UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICAS, TECNOLOGÍA E INGENIERÍA

PROGRAMA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS

301126 – DINÁMICA DE SISTEMAS

ELIÉCER PINEDA BALLESTEROS

(Director Nacional)

BUCARAMANGA

Julio de 2011

ASPECTOS DE PROPIEDAD INTELECTUAL Y VERSIONAMIENTO El presente módulo fue diseñado y escrito en el año 2011 por el Ing. Eliécer Pineda Ballesteros, docente auxiliar de la UNAD, y ubicado en el CEAD de Bucaramanga. El profesor Pineda es Ingeniero de Sistemas y Economista, Especialista en Docencia Universitaria, y Magíster en Informática; se ha desempeñado como tutor de la UNAD desde el año 2004 hasta la fecha y ha sido catedrático de la Universidad Industrial de Santander y de la Universidad Pontificia Bolivariana, entre otras. Este módulo se desarrolla como primera versión, acorde a las necesidades propias del modelo pedagógico centrado en el aprendizaje autónomo promovido por la UNAD.

INTRODUCCIÓN

El módulo de Dinámica de Sistemas se ofrece a la comunidad unadista como una posibilidad de acceder al modelado estructural mediante una forma didáctica asumiendo elementos de orden pedagógico que posibilitan el aprendizaje sobre el supuesto de que quien asume este curso lo hace de manera libre y que a su vez lo motiva una genuina necesidad por aprender. La Dinámica de Sistemas fue creada a mediados de los años 50 como respuesta a una serie de problemas relacionados con la incapacidad del hombre para dar cuenta del comportamiento de fenómenos de cierta complejidad. Su creador fue Jay W. Forrester (1958), profesor del MIT, ingeniero electrónico, creador además de la memoria RAM. El curso proveerá a los estudiantes de los útiles necesarios para abordar procesos serios de modelado de fenómenos de diversa naturaleza que los habilita para la toma de decisiones con un nivel menor de incertidumbre. Adicional a lo anterior no sólo se desarrollarán en los estudiantes competencias para el modelado sino que también se promoverán en ellos habilidades útiles para su futuro desempeño profesional puesto que, según los profesores Michael J. Radzicki y Barbara Karanian (2002), al estudiarse la dinámica de sistemas las personas (Traducción Libre):

Pueden ver la naturaleza genérica de los flujos y niveles y las estructuras de realimentación.

Se les provee de una herramienta interdisciplinaria que puede ser utilizada para resolver sistemas dinámicos que fueron vistos por ellos como estáticos, en el colegio.

Desarrollan habilidades para resolver e integrar problemas multidisciplinarios.

Aprenden vía procesos experimentales desarrollando competencias esenciales.

Aprenden mediante procesos de aprendizaje centrado en el aprendiz.

Se les provee de una herramienta para estudiar la interacción entre tecnología y sociedad.

Teniendo como guía lo antes expuesto, el módulo de Dinámica de Sistemas se diseñó teniendo en cuenta tres partes. La primera de ellas se concentrará en la conceptualización sobre el pensamiento de sistemas, el modelado estructural y los diagramas de influencias; la segunda parte dará los lineamientos necesarios para abordar la elaboración de los diagramas de Forrester, la representación de no linealidades y el tratamiento de los retardos de material y de información y la tercera parte se dedicará a mostrar como el modelado y simulación de fenómenos son apropiados para abordar el proceso de toma de decisiones a partir de modelos previamente validados y probados.

Se espera que el estudio de este módulo sea suficientemente provechoso y para ello se sugiere una lectura consciente de cada una de las lecciones que lo componen.

ÍNDICE DE CONTENIDO

INTRODUCCIÓN .................................................................................................... 3 ÍNDICE DE CONTENIDO ........................................................................................ 5 UNIDAD 1 CONCEPTUALIZACIÓN SOBRE SISTEMAS Y MODELOS ............... 11 CAPÍTULO 1: LA IDEA DE SISTEMA ................................................................... 12

Introducción ....................................................................................................... 12 Lección 1: Máquinas, Sistemas y Modelos ........................................................ 12

Máquinas ........................................................................................................ 12 Las máquinas simples .................................................................................... 13

Sistemas ........................................................................................................ 14

Orígenes y perspectivas del pensamiento sistémico ..................................... 14

La teoría General de Sistemas ....................................................................... 15 Sistemas Abiertos y Cerrados ........................................................................ 16 Modelos .......................................................................................................... 18

Lección 2: La Cibernética .................................................................................. 19

Los campos de aplicación de la cibernética ................................................... 20 Lección 3: El Concepto de Sistema ................................................................... 22

Lección 4: El Pensamiento de Sistemas ............................................................ 24 Lección 5: Perspectivas del Pensamiento de Sistemas ..................................... 27

CAPÍTULO 2: EL MODELADO .............................................................................. 29

Introducción .................................................................................................... 29

Lección 1: La Dinámica del Ser al Existir ........................................................... 30 Lección 2: La idea de Modelo ............................................................................ 33

Modelo y modelado ........................................................................................ 33 Lección 3: Modelo: para Representar o para ser Representado ....................... 34 Lección 4: Modelado Según su Uso .................................................................. 36

Modelado Para El Aprendizaje ....................................................................... 36 Modelado Para La Explicación ....................................................................... 37

Modelado Para La Intervención ..................................................................... 38 Lección 5: Modelado Según su Proceso ........................................................... 40

Modelado De Réplica ..................................................................................... 40

Modelado De Reconstrucción ........................................................................ 41 Modelado De Construcción ............................................................................ 42

CAPÍTULO 3: DIAGRAMAS DE INFLUENCIAS ................................................... 44

Introducción ....................................................................................................... 44 Lección 1: Causalidad vs Correlación ................................................................ 45 Lección 2: Modo de Referencia y la Hipótesis Dinámica ................................... 47

Hipótesis dinámica ......................................................................................... 47 Modo de referencia ........................................................................................ 48

Lección 3: Elementos de los Diagramas de Influencias ..................................... 50 La estructura del sistema ............................................................................... 50

Los diagramas de influencias ......................................................................... 51

Recomendaciones para construir diagramas de influencias .......................... 53

Errores comunes en la realización de diagramas de influencias .................... 53 Lección 4: Los Ciclos de Realimentación .......................................................... 55

Ciclo de realimentación positiva ..................................................................... 55 Ejemplo de ciclo de realimentación positivo ................................................... 55 Ciclo de realimentación negativa ................................................................... 56

Ejemplo de ciclo de realimentación negativo ................................................. 56 Ciclos de realimentación acoplados ............................................................... 57 El crecimiento sigmoidal ................................................................................. 57

Lección 5: Los retardos ..................................................................................... 59 ACTIVIDADES DE AUTOEVALUACIÓN DE LA UNIDAD UNO ........................ 60

FUENTES DOCUMENTALES DE LA UNIDAD UNO ........................................ 62

UNIDAD 2: DIAGRAMAS DE FORRESTER ......................................................... 64 CAPÍTULO 4: ELEMENTOS DE LOS DIAGRAMAS DE FORRESTER ................ 65

Introducción ....................................................................................................... 65

Lección 1: La Noción de Razón de Cambio y Acumulación............................... 66 Nociones acerca del cambio .......................................................................... 66 El cambio cualitativo ...................................................................................... 66

Cambio cuantitativo ........................................................................................ 66 La razón de cambio ........................................................................................ 67

Lección 2: Diagramas de Forrester .................................................................... 68 Los elementos del diagrama de Forrester ...................................................... 69

Lección 3: Los Niveles y los flujos ..................................................................... 72 Construcción del diagrama de Forrester ........................................................ 72 Algunas recomendaciones para reconocer los niveles y los flujos ................. 73

Ejemplos de niveles: ...................................................................................... 74 Flujos asociados a los niveles ........................................................................ 74

Lección 4: Las variables Auxiliares, los Multiplicadores y las No Linealidades . 76 Variables auxiliares ........................................................................................ 76 No linealidades ............................................................................................... 77

Los Multiplicadores ........................................................................................ 77 Lección 5: Caracterización de los Retardos....................................................... 79

Retardos de material. ..................................................................................... 80 Retardo de información .................................................................................. 81

CAPÍTULO 5: ELABORACIÓN DE DIAGRAMAS DE FORRRESTER .................. 84

Introducción ....................................................................................................... 84 Lección 1: Leyendo el Diagrama de Influencias ................................................ 85

Del ser al existir de la dinámica conejo-zorro ................................................. 85

El diagrama de influencias del modelo presa predador ................................. 86 Lección 2: Definiendo los Niveles ...................................................................... 88

Manos a la obra. ............................................................................................ 88

Lección 3: Identificando los Flujos ..................................................................... 90

Lección 4: Usando las variables auxiliares ........................................................ 93

Lección 5: Usando los retardos y tablas ............................................................ 95 CAPÍTULO 6: SIMULACIÓN ............................................................................... 100

Introducción ..................................................................................................... 100 Lección 1: Escenarios de Simulación .............................................................. 101

Algunas características del diseño de escenarios: ....................................... 102 Escenarios y pronósticos ........................................................................... 103 Los escenarios y la toma de decisiones ....................................................... 103 Cómo construir o Simular escenarios........................................................... 103 Etapas .......................................................................................................... 103

Lección 2: Análisis de Sensibilidad .................................................................. 106

El análisis de sensibilidad permite: .............................................................. 106

Limitaciones del Análisis de Sensibilidad ..................................................... 106 Lección 3: Validación de Modelos ................................................................... 110

Introducción a la validación de modelos....................................................... 110 El proceso de validación de un modelo ........................................................... 111

Fases en la validación de un modelo ........................................................... 112 Lección 4: Pruebas de modelos en la práctica ................................................ 114

Prueba de límites del modelo ....................................................................... 114 Pruebas de evaluación de la estructura ....................................................... 114 Evaluación de parámetros ............................................................................ 115

Pruebas de condiciones extremas ............................................................... 115 Pruebas de reproducción de comportamiento .............................................. 115

Lección 5: Experimentación Simulada ............................................................. 116 Aprendizaje organizacional "natural" ............................................................ 116

Mundos virtuales para el aprendizaje organizacional "artificial" ................... 117 Incrementando la eficiencia del aprendizaje organizacional ........................ 117

FUENTES DOCUMENTALES DE LA UNIDAD DOS ...................................... 121

UNIDAD 3: TOMA DE DECISIONES APOYADA CON SIMULACIÓN ................ 122 CAPÍTULO 7: TOMA DE DECISIONES .............................................................. 123

