el tiempo que se invertirá en la siguiente operación de transporte,
de modo que será posible generar en un ordenador las mismas sa-
lidas y cambios de estado que en el sistema real, lo cual (tal y
como era de prever) rompe los principios de aleatoriedad.
Aunque las unidades de producción, así como los manipula-
dores y unidades de transporte que pueden encontrarse en las líne-
as de producción están lejos —afortunadamente— de presentar
un comportamiento aleatorio, el uso de modelos estocásticos para
representar la evolución de un sistema sobre la base de los cambios
de estado provocados por una secuencia de eventos, facilita no
tan solo la tarea de construcción del modelo, sino también la vali-
dación del mismo.
Por otro lado, la descripción mediante formulaciones deter-
ministas de muchos fenómenos no tan solo es desaconsejable sino,
en la práctica, imposible. En este conjunto de eventos «estocásti-
cos», se encuentran todos aquellos directa o indirectamente rela-
cionados con las actividades de los operadores humanos, como
son por ejemplo: las peticiones de información, el tiempo de repa-
ración de las máquinas, de llegadas de material, los fallos en las
operaciones, etc.
¿Puede un ordenador generar los mismos datos
que un sistema real?
Para responder a esta pregunta, considérese de nuevo el sistema
presentado en la Figura 3.1, pero esta vez como un elemento más
dentro de una línea de producción. El objetivo del estudio de si-
mulación será detectar y evaluar los cuellos de botella que se pro-
duzcan en el sistema. Bajo estas consideraciones, no vamos a uti-
lizar la misma secuencia de números obtenida directamente del
sistema físico (Tabla 3.1), sino que intentaremos que los valores
obtenidos por el simulador mediante generadores de variables ale-
IMPORTANCIA DE LOS DATOS 29