Fundamentos de Sistemas, Procesos y Modelado Computacional

Sistemas y Procesos

Proceso: Conjunto de actividades que crean una salida o resultado a partir de una o más entradas o insumos.

Sistema: Un conjunto de elementos interconectados utilizados para realizar el proceso. Incluye subprocesos, pero también los recursos y controles necesarios para llevar a cabo estas actividades.

• En el diseño de procesos, nos enfocamos en el QUÉ se ejecuta.
• En el diseño del sistema, el énfasis está en los detalles del CÓMO, DÓNDE y CUÁNDO.

Propiedades de los sistemas

• Sinergia: Con los componentes y su interrelación se consigue más de lo que en principio resultaría de la simple suma de los componentes.
• Entropía: Refleja el grado de desorden del sistema. Se puede reducir ingresando información al sistema.
• Equilibrio homeostático: Equilibrio dinámico que mantiene los valores dentro de un rango establecido.
• Sistemas continuos: Las variables de estado del sistema evolucionan de modo continuo a lo largo del tiempo.
• Sistemas discretos: Las variables de estado del sistema cambian en un cierto instante o secuencia de instantes y permanecen constantes el resto del tiempo.

Modelos

Un modelo es una abstracción o simplificación del sistema, utilizada como una aproximación de este. Permite probar un amplio rango de ideas.

Tipos de modelos

• Físico (icónico): Posee características físicas reales.
• Lógico/Matemático: Utiliza variables cuantitativas, relaciones lógicas, suposiciones, aproximaciones y robustez.

Estudio científico de sistemas

Para estudiar científicamente un sistema del mundo real, se establecen supuestos sobre su funcionamiento. Estos supuestos, que por lo general toman la forma de relaciones matemáticas o lógicas, constituyen un modelo usado para comprender el comportamiento del sistema.

En simulación, se usa un computador para evaluar un modelo numéricamente y recolectar datos con el propósito de estimar las características deseadas.

¿Qué hacer?

Si el modelo es lo suficientemente simple, se utilizan las matemáticas tradicionales (teoría de colas, ecuaciones diferenciales, programación lineal o no lineal) para obtener respuestas. Un método será bueno si logra obtener resultados lo más exactos posible al modelo.

Muchos sistemas complejos requieren modelos complejos por problemas de validez; en estos casos, se requiere simulación.

Equilibrio entre abstracción y realismo

Se deben comprender tres aspectos íntimamente relacionados:

• Exactitud de los resultados: Considera los aspectos cualitativos de los elementos del modelo y la calidad de los resultados.
• Relevancia de los elementos: Seleccionar variables representativas de la actividad del sistema por el impacto que manifiestan en sus estados. Determina el grado de abstracción y la exactitud del procesamiento.
• Desagregación de elementos (subsistemas): Aumento de la descripción del modelo mediante el fraccionamiento de un elemento en varios subelementos constitutivos. Su efecto puede ser el aumento o pérdida de precisión, de acuerdo con la relevancia de la disgregación.

¿Cuál modelo elegir?

Para estudiar un sistema a través de Modelos, se puede:

Prototipo Fiel:  Experimentar con el  Sistema mismo: Tiene que Existir o ser desarrollable, puede ser improbable por: Factores económicos (caro),  Factores Tecnológicos (complejo), Factores Materiales (destruimos el Prototipo).

Puedo hacer una Réplica. Pero puede ser difícil por: Factores económicos (caro), Tecnológicos (complejo o desconozco su interior),  Materiales (no existen o no los tengo).