Aplicación de la Simulación de Montecarlo mediante Excel Primera entrega Presentado por: JOHANA BELLÓN VÉLEZ CÓDIGO: 0812023697 MÓNICA JOHANA GARCÍA CÓDIGO: 0621090897 VIVIANA ALEXANDRA MORA CÓDIGO: 1111070306 LINA PAOLA MOGOLLÓN GALLEGO CÓDIGO: 1111070202 JOHN FERNANDO RAMÍREZ CASTILLO CÓDIGO: 0712020342
Tutor: ANA LORENA MARTIN ALDANA
SIMULACIÓN GERENCIAL INSTITUCIÓN UNIVERSITARIA POLITÉCNICO GRANCOLOMBIANO FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS, ECONÓMICAS Y CONTABLES DEPARTAMENTO ACADÉMICO DE ADMINISTRACIÓN Marzo de 2015
TABLA DE CONTENIDO INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................... 2 OBJETIVO GENERAL. ................................................................................................................... 3 Objetivos específicos ...................................................................................................... 3 DISEÑO DE MODELO BAJO UN AMBIENTE DETERMINÍSTICO .................................................. 4 ANÁLISIS DE VARIABLES ALEATORIAS Y DE RESULTADOS ...................................................... 4 Variables aleatorias discretas ........................................................................................ 4 Variables aleatorias continuas ...................................................................................... 5 Variables de resultados parciales ................................................................................. 5 Variables de resultados totales ..................................................................................... 5 CONCLUSIONES .......................................................................................................................... 7 BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................................ 17
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INTRODUCCIÓN La toma de decisiones es la actividad principal de las personas que ocupan posiciones de primer nivel en las organizaciones. La simulación es un medio para proveer experiencia en esta tarea, ya que se aproxima a la realidad y dentro de un contexto dinámico permite el análisis de la empresa y de su entorno, logrando así tratar algunos de los problemas de la alta administración. La simulación gerencial se basa en ayudar a comprender y a solucionar problemas complejos de la vida real construyendo una versión más pequeña, simplificada, del problema que recibe la denominación de “modelo”. Este modelo puede comprenderse más fácilmente que la realidad que intenta representar. Es posible manipular el modelo para ver cómo se comporta de manera más segura que si lo hiciéramos con el problema real para avanzar, de esta forma, en la solución del mismo. "Las simulaciones de empresa son herramientas de aprendizaje que pueden ayudar a los participantes a aprender nuevas habilidades y comprender el proceso de toma de decisiones. Los directivos y los empleados de cualquier empresa pueden aprender, por ejemplo, como crear y trabajar en un equipo de proyecto o en una empresa simulada o como resolver los problemas que se les planteen, en un entorno libre de riesgos en el que no tiene por qué preocuparse por la pérdida de capital o de sus medios de supervivencia." Harvard Business Review. En el caso de estudio, se trabajará con la Simulación de Montecarlo que es una técnica que combina conceptos estadísticos (muestreo aleatorio) con la capacidad que tienen los ordenadores para generar números pseudo-aleatorios y automatizar cálculos.
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OBJETIVO GENERAL Estructurar y diseñar un modelo conceptual bajo un ambiente determinista con sus respectivas variables aleatorias y de resultado, que permita la aplicación de la Simulación de Modelo Motecarlo. OBJETIVOS ESPECÍFICOS:
Identificar los métodos determinísticos para la solución de problemas y posterior aplicación. Determinar las variables a utilizar en el marco de la Simulación de Montecarlo. Definir variables aleatorias para el modelo a aplicar. Obtener los valores que arrojan las variables de resultado para una toma de decisiones adecuada.
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DISEÑO DE MODELO BAJO UN AMBIENTE DETERMINÍSTICO En el caso de estudio de la Empresa Simpoli, se desea planificar el proceso para la línea de producción, calcular la mano de obra, cuantificar la materia prima y obtener información sobre otros indicadores como ingresos promedio por ventas y utilidad promedio. Como este será un caso hipotético en el cual se creará un entorno simulado tratando de representar lo que posiblemente podría suceder para mil escenarios diferentes, se va trabajar con base a un modelo determinístico, ya que permitirá matemáticamente la producción de las mismas entradas y las mismas salidas, no habrá lugar a situaciones de azar ni el principio de incertidumbre; no se está experimentando en la vida real, se está haciendo un simulacro de lo que realmente podría suceder, a partir de la indicación de algunas variables aleatorias. Este modelo no puede predecir adecuadamente la mayor parte de sus características, pero se asume que los datos empleados son completamente conocidos, por lo menos en principio, y que las fórmulas empleadas son lo suficientemente exactas como para determinar precisamente el resultado, á dentro de los límites determinados por la observación, lo cual permitirá obtener información sobre la cantidad de personas requeridas para la producción de los quesos y Sour Cream, el valor del jornal que se deberá pagar, la cantidad de leche que se requiere tener en inventarios y la demanda inicial. Así mismo, se podrá obtener información de los indicadores como demanda promedio, costos de mano de obra y de materiales, ingresos de los dos productos y la utilidad generada.
