Aunque
la técnica de simulación generalmente se ve como un método de último recurso,
recientes avances en la metodología de simulación y la gran disponibilidad de
software que actualmente existe en el mercado, han hecho que la técnica de
simulación sea una de las herramientas más ampliamente usadas en el análisis de
sistemas. Además de las razones antes mencionadas, Thomas H. Naylor ha sugerido
que un estudio de simulación es muy recomendable porque presenta las siguientes
ventajas:
Es un
proceso relativamente eficiente
y flexible.
2. Puede ser usada para analizar y sintetizar una compleja y extensa situación real, pero no puede ser empleada para solucionar un modelo de análisis cuantitativo convencional.
3. En algunos casos la simulación es el único método disponible.
4. Los modelos de simulación se estructuran y nos resuelve en general problemas trascendentes.
5. Los directivos requieren conocer cómo se avanza y que opciones son atractivas; el directivo con la ayuda del computador puede obtener varias opciones de decisión.
6. La simulación no interfiere en sistemas del mundo real.
7. La simulación permite estudiar los efectos interactivos de los componentes individuales o variables para determinar las más importantes.
8. La simulación permite la inclusión en complicaciones del mundo real.
2. Puede ser usada para analizar y sintetizar una compleja y extensa situación real, pero no puede ser empleada para solucionar un modelo de análisis cuantitativo convencional.
3. En algunos casos la simulación es el único método disponible.
4. Los modelos de simulación se estructuran y nos resuelve en general problemas trascendentes.
5. Los directivos requieren conocer cómo se avanza y que opciones son atractivas; el directivo con la ayuda del computador puede obtener varias opciones de decisión.
6. La simulación no interfiere en sistemas del mundo real.
7. La simulación permite estudiar los efectos interactivos de los componentes individuales o variables para determinar las más importantes.
8. La simulación permite la inclusión en complicaciones del mundo real.
DESVENTAJAS:
1. Un buen modelo de simulación
puede resultar bastante costoso; a menudo el proceso es largo y complicado para
desarrollar un modelo.
2. La simulación no genera soluciones óptimas a problemas de análisis cuantitativos, en técnicas como cantidad económica de pedido, programación lineal o PERT / CPM / LPU. Por ensayo y error se producen diferentes resultados en repetidas corridas en el computador.
3. Los directivos generan todas las condiciones y restricciones para analizar las soluciones. El modelo de simulación no produce respuestas por sí mismo.
4. Cada modelo de simulación es único. Las soluciones e inferencias no son usualmente transferibles a otros problemas.
2. La simulación no genera soluciones óptimas a problemas de análisis cuantitativos, en técnicas como cantidad económica de pedido, programación lineal o PERT / CPM / LPU. Por ensayo y error se producen diferentes resultados en repetidas corridas en el computador.
3. Los directivos generan todas las condiciones y restricciones para analizar las soluciones. El modelo de simulación no produce respuestas por sí mismo.
4. Cada modelo de simulación es único. Las soluciones e inferencias no son usualmente transferibles a otros problemas.
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