Simulacion-unidad 1

Simulación
Analizar, modelar, desarrollar y
experimentar sistemas productivos y de
servicios, reales o hipotéticos, a través de la
simulación de eventos discretos, con el fin
de conocerlos con claridad o mejorar su
funcionamiento, aplicando herramientas
matemáticas

Criterios de Evaluación
• Examen escrito 40pts
• Ensayo de todos los temas 30 pts.
• Tareas 30 pts.

Introducción a la Simulación
• 1.1 Definiciones e importancia de la simulación
en la ingeniería
• 1.2 Conceptos básicos de simulación
• 1.3 Metodología de la simulación
• 1.4 Modelos y control
• 1.5 Estructura y etapas de estudio de simulación
• 1.6 Etapas de un proyectos de simulación
• 1.7 Elementos básicos de un simulador de
eventos discretos

Simulación
• Simulación es una técnica numérica para
conducir experimentos en una computadora
digital. Estos experimentos comprenden
ciertos tipos de relaciones matemáticas y
lógicas, las cuales son necesarias para
describir el comportamiento y la estructura
de sistemas complejos del mundo real a
través de largos periodos de tiempo.

Thomas H. Taylor

Simulación
• Simulación es el proceso de diseñar y
desarrollar un modelo computarizado de
un sistema o proceso y conducir
experimentos con este modelo con el
propósito de entender el comportamiento
del sistema o evaluar varias estrategias
con las cuales se puede operar el sistema.

Robert E. Shannon

Importancia de la simulación en la
ingeniería
• Recientes avances en las metodologías de
simulación y la gran disponibilidad de
software que actualmente existe en el
mercado, han hecho que la técnica de
simulación sea una de las herramientas
mas ampliamente usadas en el análisis de
sistemas.

Ventajas de un diseño de simulación
• A través de un estudio de simulación, se
puede estudiar el efecto de cambios internos
y externos del sistema, al hacer alteraciones
en el modelo del sistema y observando los
efectos de esas alteraciones en el
comportamiento del sistema.
• Una observación detallada del sistema que se
esta simulando puede conducir a un mejor
entendimiento del sistema y por
consiguiente a sugerir estrategias que
mejoren la operación y eficiencia del
sistema.

Simulación
• La técnica de simulación puede ser
utilizada para experimentar con nuevas
situaciones, sobre las cuales tiene poca o
ninguna información. A través de esta
experimentación se puede anticipar
mejor a posibles resultados no previstos.

1.2 Conceptos básicos de simulación
• Modelación
Es aquello que sirve para representar o describir
otra cosa es decir crea prototipos(1° diseño), el
modelo puede tener una forma semejante o ser
totalmente distinto del objeto real.

• Modelo
Se puede definir como una representación
simplificada de un sistema real, un proceso o
una teoría, con el que se pretende aumentar su
comprensión hacer predicciones y posiblemente
ayudar a controlar el sistema.

• Existen 3 formas de modelos:
Icónico: Versión a escala del objeto real y con
sus propiedades mas o menos relevantes.
Analógico: Modelo con apariencia física
distinto al original, pero con comportamiento
representativo.
Analítico: Relaciones matemáticas o lógicas
que representan leyes físicas que se cree
gobiernan el comportamiento de la situación
bajo investigación.

• Su utilidad puede tener las siguientes
matrices:
• Ayuda para aclarar el pensamiento acerca de un
área de interés.
• Como una ilustración de concepto.
• Como una ayuda para definir estructura y lógica
• Como un prerrequisito al diseño.

• La actividad de diseñar esta interesada en
definir como lograr un determinado propósito.
Sin embargo, previamente al diseño esta la etapa
de decidir que se va a diseñar. La modelación
conceptual es necesaria en esta etapa.

