CONSTRUCCIÓN, ANÁLISIS Y EXPLOTACIÓN DE MODELOS

Un modelo matemático consiste esencialmente en un conjunto de ecuaciones. Para procesarlas necesitamos de la ayuda de la informática. Una vez programadas en un computador podemos experimentar con el modelo. Este proceso recibe la denominación de simulación informática del

sistema y requiere de herramientas informáticas adecuadas. Por lo que respecta a la dinámica de sistemas se han desarrollado un cierto número de ellas. Las más empleadas son:

• Professional DYNAMO
• STELLA y i-think
• PowerSim
• VenSim
• Mosaikk-SimTek

MODELO: El término modelo está dotado de múltiples acepciones en el lenguaje ordinario. Aquí nos interesa aquella en la que se emplea como sinónimo de representación.

DEFINICIÓN DE MODELO: Modelo es una representación de un objeto, sistema o idea de forma diferente a la de identidad misma. Por lo general el modelo nos ayuda a entender y mejorar un sistema

Ejemplo: Una maqueta es el modelo a escala (lo que representa) de un edificio o un vehículo.

Un plano o un mapa es una representación bidimensional de la estructura geográfica de una cierta área.

Proceso de modelado

El proceso de modelado consiste en el conjunto de operaciones mediante el cual, tras el oportuno estudio y análisis, se construye el modelo del aspecto de la realidad que nos resulta problemático.

En un modelo de dinámica de sistemas se produce una integración de información de tipo cualitativo con información de tipo cuantitativo.

El análisis de sensibilidad consiste en un estudio sistemático de cómo afectan a las conclusiones de un modelo las posibles variaciones en los valores de los parámetros y en las relaciones funcionales que incluye. La forma más simple de realizar el análisis consiste en modificar los valores numéricos de cada uno de sus parámetros.

El proceso de modelado se pueden distinguir de las fases siguientes:

• Definición del problema. En esta primera fase se trata de definir claramente el problema y de establecer si es adecuado para ser descrito con los útiles sistémicos que hemos desarrollado.

• Conceptualización del sistema. Una vez asumida, en la fase anterior, la adecuación del lenguaje sistémico elemental para estudiar el problema, en esta segunda fase se trata de acometer dicho estudio, definiendo los distintos elementos que integran la descripción, así como las influencias que se producen entre ellos. El resultado de esta fase es el establecimiento del diagrama de influencias del sistema.

• Formalización. En esta fase se pretende convertir el diagrama de influencias, alcanzado en la anterior, en el de Forrester. A partir de este diagrama se pueden escribir las ecuaciones del modelo (algunos entornos informáticos permiten hacerlo directamente).Al final de la fase se dispone de un modelo del sistema programado en un computador.

• Comportamiento del modelo. Esta cuarta fase consiste en la simulación informática del modelo para determinar las trayectorias que genera.

• Evaluación del modelo. En esta fase se somete el modelo a una serie de ensayos y análisis para evaluar su validez y calidad. Estos análisis son muy variados y comprenden desde la comprobación de la consistencia lógica de las hipótesis que incorpora hasta el estudio del ajuste entre las trayectorias generadas por el modelo y las registradas en la realidad. Así mismo, se incluyen análisis de sensibilidad que permiten determinar la sensibilidad del modelo.

• Explotación del modelo. En esta última fase el modelo se emplea para analizar políticas alternativas que pueden aplicarse al sistema que se está estudiando. Estas políticas alternativas se definen normalmente mediante escenarios que representan las situaciones a las que debe enfrentarse el usuario del modelo.

Simulación de un modelo

Análisis de sensibilidad de un modelo

Todo modelo se construye con el fin de ayudar a resolver un problema concreto. En consecuencia, la explotación del modelo consistirá precisamente en valerse de él para resolver ese problema.

En algunos casos, el modelo permite hacer predicciones. Es decir, alcanza un nivel de precisión tan elevado que nos permite emplearlo para predecir con exactitud qué valores tomarán algunas magnitudes en un instante de tiempo determinado del futuro. Este grado de precisión se alcanza normalmente en las ciencias físicas.

Simulación como herramienta de ayuda para la toma de decisiones empresariales