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Pasos para realizar un estudio de simulación 1. Definición del sistema bajo estudio 2. Generación del modelo de simulación base 3. Recolección y análisis de datos datos 4. Generación del modelo preliminar 5. Verificación del modelo 6. Validación del modelo 7. Generación del modelo final 8. Determinación de los escenarios para para el análisis 9. Análisis de sensibilidad 10.Documentación del modelo, sugerencias y conclusiones.

1. Definición del sistema bajo estudio En esta primer etapa es necesario conocer el sistema a modelar, lo que trae consigo el definir con claridad las variables de decisión del modelo, determinar las interacciones y establecer con precisión los alcances y limitaciones que aquel podría llegar a tener.

2. Generación del modelo de simulación base

Esta etapa consiste en el primer reto para el programador de la simulación   traducir a un   ,

lenguaje de simulación la información que se obtuvo en la etapa anterior.

3. Recolección y análisis de datos De forma paralela a la generación del modelo base, es necesario recopilar la información estadística de las variables aleatorias del modelo.. Si no se contara con la información antes mencionada, se prosigue con la realización de un estudio estadístico del comportamiento de la variable que se desea identificar, para incluirla en el modelo.

4. Generación del modelo preliminar En

esta etapa se integra la información obtenida a partir de los datos, los supuestos del modelo y todos los datos que se requieran para tener un modelo lo más cercano posible a la realidad del problema bajo estudio.

5. Verificación del modelo Etapa donde ocurre un proceso de verificación de datos para comprobar la propiedad de la programación del modelo y comprobar que todos os parámetros usados en la simulación funcionen correctamente, así mismo la integración de distribuciones de probabilidad.

6. Validación del modelo El proceso de validación consiste en realizar una serie de pruebas al mismo, utilizando información de entrada real para observar su comportamiento y analizar sus resultados. Una manera de validar un proceso de mejora, es emular las condiciones actuales y obtener resultados similares a la realidad. Para validar un nuevo proceso se deben introducir varios escenarios sugeridos por el cliente y validar el comportamiento en base a la experiencia y a la expectativa. •

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7. Generación del modelo final Una vez que se ha generado el modelo, el analista esta listo para estudiar el comportamiento del proceso simulado..

8. Determinación de los escenarios para el análisis Esta etapa consiste en mostrar al Clint 3 escenarios diferentes: pesimista, optimista y uno intermedio., lo que conlleva el cambio en las variables ya que no mantienen un comportamiento igual ante los cambios.

9. Análisis de sensibilidad Es necesario realizar pruebas estadísticas que permitan comparar los escenarios con los mejores resultados finales. Por ejemplo: Si dos modelos obtienen resultados similares será necesario comparar sus intervalos de confianza. Si no hay intersección de intervalos podremos decir con certeza estadística que los resultados no son iguales, pero será imposible determinar cual de las dos es la mejor solución. •

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10. Documentación del modelo, sugerencias y conclusiones. La documentación permitirá el uso del modelo generado en caso de que se requieran ajustes futuros. En ella se deben incluir los supuestos del modelo, las distribuciones asociadas a sus variables, alcances, limitaciones, etc. También es importante incluir sugerencias y conclusiones del proyecto de simulación.

Inicio

Definir el problema

SIMULACIÓN Fin

Plantear el problema

Análisis de resultados y conclusiones

Validar el modelo

Sí  No

¿Se ha validado?

Sí  Fase experimental

¿Terminó la experimentación ?