José Antonio Mozqueda Gasca 6 “A”

Paso 5: Análisis de la salida

Análisis de salida: se ocupa de hacer inferencias sobre el sistema actual basado en el resultado de la simulación. Al llevar a cabo experimentos de simulación, la precaución extrema debe ser utilizada cuando se interpretan los resultados de la simulación. Dado que los resultados de un experimento de simulación son aleatorios (dada la naturaleza probabilística de las entradas), una medición precisa de la estadística.

Gente que hace la simulación en el mundo académico son a menudo acusados de trabajar con suposiciones artificiales y a menudo excesivamente simplificadas, sin embargo son extremadamente cuidadosos en asegurar la significación estadística de los resultados del modelo. Los profesionales de la simulación en la industria Por otra parte son generalmente cuidadosos para obtener datos de modelo válidos, sólo para ignorar los problemas estadísticos asociados a salidas de la simulación. El mantenimiento de un equilibrio adecuado entre el establecimiento de la validación de modelos y establecer la significación estadística de simulación de salida es una parte importante para lograr resultados útiles.

“El beneficio más valioso de la simulación es el comprender mejor “, no necesariamente para encontrar respuestas absolutas o correctas. Con esto en mente uno debe tener cuidado con acercarse demasiado a la precisión de salida de la simulación. Con más de 60 Años combinados con la experiencia en hacer modelos de simulación, Conway, Maxwell y Worona (1986) advierten que adjuntar una estadística Importante para la salida de la simulación puede crear una ilusión de que los resultados de salida son más o menos significativos lo que realmente no es así. Hacen hincapié en la práctica de una lectura intuitiva de los resultados de simulación. Su guía es "Si no se puede ver con el ojo desnudo olvídalo”.

El objetivo de la realización de experimentos no es sólo para averiguar qué tan bien funciona un sistema en particular, pero espero que genere conocimiento suficiente para que seas capaz de mejorar otros sistemas. Desafortunadamente rara vez se identifican salidas de la simulación a causa de los problemas, pero sólo se reporta el comportamiento sistemático del problema. Actividades de cuello de botella por ejemplo, se identifican generalmente por mirar para ubicaciones o colas que están casi siempre llenas, por lo que se introduce en uno o más lugares que a veces están vacíos, el Detector de la fuente del cuello de botella es a veces un poco más complicado que la identificación del propio cuello de botella. Los cuellos de botella pueden ser causados por los tiempos de operaciones excesivas, retrasos prolongados debido a la falta de disponibilidad de recursos, o a una cantidad excesiva de tiempo de inactividad. La capacidad para sacar conclusiones correctas de los resultados es esencial para hacer mejoras en el sistema.