1.3 Metodología de la simulación
• Definición del sistema
• Para tener una definición exacta del sistema que se
desea simular, es necesario hacer primeramente un
análisis preliminar de este, con el fin de determinar
la interacción con otros sistemas, las restricciones
del sistema, las variables que interactúan dentro del
sistema y sus interrelaciones, las medidas de
efectividad que se van a utilizar para definir y
estudiar el sistema y los resultados que se exprean
obtener del estudio

• Formulación del modelo
• Una vez definidos con exactitud los resultados
que se esperan obtener del estudio, se define y
construye el modelo con el cual se obtendrán los
resultados deseados. En la formulación del
modelo es necesario definir todas las variables
que forman parte de el, sus relaciones lógicas y
los diagramas de flujo que describan en forma
completa el modelo.

• Colección de datos
• Es importante que se definan con claridad y
exactitud los datos que el modelo va a requerir
para producir los resultados deseados.

• Implementación del modelo con la computadora
• Con el modelo definido, el siguiente paso es
decidir si se utiliza algún lenguaje como el
fortran, lisp, etc..., o se utiliza algún paquete
como Vensim, Stella e iThink, GPSS, Simula,
Simscript, Rockwell Arena, etc..., para
procesarlo en la computadora y obtener los
resultados deseados.

• Validación
• A través de esta etapa es posible detallar deficiencias en la
formulación del modelo o en los datos alimentados al modelo.
Las formas mas comunes de validar un modelo son:
1. La opinión de expertos sobre los resultados de la
simulación.
2. La exactitud con que se predicen datos históricos.
3. La exactitud en la predicción del futuro.
4. La comprobación de falla del modelo de simulación al
utilizar datos que hacen fallar al sistema real.
5. La aceptación y confianza en el modelo de la persona que
hará uso de los resultados que arroje el experimento de
simulación.

• Experimentación
• Se realiza después de que el modelo haya sido
validado, consiste en generar los datos deseados
y en realizar un análisis de sensibilidad de los
índices requeridos

• Interpretación
• Se interpretan los resultados que arroja la
simulación y con base a esto se toma una
decisión. Es obvio que los resultados que se
obtienen de un estudio de simulación ayuda a
soportar decisiones del tipo semi-estructurado

• Documentación
• Dos tipos de documentación son requeridos para
hacer un mejor uso del modelo de simulación.
La primera se refiere a la documentación del
tipo técnico y la segunda se refiere al manual del
usuario, con el cual se facilita la interacción y el
uso del modelo desarrollado.

1.4 Modelos y control
• El concepto de sistema en general esta
sustentado sobre el hecho de que ningún sistema
puede existir aislado completamente y siempre
tendrá factores externos que lo rodean y pueden
afectarlo.

• Los objetivos que se persiguen al estudiar uno o
varios fenómenos en función de un sistema son
aprender cómo cambian los estados, predecir el
cambio y controlarlo, todo sistema consta de 3
características; Tienen fronteras, existe dentro de un
medio ambiente y tiene subsistemas, el medio
ambiente es el conjunto de circunstancias dentro de
las cuales esta una situación problemática, mientras
que las fronteras distinguen las entidades dentro de
un sistema de las entidades que constituyen su
medio ambiente.

• Conceptos Básicos de Sistemas
• Entidad: "Una entidad es algo que tiene realidad
física u objetiva y distinción de ser o de carácter".
• Las entidades tienen ciertas propiedades que los
distinguen a unas de otras.
• Relación:"Relación es la manera en la cual dos o
más entidades dependen entre si". Relación es la
unión que hay entre las propiedades de una o más
entidades; por consiguiente, el cambio en alguna
propiedad de una entidad ocasiona un cambio en
una propiedad de otra entidad.

• Estructura: Es un conjunto de relaciones entre las
entidades en la que cada entidad tienen una
posición, en relación a las otras, dentro del sistema
como un todo.
• Estado: El estado de un sistema en un momento
del tiempo es el conjunto de propiedades relevantes
que el sistema tiene en este momento. Cuando
se habla del estado de un sistema, entiende los
valores de los atributos de sus entidades. Analizar
un sistema supone estudiar sus cambios de estado
conforme transcurre el tiempo.

