Nos piden que hagamos un sencillo

modelo de las emisiones de CO2 a la

atmósfera, que sea genérico y

adaptable posteriormente a un período

y entorno geográfico

determinado. Nos piden que nos

basemos en la "Identidad de Kaya".

La "Identidad de Kaya" dice que las

emisiones de CO2 son igual al Producto

Interior Bruto o PIB (€) por la

Intensidad de Energía (Kw/€) y por el

Vector Producción de

Energía (CO2/Kw).

10. EMISIONES DE CO2

Deseamos crear pues un modelo que

recoja todos estos aspectos, y en el

que el

nivel de CO2 en la atmósfera sea

constante. Se propone el siguiente

esquema:

Emisión = PIB x Intensidad de

Energía x Vector Energético

Siendo las unidades de medida

respectivas:

CO2 = € x Kw/ € x CO2/Kw

EMISIONES DE CO2

Se trata de un modelo sobre emisiones, que

es un Flujo. Se ha añadido un Nivel,

correspondiente a la cantidad total de CO2

en la atmósfera, aunque en sentido estricto

no

es necesario. Podemos observar como con

los parámetros que nos indican la cantidad

de

emisiones se mantiene constante, igual que

lo son los parámetros utilizados.

Definimos en Model -Settings: INITIAL

TIME = 1900 y FINAL TIME = 2100

(01) % carbón= 0.05

escenario alternativo

PIB escenario normal

intensidadenergetica

energia demandada

CO2

emision absorcion

eficiencia nuclear

eficiencia gas

eficiencia fuel

eficiencia carbon

eficiencia E renovables

emision Erenovables

emision carbon

emision fuel

emision gas

emision nuclear

porcentajerenovables

porcentajecarbon

porcentajefuel

porcentajegas

porcentaje nuclear

Graph 1

03:17 p.m. jue, 07 de nov de 2013

Untitled

Page 11900.00 1950.00 2000.00 2050.00 2100.00

Years

1:

1:

1:

2:

2:

2:

3:

3:

3:

9999999

10000000

10000001

0

1

1

-1

0

1

1: CO2 2: emision gas 3: emision nuclear

1 1 1 1

2 2 2 2

3 3 3 3

El conflicto que existe entre las soluciones

a corto y a largo plazo es un conocido

patrón de comportamiento en muchos

sistemas, de forma que aquellas soluciones

que son efectivas a corto plazo no lo son en

el medio plazo y a la inversa. Así en el

mundo de la empresa son conocidas las

limitaciones que tiene una política de

mantenimiento preventivo, que si bien es

vital en un horizonte a medio plazo,

ocasionan paradas en la producción a

corto plazo que nadie quiere asumir.

11.COMO PRODUCIR MAS Y MEJOR

De igual forma en el ámbito de la calidad el respeto a unas

estrictas normas de calidad en la empresa son la base para

lograr un merecido prestigio entre sus clientes, que se

traduzca a medio plazo en la fidelidad de los clientes y un

mayor margen comercial. No obstante, una política estricta

en normas de calidad provoca a corto plazo mayores costes

al desechar lotes de producción que no cumplen las

normas. En el ámbito de la formación de personal un

incremento de las horas destinadas a esta actividad

incrementa la productividad, la calidad y los resultados de la

empresa a medio plazo, pero a corto plazo implican unos

costes y una menor disponibilidad del personal para

producción.

mejorar la productividad por

ser un aspecto clave, y se

pretende lograr así dedique

más horas a la mejoras de

productividad.

