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INGENIERIA DE SISTEMAS I

UNIDAD I TEORIA DE SISTEMAS

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TEORIA GENERAL DE SISTEMAS

La teoría general de sistemas (TGS) o teoría de sistemas o enfoque sistémico es un esfuerzo de estudio interdisciplinario que trata de encontrar las propiedades comunes a entidades, los sistemas, que se presentan en todos los niveles de la realidad, pero que son objetivo tradicionalmente de disciplinas académicas diferentes. Su puesta en marcha se atribuye al biólogo austriaco Ludwig von Bertalanffy, quien acuñó la denominación a mediados del siglo XX.

HISTORIA Y CRONOLOGIA

1948-55 cibernética (W. Ross Ashby, Norbert Wiener) Teoría matemática de la comunicación y control de sistemas a través de la regulación de la retroalimentación. Estrechamente relacionado con la Teoría de control.

1950 Teoría general de sistemas (fundada por Ludwig von Bertalanffy). 1970 Teoría de las catástrofes (René Thom, E.C. Zeeman) Rama de la matemática

de acuerdo con bifurcaciones en sistemas dinámicos, clasifica los fenómenos caracterizados por súbitos desplazamientos en conducta.

1980 Teoría del Caos(David Ruelle, Edward Lorenz, Mitchell Feigenbaum, Steve Smale, James A. Yorke) Teoría matemática de sistemas dinámicos no lineales que describe bifurcaciones, extrañas atracciones y movimientos caóticos.

1990 Sistema adaptativo complejo (CAS) (John H. Holland, Murray Gell-Mann, Harold Morowitz, W. Brian Arthur,..) La nueva ciencia de la complejidad que describe surgimiento, adaptación y auto-organización. Fue establecida fundamentalmente por investigadores del Instituto de Santa Fe, está basada en simulaciones informáticas e incluye sistemas de multiagente que han llegado a ser una herramienta importante en el estudio de los sistemas sociales y complejos. Es todavía un activo campo de investigación.

Como ciencia Urgente, plantea paradigmas diferentes a los de la ciencia clásica.

La ciencia de sistemas observa totalidades, fenómenos, isomorfismos, causalidades circulares, y se basa en principios como la subsidiaridad, pervasividad, multicausalidad, determinismo, complementariedad, y de acuerdo a la leyes encontradas

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en otras disciplinas y mediante el isomorfismo, plantea el entendimiento de la realidad como un complejo, logrando su transdisciplinariedad, y multidisciplinariedad.

FILOSOFIA

La Teoría General de los Sistemas (T.G.S.) propuesta, más que fundada, por L. von Bertalanffy (1945) aparece como una metateoría, una teoría de teorías (en sentido figurado), que partiendo del muy abstracto concepto de sistema busca reglas de valor general, aplicables a cualquier sistema y en cualquier nivel de la realidad.

La T.G.S. surgió debido a la necesidad de abordar científicamente la comprensión de los sistemas concretos que forman la realidad, generalmente complejos y únicos, resultantes de una historia particular, en lugar de sistemas abstractos como los que estudia la Física. Desde el Renacimiento la ciencia operaba aislando:

Componentes de la realidad, como la masa. Aspectos de los fenómenos, como la aceleración gravitatoria.

Pero los cuerpos que caen lo hacen bajo otras influencias y de manera compleja. Frente a la complejidad de la realidad hay dos opciones:

En primer lugar es negar carácter científico a cualquier empeño por comprender otra cosa que no sean los sistemas abstractos, simplificados, de la Física. Conviene recordar aquí la rotunda afirmación de Rutherford: “La ciencia es la Física; lo demás es coleccionismo de estampillas”.

La segunda es empezar a buscar regularidades abstractas en sistemas reales complejos. La T.G.S. no es el primer intento histórico de lograr una metateoría o filosofía científica capaz de abordar muy diferentes niveles de la realidad. El materialismo dialéctico busca un objetivo equivalente combinando el realismo y el materialismo de la ciencia natural con la dialéctica hegeliana, parte de un sistema idealista. La T.G.S. surge en el siglo XX como un nuevo esfuerzo en la búsqueda de conceptos y leyes válidos para la descripción e interpretación de toda clase de sistemas reales o físicos.

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PENSAMIENTO Y TEORÍA GENERAL DE SISTEMAS (T.G.S)

T.G.S. puede ser vista también como un intento de superación, en el terreno de la Biología, de varias de las disputas clásicas de la Filosofía, en torno a la realidad y en torno al conocimiento:

Materialismo v/s Vitalismo Reduccionismo v/s Holismo Mecanicismo v/s Teleología

En la disputa entre materialismo y vitalismo la batalla estaba ganada desde antes para la posición monista que ve en el espíritu una manifestación de la materia, un epifenómeno de su organización.