• Modelación de sistemas
• Puede ser una representación formal de la teoría o una explicación
formal de la observación empírica, a menudo es una combinación de
ambas. Los propósitos de usar un modelo son los siguientes:
1. Hace posible que un investigador organice sus conocimientos
teóricos y sus observaciones empíricas sobre un sistema y
deduzca las consecuencias lógicas de esta organización.
2. Favorece una mejor comprensión del sistema.
3. Acelera análisis.
4. Constituye un sistema de referencia para probar la aceptación de
las modificaciones del sistema.
5. Es mas fácil de manipular que el sistema mismo.
6. Hace posible controlar más fuentes de variación que lo que
permitiría el estudio directo de un sistema.
7. Suele ser menos costoso.

• Al analizar un sistema podemos observar, que al
cambiar un aspecto del mismo, se producen
cambios o alteraciones en otros. Es en estos
casos en los que la simulación, representa una
buena alternativa para analizar el diseño y
operación de complejos procesos o sistemas.

• La modelación de sistemas es una metodología
aplicada y experimental que pretende:
1. Describir el comportamiento de sistemas.
2. Hipótesis que expliquen el comportamiento de
situaciones problemáticas.
3. Predecir un comportamiento futuro, es
decir, los efectos que se producirán mediante
cambios en el sistema o en su método de
operación.

• Un modelo se utiliza como ayuda para el
pensamiento al organizar y clasificar conceptos
confusos e inconsistentes. Al realizar un análisis
de sistemas, se crea un modelo del sistema que
muestre las entidades, las interrelaciones, etc. La
adecuada construcción de un modelo ayuda a
organizar, evaluar y examinar la validez de
pensamientos.

1.5 Estructura y etapas de estudio de
simulación
• DEFINICIÓN DEL SISTEMA: Para tener una definición
exacta del sistema que se desea simular, es necesario hacer
primeramente un análisis preliminar del mismo, con el fin de
determinar la iteración del sistema con otros sistemas, las
restricciones del sistema ,las variables que interactúan dentro
del sistema y sus interrelaciones, las medidas de efectividad
que se van a utilizar para definir y estudiar el sistema y los
resultados que se esperan obtener del estudio.
• FORMULACIÓN DEL MODELO: Una vez que están
definidos con exactitud los resultados que se desean obtener
del estudio el siguiente paso es definir y construir el modelo
con el cual se obtendrán los resultados deseados. Aquí es
necesario definir las variables que forman parte de el modelo,
sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan
en forma completa al modelo.

simulación
• COLECCIÓN DE DATOS: Es posible que la
facilidad de obtención de algunos datos o la
dificultad de conseguir otros, pueda influenciar el
desarrollo y formulación del modelo. Por ello es
importante que se defina con claridad y exactitud los
datos que el modelo va a requerir para producir los
resultados deseados.
• IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO EN LA
COMPUTADORA: Aquí se define cual es el
lenguaje que se va a utilizar algunos de estos pueden
ser de propósito general como: Visual
basic, Java, Delphi o se pueden usar unos paquetes
como: GBSS,SIMULA, PROMODEL.

simulación
• VALIDACIÓN: A través de esta etapa es posible
detallar definiciones en la formulación del modelo o
en los datos alimentados al modelo. Las formas mas
comunes de validar un modelo son:
• a)Opinión de expertos
• b)La exactitud con la que se predicen los datos
• c)Exactitud de la predicción del futuro
• d)Comprobación de la falla del modelo de
simulación al utilizar datos que hacen fallar al
sistema.
• e) Aceptación y confianza en el modelo de la persona
que lo usara.

