Ejemplos sim manual cap 4

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Ejemplos sim manual cap 4

  1. 1. FACULTAD DE ECONOMIA Y NEGOCIOSSIMULACION DE NEGOCIOS INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN UNIDAD 2 EJEMPLOS DE SIMULACION MANUAL WASHINGTON MARTINEZ, DSc.
  2. 2. SIMULACION DE UN SISTEMA DE FILAS CONUN CANAL DE ATENCION
  3. 3. DISTRIBUCION DE LOS TIEMPOS DE ARRIBONOTACION TEA TIEMPO ENTRE ARRIBOS (en minutos) PR PROBABILIDAD PRAC PROBABILIDAD ACUMULADA ANA ASIGNACION DE NUMERO ALEATORIO TEA PR PRAC ANA 1 0.125 0.125 ´001 A 125 2 0.125 0.250 126 A 250 3 0.125 0.375 251 A 375 4 0.125 0.500 376 A 500 5 0.125 0.625 501 A 625 6 0.125 0.750 626 A 750 7 0.125 0.875 751 A 875 8 0.125 1.000 876 A ´000
  4. 4. DISTRIBUCION DE LOS TIEMPOS DE SERVICIONOTACION TS TIEMPO DE SERVICIO (en minutos) PR PROBABILIDAD PRAC PROBABILIDAD ACUMULADA ANA ASIGNACION DE NUMERO ALEATORIO TS PR PRAC ANA 1 0.10 0.10 ´01 A 10 2 0.20 0.30 11 A 30 3 0.30 0.60 31 A 60 4 0.25 0.85 61 A 85 5 0.10 0.95 86 A 95 6 0.05 1.00 96 A ´00
  5. 5. DETERMINACION DE LOS TIEMPOS DE ARRIBO NOTACION CL CLIENTE NAA NUMERO ALEATORIO ASIGNADO TEA TIEMPO ENTRE ARRIBOS (en minutos) CL NA TEA CL NA TEA 1 - - 11 681 6 2 673 6 12 2 1 3 883 8 13 939 8 4 254 3 14 980 8 5 906 8 15 774 7 6 21 1 16 395 4 7 741 6 17 191 2 8 453 4 18 936 8 9 828 7 19 852 7 10 415 4 20 33 1
  6. 6. DETERMINACION DE LOS TIEMPOS DE SERVICIO NOTACION CL CLIENTE NAA NUMERO ALEATORIO ASIGNADO TS TIEMPO DE SERVICIO (en minutos) CL NA TS CL NA TS 1 92 5 11 9 1 2 21 2 12 45 3 3 90 5 13 57 3 4 59 3 14 54 3 5 2 1 15 100 6 6 42 3 16 80 4 7 55 3 17 70 4 8 30 2 18 35 3 9 69 4 19 91 5 10 52 3 20 1 1
  7. 7. TABLA DE LA SIMULACIONCLIENTE ARRIBOS SERVICIO TCLEF TCLGS TSPV # minutos Tiempo minutos Inicio fin minutos s/n minutos minutos 1 - 0 4 0 4 0 0 4 0 2 8 8 1 8 9 0 0 1 4 3 6 14 4 14 18 0 0 4 5 4 1 15 3 18 21 3 1 6 0 5 8 23 2 23 25 0 0 2 2 6 3 26 4 26 30 0 0 4 1 7 8 34 5 34 39 0 0 5 4 8 7 41 4 41 45 0 0 4 2 9 2 43 5 45 50 2 1 7 0 10 3 46 3 50 53 4 1 7 0 11 1 47 3 53 56 6 1 9 0 12 1 48 5 56 61 8 1 13 0 13 5 53 4 61 65 8 1 12 0 14 6 59 1 65 66 6 1 7 0 15 3 62 5 66 71 4 1 9 0 16 8 70 4 71 75 1 1 5 0 17 1 71 3 75 78 4 1 7 0 18 2 73 3 78 81 5 1 8 0 19 4 77 2 81 83 4 1 6 0 20 5 82 3 83 86 1 1 4 0 82 68 56 13 124 18
  8. 8. # MEDIDA DE DESEMPEÑO RELACION DE FACTORES Valores Unidades Resultado Tiempo de Espera promedio Tiempo que el cliente espera en fila 56 Minutos 1 /Cliente 2.8000 Numero total de clientes 20 # Clientes Probabilidad que un Cliente deba Numero clientes que esperan 13 # Clientes 2 esperar en fila 0.6500 Numero total de clientes 20 # Clientes Probabilidad que el servidor este Tiempo total que el servidor esta vacio 18 Minutos 3 vacio 0.2093 Tiempo en que el servidor finaliza 86 Minutos Tiempo total que el servidor esta vacio 68 Minutos 4 Tiempo de Servicio Promedio 3.4000 Numero total de clientes 20 Clientes Suma tiempos entre arribos 82 Minutos 5 Tiempo entre Arribos promedio 4.3158 Numero de arribos - 1 19 Arribos Tiempo de espera promedio Tiempo que el cliente espera en fila 56 Minutos 6 (Sólo de los que esperan) 4.3077 Numero total de clientes que esperan 13 Cliente Tiempo promedio 1 que un Suma tiempos clientes gastan en sistema 124 Minutos 7 cliente gasta en el sistema 6.2000 Numero total de clientes 20 Clientes Tiempo promedio 2 que un Tiempo de espera promedio + Tiempo Minutos 8 cliente gasta en el sistema de Servicio promedio 6.2000 6.2000 Cliente
  9. 9. ADICIONAL DE RESULTADOSLA MEDIDA DE DESEMPEÑO 4Tiempo de Servicio Promedio obtenido de 3.4 minutos Puede ser comparado al tiempo de servicio esperado: E(S) = Σ s*p(s) = = 1*0.10 + 2*0.2 + 3*0.3 + 4*0.25 + 5*0.1 + 6*0.05 = 3.2 minLA MEDIDA DE DESEMPEÑO 5Tiempo Promedio entre Arribos obtenido de 4.3 minutos Puede ser comparado al tiempo esperado entre arribos, encontrando la media de una distribución uniforme discreta, con a=1 y b=8: E(A) = (a+b) / 2 = (1+ 8) / 2 = 4.5 minutos.