Pero en torno a la T.G.S y otras ciencias sistémicas se han formulado conceptos, como el de propiedades emergentes que han servido para reafirmar la autonomía de fenómenos, como la conciencia, que vuelven a ser vistos como objetos legítimos de investigación científica.

Parecido efecto encontramos en la disputa entre reduccionismo y holismo, en la que la T.G.S. aborda sistemas complejos, totales, buscando analíticamente aspectos esenciales en su composición y en su dinámica que puedan ser objeto de generalización.

En cuanto a la polaridad entre mecanicismo/causalismo y teleología, la aproximación sistémica ofrece una explicación, podríamos decir que mecanicista, del comportamiento “orientado a un fin” de una cierta clase de sistemas complejos.

Fue Norbert Wiener, fundador de la Cibernética quien llamó sistemas teleológicos a los que tienen su comportamiento regulado por retroalimentación negativa.

Pero la primera y fundamental revelación en este sentido es la que aportó Darwin con la teoría de selección natural, mostrando cómo un mecanismo ciego puede producir orden y adaptación, lo mismo que un sujeto inteligente.

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DESARROLLOS

Aunque la T.G.S. surgió en el campo de la Biología, pronto se vio su capacidad de inspirar desarrollos en disciplinas distintas y se aprecia su influencia en la aparición de otras nuevas.

Así se ha ido constituyendo el amplio campo de la sistémica o de las ciencias de los sistemas, con especialidades como la cibernética, la teoría de la información, la teoría de juegos, la teoría del caos o la teoría de las catástrofes.

En algunas, como la última, ha seguido ocupando un lugar prominente la Biología.

Más reciente es la influencia de la T.G.S. en las Ciencias Sociales.

Destaca la intensa influencia del sociólogo alemán Niklas Luhmann, que ha conseguido introducir sólidamente el pensamiento sistémico en esta área.

ÁMBITO METAMÓRFICO DE LA TEORÍA

Descripción del propósito

La teoría general de sistemas en su propósito más amplio, es la elaboración de herramientas que capaciten a otras ramas de la ciencia en su investigación práctica.

Por sí sola, no demuestra o deja de mostrar efectos prácticos.

Para que una teoría de cualquier rama científica esté sólidamente fundamentada, ha de partir de una sólida coherencia sostenida por la T.G.S. Si se cuentan con resultados de laboratorio y se pretende describir su dinámica entre distintos experimentos, la T.G.S. es el contexto adecuado que permitirá dar soporte a una nueva explicación, que permitirá poner a prueba y verificar su exactitud. Por ello se la encasilla en el ámbito de meta teoría.

La T.G.S. busca descubrir isomorfismos en distintos niveles de la realidad que permitan:

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1. Usar los mismos términos y conceptos para describir rasgos esenciales de sistemas reales muy diferentes; y encontrar leyes generales aplicables a la comprensión de su dinámica.

2. Favorecer, primero, la formalización de las descripciones de la realidad; luego, a partir de ella, permitir la modelización de las interpretaciones que se hacen de ella.

3. Facilitar el desarrollo teórico en campos en los que es difícil la abstracción del objeto; o por su complejidad, o por su historicidad, es decir, por su carácter único. Los sistemas históricos están dotados de memoria, y no se les puede comprender sin conocer y tener en cuenta su particular trayectoria en el tiempo.

4. Superar la oposición entre las dos aproximaciones al conocimiento de la realidad:

La analítica, basada en operaciones de reducción. La sistémica, basada en la composición.

La aproximación analítica está en el origen de la explosión de la ciencia desde el Renacimiento, pero no resultaba apropiada, en su forma tradicional, para el estudio de sistemas complejos.

Descripción del uso

El contexto en el que la T.G.S. se puso en marcha, es el de una ciencia dominada por las operaciones de reducción características del método analítico.

Básicamente, para poder manejar una herramienta tan global, primero se ha de partir de una idea de lo que se pretende demostrar, definir o poner a prueba.

Teniendo claro el resultado (partiendo de la observación en cualquiera de sus vertientes), entonces se le aplica un concepto que, lo mejor que se puede asimilar resultando familiar y fácil de entender, es a los métodos matemáticos conocidos como mínimo común múltiplo y máximo común divisor.

