Etapas de un proyecto de simulación

Etapas de un proyecto de simulación

1. Proposito

   • El propósito de la modelización y la simulación es crear un modelo de un sistema, proceso o fenómeno, y utilizar ese modelo para simular el comportamiento del sistema, proceso o fenómeno.

2. Objetivos específicos

   • El objetivo de la simulación es permitir la experimentación y la comprobación de ideas o teorías sin necesidad de realizar pruebas costosas o peligrosas en el mundo real.

3. TIpos de datos

   • Modelo de datos conceptual
     • Los modelos de datos conceptuales ofrecen una visión global de los datos. Explican lo siguiente: Qué datos contiene el sistema, Atributos de los datos, así como las condiciones o restricciones de los mismos, Con qué reglas empresariales se relacionan los datos, Cómo se organizan mejor los datos, Requisitos de seguridad e integridad de datos.
   • Modelo de datos lógico
     • Los modelos de datos lógicos asignan las clases de datos conceptuales a estructuras de datos técnicas. Ofrecen más detalles sobre los conceptos de datos y las relaciones de datos complejas que se identificaron en el modelo conceptual.
   • Modelo de datos físico
     • Los modelos de datos físicos asignan los modelos de datos lógicos a una tecnología específica de SGBD y usan la terminología del software.

4. Fuentes de datos

   • Las fuentes de datos para la validación de la simulación se pueden clasificar en tres tipos principales: históricas, experimentales y sintéticas.

5. Tecnicas de recoleccion de datos

   • Cuestionarios o encuestas, Observaciones, Entrevista estructurada, semi-estructurada o no estructurada, Grupo de discusión y focus groups, Seguimiento transaccional, Seguimiento en redes sociales, Panel de encuestas, Análisis textual o de contenido.

6. cada tipo de modelo se adapta a diferentes necesidades y escenarios. Ya sea en el ámbito de la ingeniería, la economía, la medicina o cualquier otra disciplina, la correcta elección y comprensión de la clasificación de modelos de simulación resulta crucial para lograr resultados efectivos y relevantes.

7. Se construye una forma matemática-lógica de un sistema existente o propuesto, llamado modelo de simulación (art). Se realizan experimentos con el modelo que genera resultados numéricos (ciencia). El modelo y los resultados experimentales se interpretan para sacar conclusiones sobre el sistema (art). Las conclusiones se implementan en el sistema (ciencia y arte).

8. variables claves en la construcción

   • Modelo sub-especificado Si eliges muy pocas variables puedes obtener un modelo mal detallado y producir estimaciones sesgadas.
   • Modelo correcto Si eliges el número de variables justas tendrás un modelo sin problemas y con estimaciones precisas.
   • Modelo sobre-especificado Si eliges un modelo con demasiadas variables tendrás un modelo excesivamente especificado y las estimaciones serán poco precisas.

9. métricas dedesempeño pueden incluirIndianaicadores clave deinterpretaciónmentoo (KPI) quereflejando el éxito en el logro de objetivosespecíficos.

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