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Clase 4a arena

Tensor
Tensor

Este documento presenta una introducción general a la simulación. Explica que la simulación implica imitar el comportamiento de sistemas reales en una computadora usando software apropiado. Describe los tipos de simulaciones y los componentes clave de un modelo de simulación, como entidades, atributos, variables, recursos, colas y eventos. También cubre conceptos como medidas de desempeño y opciones para analizar resultados.

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Simulación con el
Software Arena
Clase 04
¿QUÉ ES LA SIMULACIÓN?
• Esta sesión tiene como finalidad darle al estudiante una noción
general acerca de la simulación, dónde encaja y las cosas que
puede hacer.
• “Se refiere a un gran conjunto de métodos y aplicaciones que
buscan imitar el comportamiento de sistemas reales,
generalmente en una computadora con un software apropiado”.
¿QUÉ ES LA SIMULACIÓN?
• Simular consiste en utilizar herramientas que permitan reproducir un sistema
real. El objetivo es que la simulación sea lo más parecido al sistema real, en
relación a:
• Elementos incluidos.
• Nivel de detalle.
• Restricciones.
• Elementos de entrada y salida del modelo
¿QUÉ ES LA SIMULACIÓN?
• Algunos de los sistemas reales que pueden ser simulados son los siguientes:
• Planta de manufactura con maquinas, personas, métodos de trasporte, bandas
transportadoras y espacio de almacenamiento.
• Un banco con diferentes tipos de clientes, servidores e instalaciones (ventanillas de
cajeros, cajeros automáticos, entre otros)
• Un aeropuerto con pasajeros que facturan, pasan por seguridad y luego a la puerta
de embarque; vuelos de salida que requieren de remolcadores de empuje y de
retorno; asignación de pistas de aterrizaje y despegue.
¿QUÉ ES LA SIMULACIÓN?
• Algunos de los sistemas reales que pueden ser simulados son los siguientes:
• Las instalaciones de urgencias de un hospital (personal, habitaciones, equipos,
suministros y transporte de pacientes).
• Un sistema de autopistas de segmentos de carreteras, cruces, controles y tráfico.
• Un restaurante de comida rápida.
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• Un parque de atracciones.
¿QUÉ ES LA SIMULACIÓN?
• “Las personas a menudo estudian un sistema para medir su desempeño o
mejorar su operación, o diseñarlo si es que no existe. A los gerentes o
controladores de un sistema también les gustaría tener ayuda disponible para
las operaciones cotidianas, como decidir qué hacer en una fábrica si una
máquina importante se avería.
• También existen gerentes que solicitan la construcción de simulaciones, aunque
en realidad no les importan los resultados finales; su objetivo principal fue
enfocarse en entender cómo funcionaba su sistema.”

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  • 2. ¿QUÉ ES LA SIMULACIÓN? • Esta sesión tiene como finalidad darle al estudiante una noción general acerca de la simulación, dónde encaja y las cosas que puede hacer. • “Se refiere a un gran conjunto de métodos y aplicaciones que buscan imitar el comportamiento de sistemas reales, generalmente en una computadora con un software apropiado”.
  • 3. ¿QUÉ ES LA SIMULACIÓN? • Simular consiste en utilizar herramientas que permitan reproducir un sistema real. El objetivo es que la simulación sea lo más parecido al sistema real, en relación a: • Elementos incluidos. • Nivel de detalle. • Restricciones. • Elementos de entrada y salida del modelo
  • 4. ¿QUÉ ES LA SIMULACIÓN? • Algunos de los sistemas reales que pueden ser simulados son los siguientes: • Planta de manufactura con maquinas, personas, métodos de trasporte, bandas transportadoras y espacio de almacenamiento. • Un banco con diferentes tipos de clientes, servidores e instalaciones (ventanillas de cajeros, cajeros automáticos, entre otros) • Un aeropuerto con pasajeros que facturan, pasan por seguridad y luego a la puerta de embarque; vuelos de salida que requieren de remolcadores de empuje y de retorno; asignación de pistas de aterrizaje y despegue.
