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 No es necesario interrumpir las operaciones
de la compañía.
 Proporciona muchos tipos de alternativas
posibles de explorar.
.
 La simulación proporciona un método más
simple de solución cuando los
procedimientos matemáticos son
complejos y difíciles.
 La simulación proporciona un control total
sobre el tiempo, debido a que un
fenómeno se puede acelerar
 En algunos casos, la simulación es el único
medio para lograr una solución
 Generalmente es más barato mejorar el
sistema vía simulación que hacerlo en el
sistema real.
 Auxilia el proceso de innovación ya que
permite al experimentador observar y
jugar con el sistema.
 Es mucho más sencillo visualizar y comprender
los métodos de simulación que los métodos
puramente analíticos. Da un entendimiento
profundo del sistema
 Los métodos analíticos se desarrollan casi
siempre relativamente sencillos donde suele
hacerse un gran número de suposiciones
simplificaciones, mientras que en los métodos
de simulación es posible analizar sistemas de
mayor complejidad o con menor detalle.
 Una vez construido el modelo se puede
modificar de una manera rápida con el fin de
analizar diferentes políticas o escenario.
Permite análisis de sensibilidad
 Da soluciones a problemas "sin" solución
analítica
 Permite analizar el efecto sobre el
rendimiento global de un sistema, de
pequeños cambios realizados en una o
varias de sus componentes
 A partir de la experimentación con un
modelo, es posible analizar los efectos
sobre el sistema real de cambios
organizativos, o de cambios en la gestión
de la información.
 El análisis del modelo del sistema puede
permitir la sugerencia de posibles mejoras
del sistema real, así como detectar las
variables más influyentes en el rendimiento
del mismo.
 Permite la experimentación en condiciones
que podrían ser peligrosas o de elevado
coste económico en el sistema real.
 Permite responder muy
satisfactoriamente a preguntas del tipo
“qué ocurriría si realizamos este cambio
en ...”
 Contribuye a la reducción del riesgo
inherente a la toma de decisiones.
 La simulación suele ser utilizada también
con una perspectiva pedagógica para
ilustrar y facilitar la comprensión de los
resultados que se obtienen mediante las
técnicas analíticas
 La simulación es imprecisa, y no se puede medir el
grado de su imprecisión.
 Los resultados de simulación son numéricos; por
tanto, surge el peligro de atribuir a los números un
grado mayor de validez y precisión.
 Los modelos de simulación en una computadora son
costosos y requieren mucho tiempo para
desarrollarse y validarse.
Los modelos de simulación no dan
soluciones óptimas
La solución de un modelo de simulación
puede dar al análisis un falso sentido de
seguridad.
 Requiere "largos" periodos de desarrollo
 Es difícil aceptar los modelos de
simulación y difícil de vender
 Los directivos generan todas las
condiciones y restricciones para analizar
las soluciones. El modelo de simulación
no produce respuestas por si mismo.
 Cada modelo de simulación es único.
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Ventajas y desventajas de la simulacion

  • 1.
  • 2.
  • 3.  No es necesario interrumpir las operaciones de la compañía.  Proporciona muchos tipos de alternativas posibles de explorar. .
  • 4.  La simulación proporciona un método más simple de solución cuando los procedimientos matemáticos son complejos y difíciles.  La simulación proporciona un control total sobre el tiempo, debido a que un fenómeno se puede acelerar  En algunos casos, la simulación es el único medio para lograr una solución
  • 5.  Generalmente es más barato mejorar el sistema vía simulación que hacerlo en el sistema real.  Auxilia el proceso de innovación ya que permite al experimentador observar y jugar con el sistema.
  • 6.  Es mucho más sencillo visualizar y comprender los métodos de simulación que los métodos puramente analíticos. Da un entendimiento profundo del sistema  Los métodos analíticos se desarrollan casi siempre relativamente sencillos donde suele hacerse un gran número de suposiciones simplificaciones, mientras que en los métodos de simulación es posible analizar sistemas de mayor complejidad o con menor detalle.  Una vez construido el modelo se puede modificar de una manera rápida con el fin de analizar diferentes políticas o escenario. Permite análisis de sensibilidad
  • 7.  Da soluciones a problemas "sin" solución analítica  Permite analizar el efecto sobre el rendimiento global de un sistema, de pequeños cambios realizados en una o varias de sus componentes  A partir de la experimentación con un modelo, es posible analizar los efectos sobre el sistema real de cambios organizativos, o de cambios en la gestión de la información.
  • 8.  El análisis del modelo del sistema puede permitir la sugerencia de posibles mejoras del sistema real, así como detectar las variables más influyentes en el rendimiento del mismo.  Permite la experimentación en condiciones que podrían ser peligrosas o de elevado coste económico en el sistema real.
  • 9.  Permite responder muy satisfactoriamente a preguntas del tipo “qué ocurriría si realizamos este cambio en ...”  Contribuye a la reducción del riesgo inherente a la toma de decisiones.
  • 10.  La simulación suele ser utilizada también con una perspectiva pedagógica para ilustrar y facilitar la comprensión de los resultados que se obtienen mediante las técnicas analíticas
  • 11.
  • 12.  La simulación es imprecisa, y no se puede medir el grado de su imprecisión.  Los resultados de simulación son numéricos; por tanto, surge el peligro de atribuir a los números un grado mayor de validez y precisión.  Los modelos de simulación en una computadora son costosos y requieren mucho tiempo para desarrollarse y validarse.
  • 13. Los modelos de simulación no dan soluciones óptimas La solución de un modelo de simulación puede dar al análisis un falso sentido de seguridad.
  • 14.  Requiere "largos" periodos de desarrollo  Es difícil aceptar los modelos de simulación y difícil de vender
  • 15.  Los directivos generan todas las condiciones y restricciones para analizar las soluciones. El modelo de simulación no produce respuestas por si mismo.  Cada modelo de simulación es único. Las soluciones e inferencias no son usualmente transferibles a otros problemas