CAPITOLO II Powersim Studio

2.1 Approccio all'analisi dinamica dei sistemi (System dynamics approach)

Molti modelli di simulazione contengono variabili che cambiano continuamente. In altri modelli i cambiamenti delle variabili avvengono gradualmente in un periodo di tempo esteso; tuttavia esse possono essere trattate come continue.
Un esempio potrebbe essere l'ammontare dell'inventario di un negozio all'ingrosso, in un sistema produttivo di distribuzione, nel corso di molti anni. Nel momento in cui la domanda del cliente è adempita l'inventario si svuota e ciò induce ad un nuovo ordine verso la fabbrica per ristabilire la scorta in magazzino.
Col tempo, particolarmente se gli ordini sono piccoli e frequenti, come accade nel sistema just-in-time, il livello di inventario può essere rappresentato da una funzione continua.
Le variabili continue sono spesso chiamate variabili di stato. Un modello di simulazione continuo definisce le equazioni per relazionare fra loro le variabili di stato cosicché i comportamenti dinamici del sistema possono essere studiati nel corso del tempo.
Una metodologia per simulare i sistemi continui è un'activity-scanning approach in cui il tempo è suddiviso in piccole parti.
Le equazioni che definiscono il modello sono usate per determinare come le variabili di stato cambiano durante un periodo di tempo.
Una specifica metodologia di simulazione continua è chiamata system dynamics (SD) ovvero analisi dinamica dei sistemi (ADS).
System dynamics è una metodologia di simulazione basata sull'utilizzo del computer sviluppata presso il Massachusetts Institute of Technology (MIT) negli anni cinquanta come uno strumento per i managers per analizzare problemi complessi.
Oggigiorno il suo pubblico principale è costituito ancora dai managers anche se il suo utilizzo si è esteso anche in accademia, dove professori e studenti lo usano per modellare sistemi di ogni disciplina concepibile, dalla storia e letteratura alla biologia, fisica ed economia.
La parola "dynamics" implica cambiamenti continui ed è ciò che i sistemi dinamici fanno - cambiano continuamente col tempo. La loro posizione, o stato, non è la stessa oggi come lo era ieri e domani cambierà ancora.
Usando "system dynamics simulation" si ha la possibilità non solo di vedere gli eventi, ma anche modelli di comportamento col tempo.
La simulazione è sia volta indietro a risultati storici ma guarda anche in avanti per predire i possibili risultati futuri.
SD mostra come la struttura di un sistema è la causa dei suoi successi o fallimenti. Questa struttura è rappresentata da una serie di relazioni causalmente collegate fra loro.
Le simulazioni dei sistemi dinamici servono non solo a comunicare quello che accadrebbe, ma anche perché.
Questo perché le simulazioni sono progettate per corrispondere a quello che è, o potrebbe accadere, nel mondo reale.
System dynamics si focalizza sulla struttura e il comportamento dei sistemi che sono composti da interazioni fra variabili.
Un system dynamics model usualmente prende la forma di un diagramma di influenza che mostra le relazioni e interazioni fra un set di variabili.
System dynamics è ,quindi, un approccio sperimentale all'analisi dei sistemi.
E' un modo per capire sistemi complessi modificandoli o cambiandoli in qualche modo. Esso è anche un approccio per valicare o stimare le conseguenze di un'implementazione analitica di un modello o raccomandazioni per un report di un caso di studio.
E' importante evidenziare che questo approccio porta a vedere l'organizzazione in termini di flussi e non di funzioni. SD è lo strumento ideale per supportare il processo decisionale nell'attività di programmazione e di pianificazione, in quanto:

E' importante predefinire il livello di analisi di dettaglio a cui si vuole arrivare o la distanza che si vuole prendere per meglio comprendere sia le reali problematiche sia il contesto. Dal punto di vista metodologico SD è, inoltre, molto accurato nel guidare l'utente nel processo di modellizzazione e di definizione delle varie fasi:
  1. individuazione del fattore chiave del problema;
  2. individuazione delle relative variabili;
  3. classificazione e livelli di importanza delle variabili individuate;
  4. formalizzazione del problema, definizione delle relazioni tra variabili rilevanti;
  5. disegno del modello (fase qualitativa, cioè schematizzazione cartacea);
  6. realizzazione del modello computerizzato (fase quantitativa, cioè modello di simulazione);
  7. simulazione e test del modello.
L'utente viene anche supportato lungo tutto il processo decisionale:
  1. individuazione delle soluzioni (alternative);
  2. definizione dei sistemi di misurazione dei risultati e degli impatti in termini sia quantitativi che qualitativi (ove possibile);
  3. evidenziazione dei fattori qualitativi;
  4. valutazione e comparazione dei diversi risultati;
  5. valutazione degli effetti delle diverse ipotesi considerate;
  6. scelta di quella ottimale;
  7. decisione finale.
Il rischio che si può correre sta nel perdersi nella realizzazione di mega-modelli, costruiti per gestire tutte le variabili possibili e immaginabili; la forza di questi tipi di sistema sta nella loro capacità di sintetizzare macro-modelli e sviluppare i sub-modelli di dettaglio rilevanti al processo decisionale in atto.
Questo risultato può essere raggiunto sia implementando il modello di sintesi di partenza, sia sviluppando altri modelli e integrandoli tra di loro.
Il processo prevede di tradurre (trasformare) il modello formale in modello computerizzato prima per verificarne i comportamenti, poi per verificare le politiche decisionali in atto, proiettandole e simulandone sia i risultati sia gli impatti ambientali derivanti dall'eventuale attuazione della decisione da prendere.
Ogni impresa ha degli obiettivi, più o meno formalizzati, ed è compito dell'organizzazione monitorare i trend gestionali per garantire il raggiungimento degli obiettivi stessi.
In definitiva si può affermare che SD incorpora caratteristiche che lo rendono specialmente utile per certi problemi: Queste due caratteristiche chiave abilitano un modello di system dynamics a indirizzare in maniera appropriata situazioni che evolvono col tempo.


 


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