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• Deiby Leal

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MODELOS Y SIMULACION PREGUNTAS GENERADORAS.

1. ¿QUÉ ES LA SIMULACIÓN?

Simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y llevar a cabo experiencias con él, con la finalidad de aprender el comportamiento del sistema o de evaluar diversas estrategias para el funcionamiento del sistema.

2. TIPOS.

De acuerdo a la naturaleza del modelo empleado, la simulación puede ser por:  Identidad: Es cuando el modelo es una réplica exacta del sistema en estudio. Es la que utilizan las empresas automotrices cuando realizan ensayos de choques de automóviles utilizando unidades reales.  Cuasi-identidad: Se utiliza una versión ligeramente simplificada del sistema real. Por ejemplo, los entrenamientos militares que incluyen movilización de equipos y tropas, pero no se lleva a cabo una batalla real.  Laboratorio: Se utilizan modelos bajo las condiciones controladas de un laboratorio. Se pueden distinguir dos tipos de simulaciones:  Juego operacional: Personas compiten entre ellas, ellas forman parte del modelo, la otra parte consiste en computadoras, maquinaria, etc. Es el caso de una simulación de negocios donde las computadoras se limitan a recolectar la información generada por cada participante y a presentarla en forma ordenada a cada uno de ellos.  Hombre-Máquina: Se estudia la relación entre las personas y la máquina. Las personas también forman parte del modelo. La computadora no se limita a recolectar información, sino que también la genera. Un ejemplo de este tipo de simulación es el simulador de vuelo.

 Simulación por computadora: El modelo es completamente simbólico y está implementado en un lenguaje computacional. Las personas quedan excluidas del modelo. Un ejemplo es el simulador de un sistema de redes de comunicación donde la conducta de los usuarios está modelada en forma estadística. Este tipo de simulación a su vez puede ser:  Digital: Cuando se utiliza una computadora digital.  Analógica: Cuando se utiliza una computadora analógica. En este grupo también se pueden incluir las simulaciones que utilizan modelos físicos.

3. USOS Y APLICACIONES, SEGÚN LA TIPOLOGÍA.

Actualmente la simulación presta un invalorable servicio en casi todas las áreas posibles usos, algunas de ellas son:  Procesos de manufacturas: Ayuda a detectar cuellos de botellas, a distribuir personal, determinar la política de producción.  Plantas industriales: Brinda información para establecer las condiciones óptimas de operación, y para la elaboración de procedimientos de operación y de emergencias.  Sistemas públicos: Predice la demanda de energía durante las diferentes épocas del año, anticipa el comportamiento del clima, predice la forma de propagación de enfermedades.  Sistemas de transportes: Detecta zonas de posible congestionamiento, zonas con mayor riesgo de accidentes, predice la demanda para cada hora del día.  Construcción: Predice el efecto de los vientos y temblores sobre la estabilidad de los edificios, provee información sobre las condiciones de iluminación y condiciones ambientales en el interior de los mismos, detecta las partes de las estructuras que deben ser reforzadas.  Diseño: Permite la selección adecuada de materiales y formas. Posibilita estudiar la sensibilidad del diseño con respecto a parámetros no controlables.

 Educación: Es una excelente herramienta para ayudar a comprender un sistema real debido a que puede expandir, comprimir o detener el tiempo, y además es capaz de brindar información sobre variables que no pueden ser medidas en el sistema real.  Capacitación: Dado que el riesgo y los costos son casi nulos, una persona puede utilizar el simulador para aprender por sí misma utilizando el método más natural para aprender: el de prueba y error. Las aplicaciones de la simulación son convenientes cuando:  No existe una formulación matemática analíticamente resoluble. Muchos sistemas reales no pueden ser modelados matemáticamente con las herramientas actualmente disponibles, por ejemplo, la conducta de un cliente de un banco.  Existe una formulación matemática, pero es difícil obtener una solución analítica. Los modelos matemáticos utilizados para modelar un reactor nuclear o una planta química son imposibles de resolver en forma analítica sin realizar serias simplificaciones.  No existe el sistema real. Es problema del ingeniero que tiene que diseñar un sistema nuevo. El diseño del sistema mejorará notablemente si se cuenta con un modelo adecuado para realizar experimentos.  Los experimentos son imposibles debido a impedimentos económicos, de seguridad, de calidad o éticos. En este caso el sistema real está disponible para realizar experimentos, pero la dificultad de los mismos hace que se descarte esta opción. Un ejemplo de esto es la imposibilidad de provocar fallas en un avión real para evaluar la conducta del piloto, tampoco se puede variar el valor de un impuesto a para evaluar la reacción del mercado.  El sistema evoluciona muy lentamente o muy rápidamente. Un ejemplo de dinámica lenta es el problema de los científicos que estudian la evolución del clima. Ellos deben predecir la conducta futura del clima dadas las condiciones actuales, no pueden esperar a que un tornado arrase una ciudad para luego dar el mensaje de alerta. Por el contrario, existen fenómenos muy rápidos que deben ser simulados para poder observarlos en detalles, por ejemplo, una explosión.