simulación
• EXPERIMENTACIÓN: La experimentación
con el modelo se realizara después de que este
ha sido validado. La experimentación consiste en
generar los datos deseados y en realizar análisis
de sensibilidad de los índices requeridos.
• INTERPRETACIÓN: A que se interpretan los
resultados que arroja la simulación y en base a
esto se toma una decisión.

simulación
• DOCUMENTACIÓN: Existen dos tipos de
documentación que son requeridos para hacer
un mejor uso del modelo de simulación.
▫ Documentación Técnica: Es la documentación
que con el departamento de procesamiento de
datos debe tener del modelo.
▫ Manual del Usuario: Es la documentación que
facilita la interpretación y el uso del modelo
desarrollado a través de una terminal de
computadora

1.6 Etapas de un proyectos de
simulación
• FORMULACION DEL PROBLEMA.
• Otro importante aspecto abordado en la
investigación es la identificación y estudio de las
técnicas de integración para la formulación de las
tareas docentes. Sin pretender profundizar en las
complejidades que encierra una investigación
pedagógica sobre el tema, a continuación se
describen muy brevemente algunas técnicas
utilizadas para la formulación de problemas
químicos de integración estructural, que son los más
importantes:

simulación
• 1.-Modelación. Fijado el objetivo que se persigue
en la creación de un problema, inmediatamente
se activan los componentes intelectuales básicos:
sensaciones, percepciones, memoria,
pensamiento e imaginación. Con ellos se
comienzan a dibujar en el cerebro nuevas ideas
en forma de imágenes, con la necesidad de ser
exteriorizadas mediante la construcción de
modelos gráficos, es por ello que los elementos
estructurales del problema son plasmados en el
papel antes de su redacción en el formato final.

simulación
• La técnica de modelación es un recurso asociativo de
gran valor en la fluidez de los procesos lógicos de análisis
y síntesis del pensamiento que se desarrollan en el acto
de creación. Es el reflejo gráfico en el papel de las
asociaciones que van conformándose como estructuras
cognitivas, y los dibujos, esquemas, trazos, etc que
inicialmente viene apareciendo de forma aislada y
sucesiva, luego se integran en forma de sistema para la
formulación final del problema. Esta técnica constituye
un buen instrumento en manos del formulador porque
facilita la asociación de ideas, ayuda a agrupar los
elementos estructurales del problema y facilita la
redacción en forma coherente.

simulación
• La construcción de los diagramas de Euler para
estudiar las distintas relaciones que se
establecen entre los conocimientos, es una
actividad que ayuda a desarrollar la habilidad de
modelación. Estos diagramas también son
utilizados en la metodología como situación
inicial para la construcción de tareas que
respondan a determinadas características.

simulación
• 2.-Tanteo-error. Consiste en un proceso continuo de
adecuación y ajuste por búsqueda y prueba de los
datos y/o las incógnitas según las condiciones del
problema, hasta encontrar las más adecuadas. La
búsqueda puede ser de tipo inteligente o arbitrario,
y en ocasiones es utilizada para modificar las
condiciones y con ella reordenar los elementos
estructurales. Se evidencia su utilización en el gran
número de operaciones de cálculo que son
realizadas, así como en tachaduras y borrones que
generalmente aparecen sobre el papel del
formulador

simulación
• 3.Asociación por analogía. En esta técnica se hace
uso de la reproducción en una primera fase.
Consiste en establecer nuevos nexos entre datos e
incógnitas siguiendo formatos y textos guardados en
la memoria para obtener otras por medio de la
innovación. Es evidente que sobre las ideas
iniciales, posteriormente se introducen
modificaciones, que consisten en relacionar los
datos de otra forma, introducir nuevas condiciones o
cambiar la forma de redactar las preguntas, para
obtener al final un problema derivado, que si bien
no se caracteriza por su originalidad, sí constituye
una nueva tarea.