ANÁLISIS DE LAS VARIABLES ALEATORIAS Y DE LAS VARIABLES DE RESULTADO Las variables aleatorias son un número real asociado al resultado de un experimento aleatorio, es decir, una función real en el espacio muestral, Para el caso de la empresa Simpoli son: Producción Demanda Leche, PDL (demanda), las cuales toman valores reales, que representan los posibles resultados de la simulación que aún no ha sido realizada o los posibles valores de una cantidad cuyo valor, actualmente existente, es incierto. Las variables describirán la probabilidad de que se den los diferentes valores de la simulación. Las Variables Aleatorias Discretas: son aquellas que sólo puede tomar un número finito de valores dentro de un intervalo y para el caso de estudio son:
Producción de quesos por persona. Pago por Jornal laborado.
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Precio del litro de leche en el periodo anterior. Demanda del periodo pasado. Ventas de unidades de queso. Demanda de quesos.
Las Variables Aleatorias Continuas: son las que se expresan en números decimales, por tanto pueden ser medidos con mayor exactitud, para el caso de estudio es:
Precio de venta del queso.
Las variables de resultados parciales: son las que representan los cálculos con los cuales se obtendrán las variables de resultados, que apuntan a obtener los valores reales por costo de producción, ventas netas y utilidades, para el caso de estudio son:
Variación leche. Variación demanda. Empleados que necesita. Cantidad leche por queso. Cantidad de leche para queso. Costo de la leche total para el día (i), para quesos. Precio del queso. Mano de obra ociosa. Producción de Sour Cream. Costo de la leche total para el día (i), para Sour Cream.
Las variables de resultados totales: con los datos obtenidos, se plantean e implementan estrategias que conduzcan al crecimiento de la empresa, en términos de calidad y demanda de los productos, para el caso de estudio son:
Costo de mano de obra. Demanda. Costo de materiales. Ingresos por venta de quesos. Ingresos por Sour Cream. Utilidad.
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CONCLUSIONES El modelo a seguir se identifica de manera efectiva; esto establece el rendimiento o efectividad que resulte en términos de menos costos y más beneficios. Los modelos determinísticos, donde se tiene conocimiento total sobre el problema, donde las alternativas de solución que se planteen van a causar siempre resultados conocidos e invariables. Los modelos determinísticos se pueden predecir con certeza las consecuencias de cada alternativa de acción, por lo cual se tiene una tarea de toma de decisiones bajo certidumbre y existe una relación directa de causa y efecto entre cada acto y su consecuencia. Un modelo determinístico, es aquel en el cual se establecen las condiciones para que al ejecutar el experimento se determine el resultado. El método de Monte Carlo proporciona soluciones aproximadas a una gran variedad de problemas matemáticos posibilitando la realización de experimentos con muestreos de números pseudoaleatorios en computador.
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BIBLIOGRAFÍA Mat.uda.cl. Variables aleatorias y de distribución de probabilidad. Disponible en: http://www.mat.uda.cl/hsalinas/cursos/2011/2do/clase5.pdf (2015, Marzo 20) Tema: Educacion Gerencial; Autor: Ricardo Lucas; Publicado: 21/02/2007 Disponible en: http://www.degerencia.com/articulo/las_simulaciones_de_empresa_una_pote nte_herramienta_de_aprendizaje (2015, Marzo 18). Universidad CAECE (2015). Modelos y simulación 1. Disponible en: http://caecemys1.wikispaces.com/Modelos+determin%C3%ADsticos+y+estoc%C3%A1sticos (2015, Marzo 17). UNAL.
Modelo Determinístico. Disponible en: http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/ciencias/2001065/html/un2/cont_203_45 .htmlUOC. Simulación de Monte Carlo con Excel. Disponible en: http://www.uoc.edu/in3/emath/docs/Simulacion_MC.pdf (2015, Marzo 18). (2015, Marzo 20)
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