Modelli di simulazione con la system dynamics

L'utilità nell'uso di Modelli di simulazione sta nella possibilità di simulare la realtà nel suo svolgimento temporale, permettendo di confrontare i risultati di scelte alternative, senza ricorrere a costose sperimentazioni reali. Si analizzano strutture anche molto complesse in modo rigoroso. Gli effetti prodotti discendono necessariamente dalle relazioni causali immesse.

L'utilizzo di modelli causa-effetto favorisce la comunicazione di gruppo, attraverso l’esplicitazione dei modelli mentali, e aumenta la condivisione delle scelte, Motivando gli individui favorisce lo sviluppo di logiche interpretative coerenti: individuazione del problema, ricerca delle cause, ricerca di soluzioni ad alto potenziale.System dynamics 1

La System Dynamics è una metodologia elaborata alla fine degli anni '50 presso il M.I.T. di Boston (USA) ad opera del Prof. Jay Forrester ed applicata con successo in tutto il mondo. Consente di rappresentare i sistemi come insiemi di più componenti che interagiscono tra di loro e,di conseguenza,analizzare il comportamento dinamico dei sistemi.

Si applica mediante la realizzazione di modelli di simulazione che vengono fatti “girare” su appositi software (p..e. Vensim,iThink, Stella, Powersim, Sable). Questa metodologia è adottata per comprendere e governare sistemi caratterizzati da relazioni di causa-effetto di natura complessa, in particolare sistemi riconducibili alla realtà socio-economica e, specificatamente, alle aziende.

Sebbene diversi filoni di ricerca abbiano analizzato gli organismi sociali come sistemi, la system dynamics si caratterizza per il fatto di focalizzare l’attenzione su feedbacks e ritardi.

System dynamics 2Con le metodologie di System Dynamics è possibile sviluppare Modelli di simulazione attraverso i seguenti passi :

•individuazione del problema da analizzare;
• formulazione delle ipotesi che possono spiegare le cause sottostanti al problema (visione system thinking);
• realizzazione di un modello dinamico di simulazione, su personal computer, capace di replicare la struttura e le dinamiche relative alla problematica investigata (system dynamics);
• verifica della validità del modello, per comprendere se riproduce fedelmente gli andamenti delle variabili-chiave esaminate (validazione);
• analisi delle relazioni intercorrenti tra le diverse parti del sistema rilevante e degli effetti di breve e lungo periodo conseguenti a politiche alternative (individuazione degli archetipi);
• diagnosi del sistema orientata ad individuare, attraverso la simulazione, possibili soluzioni al problema analizzato.

Tags: perfomance measurement, apprendimento collaborativo e KM, Luigi De Bernardis

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