simulación
• Estas tres primeras técnicas son tipificadas como
complementarias en el acto de creación de las tareas
docentes, porque actúan de forma combinada y más
bien son instrumentos de ayuda, según la situación
inicial que se tome como punto de partida.
• Otras, como la siguiente, son denominadas básicas
por su gran influencia y jerarquía en la formulación,
sin embargo, tanto las complementarias como las
básicas se utilizan de forma combinada en la
práctica.

simulación
• 4.-Integración por inclusión. Es una técnica muy
sencilla, cuyo procedimiento es asequible a
cualesquier sujeto. Consiste en elaborarla de
forma tal que las incógnitas de los diferentes
incisos mantengan una dependencia sucesiva en
forma de cadena, como el ejemplo de la página
37, donde fueron caracterizados los sistemas
semiabiertos, para luego eliminar los iniciales y
solo dejar la incógnita final.

simulación
• 5.-Reformulación. Consiste en reconstruir la
estructura gramatical y de sistema mediante
procesos de innovación. Se diferencia de la
analogía por la profundidad de los cambios
introducidos, puesto que se parte de un ejemplo
concreto que debe ser modificado y no de
recuerdos que pueden ser borrosos y a veces
confusos.

simulación
• 6.-Fusión de tareas (o contenidos) auxiliares. Como parte de las
estrategias de integración, la fusión de tareas docentes auxiliares
constituye una de las más importantes. Es poco empleada, debido a
la elevada complejidad que implica el establecimiento de relaciones
múltiples entre datos e incógnitas que proceden de ejemplos
diferentes, aunque también pueden ser integrados diversos
contenidos previamente seleccionados, que guarden una relación
directa o indirecta. Consiste en fusionar dos o más contenidos (que
pueden o no proceder de otras tareas), mediante los mecanismos de
la integración externa o interna, para obtener otra con un mayor
nivel de complejidad. Para poner en práctica las técnicas analizadas,
es necesario aclarar que casi nunca se emplean de forma aislada,
más bien en forma asociada como conjunto, por ejemplo cuando se
selecciona la reformulación, ella va acompañada de otras
complementarias como la modelación y el tanteo-error, entre otras.

simulación
• Además, en su conjunto, los fundamentos teóricos estudiados sobre
los distintos tipos de tareas integradoras y las técnicas necesitan
para su implementación del siguiente conjunto de requisitos:
• 1.-Partir del análisis de los objetivos de los programas, siguiendo un
enfoque sistémico en su derivación gradual, desde los más generales
de la enseñanza hasta la clase.
• 2.-Proporcionar en las tareas relaciones ricas entre los nuevos
conocimientos y los esquemas existentes, donde estén presentes
todos los niveles de integración de los conocimientos y las
habilidades, hasta llegar al nivel interdisciplinario.
• 3.-Desarrollar una adecuada variedad, concebida la variedad no sólo
en términos de enfoque que propicien reflexión, estimulen el debate
y permitan crear motivos cognoscitivos, sino también en relación
con las funciones, habilidades, niveles de asimilación y complejidad,
entre otros

simulación
• 4.-Presentar la información tanto en términos positivos y familiares
como con complejidad lógico lingüística, ir desde la simple
descripción del lenguaje simbólico hasta la exigencia de
complicadas transformaciones, como por ejemplo negaciones o
varias premisas con diferentes enlaces lógicos, textos complejos a
interpretar o informaciones no utilizables, entre otras.
• 5.-Redactar las tareas de forma tal que expresen siempre más de
una función. Además de la función cognoscitiva, incorporar
situaciones nuevas, con diferentes niveles de complejidad, tanto de
la vida diaria, la orientación profesional o el cuidado del medio
ambiente, como de la actualidad político- ideológica del país.
• 6.-Establecer un adecuado equilibrio entre los problemas que serán
formulado, dejando un espacio a los problemas experimentales y
cualitativos, que son insuficientes en los textos de la enseñanza
media.

