Errores comunes que ocurren en la simulación de sistemas. Uso del software de simulación Simul8

1. ERRORES COMUNES EN SIMULACIÓN
 1. Nivel de detalle inapropiado
Un modelo analítico es menos detallado que un modelo de simulación. Este Análisis requiere de
muchos supuestos y simplificaciones. El detalle en un modelo de simulación esta limitado por el
tiempo disponible para desarrollarlo
 2. Lenguaje inapropiado
Requieren menos tiempo para implementar el modelo y facilitan actividades como verificación, y de
análisis estadístico. Los Lenguajes de propósito general son mas portables y proveen mejor control
sobre la eficiencia y el tiempo de corrida de la simulación.
 3. Modelos no verificados
Los modelos de simulación son generalmente programas grandes, que si no se tienen las
precauciones respectivas, es posible tener errores de programación que hagan las conclusiones
sin sentido.
 4. Modelos inválidos
Aun cuando no hayan errores de programación, puede que el modelo no represente al sistema real
adecuadamente por supuestos incorrectos en su formulación. Es esencial que el modelo sea
validado para asegurar que las conclusiones a las que se pueda llegar sean las mismas que se
obtendrían del sistema real.
 5. Tratamiento incorrecto de las condiciones iniciales
Generalmente la parte inicial de una corrida de simulación no es representativa del
comportamiento de un sistema en estado estable, por lo tanto debe ser descartada.

2.  6. Simulaciones muy cortas
Por tratar de ahorrar tiempo de análisis y de computación, las corridas de simulación pueden ser
muy cortas. Los resultados en estos casos dependen fuertemente de las condiciones iniciales y
pueden no representar al sistema real.
 7. Generadores de números aleatorios inadecuados
Las simulaciones requieren de cantidades aleatorias que son producidas por procedimientos
llamados generadores de números aleatorios. Es mejor usar generadores que han sido bien
analizados a usar los de uno mismo. Aun buenos generadores presentan problemas.
 8. Selección de semillas inadecuadas
Los generadores de números aleatorios son procedimientos que dado un numero aleatorio
generan otro. El primer numero aleatorio de la secuencia es llamado la semilla y debe ser
proporcionada por el analista. Los analistas usualmente usan una misma secuencia para diferentes
procesos o usan la misma semilla para todas las secuencias. Esto introduce correlación entre los
procesos y puede llevar a conclusiones erróneas.

3. OTRAS CAUSAS DEL FRACASO DE LOS
ANÁLISIS DE SIMULACIÓN
 1. Estimación inadecuada del tiempo para desarrollar el proyecto
Si la simulación es exitosa y produce información útil, sus usuarios quieren incorporar mas
funciones, parámetros y detalles. Por el contrario, si no provee de información útil, usualmente se
espera que al añadir elementos la puedan hacer útil.
 2. Metas inalcanzables
La simulación es un proceso largo y complejo y se debe tener claramente definido un conjunto de
metas que sean especificas, minuciosas, medibles, y alcanzables.
 3. Mezcla incompleta de habilidades
Un proyecto de simulación requiere por lo menos:
a. Liderazgo
b. Modelaje y estadísticas
c. Programación
d. Conocimiento del sistema modelado
 4. Nivel inadecuado de participación de los usuarios
Es esencial que el equipo de simulación y los usuarios de la organización estén en constante
contacto para intercambiar y discutir ideas. La mayoría de los sistemas evolucionan y cambian con
el tiempo y un modelo desarrollado sin la participación de los usuarios raramente resulta exitoso.

4.  5. Documentación inexistente u obsoleta
La mayoría de los modelos de simulación se desarrollan en largos periodos de tiempo y
continuamente son modificados a medida que el sistema cambia o es mejor comprendido.
 6. Inhabilidad para gerenciar el desarrollo de programas de computación grandes
Hay muchas herramientas de ingeniería de la programación que permiten vigilar los objetivos del
diseño, los requerimientos funcionales, las estructuras de datos y los estimados de progreso.
También hay un conjunto de principios de diseño, como diseño de arriba abajo y programación
estructurada, para desarrollar grandes proyectos en forma ordenada . Sin el uso de estas
herramientas y técnicas es imposible desarrollar exitosamente un modelo de simulación grande.
 7. Resultados misteriosos
Resultados misteriosos generalmente son debido a errores de programación, supuestos
incorrectos en el modelo, o falta de entendimiento del sistema real. Nunca deben ser obviados.

