CONCLUSIONES

En este documento quedan evidenciadas las similitudes entre los resultados de la simulación discreta y la simulación continua aplicada a las líneas de espera, razón que valida empíricamente el uso de la DS para modelar casos de líneas de esperas a pesar de su naturaleza discreta.

La relación entre ambas simulaciones ha sido estudiada por diversos autores, quienes realizaron experimentos en sistemas usualmente simulados por SED, contrastando sus resultados con los obtenidos mediante la DS.  En este sentido, Sweetser (1999) concluye que el aspecto clave entre SED y DS no está en la similitud de los resultados, sino en responder cual de las simulaciones representa mejor al sistema, que decisiones se desean tomar y cuál es el propósito final del modelo.  En este caso la DS permite diagramar de forma transparente los sistemas de colas, evidenciando las retroalimentaciones y mostrando una vista panorámica sobre el funcionamiento general del mismo.  Los SED ocultan las variables y relaciones, centrandose más en los resultados generados de la simulación.

Esta diferenciación de propósitos cuestiona el uso conjunto de la DS y la DES, afectando la interpretación de un fenómeno, aseveración compartida con los resultados alcanzados por Morecroft y Stewart (2006) en su artículo titulado “comparing discrete-events simulation and system dynamics: modelling a fishering”, donde estudian la simulación de los procesos básicos de una pesquería.

En últimas, habría que concluir que no hay evidencias concretas de cuál de los dos enfoques de simulación es el mejor para aplicarlo a las líneas de espera; si se opta por emplear la DS, el énfasis estará en el análisis de las interrelaciones entre las variables y el modelo conceptual, mientras que el uso de los SED, orientará el estudio a los resultados de la simulación, al desempeño del sistema y el código que acompaña al modelo.

Una ventaja de la DS es que permite partir de un modelo básico, para luego incluir nuevas variables, mejorando el proceso de diseño de sistemas complejos y escenarios. Este mismo proceso requiere de mucho más tiempo cuando se modela en SED, cumpliendo con el ingreso del código al computador, la simulación y la validación del sistema, para luego pasar a las inclusiones de nuevas variables, como lo afirmaron Tako y Robinson (2008) en un estudio comparativo de tipo cuantitativo realizado para simulaciones en DS y SED.

Este estudio invita a los investigadores a profundizar aún más en los procesos de modelado en DS y SED para la simulación de sistemas de colas, agregando nuevos elementos de retroalimentación y casos de abandono en la línea de espera, campo de la simulación que continúa siendo muy poco explorado.

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