presentacion de simulacion de area

1. Simulación con
ARENA
INTEGRANTES:
ORMEÑO PISCONTE JORGE
MOZO CONTRERAS JOSE
MENDOZA TIPIANA CARLOS
PEDROZA CHUQUIRAY ROY

2. ¿Qué es ARENA?
Es un modelo de simulación por computadora que nos
ofrece un mejor entendimiento y las cualidades del sistema,
ya que además de representar el sistema efectúa
automáticamente diferentes análisis del comportamiento.
arena facilita la disponibilidad del software el cual esta
formado por módulos de lenguaje siman (lenguaje de
simulación).

3. Lenguaje SIMAN
SIMAN modela un sistema discreto usando la orientación
al proceso. Una entidad para SIMAN es un cliente, un
objeto que se mueve en la simulación y que posee
características únicas conocidas como atributos. Los
procesos denotan la secuencia de operaciones o
actividades a través del que se mueven las entidades,
siendo modeladas por el diagrama de bloques.
Desarrollada por Dennis Pegden, en la Universidad de
Alabama, cuando era líder del grupo de desarrollo de la
versión original de SLAM (basada en los software de
GASP y QGER-r de Pristker and Associates).

4. Entorno de Trabajo
Panel de procesos
básicos Ventana de
modelo
Hoja de cálculos

5. 4
Módulos Lógicos
Crear entidades
Dispose 1
0
Eliminar entidades delmodelo
Decide 1
True
False
0
0
Direccionarel flujode las entidades
Assign 1
Cambiar valoresde losatributos
odevariablesen el sistema
Create 1
0

6. 5
Módulos Lógicos
Process 1 Batch 1
0
Para crear batches (agrupar entidades)
Original
Duplicate
0
Procesamiento de lasentidades
0
Separate 1
0
Para separar batches
(desagruparentidades)
Record 1
Recolectarestadísticas

7. 6
Módulos de Datos
Entity: Se definen el tipo de entidad (entity
type), la primera animación asignada a la
entidad y sus respectivoscostos iniciales.
 Queue: Se definen los nombres de la
diferentes colas y el tipo de regla de
recursos
ordenamiento (FIFO, LIFO,...).

Resource: Declaración de los
utilizadosyde sus características.

8. 7
Módulos de Datos
Variables: Definición de los valores iniciales
de las variablesempleadas.
Schedule: Se define el horario de trabajopara
programar lacapacidad de un recurso.
Sets: Cuando se requieren grupos repetitivos
derecursos.

9. Ejemplo 1 : “Estacion de Trabajo simple”
• Una maquina con un buffer infinito frente a ella.
• Los trabajos llegan aleatoriamente y esperan hasta q la maquina se desocupe.
• Una vez que el trabajo es procesado este abandona el sistema.
• Tiempo de arribo se distribuye exponencialmente con media de 30min.
• Tiempo de procesos se distribuye exponencialmente con media de 24.

10. Ejemplo 1 : “Estacion de Trabajo simple”

11. Ejemplo 1 : “Estacion de Trabajo simple”

12. Ejemplo 1 : “Estacion de Trabajo simple”

13. Ejemplo 1 : “Estacion de Trabajo simple”

14. Ejemplo 1 : “Estacion de Trabajo simple”

15. Ejemplo 1 : “Estacion de Trabajo simple”

16. Ejemplo 1 : “Estacion de Trabajo simple”

17. Ejemplo 1 : “Estacion de Trabajo simple”

18. Objetos para guardar datos
Variables pueden ser :
Variables definidas por el usuario: pueden ser cambiadas durante
la simulación ejemplo: tasa de llegada, numero de pacientes
registrados, inventario actual, etc.
Variables del sistema: características predefinidas de los
componente del modelo, que indican el estado del componente
ejemplo: NQ (queque name) “entidades esperando en un fila”,
NC (counter name) “actual valor de un contador.”
Atributos también nos permiten guardar datos pero están
asociados a las entidades ejemplo: Tnow “guarda el tiempo”

19. Reportes
Automático
Nos proporciona un resumen estadísticos automático al finalizar la
simulación como por ejemplo en el queque , en los recursos, en las
entidades.
Especificado por el usuario nos proporciona un reporte
estadístico pero utilizando distintos módulos

