Transcript FUNDAMENTOS DE LA TEORIA GENERAL DE SISTEMAS Tomás Bradanovic P. CURSO DE MODELAMIENTO EN DISEÑO DE PROCESOS http://modelamientouta.blogspot.com TEORIA TGS, Modelamiento de datos, Gestión de.

FUNDAMENTOS DE LA TEORIA GENERAL DE
SISTEMAS
Tomás Bradanovic P.
CURSO DE MODELAMIENTO EN DISEÑO DE PROCESOS
http://modelamientouta.blogspot.com
TEORIA
TGS, Modelamiento de datos, Gestión de datos, Bases de Datos,
diseño en capas, modelos entidad-relación, UML, orientación a
objetos, modelos conceptuales, modelos evolutivos, modelos en
cascada, análisis y diseño
PRACTICA
Casos, Diseño de entrevistas, modelado por prototipos, uso VBA
para crear prototipos, mejora de procesos, microaplicaciones,
persistencia, implementación
¿Alguna idea previa respecto de que se trata el curso?
Fundamentos de la Teoría General de Sistemas
Historia
Galileo, Dos Nuevos Sistemas, el problema del colapso, por ejemplo de una
viga soportada en sus extremos ¿que largo puede tener sin que se caiga
bajo su propio peso?.
Los modelos físicos (maquetas) pese a ser exactamente proporcionales no
servían para predecir problemas de resistencia y colapsos, por ejemplo el
problema de hacer un barco grande o un edificio de varios piso sin saber si
va a resistir o no.
Galileo desarrolló modelos matemáticos para describir la mecánica y la
resistencia de materiales. Las matemáticas eran muy primitivas: geometría,
lógica, aritmética básica, así es que los modelos resultaron complicadísimos,
sin embargo muchas de sus demostraciones siguen siendo fundamentos de
la mecánica clásica.
Otros ejemplos de modelos físicos
Explicación de por qué no siempre funcionan
La idea de los modelos seguramente ha existido desde siempre: un muñeco es
un modelo de ser humano, un calendario es un modelo de los movimientos del
sol, en el folklore existe la idea de hacer miniaturas de las cosas para
representarlas e influenciar sobre ellas (ekekos, alasitas). Las matemáticas
aplicadas son el lenguaje de la ciencia y la herramienta más poderosa para
modelar, una ecuación puede ser un modelo de algo real (por ejemplo la
trayectoria de una bala de cañón está descrita casi exactamente por la ecuación
de la parábola o las ondas de sonido por una ecuación tipo y=K*sen(x+algo),
los modelos matemáticos son los más poderosos y exactos para problemas
más o menos simples.
Otros ejemplos de ecuaciones para predecir
Probablemente el estudio de los fenómenos ondulatorios dió mucho impulso a
la Teoría General de Sistemas: fenómenos completamente distintos como las
ondas en el agua al caer una piedra, el movimiento del péndulo de un reloj, un
sonido propagándose por el aire, las ondas e luz o de radio obececen todas a
ecuaciones del tipo y=K*sen(x+algo), o sea fenómenos muy disintos compartían el
mismo modelo matemático. También se observaron en física muchas analogías
entre fenómenos muy distintos que podían representarse con un mismo modelo,
por ejemplo la analogía entre un sistema hidráulico y uno eléctrico. Todas estas
analogías y similitudes llevaron a formular en los años 30 la Teoría General de
Sistemas basada en ciertos conceptos básicos:
Explicación y ejemplos de analogías
1. Los sistemas tienen características comunes a todos
2. Por lo anterior la TGS es integral, abarca todo lo que existe: sistemas
físicos, químicos, biológicos, sociales, económicos, etc. uno se puede
aproximar a cualquier fenómeno usando un enfoque de sistemas, que
es una forma de aproximarse a la realidad
3. Un sistema se puede modelar como una caja negra, que
tiene entradas, las procesa, entrega salidas y a veces
se realimenta. El concepto de caja negra es algo que estudiamos desde
afuera, sin importarnos como funciona internamente, solo nos interesa
saber que pasa con las entradas (estímulos) y con las salidas
(respuestas) del sistema.
Realimentación
SISTEMA
Entradas
Salidas
Ejemplos de cajas negras con sus entradas y salidas
Cuando se trata de conocer lo que pasa dentro de la caja negra estudiando
como se modifican las salidas en función de las entradas eso se
llama Ingeniería Reversa
Ejemplos de ingeniería reversa
Un computador es un ejemplo clásico de caja negra: lo alimentamos con
información y obtenemos respuestas sin tener idea del detalle de los
millones de operaciones intenas involucradas ni como funcionan. Cuando
usamos el computador lo hacemos con el enfoque sistémico, es decir de
caja negra.