  • 5. ¿QUÉ ES LA SIMULACIÓN? • Algunos de los sistemas reales que pueden ser simulados son los siguientes: • Las instalaciones de urgencias de un hospital (personal, habitaciones, equipos, suministros y transporte de pacientes). • Un sistema de autopistas de segmentos de carreteras, cruces, controles y tráfico. • Un restaurante de comida rápida. • Un supermercado con control de inventarios, cajas y servicio al cliente. • Un parque de atracciones.
  • 6. ¿QUÉ ES LA SIMULACIÓN? • “Las personas a menudo estudian un sistema para medir su desempeño o mejorar su operación, o diseñarlo si es que no existe. A los gerentes o controladores de un sistema también les gustaría tener ayuda disponible para las operaciones cotidianas, como decidir qué hacer en una fábrica si una máquina importante se avería. • También existen gerentes que solicitan la construcción de simulaciones, aunque en realidad no les importan los resultados finales; su objetivo principal fue enfocarse en entender cómo funcionaba su sistema.”
  • 7. ¿QUÉ ES LA SIMULACIÓN? • Es importante mencionar que en algunos casos es posible experimentar con el sistema físico actual, esta situación tiene la ventaja de que se estará analizando lo correcto y no habrá que preocuparse por una aproximación realizada por un modelo de simulación a computadora. Sin embargo, a veces no se puede (o no se debe) experimentar con el sistema (bien sea por razones de costos, manejo de personal, entre otras); es en estos casos que se debe construir un modelo que permita estudiar las variaciones que se aplicaran al sistema
  • 8. Tipos de modelos • Modelos físicos: También llamados modelos icónicos, se refieren a réplicas a escala del sistema. Un ejemplo común son las réplicas o versiones miniaturas de algunas instalaciones o procesos (trenes eléctricos).
  • 9. Tipos de modelos • Modelos lógicos o matemáticos: Estos se refieren al conjunto de aproximaciones y suposiciones acerca de la forma en la que funciona o funcionará el sistema estudiado. Estos modelos realizados en computadora son, por lo general, más fáciles, baratos y rápidos al momento de obtener respuestas en comparación a los físicos
  • 10. Análisis de la simulación por computadora • Ventajas • Capacidad para tratar con modelos muy complicados de sistemas. • Altamente rentable (elevada proporción de desempeño/precio del hardware). • Herramienta flexible y de fácil uso.
  • 11. Análisis de la simulación por computadora • Desventajas • Cuando la simulación se ve afectada por entradas aleatorias e incontrolables, los resultados o salidas serán aleatorios. Ejecutar una simulación estocástica una vez es como realizar un experimento al azar una vez (se requiere de un tiempo para lograr una estabilización).
  • 12. Tipos de simulaciones • Estático contra dinámico: Los estáticos son aquellos donde el tiempo no desempeña un papel natural en los modelos (lanzar una moneda, el problema de la aguja de Buffon). En el caso de los dinámicos, si se desempeña un papel natural (procesos de manufactura).
  • 13. Tipos de simulaciones • Continuo contra discreto: Los modelos discretos son aquellos que presentan variaciones en momentos específicos del tiempo, mientras que los continuos, los sufren continuamente en el tiempo. Es importante señalar que también existen modelos combinados (continuo-discreto).
  • 14. Tipos de simulaciones • Determinista contra estocástico: Los primeros son aquellos cuyas variables de entrada no son aleatorias; a diferencia de los estocásticos, los cuales operan con al menos una entrada aleatoria.
  • 15. CONCEPTOS PRINCIPALES DE SIMULACIÓN • Esta sesión permitirá entender la lógica, la estructura, los componentes y la administración fundamentales de un proyecto de modelación de simulación. • A continuación se describirá un ejemplo de un sistema y de la información requerida para entender su comportamiento y ejecución.
  • 16. CONCEPTOS PRINCIPALES DE SIMULACIÓN • El ejemplo consiste en un centro de perforación, al cual llegan piezas azules a una máquina perforadora, son trabajadas, y luego salen del sistema (ver fig. 1). Es importante señalar que, cuando la perforadora se encuentra ocupada, las piezas deberán esperar en una cola hasta ser procesadas.
  • 18. CONCEPTOS PRINCIPALES DE SIMULACIÓN • También deben ser especificados algunos aspectos numéricos, por ejemplo cómo será el comienzo y fin de la simulación y las unidades “base” con las que se medirá el tiempo. • El primer aspecto se refiere a cómo será el inicio de la simulación, ella se orienta a suposiciones en relación a cantidad partes en el sistema, equipos inactivos, entre otras (es importante establecer esta suposición en función al proceso que se estudia).
