Modelos de simulación como apoyo a la toma de decisiones

Presentación del tema: "Modelos de simulación como apoyo a la toma de decisiones"— Transcripción de la presentación:

1 Modelos de simulación como apoyo a la toma de decisiones
Lic. Héctor Zamorano Facultad Ciencias Económicas y Estadística ( UNR)

2 Prof. Héctor Zamorano (UNR)
Normalmente éste es el esquema utilizado para el seguimiento y control del grado de cumplimento de los objetivos asignados en una organización. Básicamente se sustenta en el concepto de retroalimentación, donde a partir de un plan de acción se generan acciones conducentes al logro del objetivo final. Prof. Héctor Zamorano (UNR)

3 Un punto de vista distinto
FEED-BACK Decido Actúo Analizo resultados Corrijo FEED-FORWARD Formulo una hipótesis Verifico su comportamiento sobre un modelo Decido aplicarla o desecharla Actúo Así, la retroalimentación permite analizar el resultado de las acciones de un período, compararlas con los resultados esperados o deseados, u realizar las correcciones o ajustes que se consideren necesarios para corregir los desvíos. En éste trabajo lo que se propone es la utilización de un concepto distinto: la alimentación pero hacia delante. Antes de comenzar a actuar en pos de los objetivos, corroborar si las políticas sobre las que se sustentará dicho accionar son las adecuadas. Prof. Héctor Zamorano (UNR)

4 Teoría General de Sistemas
Genera el pensamiento Sistemico como marco conceptual Dispone de la Dinámica de Sistemas como metodología Utiliza : Diagramas causales Diagramas de flujos y stocks Modelos matemáticos Simulación por computadora Este análisis se sustenta en los principios básicos de la Teoría General de Sistemas Visión holística o totalizadora Sinergia Existencia de una estructura La metodología propuesta para el abordaje práctico de dichos conceptos es la Dinámica de Sistemas que analiza los sistemas como organismos vivos, tratando de mostrar sus distintos estados en las distintas unidades de tiempo. Para ello utiliza: Diagramas Causales: con los que se intenta reflejar la red de interrelaciones entre las variables componentes del sistema, intentando así comprender el comportamiento del sistema, y de dejar en evidencia las relaciones de causalidad circular. Diagramas de Flujos y Stocks, como manera concreta de mostrar dichas relaciones parametrizando o dando valores a las mismas Modelo Matemático, o sea, la expresión matémática de las relaciones antes determinadas Simulación: llevar el modelo matemático a una computadora para que lo ejecute a partir de valores y parámetros concretos. Prof. Héctor Zamorano (UNR)

5 Esta herramienta permite:
Explicitar los modelos mentales Analizar el comportamiento del sistema Contrastar nuestras hipótesis sin afectar el sistema real Lograr una visión de mediano y largo plazo de los efectos posibles de nuestras decisiones Prof. Héctor Zamorano (UNR)

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Al permitir simular el comportamiento del sistema cambiando los parámetros que determinan las relaciones internas del mismo, los modelos de simulación nos permiten contestar a la pregunta: " ¿qué sucedería sí ... ?" Prof. Héctor Zamorano (UNR)

7 El Feed Back o retroalimentación
Indicadores Tableros de Control Balanced Scorecard (fotografías del pasado) Prof. Héctor Zamorano (UNR)

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El Feed Forward Modelos matemáticos de simulacion (película de los posibles escenarios futuros) Prof. Héctor Zamorano (UNR)

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La Propuesta Complementar ambas herramientas Tomar decisiones apoyandose en la previa simulación de las mismas Controlar los resultados obtenidos utilizando indicadores La propuesta concreta de éste trabajo consiste en la utilización complementaria de las herramientas aquí vistas Los indicadores La simulación O sea: Apoyar la elección de alternativas políticas que determinarán el plan estratégico mediante la simulación Controlar el avance y logros de objetivos mediante indicadores Prof. Héctor Zamorano (UNR)

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(1) compras= IF THEN ELSE(Time<3,0,MAX(1250,pronostico ventas(Time-3))) Units: unidades Repone las unidades vendidas con tres períodos de retraso.. (2) existencias= INTEG ( compras-ventas, 10000) valor inicial unidades (3) FINAL TIME = 100 Units: Month The final time for the simulation. (4) INITIAL TIME = 0 The initial time for the simulation. Prof. Héctor Zamorano (UNR)

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(5) pronostico ventas( [(0,0)-(120,2700)],(0,1000),(5,1300),(12,2500),(25,2000),(36,2200),(50,1500 ),(100,2300),(120,1900)) Units: **undefined** (7) TIME STEP = 1 Units: Month [0,?] The time step for the simulation. (8) ventas= pronostico ventas(Time) Units: unidades cantidades a vender según tabla con pronóstico de ventas Prof. Héctor Zamorano (UNR)

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Podríamos así trabajar sobre nuestro modelo y analizar si la política de compras empleada soportaría un aumento de las ventas sin comprometer las existencias Prof. Héctor Zamorano (UNR)

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