4. ¿QUÉ ES LA MODELACIÓN?

Es el proceso de construcción de un modelo. Un modelo es una representación de un objeto, sistema, o idea. Usualmente, su propósito es ayudar explicar, entender o mejorar un sistema, por ejemplo, un objeto X es un modelo del objeto Y para el observador Z, si Z puede emplear X para responder cuestiones que le interesan acerca de Y.

5. TIPOS.

Existen múltiples tipos de modelos para representar la realidad. Algunos de ellos son:  Dinámicos: Utilizados para representar sistemas cuyo estado varía con el tiempo.  Estáticos: Utilizados para representar sistemas cuyo estado es invariable a través del tiempo.  Matemáticos: Representan la realidad en forma abstracta de muy diversas maneras.  Físicos: Son aquellos en que la realidad es representada por algo tangible, construido en escala o que por lo menos se comporta en forma análoga a esa realidad (maquetas, prototipos, modelos analógicos, etc.).  Analíticos: La realidad se representa por fórmulas matemáticas. Estudiar el sistema consiste en operar con esas fórmulas matemáticas (resolución de ecuaciones).  Numéricos: Se tiene el comportamiento numérico de las variables intervinientes. No se obtiene ninguna solución analítica.  Continuos: Representan sistemas cuyos cambios de estado son graduales. Las variables intervinientes son continuas.  Discretos: Representan sistemas cuyos cambios de estado son de a saltos. Las variables varían en forma discontinua. Se tiene un sistema discreto cuando las relaciones funcionales del sistema sólo permiten que el estado varíe en un conjunto finito (contable) de puntos temporales. Las causas instantáneas de los cambios de estados se denominan eventos.  Determinísticos: Son modelos cuya solución para determinadas condiciones es única y siempre la misma.

 Estocásticos: Representan sistemas donde los hechos suceden al azar, lo cual no es repetitivo. No se puede asegurar cuáles acciones ocurren en un determinado instante. Se conoce la probabilidad de ocurrencia y su distribución probabilística. (Por ejemplo, llega una persona cada 20 ± 10 segundos, con una distribución equiprobable dentro del intervalo).

6. USOS Y APLICACIONES, SEGÚN LA TIPOLOGÍA.

Los modelos tienen una amplitud de aplicabilidad esto es a la variedad de situaciones ya que el uso de modelos tiene aspectos tales como:  El uso de modelos permite realizar estudios del comportamiento de un sistema bajo diversas condiciones de operación, sin necesidad de construir el sistema y someterlo a las condiciones de operación real.  Los modelos se utilizan para determinar el comportamiento futuro de un sistema real ya existente.  Los modelos permiten llevar a cabo experimentos bajo condiciones más favorables de las que serían asequibles el sistema original. Durante el proceso de modelado se debe alcanzar un equilibrio entre el grado de detalle y el riesgo de falta de exactitud. El mejor modelo, es el modelo más simple que puede resolver el problema con el grado de exactitud requerido. Las aplicaciones las podemos clasificar en:  Software: pueden ser comprendidas sucintamente en los siguientes términos: existe el software propietario, el software libre y el software de dominio público (sin licencia).  El pensamiento: Al construir un modelo necesariamente se debe ordenar y completar el conocimiento que del sistema real se posee.  La comunicación: Un modelo elimina la ambigüedad del lenguaje para comunicarse con expertos.  El entrenamiento y la instrucción: Un modelo puede ser utilizado para entrenar con costo y riesgo casi nulos. Por ejemplo, los submarinos a escala utilizados por la

marina alemana para entrenar en secreto antes de la segunda guerra mundial; o también, el sistema de barcos a escalas utilizados actualmente en Francia para entrenar a los capitanes de barcos petroleros.  La predicción: Un modelo sirve para predecir la conducta del sistema real. Es el caso de los modelos utilizados para predecir, mediante simulación, la evolución del clima mundial. El modelo de la teoría de la relatividad predice, sin hacer una simulación, que no es posible superar la velocidad de la luz.  La experimentación: La experimentación con un modelo es barata y segura. Se emplea frecuentemente en el diseño de un sistema; por ejemplo, las pruebas que se realizan en un túnel de viento con un modelo a escala de un avión o de un automóvil.