  • 19. CONCEPTOS PRINCIPALES DE SIMULACIÓN • Con respecto a la finalización, se refiere al tiempo exacto en el cual se detendrá la simulación, y si este dependerá de factores como por ejemplo: elementos en el sistema.
  • 20. CONCEPTOS PRINCIPALES DE SIMULACIÓN • En relación a las unidades “base”, se sugiere elegir las mas apropiadas, familiar y convenientes. Por ejemplo, si un proceso lleva segundos en realizarse, no seria conveniente elegir como unidad “base” días. • Para el ejemplo del sistema de procesamiento sencillo con la perforadora, el proceso inicia a los 0 minutos, sin elementos en el sistema, y finaliza en un tiempo de 20 minutos, por tanto, la unidad “base” elegida fue de minutos. Los tiempos de llegadas, entre llegadas y de servicio (en minutos), se encuentran en la tabla 1.
  • 22. CONCEPTOS PRINCIPALES DE SIMULACIÓN • Al clasificar este modelo dentro de los tipos mencionados, este sería un modelo lógico o matemático, dinámico, continuo y estocástico (con la suposición de que los tiempos entre llegadas son valores aleatorios).
  • 23. Medidas de desempeño • Uno de los pasos de mayor importancia, es la elección de las medidas de desempeño que se desea recopilar una vez ejecutada la simulación; por lo general, estas son: • La producción total: Se refiere a la cantidad de elementos que salen del sistema. En el caso del ejemplo del sistema de procesamiento sencillo, son la cantidad de partes que completan su servicio en la perforadora.
  • 24. Medidas de desempeño • El tiempo promedio de espera en la cola: Es el registro de tiempo que va desde que un elemento inicia la espera para ser atendido en un módulo, hasta que se inicie dicha atención. Manualmente se calcula con la siguiente fórmula: • 𝑖=1 𝑁 𝑊𝑄 𝑖 𝑁
  • 25. Medidas de desempeño • Donde: • 𝑊𝑄𝑖 = Tiempo de espera en la cola para pieza i-ésima • 𝑁 = Cantidad de elementos procesados • El tiempo de espera máximo en una cola: Es la medida del peor de los casos, este valor brinda garantías de servicio a los clientes.
  • 26. Medidas de desempeño • El promedio del tiempo que las partes esperan en cola: Se refiere al promedio ponderado de las longitudes posibles de la cola ponderadas por la proporción de tiempo durante la ejecución que la cola tenía en esa longitud. Este parámetro sirve de interés al momento de estimar espacio para elementos en espera.
  • 27. Medidas de desempeño • El numero máximo de partes que estuvieron esperando en la cola: Otra medida del peor de los casos; también sirve de interés al momento de estimar espacio para elementos en espera. • El tiempo total promedio y máximo en el sistema: También llamado tiempo del ciclo; es el registro del tiempo desde que entra una entidad al sistema, hasta su partido, englobando tiempos en cola y en proceso. • El uso de los recursos: Se define como la proporción de tempo en que esta ocupado un elemento durante la simulación
  • 28. Opciones de análisis de resultados • Conjetura educada: Esta opción consiste en realizar operaciones aritméticas sencillas que en ocasiones pueden llevar a al menos una perspectiva cualitativa del problema (en ocasiones no). Es importante señalar que esto depende tanto de la situación y de las habilidades para realizar las suposiciones
  • 29. Opciones de análisis de resultados • Con respecto al ejemplo y la información que se provee (tabla 1), una conjetura es estimar el promedio del tiempo entre llegadas (4,34 minutos) y del tiempo de servicio (3,46 minutos). Los valores resultantes indican que el tiempo de servicio es menor que el correspondiente a las llegadas (resultado alentador). Sin embargo, observando de manera detallada la tabla, nos damos cuenta de que la mayoría de los tiempos entre llegadas son menores que los de servicio, lo cual indica que la conclusión llegada mediante la conjetura es incorrecto. • Queda claro que conjeturar tiene sus límites
  • 30. Opciones de análisis de resultados • Teoría de colas: Se refiere a la utilización de las formulas de teoría de colas para generar una idea de donde están las colas y brindar valores estimados de tiempos de espera. Con respecto a este método de análisis se debe señalar que para la obtención de resultados de alta confiabilidad, requiere de conocimientos amplios en esa área y en estadística.