Introducción ..................................................................................................... 123 Lección 1: Introducción a la Toma de Decisiones ............................................ 124

Decisiones en situación de certeza .............................................................. 124 Decisiones en situación de incertidumbre .................................................... 124

Decisiones en situación de riesgo ................................................................ 125 Lección 2: La empresa como sistema ............................................................. 126 Lección 3: Modelo en prosa de caso de estudio .............................................. 128 Lección 4: Modelo del caso ............................................................................. 130

Diagrama de influencias ............................................................................... 130

Diagrama de Forrester ................................................................................. 131 Ecuaciones del modelo ................................................................................ 132

Lección 5: Simulaciones y toma de decisiones ................................................ 134

Diseño de escenario .................................................................................... 134

Experimentación Simulada. .......................................................................... 134

CAPÍTULO 8: CASO DE ESTUDIO .................................................................... 137

Introducción ..................................................................................................... 137 Lección 1: Los sistemas agroindustriales ........................................................ 138 Lección 2: Visión sistémica de las cadenas productivas ................................. 140

Bases conceptuales ......................................................................................... 140 Lección 3: Descripción de la Cadena Productiva del Tabaco .......................... 142 Lección 4: El diagrama de influencias y diagrama de Forrester de la cadena productiva del tabaco ....................................................................................... 144 Lección 5: Experimentación simulada, la cadena productiva del tabaco. ........ 147

CAPÍTULO 9: PERSPECTIVAS DE USO DE LA DINÁMICA DE SISTEMAS .... 150

Introducción ..................................................................................................... 150 Lección 1: Modelado en Ingeniería de Petróleos ............................................. 151

Producción De Pozos Petroleros ................................................................. 151 Pensamiento Sistémico y Dinámica de sistemas ......................................... 152

Lección 2: Modelado en Economía .................................................................. 153 El Aprendizaje De La Economía .................................................................. 153

Micromundos De Experimentación Como Alternativa Para El Aprendizaje De Teorías Económicas .................................................................................... 153

Lección 3: Modelado en la Salud ..................................................................... 155

¿Cómo la dinámica de sistemas y los sistemas expertos pueden contribuir en la solución del problema? ............................................................................. 155

Lección 4: Modelado en Pedagogía ................................................................ 156 La simulación y su relación con la pedagogía. ............................................. 156

Lección 5: Modelado en Educación Básica ..................................................... 159 La Participación Ciudadana como una Competencia Ciudadana ................ 159

LISTADO DE GRÁFICOS Y FIGURAS Figura 1 Representación De La Metáfora Deleuziana. 14 Figura 2 Remolino De Agua. 26 Figura 3 Ilustración De La Peste En La Biblia De Toggenburg . 30 Figura 4 El Triángulo De La Significación 31 Figura 5 Modelo Del Circuito Rlc. 34 Figura 6 Modelo Y Pintor De George Owen Wynne Apperley. 34 Figura 7 Modelo Y Realidad. 35 Figura 8 Modelado Para El Aprendizaje. 37 Figura 9 Modelado Para La Explicación. 38 Figura 10 Modelado Para La Intervención 39 Figura 11 Modelado De Réplica 40 Figura 12 Modelado De Reconstrucción. 42 Figura 13 Modelado De Construcción. 43 Figura 14 Modo De Referencia 49 Figura 15 Llenado Del Vaso. 50 Figura 16 Variables En El Proceso De Llenado Del Vaso. 50 Figura 17 Estructura Del Sistema. 51 Figura 18 Diagrama De Influencias 52 Figura 19 Estructura Y Comportamiento Ciclo De Realimentación Positivo 55 Figura 20 Estructura Y Comportamiento Ciclo De Realimentación Positivo 55 Figura 21 Estructura Y Comportamiento Ciclo De Realimentación Negativo 56 Figura 22 Ciclo De Realimentación Negativo 56 Figura 23 Ciclos Acoplados 57 Figura 24 Comportamiento Ciclo Acoplado 57 Figura 25 Crecimiento En S 58 Figura 26 Retardos 59 Figura 27 Flujo De Monedas Que Llena La Alcancía 67 Figura 28 Símil Hidrodinámico 68 Figura 29 Elementos Del Diagrama De Forrester En Distintos Software 71 Figura 30 Diagrama De Forrester 72 Figura 31 Diagrama De Forrester 73 Figura 32 Diagrama De Forrester 73 Figura 33 Relación Entre Nivel Y Flujo 74 Figura 34 Diagrama De Forrester 74 Figura 35 Diagrama De Forrester 74 Figura 36 Diagrama De Forrester 75 Figura 37 Diagrama De Forrester 75 Figura 38 Diagrama De Forrester Del Símil Hidrodinámico 76 Figura 39 No Linealidad 77 Figura 40 Multiplicador 78 Figura 41 Retardo En Las Ventas Consecuencia Del Precio 79 Figura 42 Ilustración De Un Retardo 79 Figura 43 Retardo De Orden Uno De Material 80 Figura 44 Retardo De Orden Uno De Información 82 Figura 45 Retardo De Orden Uno De Información 83

Figura 46 Modelo Presa Predador 85 Figura 47 Diagramas De Influencias Presa Predador 86 Figura 48 Nivel Y Flujos Asociados A Los Conejos 90 Figura 49 Modelo Presa - Predador 91 Figura 50 Modelo Presa – Predador Con Variables Auxiliares 94 Figura 51 Modelo Presa Predador Con Retardo 95 Figura 52 Multiplicador 96 Figura 53 Modelo Presa Predador Con Retardo Y Multiplicador 97 Figura 54 Análisis De Sensibilidad 107 Figura 55 Análisis De Sensibilidad 107 Figura 56 Análisis De Sensibilidad 108 Figura 57 Resultado Del Análisis De Sensibilidad Escenario 1 108 Figura 58 Resultado Del Análisis De Sensibilidad Escenario 2 109 Figura 59 Proceso De Modelado Según Sterman 110 Figura 60 Proceso De Validación De Un Modelo 113 Figura 61 Tabla Pronóstico De Ventas 128 Figura 62 Diagrama De Influencias Del Caso De Estudio 130 Figura 63 Diagrama De Forrester Del Caso De Estudio 131 Figura 64 Escenario De Simulación 134 Figura 65 Datos De La Simulación Experimentada 135 Figura 66 Resultados De La Simulación Experimenta 136 Figura 67 Sistema Agropecuario 139 Figura 68 Cadena Productiva Cadena De Textiles-Confecciones 141 Figura 69 Cadena Productiva Del Tabaco 142 Figura 70 Diagrama De Influencias De La Cadena Productiva Del Tabaco 144 Figura 71 La Población Y La Demanda De Tabaco 145 Figura 72 La Siembra De Tabaco 145 Figura 73 Diagrama De Forrester Del Primer Prototipo De La Cadena Productiva

Del Tabaco 146

UNIDAD 3: TOMA DE DECISIONES APOYADA CON SIMULACIÓN

Nombre de la Unidad Toma de decisiones apoyada con Simulación

Introducción La toma de decisiones es una de las principales tareas de los administradores de las organizaciones. Una de las principales dificultades radica en el manejo de la incertidumbre. El modelado ofrece una estrategia que reduce en parte la incertidumbre conduciendo a una buena toma de decisiones.

Justificación En tanto que una acertada toma de decisiones conduce al éxito en la gerencia de organizaciones, es claro que este capítulo cobra capital importancia.

Intencionalidades Formativas

Que se desarrolle la habilidad para la toma acertada de decisiones.

Denominación de capítulos

Capítulo 7: Toma De Decisiones Capítulo 8: Caso de Estudio Capítulo 9: Perspectivas De Uso De La Dinámica De Sistemas

CAPÍTULO 7: TOMA DE DECISIONES

Introducción

Una decisión es una elección consciente y racional, orientada a conseguir un objetivo, que se realiza entre diversas posibilidades de actuación o escenarios. Antes de tomar una decisión se debe calcular mediante simulación cuál será el resultado de escoger una alternativa. En función de las consecuencias previsibles para cada alternativa, que pueden ser generadas a partir de la simulación, se tomará una decisión. En este orden de ideas, los elementos que constituyen la estructura de la decisión son: los objetivos de quién decide y las restricciones para conseguirlos (modelado y simulación); las alternativas posibles y potenciales (los escenarios de simulación y el análisis de sensibilidad); las consecuencias de cada alternativa (los resultados de simular los escenarios); el escenario en el que se toma la decisión y las preferencias de quien decide. Es importante saber que las decisiones se presentan en todos los niveles de la sociedad, sean de mayor o menor incidencia; pero estas implican una acción que conlleva a un determinado fin u objetivo propuesto. Es de gran utilidad conocer que procesos se deben aplicar y abarcar para tomar decisiones efectivas. Es por ello que en este trabajo se realiza una investigación basada en autores y textos que se refieren a la toma de decisiones y su utilización como una herramienta de uso cotidiano en el estudio de las organizaciones y la administración. Para lograr una efectiva toma de decisiones se requiere de una selección racional, para lo que primero se debe aclarar el objetivo que se quiere alcanzar; eso sí, se deben tener en cuenta varias alternativas, evaluando cada una de sus ventajas, limitaciones y adoptando la que se considere más apropiada para conseguir el objetivo propuesto.

Lección 1: Introducción a la Toma de Decisiones32

En la acción de tomar decisiones está inmersa la una situación de incertidumbre ya que no hay nada que garantice que las condiciones en las que se tome la decisión sigan siendo las mismas, dado que se está en un medio en el que lo único constante es el cambio. Tomar una decisión es el primer paso para elegir un plan de acción; es por esto que el trabajo central consiste en decidir: qué hacer, cómo delegar su realización a quienes se considere más capacitados para ello, cómo justificar para qué debe hacerse, cuándo debe hacerse y así lograr la optimización. Existen diversas situaciones en las que se deben tomar decisiones; en lo que sigue asumiremos como contexto, una empresa en la que puede darse tres tipos de situaciones: las de certeza, incertidumbre y riesgo. Se explicará brevemente cada una de ellas, en los siguientes apartes.

Decisiones en situación de certeza

Una situación de certeza es aquella en la que un sujeto tiene información completa sobre una situación determinada, sobre cómo evolucionará y conoce el resultado de su decisión. Ejemplo: decisiones sobre compras cuando se conoce la demanda, de distribución de personal cuando se conoce el coste por persona y operación, etc. La toma de decisiones en un marco de certeza no implica dificultad alguna, más allá de las relacionadas con la gestión empresarial.