5. Caso ejemplo:
Preparación y
embotellamiento de la
mermelada
La mermelada es el producto obtenido por la concentración de la pulpa,
con cantidades adecuadas de azúcar, pectina y ácido, hasta alcanzar los
grados Brix suficientes para que ocurra la gelificación durante el
enfriamiento. Este producto debe caracterizarse por una buena
consistencia, es decir, presentar un cuerpo pastoso pero no duro.
.

6. Obtención de las MATERIAS PRIMAS UTILIZADAS EN LA ELABORACIÓN DE
MERMELADAS:
Frutas: Se utiliza fruta madura o pintona, sana y fresca, sin daños físicos químicos ni biológicos.
Ácido cítrico: Sirve para regular la acidez de la mermelada hasta un pH de 3.7
Pectina: Es un gelificante que actúa en presencia del azúcar y el ácido cítrico y sirve para dar
consistencia de gel al producto.
Sorbato de Potasio: Como persevante evita el deterioro por microorganismos.
Colorantes y aromas de frutas: Es opcional

7. Proceso de Producción:
Herramientas: Baldes, Frascos de plástico, Cuchillos, Pulpeadora, Licuadora domestica,
Batidora, Ollas, Paletas, Jarras,
Cocina, Balón de gas, Balanza analítica, Rayadores,
Fosforo, Cucharas, Tazón de plástico, Pequeños depósitos de plástico,
Batea grande de plástico, Mesa de aluminio, Refractómetro,
Balanza, Colador

9. Pasos para su preparación:
 1 Recepción y selección de la fruta : La cual llegan cada 3 días a la empresa,
y se seleccionan las que están en mejor estado.
 2 Pesado y lavado de la fruta; que tardan un tiempo determinado y se hace
por separado
 3 Pelado y despulpado; se tiene una maquina para cada tipo de fruta
 4 Cocción; pasan por maquinas industriales especialmente para este proceso
 5 Adicción de azúcar y pectina; para así ser gelificadas y estar lista para el
 6 Envasado; pasan por bandas transportadoras que tardan 10 min
 7 Etiquetado y distribución; se agrupan en conjunto de 20 unds por cada tipo
de sabor para así ser distribuidas

10. Representación grafica del producto final

11. Caso practico: preparación y
embotellamiento de la mermelada
 Una empresa que fabrica mermelada de 3 sabores diferente: fresa, naranja y
durazno la cual le llegan cada 3 días cargamentos de estas frutas para dicha
elaboración, estas frutas pasan por un proceso de lavado el cual tarda 15 min. Sin
embargo cada cargamento es lavado por separado y solo se dispone de un servidor
para los 3 productos, este proceso se realiza con lotes de 1000 unds. Después de
ser lavados; las frutas pasan por un proceso de inspección que es realizado de
manera visual para los empleados mientras las frutas pasan por bandas
transportadoras la cual tarda 3 min, después los alimentos pasan por maquinas
encargadas del corte o pelado que tardan unos 15 seg, se tiene una maquina´ para
cada tipo de alimento, luego pasan al proceso de cocción en maquinas industriales
diseñadas especialmente que va tardar 10min. Luego del mismo modo pasan para
la adición del azúcar y la pectina que tardara 15 min para luego ser envasado que
pasan por las maquinas transportadoras, el viaje por estas bandas tardan 10 min.
Después se agrupan en conjunto de 300,300 y 400 por cada tipo de sabor y son
introducidas en cajas de cartón para su distribución y se hace manualmente con
su respectivo chequeo por 2 operarios. Este modelo debe simular 8 horas diarias
durante 6 días.

12. Distribución Desviación estándar
Carga Fresa 6000 200
Carga Naranja 7500 250
Carga Durazno 9000 200