  • 31. Opciones de análisis de resultados • Simulación mecánica: Por “mecánica” se entiende que las operaciones individuales ocurrirán como lo harían en la realidad. La simulación proporciona una forma concreta de tratar directamente con el modelo (el sistema).
  • 32. Piezas de un modelo de simulación • Entidades: Son objetos dinámicos que, por lo general, son creados, se mueven alrededor del sistema durante un tiempo y finalmente son desechados (es importante mencionar que no todas las entidades son desechadas, algunas se mantienen circulando en el proceso). • La mayoría de las entidades representan cosas “reales” en una simulación, es por ello que en un sistema pueden existir varios tipos de entidades (por ejemplo: variedad de piezas), que tengan diferentes procesamientos, rutas y prioridades.
  • 33. Piezas de un modelo de simulación • Atributos: Para individualizar las entidades, se requiere la asignación de atributos. Estos son características comunes de todas las entidades, pero que poseen valores específicos que permiten diferenciarlas entre ellas. Por ejemplo, si se tienen dos piezas (entidades) y el atributo color asignado, se podrán diferenciar las piezas al establecer que una es azul y la otra verde. • Lo más importante con respecto a los atributos es que estos se encuentran unidos a entidades específicos.
  • 34. Piezas de un modelo de simulación • Variables: Información que refleja alguna característica del sistema (no se ve afectada por la cantidad o tipo de entidades). Existen dos tipos de variables: las incorporadas en Arena (numero en la cola, numero de servidores ocupadas, tiempo en el reloj de la simulación actual, entre otros) y las definidas por el usuario (Tiempo de servicio, tiempo de traslado, turno actual, entre otros). Las variables pueden ser usadas para muchos propósitos y también pueden ser vectores o matrices
  • 35. Piezas de un modelo de simulación • Recursos: Con frecuencia las entidades compiten entre ellas por el servicio de los recursos que representan cosas, como personal, equipo o espacio en el área de almacenaje de tamaño limitado. Una entidad se aprovecha de una cantidad de unidades de un recurso cuando esta disponible y lo liberará una vez que finalice.
  • 36. Piezas de un modelo de simulación • Colas: Cuando una entidad no puede seguir adelante (quizá porque requiere de un recurso inmovilizado por otra entidad), se requiere de un lugar para esperar, esto se define como cola. En Arena, las colas tienen nombres y pueden tener también capacidades de representación
  • 37. Piezas de un modelo de simulación • Acumuladores estadísticos: Son las variables que permiten obtener las mediciones de desempeño de resultados. Se puede obtener una vez finalizada la simulación o conforme progresa la misma.
  • 38. Piezas de un modelo de simulación • Eventos: Se define como algo que sucede en un instante de tiempo que tiene el poder de cambiar atributos, variables o acumuladores estadísticos. En Arena, el registro y almacenamiento de eventos se realiza en el calendario de eventos, el cual permite establecer instantes en el que ocurrirán cambios en el modelo.
  • 39. Piezas de un modelo de simulación • Reloj de simulación: Se refiere a la variable que almacena el valor actual del tiempo en la simulación. Este permite detectar cuándo se aproxima la ocurrencia de algún evento o la finalización de la simulación.
  • 40. Piezas de un modelo de simulación • Empezar y parar: Esto se dirige a que el analista debe determinar las condiciones de inicio apropiadas, cuanto debe durar una ejecución y si se debe detener en un tiempo determinado o cuando ocurra algún evento. Es importante pensar en esto y hacer suposiciones consistentes con lo que se esté modelando; las decisiones pueden tener un gran efecto en los resultados.