Decisiones en situación de incertidumbre

Una situación de incertidumbre es aquella en la que un sujeto toma la decisión sin conocer toda la información y por ello existen varios resultados para cada estrategia. Pueden ser decisiones no competitivas y competitivas. Las decisiones no competitivas son aquellas en las que nadie se opone a la estrategia del sujeto que decide. Por ejemplo: vendedores de periódicos (se quiere conocer la cantidad a adquirir de acuerdo con las ventas). Para decidir existen una serie de criterios de elección:

Maximin, pesimista o Wald

Maximax, optimista o Hurwicz

Coeficiente de optimismo-pesimismo

Razón suficiente o Laplace

Mínimax, coste de oportunidad o Savage

El criterio maximin supone maximizar el resultado mínimo, es decir el decisor quiere asegurarse la elección mejor en caso que se dé la situación más

32

Lección soportada en el texto de toma de decisiones disponible en línea en: http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4010014/html/descargar.html

desfavorable. Es pesimista. Es útil en situaciones muy inciertas, si quieren evitarse riesgos o si existe conflicto. El criterio maximax consiste en maximizar el máximo; escoger el resultado máximo entre los mejores de cada alternativa. El decisor es optimista. El criterio del coeficiente de optimismo-pesimismo se sitúa entre los dos anteriores. Se parte de un grado de optimismo y de pesimismo relacionados del siguiente modo: Coeficiente de optimismo = p; coeficiente de pesimismo = (1-p) = q; donde p + q = 1 y 0 < p < 1. Dentro de la misma alternativa o estrategia se considera el resultado mayor de cada alternativa como p mientras que el resultado menor será q. Se escoge el mayor tras ponderar los resultados esperados por los coeficientes de optimismo y pesimismo. El criterio del principio de razón suficiente espera que todas las situaciones de futuro tengan la misma probabilidad de suceder. Ante esta situación se elige el resultado medio más elevado. El criterio minimax plantea elegir en función de lo que se dejará de ganar. Por tanto, en primer lugar debe calcularse el máximo coste de oportunidad de cualquier opción y, en segundo lugar, elegir el menor de ellos. Las decisiones competitivas son aquellas en que por ejemplo una empresa se enfrenta a un oponente que conoce sus estrategias y que escogerá aquella que más le perjudique, por ejemplo: los duopolios (coca-cola y pepsi-cola) y los oligopolios (fabricantes de coches). Estas decisiones se estudian en la teoría de juegos. Esta teoría considera que en la toma de decisiones intervienen pocos individuos, con información diferente y, generalmente incompleta, sobre los resultados de las decisiones. Pueden darse dos situaciones genéricas:

Conflicto puro en donde las ganancias de un “jugador” son pérdidas para el otro (juego bipersonal de suma cero).

Conflicto mixto y de cooperación en donde los que deciden pueden llegar a acuerdos o colaborar para mejorar sus resultados aunque ambos se arriesgarán en el juego. Se denomina juego cooperativo o de suma no cero.

Decisiones en situación de riesgo

En este tipo de situaciones se conoce la probabilidad de que ocurra cada situación. Se trata de analizar beneficios y pérdidas ponderados por las probabilidades de que sucedan.

Lección 2: La empresa como sistema

En la empresa, quienes la gestionan deben tomar decisiones estratégicas que afectarán en el mediano y largo plazo a la organización. Si se quiere dar cuenta del desempeño de los distintos subsistemas, en cuanto al cumplimiento de los objetivos que se le asignaron, es que se elaboran informes que exteriorizan la evolución de las principales variables involucradas. Este “control de la gestión” permite analizar comportamientos no deseados y realizar las correcciones necesarias para el cumplimiento de los objetivos fijados, es decir, tomar decisiones. Se dinamiza de esta manera proceso de realimentación en donde el sistema incorpora el conocimiento de los resultados alcanzados durante un período anterior, permitiéndole re-acomodar su comportamiento en el período siguiente. Un mecanismo como el antes descrito hace perentorio que las unidades de tiempo consumidas por dicho proceso de realimentación sean las menores posibles, es decir, se requiere la información de retorno muy rápido para poder realizar cambios en forma inmediata ante la presencia de comportamientos no deseados. De lo antes expuesto resulta evidente que los controles de gestión, no solo son necesarios sino que son imprescindibles, pues éstos se refieren a hechos ocurridos, describen el pasado, la historia de la organización, lo que permitiría encausarla. Es posible que en una organización se tenga por costumbre que siempre que ocurre un determinado comportamiento no deseado, visible en una variable del sistema, se deba tomar una decisión para intentar corregir su evolución, pero puede ser que los efectos de tal decisión, que podrán ser evaluados recién después que transcurran algunas unidades de tiempo desde su ejecución, los controles de gestión podrían mostrar, que a pesar de las medidas tomadas, se da un mayor deterioro de la variable que se quiso reencauzar, es decir, se tendría un comportamiento contra-intuitivo. Una situación como la anteriormente descrita, puede indicar que los controles de gestión, que se usan tradicionalmente para evaluar los efectos de una decisión, teniendo como estrategia esperar a que el sistema reaccione y que transcurra algún tiempo para percatarse de si tal decisión fue o no correcta, no parece ser lo más apropiado. Surge entonces la cuestión acerca de la suficiencia de los “controles de gestión” en cuanto a herramienta sustentadora de decisiones que mantengan el comportamiento del sistema en sintonía con un plan estratégico. Parece ser que los órganos decisorios tienen que recurrir al procedimiento de “prueba y error”, es decir, implementar una decisión, controlar sus efectos y corregir; hecho que no resulta ser del todo deseable pues puede salir muy costoso.

Resulta pues muy alentador el hecho de poder contar con una herramienta que permitiese corroborar hipótesis, comprobar los efectos de las decisiones antes de que éstas sean implementadas. Una herramienta que contestase la pregunta : ¿qué pasaría si….?, bueno a estas alturas el lector deberá estar pensando en el modelado y simulación. La empresa como sistema social: A estas alturas resulta incontrovertible que la empresa sea una sistema social, puesto que se trata de uno de los ámbitos naturales de actuación del profesional en cualquier área del conocimiento. Los profesionales trabajan con personas, comunicaciones, expectativas, conflictos, valores. Además, la empresa conforma un sistema, o sea que se trata de una red de interrelaciones que se producen en su interior, y que dado el particular comportamiento e interacción producido por sus elementos componentes es posible de ser distinguida del entorno. El hecho de que el ámbito de actuación sea un “sistema” y que dicho sistema sea “social” caracteriza de manera determinante su análisis.

Lección 3: Modelo en prosa de caso de estudio

Con el propósito de mostrar la manera en que un modelo puede ser usado para la toma de decisiones, por ejemplo, en una empresa, podría tomarse en consideración un caso de estudio cuyo propósito sea el de introducir al lector en la aplicación práctica de los conceptos de dinámica de sistemas para el desarrollo de una acertada toma de decisiones en las organizaciones. Desarrollo del caso: El caso que se revisará en esta sección está orientado a analizar si la política de una empresa, cuyas características se detallarán luego, resulta correcta para mantener una situación de Caja y de Existencias equilibradas en un período de al menos 6 ejercicios o periodos de tiempo regulares. Se entenderá por “situación equilibrada” simplemente aquella en la que el inventario no estará vacío en ningún momento para atender las ventas de un período y que la situación financiera no será de común deficitaria. La empresa en cuestión comercializa un producto que a su vez ésta adquiere en el mercado. Las ventas son estimadas de acuerdo a un pronóstico, cuyos datos concretos se encuentran en la tabla denominada Pronóstico de Ventas. El cobro de los montos vendidos se realiza, el 50% al momento de hacer la venta y el 50% restante se cobra a los 30 días de hecha la venta.

figura 61 Tabla pronóstico de ventas

Las unidades vendidas se reponen, es decir, se vuelven a comprar, existiendo en esta operación una demora de tres períodos o intervalos de tiempo para su concreción. Los pagos son al contado. La política de compras determina que se comprará todo lo necesario para la reposición mientras exista saldo de caja suficiente; de lo contrario se comprará lo que el saldo permita, con un mínimo de $

1.250, es decir, se comprará el máximo entre el saldo de caja y 1.250. En cada período se deben afrontar costos fijos por $ 6.000. Aquí se propone un primer escenario de simulación y se da como el punto de partida:

saldo inicial de caja de $ 50.000

existencia actual de unidades para la venta: 10.000

precio de costo por unidad: $ 7

precio de venta por unidad: $10 La resolución de este caso busca demostrar la incapacidad de los modelos mentales para dar cuenta de situaciones complejas, y muestra además cómo la falta de una perspectiva sistémica, que contemple interrelaciones como realimentación de información en el transcurso del tiempo, puede llevar al tomador de decisiones a conclusiones equivocadas.

Lección 4: Modelo del caso

Diagrama de influencias

El gráfico que se muestra a continuación expresa las interrelaciones del sistema mediante el denominado “diagrama de influencias”, de tal forma que le permite “comprender” las relaciones y sus sentidos.

figura 62 Diagrama de influencias del caso de estudio

Del gráfico vale la pena destacar el ciclo de realimentación negativo que se establece entre compras, egresos y caja. Esto significa que será una estructura importante en la manera en que se comportará el modelo y tratará de mantenerlo en equilibrio. No se reconocen más ciclos de realimentación pero se indican las variables del sistema, sus relaciones y el sentido de las mismas. Del diagrama de influencias se puede deducir que tanto el inventario como la caja serán niveles, pues la caja se aumenta con los ingresos y disminuye con los egresos, de igual manera el inventario se incrementa con las compras, pero disminuye con las ventas. Las variables que directamente afectan los niveles son flujos. Note señor lector que tanto los ingresos como los egresos se miden en pesos, las unidades del nivel caja. De otra parte las compras y ventas se miden en unidades almacenadas, que son las unidades del inventario. En la siguiente lección se ilustra el diagrama de Forrester o de flujos y niveles y seguidamente se mostrarán las ecuaciones del modelo.