A semejanza de estos métodos, la T.G.S. trata de ir desengranando los factores que intervienen en el resultado final, a cada factor le otorgar un valor conceptual que fundamenta la coherencia de lo observado, enumera todos los valores y trata de analizar todos por separado y, en el proceso de la elaboración de un postulado, trata de ver

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cuántos conceptos son comunes y no comunes con un mayor índice de repetición, así como los que son comunes con un menor índice de repetición.

Con los resultados en mano y un gran esfuerzo de abstracción, se les asignan a conjuntos (teoría de conjuntos), formando objetos.

Con la lista de objetos completa y las propiedades de dichos objetos declaradas, se conjeturan las interacciones que existen entre ellos, mediante la generación de un modelo informático que pone a prueba si dichos objetos, virtualizados, muestran un resultado con unos márgenes de error aceptables.

En último paso, se proceden por las pruebas de laboratorio, es cuando las conjeturas, postulados, especulaciones, intuiciones y demás sospechas, se ponen a prueba y nace la teoría.

Como toda herramienta matemática en la que se operan con factores, los factores enumerados que intervienen en estos procesos de investigación y desarrollo no alteran el producto final, aunque sí que pueden alterar los tiempos en obtener los resultados y la calidad de los mismos; ofreciendo una mayor o menor resistencia económica a la hora de obtener soluciones.

APLICACIÓN

La principal aplicación de esta teoría, está orientada a la empresa científica cuyo paradigma venía siendo la Física.

Los sistemas complejos, como los organismos o las sociedades, permiten este tipo de aproximación sólo con muchas limitaciones.

En la aplicación de estudios de modelos sociales, la solución a menudo era negar la pertinencia científica de la investigación de problemas relativos a esos niveles de la realidad, como cuando una sociedad científica prohibió debatir en sus sesiones el contexto del problema de lo que es y no es la conciencia.

Esta situación resultaba particularmente insatisfactoria en Biología, una ciencia natural que parecía quedar relegada a la función de describir, obligada a renunciar a cualquier intento de interpretar y predecir cómo aplicar la teoría general de los sistemas a un sistema.

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INGENIERIA DE SISTEMAS

UNIDAD II INGENIERIA DE SISTEMAS

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INTRODUCCION E HISTORIA

La ingeniería de sistemas es un modo de enfoque interdisciplinario que permite estudiar y comprender la realidad, con el propósito de implementar u optimizar sistemas complejos.

Puede verse como la aplicación tecnológica de la teoría de sistemas a los esfuerzos de la ingeniería, adoptando en todo este trabajo el paradigma sistémico.

La ingeniería de sistemas integra otras disciplinas y grupos de especialidad en un esfuerzo de equipo, formando un proceso de desarrollo estructurado.

Una de las principales diferencias de la ingeniería de sistemas respecto a otras disciplinas de ingeniería tradicionales, consiste en que la ingeniería de sistemas no construye productos tangibles.

Mientras que los ingenieros civiles podrían diseñar edificios o puentes, los ingenieros electrónicos podrían diseñar circuitos, los ingenieros de sistemas tratan con sistemas abstractos con ayuda de las metodologías de la ciencia de sistemas, y confían además en otras disciplinas para diseñar y entregar los productos tangibles que son la realización de esos sistemas.

Otro ámbito que caracteriza a la ingeniería de sistemas es la interrelación con otras disciplinas en un trabajo transdisciplinario.

Esta área comenzó a desarrollarse en la segunda parte del siglo XX con el veloz avance de la ciencia de sistemas.

Las empresas empezaron a tener una creciente aceptación de que la ingeniería de sistemas podía gestionar el comportamiento impredecible y la aparición de características imprevistas de los sistemas (propiedades emergentes).

Las decisiones tomadas al comienzo de un proyecto, cuyas consecuencias pueden no haber sido entendidas claramente, tienen una enorme implicación más adelante en la vida del sistema.

Un ingeniero de sistemas debe explorar estas cuestiones y tomar decisiones críticas. No hay métodos que garanticen que las decisiones tomadas hoy serán válidas cuando el sistema entre en servicio años o décadas después de ser concebido, pero hay metodologías que ayudan al proceso de toma de decisiones.

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Ejemplos como la metodología de sistemas blandos (Soft Systems Methodology), la dinámica de sistemas, modelo de sistemas viables (Viable System Model), teoría del Caos, teoría de la complejidad, y otros que también están siendo explorados, evaluados y desarrollados para apoyar al ingeniero en el proceso de toma de decisiones.

¿QUÉ ES INGENIERÍA DE SISTEMAS?

