Elementos para garantizar el éxito de la simulación

1. TALLER DE MODELOS Y SIMULACIÓN
ESTUDIANTE: ANTHONY BENALCÁZAR
DOCENTE: DIEGO BAROJA
FECHA: 23 DE ABRIL DEL 2019

2. TAMAÑO INSUFICIENTE DE LA CORRIDA
Es de suma importancia estimar o asumir cuidadosamente las variables aleatorias, ya
que la respuesta en estado estable de un sistema de control indica en dónde termina la
salida del sistema cuando el tiempo se hace grande. Es necesario que las variables de
respuesta permanezcan en un estado estable para obtener los mejores resultados en la
simulación, si no existe un balance entonces la confiabilidad de estas en la estadística
es la mínima.
VARIABLES DE RESPUETAS MAL DEFINIDAS
Hay que ser muy intuitivo y cuidadoso al momento de seleccionar una respuesta
apropiada, si la respuesta escogida no lo es; entonces se imposibilita la toma de
decisiones con respecto a un sistema de estudio. Se debe tomar en cuenta que para que
la simulación funcione correctamente debe estar basado en la realidad y bien
fundamentado, para que los cálculos sean los esperados.
ERRORES AL ESTABLECER LAS RELACIONES DE VARIABLES ALEATORIAS
Es necesario verificar la lógica de relación que existe entre las variables aleatorias y el
modelo que se utiliza, puede que al ser mal manejado minimice su impacto. Si una
variable no está bien definida entonces no es posible tener un modelo que se asemeje a
la realidad.
ERRORES AL DETERMINAR EL TIPO DE DISTRIBUCIÓN ASOCIADO A LAS VARIABLES
ALEATORIAS DEL MODELO
En los modelos de simulación es de suma importancia hacer que estos se parezcan
mucho a la realidad y a todo ambiente de funcionamiento futuro, hay veces en que se
utilizan distribuciones que no son las más adecuadas o responde únicamente a un
intento de simplificación. Se debe tener controlado cada factor de cálculo porque si se
da una falla, el modelo y sus salidas pueden no ser las correctas.
FALTA DE ANÁLISIS DE RESULTADOS
Al involucrar variables aleatorias, la probabilidad y estadística se ve inmiscuida de forma
directa y puede tomarse a la ligera a la hora de realizar la simulación. Cada resultado
obtenido debe ser rigurosamente estudiado para decidir si el modelo es funcional o no.
El objetivo es lograr que el modelo de simulación sea parecido a la realidad.
USO INCORRECTO DE LA INFORMACIÓN OBTENIDA
Es importante saber estimar y recolectar la información real que radique en probabilidad
y estadística, de forma que ayude al correcto uso de la misma y funcione con el modelo
escogido. Si por algún motivo se hace uso incorrecto de la información obtenida de la
simulación o se interpretaron mal los datos estadísticos, se consigue un grave problema
que puede ser que el modelo no sea el adecuado.

3. FALTA DE EXCESO EN EL MODELO
Es importante atribuir los alcances y límites de resultados en el modelo utilizado, esto
hace que el nivel de detalles sea el óptimo sin la necesidad de incluir más resultados o
realizar más pruebas. Un proceso al ser simplificado tanto no permite ver la totalidad de
la estructura del modelo, lo cual es crítico a la hora de la simulación, y si se simplifica
aún más entonces varias veces un proceso no se incluye en la simulación.