Diagrama de Forrester

Revisando el diagrama de influencias, se identificaron los niveles y los flujos. Para la elaboración del modelo y cumplir con los requerimientos o las características del enunciado o modelo en prosa, se acudió a otras variables. Se usó un retardo denominado REPOSICION, para recrear la situación aquella de que se hace un pedido una vez se realiza una venta igual a la venta, pero éste se demora tres meses en llegar. La ecuación de la variable REPOSICION es RETARDO(VENTAS, 3, 3, VENTAS), es decir, un retardo de orden 3 y tiempo de ajuste 3. La variable PRONOSTICO_VENTA se representó mediante una variable exógena con ecuación = INTLINEAL(0,0,6,1000,1300,2500,2250,2000,2100,2200,1850, 1500,1589,1678,1767,1856,1944,2033,2122,2211,2300,2167,2033,1900), según la figura 61.

figura 63 Diagrama de Forrester del caso de estudio

Dado que el pago se recibe en dos contados, se usó la variable valor anterior para operacionalizar esta situación, mediante la variable VENTA_ANTERIOR, que guarda por una unidad de tiempo la cantidad vendida.

Se utilizó una variable auxiliar POSIBLE_COMPRAR para calcular los productos que se podrían comprar sobre la restricción de los 1250 pesos, la cantidad de dinero y el costo por unidad. Su ecuación es (CAJA-COSTO_FIJO-MINIMO_CAJA)/COSTO_UNITARIO. Los demás son parámetros que consideran los valores del escenario.

Ecuaciones del modelo

Nombre = CAJA :Nivel_ Definición = 50000 Descripción = Cantidad de dinero disponible en la caja. u: pesos Nombre = COMPRAS :Flujo_ Definición = IF(POSIBLE_COMPRAR>2500,MIN(REPOSICON,POSIBLE_COMPRAR),0) Descripción = Nombre = COSTO_FIJO :Parametro_ Definición = 6200 Descripción = Costos operativos o fijos. u: pesos. Nombre = COSTO_UNITARIO :Parametro_ Definición = 7 Descripción = Precio por unidad. u: pesos Nombre = EGRESOS :Flujo_ Definición = IF(CAJA>(COSTO_FIJO+(COMPRAS*COSTO_UNITARIO)),COSTO_FIJO+(COMPRAS*COSTO_UNITARIO),CAJA) Descripción = Salida de dinaeo. u: pesos/periodo Nombre = INGRESOS :Flujo_ Definición = PRECIO_VENTA*(VENTAS/2+VENTA_ANTERIOR/2) Descripción = Nombre = INVENTARIO :Nivel_ Definición = 10000 Descripción = Inventario. u: unidad Nombre = MINIMO_CAJA :Parametro_

Definición = 1250 Descripción = Nombre = POSIBLE_COMPRAR :Auxiliar_ Definición = (CAJA-COSTO_FIJO-MINIMO_CAJA)/COSTO_UNITARIO Descripción = Nombre = PRECIO_VENTA :Parametro_ Definición = 10 Descripción = Pecio de venta. u: pesos Nombre = PRONOSTICO_VENTA :Exogena_ Definición = INTLINEAL(0,0,6,1000,1300,2500,2250,2000,2100,2200,1850,1500,1589,1678,1767,1856,1944,2033,2122,2211,2300,2167,2033,1900) Descripción = Nombre = REPOSICON :Retardo_ Definición = RETARDO(VENTAS, 3, 3, VENTAS) Descripción = Nombre = VENTAS :Flujo_ Definición = IF(INVENTARIO>0,IF(INVENTARIO>PRONOSTICO_VENTA,PRONOSTICO_VENTA,INVENTARIO),0) Descripción = Nombre = VENTA_ANTERIOR :Anterior_ Definición = 0 Descripción =

Lección 5: Simulaciones y toma de decisiones

Esta lección muestra el diseño de un escenario, el análisis de sensibilidad y la toma de decisiones a partir de la experimentación simulada.

Diseño de escenario

Puede ser de interés para el dueño de la empresa averiguar qué efecto tiene sobre los inventarios y sobre la caja el hecho de que gradualmente los costos fijos varíen. Para ello se propone analizar cuál sería el comportamiento de los inventarios y la caja si se incrementa sistemáticamente en 50 unidades los costos fijos. Para ello se debe diseñar un escenario en el que se cambia los valores asociados al parámetro, costos fijos, y luego se debe observar que sucede tanto con los inventarios como con la caja. Se propone el siguiente escenario, teniendo en consideración el interés que se ha manifestado.

figura 64 Escenario de simulación

Nótese que en el escenario se tiene los valores iniciales de los niveles Inventario y Caja, los cuáles están Ceteris Paribus con respecto de los costos fijos que variaran en 50 unidades para cada experimento.

Experimentación Simulada.

Se recuerda al señor lector que la experimentación simulada es un proceso "diseñado" que debe de cierta manera superar algunas de las ineficiencias de su contraparte "natural", es decir, la organización y de este modo permite hacer más eficiente el aprendizaje en la organización y la consecuente toma de decisiones con un menor nivel de incertidumbre.

Para realizar la experimentación simulada es preciso acudir a una herramienta informática que ayude con esa tarea. Una de estas herramientas es Evolucion 4.1, hay muchas más en el mercado, en este caso se está usando la herramienta antes señalada por ser de uso libre para propósitos académicos y por ser una obra de la ingeniería de sistemas colombiana. A partir del escenario se procede a hacer un análisis de sensibilidad por escenarios para observar que sucede.

figura 65 Datos de la Simulación Experimentada

Si se observa en la figura 65, se encuentra allí que se debe seleccionar “nuevo análisis de sensibilidad con variación de parámetros”, ver círculo rojo de la parte superior de la figura. Luego se da clic en “definir trayectorias” y aparece la ventana de diálogo que está señalada con cuadros verdes. La elipse muestra el parámetro que se va a variar, es este caso es el parámetro “costo fijo”, nótese que se escoge una variación de 50 y que se observará su efecto sobre el nivel inventario, la que corresponde al campo, “variable seleccionada”. Finalmente se escoge el número de iteraciones, es decir, cuantos cambios se hará en el parámetro, en este caso se cambiará tres veces y habrá cuatro simulaciones. Veamos.

figura 66 Resultados de la Simulación Experimenta

De la gráfica es posible resaltar que si los costos fijos son 6200 o 6250 no hay mucha diferencia en el comportamiento del inventario. Ahora, cuando el costo fijo pasa de 6300 a 6350 se nota una reacción del sistema en el sentido de llegar a niveles de inventario igual a 0. Esto es naturalmente contraproducente para los intereses de la organización, porque la función principal del negocio es la venta del producto. En este caso, la gerencia de la empresa debería tomar decisiones que no afecten los costos fijos, pues si lo hace correría con el peligro de desestabilizar el sistema, tal como lo permite inducir la gráfica de color verde.

CAPÍTULO 8: CASO DE ESTUDIO

Introducción

Desde principios del siglo pasado, distintas ciencias llegaron a la conclusión de que era necesario estudiar como una totalidad tanto los fenómenos naturales como los sociales debido básicamente a su complejidad y dinamicidad la cual se debe a los entramados de relaciones internas y la relación de éstas con el medio. En tiempos anteriores al surgimiento de este paradigma, la preocupación de las ciencias se había centrado en una concepción reduccionista de los fenómenos estudiados. Ludwing von Bertalanffy, publicó, en 1968, el libro Teoría General de Sistemas, considerado como la génesis del enfoque sistémico. Este enfoque generó un amplio interés. La ecología fue de las primeras que lo incorporó masivamente, para explicar fenómenos dinámicos como, por ejemplo, la competencia entre especies animales y vegetales y las interrelaciones entre factores físico-químicos y biológicos en lagos, ríos y otros tipos de sistemas ecológicos. El enfoque fue incorporado a las ciencias y tecnologías aplicadas al desarrollo de la computación, al punto de llegar a generar una nueva disciplina denominada la Ingeniería de Sistemas. Es en la década de los 60´s y 70´s, que el enfoque ganó incrementalmente partidarios entre las ciencias silvo-agropecuarias, desarrollándose en Asia las primeras aplicaciones realmente importantes. De allí se ha extendido a todo el mundo, destacándose su uso en África, Europa, y en el continente americano. Varios de los centros de investigación más importantes a nivel mundial, han adoptado esta metodología. En Colombia se conocen los trabajos de Absalón Machado33, de la Universidad Nacional, sobre todo en torno a los sistemas de producción agroalimentarios, quien es, de los economistas latinoamericanos, uno de los pioneros en la incorporación de la TGS en sus planteamientos teóricos. Este capítulo muestra como la dinámica de sistemas, cuyo padre es el pensamiento sistémico, aporta para el entendimiento y la gestión de los sistemas agro-industriales y dentro de ellos, específicamente la cadena productiva del tabaco.

33

Absalón Machado C. y Jorge Torres O, El sistema agroalimentario. una visión integral de la cuestión agraria en América Latina, 1. ed. 1987, CEGA, Siglo Veintiuno Editores, Bogotá , D.E., Colombia.

Lección 1: Los sistemas agroindustriales

Muchos de los fenómenos que cotidianamente son percibidos se ajustan a la idea de que “el todo es más que la suma de las partes”. Así, por ejemplo, una limonada, tiene características como el sabor que no se encuentran en ninguna de las partes de ese refresco; básicamente porque los componentes se relacionan entre sí, dando origen a características emergentes no explicables por la mera suma algebraica de los componentes, es decir, no se obtiene la sensación de haber tomado limonada si por ejemplo alguien consume una taza de azúcar, luego dos cucharadas de jugo de limón y finalmente dos vasos de agua helada, o en cualquiera de sus seis posibles combinaciones. Hay numerosos ejemplos en los que se evidencia como el entramado de relaciones entre los componentes del sistema determinan comportamientos a veces inesperados, verbigracia, se sabe que una intervención, como represar un río o invadir un país vecino con propósitos antiterroristas, puede dar origen a una 'reacción en cadena' que terminará afectando en el primer caso a una enorme cantidad de especies animales y vegetales, etc., y en el segundo caso a la población de un país entero, por las medidas de reacción del país ofendido. Que una acción pueda llegar a tener tan amplias consecuencias, indica que en esa zona hay numerosos fenómenos y componentes que se encuentran muy vinculados entre sí, a veces a través de reacciones que no se alcanzan a percibir. Esto es síntoma de estar frente a un fenómeno que puede ser percibido como si fuera un sistema. Para los propósitos de este módulo se acepta que un sistema es básicamente una buena idea que permite ver los fenómenos como un conjunto de elementos en interacción mutua y que tienen un fin o propósito común (diagrama de influencias); en el que se identifican propiedades como sinergia, recursividad, organización y jerarquía, básicamente. Considerando lo expuesto anteriormente puede definirse el sistema de producción como un sistema de actividades humanas que un grupo (por ejemplo, la familia campesina) organiza, dirige y realiza, de acuerdo a sus objetivos, cultura y recursos, utilizando prácticas en respuesta al medio ambiente físico. Por tanto para conocer un sistema de producción, se debe partir de la observación de sus elementos constitutivos, las actividades allí realizadas, los medios y recursos con que cuenta, las cantidades y características de las personas que en él viven o trabajan, las propiedades del suelo o clima, etc. Ver la figura 67. Ahora bien, como una de las características principales de todo fenómeno concebido como sistema es la organización y aceptándose que además se tienen relaciones entre los elementos, se debería entender las propiedades o proporciones en que estos componentes están presentes; el rol o función que cada uno cumple y las interacciones que suceden entre los componentes. Por ejemplo, ¿cómo se distribuye la mano de obra entre los diferentes rubros y actividades del predio?; ¿cómo se distribuyen los ingresos entre consumo,

producción y ahorro?; ¿cómo la producción de un rubro contribuye a la generación de productos para el autoconsumo y para la venta?, etc.

