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CONCEPTOS GENERALES DE SIMULACIÓN
Se puede utilizar en simuladores para enseñar a una persona a manejar un automóvil, de esta manera el piloto puede conocer previamente los peligros y, por consiguiente, prevenirlos.
La simulación se puede definir como el método para entender y aprender un sistema real experimentado con un modelo que lo representa.
Son relaciones lógicas, matemáticas y probabilísticas que integran el comportamiento de un sistema
Puede utilizarse como medio de capacitación para la toma de decisiones.
Ayuda a crear entornos con información estadística con el que se obtienen posibles acciones alternativas a través de la experimentación y presenta alternativas de decisión para hacer más seguro, eficiente y rentable un sistema o proyecto.
Gracias a las herramientas de animación que forman parte de muchos de esos paquetes, es posible ver cómo se comporta un proceso una vez que sea mejorado.
Se usa en el entrenamiento de pilotos de aerolíneas en cabinas virtuales, en análisis de procesos e implementación de métodos y equipo en manufactura.
Ayuda a saber si una empresa va a tener éxito o no y a todos los departamentos de una organización a conocer con anticipación los riesgos que tienen las operaciones que se van a realizar.
También se aplica en pruebas de medicamentos en animales o predecir el comportamiento de ciertos fenómenos.
Se utiliza para analizar una decisión con riesgo, producto de la influencia de un factor con incertidumbre, cuando algunos de los factores no se conocen con certeza y que son fundamentales en la decisión.
Existen dos métodos dentro de la simulación, el primero es el analítico el cual son fórmulas utilizadas en estadística, y el segundo es en sí el método de simulación el cual incluye un flujo de proceso.
Se apoya de la ingeniería en sistemas, desde que surge el modelo Monte Carlo, de la ingeniería de métodos, de procesos de producción, de la investigación de operaciones y en situaciones de azar con la probabilidad y estadística.
Mejora el conocimiento del proceso actual al permitir que el analista vea cómo se comporta el modelo generado bajo diferentes escenarios.
Buena herramienta para conocer el impacto de los cambios en alguna de sus componentes sin necesidad de llevarlos a cabo en la realidad.
Permite probar varios escenarios en busca de las mejores condiciones de trabajo de los procesos que se simulan.
