1. Modelos analíticos
Representan, por lo general, situaciones estáticas del problema; es decir, se asume que las condiciones son constantes en el tiempo durante el período de estudio.
Ejemplo: las programaciones lineal y no lineal.
Los resultados llevan a obtener una solución óptima para el problema y para lograr un solo objetivo, con lo cual se sacrifican otros objetivos secundarios. Ejemplo: la programación lineal.
En los modelos analíticos no es posible considerar situaciones aleatorias que podrían ocurrir en un sistema; por lo tanto, el analista se ve forzado a usar tiempos promedios de proceso u otros indicadores que pueden producir resultados engañosos.
Ejemplo: las técnicas PERT-CPM.
Son incapaces de resolver problemas de gran aleatoriedad.
2. Modelos de simulación
Proporcionan una medida cuantitativa del desempeño del sistema, tal como el porcentaje de utilización de los recursos, o los tiempos de ciclo, etcétera. La simulación es una herramienta de evaluación de escenarios que permite al diseñador del experimento conocer qué alternativas de diseño y estrategias operativas tienen mayor impacto en el desempeño del sistema.
Determinan cómo el sistema responde a cambios en su estructura y ambiente, o bajo ciertos supuestos.
La simulación es usada para probar la efectividad de un sistema en particular. Pero por sí misma no resuelve un problema u optimiza un diseño. Ayuda a evaluar una solución pero no genera solución alguna. La solución solo puede ser conseguida a través de la experimentación, corriendo y comparando los resultados de las soluciones alternativas.
A diferencia de los modelos analíticos, la simulación hace posible monitorear las más complejas fluctuaciones estadísticas e interdependencias en el sistema.
Ayuda a eliminar las ineficiencias ocultas en un modelo analítico, que solo se detectan cuando el sistema está en operación; es decir, cuando es demasiado tarde.
Referencias
Torres, P., (2013). Simulación de Sistemas con el Software Arena, Lima, Perú: Universidad de Lima Fondo Editorial.
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