figura 67 Sistema Agropecuario34

Para completar la descripción del sistema de producción ha de ser necesario dar cuenta de la complejidad dinámica del sistema de producción, es decir, ser capaces de describir su comportamiento a través del tiempo. Por ejemplo, poder dar respuesta a este tipo de preguntas. ¿Cómo se distribuye la mano de obra a través del año?; ¿Cuáles son los meses de mayor actividad y cuáles los de mayor escasez? Pareciera que la descripción de un sistema de producción demanda ingentes esfuerzos intelectuales, pero no lo es tanto. El modelado y simulación de dichos sistemas permitirán ganar en comprensión del mismo, en ese sentido es en que se propone el uso del modelado y simulación en este escrito.

34

Adaptado de http://scielo.sld.cu/img/revistas/pyf/v31n4/f0105408.gif

Lección 2: Visión sistémica de las cadenas productivas

Esta parte del texto se dedica a hacer una exposición del concepto de cadena productiva desde diferentes perspectivas pero buscando básicamente aterrizar en una perspectiva sistémica de las mismas. Se toma como punto de referencia artículos que irán siendo referenciados a medida que sea preciso hacerlo.

Bases conceptuales

Según rastreo bibliográfico realizado por Isaza (2005) es posible encontrar en dos autores importantes como Hirschman y Porter gran parte de los elementos teórico-conceptuales que dan posibilidad de existencia al concepto actual de cadena productiva. El primero de ellos en su trabajo sobre el desarrollo económico explica que el éxito en la generación de riqueza en las organizaciones se debía especialmente a la existencia de “encadenamientos” de cooperación, fenómeno presente principalmente en las economías industrializadas del primer mundo. Un tiempo después, Porter advierte que la articulación eficiente de las empresas alrededor de una “cadena de valor” que va desde los proveedores de materias primas e insumos y que termina con los servicios al cliente, son los elementos que dan cuenta de la generación de ventajas competitivas y por tanto de una mayor generación de riqueza. Es en la década de los noventas en que estos conceptos articulados a las nociones de desarrollo regional originan la noción de cadena productiva en Latinoamérica. En este orden de ideas es que Isaza (2005) propone ubicar el origen del concepto de cadena productiva en la escuela de la planeación estratégica. Según esta escuela, la competitividad de una empresa se explica no solo a partir de sus características internas a nivel organizacional o micro, sino que también está determinada por factores externos asociados a su entorno. En tal sentido, las relaciones con proveedores, el Estado, los clientes y los distribuidores, entre otros, generan estímulos y permiten sinergias que facilitan la creación de ventajas competitivas. En consecuencia la cadena productiva puede definirse como “un conjunto de eslabones vinculados entre sí por relaciones de tipo proveedor-cliente-proveedor. Vista en su conjunto, una cadena productiva comprende desde los bienes primarios, su transformación en bienes intermedios, otros bienes intermedios originados en una cadena productiva diferente, hasta los bienes finales”. Para Isaza (2005) la cadena productiva puede ser caracterizada como un conjunto de unidades económicas integradas alrededor de la producción de un bien o servicio y que van desde los productores de materias primas hasta el consumidor final. Resumiendo lo dicho, es factible afirmar que las cadenas productivas se subdividen en eslabones, los cuales comprenden conjuntos de unidades económicas con funciones específicas dentro del proceso productivo. Según el documento del DNP citado previamente, un ejemplo de cadena productiva lo constituye la Cadena de Textiles-confecciones que incluye desde la producción de

algodón, su procesamiento, la fabricación de hilados y tejidos, y por último la confección de prendas de vestir que representan el eslabón final de la cadena. Cada una de las etapas de transformación del producto puede ser vista como un eslabón en la cadena productiva y en cada uno de éstos se expresan los determinantes del desempeño de toda la cadena. Se invita al lector para que revise la figura 68.

figura 68 Cadena productiva Cadena de Textiles-confecciones35

De la figura 68 es claro que aparecen allí los elementos identificados en la definición propuesta por el DNP, pero no se identifican elementos importantes como la información y el dinero que fluye en ambos sentidos y que cierran los ciclos de realimentación que es en gran parte lo que determina que una cadena productiva puede ser vista y estudiada como si ésta fuera un sistema. Lo antes expuesto es coherente con los planteamientos de Hirschman, citados por Isaza (2005), relacionados específicamente con la idea de la presencia de encadenamientos hacia adelante y hacia atrás. Los encadenamientos hacia atrás están representados por las decisiones de inversión y cooperación orientadas a fortalecer la producción de materias primas y bienes de capital necesarios para la elaboración de productos terminados y los encadenamientos hacia adelante promueven, por parte de los empresarios, la creación y diversificación de nuevos mercados para la comercialización de los productos existentes.

35

Tomado y adaptado de: http://www.agroancash.gob.pe/public/dpa/temas/pag_05.html

Lección 3: Descripción de la Cadena Productiva del Tabaco

Para la descripción de la cadena productiva del tabaco se toma en cuenta la presentación que de la misma se hace en el texto del Departamento Nacional de Planeación (DNP). En dicho documento se indica que la cadena productiva del tabaco comprende desde el cultivo de la hoja de tabaco hasta la fabricación de cigarrillos y otros productos como los aromas y esencias de tabaco. Como en el resto del mundo, en Colombia esta actividad se caracteriza por un alto nivel de concentración y además un nivel de integración vertical importante. Dos empresas dominan el mercado de cigarrillos que se estima en 20 mil millones de unidades al año. Se trata de Coltabaco, considerado líder del mercado, y Protabaco. Estas empresas controlan la actividad desde la extracción primaria de la hoja hasta la fabricación de los cigarrillos.

figura 69 Cadena productiva del tabaco36

El proceso productivo para la obtención de los cigarrillos se puede describir en tres etapas: producción primaria, primera industrialización y obtención de los cigarrillos. La producción primaria de la hoja de tabaco se realiza principalmente en regiones tropicales, con climas cálidos y húmedos (18 a 28°C), y comprende los siguientes pasos: • Preparación del suelo, siembra, transplante y desflore, desbrote, cosecha, primer curado y preclasificación en fardos de 20 a 50 kgs. • El primer curado tiene por objeto preservar las hojas de tabaco al generar, vía calor, condiciones organolépticas adecuadas para conservar la calidad potencial de la hoja.

36

Tomado de “Tabaco”, material del DNP, disponible en línea en: http://www.dnp.gov.co/PortalWeb/Portals/0/archivos/documentos/DDE/Tabaco.pdf

Este proceso consiste en secar las hojas naturalmente (por exposición al sol o suspendiendo la cosecha en lugares muy aireados) o de manera artificial, en cámaras por las cuales circula aire caliente. El tabaco que recibe este tratamiento se denomina Virginia. En figura 5, esta etapa corresponde al eslabón de hoja de tabaco. En la primera etapa de industrialización, se limpia la hoja, se reclasifica, se despalilla o desnerva (proceso que consiste en separar el palo o nervadura de la hoja) y por último se vuelve a secar. El secado es un proceso crítico para la calidad del tabaco. En el diagrama del proceso productivo se identifica esta etapa de producción como el eslabón de hoja de tabaco desvenada y preparada. En la segunda parte de la industrialización del tabaco, se utilizan los procesos de humidificación en caliente, a temperaturas decrecientes; torrefacción del tabaco y en algunos casos des-nicotización. Una vez se estabiliza la temperatura el producto se somete a aromatización. Del proceso de aromatización, quedan algunos subproductos como el rapé, los extractos y las esencias, cuya comercialización es marginal.

Lección 4: El diagrama de influencias y diagrama de Forrester de la cadena productiva del tabaco

Como se ha visto en lecciones previas, el diagrama de influencias considera, para este caso, los elementos constituyentes de la cadena que se han descrito en la anterior lección.

figura 70 Diagrama de influencias de la Cadena productiva del tabaco37

Este diagrama inicia con la siembra del tabaco, ver figura 70, la cual luego de un tiempo se convertirá en tabaco o más exactamente plantas de tabaco. A medida que aumenta la cantidad de plantas de tabaco, aumenta la producción de hojas de tabaco y en consecuencia la recolección también aumentará. Una vez se recolecta el tabaco, éste se somete a un proceso de secado y de ahí va al procesamiento para producir picadura, o pasa al proceso de aromatización para luego convertir la hoja de tabaco en cigarrillos o puros. Tanto la picadura, como los puros y cigarrillos son vendidos, esta venta se compara con la demanda y generará la demanda insatisfecha que a su vez generará una nueva siembra. Este es el ciclo completo del tabaco, en él aparece como agente dinamizador la población y sobre todo la dinámica de ésta, pues si la población aumenta, aumentará también la demanda y por tanto habrá un efecto sobre la demanda insatisfecha, aquí se acopla al ciclo de producción, el efecto poblacional. Lo que sigue es el diseño del diagrama de Forrester, para lo cual es útil preguntarse cuál de las variables se acumulan a través del tiempo y acto seguido, que otras variables son las responsables de dicho cambio. El diagrama de influencias es la principal guía en este caso.

