La simulazione delle dinamiche aziendali: tre approcci a confronto

Mentre in fisica, chimica, biologia ed altre scienze la sperimentazione è il metodo standard per fare ricerca, in molte scienze sociali, condurre un esperimento è impossibile o indesiderabile. Un esperimento consiste nel somministrare un dato trattamento ad un sistema isolato e nell’osservare cosa succede. Il sistema trattato viene confrontato con un altro sistema equivalente che non riceve il trattamento per confrontarne il comportamento. Dal momento che l’unica differenza tra i due sistemi sta proprio nel trattamento subito dal primo, e poiché i due sistemi sono isolati da altre possibili cause di cambiamento, sarà il trattamento a causare, eventualmente, il diverso comportamento dei sue sistemi. Poiché questo tipo di isolamento spesso può risultare impossibile, antieconomico, o non etico nei sistemi sociali, le sperimentazioni sono in essi raramente usate. Un grosso vantaggio della simulazione assistita dal computer è che le difficoltà legate all’isolamento dei sistemi umani e i problemi etici legati alla sperimentazione non sono presenti quando si fanno esperimenti su sistemi virtuali o computazionali. Un esperimento può inoltre essere impostato e ripetuto molte volte usando un intervallo di parametri o permettendo ad alcuni fattori di variare casualmente. Talvolta tale approccio potrebbe essere l’unico modo per ottenere dei risultati. Derivare infatti il comportamento di un modello analiticamente è preferibile in generale perché fornisce informazioni su come il modello funzionerà dato un intervallo di inputs. Tuttavia una soluzione analitica non è sempre possibile. In questi casi è necessario sperimentare con differenti inputs per vedere come il modello si comporta; il modello cioè viene usato per simulare il mondo reale come sarebbe in una varietà di circostanze. La simulazione assistita dal computer è un campo di indagine e di applicazione in continua espansione. A partire dalle pionieristiche applicazioni del secondo dopoguerra, infatti, questo tipo di simulazione si è costantemente ampliato, fino a comprendere, recentemente, un insieme di strumenti, approcci e principi metodologici di assoluta affidabilità e di ampia diffusione nelle scienze manageriali. Le prime applicazioni, tipicamente negli Anni ‘60, erano fondamentalmente indirizzate a risolvere specifici problemi industriali e produttivi, con un forte focus sulla evidenziazione e risoluzione di problemi di ottimizzazione e di incremento dell’efficienza (ad esempio per lo studio di problematiche di gestione delle scorte e del magazzino). Successivamente, grazie anche ad un progressivo ampliamento delle problematiche oggetto di studio e con il rapido crescere della potenza dei computer, la modellizzazione e la simulazione assistita dal computer sono diventati un importante complemento per la sperimentazione negli ambiti di ricerca tradizionali ma anche in molte scienze sociali. L’elemento di maggior interesse, del resto, consiste nel progressivo spostamento del focus di analisi e del campo di utilizzo di questi strumenti verso la gestione strategica delle risorse a disposizione. In maggior dettaglio, modelli computerizzati e simulatori di volo (anche detti virtual worlds o micro-worlds) sono utili e potenti strumenti da impiegarsi nello studio ed analisi strategica di sistemi caratterizzati da elevati gradi di complessità e dinamismo. Come messo in luce da Sterman (2000, pp. 35-58), “they provide low-cost laboratories for learning. The virtual world allows time and space to be compressed or dilated. Actions can be repeated under the same or different conditions (…) Virtual worlds provide high-quality feedback. (…) Formalizing qualitative models and testing them via simulation often leads to radical changes in the way we understand reality (…) Most important, when experimentation in real systems is infeasible, simulation becomes the main, and perhaps the only, way you can discover for yourself how complex systems work”. Consapevoli che sia impossibile presentare e discutere in modo esaustivo tutte le tipologiee gli ambiti di modellizzazione e di simulazione, questo capitolo si pone conseguentemente l’obiettivo di esplorare le potenzialità offerte dalla simulazione computerizzata in ambito aziendale, ponendo nello specifico il focus di analisi su un numero limitato di paradigmi di simulazione, cosiddetti “dinamici”. In particolare, sono presi in esame tre diversi approcci alla simulazione su supporto informatico, indicati di seguito: a) System Dynamics Simulations; b) Agent-Based Modelling; c) Discrete-Event Simulations. Per ciascuno di essi, verranno illustrate le caratteristiche metodologiche primarie, i principali strumenti a disposizione, le finalità perseguite. Alcuni esempi saranno sinteticamente richiamati per meglio chiarire le potenzialità di ciascun approccio, sia in termini assoluti sia comparativi. Prima di far ciò, del resto, pare opportuno fornire qualche informazione aggiuntiva sulle finalità e le caratteristiche principali della modellizzazione in ambito manageriale.