La ingeniería de sistemas es la aplicación de las ciencias matemáticas y físicas para desarrollar sistemas que utilicen económicamente los materiales y fuerzas de la naturaleza para el beneficio de la humanidad.

Una definición especialmente completa -y que data de 1974- nos la ofrece un estándar militar de las fuerzas aéreas estadounidenses sobre gestión de la ingeniería. Ingeniería de Sistemas es la aplicación de esfuerzos científicos y de ingeniería para:

Transformar una necesidad de operación en una descripción de parámetros de rendimiento del sistema y una configuración del sistema a través del uso de un proceso iterativo de definición, síntesis, análisis, diseño, prueba y evaluación.

Integrar parámetros técnicos relacionados para asegurar la compatibilidad de todos los interfaces de programa y funcionales de manera que optimice la definición y diseño del sistema total.

Integrar factores de fiabilidad, mantenibilidad, seguridad, supervivencia, humanos y otros en el esfuerzo de ingeniería total a fin de cumplir los objetivos de coste, planificación y rendimiento técnico.

CAMPOS RELACIONADOS

Muchos de los campos relacionados podrían ser considerados con estrechas vinculaciones a la ingeniería de sistemas.

Muchas de estas áreas han contribuido al desarrollo de la ingeniería de sistemas como área independiente.

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Sistemas de Información

Un Sistema de Información o (SI) es un conjunto de elementos que interactúan entre sí con el fin de apoyar las actividades de una empresa o negocio.

No siempre un Sistema de Información debe estar automatizado (en cuyo caso se trataría de un sistema informático), y es válido hablar de Sistemas de Información Manuales.

Normalmente se desarrollan siguiendo Metodologías de Desarrollo de Sistemas de Información.

Investigación de operaciones

La Investigación de Operaciones o (IO) se enseña a veces en los departamentos de ingeniería industrial o de matemática aplicada, pero las herramientas de la IO son enseñadas en un curso de estudio en Ingeniería de Sistemas.

La IO trata de la optimización de un proceso arbitrario bajo múltiples restricciones.

Además que la IO está basada en un metodología de procesos, es importante para la ingeniería de sistemas ya que de ellos necesitan conocerlo para la implementación de los requerimientos que se necesiten instalar en un equipo de acuerdo a su función o necesidades.

Ingeniería de sistemas cognitivos

La ingeniería de sistemas cognitivos es una rama de la ingeniería de sistemas que trata los entes cognitivos, sean humanos o no, como un tipo de sistemas capaces de tratar información y de utilizar recursos cognitivos como la percepción, la memoria o el procesamiento de información.

Depende de la aplicación directa de la experiencia y la investigación tanto en psicología cognitiva como en ingeniería de sistemas.

La ingeniería de sistemas cognitivos se enfoca en cómo los entes cognitivos interactúan con el entorno.

La ingeniería de sistemas trabaja en la intersección de:

1. El desarrollo de la sociedad en esta nueva era2. Los problemas impuestos por el mundo3. Las necesidades de los agentes (humano, hardware, software)

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4. La interacción entre los varios sistemas y tecnologías que afectan (y/o son afectados por) la situación.

Algunas veces designados como ingeniería humana o ingeniería de factores humanos, esta rama además estudia la ergonomía en diseño de sistemas.

Sin embargo, la ingeniería humana suele tratarse como otra especialidad de la ingeniería que el ingeniero de sistemas debe integrar.

Habitualmente, los avances en ingeniería de sistemas cognitivos se desarrollan en los departamentos y áreas de Informática, donde se estudian profundamente e integran la inteligencia artificial, la ingeniería del conocimiento y el desarrollo de interfaces hombre-máquina (diseños de usabilidad).

DINÁMICA DE SISTEMAS

La dinámica de sistemas es una metodología que trata la aproximación a la modelización de la dinámica de [sistemas complejos o simples] sistemas complejos tales como las galaxias, poblaciones biológicas o los sistemas económicos, en los que las partes demuestran propiedades interactivas entre los objetos, dando como resultado una comunicación gracias a las transacciones energéticas que se derivan de las relaciones mútuas.

Fue fundada a principios de la década de 1960 por Jay Forrester, de la MIT Sloan School of Management (Escuela de Administración Sloan, del Instituto Tecnológico de Massachusetts) con el establecimiento del MIT System Dynamics Group (Grupo de dinámica de sistemas del I.T. de Massachusetts).

En esa época había empezado a aplicar lo que había aprendido con sistemas eléctricos a toda clase de sistemas.

Lo que distingue a la dinámica de sistemas de otras aproximaciones al estudio de los mismos problemas, es el uso de bucles de realimentación.