37

Tomado de “Tabaco”, material del DNP, disponible en línea en: http://www.dnp.gov.co/PortalWeb/Portals/0/archivos/documentos/DDE/Tabaco.pdf

Ante la pregunta de qué cosas se acumulan, puede responderse que lo hacen: la población, las plantas de tabaco, el tabaco en proceso de secado, la picadura, el tabaco aromatizado y tanto los cigarrillos como los puros. Al responder que causa dichas acumulaciones se encuentra que lo que incrementa la población es, de forma general, un incremento de la población y éste a su vez es determinado por la tasa de variación poblacional y la población. Es importante señalar que al tomar como ejemplo la población colombiana la tasa de variación poblacional cambia por lo que se usa una variable exógena para representarla (tvp). La cantidad de población determina a su vez la demanda de tabaco (DmTabaco) que es determinado por el consumo percápita (ConsumoPercapita). Se asume la población fumadora como mayor de 15 años.

figura 71 La población y la demanda de tabaco

La siguiente variable que se acumula están las plantas de tabaco, en este caso se incrementa su número gracias a la siembra y disminuyen gracias a la cosecha.

figura 72 La siembra de tabaco

Naturalmente hay un tiempo de retardo (tct) entre la siembra y la cosecha; para los propósitos de este modelo, se asume un tiempo promedio, pues se sabe que las hojas de la parte inferior de la planta se cosechan primero y las hojas de la parte superior se cosechan de último. Se debe reconocer que la siembra dependerá básicamente de la demanda insatisfecha, es decir, de la relación que hay entre las ventas y la demanda de tabaco en general. Una vez se recolecta el tabaco este se acumula en un proceso de secado, una vez seco el tabaco una parte se almacena para el proceso de picadura y otro pasa al proceso de aromatización, produciendo luego cigarrillos y puros, los cuales al venderse junto a la picadura determina las ventas. Revisar la figura 73.

figura 73 Diagrama de Forrester del primer prototipo de la cadena productiva

del tabaco

Se invita al lector para que haga una lectura del diagrama e identifique allí los flujos que alteran los niveles y así mismo las variables auxiliares, retardos y parámetros que determinan los flujos. Se invita al lector que proponga una estrategia para la validación del anterior modelo teniendo en cuenta la lección 3 del capítulo 6 de este módulo.

Lección 5: Experimentación simulada, la cadena productiva del tabaco.

Se propone al estudiante que asuma tres escenarios que se llamarán: el optimista, el pesimista y el normal en la demanda del tabaco. Luego realice la simulación del modelo y determine las conclusiones a las que se llega luego de este proceso. Las siguientes son las ecuaciones del modelo. Nombre = Aromatizado :Nivel_ Definición = 1260000 Descripción = Nombre = Cigarrillos :Nivel_ Definición = 1000000 Descripción = Nombre = ConsumoPercapita :Exogena_ Definición = INTLINEAL(2,1970,5,2.613,2.7,2.561,2.27,1.884,1.582,1.408) Descripción = Nombre = Cosecha :Flujo_ Definición = min(tct,PlantasTabaco) Descripción = Nombre = DI :Auxiliar_ Definición = IF(VENTAS>DmTabaco,0,DmTabaco-VENTAS) Descripción = Demanda expresada en unidades de cigarrillos Nombre = DmTabaco :Auxiliar_ Definición = (1-PobMenorDe15)*POBLACION*(ConsumoPercapita/12) Descripción = Demanda en Kilos de tabaco Nombre = GramosPorPlanta :Parametro_ Definición = 0.085 Descripción = Gramos por planta Nombre = IP :Flujo_ Definición = POBLACION*(tvp/12) Descripción = Nombre = KiloPorPlanta :Parametro_ Definición = 0.085 Descripción = Nombre = POBLACION :Nivel_ Definición = 21954000 Descripción = Población iniciando 1970 en colombia.

Nombre = Picadura :Nivel_ Definición = 320000 Descripción = Nombre = PlantasTabaco :Nivel_ Definición = 25000000 Descripción = Nombre = PobMenorDe15 :Parametro_ Definición = 0.33 Descripción = Nombre = PorDemCigarrillo :Parametro_ Definición = 0.7 Descripción = Nombre = PorDemPica :Parametro_ Definición = 0.1 Descripción = Nombre = PorDemTabaco :Parametro_ Definición = 0.2 Descripción = Nombre = PorcentajePicadu :Parametro_ Definición = 0.2 Descripción = Nombre = ProcCiga :Parametro_ Definición = 0.8 Descripción = Nombre = Procesamiento :Flujo_ Definición = Secado*PorcentajePicadu Descripción = Nombre = Proceso :Flujo_ Definición = Secado*(1-PorcentajePicadu) Descripción = Nombre = ProdCiga :Flujo_ Definición = Aromatizado*ProcCiga Descripción = Nombre = ProdTab :Flujo_ Definición = Aromatizado*(1-ProcCiga)

Descripción = Nombre = Puros :Nivel_ Definición = 200000 Descripción = Nombre = Secado :Nivel_ Definición = 1600000 Descripción = Nombre = Siembra :Flujo_ Definición = DI/GramosPorPlanta Descripción = Nombre = TabacoparaSecado :Flujo_ Definición = Cosecha*KiloPorPlanta Descripción = Nombre = VENTAS :Auxiliar_ Definición = VentaPicadura+VentaCiga+VentaTaba Descripción = Nombre = VentaCiga :Flujo_ Definición = IF(DmTabaco*PorDemCigarrillo>Cigarrillos,Cigarrillos,DmTabaco*PorDemCigarrillo) Descripción = Nombre = VentaPicadura :Flujo_ Definición = IF(DmTabaco*PorDemPica>Picadura,Picadura,DmTabaco*PorDemPica) Descripción = Nombre = VentaTaba :Flujo_ Definición = IF(DmTabaco*PorDemTabaco>Puros,Puros,DmTabaco*PorDemTabaco) Descripción = Nombre = tct :Retardo_ Definición = RETARDO(Siembra, 3, 2, Siembra) Descripción = Nombre = tvp :Exogena_ Definición = INTSPLINE(2,0,66,0.0276,0.0237,0.0226,0.0210,0.0204,0.017,0.0135,0.0123,0.0118) Descripción =

CAPÍTULO 9: PERSPECTIVAS DE USO DE LA DINÁMICA DE SISTEMAS

Introducción

En este capítulo se presentan algunas opciones para la implementación del modelado dinámico sistémico. Se destaca que hay propuestas que van desde el campo de la salud, pasando por la economía, la pedagogía, la ingeniería etc. Es importante que el lector perciba lo multifacético de la dinámica de sistemas en tanto es capaz de dar cuenta de diversos fenómenos.

Lección 1: Modelado en Ingeniería de Petróleos

En la formación de los ingenieros en Colombia, específicamente en lo que se denomina “el ciclo básico” o los primeros dos años de formación, la gran mayoría de las asignaturas corresponden a exposiciones teóricas de modelos matemáticos que por lo general son realizadas por parte del docente. Posteriormente el estudiante deberá memorizarlos y ganar experticia en su manipulación para entonces hallar soluciones a problemas planteados por el docente. Como resultado de esta actividad quedan dudas si efectivamente el estudiante estaría en capacidad de dar cuenta del fenómeno estudiado o si solo está capacitado para manipular eficazmente tales modelos. Autores del área de dinámica de sistemas plantean ciertas ideas que permiten apoyar la anterior hipótesis, entre ellos Radzicki38 et al (2002) quienes proponen algunos argumentos para que los estudiantes de ingeniería aprendan dinámica de sistemas; estos son:

podrían ver la naturaleza genérica de los flujos y niveles y las estructuras de realimentación.

tendrían una herramienta interdisciplinaria que puede ser usada para hallar soluciones a los sistemas dinámicos que son generalmente percibidos como estáticos.

desarrollarían habilidades para resolver e integrar problemas multidisciplinarios.

Aprenderían, vía procesos experimentales, desarrollando competencias esenciales y procesos de aprendizaje centrado en el aprendiz.

les aportaría una herramienta para estudiar la interacción entre tecnología y sociedad.

Es en este contexto se desarrolló un trabajo con dinámica de sistemas que buscó medir qué tanto influye, en la capacidad de comprender un fenómeno, el que un estudiante trabaje con micromundos realizando experimentos guiados por el docente.

Producción De Pozos Petroleros

En el ámbito de la ingeniería de petróleos y en especial el ingeniero de producción debe desarrollar las competencias que le permitan hacer producir los pozos de aceite y para ello se requiere que comprenda los principios que rigen tanto el movimiento del aceite como el del gas y el agua desde la formación hasta el cabezal del pozo. Según Nind39 (1987), las principales fases que dan cuenta del comportamiento del pozo, son las pérdidas de presión en un flujo vertical bifásico,

38

RADZICKI M et al, Why Every Engineering Student Should Study System Dynamics, en 32nd ASEE/IEEE Frontiers in Education Conference, (2002). IEEE November 6 - 9, 2002, Boston, MA. 39

NIND, T.E.W. , (1987) Fundamentos de producción y mantenimiento de pozos petroleros, México, Limusa.

el comportamiento de la relación gas-aceite y los problemas de bombeo de los pozos profundos que definen los índices de productividad. Así mismo indica que el ingeniero ha de tener las competencias que le permitan hacer uso del arsenal teórico pero con plena conciencia de lo que está haciendo. También hace notar que un pozo productor de aceite o petróleo es solo una parte de un sistema complejo el cual comprende el yacimiento, los pozos mismos y las instalaciones superficiales.

Pensamiento Sistémico y Dinámica de sistemas

El pensamiento sistémico aporta elementos conceptuales que permiten ver el mundo como si éste fuera un sistema. La trampa que debe evitarse a toda costa es la de creer que los sistemas tienen existencia física, debe quedar claro que un sistema es una idea que se percibe al observar conjuntos de partes que están interrelacionadas y que en conjunto tienen un fin o propósito y además dichas partes están regidas por relaciones de jerarquía. De otra parte y emparentada con el pensamiento sistémico emerge en los años cincuenta la dinámica de sistemas, creada por el profesor J. W. Forrester del MIT, como una forma de modelado que permite representar la dinámica propia de un fenómeno a partir de la definición de la estructura que a éste le subyace. En este trabajo la dinámica de sistemas se concibe como una unidad paradigma-lenguaje, pues a medida que se representa un fenómeno se va adquiriendo mayor destreza para identificar los elementos, las relaciones y los bucles de realimentación. Los modelos construidos con dinámica de sistemas utilizan los cinco lenguajes de formalización descritos ampliamente por Andrade40 et al (2001). Del trabajo con los estudiantes de ingeniería de petróleos se concluyó: Un acercamiento al pensamiento dinámico sistémico, como el realizado por los estudiantes de sistemas de producción de pozos petroleros, mejora su habilidad para la comprensión de fenómenos físicos. El uso de micromundos, con modelos de simulación dinámica contribuye para mejorar la percepción de los fenómenos físicos, como la variación de la presión en un pozo petrolero y la declinación de la producción. La descripción de los procesos de aprendizaje de la dinámica de sistemas contribuye para mejora las habilidades dinámico-sistémicas de los estudiantes en la medida que mejora la percepción de las acumulaciones y las razones de cambio. Cuando se parte de la simulación manual, en un proceso de modelado, se obtienen mejores resultados, cuando se está en el proceso de aprender dinámica de sistemas.