20. Ejemplo 2 : “2 procesos en serie”
• Los trabajos llegan a la estación de ensamblado de forma exponencial con media de 8 horas.
• Tomemos en cuenta que siempre hay materia prima para el proceso de ensamblado.
• El tiempo de ensamblado es uniforme entre 2 y 6 horas.
• Después del que el proceso de ensamblado se complete pasa por un control de calidad donde en
datos anteriores nos informa que el 15% de los trabajos fallan y tienen que regresar al proceso de
ensamblado para ser re-trabajado.
• Los que pasan el control de calidad pasan al proceso de pintura que demora 3 horas cada
unidad(determinista o fijo).
Consideremos una red de manufactura formado por 2 estaciones de trabajo que
consiste en una estación de ensamblado seguido de una estación de pintura.
Nos interesa:
• Simular el sistemas para unas 100,000 horas
• Estimando utilizaciones, tiempo medios de espera y los tiempos que pasan desde que el trabajo
entra al sistema hasta que sale.

21. Ejemplo 2 : “2 procesos en serie”

22. Ejemplo 2 : “2 procesos en serie”

23. Ejemplo 2 : “2 procesos en serie”

24. Ejemplo 2 : “2 procesos en serie”

25. Ejemplo 2 : “2 procesos en serie”

26. Ejemplo 2 : “2 procesos en serie”

27. Ejemplo 2 : “2 procesos en serie”

28. Ejemplo 2 : “2 procesos en serie”

29. Ejemplo 2 : “2 procesos en serie”

30. Ejemplo 2 : “2 procesos en serie”

31. Ejemplo 2 : “2 procesos en serie”

32. Ejemplo 2 : “2 procesos en serie”

33. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”
El proceso de producción
(empaquetado) comprende 3 etapas
1:se llena 1 unidad de contenedor(botellas)
2:cada unidad es presentada
3: se le pone eticaqueta a cada unidad
se supone durante todo el proceso de producción siempre se
tiene materia prima para alimentar la producción y luego las
unidades ya terminadas son almacenadas en un almacén.
los clientes llegan al almacén con sus demandas de productos y
si la demanda no puede ser satisfecha por completo,(ya que no
hay inventario). La porción insatisfecha es un negocio ya
perdido

34. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”
La operación de producción
1:Siempre hay suficiente materia prima en el almacén para seguir la
producción es un proceso que nunca tiene hambre
2:El proceso de producción se lleva a cabo en lotes de 5 unidades y lo lotes ya
acabados se van colocando en el almacén
3:el tiempo de procesado es uniforme de 10 a 15 min
4:además el proceso de producción puede tener experimentar fallos aleatorios
que pueden ocurrir en cualquier momento
5:el tiempo entre fallos es exponenciales con media de 200 min
6:el tiempo de reparación se distribuye normalmente con media de 90 min y
desviación típica de 45 min

35. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”
La operación de almacenaje
1: la capacidad máxima es de 500 unidades (R)
2:cuando se alcanza el máximo nivel el proceso de producción se para
3: Y a partir desde ese punto la producción se mantiene inactiva, hasta que el
inventario pasa a hacer menor a 150 unidades (r)
4:Desde ese punto el proceso se vuelve a reproducir de nuevo hasta que se
alcance las 500 unidades en el almacén

36. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”
SUPONEMOS QUE LOS TIEMPOS DE LA LLEGADA DE LOS CLIENTES ES
UNIFORME DE 2 A 7 HRS , Y EL TAMAÑO DE LA DEMANDA SE DISTRUBYE
UNIFORME ENTRE 50 Y 100 UNIDADES
UNA VEZ LLEGADO UN CLIENTE QUE SE COMPRUBA EL INVENTARUIO Y SI HAY
SUFUCUENTE MATERIAL EN EL ALMANECEN LA SATISFACEMOS Y SI NO
APARECERA COMO DEMANDA PERDIDA

37. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

38. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

39. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

40. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

41. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

42. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

43. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

44. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

45. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

46. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

47. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

48. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

49. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

50. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

51. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

52. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

53. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

54. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

55. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

56. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

57. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

58. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

59. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”

60. Ejemplo 3 :” Produccion/Iventarario”