3.1 Metodología General de la Simulación

Metodología general de la simulación

Introducción.

Existe el consenso, entre las personas involucradas en el desarrollo y mantenimiento de modelos de simulación, de que los modelos simples son preferibles a los modelos complejos. A pesar de ello, en muchos proyectos, los modelos de simulación suelen ser largos y complejos. Una posible explicación a la falta de dedicación o de interés en la simplificación de modelos radicaría en la potencia de cálculo de los ordenadores actuales, suficiente para soportar la ejecución de grandes modelos de simulación.

A pesar de ello, cabe destacar que el exceso de complejidad en los modelos no tan sólo repercute en el rendimiento computacional, y también afecta a otros cuestiones, como el tiempo invertido en el desarrollo del modelo, su mantenimiento, verificación, validación, etc.

Aunque parezca un concepto muy intuitivo, no existe ninguna definición o medida de complejidad que haya sido aceptada como estándar por la comunidad científica. Algunos autores relacionan, por ejemplo, la complejidad del modelo con “el nivel de detalle” y otros con “la envergadura del sistema”.

Citamos, a continuación, algunas de las ventajas de trabajar con modelos sencillos:

• Son más fáciles de implementar, validar y analizar.

• Es más fácil y, en cierto modo, menos doloroso, desechar un modelo simple cuando se ha

cometido, por ejemplo, un error de diseño que si se trata de un modelo complejo en el cual se han

invertido un número de horas y de personal experto considerable.

• Es más fácil cambiar un modelo simple que un modelo complejo si las condiciones o hipótesis de

operación sobre el sistema real cambian.

• El tiempo que conlleva un proyecto de simulación se ve considerablemente reducido y pueden

presentarse resultados correctamente validados antes de las fechas de entrega si se trabaja con

modelos sencillos.

Un proyecto de simulación es dinámico por naturaleza. Los resultados que se van obteniendo a medida que se va desarrollando, ponen a su vez de manifiesto nuevos problemas, así como limitaciones inherentes al sistema en estudio, y pueden forzar a reconsiderar la orientación tomada en un principio. Es más, la motivación del cliente puede también variar a lo largo del mismo, como consecuencia de los resultados obtenidos o por factores externos al propio proyecto. Para tener éxito en un entorno tan dinámico, es necesario emplear una aproximación metodológica correcta. Los elementos que se presentan a continuación tienen como objetivo servir de guía para abordar con éxito un proyecto de simulación.

En la práctica, el éxito en el uso de una tecnología tan potente como la simulación no depende tan sólo de los aspectos puramente técnicos, sino también de otros aspectos complementarios como son:

• La necesidad de tener o ganarse el apoyo de los órganos con capacidad de decisión de las   empresas. Este apoyo es absolutamente necesario para poder superar las barreras que suelen aparecer.
• Es importarte inspirar confianza. El cliente o usuario final responsable de la toma de decisiones no tiene, en general, ni el tiempo ni la capacidad suficientes para fiscalizar todo el trabajo efectuado. En consecuencia, se tomarán decisiones sobre la base de los resultados de un estudio de simulación si el grupo que lo ha realizado inspira confianza. En general ésta hay que ganársela a lo largo del estudio efectuando un trabajo serio y riguroso.

La tabla siguiente muestra el conjunto de etapas de un proyecto de simulación. Aunque puede parecer que el desarrollo de un proceso de simulación es un proceso secuencial, en la práctica no es así. Por ejemplo, si el modelo de simulación obtenido no supera la etapa de validación (etapa 5), es posible que sea necesario modificar tanto el modelo conceptual como el de simulación:

Formulación del problema: la especificación de objetivos es una de las tareas más importantes de un proyecto de simulación. Si los objetivos no están claros o son poco concretos, existe el peligro de no abordar correctamente el problema para el cual se ha solicitado el proyecto de simulación y de ser incapaz de responder a las expectativas generadas. En consecuencia, es necesario, en la fase inicial de cualquier proyecto de simulación, saber identificar los objetivos para los cuales se ha optado por el uso de las técnicas de simulación, y formalizarlos de forma que sean precisos, razonables, comprensibles y medibles. Estos objetivos servirán de guía a lo largo del proyecto.

También corresponde a esta etapa especificar qué resultados o estadísticas esperamos obtener del modelo de simulación para así responder a las preguntas formuladas en la definición de objetivos. Al especificar los resultados, se detecta a menudo qué partes del modelo pueden ser simplificadas o eliminadas dado que no contribuyen a responder a dichas preguntas.

