.COMENTARIO DEL TEMA DEL SIMULACION DE EVENTOS CONTINUOS Y DISCRETOS.

COMENTARIO DEL TEMA DEL SIMULACION DE EVENTOS CONTINUOS Y DISCRETOS.

Para empezar debemos tener en cuenta Ces cuando se ejecuta un experimento o se realiza una encuesta, es necesario recoger datos para sacar conclusiones del trabajo. Los datos recopilados pueden caer en uno de dos tipos, discretos o continuos. Es útil saber de qué tipo de datos se trata para poder analizarlos y presentarlos de la mejor manera. Los datos continuos pueden tomar un número infinito de valores y no tiene un sistema. Y los discretos buscamos en su definición más básica la palabra "discreto" significa separado y distinto. Los datos discretos tienen un número finito de categorías naturales.

La simulación de eventos continuos es aquella en donde sus variables de estado cambian de forma continua con el tiempo. Los ejemplos de estos eventos continuos podemos mencionar el caso en ecología en la observación de niveles de agua, en los procesos químicos, los comportamientos sociales y los comportamientos sociales. Lo que empezamos a comentar es que el  sistema continuo es aquel en el cual las variables de estado cambian en forma continua a través del tiempo. Un ejemplo típico de simulación continua es el estudio de la dinámica de la población mundial; los modelos de simulación continua normalmente se representan en términos de ecuaciones diferenciales en diferencias que describen las interacciones entre los diferentes elementos del sistema, donde el sistema  ayuda a resolver situaciones complejas, ubicando los puntos de más convenientes. Para ellos es necesario ver el total en vez de las partes. En vez de ver los elementos de una organización en forma aislada conviene verlos como elementos parciales de la realidad industrial. Es obvio que esta realidad industrial es mucho más compleja que alguna individualidad en particular. Sin embargo, es útil conocer que hay dos tipos de complejidades: una relativa a los detalles y otra relativa a la dinámica. Esta última está presente en situaciones donde la causa y el efecto son sutiles, y donde el efecto de la intervención a través del tiempo no es obvia. Por ejemplo, las técnicas de pronósticos, planificación o algún método analítico convencional no están equipadas para afrontar la complejidad dinámica. Un conjunto complejo de industrias para ensamblar un equipo, o el inventario de una fábrica supone complejidad dinámica.

La simulación discreta es una técnica informática de modelado dinámico de sistemas. Permite un control en la variable del tiempo que permite avanzar a éste a intervalos variables, en función de la planificación de ocurrencia de tales eventos a un tiempo futuro el requisito  para aplicar esta técnica es que las variables que definen el sistema no cambien su comportamiento durante el intervalo simulado. Lo que caracteriza es que mantienen un estado interno global del sistema, que puede no obstante estar física o lógicamente distribuido, y que cambia parcialmente debido a la ocurrencia de un evento. Al hacer la investigación leimos que esta es una herramienta de análisis que se difunde rápidamente en el ambiente empresarial, comprobando su utilidad para apoyar la toma de decisiones relacionadas con la planeación de la producción y los inventarios, y con el diseño de los sistemas de producción y sus cadenas de suministro. Este concepto de sistema de evento discreto tiene por finalidad identificar a sistemas en los que los eventos que cambian el estado del mismo ocurren en instantes espaciados en el tiempo, a diferencia de los sistemas cuyo estado puede cambiar continuamente en el tiempo. Por ejemplo es útil en  los inventarios de cualquier producto sólo se alteran ante la ocurrencia de alguno de dos eventos,  ingreso de un lote de abastecimiento, o  retiro de cierta cantidad del producto para satisfacer el pedido de un cliente, de la misma manera como el dinero disponible en cualquier cuenta bancaria sólo puede cambiar a consecuencia de un depósito, o a consecuencia de un retiro.

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