La construcción de modelos por la dinámica de sistemas parte de la distinción esencial entre depósitos y flujos.

Hasta fines de los sesentas la programación de computadores era una especie de arte donde personas muy dotadas (los programadores) veían un problema, diseñaban un

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modelo abstracto de solución, diseñaban los procedimientos lógicos y finalmente codificaban todos estos procedimientos.

Sin embargo al crecer la complejidad de los programas ya nadie era capáz de manejar un diseño por sí solo y la programación "artística" colapsó por múltiples razones:

o Al trabajar en equipo no todos los programadores eran igualmente hábiles, esto creaba enormes cuellos de botella en la producción de un sistema.

o Como la codificación dependía mucho de la habilidad del programador, lo normal era que el único que entendía el código era quien lo había programado, o sea los programadores se convertían en indispensables e irremplazables.

o Al no existir procedimientos estrictos de desarrollo el código resultaba enredado, lleno de errores que se iban parchando en el camino y quedaban sin documentar, el desarrollo se demoraba, etc.

Para corregir esta situación surgió la Ingeniería de sistemas con el objetivo de que la producción sistemática y el mantenimiento de productos de software, su desarrollo y modificación en el tiempo previsto y dentro de los costos estimados.

Para sistemas pequeños muchos de los problemas mencionados no existen y por ello algunos de los criterios desarrollados por la Ingeniería de sistema no se aplican.

Los productos de software (que se conocen más como sistemas) pueden ser de dos clases:

Genéricos (por ejemplo Word, Excel, etc.) A la medida (por ejemplo el software del control)

Los sistemas, además de el conjunto de archivos con ejecutables compilados y bibliotecas usualmente tienen los siguientes componentes adicionales

Documentación de los requerimientos (casos de uso) Documentación de los diseños (especificaciones de diseño) Código fuente Planes de prueba (casos de prueba) Manual de operación y ayuda (manual de usuario) Instrucciones de instalación

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Procedimientos de mantenimiento (planes de respaldo, protocolos de reporte de error, planes de contingencia, etc.)

COMO SE DESARROLLA UN SISTEMA

1. Planificación y estimaciones: en esta etapa se planifican las actividades, se asignan los tiempos, los requerimientos de recursos humanos, físicos y se estima el presupuesto de cada etapa así como el presupuesto total del proyecto

2. Análisis de los requisitos: aquí se descompone el problema que se pretende modelar en sus detalles, determinando que es lo que se requiere que haga el sistema

3. Diseño: en esta etapa se crea el modelo y el diseño lógico con todas las entradas, salidas y procesos que debe ejecutar el sistema

4. Codificación: el diseño creado en la etapa anterior se materializa escribiendo en lenguaje de programación las instrucciones para llevar a cabo cada una de los módulos según las especificaciones del diseño lógico

5. Prueba: la etapa de prueba es simultánea a la de codificación a nivel de detalle pero también posterior, cuando se ensamblan los módulos. Finalmente cuando se entrega todo el sistema para producción comienza una tercera fase de la etapa de prueba que es para todo el sistema bajo condiciones reales.

6. Mantenimiento: en esta etapa se agregan nuevos módulos, se modifican o se quitan según vayan cambiando los requerimientos del sistema, se ejecutan programas de respaldo de datos y sistema, etc.

CONCEPTO DE CALIDAD DE SISTEMA

La calidad de un sistema tiene que ver con la percepción subjetiva acerca de su desempeño, robustez, prestaciones, etc. y se percibe en dos niveles:

Nivel Externo, es como perciben el software los usuarios del sistema Nivel Interno, es como perciben el software los profesionales de la

computación

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En el nivel externo, la percepción de calidad suele variar mucho según las expectativas de los usuarios algunas de estas son objetivas como:

Corrección : cuando el sistema ejecuta sin errores todas sus funciones, tal como han sido especificadas en el diseño.

Robustez : cuando el sistema no se cae en condiciones excepcionales o anormales

Modificabilidad : la capacidad para adaptarse al cambio en sus especificaciones Compatibilidad: capacidad para acoplarse y trabajar en conjunto con otros

sistemas Ergonomía : capacidad para hacer las tareas con la mayor facilidad para el

operador, evitando la duplicación de entrada de datos, el paso innecesario por varias etapas para hacer una tarea, etc.

Integridad : capacidad para protegerse contra accesos no autorizados, robo de información, modificación maliciosa, etc.