  10. 10. SIMULACION DE UN SISTEMA DE FILAS CONDOS CANALES DE ATENCION ABLE & BAKER UN DRIVING RESTAURANTE
  11. 11. DISTRIBUCION DE LOS TIEMPOS DE ARRIBO NOTACION TEA TIEMPO ENTRE ARRIBOS (en minutos) PR PROBABILIDAD PRAC PROBABILIDAD ACUMULADA ANA ASIGNACION DE NUMERO ALEATORIO TEA PR PRAC ANA 1 0.25 0.250 ´001 A 250 2 0.40 0.650 251 A 650 3 0.20 0.850 651 A 850 4 0.15 1.000 851 A ´000
  12. 12. DISTRIBUCION DE LOS TIEMPOS DE SERVICIO DISTRIBUCION DEL SERVICIO DE ABLE TS PR PRAC ANA 2 0.30 0.30 ´01 A 30 3 0.28 0.58 31 A 58 4 0.25 0.83 59 A 83 5 0.17 1.00 84 A ´00 DISTRIBUCION DEL SERVICIO DE BAKER TS PR PRAC ANA 3 0.35 0.35 ´01 A 35 4 0.25 0.60 36 A 60 5 0.20 0.80 61 A 80 6 0.20 1.00 81 A ´00
  13. 13. TABLA DE SIMULACION DE ABLE & BAKERCLIENTE ARRIBOS TIEMPOS SERVICIO ABLE TIEMPOS SERVICIO BAKER TIEMPO EN FILA NATS # minutos Tiempo INICIO TS FIN INICIO TS FIN Minutos S/N 1 - 0 95 0 5 5 0 0 2 2 2 21 2 3 5 0 0 3 4 6 51 6 3 9 0 0 4 4 10 92 10 5 15 0 0 5 2 12 89 12 6 18 0 0 6 2 14 38 15 3 18 1 1 7 3 17 13 18 2 20 1 1 8 3 20 61 20 4 24 0 0 9 3 23 50 23 4 27 0 0 10 1 24 49 24 3 27 0 0 11 2 26 39 27 3 30 1 1 12 2 28 53 28 4 32 0 0 13 2 30 88 30 5 35 0 0 14 1 31 1 32 3 35 1 1 15 2 33 81 35 4 39 2 1 16 2 35 53 35 4 39 0 0 17 2 37 81 39 4 43 2 1 18 3 40 64 40 5 45 0 0 19 2 42 1 43 2 45 1 1 20 2 44 67 45 4 49 1 1 21 4 48 1 48 3 51 0 0 22 1 49 47 49 3 52 0 0 23 2 51 75 51 5 56 0 0 24 3 54 57 54 3 57 0 0 25 1 55 87 56 6 62 1 1 26 4 59 47 59 3 62 0 0 56 43 11 9
  14. 14. ANALISIS DEL DESEMPEÑO# MEDIDA DE DESEMPEÑO RELACION DE FACTORES Valores Unidades Resultado Tiempo de Espera promedio Tiempo que el cliente espera en fila 11 Minutos 1 /Cliente 0.4 Numero total de clientes 26 # Clientes Probabilidad que un Cliente deba Numero clientes que esperan 9 # Clientes 2 esperar en fila 0.35 Numero total de clientes 26 # Clientes Suma tiempos entre arribos 59 Minutos 3 Tiempo entre Arribos promedio 2.4 Numero de arribos - 1 25 Arribos ABLE BAKER SISTEMA PORCENTAJE DE TIEMPO OCUPADO 90.3% 69.4% PORCENTAJE DE CLIENTES ESPERA 34.6% TIEMPO DE ESPERA / CLIENTE TOTAL 0.423 Minutos TIEMPO DE ESPERA / CLIENTE ESPERA 1.222 Minutos
  15. 15. SIMULACION DE UN SISTEMA DE INVENTARIOSEL PROBLEMA ES ESTIMAR LAS UNIDADES FINALES PROMEDIO EN INVENTARIO Y ELNUMERO DE DIAS CUANDO LA CONDICION DE ESCASEZ EXISTE
  16. 16. ASIGNACION DE DIGITOS ALEATORIOS PARA LA DEMANDA DIARIADEMANDA PROB PROB ACUM ASIGN # ALEATORIO 0 0.10 0.10 1 A 10 1 0.25 0.35 11 A 35 2 0.35 0.70 36 A 70 3 0.21 0.91 71 A 91 4 0.09 1.00 92 A ´00 ASIGNACION DE DIGITOS ALEATORIOS PARA LEAD TIMELEAD TIME PROB PROB ACUM ASIGN # ALEATORIO 1 0.60 0.60 1 A 60 2 0.30 0.90 61 A 90 3 0.10 1.00 91 A ´00
