Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Vensim.

Boletín de Dinámica de Sistemas

Gestión de Residuos Urbanos

Basado en un modelo de simulación con Vensim


Ernesto Alonso Lagarda Leyva
Ma. Guadalupe Paz Acosta Quintana

En el desarrollo de este proyecto se planteó como objetivo desarrollar un modelo que represente el comportamiento dinámico del sistema de recolección de basura por medio de metodologías de análisis para sistemas Suaves y Duros (Checkland y Forrester), en el cual se muestren escenarios bajo diferentes condiciones que ayuden al tomador de decisiones de servicios públicos.

El proyecto se apoya en dos metodologías: la metodología de DS y la aplicación de cuatro estadios de la SSM, la riqueza de modelo dinámico precisamente se da porque en la fase de conceptualización se aplican los cuatro primeros estadios el primero de ellos analiza la situación problemática no estructurada (el clima organizacional); seguido de la situación problemática estructurada (agrupación de los síntomas o anomalías rescatadas del estadio anterior, con la finalidad de relacionarlos a una problemática general, que se supone, es la causa de todas esas anomalías del sistema); el tercer estadio es la determinación raíz de sistemas pertinentes (Para cada uno de los sistemas pertinentes se llevó a cabo la identificación del CATWOA C: Consumidores o Clientes del sistema. Estos son las víctimas o beneficiarios de la transformación. A: Actores. Aquellos que harían la transformación. T: Transformación. La conversión de entrada en salida. W: Weltanschauung. La visión del mundo que hace a esta T significativa en contexto. O: Poseedor o Dueño: Aquellos que podrían detener T, el tomador de decisiones.).

Una vez identificados todos los elementos del CATWOA, se procede a declarar la definición raíz, que es la conjunción de estos elementos en una frase; finalmente el cuarto estadio es la confección y verificación de modelos conceptuales; es precisamente de este cuarto estadio de donde se desprende el desarrollo del diagrama causal fortalecido por todo un proceso de conceptualización del sistema tal como lo propone la fase inicial de la DS y la más importante en el desarrollo de la modelación de sistemas complejos; con el desarrollo de las hipótesis dinámicas (tendencias de comportamiento de las variables a partir de la relación compleja que se da entre ellas); se llega a la etapa de formulación en la que se construye el modelo formal (Diagrama de Forrester) y el desarrollo de las ecuaciones matemáticas; finalmente se simula el modelo con el software Vensim Ple plus para comprobar las hipótesis dinámicas y se contrasta con la realidad para su validación, el proceso de análisis de sensibilidad del sistema bajo estudio consistió en tomar las variables "críticas" del sistema, es decir las variables más sensibles, y darles diferentes valores, por debajo y por encima del valor actual o real, viendo así el comportamiento del modelo bajo diferentes escenarios "optimistas" y "pesimistas".

Tomando como base la corrida del modelo se muestran los resultados de la simulación contra la realidad. Las fuentes de información de donde se obtuvieron los datos reales (Población, viviendas, nuevas rutas generadas, nacimientos, muertes, generación de ruta entrada de basura). Como se puede observar en la tabla de resultados, los datos reales y los simulados son bastante cercanos y en algunos casos el margen de error es casi nulo. Esto significa que el modelo arroja resultados coherentes, y que se comporta de acuerdo al sistema real.

Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.

Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.

Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:

  • Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
  • Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
  • Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
  • Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.

    Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.


    Ernesto Alonso Lagarda Leyva elagarda@itson.mx
    Ma. Guadalupe Paz Acosta Quintana mpacosta@itson.mx

    (*) Si lo desea puede solicitar información más detallada de este trabajo al autor del texto


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