Facilidad de uso : aprendizaje sencillo, operación sencilla, reportes de calidad

Sin embargo existen otros criterios de percepción de calidad por parte de los usuarios que, sin ser tan objetivos, son los que causan los mayores conflictos:

Disconformidad con el diseño del sistema

Pese a que el diseño se construye en base a encuestas y estudio de las necesidades de los usuarios, este no es siempre 100% funcional a sus intereses porque existen muchos otros criterios que el diseño debe considerar, por ejemplo al mejorar la seguridad y los controles normalmente se perjudica la ergonomía, los jefes pueden haber introducido requisitos adicionales al sistema para prestaciones y trabajos que antes no se efectuaban, el sistema puede ser menos robusto ante el ingreso equivocado de datos, etc.

En general los usuarios siempre comparan el nuevo sistema con el antiguo y distintos usuarios tienen distintas prioridades, por lo que no existe un sistema que pueda dejar a todos conformes por igual, los operadores desearan hacer lo mismo con menos trabajo, los clientes desearán tener prestaciones adicionales, los jefes más control y seguridad, etc. todos esos requerimientos están frecuentemente en conflicto por lo que no es raro que la percepción de calidad difiera para los diferentes usuarios.

Aversión al cambio

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Operadores y usuario están acostumbrados al sistema antiguo y se molestan al tener que cambiar sus métodos de operación y aprender otros nuevos.

Falsos errores de sistema

Producidos por errores de operación durante la curva de aprendizaje, durante el período de prueba en explotación suelen producirse fuertes tensiones y recriminaciones mutuas entre operadores y el equipo de desarrollo por esta causa.

En el nivel interno algunos de los principales factores de calidad son:

Modularidad: que es la capacidad de cada componente del programa de funcionar de manera independiente, posibilitando el reemplazo, reutilización, etc. sin tener que afectar al sistema completo

Legibilidad: el código debe estar escrito de manera clara y tan auto documentado como sea posible en cada uno de sus módulos de manera que cualquiera lo pueda entender, mantener, reparar, etc.

CICLO DE VIDA DEL SISTEMA

El ciclo de vida son las etapas por las que pasa un sistema desde su concepción hasta su explotación en régimen. Existen varios modelos de los cuales revisaremos tres:

Clásico

El ciclo de vida clásico consiste en el desarrollo secuencial en una serie de pasos, cada paso genera las entradas y la documentación para el siguiente:

Entrevistas Especificaciones de casos de uso Diseño lógico

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Diseño Físico Casos de Prueba Documentación Producción

Este ciclo de vida todavía se ocupa para el desarrollo de sistemas pequeños por su simplicidad, pero en la mayoría de los sistemas se usa una variante llamada codificación.

Ciclo Clásico en Cascada

En este caso también se recoge información, se hacen especificaciones de diseño, se hace un diseño lógico y finalmente se codifica, la diferencia es que el flujo no es secuencial sino que las correcciones afectan no solo a la etapa inmediatamente anterior sino a todas las etapas.

Al crecer los sistemas aparecen una serie de inconvenientes en el desarrollo en cascada, como:

Es difícil imaginar de antemano los requerimientos de las etapas que siguen Muchos problemas no siguen un flujo secuencial Los errores se detectan solo cuando se pone a prueba todo el sistema

Ciclo de vida por prototipo

Los prototipos son versiones iniciales de un producto o un módulo, que permiten que el cliente y el futuro operador vean cómo se va a comportar, den sus impresiones y críticas, ayudan a establecer las necesidades reales del cliente quien muchas veces no las tiene claras al momento de ser entrevistado.

"Un buen científico es una persona con ideas originales. Un buen ingeniero es una persona que hace diseños que funcionan con un mínimo posible de ideas originales"

Freeman Dyson

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EL DISEÑO EN CASCADA

La ingeniería de sistemas se preocupa del análisis y modelamiento del sistema que se pretende construir.

El trabajo consiste a grandes rasgos en entender el problema, fijar las prioridades y especificarlas en un modelo lógico que normalmente se concreta como un listado exhaustivo de especificaciones sobre qué es lo que el programa debe hacer, las entradas, procesos y salidas.

El trabajo de la ingeniería de sistemas tiene que ver con la organización, las necesidades y expectativas de los clientes, la idea es definir y ordenar las prioridades en una capa lógica abstracta, antes de enredarse con los detalles técnicos de la codificación y es por eso que se le da gran importancia al trabajo de encuestas en esta etapa, de manera de tener claras las prioridades y expectativas.

Luego viene el trabajo de ingeniería de software que consiste en codificar las especificaciones entregadas y convertirlas en un programa que funcione.

