Teoría de Sistemas (Para Dummies)

"una cantidad de elementos y relaciones" (Klaus)

"una parte de la realidad, observable y que se puede describir" (Muller)

"algo que posee elementos, estructura, vecindad, recibe y envia magnitudes concretas a su vecindad" (Semard)

Como ven casi cualquier cosa la podemos considerar un "sistema" un sistema además suele tener partes o subsistemas: por ejemplo una industria es un sistema, uno de sus talleres es un sistema parcial de los cuales los operarios de torno serían otro subsistema. También la industria podría ser subsistema de un parque industrial, etc.

En la teoría de Sistemas distinguimos a un sujeto que observa y objetos que son estudiados. El sujeto estudia, interpreta y crea conocimientos, pero los objetos suelen tener muchas facetas de estudio y es imposible (además de inútil) estudiar su "realidad total" así se crea un sistema, que es "un análogo de un objeto real". Es decir el objeto y el sistema son dos cosas distintas,: el sistema es una imagen del objeto real que sirve para simplificar su estudio.

De aquí deducimos que para un mismo objeto pueden existir diferentes sistemas (abstracciones) que lo representen según que es lo que nos interesa estudiar.

La clave de la Teoría de Sistemas consiste en que, si bien todos los sistemas pueden ser distintos, existen estructuras y relaciones que son comunes a muchos de ellos: por ejemplo el movimiento del agua en un río y el comportamiento de una multitud de personas a la salida de un estadio son de una naturaleza material absolutamente distinta, pero se pueden establecer analogías entre ambos fenómenos. En la naturaleza existe una gran cantidad de sistemas análogos y si hacemos abstracción de la realidad material, vemos que muchos sistemas absolutamente distintos se pueden caracterizar por un mismo conjunto de relaciones.

Nuestro modelo de puerto es un elemento activo que posee una vecindad (los barcos y la ciudad) a la que le entrega determinadas magnitudes (toneladas de carga), la vecindad también le entrega a nuestro puerto magnitudes por lo que ambos interactúan constantemente. 

A nuestro modelo podemos complicarlo agregando otras variables para hacer más exacto nuestro estudio: por ejemplo la cantidad de trabajadores, la capacidad de las bodegas y la disponibilidad de camiones para transportar la carga. Todas esas magnitudes influirán finalmente en la cantidad de carga que en realidad se mueve y también existirán otras magnitudes externas, como los días con marejada que obligan a mantener el puerto cerrado, etc. Así vemos como el comportamiento de nuestro sistema está influenciado por si mismo y por el exterior. 

Lo importante de este ejemplo es como hemos hecho abstracción de muchas cosas (como el paisaje, la forma de las instalaciones físicas, etc.) para concentrarnos solo en algunas pocas características que nos interesan: hemos creado un modelo que nos será mucho más útil, por ejemplo, que una fotografía o una película muy detalladas. Teniendo nuestro modelo podemos "jugar" con las variables para estudiar que pasaría, si establecemos las relaciones que nos interesan en forma matemática (por ejemplo una función que indique cuanto aumenta la capacidad de movimiento en relación a la capacidad de las bodegas) podemos calcular teóricamente y de antemano si es conveniente o no construir nuevas bodegas.

Hay que tener presente que no todos los sistemas son abstractos, o modelos, existen por supuesto los sistemas reales, pero estos sistemas abstractos es de los que más se ocupa la T.G.S. puesto que son los más útiles 

S=T(E) 

Donde S es el conjunto de las magnitudes de salida, E el conjunto de magnitudes de entrada y T la función que las relaciona. Pero ahora que me acuerdo no íbamos a tocar las matemáticas así es que con eso basta.

Siguiendo nuestro ejemplo práctico, podríamos establecer (por observación) que al aumentar la cantidad de camiones nuestro puerto aumentará su capacidad de movimiento de carga en un factor de x veces, etc.

También existen relaciones de retroalimentación, donde las magnitudes de salida influyen en las de entrada (por ejemplo si los embarques aumentan mucho, entrarán mas empresas de camiones a trabajar al puerto y viceversa)

Un modelo fundamentalmente es algo que obtenemos después de un proceso de abstracción, es decir tomamos un sistema real y hacemos una imágen de el, más simple y más clara que el original.. Al construir un modelo tratamos de captar lo que es esencial en el sistema, lo que a nosotros nos interesa estudiar y lo que pensamos que nos servirá para ese estudio. Todo lo demás lo desechamos.

Un modelo facilita la comprensión de un sistema complejo, representando lo que es significativo para nuestro estudio, es una imitación de la realidad. Así, tenemos el objeto real, el sujeto que lo estudia y el modelo, que tiene relaciones de analogía o similitud con el objeto real y permite al sujeto obtener conclusiones relativas  al sistema.