  • 41. Visión general de un estudio de simulación • Si bien es cierto ningún estudio de simulación sigue una “fórmula” prestablecida al momento de decidir como modelar un sistema, los autores sugieren que se consideren los siguientes aspectos: • Entender el sistema: El analista debe tener un sentimiento intuitivo y realista de lo que sucede; en caso de no tenerlo, debe realizar visitas al lugar y entrevistas a las personas que lo trabajen diariamente
  • 42. Visión general de un estudio de simulación • Ser claro en los objetivos: Hay que entender lo que se puede aprender del estudio y no esperar más. Es esencial especificar acerca de lo que se observa manipula, cambia y, finalmente, entrega. La atención debe mantenerse enfocada en lo que es importante y en los objetivos planteados. • Formular la representación del modelo: Se refiere a la cantidad de detalles requeridos, de la necesidad de modelar algunas partes del sistema de forma cuidadosa y otras de manera primitiva. En este aspecto es importante convencer a la administración y a los encargados de tomar decisiones para las suposiciones del modelado.
  • 43. Visión general de un estudio de simulación • Traducir a un software de modelación: Una vez que las suposiciones del modelo se acepten, hay que representarlas fielmente en el software de simulación. Lo clave de este aspecto es plasmarlas de forma abierta y honesta, así como involucrar a los que conocen el proceso. • Verificar que la representación en la computadora caracterice fielmente el modelo conceptual: Consiste en verificar que el modelo siga la lógica establecida en la etapa conceptual.
  • 44. Visión general de un estudio de simulación • Validar el modelo: Referido a ver si las distribuciones de entrada corresponden con lo que se observó en el campo; si las mediciones del desempeño resultantes corresponden a las de la realidad. En esta etapa se valora mucho una buena dosis de sentido común. • Diseñar los experimentos: Se debe planear qué se desea saber y cómo los experimentos de simulación lo conducirán a obtener las respuestas de una manera precisa y eficaz.
  • 45. Visión general de un estudio de simulación • Ejecutar los experimentos: Consiste en iniciar las simulaciones, esta fase es muy sencilla, pero depende de qué tan bien se diseñaron los experimentos y de la validación del modelo. • Analizar los resultados: Llevar a cabo las formas correctas de análisis estadísticos para ser capaz de hacer declaraciones acertadas y precisas.
  • 46. Visión general de un estudio de simulación • Tener entendimiento: Esto es mas fácil decirlo que hacerlo. ¿Qué significan los resultados? ¿Todos tienen sentidos? ¿Cuáles son las consecuencias? ¿Se esta observando el conjunto adecuado de mediciones de desempeño? • Documentar lo que se hace: La documentación también es esencial para convencer a la administración e implementar las recomendaciones en las que trabajó tan duro para ser capaz de lograrlas con precisión y confianza
  • 47. Recorrido a través de Arena • ¿Qué es Arena? • Arena es una aplicación (creada por Rockwell Software) del sistema operativo Windows de Microsoft (totalmente compatible con otros software de Windows) que permite la realización de modelos de simulación con un elevado nivel de detalle, tanto conceptualmente como con el uso de animaciones.
  • 48. Recorrido a través de Arena • En caso de poseer Windows XP, Vista, 7, 8 o 10 del sistema operativo en su computadora, la instalación solamente consiste en seguir la siguiente secuencia de imágenes en mi caso en Windows 10 pro, que se muestra a continuación:
  • 51. Recorrido a través de Arena • Finalmente se deben de seguir las instrucciones del instalador para completar el proceso de manera correcta.
  • 52. Exploración de la ventana de Arena • A continuación se aprecia la ventana principal de Arena y sus elementos
  • 53. Exploración de la ventana de Arena
  • 54. Exploración de la ventana de Arena • A la derecha, ocupando la mayor parte de la pantalla, se halla la ventana del modelo, que de hecho está dentro de la ventana de Arena. En caso de tener varios modelos abiertos al mismo tiempo, se tendrá una ventana para cada uno (para circular rápidamente entre ellos, use Ctrl + Tab).
  • 55. Exploración de la ventana de Arena • Las operaciones familiares de cortar, copiar y pegar funcionan en Arena igual que otras aplicaciones comunes de Windows. Es importante mencionar que desde Excel se pueden copiar directamente celdas e insertarlas en el campo deseado de la vista de la hoja de cálculo
  • 56. Exploración de la ventana de Arena • La ventana del modelo, se divide en dos regiones o vistas: vista del diagrama de flujo y vista de la hoja de cálculo. La primera vista, siempre permanece activa, y ella contiene las gráficas del modelo, incluyendo el diagrama de flujo del proceso, animación y otros elementos de dibujo; la segunda, se puede activar o desactivar al hacer clic en el icono “ ” que se ubica en la barra de herramientas estándar, y ella despliega datos del modelo, tales como tiempos y otros parámetros, permitiendo introducirlos o editarlos, ella brinda acceso a muchos parámetros a la vez, los cual resulta muy conveniente.