El trabajo en una primera instancia consiste en construir prototipos de las interfaces de usuario, es decir un programa "de mentira" para determinar las mejores interfaces hombre-máquina y, una vez elegido esto dedicarse a codificar y optimizar los procesos que el sistema debe realizar, todo esto apegado a las especificaciones entregadas por el diseño lógico.

La construcción de prototipos semifuncionales es de gran ayuda al momento de probar el comportamiento real de las ideas del diseño.

Esta es la teoría. La construcción de un programa debe ser un proceso en cascada donde el diseño ideal debe preceder a la codificación.

En el desarrollo de programas computacionales según se nos ha enseñado, existen dos etapas claramente definidas: el diseño lógico y el diseño físico.

En la realidad sin embargo, esta separación ha sido fuente de diversos problemas.

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POR QUE SE DISEÑA EN CASCADA

Esta separación entre diseño lógico y el diseño físico es consecuencia de los problemas de crecimiento de tamaño y complejidad en los sistemas.

En un principio ambas etapas estaban estrechamente relacionadas, y lo siguen estando en el caso de los sistemas pequeños donde trabaja solo un programador o un pequeño grupo de personas.

Pero al hacer sistemas más complejos y dividir las tareas entre un equipo de programadores era necesario fijar prioridades y criterios de diseño de antemano, de manera que todos trabajen bajo normas claras y criterios comunes.

Esto evita el problema de desviarse de los grandes objetivos por percepciones o necesidades particulares de alguno de sus subsistemas.

También divide el trabajo en una parte creativa y normativa (diseño lógico) y otra mecanizada y sujeta a normas (diseño físico).

El diseño en cascada ha formado una verdadera cultura que separa a analistas y programadores.

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INGENIERIA DE SISTEMAS

UNIDAD III CONCEPTOS FUNDAMENTALES DE LA INGENIERIA

EN SISTEMAS

MODELACIÓN DE SISTEMAS

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Un sistema se define como un agregado o conjunto de objetos reunidos en alguna interacción o interdependencia bien definida, para alcanzar una o más metas.

Para su estudio, los sistemas se han clasificado en dos categorías: discretos y continuos. Un sistema discreto es aquel para el que los cambios en las variables de estado cambian instantáneamente en puntos separados del tiempo.

Una gasolinera es un ejemplo de sistema discreto, puesto que las variables de estado como el número de automóviles que esperan el servicio de abastecimiento de combustible, cambian solamente cuando un cliente llega o cuando un auto completa el servicio y sale de la estación.

Un sistema continuo es aquel para el que las variables de estado cambian conti-nuamente con respecto al tiempo.

Una aeronave que se desplaza en el aire es un ejemplo de sistema continuo puesto que sus variables de estado tales como su posición y su velocidad pueden cambiar instantáneamente con respecto al tiempo.

En realidad muy pocos sistemas se pueden considerar totalmente continuos o discretos, pero puesto que algún tipo de cambio predomina en la mayoría de éstos, es posible clasificarlos como discretos o continuos.

Se usa el término entidad para denotar un objeto o componente de interés en un sistema, por ejemplo, un cliente, un servidor o una máquina.

La palabra atributo denota una propiedad de una entidad, por ejemplo, la prioridad de los clientes en la fila de espera.

Todo proceso que provoque cambios en el sistema se conocerá como actividad.

Con la expresión estado del sistema se indica una colección de variables que contienen toda la información para la descripción de todas las entidades, los atributos y las actividades de acuerdo con su existencia en algún punto del tiempo. Estas variables de estado determinan la efectividad del sistema.

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Un evento es un hecho que ocurre instantáneamente y que cambia el estado del sistema, como por ejemplo la llegada de un nuevo cliente a un banco.

Los cambios que ocurren dentro del sistema lo afectan con frecuencia. Ciertas actividades de éste también pueden producir cambios que no reaccionan en el mismo. Se dice que los cambios que ocurren fuera del sistema ocurren en el medio ambiente del sistema.

En general, el medio ambiente del sistema queda delimitado por el objetivo del análisis del mismo.

Se utiliza el término endógeno para describir las actividades que ocurren dentro del sistema (variables internas) y el término exógeno para describir las actividades en el medio ambiente (variables externas), que lo afectan.

Al sistema para el que no existe actividad exógena se le conoce como sistema cerrado en comparación con un sistema abierto que sí tiene actividades exógenas.

En donde es posible describir completamente el resultado de una actividad en términos de su entrada se dice que la actividad es determinista.

Cuando los efectos de la actividad cambian aleatoriamente en distintas salidas, se dice que la actividad es estocástica.

