Knowledge management in conducting simulation projects: a case study in consulting firms

Gestión del conocimiento en la realización de proyectos de simulación: estudio de un caso en empresas de consultoría

Durante un proyecto de simulación, los modeladores y los clientes adquieren un mayor conocimiento de lo que se está simulando. Sin embargo, gran parte de este conocimiento se pierde debido a la falta de formas de retenerlo y a la falta de discusión sobre los tipos de conocimiento presentes en las etapas de un proyecto de simulación. En este contexto, este artículo pretende presentar un estudio de caso para conocer cómo se llevan a cabo los proyectos e identificar los tipos de conocimiento que se generan durante su ejecución. El estudio de caso se realizó en empresas consultoras de simulación. Se seleccionaron tres empresas especializadas en la simulación: una pequeña, una mediana y una grande. Se identificó que los cuatro tipos de conocimiento, establecidos por los Nonaka y Takeuchi están presentes en cada etapa del proyecto de simulación. Estos resultados ayudan a los modelizadores a documentar y gestionar el conocimiento y les ayudan a evitar errores.

1. INTRODUCCIÓN

La simulación de eventos discretos se ha utilizado cada vez más para ayudar en la toma de decisiones ( Banks et al., 2005 ). Para Law & McComas (2002) , la simulación está modelando sistemas de fabricación desde principios de los años sesenta.

En la literatura se encuentran varios métodos de investigación en la simulación, cada uno con sus características. La mayoría de estos métodos se dividen en tres etapas: concepción, implementación y análisis ( Chwif & Medina, 2010 ; Montevechi et al., 2010 ).

En el transcurso de una investigación de simulación, los analistas, modeladores, gestores y clientes del proyecto de simulación, adquieren una mejor comprensión del sistema en estudio ( Adamides & Karacapilidis, 2006 ; Robinson, 2008 ; Sargent, 2010 ).

Sin embargo, este conocimiento adquirido durante el proyecto de simulación permanece oculto en la mente de los modeladores y clientes, perdiéndose detalles importantes del propio sistema, como la programación del modelo, una vez finalizada la investigación ( Friend, 2012 ).

De acuerdo con Zhang et al. (2008) y Friend (2012) , en lugar de desperdiciar la información al final de cada proyecto de simulación, que fue obtenida por el esfuerzo de los modeladores, se deben desarrollar formas de retener el conocimiento, para guiar futuras investigaciones y destacar la información a los clientes de la simulación.

Como afirman Biz et al. (2013) , la información es una de las principales estrategias para el proceso de toma de decisiones de las organizaciones públicas, privadas y mixtas, estando alineada con la gestión de personas y las tecnologías de la información y la comunicación.