1. Adquiere conocimiento sobre el comportamiento de los sistemas.
2. Mediante la experimentación con modelos:
2.1. Un modelo es una representación de un sistema desarrollado para un propósito en especifico
2.2. Experimentación con modelos mentales, físicos, verbales y matemáticos.
3. Modelo Mental:
3.1. En este tipo de modelado, se observan aquellos modelos que se usan cotidianamente en nuestra vida para comprender y predecir el comportamiento de los sistemas.
4. Modelo verbal:
4.1. En este tipo de modelos, se observa como el comportamiento de los sistemas son descritos mediante palabras.
5. Modelos físicos:
5.1. Este tipo de modelo se caracteriza por intentar imitar al sistema real. Es decir, como ejemplo claro se puede entender como las maquetas a escala que construyen los arquitectos para realizar cierto tipo de experimentos pertinentes.
6. Modelo matemático:
6.1. En este tipo de modelos, las relaciones entre las magnitudes de interés del sistema, son descritas mediante relaciones matemáticas (Modelos matemáticos).
7. La mayoría de los modelos no pueden resolverse analíticamente, así que deben estudiarse con ayuda de un computador y la aplicación de métodos numéricos.
7.1. Este experimento numérico recibe el nombre de simulación.
8. Analizar si el modelo opera como deberia y si la salida del modelo es representativa del comportamiento del sistema.
9. Niveles de conocimiento de los sistemas
9.1. Nivel 0- fuente:
9.1.1. En este nivel se identifica la porción del mundo real a modelar y las maneras de como se va a observar.
9.2. Nivel 1 - Datos:
9.2.1. En este nivel se dispone de una base de datos que contiene medidas y observaciones de nuestro sistema fuente.
9.3. Nivel 2 - Generación:
9.3.1. En este nivel se es capaz de recrear datos usando una representación mas compacta.
9.4. Nivel 3 - Estructura:
9.4.1. En este ultimo nivel, se sane cómo recrear los datos observados en el Nivel 1 de manera especifica, es decir, en términos de componentes interconectados entre sí.
10. Marco formal para el modelado y la simulación:
10.1. El sistema fuerte es el entorno real o virtual que estemos interesados en modelar.
10.2. Los datos que se recogen a partir de observaciones o mediante la experimentación se denomina base de datos del comportamiento. Estas observaciones son características del conocimiento del Nivel 1.
10.3. Un marco experimental es una especificación de condiciones bajo las cuales el sistema es observado o se experimenta con él.
10.4. Luego, se construye un modelo de un sistema que se entiende como un conjunto de instrucciones, reglas o ecuaciones para reproducir el comportamiento del sistema.
10.5. El simulador, puede definirse como cualquier agente computacional capaz de ejecutar el modelo para generar su comportamiento.
11. Hipótesis del modelado:
11.1. Definición del problema:
11.1.1. Definir por qué se esta estudiando el problema, los objetivos y cuales son los interrogantes.
11.2. Planificación del proyecto:
11.2.1. Estimar qué recursos son necesarios para llevar acabo el estudio.
11.3. Definición del sistema:
11.3.1. Definir qué aspectos de la realidad constituyen el sistema bajo estudio.
11.4. Formulación conceptual del modelo:
11.4.1. Desarrollar un modelo preliminar en el que se definan los componentes.
11.5. Preparación datos entrada
11.5.1. Establecer cómo asignar valores a las variables de entrada durante la simulación
11.6. Planteamiento del modelo y codificación:
11.6.1. Plantear el modelo, describirlo empleando un lenguaje de simulación, o bien programar directamente su algoritmo.
11.7. Verificación y validación:
11.8. Diseño experimental final, experimentación y análisis:
11.8.1. Diseñar un experimento que proporcione la información necesaria para poder contestar las preguntas planteadas en el estudio.
11.9. Documentación y actuación:
11.9.1. Documentar el modelo. Documentar las conclusiones y realizar acciones.
12. Herramientas para realizar simulaciones:
12.1. Arena Simulation Software:
12.1.1. El software de simulación es la creación de un gemelo digital que utiliza datos históricos y se compara con los resultados reales de su sistema. El software de simulación Arena™ utiliza el método de eventos discretos para la mayoría de los esfuerzos de simulación, pero al usar la herramienta verá que también cubrimos áreas en el modelado basado en agentes y de flujo
12.2. 3D Simulation FLEXSIM
12.2.1. Cree un modelo informático dinámico de su sistema y pruebe escenarios hipotéticos para ver qué funciona en el mundo real.
12.3. Promodel
12.3.1. Promodel es un simulador con animación y optimización para hacer modelos de simulación y oprtimizarlos.Permite simular cualquier tipo de sistemas de manufactura, lógistica, servicios, call centers, manejo de materiales, etc.Puedes simular call centers, servicio al cliente, bandas de transporte, ensamble, corte, fundición etc.ProModel es un paquete de simulación que no requiere programación, aunque si lo permite. Corre en Windows y no requiere hardware especializado. Es la combinación perfecta entre facilidad de uso y flexibilidad para modelos complejos.