacción de los clientes.

• Optimización del alcance de las ventas.

• Análisis y detección de fraudes.

• Forecasts financieros.

• Desarrollo de productos.

• Evaluación de Programas.

• Administración y mitigación de riesgos.

El análisis y recolección de datos se considera una tarea contínua e iterativa. Idealmente, las decisiones de negocios se van refinando con el tiempo, basándose en la respuesta obtenida en base a las decisiones y análisis previos.

DESARROLLO DEL MODELO DEL NEGOCIO

Una vez establecidos todos estos elementos, la organización puede, a partir de allí, desarrollar su Modelo de Negocio, que no es más que el modelo conceptual de la empresa, necesario para aprovechar las oportunidades del entorno. Este modelo debe permitir conocer los procesos necesarios para cumplir con la Misión y dar la orientación para comenzar a construir esa nueva organización que se desea llegar a ser en el futuro.

Existen muchas formas de construir este modelo, pero todas se basan en conocer cabalmente cuál es la estructura de procesos más adecuada para lograr los objetivos organizacionales. La creación del Modelo del Negocio involucra llegar al conocimiento profundo de la realidad, de las necesidades y de las fortalezas y debilidades. Sin conocer estos aspectos es casi imposible poder llegar a ese futuro deseado. La conceptualización de un Modelo de Negocio es materia para todo un libro, pero a estas alturas cabe decir que cualquiera sea la metodología utilizada, dicho modelo no establece sino un mapa de los procesos que debería realizar la organización y de ninguna manera constituye la organización; sin embargo la Gestión Estratégica requiere de este conocimiento para poder ser realmente efectiva, ya que permite a la Gerencia comprender como funcionan las interrelaciones y las fuerzas internas de la organización. En el siguiente capítulo

desarrollaremos un enfoque propio de creación de Modelos de Negocios, al que hemos llamado Ingeniería del Negocio.

Verificación y validación

• Se pueden producir errores en cualquiera de las fases del proceso de desarrollo de un programa:

Validación: consiste en comprobar que tanto el algoritmo como el programa cumplen la especificación del problema; responde a la pregunta: estamos resolviendo el problema correcto?

Verificación: se refiere a la comprobación de que son correctos y completos; responde a la pregunta: estamos resolviendo el problema de forma correcta?

• Una parte importante de la verificación y la validación es la ejecución del programa con distintos conjuntos de datos:

Modo interactivo: el usuario introduce los valores de los datos durante la ejecución del programa (desde el teclado), y se muestra la salida producida por el programa directamente al usuario (normalmente en una pantalla).

Procesamiento por lotes: el usuario debe preparar un archivo que contenga el programa, los datos y quizá ciertas ordenes; la ejecución se lleva a cabo sin ninguna interacción con el usuario.

• Los errores pueden detectarse en distintas fases del procesamiento del programa y provocar la detención del proceso.

o errores sintácticos o errores en tiempo de compilación: por ejemplo, puntuación incorrecta o palabras claves escritas incorrectamente; se detectan en tiempo de compilación y normalmente hacen imposible completar la compilación y ejecutar el programa.

Errores en tiempo de ejecución: por ejemplo, dividir por cero en una expresión aritmética; pueden no ser detectados hasta que ha comenzado la ejecución del programa.

Errores lógicos: surgen en el diseño del algoritmo o en la codificación del programa que implemente el algoritmo; no ocurre ningún error durante la compilación o la ejecución del programa, pero la salida producida no es correcta.

• El proceso de prueba consiste en ejecutar un programa varias veces con datos de entrada distintos para los que se conoce los resultados correctos. Este proceso es importante para evaluar la corrección de un programa. Los datos de prueba deben seleccionarse cuidadosamente, de forma que se pruebe cada parte del programa.

Etapas de un proyecto de simulación (I)

1. Formulación del problema: Este es el primer paso, en el que se debe definir con precisión el problema que se desea resolver mediante simulación, sin ningún tipo de ambigüedad y definiendo claramente los objetivos de la simulación.

2. Definición del sistema: La definición de un sistema implica clasificarlo (estático o dinámico, lineal o no lineal, discreto o continuo, estable o inestable, etc.), identificar las entidades, atributos y actividades del sistema y establecer sus fronteras.

3. Formulación del modelo: Una vez definido el sistema implicado en la simulación es imprescindible formular una representación simplificada del mismo con la que trabajaremos en el resto de etapas del proyecto.

4. Preparación de datos: Es necesario recoger datos sobre el sistema real para preparar de manera adecuada las entradas de la simulación. Por lo tanto existe una etapa, que suele ser costosa en tiempo y recursos, que consiste simplemente en recoger las entradas del sistema real durante un intervalo significativo de tiempo. Cuando ya se tiene una cantidad suficiente de datos, se debe identificar la distribución de probabilidad de las entradas que se han observado para utilizarla posteriormente en la generación de entradas simuladas.

5. Traducción del modelo: El modelo matemático del sistema no puede utilizarse directamente. Es necesario traducirlo con ayuda de algún tipo de software a un lenguaje comprensible por el ordenador. En este proceso de traducción es muy importante manejar una versión del modelo que consuma la menor cantidad de recursos que sea posible (procesador, memoria, almacenamiento,…).

6. Verificación del programa: La primera comprobación que debe realizarse tras la traducción del modelo es la verificación del programa de simulación. Es decir, debemos asegurarnos de que el software programado representa realmente el modelo formulado para el sistema que se desea simular.

7. Validación del modelo: Tras la comprobación del software de simulación ya se puede comprobar si el modelo representa con un nivel de confianza suficiente el sistema que se desea simular. La validación suele ser un proceso iterativo en el que se compara el comportamiento del sistema real con el del modelo para ir refinando este último hasta llegar a la precisión necesaria en sus respuestas.

8. Planificación estratégica: Se encarga del diseño los experimentos que se van a ejecutar para simular el sistema. Hay que escoger una fuente de aleatoriedad de las entradas y una plataforma para la realización de los experimentos. También se determina el tamaño muestral del proceso de simulación, es decir, el número de experimentos que se realizan (este tamaño influirá en la precisión de las conclusiones que se extraerán de la simulación).

9. Planificación táctica: Determinación de las condiciones en las que se ha de realizar cada versión del experimento (condiciones iníciales, entradas, entorno,….). Se escogen los factores que más afectan al comportamiento del sistema o a los aspectos de rendimiento que más nos interesen.

10. Experimentación: Ejecución de los experimentos planificados.

11. Interpretación de los resultados.

12. Documentación: Un proyecto de simulación no podrá darse por terminado hasta que no se hayan documentado, como mínimo el modelo y su traducción informática y los resultados obtenidos gracias a la simulación.