Supongamos que necesito traducir un párrafo en inglés, voy al computador
y entro al traductor en línea Babelfish, ingreso el párrafo (o sea alimento la
caja negra con una entrada), cliqueo los botones adecuados y obtengo mi
traducción.(o sea mi salida) ¿es necesario saber en detalle como opera el
computador o como funciona el algoritmo traductor?, claro que no, para eso
es el sistema de caja negra, los procesos de detalle lo hacen otros y
nosotros no tenemos para que saber como funcionan: sería muy ineficiente
si todos tuvieramos que aprender en detalle como funciona cada cosa. El
concepto de caja negra es muy importante, volveremos sobre él a menudo.
4. Los sistemas pueden ser reales, que existen independientemente de
nosotros y los podemos descubrir o no, ejemplos de sistemas reales son el
clima, la economía, los organismos, etc. todo lo que tiene independencia de
nosotros. También existen los sistemas ideales que solo existen en el
intelecto, por ejemplo la lógica, las matemáticas, etc. Finalmente existen
los modelos que son abstracciones de la realidad. Los modelos son el tipo
de sistema que estudiaremos en este curso.
5. Un modelo es una abstracción de la realidad, una representación
simplificada, exprimida de algo real a la que le hemos sacado todo lo
irrelevante y le hemos dejado solo lo que más nos importa. Lo que es
"relevante" o "irrelevante" es completamente relativo a lo que nos interesa
obtener de nuestro modelo. En un muñeco lo relevante será que tenga un
parecido físico con lo real, en el modelo de un puente lo relevante será que
las características de resistencia, flexibilidad, etc sean parecidas, en el
modelo de un negocio lo relevante puede ser las cantidades de dinero y como
se comportan bajo distintas condiciones.
Ejemplos de sistemas reales, ideales, modelos
6. Los sistemas tienen a su vez subsistemas y también son parte de
sistemas mayores. Por ejemplo el sistema de contabilidad de una
empresa tiene distintos subsistemas (cuentas por cobrar, caja, activos,
pasivos, etc.) pero también es parte de otros sistemas mayores (las
finanzas de la empresa, las finanzas de la ciudad, del país, etc.). Por eso
en la TGS es importante definir el ámbito de acción, o sea las fronteras
dentro de las cuales estudiaremos un sistema.
Ejemplos de subsistemas y supra-sistemas
La TGS tiene dos campos de actividad: Investigar el isomorfismo de
conceptos, leyes y modelos en varios campos y facilitar las transferencias
entre aquellos. promoción y desarrollo de modelos teóricos en campos que
carecen de ellos y reducir la duplicación de los esfuerzos teóricos,.
promoviendo la unidad de la ciencia a través de principios conceptuales y
metodológicos unificadores.
Ejemplos de isomorfismo
LA ANALOGIA ELECTRO HIDRAULICA
MODELAMIENTO
Competencia que un ingeniero debe poseer: captar una cierta problemática y
poder representarla en algún modelo usando, por ejemplo el lenguaje de
modelación UML o un gráfico entidad relación.
El proceso de abstracción es una constante en el desarrollo de actividades
que involucran el modelamiento. Este proceso es difícil de enseñar en
términos tradicionales, es más bien una capacidad que los estudiantes ya
traen y que es necesario orientar y potenciar para poder desarrollar las
competencias específicas que posibilitarán un desempeño exitoso en el
ámbito del modelamiento de sistemas y bases de datos.
La asignatura Modelamiento de Datos es una asignatura donde los
estudiantes se enfrentan al problema de modelar sistemas administrativos,
procesos, problemas de control, etc.
Ejemplos de abstracción
Que es La Teoría General de Sistemas
Como la Teoría de Conjuntos, la Teoría General de sistemas pretende hacer
una abstracción que represente una gran cantidad de cosas distintas. El
concepto de "sistema" es muy general, algunas definiciones de lo que es un
sistema son:
"una cantidad de elementos y relaciones" (Klaus)
"una parte de la realidad, observable y que se puede describir" (Muller)
“algo que posee elementos, estructura, vecindad, recibe y envia magnitudes
concretas a su vecindad" (Semard)
Casi cualquier cosa la podemos considerar un "sistema" que además suele
tener partes o subsistemas: por ejemplo una industria es un sistema, uno de
sus talleres es un sistema parcial de los cuales los operarios de torno serían
otro subsistema. También la industria podría ser subsistema de un parque
industrial, etc.
Ejemplos de sistemas con sus elementos y relaciones
(Ej. Ctas. Corrientes, Inventarios)
En la teoría de Sistemas distinguimos a un sujeto que observa y objetos que
son estudiados. El sujeto estudia, interpreta y crea conocimientos, pero los
objetos suelen tener muchas facetas de estudio y es imposible (además de
inútil) estudiar su "realidad total" así se crea un sistema, que es "un análogo
de un objeto real". Es decir el objeto y el sistema son dos cosas distintas,: el
sistema es una imagen del objeto real que sirve para simplificar su estudio.