El diagrama causal formado

con los elementos señalados

en negrita anteriormente nos

permite ilustrar esta

situación. Podemos

identificar dos bucles de

realimentación

COMO PRODUCIR MAS Y MEJOR

Productividad

Producciónactual

Diferencia deProducción

Produccióndeseada

Presión para variarla producción

Presión paramejorar la

productividad

Horas enmejoras de

productividad

Horas detrabajo enproducción +

-

+

+

+

+

+

ObsolescenciaMejoras

+

+

trabajarmás

trabajarmejor

SIMULACIÓN STELLA 11-Bproductiv idad

mejoras obsolescencia

horas en mejoras

de

productiv idad

presion para

aumentar la

productiv idad

presion para

aumentar la produccion

dif erencia de

produccion

produccion

actualhoras de trabajo

en produccion

produccion

deseada

Graph 1

GRAFICA 11 B

09:18 p.m. dom, 10 de nov de 2013

Untitled

Page 10.00 25.00 50.00 75.00 100.00

Months

1:

1:

1:

2:

2:

2:

99

100

101

34

35

36

1: productiv idad 2: horas de trabajo en produccion

1 1 1 12 2 2 2

SIMULACIÓN STELLA 11 -Cproductiv idad

mejoras

tecnologicasobsolescencia

tecnologica

horas en mejoras

de

productiv idad

presion para

mejorar

la productiv idad

presion para v ariar

la produccion

dif erencia de

produccion

produccion

actualhoras de

trabajo en

produccion

produccion

deseada

Graph 1

GRAFICA 11-C

10:25 p.m. dom, 10 de nov de 2013

Untitled

Page 10.00 25.00 50.00 75.00 100.00

Months

1:

1:

1:

35

36

37

1: horas de trabajo en produccion

1

1

1 1

Deseamos simular los efectos

que provocará una disminución

número de operarios de

mantenimiento en el número

de piezas defectuosas.

Tenemos pues un sistema con

dos elementos: numero de

operarios de mantenimiento y

número de piezas defectuosas.

12. AVERIAS

numero de operarios

de mantenimiento

~

numero de piezas

def ectuosas

En este caso esperamos

obtener 50 piezas

defectuosas en el mes 6,

200 en el 12, 500 en el

18 y también 500 piezas

en el 25.

AVERIAS

AVERIAS

08:11 p.m. sáb, 09 de nov de 2013

Untitled

Page 10.00 3.00 6.00 9.00 12.00

Time

1:

1:

1:

0

150

300

1: numero de piezas def ectuosas

1 1

1 1

AVERIAS

02:12 p.m. sáb, 09 de nov de 2013

Untitled

Page 10.00 3.00 6.00 9.00 12.00

Months

1:

1:

1:

140

170

200

1: numero de piezas def ectuosas

1 1

1 1

Existen muchas actividades, desde escribir un libro a

construir un buque, que presentan unas características

muy similares. Existe en primer lugar un objetivo y unas

previsiones de lo que costará conseguir ese objetivo,

seguido a continuación de una fase en la que se emplea una

cantidad de trabajo y recursos, y por último, con mayor o

menor éxito se logra el objetivo deseado.

No obstante, muchos proyectos acaban, en relación con los

objetivos iniciales, durando más de lo previsto, costando

más de lo esperado y ofreciendo una calidad mucho menor

de lo deseado.

Vamos a ver a continuación un modelo para ayudar a

comprender los aspectos relacionados con la consecución

de un proyecto. Para hacer el proyecto fácil de explicar,

vamos a trabajar en un proyecto genérico como diseñar un

edificio, aunque el modelo es aplicable a otras muchas

situaciones, como desarrollar software, diseñar un nuevo

producto, etc.

13 . GESTIÓN DINÁMICA DE UN PROYECTO

02:29 p.m. sáb, 09 de nov de 2013

Untitled

Page 10.00 6.00 12.00 18.00 24.00

Months

1:

1:

1:

2:

2:

2:

0

500

1000

1: tareas f inalizadas 2: tareas pendientes

1

1

1 1

2

2

2 2

M O D E L O 1 . H A C E R U N T R A B A J O L A C A R A C T E R Í S T I C A M Á S F U N D A M E N T A L D E U N P R O Y E C T O E S Q U E H A Y U N T R A B A J O Q U E H A C E R , Y Q U E E S T E S E V A R E A L I Z A N D O P R O G R E S I V A M E N T E . V A M O S A I N T R O D U C I R E S T O E N U N M O D E L O .