40

ANDRADE, H et al. (2001). Pensamiento Sistémico: Diversidad en Búsqueda de Unidad. Primera Edición, Bucaramanga: Ediciones UIS.

Lección 2: Modelado en Economía

El Aprendizaje De La Economía

La falta de conciencia de las dificultades que presenta la ciencia económica aunada a un proceso educativo inadecuado, no promueve en los estudiantes de economía aptitudes que permitan superar la crisis mundial. Un ejemplo de ello se encuentra en la mayoría de facultades de economía del país las cátedras de teoría económica, que deberían ser las bases para la conformación de una visión particular de los procesos económicos, se convierte en una exposición por parte del profesor y el estudiante tiende únicamente a almacenar información, sin procesarla ni relacionarla y sin llegar a construir un modelo mental de lo que recibió. En otros casos, se deja al estudiante la lectura de las obras cumbre de los economistas más importantes y se le solicita que escriba un ensayo; dicho ensayo termina siendo en el mejor de los casos un resumen de la bibliografía consultada, sin relacionar los conceptos leídos ni con la situación actual ni con sus preconceptos. Esta falta de apropiación impide a los estudiantes estudiar con cierta profundidad los problemas y fenómenos económicos del país.

Micromundos De Experimentación Como Alternativa Para El Aprendizaje De Teorías Económicas

En general, el hombre manifiesta reiteradamente la necesidad de realizar representaciones que le permitan explicarse los fenómenos que observa. En este sentido, los economistas no son la excepción, estando llamados a la construcción de representaciones que, por un lado les facilite la explicación de los fenómenos económicos y por otro, les permita formalizar e integrar un cuerpo de conocimiento que agrupe diferentes teorías o cree unas nuevas. Estas representaciones, denominadas modelos, han utilizado la matemática como medio de expresión por excelencia, como se puede observar en la mayoría de las ciencias básicas, como la física y la química, de tal manera que a cada fenómeno (por ejemplo: el movimiento, las reacciones químicas, etc.) se asocia una expresión que permite cuantificarlo y explicarlo. La alternativa de modelamiento económico que más comúnmente se utiliza en la actualidad recibe el nombre de Econometría. Los modelos matemáticos que ofrece la Econometría corresponden a complicados sistemas de ecuaciones, que no ofrecen mayor descripción de la conformación del fenómeno, y cuya solución requiere de un avanzado y riguroso ejercicio matemático y estadístico. Lo anterior hace necesaria la introducción de otro de tipo de herramientas con las que, además de facilitar el proceso de representación matemática y su solución, se obtenga un medio para adquirir un mayor grado de comprensión de la naturaleza de los fenómenos económicos. Como una alternativa frente al enfoque funcional de la Econometría se presenta el enfoque sistémico-estructural, y para desarrollarlo la Dinámica de Sistemas se introduce como un lenguaje Dinámico-Sistémico y estructural que además se constituye en un útil que facilita

el uso de los poderosos recursos de la tecnología de la computación, expresados en la simulación. ¿Pero, cómo introducir la Dinámica de Sistemas en la Economía? Una estrategia es incentivar a la comunidad educativa para la utilización de herramientas informáticas como Micromundos de Experimentación que promuevan el modelamiento y simulación utilizando Dinámica de Sistemas. Estos Micromundos de Experimentación constituyen ambientes en los cuales se pone a disposición del estudiante diferentes niveles de representación del fenómeno, que permiten ir abordando progresivamente mayor complejidad en las descripciones y en los modelos que se realicen. Uno de los objetivos es proveer a los estudiantes de Economía de Laboratorios en los cuales mediante la experimentación y la reflexión constante se induzcan procesos de pensamiento dinámico-sistémicos; todo lo anterior se enmarca en una concepción constructivista del aprendizaje con el profesor como guía y orientador.

Lección 3: Modelado en la Salud

En los países en desarrollo, la mortalidad provocada por las enfermedades cardiovasculares ha aumentado en la última década, causando más muertes que cualquiera de las enfermedades infecciosas41. Esta situación ha generado gran preocupación en los sectores públicos y privados de la salud por la pérdida de años de vida saludables de los pacientes y el aumento en los costos de su tratamiento y rehabilitación. Los eventos coronarios han merecido una consideración especial, debido a la gravedad de las secuelas fisiológicas y psicológicas, de una parte, y los enormes costos que representan para las empresas prestadoras de salud, demostrando la poca efectividad de las políticas de prevención primaria, secundaria y terciaria que utilizan estas empresas para garantizar una balanza favorable en la relación costo beneficio de ambas partes.

¿Cómo la dinámica de sistemas y los sistemas expertos pueden contribuir en la solución del problema?

Para resolver dicho problema podrían plantearse las siguientes cinco fases. Fase 1. Recolección del conocimiento: en esta fase se busca toda la información relacionada con el objeto de estudio (tanto la enfermedad coronaria, como las estrategia de prevención) necesarias para la elaboración del modelo y del sistema experto. Fase 2. Construcción del sistema experto: en esta parte se sigue la metodología de desarrollo de sistemas expertos que consta de las siguientes subfases: Estudio preliminar, Estudio de factibilidad, Desarrollo de prototipos, Desarrollo del sistema, Evaluación final y Mantenimiento. Fase 3. Modelado y simulación de la evolución de la enfermedad cardiovascular; en esta fase se realizará el modelo usando dinámica de sistemas Terminada la fase 3 se tendrá un modelo capaz de recrear la evolución de la enfermedad coronaria a partir de diversos escenarios de simulación. Fase 4. Análisis, diseño e implementación del ambiente informático: Esta fase culminará con la implementación del micro-mundo usando la metodología de diseño Software. Fase 5. Experimentación: Esta fase se procede a evaluar la certeza diagnóstica de la herramienta y supone la puesta en marcha del sistema con pacientes e involucra un seguimiento que no podría ser menor a dos años.

41

WB. Kannel, Contributions of the Framingham Study to the conquest of coronary artery disease. Am J Cardiol. 1988;62:1109-1112.

Lección 4: Modelado en Pedagogía

La simulación y su relación con la pedagogía.

De la relación que se puede establecer entre la simulación y el aprendizaje comienzan a aparecer una serie de cuestionamientos alrededor de lo que el sistema educativo tradicional propone y hace. Al respecto De Zubiría (2006) dice que “la escuela tradicional abandonó el pensamiento y concentró sus esfuerzos en los aprendizajes mecánicos y particulares obtenidos mediante la reiteración de la exposición y la práctica”, esta situación se refleja principalmente en la dificultad que los estudiantes tienen a la hora de realizar acciones como la redacción de un informe y aún más cuando se trata de escribir un ensayo. Una de las principales prácticas de la escuela tradicional consiste en enseñar las ciencias desprendiéndolas de su carácter abstracto y explicativo de la realidad, haciendo que el estudiante pierda la posibilidad de cualificar su representación del mundo y de desarrollar su pensamiento, manteniendo así las representaciones que ha elaborado en su niñez y debilitando por consiguiente su natural tendencia a preguntarse acerca de lo que ve y no comprende. En una experiencia relatada por Marchisio et al (2004) se describe el uso de los simuladores para el aprendizaje de la mecánica cuántica, cronológicamente posterior al estudio de la mecánica clásica. En el texto se sostiene que específicamente pueden destacarse como aspectos relevantes la necesidad de un cambio sustancial de paradigma e indica además que su objeto de estudio, para el caso de la mecánica clásica, no es accesible a nuestros sentidos en forma directa. Según Moore42, para que una teoría se considere educativa debe cumplir entre otros los siguientes requisitos: un objetivo, supuestos correctos respecto a los sujetos de la educación, conocimientos y métodos que sean morales, que permitan a los alumnos participar en la educación y que sean pedagógicamente eficaces con contenidos cambiantes.

42

MOORE, TW. introducción a la teoría de le educación. Madrid: Alianza editorial S.A, 1995.

Lección 5: Modelado en Educación Básica

La Participación Ciudadana como una Competencia Ciudadana

La competencia ciudadana es definida como la capacidad que, en virtud de la Constitución Nacional, tiene el ciudadano del común para jalonar procesos de transformación social, al concederle la apertura de un canal de relación permanente con los gobernantes. Dicha propuesta, del estado colombiano, quiere la actuación conjunta con el fin de propiciar espacios en donde las decisiones puedan ser más razonadas, es decir, que sean el producto de un mayor consenso, que se conozcan mejor los problemas que aquejan a una sociedad y que se busque, de manera participativa, las posibles soluciones de los mismos. El contexto educativo nacional del momento está encaminado a satisfacer la demanda de lineamientos pedagógicos para orientar procesos de aprendizaje, con los cuales se puedan desarrollar y fundamentar las competencias ciudadanas en la práctica y el conocimiento (saber y saber hacer) del estudiante colombiano de básica primaria y secundaria. Investigadores a nivel nacional e internacional, que han ponderado la iniciativa del gobierno nacional por promover las competencias ciudadanas en el aula de clase colombiana, afirman que “el programa de Competencias Ciudadanas colombiano es el primero en Latinoamérica en desarrollar estándares de nivel nacional en temas como las competencias cognitivas de descentración, pensamientos sistémico, juicios imparciales, superación de prejuicios y estereotipos, etc.; competencias afectivas como el manejo de las emociones y el reconocimientos de sus efectos en nuestras decisiones; y competencias comunicativas que buscan la capacidad de empatía en la escucha y construcción conjunta de ideas que interesen a todos; con una prueba específica para la evaluación de los mismos”43 La herramienta, al surgir como aporte de la Dinámica de Sistemas y el Enfoque Pedagógico Constructivista, ofrece una alternativa a la educación tradicional, permitiéndole al estudiante la oportunidad de explorar, simular y tener nuevas alternativas en el manejo de las ideas sobre políticas implementadas para dar una solución a una situación en particular. De esta manera le permite al estudiante de una forma alternativa ver como se comportarían los fenómenos sociales, bajo ciertos supuestos y le brinda la posibilidad de comparar sus modelos mentales con los resultados de la simulación. Con la implementación de herramientas que tengan en su conceptualización los principios básicos de la Participación Ciudadana y que a su vez incluyan ejemplos ilustrativos en la vida real, se logra crear en el estudiante cierto grado de conciencia y orientación hacia el uso de los mecanismos de Participación Ciudadana.

