sábado, 31 de enero de 2009

CASOS PARA DISCUTIR

Caso 1: Reducción de costos. La situación económica obliga a reducir costos. Una reacción inmediata, y casi tradicional, ante el alza de costos y merma de ventas es reducir el personal. Sin embargo, la reducción de personal tiene consecuencias inmediatas (menor monto de la nómina) pero tiene otras consecuencias: alarma y temor entre los empleados (¿Quién será el próximo despedido?), sobrecarga de trabajo (¿Quién hará el trabajo del que se fue?). Estas dos consecuencias afectarán el desempeño de las personas en la elaboración de los bienes o en la prestación de los servicios. Es decir, bajará la calidad, y una vez que los clientes perciban esto (maltrato, devoluciones, errores, productos defectuosos, etc.) dejarán de adquirir nuestros productos. Esta baja de las ventas la detectaremos meses después, justo cuando tengamos dificultades de caja y nos planteemos, nuevamente, una reducción de costos. Difícilmente relacionaremos aquella reducción de personal con el actual problema de flujo de caja.

Caso 2: Ajuste de precios. En un país que depende de bienes importados, su empresa no quedará al margen del impacto de la devaluación de la moneda. ¿Qué hacer? En la medida en que se ajusten los precios, los clientes serán más selectivos, preguntarán más, buscarán más y escogerán a aquel que les presente la mejor relación precio pagado-valor recibido, con lo que la empresa seleccionada podrá reponer inventarios, pagar las cuentas y seguir prestando el servicio en mejores condiciones, lo que le atraerá nuevos clientes. Entonces, a la hora de la devaluación usted debe moverse entre dos objetivos gerenciales contrapuestos: 1) No perder capital. Debe decidir como proteger su negocio para que sobreviva y con seguridad deberá ajustar precios, dentro de los límites legales. Quizás tenga que sacar dinero de su bolsillo para reponer la misma cantidad de mercancía. 2) No perder clientes. En estos momentos los clientes exigirán la mejor combinación de precio-valor, es decir, ¿Cuánto me das por mi dinero?. Se irán con la empresa que lo haga. En una época de ventas difíciles y bajo poder adquisitivo, habrá que hacer algún sacrificio para no perder clientes e incluso, aprovechar la oportunidad de ganarlos pues habrá empresarios que se preocupen solamente de no perder capital y descuidarán a sus clientes.

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Ningún modelo es mejor que las hipótesis que encierra.

sábado, 24 de enero de 2009

Grupo de Trabajo: Para Resolver

Resolver este Planteamiento a este Juego de Produccion


Enviar por correo la respuesta antes del viernes.

Enlace a Libro de Simulacion de Sistemas

http://www.isa.cie.uva.es/~felipe/docencia/so4inf/tema1.pdf

DEFINICION SEGUN DIVERSOS AUTORES

Desgraciadamente, no existe acuerdo respecto a una definición precisa de la palabra simulación, la propuesta por C. West Churchman es estrictamente formal:

" X simula a Y" sí y solo sí:

    1. X e Y son sistemas formales.
    2. Y se considera como sistema real
    3. X se toma como una aproximación del sistema real
    4. Las reglas de validez en x no están exentas de error.




      1. La definición de Shubik es la definición típica entre las más populares:

      Simulación de un sistema (o un organismo) es la operación de un modelo (simulador), el cual es una representación del sistema. Este modelo puede sujetarse a manipulaciones que serían imposibles de realizar, demasiado costosas o imprácticas.

      La operación de un modelo puede estudiarse y con ello, inferirse las propiedades concernientes al comportamiento del sistema o subsistema real.

      Roger  Schroeder planteaba:

      La simulación es una técnica que puede utilizarse para resolver una amplia gama de modelos. Su aplicación es tan amplia que se ha dicho: "Cuando todo falle, utilice simulación".

      La simulación es, esencialmente, una técnica que enseña a construir el modelo de una situación real aunada a la realización de experimentos con el modelo.Definición bastante amplia, que puede comprender situaciones aparentemente no relacionadas entre sí, como los simuladores de vuelo, juegos militares, juegos de gerencia, modelos físicos de ríos, modelos econométricos, etc., desde la perspectiva de la ingeniería, nos interesa una definición más restringida, solamente a experimentos con modelos lógicos o matemáticos, pero además no nos interesan aquellos experimentos con elementos de  microeconomía, que ocurren bajo condiciones dadas de equilibrio estático y producen soluciones completamente determinísticas.


      En consecuencia, bajo estas restricciones, la definición que plantea Thomas Naylor es bastante adecuada:

      Simulación, es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital, las cuales requieren ciertos tipos de modelos lógicos y matemáticos, que describen el comportamiento de un negocio o un sistema económico (o algún componente de ellos) en períodos extensos de tiempo real.


    Que es Simulacion

    INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN.

     

    El verbo simular cada vez toma mayor auge en diversas disciplinas científicas, para describir el viejo arte de la construcción de modelos. Aun cuando esta palabra se aplica a diversas formas de construcción de modelos, tales como: Los de la escultura y pintura del Renacimiento; Los modelos a escala de aviones; Los modelos en computadora de los procesos cognoscitivos, e incluso en las ciencias físicas y en las del comportamiento.

    Su empleo moderno se remonta hacia fines de 1940, cuando Von Neumann y Ulam acuñaron el término "ANÁLISIS DE MONTE CARLO" para aplicarlo a una técnica matemática que usaban entonces en la resolución de ciertos problemas de protección nuclear que eran, o demasiado costosos para resolverse experimentalmente o de enorme complejidad para un tratamiento analítico. 

     

    El análisis de Monte Carlo involucraba la solución de un problema matemático, no probabilístico mediante la simulación de un proceso estocástico, cuyos momentos o distribuciones de probabilidad satisfacen las relaciones matemáticas del problema no probabilístico.

                            

     

     

    Con la llegada de computadoras de gran velocidad, la simulación tomó otro significado aún, al surgir la posibilidad de experimentar con modelos matemáticos (que describen algún sistema de interés) en la computadora. 

    Por vez primera, los sociólogos al igual que los físicos encontraron que podrían realizar experimentos controlados de laboratorio.

    Al simular en computadoras, surgieron innumerables aplicaciones y con ello, un número mayor de problemas teóricos y prácticos.

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    Bienvenido al Blog de Simulacion de Sistemas, este blog esta hecho para los estudiantes de esta asignatura y compartir las ideas como objetivo de la misma

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