tareas prev istas

tareas pendientes tareas f inalizadas

trabajo

Graph 1

04:41 p.m. sáb, 09 de nov de 2013

Untitled

Page 10.00 6.00 12.00 18.00 24.00

Months

1:

1:

1:

2:

2:

2:

3:

3:

3:

0

15

30

0

5

10

1: Errores no detectados 2: Errores detectados 3: Errores

1

1

1

1

2

2

2

2

3 3

33

M O D E L O 2 . PA R A R A L A C A B A R L A S TA R E A S .E S N E C E S A R I O I N T R O D U C I R E N E L M O D E L O U N M E C A N I S M O Q U E N O S D E T E N G A E L P R O C E S O C U A N D O E LP R O Y E C T O S E A C A B E .

tareas

pendientes

Tareas

f inalizadas

trabajo

Errores no

detectados

Errores detectados Errores

calidad

retraso en

detectar errores

Graph 1

M O D E L O 3 . I N C L U I R L O S E R R O R E SE N T O D O P R O Y E C T O S E P R O D U C E N E R R O R E S , T R A B A J O S Q U E H A Y Q U E V O L V E R A H A C E R , Y E S T O S D E B E N S E R I N C L U I D O S E N E L M O D E L O . T A M B I É N V A M O S A M O D I F I C A R L A E C U A C I Ó N D E L T R A B A J O .

tareas

pendientes

Tareas

f inalizadas

trabajo

Errores no

detectados

Errores detectados Errores

calidad

retraso en

detectar errores

04:41 p.m. sáb, 09 de nov de 2013

Untitled

Page 10.00 6.00 12.00 18.00 24.00

Months

1:

1:

1:

2:

2:

2:

3:

3:

3:

0

15

30

0

5

10

1: Errores no detectados 2: Errores detectados 3: Errores

1

1

1

1

2

2

2

2

3 3

33

M O D E L O 4 . D E S C U B R I R L O S E R R O R E S L O S E R R O R E S Q U E S E P R O D U C E N E N U N P R O Y E C T O N O S E D E S C U B R E N I N M E D I A T A M E N T E , S I N O C U A N D O V A N A H A C E R S E O T R O S T R A B A J O S P O S T E R I O R E S

tareas

pendientes

Tareas

f inalizadas

trabajo

Errores no

detectados

Errores detectados Errores

calidad

retraso en

detectar errores

Total de tareas

prev istas

Graph 1

05:31 p.m. sáb, 09 de nov de 2013

Untitled

Page 10.00 6.00 12.00 18.00 24.00

Months

1:

1:

1:

2:

2:

2:

3:

3:

3:

0

1

1

0

5

9

0

10

20

1: retraso en detectar errores 2: Errores no detectados 3: Errores detectados

1

1

1 1

2

2

2 2

33

3 3

M O D E L O 5 . L A P R E S I Ó N D E L A F E C H A D E E N T R E G A .E N T O D O P R O Y E C T O E X I S T E U N A F E C H A D E F I N A L I Z A C I Ó N Y E N T R E G A , Q U E V A A M O D I F I C A R E LR I T M O D E T R A B A J O Y L A C A N T I D A D D E L O S R E C U R S O S E M P L E A D O S .

tareas

pendientes

Tareas

f inalizadas

trabajo

Errores no

detectados

Errores detectados Errores

calidad

retraso en

detectar errores

Total de tareas

prev istas

trabajo requerido

f uerza de trabajo disponible

C 2

C 1

plazo restante

durancion prev ista

tiempoGraph 1

09:41 p.m. sáb, 09 de nov de 2013

Untitled

Page 10.00 6.00 12.00 18.00 24.00

Months

1:

1:

1:

2:

2:

2:

0

100

200

0

5

10

1: trabajo 2: plazo restante

11

1 1

2

2

2 2