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Gracias a los avances de la tecnología, en especial de las T.I., aparecen continuamente nuevas herramientas para mejorar la gestión de las empresas, algunas de las cuales nos permiten anticipar los problemas, detectándolos antes que ellos sucedan y contar con mayor y mejor información para tomar las decisiones que resuelvan el problema. Sin embargo, esto no es suficiente para garantizar la correcta solución del problema. Para evaluar si nuestra decisión fue la correcta, necesitamos conocer el resultado de la misma, es decir, saber a priori, como se comportará la empresa en el futuro, luego de tomada la decisión. Como sabemos, no hay ninguna técnica ni tecnología que permita predecir el futuro. El futuro es siempre incierto. Por ello nunca podremos responder con exactitud a la pregunta del párrafo anterior. Lo que si podemos obtener son los resultados futuros mas probables de la empresa, bajo ciertos supuestos o patrones de comportamiento, de manera que, si ellos se cumplen, se obtendrán los resultados previstos.
Para lograr esto es que recurrimos a los modelos de simulación. Un modelo no es más que una representación simplificada de la realidad, que nos permite estudiar el comportamiento del ente a modelar.
Hay modelos físicos (a escala) usados en ingeniería, y modelos lógicos, en los cuales, el ente a modelar se representa por los algoritmos (fórmulas) que relacionan los valores de sus principales características (variables). Este es el caso de los modelos de Simulación Empresarial, que nos permiten analizar el futuro de las empresas, basados en la información histórica que disponemos sobre ella.
La conferencia cubrirá los siguientes temas: - Conceptos de gestión de empresas y toma de decisiones. - Conceptos de modelos de simulación. - Componentes de un modelo de simulación. - Resultados de un modelo de simulación. - Análisis de sensibilidad. - Uso de modelos de simulación en la gestión empresarial. - Ejemplos de aplicación
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