Modelos de los sistemas de producción – Tipos de modelos (Primera parte)

jueves, 14 de mayo de 2009

Modelos de los sistemas de producción – Tipos de modelos (Primera parte)

En la actualidad parecen burdos los esfuerzos realizados por los primeros estudios de producción. Lo fueron, pero también lo eran los sistemas que se estaban estudiando. Conforme los sistemas se volvieron más complicados, naturalmente los investigadores siguieron el método seguro encontrado al cabo de muchos estudios en el campo de las ciencias físicas: observar, establecer hipótesis, experimentar y verificar. Este enfoque general ha progresado desde la introducción por Taylor de la dirección científica hasta la actualmente popular ciencia de la dirección. Esta se caracteriza principalmente por la construcción, manipulación e interpretación de modelos.

Tipos de modelos

Un modelo es una réplica o abstracción de las características esenciales de un proceso. Muestra las relaciones entre causa y efecto, entre objetivos y restricciones. Problemas que no se pueden resolver por medio de soluciones directas debido a su magnitud, complejidad o estructura, a menudo se pueden manejar, buscando una solución aproximada por medio de modelos de simulación. La naturaleza del problema indica cuáles de los siguientes tipos de modelos es el más apropiado.

El modelo físico

Los modelos, por semejanza, derivan su utilidad de un cambio de escala. Los patrones microscópicos pueden amplificarse para su investigación, y las enormes estructuras pueden hacerse a una escala más pequeña, hasta una magnitud que sea manipulable. (Un modelo del sistema solar podría incluso confundirse con un modelo de un átomo si no se hiciera indicación alguna). Los problemas de flujo en una planta modelo se estudian fácilmente con las estructuras y máquinas hechas a una escala pequeña, haciendo cambios que no podrían duplicarse con partes reales debido al costo, confusión o inconveniencia. Necesariamente, algunos detalles se pierden en los modelos. En las réplicas físicas, esta pérdida puede ser una ventaja, cuando la consideración clave, es un factor, tal como la distancia, pero puede hacer inútil un estudio si la influencia predominante se desvirtúa en la construcción del modelo.

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