La dinámica de sistemas es un método de modelado altamente abstracto. Ignora los detalles sutiles de un sistema, como las propiedades individuales de personas, productos o eventos, y produce una representación general de un sistema complejo. Estos modelos abstractos de simulación pueden utilizarse para el modelado y simulación estratégica a largo plazo. Por ejemplo, una red telefónica que planea una campaña de marketing puede simular y analizar el éxito de nuevas ideas de planes de datos sin necesidad de modelar interacciones individuales con los clientes.
En nuestro white paper Modelado de Simulación Multimétodo para Aplicaciones Empresariales, investigamos tres enfoques principales de modelado de simulación: dinámica de sistemas, modelado basado en agentes y modelado de eventos discretos, y construimos un ejemplo de modelo multimétodo para ilustrar las ventajas de combinar diferentes métodos. Lea el white paper y descubra por qué los modelos híbridos siempre son una mejor opción.
Se encuentran relaciones complejas en todas las áreas de negocios, estudios y esfuerzos. Comprender esto mediante la dinámica de sistemas ha demostrado ser muy eficaz. El efecto del cambio puede entenderse y las posibilidades pueden probarse y analizarse cuantitativamente.
En los negocios, existen muchas dependencias, por ejemplo, la moral de los empleados que afecta la productividad o el efecto de la publicidad en la percepción de la marca. Existe causa y efecto, y frecuentemente hay un retraso temporal que sólo es visible después de una observación prolongada. Aquí es donde las herramientas de modelado de dinámica de sistemas ofrecen una ventaja.
Dependencias, como la publicidad y la percepción de la marca, se representan frecuentemente como ciclos llamados ciclos de retroalimentación. Por ejemplo, cuanto más dinero invierte en marketing, mayores son sus ingresos y, por lo tanto, más dinero puede invertir en marketing. El ciclo de retroalimentación es un concepto básico de la dinámica de sistemas.
La descripción de ciclos de retroalimentación y la modelación del mundo real en sistemas dinámicos se realiza utilizando depósitos (por ejemplo, materiales, conocimiento, personas, dinero), flujos entre depósitos e información para determinar los flujos. El Sistema Dinámico no considera eventos aislados y adopta una visión agregada, con enfoque en políticas.
Al modelar con dinámica de sistemas:
Modelos con agregados, no con objetos individuales.
Use dependencias globales y proporcione datos cuantitativos para ellas.
Las dependencias son no lineales en el mundo real y necesitan ser modeladas con un software de simulación de dinámica de sistemas, que es mucho más poderoso que las hojas de cálculo. Matemáticamente, un modelo de simulación dinámica representa un sistema de ecuaciones diferenciales que se resuelven numéricamente en un motor de simulación
AnyLogic soporta el diseño y la simulación de estructuras de retroalimentación, como diagramas de depósitos y flujos, y variables matriciales (subíndices), de una manera familiar para la mayoría de los modeladores de dinámica de sistemas.
La dinámica de sistemas está soportada por diversas herramientas bastante similares. ¿Por qué elegir AnyLogic?
AnyLogic ofrece inherentemente todos los beneficios del enfoque orientado a objetos para la modelación de sistemas dinámicos. Los modelos complejos pueden definirse de forma jerárquica, con objetos que exponen únicamente variables de interfaz como entradas y salidas.
Además, un patrón de sistemas dinámicos frecuentemente encontrado puede guardarse como un objeto de biblioteca y reutilizarse en un modelo de simulación o en diferentes modelos.
Los usuarios de AnyLogic también se benefician de ventajas como la exportación de modelos, la ejecución de modelos en la nube, animación sofisticada e interoperabilidad con otras herramientas de software.
AnyLogic es la única herramienta que permite la combinación de componentes de modelos de dinámica de sistemas con aquellos desarrollados utilizando métodos basados en agentes y eventos discretos. Esto se puede hacer de diversas maneras. Por ejemplo, el mercado consumidor puede modelarse utilizando dinámica de sistemas y la cadena de suministro con la aproximación basada en agentes. Combinándolos, el mercado consumidor impulsa la cadena de suministro.
En otro ejemplo, la población de una ciudad puede modelarse como agentes individuales, y la infraestructura económica o subyacente con dinámica de sistemas.
Las interfaces y retroalimentaciones entre modelos de dinámica de sistemas, basados en agentes y de eventos discretos son muy fáciles de manejar en AnyLogic.
