La historia de la simulación surge con Von Neuman y Ulam alrrededor de los años 40 en el Proyecto Monte Carlo para el análisis de reacciones nucleares por métodos matemáticos. Que de hacerse aquellos por vía experimental directa hubiesen sido muchas veces mas costosos y se hubiese llegado a las mismas conclusiones a las que se arribaron por el método de simulación numérica. Esto demostró que la idea de diseñar un modelo adaptado a un sistema real permitía utilizar una metodología experimental de análisis de datos que nos llevara a postular teorías e hipótesis supuestas que expliquen el comportamiento real observado en situaciones análogas con condiciones de contorno supuestas. La ventaja que introdujo la simulación es su adaptabilidad a disciplinas variadas, como ser administración, transporte, distribución, logística y diversas mas que se puedan plantearse como sistemas globales de datos relacionados. Esto introdujo estudios específicos, en las áreas antes citadas, a muy bajo costo (prácticamente el del software asociado y las horas hombre disponibles) que llevados a la dinámica empresarial hicieron que su implementación sea atractiva frente a los beneficios obtenibles. Pues el crear situaciones desconocidas y modelarlas para sacar conclusiones en tiempo real evidencia una ventaja competitiva que la Empresa no puede despreciar. Pues a la hora de la verdadera aparición del factor que se ha modelado ya se sabrá como reaccionar y la decisión se ha de tomar al respecto. La simulación numérica no es una herramienta de predicción, pues los modelos están basados en datos estadísticos que recrean condiciones y soluciones probables. Esta herramienta, solo nos proporciona una ayuda para una interpretación sistémica de la solución encausada dentro del pensamiento hipotético de los acontecimientos modelados. Es decir acontecimientos que están ligados unos con otros con lazos o rulos de retroalimentación o feedback, que vinculan soluciones parciales, condiciones y supuestos que refuerzan estas herramientas de comunicación experimentales, creando entrenamiento e instrucción en el personal afectado a su desarrollo e implementación. Todo proyecto a modelar, y particularmente los que llevan adelante profesionales líderes en simulación numérica, deben saber combinar parámetros, variables, relaciones funcionales, y restricciones que formen los componentes que desarrollan la función objetivo. Lo cual permite una aplicación practicamente inmediata para recrear condiciones y establecer políticas de decisión, basadas en todo ese bagaje de datos acumulado, a muy bajo costo de implementación. Lo que aventaja en forma sustancial a la Empresa que lo desarrolla frente a sus competidoras. Pues instaura no solo un ordenamiento en la toma de decisiones, sino que también incorpora pautas y actitudes mas abiertas en las personas afectadas en las tareas específicas. Dejando de lado aspectos que hacen a la antigua y estática empresa del siglo pasado e incorporando pautas de la Empresa dinámica del siglo XXI que deja de lado los principios fordistas de la división del trabajo (que en su época dieron resultados y en la actualidad retrasan la producción), para aplicar aspectos empresariales que muestran al trabajo final como parte de un sistema global productivo. Y no como mero resultado de acciones individuales de operarios, haciendo partícipe a éste último en la etapa productiva del ciclo de trabajo, y por sobre todas las cosas interiorizando a cada individuo de los alcances y objetivos de la empresa dentro del entorno productivo mundial.
Fuentes: Ms. Gabriel Lagomarsino