Diseño del modelo conceptual: una vez conocidos los objetivos del proyecto, puede existir la tentación de iniciar la construcción del modelo de simulación de forma inmediata. Esta opción generalmente conduce a la obtención de modelos de simulación con múltiples lagunas y de difícil mantenimiento. Es por ello conveniente formular o especificar el modelo de simulación empleando un nivel de abstracción (modelo conceptual) superior al del propio código. El modelo conceptual especifica las relaciones estructurales más importantes del sistema que se intenta simular y, en consecuencia, constituye un medio de diálogo y de coordinación entre los distintos departamentos o grupos involucrados.

Recogida y tratamiento de los datos: en general, se recomienda cuestionar siempre toda la información y los datos disponibles. ¿Cuál es la fuente?, ¿cuándo se obtuvo?, ¿cómo fue recogida?, ¿tiene ésta sentido?, ¿tenemos insuficientes datos o son excesivos?. Para obtener buenos resultados es condición indispensable disponer de unos buenos datos. Desgraciadamente, en muchos casos no se dispone de ellos. Aun así, se requiere una respuesta a las preguntas planteadas y es necesario efectuar hipótesis razonables en colaboración con el usuario final. Si los datos son limitados o su calidad es dudosa es conveniente ser prudente a la hora de extraer conclusiones sobre la base de los resultados de la simulación. Aun en los casos en los que hay problemas con los datos, el conocimiento adquirido y los resultados obtenidos en el estudio de simulación aportan información valiosa para la toma de decisiones.

Construcción del modelo: en numerosos proyectos de simulación el esfuerzo se concentra más en la construcción del modelo que en la resolución del problema. En esta misma línea, la obtención de un modelo ejecutable se convierte erróneamente en un objetivo prioritario. La motivación dominante debería ser la comprensión del problema y la obtención de soluciones. Para avanzar más rápidamente en la consecución de estos objetivos, es recomendable construir en primer lugar uno o varios modelos simplificados que caractericen las partes más esenciales del sistema de interés.

Verificación y validación: en los procesos judiciales se presupone que los encausados son inocentes hasta que no se demuestra su culpabilidad. Bien al contrario, en el campo de la simulación, la experiencia recomienda suponer que todo modelo es incorrecto excepto que se demuestre lo contrario. Los esfuerzos en dotar a los actuales simuladores de potentes herramientas para facilitar su uso curiosamente han contribuido a uno de los principales peligros de la simulación: “Olvidarse del mundo real y aceptar sin reparos los resultados del modelo”. Para tener una garantía razonable de que el modelo de simulación representa la realidad, y como consecuencia, tomar decisiones estratégicas u operacionales basándose en los resultados, es absolutamente necesario verificar y validar antes el modelo de simulación.

La verificación consiste en comprobar que el modelo se ejecuta correctamente y según las especificaciones (modelo conceptual). La validación consiste en comprobar que las teorías, hipótesis de trabajo así como suposiciones, son correctas. Si el proceso todavía no existe, es necesario contrastar los resultados con expertos del proceso de interés para comprobar si el modelo se comporta tal como ellos esperan.

Análisis: consiste en experimentar con el modelo con el objetivo de efectuar inferencias que permitan tomar decisiones con mayor seguridad. En esta etapa se emplean a menudo técnicas analíticas como la reducción de la variancia o el diseño de experimentos.

En general, el valor añadido más importante de un estudio de simulación no son los resultados finales obtenidos con el modelo. El resultado más valioso es el conocimiento adquirido en el proceso de análisis que permite aportar argumentos cualitativos y/o cuantitativos justificados a favor o en contra de las diferentes opciones de diseño planteadas. En el capítulo 5 se muestran las técnicas básicas para facilitar la experimentación y análisis de resultados.

Documentación: es importante mantener un documento al día que refleje el estado del proyecto. Por tanto, el documento evolucionará y se enriquecerá en paralelo con el proyecto de simulación. Los objetivos perseguidos con la documentación son:

1. Reflejar el estado del proyecto en un momento dado. De esta forma, todo el personal técnico o directivo que está relacionado con el proyecto tiene información al día sobre su progreso.

2. Informar sobre todo el proyecto (documento final).

3. Facilitar la reutilización del modelo en los casos en los que se prevé un posible interés en su uso futuro.

Se recomienda recoger en los informes la siguiente información: introducción, objetivos, hipótesis, descripción física del sistema, descripción del modelo, análisis de los experimentos efectuados y conclusiones.

Implementación: se entiende por implementación el tomar decisiones como consecuencia del estudio de simulación. Un proyecto de simulación no tiene éxito si ha justificado técnica y económicamente una mejora o cambio que no ha sido posteriormente implementado.

Para que las recomendaciones sean tenidas en cuenta es necesario que el modelo sea creíble. Para ello, no es suficiente que el modelo sea válido. Es también imprescindible que los responsables de la toma de decisiones estén convencidos de su validez.