Proyecto Ii

un modelo es una representación de un objeto, sistema o idea (de la realidad en si misma), de forma diferente al de la entidad misma.
Los modelos intentan describir las relaciones más importantes entre variables involucradas en un proceso e incluyen ciertas métricas de interés con las que se evalúa el desempeño del sistema, las hipótesis de funcionamiento, las restricciones sobre rangos de variables de entrada y los parámetros

Los árboles de decisión son diagramas de decisiones secuenciales que nos muestran sus posibles resultados, es decir los DISTINTOS CAMINOS DE ACCION. Éstos ayudan a las empresas u organismos a determinar cuáles son sus opciones al mostrarles las distintas decisiones y sus resultados. En resumen es un gráfico que muestra distintas opciones y a través del cual se puede calcular un valor esperado

La utilidad práctica de la generación de números aleatorios es la de simular patrones sin el “sesgo humano”, es decir que no se vean influidos los números por el comportamiento que tenga quien determine el patrón.

Un diagrama de flujo es una representación gráfica de un proceso. Su utilidad es la de ofrecer una descripción visual de las actividades implicadas en un proceso mostrando la relación secuencial ente ellas, facilitando la rápida comprensión de cada actividad y su relación con las demás, el flujo de la información y los materiales, las ramas en el proceso, la existencia de bucles repetitivos, el número de pasos del proceso, las operaciones de interdepartamentales… Facilita también la selección de indicadores de proceso

I. Aprendizaje y Crecimiento
II. Procesos de Negocio
III. El Cliente y sus Requerimientos
IV. Economico y Financiero

Las métricas de desempeño generalmente utilizadas para describir el funcionamiento de un proceso y eventualmente compararlos son las siguientes:

-Capacidad del proceso
-Nivel de utilización de la capacidad de proceso
-Throughput rate
-Tiempo de flujo
-Cycle time
-Tiempo de proceso
-Idle time
-inventario en proceso
-Set-up time
-Contenido de mano de obra directa
-Nivel de utilización de la mano de obra directa
-Calidad percibida Costo y valor generado.

En sistemas con parámetros con incertidumbre significativa, en los que las variables de entrada nos muestran coeficientes de variación importantes (cociente de la desviación estándar respecto del valor medio), las predicciones determinísticas en base a valores medios pueden resultar muy burdas. Ciertos sistemas, como por ejemplo los sistemas de líneas de espera y servidores, muestran un desempeño fuertemente dependiente de las varianzas de los tiempos entre arribos de clientes y tiempos de servicio. En estos casos, el uso de modelos probabilísticos es el camino adecuado.

Un nivel determina el valor de una variable de estado mientras que una tasa define la derivada temporal de una variable de estado.

Modelo con Memoria: evolucionan en el tiempo de manera que el estado del sistema cambia aun en ausencia de entrada; de haber una entrada, la respuesta del sistema no depende solo de la variable de entrada en un instante, sino en general de la historia de dicha variable de entrada. Ej: Nivel de inventario de un producto, Cantidad de servidores ocupados en un sistema de atención al cliente en un banco, etc.

Modelos sin Memoria: Un sistema no tiene memoria si responde de manera instantánea a las variables de entrada. Denominamos a estos sistemas, sistemas estáticos por cuanto no evolucionan en el tiempo ante una entrada constante. Ej: Tiempo de entrega de un producto, Tiempo de ejecución de un proyecto.

Es la representación gráfica de las relaciones múltiples de causa-efecto entre las diversas variables que intervienen en un proceso. Esto se realiza a partir de la definición de una relación causal mediante una línea que conecta dos variables de estado que se analizan en el proceso. Estas variables de estado tienen asociado un nivel o valor. La diferenciación de una variable de estado determina cambios en la misma dirección o opuesta de la otra variable de estado.

Para realizar este proceso de mejora continua, Deming remarco que todos los procesos de negocios deben ser parte de un sistema con lazos de retroalimentación. La técnica de balanced scorecard incluye lazos de retroalimentación en cada proceso interno de producción como en TQM pero agrega lazos de retroalimentación en los resultados de las estrategias de negocio. El objetivo de la medición de desempeño y variables internas de procesos es ayudar a los administradores a observar con claridad y desde variadas perspectivas la empresa en funcionamiento. A partir de un conocimiento claro del estado de la organización y su entorno el administrador podrá tomar decisiones de mediano y largo plazo más apropiadas.

Se debe utilizar la distribución normal cuando se trate de una variable aleatoria continua (la variable puede tomar cualquier valor real) y una de Poisson cuando se trate de una variable aleatoria discreta que a su vez tenga al tiempo como ítem de cálculo.
La distribución de una variable normal está completamente determinada por dos parámetros, su media (µ) y su desviación estándar (σ) mientras que la distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad de que ocurra un determinado número de eventos durante cierto período de tiempo.

La técnica de la simulación de Monte Carlo se basa en simular la realidad a través del estudio de una muestra, que se ha generado de forma totalmente aleatoria. Resulta, por tanto, de gran utilidad en los casos en los que no es posible obtener información sobre la realidad a analizar, o cuando la experimentación no es posible, o es muy costosa

I. Definición del sistema
II. Formulación del Modelo
III. Preparación de Datos
IV. Selección del lenguaje
V. Construcción del modelo de simulación
VI. Validación del modelo
VII. Planeación estratégica
VIII. Planeación Táctica
IX. Experimentación
X. Interpretación del resultado.

Ventajas de la simulación: No es necesario interrumpir las operaciones de la compañía para realizar un estudio de desempeño del sistema y potenciales modificaciones de procesos; proporciona muchos tipos de alternativas posibles de explorar; suministra un método más simple de solución cuando los procedimientos matemáticos son complejos y difíciles o cuando no presentan soluciones analíticas; permite simular en tiempos muy reducidos horizontes de comportamiento de un sistema de duración arbitraria; Resulta una herramienta de apoyo al proceso de innovación ya que permite al experimentador observar y evaluar aspectos de comportamiento del sistema, etc.
Desventajas de la Simulación: Requiere una caracterización cuantitativa completa de todos los aspectos parámetros y patrones de comportamiento de todas las componentes del modelo; Es imprecisa y no se puede medir el grado de su imprecisión, los modelos en una computadora son costosos y requieren mucho tiempo para desarrollarse y validarse;

En el programa de planilla de cálculo Excel se pueden generar muestras de números pseudoaleatorios mediante el uso de la función “aleatorio” o “random”, una vez generadas las muestras independientemente de la variable uniforme en una columna de la planilla, se generan muestras de variables aleatorias de distinto tipo usando una transformación adecuada.