De aquí deducimos que para un mismo objeto pueden existir diferentes
sistemas (abstracciones) que lo representen según que es lo que nos interesa
estudiar.
La clave de la Teoría de Sistemas consiste en que, si bien todos los
sistemas pueden ser distintos, existen estructuras y relaciones que son
comunes a muchos de ellos: por ejemplo el movimiento del agua en un río y
el comportamiento de una multitud de personas a la salida de un estadio son
de una naturaleza material absolutamente distinta, pero se pueden
establecer analogías entre ambos fenómenos. En la naturaleza existe una
gran cantidad de sistemas análogos y si hacemos abstracción de la realidad
material, vemos que muchos sistemas absolutamente distintos se pueden
caracterizar por un mismo conjunto de relaciones.
Ejemplos de distintos modelos para un mismo fenómeno
Ej.-Una ciudad puede tener un modelo vial y otro de
seguridad ciudadana
Sistema Elemental (o Elemento Activo)
Un sistema elemental tiene a lo menos una magnitud de entrada y una de
salida. Veamos un ejemplo práctico, si queremos estudiar el movimiento
de la carga que maneja un puerto puedo definir un sistema sencillo que
considere la carga que entra al puerto y la que sale de él. Así el complejo
sistema llamado "puerto" lo hemos reducido, por abstracción a una "caja
negra" a la cual le podemos medir (digamos, en toneladas) la carga que
entra para embarque y la carga que se desembarca de los buques. Con
este sencillo modelo podemos estudiar, por ejemplo, en que épocas del
año hay atochamientos, cuando hay más capacidad ociosa.
Nuestro modelo de puerto es un elemento activo que posee una vecindad
(los barcos y la ciudad) a la que le entrega determinadas magnitudes
(toneladas de carga), la vecindad también le entrega a nuestro puerto
magnitudes por lo que ambos interactúan constantemente.
¿Qué otra utilidad podría tener el modelo elemental de puerto?
A nuestro modelo podemos complicarlo agregando otras variables para hacer
más exacto nuestro estudio: por ejemplo la cantidad de trabajadores, la
capacidad de las bodegas y la disponibilidad de camiones para transportar la
carga. Todas esas magnitudes influirán finalmente en la cantidad de carga que
en realidad se mueve y también existirán otras magnitudes externas, como los
días con marejada que obligan a mantener el puerto cerrado, etc. Así vemos
como el comportamiento de nuestro sistema está influenciado por si mismo y por
el exterior.
Lo importante de este ejemplo es como hemos hecho abstracción de muchas
cosas (como el paisaje, la forma de las instalaciones físicas, etc.) para
concentrarnos solo en algunas pocas características que nos interesan: hemos
creado un modelo que nos será más útil, por ejemplo, que una fotografía o una
película. Teniendo nuestro modelo podemos "jugar" con las variables para
estudiar que pasaría, si establecemos las relaciones que nos interesan en forma
matemática (por ejemplo una función que indique cuanto aumenta la capacidad
de movimiento en relación a la capacidad de las bodegas) podemos calcular
teóricamente y de antemano si es conveniente o no construir nuevas bodegas.
Ventajas y desventajas de agregar muchas variables
Clasificación de los Sistemas
Grado de Abstracción
Abstractos
Reales
Ejemplos
Transformación en el tiempo
Estáticos
Dinámicos
Ejemplos
Complejidad
Simples
Complejos
Muy complejos
Ejemplos
Certeza del comportamiento
Determinados
Estocásticos (al azar)
Ejemplos
Linealidad
Lineales
No lineales
Ejemplos
Armonía
Abiertos
Cerrados
Ejemplos
Estabilidad
Estables
Inestables
Mixtos
Ejemplos
Funciones o Relaciones de un Sistema
Cuando hacemos un modelo lo que tratamos es establecer cuales son las
relaciones entre las magnitudes de entrada y las de salida. Así, en un modelo
abstracto podemos tener varias entradas, varias salidas y una función de
sistema que describe matemáticamente como se relacionan las salidas con las
entradas, o sea
S=T(E)
Donde S es el conjunto de las magnitudes de salida, E el conjunto de
magnitudes de entrada y T la función que las relaciona.
Siguiendo nuestro ejemplo práctico, podríamos establecer (por observación)
que al aumentar la cantidad de camiones nuestro puerto aumentará su
capacidad de movimiento de carga en un factor de x veces, etc.
