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Simulación

Término colectivo para procedimientos a través de los cuales un sistema (teórico o empírico) se representa matemáticamente por un programa de computación para la solución de un problema.

En el caso de que la representación involucre conceptos de teoría de probabilidades, particularmente variables aleatorias, la simulación puede llamarse "método de Monte Carlo".

Algunos usos

  • En el contexto de la ciencia teórica, la simulación se utiliza cuando no se conoce alguna teoría global para resolver un problema (o, si se conoce, es imposible o difícil de resolver) y la solución se puede obtener a través de la computación elemental.
  • En el contexto empírico, la simulación se utiliza cuando el sistema puede describirse de manera adecuada mediante un programa de computación.
  • La simulación también es una herramienta útil en la enseñanza de la estadística.
  • La evolución hacia una capacidad de computación relativamente económica está dando como resultado el incremento de la aplicación de la simulación a problemas que hasta ahora no se habían resuelto.

Algunos beneficios

  • Permite alcanzar una solución ahorrando tiempo y dinero, o que ésta permite una solución a todo.
  • Permite ilustrar la variación aleatoria de una manera eficaz en la enseñanza de la estadística.

Limitaciones y precauciones

  • En las ciencias teóricas se prefieren las demostraciones basadas en el razonamiento conceptual por encima de la simulación, ya que la simulación frecuentemente no proporciona ayuda al entendimiento de las razones del resultado.
  • La simulación por computación de modelos empíricos está sujeta a la limitación de que el modelo puede no ser el adecuado (es decir, puede no representar suficientemente el problema). Por lo tanto, la simulación no puede ser considerada un sustituto para las investigaciones y la experimentación empíricas reales.

Ejemplos de aplicación

  • Los proyectos a gran escala (tal como el programa espacial) utilizan el método de Monte Carlo rutinariamente.
  • Las aplicaciones no están limitadas a un tipo específico de industria. Las áreas típicas de aplicación incluyen la fijación de tolerancias estadísticas, la simulación de procesos, la optimización del sistema, la teoría de confiabilidad y la predicción. Algunas aplicaciones específicas son:
  • realizar el modelo de la variación en el sub- ensamblaje de componentes mecánicos,
  • realizar el modelo de perfiles de vibración en ensamblajes complejos,
  • determinar programas óptimos de mantenimiento preventivo, y ¬ llevar a cabo análisis de costos y otros análisis en los procesos de diseño y producción para optimizar la distribución de los recursos.

 

El Ing. José Luis Oviedo Velásquez es experto en estadística aplicada a la calidad. Ha impartido capacitación sobre técnicas estadísticas para la calidad desde hace más de 20 años en México y Latinoamérica. Desarrolló el software SuperCEP. Página Web: www.softwaresupercep.com.mx

 

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