La anterior es solo una de las muchas posibles clasificaciones de los modelos, existen otras que, por ejemplo consideran las relaciones de analogía (modelos funcionales, estructurales, de comportamiento), o bien la finalidad de uso del modelo (de demostración, experimentales, para toma de decisiones) etc.

Ordenar las opiniones: para modelar se debe primero que nada observar el sistema y recoger información relevante, luego se determina sobre qué base será construído el modelo según las relaciones de analogía que se observen. También en esta etapa se determinará a que objetivo será construido el modelo

Elaborar los elementos esenciales y sus acoplamientos el modelo se va conformando de acuerdo a las relaciones de analogía encontradas 

Experimentar con modelos: se trata de buscar modelos alternativos o variantes del configurado originalmente para ver si se puede perfeccionar la similitud con el comportamiento relevante del modelo real

Decidir la solución óptima: de todos los modelos experimentados se escoge al que represente al sistema de la mejor manera para nuestros propósitos

Prueba del modelo: se deben diseñar y ejecutar pruebas que confronten la capacidad predictiva del modelo con respuestas conocidas del sistema, de manera de detectar si hay omisiones o errores relevantes

Finalmente tenemos la aplicación del modelo a problemas prácticos

Bueno, si esperaban una receta milagrosa para construir modelos y quedaron con la impresión que la lista anterior no es más que una serie de obviedades, no se preocupen. Esto ocurre siempre que tratamos de formalizar métodos demasiado generales. La verdad es que sobre el proceso de construir modelos no se puede enseñar mucho ya que las técnicas específicas difieren mucho en cada caso. La  técnica para construir modelos en la vida real es compleja y especializada donde se necesita un conocimiento profundo del sistema a modelar y mucha experiencia.

• El método de conclusiones por analogías
• El método de la caja negra
• El método de las aproximaciones sucesivas

Para obtener conclusiones por analogías consiste en buscar fenómenos semejantes cuya solución sea conocida, comparar sistemas distintos buscando semejanzas o analogías, en su comportamiento, su estructura o su materialidad

Para sistemas muy complejos un buen método es el de la caja negra, que consiste en un sistema (en principio definible) al que solo podemos influenciar alimentándolo y observando sus reacciones. Así podemos definir un comportamiento "macro" sin entrar a los detalles internos del sistema. El método de la caja negra es muy usado en el modelamiento de sistemas y también en nuestra vida diaria, cuando usamos televisores, teléfonos y muchos otros aparatos complicados sin preocuparnos de sus detalles de funcionamiento interno.

Observando como reacciona un sistema a nuestros estímulos podemos establecer funciones o relaciones de comportamiento, sin preocuparnos de lo que ocurre dentro.

El método de las aproximaciones sucesivas consiste en definir un resultado óptimo y tratar de obtenerlo ingresando magnitudes al azar al sistema, por medio de la prueba y error nos acercaremos al óptimo esperado lo que permitirá encontrar la relación buscada sobre el comportamiento del sistema. Este método que parece algo loco, es factible de aplicar usando computadoras, que pueden hacer todo el trabajo rutinario de prueba, error y aproximaciones sucesivas de manera automática.

El trabajo de un analista consiste en estudiar los requerimientos del sistema que se desea diseñar así como los flujos de la información y, en base a eso, entregar su producto que es el diseño lógico, que consiste simplemente en una lista detallada con las especificaciones que debe cumplir el sistema, una guía de criterios de diseño y procedimientos para que la gente de software se encargue de implementar.

En los sistemas pequeños el trabajo de diseño lógico y físico son llevados a cabo por una misma persona y a menudo el proceso de diseño lógico es informal y no deja especificaciones escritas. Sin embargo es recomendable para cualquier diseño, por simple que sea dejar escrita una lista de especificaciones del diseño lógico ya que esta formalización ayudará bastante a quienes tomen posteriormente las tareas de mantención del sistema, esta lista también constituye una salvaguarda contra cambios abruptos de diseño pedidos por el cliente una vez que el sistema está implementado.

He buscado durante mucho tiempo un buen formato de hoja de especificaciones de diseño lógico para sistemas pequeños y no la he encontrado. Si alguien tiene un buen modelo que me avise y la publicamos para su difusión y conveniencia de todos.

Una buena parte de los conceptos presentados aquí provienen de antiguos apuntes preparados por el profesor Federico Carozzi, que deben poder encontrarse en algún lugar de la Biblioteca de la Universidad de Santiago.