  17. 17. TABLA DE SIMULACION # ALEATORIO # ALEATORIO DIAS PARA INVENTARIO INVENTARIO CANTIDAD CANTIDADCICLO DIA PARA LA DEMANDA PARA LEAD ARRIBO DE INICIAL FINAL FALTANTE ORDENADA DEMANDA TIME ORDEN 1 3 24 1 2 0 - - 1 2 2 35 1 1 0 - - 0 1 3 7 65 2 7 0 - - - 4 9 81 3 4 0 - - - 5 4 54 2 2 0 9 5 1 1 2 3 0 2 0 - - 0 2 11 87 3 8 0 - - - 2 3 8 27 1 7 0 - - - 4 7 73 3 4 0 - - - 5 4 70 2 2 0 9 0 3 1 2 47 2 0 0 - - 2 2 0 45 2 0 2 - - 1 3 3 0 48 2 0 4 - - 0 4 9 17 1 4 0 - - - 5 4 9 0 4 0 7 3 - 1 4 42 2 2 0 - - 0 2 9 87 3 6 0 - - - 4 3 6 26 1 5 0 - - - 4 5 36 2 3 0 - - - 5 3 40 2 1 0 10 4 1 1 1 7 0 1 0 - - 0 2 11 63 2 9 0 - - - 5 3 9 19 1 8 0 - - - 4 8 88 3 5 0 - - - 5 5 94 4 1 0 10 8 2
  18. 18. EJEMPLOS DE SIMULACIONEJEMPLO DE SISTEMAS DE INVENTARIO
  19. 19. EJEMPLO DE SISTEMAS DE INVENTARIO Para un producto se ha establecido un máximo inventario de 11 unidades y un período de revisión de 5 días. Existe un inventario inicial de 3 unidades y está programado recibir un pedido de 8 unidades en 2 días. Se pide hacer una simulación del sistema en tres períodos y estimar el inventario final promedio de partes y el número de días en que ocurrió un faltante. La demanda se estima según (Demanda, Probabilidad) en la siguiente forma: (0,0.1); (1,0.25); (2,0.35); (3,0.21); (4,0.09). El tiempo de entrega se estima según (Tiempo de entrega, Probabilidad) de la siguiente forma: (1,0.6); (2,0.3); (3,0.1).
  20. 20. EJEMPLO DE SISTEMAS DE INVENTARIO (Solución) Distribución de demanda Demanda Probabilidad Acumulado # aleatorio 0 0.10 0.10 00 - 10 1 0.25 0.35 11 - 35 2 0.35 0.70 36 - 70 3 0.21 0.91 71 - 91 4 0.09 1.00 92 - 99 Distribución del tiempo de entregaTiempo(días) Probabilidad Acumulado # aleatorio 1 0.6 0.6 00 - 60 2 0.3 0.9 61 - 90 3 0.1 1.0 91 - 99
  21. 21. EJEMPLO DE SISTEMAS DE INVENTARIO (Solución)C ic lo D ia Inv . inic ia l # de m a nda D e m a nda Inv . f ina l F a lt a nt e O rde na # e nt re ga Lle ga da 1 1 3 24 1 2 2 2 35 1 1 * 3 9 65 2 7 4 7 81 3 4 5 4 54 2 2 9 55 1 2 1 2 3 0 2 * 2 11 87 3 8 3 8 27 1 7 4 7 73 3 4 5 4 70 2 2 9 95 3 3 1 2 47 2 0 2 0 45 2 0 2 3 0 48 2 0 4 * 4 9 17 1 4 5 4 9 0 4 47
  22. 22. EJEMPLO DE SISTEMAS DE INVENTARIO (Resultados) El inventario final promedio en los quince días es de 47/15 o sea de 3.13 unidades. En los quince días de simulación solo en dos ocasiones se dieron faltantes por uno monto de 2 y 4 unidades. El promedio de faltantes es de 6/15 o sea de 0.4 unidades. Es necesario correr la simulación por mas ciclos para tener una mejor aproximación de los valores buscados.

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