El objeto del modelo simulado es permitir al analista la determinación de uno o más cambios en los aspectos del sistema modelado o inclusive la totalidad del sistema, también le permiten desarrollar escenarios de la efectividad de la operación siguiendo la línea de pensamiento de análisis "qué pasa si... ".

Los modelos matemáticos de sistemas constan de cuatro elementos bien definidos: componentes, variables, parámetros y relaciones funcionales.

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Las variables que aparecen en los modelos se emplean para relacionar un componente con otro y se clasifican como variables exógenas, variables de estado y variables endógenas

Las variables exógenas son las independientes o de entrada del modelo y se supone que han sido predeterminadas y proporcionadas independientemente del sistema que se modela. Puede considerarse que estas variables actúan sobre el sistema, pero no reciben acción alguna de parte de él.

Es posible clasificar las variables exógenas en controlables y no controlables. Las

primeras o instrumentales) son aquellas variables o parámetros susceptibles de manipulación o control por quienes toman decisiones o crean políticas para el sistema.

El medio ambiente en el cual el sistema modelado existe y no el sistema en sí o los encargados de tomar decisiones, genera las variables no controlables.

Las variables de estado describen el estado de un sistema o uno de sus componentes, ya sea al comienzo, al final o durante un periodo. Estas variables interaccionan con las variables exógenas del sistema y con las endógenas, de acuerdo con las relaciones funcionales supuestas para el sistema.

El valor de una variable de estado, durante un periodo particular de tiempo, puede depender no solamente de los valores de una o más variables exógenos en algún periodo precedente, sino también del valor de ciertas variables de salida en periodos anteriores.

Las variables endógenas son las dependientes o salidas del sistema y son generadas por la interacción de las variables exógenos con las del estado, de acuerdo con las características de operación del último.

El hecho de que una variable en particular esté clasificada como exógena, de estado o endógena, depende del propósito de la investigación.

Una característica de operación es una hipótesis, generalmente una ecuación matemática, que reacciona las variables endógenas y de estado del sistema con sus variables exógenas.

Las características de operación aplicadas a procesos estocásticos toman la forma

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de funciones de densidad de probabilidad.

La precisión de los resultados de una simulación depende, en gran parte, de la exactitud con que se estimen los parámetros del sistema.

A continuación se presentan algunos ejemplos de sistemas y sus componentes.

Sistemas Entidades Atributos Actividades Eventos Variables de estado

Banco Clientes Estado de cuenta Depositar Llegadas, salidas Número de cajeros ocupados, número

de clientes en espera

Ferrocarril Viajeros Orígenes, destinos Viajar Llegada a una estación o a un

destino

Número de viajeros esperando en cada

estación

Producción Máquinas Rapidez capacidad, tasa de descomposturas

Estampar, soldar

Descomposturas Estado de las máquinas

Comunicaciones Mensajes Tamaño, destinos Transmisión Recepción en el destino

Mensajes en espera a ser transmitidos

Inventario Almacén Capacidad Disponer Demanda Nivel de inventario. Demanda

acumulada.

En nuestro caso la planeación y control de los sistemas se convierte en producción, ya que es el enfoque de los procesos de fabricación en el área industrial y deben ser efectivos en cuanto a diversificación de procesos, manejo de cadenas de suministro, automatización y logística.

Básicamente las cinco fases que componen el proceso de planificación y control de la producción son:

1. Planificación estratégica o a largo plazo.

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2. Planificación agregada o a medio plazo.3. Programación maestra.4. Programación de componentes.5. Ejecución y control.

Es importante anotar, que estas fases se deberán llevar a cabo en cualquier empresa manufacturera, independientemente de su tamaño y actividad, aunque la forma como estas se desarrollen dependerá de las características propias de cada sistema productivo.

La figura 1, resume las principales fases mencionadas junto con los planes que de ellos se derivan, relacionando por un lado, los niveles de planificación empresarial y por otro la planificación y gestión de la capacidad.

Teniendo en cuenta los aspectos que se deben considerar en el proceso de planificación, programación y control de la producción y en aras de su importancia en las acciones de mejoramiento de la capacidad competitiva de una organización, utilizando y analizando conceptos, métodos y técnicas más empleados en cada una de sus fases.

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BIBLIOGRAFIA

INTRODUCCION A LA INGENIERIA DE SISTEMAS

Mahalanabis, Achey

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Limusa

ANALSIS Y DISEÑO DE SISTEMAS

Kendall & Kendall

Prentice Hall

SIMULACION DE SISTEMAS

García, Sierra, Guzmán

Cecsa