Elementos clave para garantizar
el éxito de una simulación
Tamaño insuficiente de la corrida
Variables de respuesta mal definidas
Si no se elige la variable adecuada, el resultado no nos permitirá una adecuada toma de decisiones
independientemente de la calidad del modelo seleccionado.
Errores al establecer las relaciones
entre las variables aleatorias
Comúnmente se olvidan las relaciones entre las variables aleatorias que contiene el modelo durante la
programación
Errores al determinar el tipo de
distribución asociado a las variables
aleatorias del modelo
Falta de un análisis estadístico de
los resultados
Uso incorrecto de la información
obtenida
Falta o exceso de detalle en el
modelo
En muchas ocasiones un proceso se simplifica tanto que tiende a verse como "caja negra" que
nos impide ver que ocurre en el interior.
Hay ocasiones en que la información recolectada y sobre la cual se basará el estudio se usa
incorrectamente, esto en parte por el formato en el cual se presentan los datos
Es algo frecuente que un modelo de simulación sea criticado por la creencia general de que es una
herramienta diseñada para la optimización
Es un problema de una naturaleza similar al descrito anteriormente, solamente que en este
caso el error se comete en las distribuciones inadecuadas.
Es importante que las variables aleatorias sean estables para así obtener conclusiones estadísticas
válidas
No es posible asegurarnos de que un modelo para
realizar una simulación sea 100% efectivo