Elementos Clave Para Garantizar El éxito De Una Simulación

Elementos clave para garantizar el éxito de una simulación.

No es posible asegurarnos de que un modelo para realizar una simulación sea 100% efectivo, ya que existen ciertas condiciones clave, que si no se les brinda la debida atención, podrían representar un problema al momento de realizar el proceso de simulación, tales como:

- Tamaño insuficiente de la corrida: Es importante que las variables aleatorias sean estables para así obtener conclusiones estadísticas válidas, aunque esto es algo difícil ya que, por lo general, en modelos de más de una variable, mientras que una de ellas es estable, otra no lo es en cierto momento, por lo cual es muy común que los resultados entorno a la segunda variable no sean de lo más confiables.

- Variables de respuesta mal definidas: Si no se elige la variable adecuada, el resultado no nos permitirá una adecuada toma de decisiones independientemente de la calidad del modelo seleccionado.

- Errores al establecer las relaciones entre las variables aleatorias: Comúnmente se olvidan las relaciones entre las variables aleatorias que contiene el modelo durante la programación, y cuando no se define correctamente una de las variables, a pesar de que aun es posible desarrollar el modelo y obtener un resultado, esto se vería reflejado en una limitada eficiencia y sería menos útil para representar un problema de la realidad.

- Errores al determinar el tipo de distribución asociado a las variables aleatorias del modelo: Es un problema de una naturaleza similar al descrito anteriormente, solamente que en este caso el error se comete en las distribuciones inadecuadas o que responden a un intento por simplificar el estudio estadístico.

- Falta de un análisis estadístico de los resultados: Es algo frecuente que un modelo de simulación sea criticado por la creencia general de que es una herramienta diseñada para la optimización, lo cual es falso ya que están involucradas variables aleatorias y contiene características propias de un modelo matemático. Por ello, se deben realizar varias corridas para así producir diferentes resultados finales, y de ahí obtener intervalos de confianza para así establecer un rango para generar los valores definitivos. El problema aun existe para cuando se realizan dos corridas, ya que al compararse, uno de ellos al arrojar mejores resultados que el otro, pueden darnos una idea equivocada de lo que sería el mejor resultado, o en ciertos casos, que ambas comparaciones sean idénticas, por lo cual es recomendable realizar 3 o más corridas para así obtener mejores conclusiones.

- Uso incorrecto de la información obtenida: Hay ocasiones en que la información recolectada y sobre la cual se basará el estudio se usa incorrectamente, esto en parte por el formato en el cual se presentan los datos, ya que generalmente son recabados en base a las necesidades de la empresa, para lograr el desarrollo adecuado del modelo, primeramente se deben de limpiar y estructurar la información para no afectar el resultado final del modelo.

- Falta o exceso de detalle en el modelo: El nivel del detalle en un modelo es determinante, ya que si una tarea es demasiado simplificada, no se toma en cuenta que ocurre internamente y en como afecta a los resultados de salida que se utilizan en otras funciones, y se incluyen en la simulación tal y como salen; o en caso contrario, el excesivo detallado de un modelo podrían elevar de manera significativa el tiempo de desarrollo y el costo de realizarlo, por ello el encargado de la simulación debe decidir que nivel de detalle es adecuado para cada caso en particular.

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