7. HITOS RELEVANTES DE LA MODELACIÓN.

Un modelo debe ser:  Ayuda a comprender el sistema actual.  Ayudarnos a conceptualizar la solución.  Evita ambigüedades e interpretaciones erróneas.  Fácil de entender por parte del usuario.  Dirigido a metas u objetivos.  Sensato, en cuanto no de respuestas absurdas.  Fácil de manipular y controlar por parte del usuario. Es decir, debe ser sencillo comunicarse con el modelo.  Completo, en lo referente a asuntos importantes.  Adaptable, con un sencillo procedimiento para modificar o actualizar el modelo.  Evolutivo, debe ser sencillo al principio y volverse más complejo en el tiempo.

8. LA MODELACIÓN Y LAS HERRAMIENTAS DE SOFTWARE.

Estas herramientas tienen como finalidad, el disminuir el estrés y los tiempos de cada fase, para además mejorar los resultados obtenidos y dar mejores propuestas. Además de que claro, el nivel de satisfacción con el uso de herramientas es mucho mayor que sin ellas. Las mejores herramientas para el desarrollo de modelado son el primer paso antes de desarrollar cualquier tipo de sistema. Normalmente el modelado se basa en la creación de Diagramas que explican el funcionamiento del software a desarrollar, eso hablando de algún ejemplo básico.  Diagramas UML Online de Lucidchart. Una de las mejores opciones hoy en día para la creación de Diagramas UML, es el servicio online de Lucidchart. Este sitio web, nos da la posibilidad, no solamente de crear los diagramas en línea sino, además, de trabajar en conjunto con un equipo de desarrolladores o más personas de forma simultánea. Con la ventaja de que los diagramas UML que se realicen en línea, pueden ser descargados y abiertos de forma offline con el programa Visio, uno de los tradicionales para la creación de los Diagramas UML.  Herramienta UML de Altova. Con un diseño mucho más tradicional, un trabajo visual bastante retro y amigable para los que llevamos años trabajando el desarrollo de software, tenemos la Herramienta de modelado de Altova. Destaca principalmente por ser una herramienta de modelo visual y dinámica, la cual te irá llevando de la mano en el proceso de creación de tus diagramas UML. Por si esto fuera poco, permite lo que es la generación de código UML, algo que algunas herramientas de modelado software no ofrecen. Además, con Altova y su herramienta UML, podrás hacer lo que es la transformación de código en diagramas UML, aplicando la ingeniería inversa y se podrá tener al alcance toda la documentación para trabajar sin ningún problema.  MagicDraw UML. A diferencia de las dos primeras, MagicDraw UML, es una de las herramientas CASE para el diseño de diagramas UML. Más específicamente el sistema No Magic que se puede encontrar dentro de ella. El objetivo de MAgicDraw, como herramienta CASE, no es solamente crear diagramas UML, básicamente se trata de una herramienta de desarrollo, análisis y diseño bastante completa que seguramente no se querrá dejar de utilizar.

 PTC Integriy Modeler. Como entorno de modelado de software y sistemas hemos decidido comercializar las herramientas de PTC Integrity, nos permite definir y parametrizar el proceso de modelado que vamos a seguir, basándonos en el estándar de modelado de sistemas y software (ISO15288), en el estándar de diseño modular basado en componentes (OMG Reusable Asset Specification) y en el estándar de modelado de línea de productos (ISO 26550).

9. MAPA CONCEPTUAL DE LA SIMULACIÓN.

10. MAPA MENTAL DE LA MODELACIÓN.

CONCLUSIONES.  La simulación es una herramienta de carácter analítico que ha tenido un profundo impacto en el campo industrial.  Modelar consiste en la habilidad para analizar un problema, resumir

sus

características esenciales, seleccionar y modificar las suposiciones básicas que caracterizan al sistema, y luego enriquecer y elaborar el modelo hasta obtener una aproximación útil.  Un modelo es una representación de una situación real, y se utiliza a menudo en los procesos de toma de decisiones. La representación puede ser mental. O puede adoptar otras formas.  Para el desarrollo y perfeccionamiento de los modelos de simulación, comúnmente, se requiere de un tiempo considerable de investigación para poder identificar, definir y analizar el conocimiento necesario de los factores determinantes.  Cuando

se

simula

se

experimenta

con

un

modelo

para obtener ciertos

resultados. Un modelo es también un sistema.  Una vez preparado el modelo e introducido en un software, se procesa la simulación basándose en la situación existente. Al final del proceso, se analizan los datos recopilados para comprobar el comportamiento del modelo en relación con la situación real. Esto es necesario para garantizar la validez del modelo antes de efectuar cambio alguno. En ciertos casos se prepara el modelo sin que exista una situación real en la que basarlo, como en el caso del proyecto de una nueva empresa. Entonces, los datos de salida deben compararse con el comportamiento previsto para la nueva empresa.

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