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Boletín de Dinámica de Sistemas

Gestión de una piscifactoría

Basado en un modelo de simulación con Vensim

Daniel Alejandro Almau Trenard
danielalmau@hotmail.com

El presente modelo tiene por objetivo, mostrar una propuesta del rendimiento operativo de la piscifactoría del IUJO Guanarito - Venezuela, para cultivo de peces de agua dulce con fines educativos, comunitarios, experimentales y comerciales; durante un período de tiempo, que va desde el 2005 hasta el 2025.

MODELO DE SIMULACION DE UNA PISCIFACTORÍA

Este se divide en tres etapas, la primera es la ETAPA VERDE , donde se encuentra representada toda la parte técnica del cultivo, con los diferentes momentos que la identifican, como lo son: el Área de cultivo, las Densidades por especies a cultivar, los Alevines por especies , la Siembra, la Mortalidad y la Cosecha.

La segunda, es la ETAPA AZUL, que constituyen las ganancias obtenidas del proceso de cultivo y los indicativos económicos para la evaluación de rentabilidad de la piscifactoría, está representada por los siguientes componentes: el Consumo Interno, las Cosechas para la venta por especies cultivadas la Producción de especies cultivadas y total, el Factor Precio (FP) por especies cultivadas , el Valor Presente Neto (V.P.N), el Índice Beneficio Costo (i B/C) y el Ingreso Neto.

La tercera y última es la ETAPA ROJA, la cual identifica los gastos que se generan para la conformación y funcionamiento de la piscifactoría, esta contiene los siguientes elementos: el Factor Inflación (FI), los Gasto de Producción para 1 Cosecha al año, la Construcción de Instalaciones Etapa 1 y 2, los Costos por alevines y totales.

MODELO DE SIMULACION DE UNA PISCIFACTORÍA

Todas las variables de las distintas etapas pueden ser manejadas, para así poder obtener el comportamiento del rendimiento de la piscifactoría en diversas circunstancias que se le presenten y que incidiesen en su operatividad, generando una respuesta oportuna para su ajuste en la mejora de su funcionamiento. Esto le da a la Piscifactoría una característica de renovación y permanencia en el transcurso del tiempo.

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.

    (*) Puede solicitar información más detallada de este trabajo al autor


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    CONGRESOS DE LA SDS

  • 1993 Cancun, Mexico
  • 1994 Stirling, Scotland
  • 1995 Tokyo, Japan
  • 1996 Cambridge, MA, USA
  • 1997 Istanbul, Turkey
  • 1998 Quebec City,Canada
  • 1999 Wellington, New Zealand
  • 2000 Bergen, Norway
  • 2001 Atlanta, Georgia, USA
  • 2002 Palermo, Italy
  • 2003 New York City, USA
  • 2004 Oxford, England
  • 2005 Boston, MA, USA
  • 2006 Nijmegen, The Netherlands
  • 2007 Boston, MA, USA
  • 2008 Athens, Greece
  • 2009 Albuquerque, USA
  • 2010 Seoul, Korea
  • 2011 Washington, DC, USA
  • 2012 St. Gallen, Switzerland
  • 2013 Cambridge, MA, USA
  • 2014 The Delf, Netherlands
  • 2015 Cambridge, MA, USA
  • 2016 The Delf, Netherlands
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