También existen relaciones de retroalimentación, donde las magnitudes de
salida influyen en las de entrada (por ejemplo si los embarques aumentan
mucho, entrarán mas empresas de camiones a trabajar al puerto y viceversa)
Explicitar las funciones de entrada y salida
Teoría de los Modelos
Un modelo fundamentalmente es algo que obtenemos después de un
proceso de abstracción, es decir tomamos un sistema real y hacemos
una imágen de el, más simple y más clara que el original.. Al construir
un modelo tratamos de captar lo que es esencial en el sistema, lo que
a nosotros nos interesa estudiar y lo que pensamos que nos servirá
para ese estudio. Todo lo demás lo desechamos.
Un modelo facilita la comprensión de un sistema complejo,
representando lo que es significativo para nuestro estudio, es una
imitación de la realidad. Así, tenemos el objeto real, el sujeto que lo
estudia y el modelo, que tiene relaciones de analogía o similitud con el
objeto real y permite al sujeto obtener conclusiones relativas al
sistema.
Clasificación de los Modelos
Modelos de Afirmación
Describen al sistema usando palabras, se usan en los sistemas más
complejos donde no es factible determinar relaciones matemáticas. Estos
modelos son muy debilmente predictivos y se limitan a hacer una descripción
verbal y cualitativa del sistema. Sin embargo son muy usados en sistemas
administrativos Ejemplo
Modelos Físicos
Son objetos materiales usados para demostración y, en menor medida para
experimentación cuantitativa. Ejemplo
Modelos Gráficos
Son modelos ideales que usan medios de expresión gráfica, Ejemplo
Modelos Formales
Son los modelos abstractos, matemáticos ampliamente usados en la
investigación científica. Consideran los parámetros variables escenciales de
un fenómeno y sus relaciones descritas en forma de ecuaciones matemática
Ejemplo
Como Modelar
Ordenar las opiniones: para modelar se debe primero que nada observar el
sistema y recoger información relevante, luego se determina sobre qué base
será construído el modelo según las relaciones de analogía que se observen.
También en esta etapa se determinará a que objetivo será construido el modelo
Elaborar los elementos esenciales y sus acoplamientos el modelo se va
conformando de acuerdo a las relaciones de analogía encontradas
Experimentar con modelos: se trata de buscar modelos alternativos o variantes
del configurado originalmente para ver si se puede perfeccionar la similitud con
el comportamiento relevante del modelo real
Decidir la solución óptima: de todos los modelos experimentados se escoge al
que represente al sistema de la mejor manera para nuestros propósitos
Prueba del modelo: se deben diseñar y ejecutar pruebas que confronten la
capacidad predictiva del modelo con respuestas conocidas del sistema, de
manera de detectar si hay omisiones o errores relevantes
Ejemplo: modelar un curso
Tres Técnicas Fundamentales
* El método de conclusiones por analogías
* El método de la caja negra
* El método de las aproximaciones sucesivas
Para obtener conclusiones por analogías consiste en buscar fenómenos
semejantes cuya solución sea conocida, comparar sistemas distintos buscando
semejanzas o analogías, en su comportamiento, su estructura o su
materialidad Ejemplo
Para sistemas muy complejos un buen método es el de la caja negra, que
consiste en un sistema al que solo podemos influenciar alimentándolo y
observando sus reacciones. Así podemos definir un comportamiento "macro"
sin entrar a los detalles internos del sistema. El método de la caja negra es muy
usado en el modelamiento de sistemas Ejemplo
El método de las aproximaciones sucesivas consiste en definir un resultado
óptimo y tratar de obtenerlo ingresando magnitudes al azar al sistema, por
medio de la prueba y error nos acercaremos al óptimo esperado lo que
permitirá encontrar la relación buscada sobre el comportamiento del sistema.
Ejemplo
En la Práctica se usan etapas de diseño lógico de los sistemas complicados.
Los analistas de sistema son por lo general gente del área de la ingeniería
industrial o de la administración ya que, a diferencia de los ingenieros de
software el diseño lógico está más cerca de la administración que de la parte
relacionada con algoritmos y lenguajes.
El trabajo de un analista consiste en estudiar los requerimientos del sistema
que se desea diseñar así como los flujos de la información y, en base a eso,
entregar su producto que es el diseño lógico, que consiste en diagramas y una
lista detallada con las especificaciones que debe cumplir el sistema, una guía
de criterios de diseño y procedimientos para que la gente de software se
encargue de implementar.
En los sistemas pequeños el trabajo de diseño lógico y físico son llevados a
cabo por una misma persona y a menudo el proceso de diseño lógico es
informal y no deja especificaciones escritas. Sin embargo es recomendable
para cualquier diseño, por simple que sea dejar escrita una lista de
especificaciones del diseño lógico ya que esta formalización ayudará bastante
a quienes tomen posteriormente las tareas de mantención del sistema, esta
lista también constituye una salvaguarda contra cambios abruptos de diseño
pedidos por el cliente una vez que el sistema está implementado.