43

Documento convocatoria_224. pdf obtenido del sitio Web http://www.colciencias.gov.co/servicios/guiapresentproy.html

Para el caso, la dinámica de sistemas, dentro de un micromundo, puede presentarse como una alternativa de aprendizaje diferente a las herramientas computacionales tradicionales (software educativo) que comúnmente están siendo utilizadas en el medio colombiano. Esto crea tanto en el alumno como en el docente, una nueva perspectiva sobre el software educativo orientándolos hacia la existencia de otra clase de material educativo que facilite el proceso de co-construcción del conocimiento. El desarrollo de Micromundos interactivos es una opción alternativa que debería ser abordada por desarrolladores de software educativo. El avance de las nuevas tecnologías, unido con la cultura informática es cada vez mayor a nivel de estudiantes y profesores, esto permite pensar en tener materiales educativos computarizados que propendan por generar procesos reflexivos en procura de explotar todo el potencial tecnológico en pro de apoyar efectivamente el proceso de co-construcción del conocimiento.

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ACTIVIDADES DE AUTOEVALUACIÓN DE LA UNIDAD TRES 1. ¿Cuál es el aporte del modelado para la toma de decisiones? 2. ¿Qué es tomar decisiones? 3. ¿Qué es una situación de incertidumbre? 4. ¿El modelado minimiza la incertidumbre, por qué? 5. ¿Es importante la toma de decisiones para la organización si ésta tiene bajos niveles de incertidumbre? 1. ¿Qué es un sistema? 2. ¿Qué es una organización? 3. ¿Puede verse una organización como si fuera un sistema? 4. ¿Si la organización es un sistema, puede ésta modelarse? 5. ¿Toma usted decisiones en la empresa donde labora, usaría modelos en adelante? 1. ¿Qué estrategia se usaría para representar los datos del gráfico del caso de estudio? 2. ¿Puede construirse un modelo de dicho caso? 3. ¿Qué cosas serían un nivel? 4. ¿Qué cosas serían un flujo? 5. ¿Qué cosas serían variables auxiliares? 1. ¿Por qué razón la caja es un Nivel? 2. ¿Por qué razón los egresos son un flujo? 3. ¿Explique la razón por la cual “pronóstico de venta” es una variable exógena? 4. ¿Qué papel cumple la variable "Venta_Anterior"? 5. Proponga elementos adicionales que puedan contribuir en la mejora del modelo 1. ¿El modelo reacciona según lo esperado? 2. ¿Los comportamiento eran previsibles? 3. ¿El parámetro analizado es sensible? 4. ¿Qué decisiones se pueden tomar teniendo en cuenta el modelo y los resultados de simulación? 5. ¿Modificaría algo del modelo, qué? 1. ¿Qué es un sistema agropecuario? 2. ¿Cuáles son los componentes del sistema agropecuario? 3. ¿Ese tipo de sistemas son factibles de ser modelados? 4. ¿Qué variables identifica como niveles en dicho sistema? 5. ¿Conoce usted algún sistema agropecuario, descríbalo? 1. ¿Qué es una cadena de valor? 2. ¿Qué es una cadena de suministro? 3. ¿Qué es una cadena productiva? 4. ¿Qué relación hay entre el efecto látigo y la cadena productiva? 5. ¿Cuáles son los principales flujos en las cadenas productivas? 1. ¿Cuáles son los principales eslabones de la cadena productiva del tabaco? 2. ¿Cuáles de las variables de dicha cadena son niveles? 3. ¿Cuáles de las variables de dicha cadena son flujos? 4. ¿Cuáles de las variables de dicha cadena son variables auxiliares? 5. Haga una primera aproximación al diagrama de flujos y niveles

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1. ¿Los elementos del diagrama de Forrester están bien determinados? 2. ¿Qué elementos hacen falta en el modelo? 3. ¿Defina los datos del modelo? 4. ¿Diseñe un posible escenario? 5. ¿Haga el análisis de sensibilidad? 1. ¿Qué problemas tuvo al momento de elaborar el escenario? 2. ¿Se reconoce la diferencia entra cadena de valor y cadena productiva? 3. ¿Qué aplicaciones percibe de este tipo de modelado? 4. ¿De acuerdo a su carrera en que tópicos se podría usar la dinámica de sistemas? 5. ¿Podría usted usar la dinámica de sistemas para orientar su vida, cómo? Proponga un posible desarrollo de la dinámica de sistemas que pueda ser aplicado en otra rama del conocimiento, para ello defina: 1. Título 2. Objetivos 3. Marco referencial 4. Metodología 5. Programación de tiempos

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FUENTES DOCUMENTALES DE LA UNIDAD TRES RADZICKI M. et al, Why Every Engineering Student Should Study System Dynamics, en 32nd ASEE/IEEE Frontiers in Education Conference, 2002 IEEE November 6 - 9, 2002, Boston, MA. NIND, T.E.W. , (1987) Fundamentos de producción y mantenimiento de pozos petroleros, México, Limusa. ANDRADE, H et al. (2001). Pensamiento Sistémico: Diversidad en Búsqueda de Unidad. Primera Edición, Bucaramanga: Ediciones UIS. KANNEL WB., Contributions of the Framingham Study to the conquest of coronary artery disease. Am J Cardiol. 1988;62:1109-1112. 1 MOORE, TW. introducción a la teoría de le educación. Madrid: Alianza editorial S.A, 1995. Toma de decisiones disponible en línea en: http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4010014/html/descargar.html MACHADO C, A. y TORRES O, J, El sistema agroalimentario. una visión integral de la cuestión agraria en América Latina, 1. ed. 1987, CEGA, Siglo Veintiuno Editores, Bogotá , D.E., Colombia. MOORE, TW. introducción a la teoría de le educación. Madrid: Alianza editorial S.A, 1995. PINEDA, E. et al: “El Modelado Y Simulación Para La Comprensión De Los Sistemas De Producción De Pozos Petroleros” en: Revista de Investigaciones-UNAD, Volumen 8, Número 1, Junio De 2009. ISSN: 0124 793X, Indexada Colciencias tipo C. pp. 135-152. PINEDA, E, et al. VI Congreso Colombiano De Informática Educativa. Ponencia Presentada. “El Cambio En El Aprendizaje De La Economía, Guiado Con Micromundos Construidos Con Dinámica De Sistemas, Micras 1.0.” EAFIT Medellín, Julio De 2002. PINEDA, E, et al. VI Congreso Internacional de Informática en Salud: Ponencia presentada: “Una Forma De Usar Los Sistemas Expertos Y La Dinámica De Sistemas Como Apoyo En Los Procesos De Prevención Cardiovascular”, La Habana, Febrero De 2007. PINEDA, E, et al. VII Congreso Colombiano De Informática Educativa. Ponencia Presentada. “¿Cómo Desde La Ingeniería De Sistemas, Abordar El Estudio De

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Los Procesos De Participación Ciudadana, En Procura De Crear Competencias Ciudadanas? Burgópolis 1.0.” Hotel Tequendama, Bogotá, Julio De 2004. TABACO, material del DNP, disponible en línea en: http://www.dnp.gov.co/PortalWeb/Portals/0/archivos/documentos/DDE/Tabaco.pdf

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Software Recomendado

Software Descarga Descripción

Evolucion 4.1

http://simon.uis.edu.co/joomla/home/index.php?option=com_content&view=article&id=213&Itemid=94

Evolución inició con una propuesta del ingeniero Hugo Hernando Andrade Sosa profesor de la Universidad Industrial de Santander, fundador del grupo SIMON de Investigación en Modelamiento y Simulación adscrito a la Escuela de Ingeniería de Sistemas e Informática; el profesor es reconocido en muchas partes del mundo por sus aportes realizados en Dinámica de Sistemas (DS), Pensamiento Sistémico y otras áreas, entre sus principales aportes se encuentra Evolución, software producido en la UIS, y que ha sido de gran utilidad en diferentes instituciones educativas, para la enseñanza y la investigación en DS. Este proyecto agradece a él la idea inicial de Evolución y el incansable esfuerzo e interés por mejorarlo.

Vensim http://www.vensim.com/freedownload.html

Vensim es una herramienta gráfica de creación de modelos de simulación que permite conceptualizar, documentar, simular, analizar y optimizar modelos de Dinámica de Sistemas. Vensim proporciona una forma simple y flexible de crear modelos de simulación, sean con diagramas causales o con diagramas de flujos. Las relaciones entre los elementos del sistema represntan las relaciones causales, que se muestran mediante la conexión de palabras con flechas. Esta información se usa después por el Editor de Ecuaciones para crear el modelo de simulación. Se puede analizar el modelo en el proceso de construcción teniendo en cuenta las causas y el uso de las variables, y también estudiando los ciclos relacionados con una variable. Mientras que se construye un modelo que puede ser simulado, Vensim permite explorar el comportamiento del modelo.

Powersim

http://www.powersim.com/main/products___services/download/demo/

Desde el manejo de una operación específica hasta las estrategias que le dan forma a las empresas, quienes toman decisiones utilizan modelos todos los días para sus tomas de decisiones. Cuando nos enfrentamos a un problema, utilizamos nuestros modelos mentales para formular hipótesis sobre cual cadena de causa y efecto podemos utilizar para alcanzar el resultado deseado. La complejidad de nuestros

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"modelos mentales" exceden nuestra capacidad para anticipar las implicaciones de nuestras decisiones basadas en estos modelos. Es por esta razón que se utilizan herramientas de Modelado & Simulación como la provista por Powersim para "mapear" (construir un mapa o dibujo) de manera formal nuestros modelos mentales en modelos que pueden ser simulados y analizados en las computadoras.