Tutorial 3

Jueves 12 de septiembre, 4:50 p.m a 6:00 p.m

Auditorio Luis A. Calvo

"Paradigmas de simulación: retos de investigación"

Yony Fernando Ceballos

Universidad de Antioquia (Medellín, Colombia)

 

La simulación suele verse como una herramienta de último recurso. Sin embargo, la potencialidad de esta se ha incrementado significativamente con la aparición de la analítica de datos. Los modelos de simulación suelen generar una gran cantidad de datos, los cuales deben analizarse de una manera ágil y apropiada evitando problemas de interpretación. Esta situación nos lleva a pensar en dos problemas importantes: 1) ¿De qué forma son analizados los resultados de modelos de simulación?, ¿la forma tradicional es aún apropiada, teniendo en cuenta la cantidad de herramientas de análisis de datos existentes? y 2) La posibilidad de analizar eficazmente los resultados, ¿cambia las condiciones de construcción de modelos (no siendo una restricción la capacidad computacional)? Estas preguntas configuran un área de investigación que usualmente no es explorada por los usuarios de la herramienta. La necesidad de tener una alta capacidad de abstracción, habilidades en programación avanzada y el uso de los modelos tradicionales suelen ser barreras comunes para incursionar en investigación pura en simulación. Para lograr avances, es necesario que el investigador conozca las herramientas que están de fondo en la analítica de resultados, en conjunto con la especificación de los paradigmas de simulación.  Por ejemplo, en problemas asociados a procesos de servicios, el definir a los clientes como agentes homogéneos imposibilita la elaboración de modelos híbridos que, al resolver el problema discreto asociado, simultáneamente generen resultados de la percepción de la calidad del servicio, la evolución en el tiempo de esta percepción y cambios asociados al perfil del cliente. Si embargo, la adquisición de información para la elaboración de simulaciones a tal nivel de detalle vuelve a entrar en juego la disponibilidad y la analítica de datos de entrada, nuevamente se configura un área de interés investigativo creciente para investigadores en diferentes áreas.