ABSTRACT
RESUMEN La enfermedad por coronavirus del 2019es una preocupación a nivel mundial, su propagación está relacionada a características propias del virus y a la toma de acciones gubernamentales, de salud pública y hábitos sociales. Utilizar herramientas matemáticas y computacionales ayuda a tener un panorama de la situación actual y a futuro de esta problemática. Con el objetivo de reflejar el comportamiento de esta enfermedad mediante simulación con dinámica de sistemas y evaluar la cantidad de contagios activos, muertes y recuperados en Paraguay en el mes de febrero del 2021 se utilizó el software Vensim aplicando una modificación del modelo básico de epidemiología de Kermack y McKendrick que considera a la población de susceptibles, infectados y recuperados. La simulación de esta dinámica ha presentado diferencias de 758 casos activos, 216 muertes y 37009 recuperados respecto a lo reportado, siendo los casos activos la aproximación más importante del estudio.
ABSTRACT The 2019 coronavirus disease is a worldwide concern, its spread is related to the characteristics of the virus and the taking of government, public health and social habits. Using mathematical and computational tools help to have an overview of the current situation and a future of this problem. In order to reflect behavior of this disease through simulation with system dynamics and evaluating the number of active infections, deaths and recoveries in Paraguay in the month of February 2021, the Vensim software was released by applying a modification of the basic model of epidemiology of Kermack and McKendrick who consider the population of susceptible, processed and recovered. The simulation of this dynamic has presented differences of 758 active cases, 216 deaths and 37009 recovered with respect to what was reported, with active cases being the most important approximation of the study.
RESUMO A doença do coronavírus 2019 é uma preocupação mundial, sua disseminação está relacionada às características do vírus e à toma de ações governamentais, de saúde pública e hábitos sociais. O uso de ferramentas matemáticas e computacionais ajudam a ter uma visão geral da situação atual e futura deste problema. Para refletir o comportamento desta doença através de simulação com dinâmica de sistemas e avaliar o número de infecções ativas, óbitos e recuperações no Paraguai no mês de fevereiro de 2021, foi utilizado o software Vensim, aplicando uma modificação do modelo básico de epidemiologia de Kermack e McKendrick que considera a população de suscetíveis, infectados e recuperados. A simulação dessa dinâmica apresentou diferenças de 758 casos ativos, 216 óbitos e 37.009 recuperados em relação ao informado, sendo os casos ativos a aproximação mais importante do estudo.
ABSTRACT
Se presentan los resultados de la simulación de una cadena de suministro de productos tecnológicos, orientado a la flexibilidad de producción desde una perspectiva de capacidad de respuesta en un contexto de producción bajo pedido. Se caracteriza la cadena de suministros identificando los elementos que constituyen el sistema para la formulación del caso de estudio y modelo dinámico, el cual es programado, calibrado y analizado en Vensim DSS. Los resultados reflejan que incrementos en la demanda implican ampliaciones en la capacidad de la planta a una tasa determinada por una política de mejora, condicionando la respuesta de la cadena. En las primeras etapas, la capacidad está por debajo de la demanda; en la fase de declive, gran parte de las instalaciones quedan ociosas; además, elementos como el tiempo de procesamiento, tiempo de entrega y tipo de orden son factores determinantes en la respuesta de la cadena. Más aún, la exactitud de los pronósticos para anticipar aumentos inesperados en la demanda contribuye a mejorar la respuesta de la cadena. Se concluye que el comportamiento de los productos tecnológicos crea grandes dificultades en la gestión de las cadenas de este tipo, dado que su obsolescencia y rápido crecimiento requieren que los eslabones de la cadena generen una respuesta sincronizada e inmediata, con el propósito de obtener un alto nivel de servicio. Sin embargo, esto implica inversiones significativas.
In this paper are presented the results of the simulation of a supply chain of technology products, aimed at production flexibility from the perspective of responsiveness in the context make to order Supply Chain is characterized by identifying the elements that constitute the system for the development of the case study and dynamic model, which is programmed, calibrated and analyzed in Vensim DSS. The results show that an increase in demand, implies expansion of the capacity of the plant at a rate determined by a policy of improving, conditioning the response of the chain. In the early stages, the capacity is below demand; but the decline phase, most of the facilities are idle. Additional, elements such as processing time, delivery time and insertion order are determining factors in the response chain. Furthermore, the accuracy of forecasts anticipate unexpected increases in demand that helps to improve the response chain. In conclusion, the behavior of technology products creates great difficulties in managing chains such as its obsolescence and rapid growth requires that the links in the chain generate a synchronized and immediate response in order to obtain a high level of service. However this involves significant investment.
Os resultados da simulação de uma tecnologia de cadeia de fornecimento flexibilidade de produção orientada para o produto a partir de um ponto de vista da capacidade de resposta em um pedido de contexto de produção apresentado. cadeia de fornecimento é caracterizado por identificar os elementos do sistema para a formulação de estudo de caso e o modelo dinâmico, que é programado, calibrado e analisado em DSS Vensim. Os resultados mostram que o aumento da procura envolvem a expansão da capacidade da planta a uma taxa determinada por uma política de melhoramento, condicionado a cadeia de resposta. Nos estágios iniciais, a capacidade é inferior à procura; na fase de declínio, a maioria das instalações estão ociosos; elementos adicionais, tais como o tempo de processamento, tempo de entrega eo tipo de ordem são fatores determinantes na cadeia de resposta. Além disso, a precisão das previsões para antecipar aumentos inesperados na demanda contribui para melhorar a cadeia de resposta. Concluiu-se que o comportamento de produtos de tecnologia cria grandes dificuldades na administração de cadeias deste tipo, uma vez que a sua caducidade e rápido crescimento requerem elos de corrente gerar uma resposta sincronizado e imediato, de modo a obter um elevado nível de serviço. No entanto, isso envolve um investimento significativo.