  • 57. Exploración de la ventana de Arena • La barra de proyectos contiene los paneles con los objetos con los que se trabajará, estos paneles son: proceso básico, el cual contiene los módulos que se usaran para representar el proceso; los reportes; que despliegan un panel que contiene un mapa para orientarse hacia los resultados de una simulación después de que se ejecuto; y, la navegación, que permite desplegar diferentes vistas de un modelo
  • 58. Exploración de la ventana de Arena • Para finalizar con la barra de proyectos, se hablara de las plantillas. Dependiendo de la complejidad del modelo o de o que se desee simular, Arena provee al usuario con una variedad de plantillas; para adjuntar una plantilla, se debe hacer clic derecho dentro del panel de proceso básico, seleccionar la opción Template Panel y luego Attach (de la misma manera, se puede realizar a través de la barra de herramientas, en el menú de “File”, y luego la opción “Template Panel”). Cabe destacar que las plantillas se encuentran en la carpeta Template, dentro de la carpeta de Arena 14.70.000076
  • 59. Exploración de la ventana de Arena
  • 60. Exploración de la ventana de Arena
  • 61. Exploración de la ventana de Arena • Si se desea que Arena adjunte ciertas plantillas cada vez que se cree un nuevo modelo, se presionar Tools > Options > Settings y escribir los nombres de los archivos dentro del cuadro Auto Attach Panels (en la parte inferior de la ventana Options).
  • 62. Exploración de la ventana de Arena
  • 63. Exploración de la ventana de Arena
  • 64. Vista del diagrama de flujo • La forma más práctica de movilizarse a través del ambiente grafico de Arena, es con el uso del mouse, el movimiento hacia delante de la rueda permite acercar, mientras que hacia atrás, aleja. Si usted desea tener vistas específicas del modelo, Arena provee una herramienta llamada Named View (Vista con nombre), la cual permite acceder a vistas con el uso de comandos.
  • 65. Vista del diagrama de flujo • Para agregar una Named View, se debe presionar View > Named Views > Add y se agregara la vista actual del modelo (para nombrar las vistas, Arena es capaz de distinguir entre mayúsculas y minúsculas). Estas vistas pueden ser accedidas en cualquier momento, incluso mientras se esta ejecutando la simulación.
  • 66. Vista del diagrama de flujo
  • 67. Vista del diagrama de flujo
  • 68. Vista del diagrama de flujo • Otra herramienta útil, es la cuadrícula (Grid), la cual aplica una rejilla de fondo de pequeños puntos que facilita mantener un arreglo entre los módulos del proceso. Para editarla se debe presionar View > Grid & Snap Settings, aquí se personaliza el espaciado de los puntos que componen la rejilla.
  • 69. Vista del diagrama de flujo
  • 70. Módulos • Los elementos básicos para los modelos de Arena se llaman módulos. Estos son el diagrama de flujo y los objetos de datos que definen el proceso que se va a simular y se eligen de las plantillas de la barra de proyectos. Vienen en dos formas básicas: diagrama de flujo y datos.
  • 71. Módulos • Los módulos de diagrama de flujo describen procesos dinámicos del modelo. Se pueden interpretar como nodos o lugares a través de los cuales fluyen las entidades o en donde se originan o dejan el modelo. Para el panel de proceso básico, los módulos de diagrama de flujo disponibles son Create, Dispose, Process, Decide, Batch, Separate, Assign y Record.
  • 72. Módulos • Los módulos de datos definen características de varios elementos del proceso, como entidades, recursos y colas. También pueden configurar variables y otros tipos de valores y expresiones numéricos que pertenecen al modelo en su conjunto. Los iconos para los módulos de datos en la barra de proyecto parecen pequeñas hojas de cálculo. Para el panel de proceso básico, los módulos de datos disponibles son Entity, Queue, Resource, Variable, Schedule y Set.