¿Qué es simulación?
La
simulación computacional de sistemas, o apenas simulación, consiste en la
utilización de ciertas técnicas matemáticas, empleadas en computadores, las
cuales permiten imitar el funcionamiento de prácticamente cualquier tipo de
operación o proceso del mundo real, es decir, es el estudio del comportamiento
de sistemas reales a través del ejercicio de modelos.
Existen
diversas definiciones para simulación, dentro de las cuales podemos citar la de
Pegden (1990) que dice “la simulación es un proceso de proyectar un modelo
computacional de un sistema real y conducir experimentos con este modelo con el
propósito de entender su comportamiento y evaluar estrategias para su
operación”. De esta manera, podemos entender la simulación como un proceso
amplio que engloba no sólo la construcción de un modelo, sino también todo un
método experimental que se sigue, buscando:
- Describir el comportamiento del sistema
- Construir teorías e hipótesis considerando las observaciones efectuada
Usar
el modelo para prever el comportamiento futuro, es decir, los efectos
producidos por alteraciones en el sistema o por los métodos empleados en su
operación.
La
simulación es aplicada en campos de la investigación como la química, la
biología, la matemática y la física, estudios comparativos de elementos de la
naturaleza necesitan experimentos en los que se evalué el comportamiento, lo
mismo sucede en la sociedad y el entorno cotidiano.
Cuando la simulación es un método científico se
deben seguir una serie de procedimientos e indicaciones para cumplirlo:
definición del sistema, en el que se establece cuáles son los elementos que se
deben simular, incluyendo movimientos y aspectos relevantes.
- ü Formulación del Modelo.- se crea o se imita el espacio en el que se produce el evento o fenómeno.
- ü Colección de Datos.- al concluir el proceso de simulación, se tiene la información del proceso como si fuera el original o al menos el aproximado.
- ü Verificación.- comparación y comprobación de los datos obtenidos en la simulación y los datos de la versión original.
- ü Interpretación.- se evalúa y se le da uso a los datos obtenidos para así constatar que los datos obtenidos son en realidad los deseados.
- ü Documentación.- los científicos soportan la información obtenida como datos guardados para así servir como apoyo a nuevas generaciones de experimentos científicos que continúen la labor.
¿Cuándo simular?
Los
sectores susceptibles de contar con sistemas de simulación son varios. Ya hemos
explicado que uno de los primeros sectores en los que se utilizaron este tipo
de sistemas fue el aeronáutico, seguido del aeroespacial. Pero más allá de
estos, encontramos también que estos sistemas se usan en medicina para simular
intervenciones antes de ejecutarlas con éxito. El sector militar es otro de los
sectores que se ha beneficiado de estos programas de simulación para trazar,
por ejemplo, la trayectoria de misiles o la órbita y posición de satélites
artificiales.
El
transporte es otro sector en el que la simulación se ha convertido en una
herramienta muy importante. Además de poder establecer cómo pueden funcionar
los flujos de vehículos en determinadas situaciones. Pero también existen
simuladores aplicación a la formación en conducción para colocar al alumnado en
situaciones complejas antes de salir a la carretera para evitar que tenga
ningún riesgo.
A
nivel industrial encontramos que la simulación, en plena era de la Industria
4.0, tiene un función muy importante ya que puede facilitar la toma de
decisiones en una empresa. A este respecto, la simulación industrial puede
facilitar la predicción del funcionamiento de determinada maquinaria, de la
elaboración de un producto y cómo reaccionar y solucionar la detección de
errores en una planta de producción.
Con
los software específicos que se utilizan para la simulación industrial se puede
recrear el entorno perfecto en una plan de producción y cómo se pueden
distribuir, con seguridad, todos sus componentes.
¿Limitaciones y
problemas?
- Permite adquirir experiencia de manera rápida con un bajo costo y sin poner en riesgo la productividad del sistema.
- Permite identificar áreas con problemas en un proceso complejo.
- Permite realizar un estudio sistemático de alternativas aplicables al sistema.
- No importa que tan complejo sea el sistema ya que todo sistema puede ser modelado y de esta manera poder atacar el problema.
- Puede ser aplicada en cualquier punto de la vida de un sistema, ya sea durante el diseño o la producción planteando alternativas para el mejoramiento del mismo.
Desventajas.
- No es aplicable cuando existan técnicas analíticas que permitan corregir u optimizar el sistema.
- En ocasiones no es posible asegurar que el modelo sea válido.
- Es posible querer utilizar el modelo fuera de los imites para los que fue construido causando una falsa apreciación del problema.
- No existe ningún criterio científico sobre las posibles alternativas a ser simuladas.
- La simulación es imprecisa y en ocasiones no proveen soluciones óptimas
Modelos de
simulación componentes entidades atributos.
Los sistemas de eventos discretos, según lo
expresado en Osais (2018) se componen de los siguientes elementos a identificar
en nuestro modelo:
ü Entidades
ü Atributos
ü Variables de estado
ü Eventos
ü Actividades
Entidades. Se refieren a objetos físicos o lógicos que resultan
de interés en un sistema y cuyas actividades son las que modelamos, esto quiere
decir que, deben ser planteados de manera explícita en nuestro modelo y de esta
manera, lograr una descripción clara del funcionamiento del sistema que estamos
tratando. Ejemplos de entidades son: clientes, servidores, máquinas,
transacciones y más.
Ahora bien, podemos pensar en una persona y una
máquina, ambas son entidades, pero, ¿Cuál es la diferencia entre ellas?; tal
diferencia estriba en el hecho de que las entidades pueden ser de tipo Estática
y Dinámica.
Una entidad estática es aquella que “no se mueve” en
el sistema y tiene como finalidad brindar un servicio a otras entidades.
Atributos. Indican características o propiedades asociadas a
las entidades.
En nuestro ejemplo, un trabajador de la compañía
(entidad) puede tener un atributo que almacene el momento de su llegada o
salida a la oficina para fotocopiar los documentos.
Variables de
estado. Son uno de los
elementos más importantes dentro del modelo conceptual. Se refieren a un
conjunto de variables que contienen toda la información necesaria para la
descripción de las entidades, atributos y “actividades” en algún punto del
tiempo y como su nombre lo indica, nos proveen de información sobre el estado
del sistema.
Eventos. Se refieren a la ocurrencia de “algo interesante”
en el sistema y causan su cambio de estado, así como también hacen que avance
el reloj de simulación. Por ejemplo, llegadas y salidas de trabajadores a la
oficina de fotocopiado de la compañía.
Actividades. Puede tomarse como todo proceso que origine cambios
en el sistema, son acciones realizadas por éste en un período de tiempo finito
pero aleatorio.
:)
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