1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
• La simulación por computadora ha tenido un
desarrollo simultáneo con la vertiginosa
evolución de los computadores desde la segunda
guerra mundial. Con ella se pretende resolver o
comprender una amplia gama de problemas,
desde la biología hasta ciencias sociales, donde
no se cuenta con una solución analítica. A
continuación se nombrará las principales
vertientes de la simulación por computadora y
sus usos más comunes.

• I. Simulación estática:
• Consiste en un conjunto de ecuaciones
relacionadas entre sí, donde típicamente el
tiempo se mide en intervalos discretos definidos.
Un ejemplo típico de este tipo de simulación es
una hoja de Excel con un modelo económico, por
ejemplo de un PYG, puede incluir o no
variabilidad (para el ejemplo de la hoja de
cálculo se puede hacer mediante complementos
como Cristal Ball).

• I. Simulación contínua:
• Es aquella en donde las variables de estado cambian
de forma continua. Para ello se desarrolla una
solución numérica de ecuaciones diferenciales
simultáneas. Periódicamente, el programa de
simulación resuelve todas las ecuaciones y usa los
resultados para cambiar el valor de las variables de
estado de la simulación[1]. Algunas áreas en donde
se usa esta técnica son: ecología, procesos
químicos, comportamientos sociales, análisis de
comportamiento del consumidor, desarrollo
organizacional, problemas matemáticos y físicos.

• II. Simulación de eventos discretos:
• En este tipo de simulación se generan y administran
eventos en el tiempo por medio de una cola de eventos
ordenada según el tiempo de simulación en que deben
ocurrir y de esta forma el simulador lee de la cola y
dispara nuevos eventos. Entre otros un evento puede ser:
la llegada de un cliente, la llegada de un camión, el inicio
del proceso de una pieza, la finalización de un proceso de
fabricación. Esta modalidad de simulación se usa
típicamente en el diseño de la mayoría de eslabones de la
cadena de suministro tales como: líneas de producción,
plantas de procesamiento, bodegas de materia prima,
bodegas de producto terminado, puntos de atención a
clientes, hospitales, centros de atención médica.

• Una variación importante de la simulación de eventos
discretos es la simulación de agentes[2], en ella las entidades
(tales como moléculas, células, árboles o consumidores) son
representados directamente (en vez de representarse a través
de sus densidades o cantidades), estos agentes poseen estados
internos y conjuntos de comportamientos o reglas sencillas
individuales que definen como son actualizados estos estados
entre los diferentes puntos en el tiempo, definiendo así el
comportamiento del conjunto de los agentes. Un ejemplo
típico para este tipo de simulación es el de peatones en un
evento de evacuación, para que dado unas reglas generales del
comportamiento de movimiento de cada individuo se logre
simular y determinar el tiempo de evacuación de todo el
grupo de peatones dado un número de salidas en una locación
determinada

• Por qué simulación de eventos discretos
• I. Facilidad de modelamiento:
• En general la simulación de eventos discretos permite modelar situaciones
de alto nivel de complejidad con funciones relativamente sencillas, de esta
forma es posible construir modelos que representen la realidad en el nivel
de detalle deseado, por ejemplo el diseño de un modelo de un centro de
distribución con recibo, almacenamiento, picking de estibas, zona de fast
picking, alistamiento y despacho.
• II. Estadísticas e indicadores:
• Dada la estructura de la simulación de eventos discretos es posible obtener
todo tipo de estadísticas e indicadores relevantes a la operación
modelada, inclusive se puede obtener información que muchas veces en los
sistemas reales sería inimaginable tener, como por ejemplo: diagramas de
gantt de las piezas en proceso, utilización de los recursos
humanos, diagrama de gantt de los recursos utilizados, tiempos de ciclo de
piezas en proceso).

• Puntos a tener en cuenta en el desarrollo
de un proyecto de simulación de eventos
discretos
• En el desarrollo de un proyecto de simulación es
importante tener una metodología de desarrollo
y entendimiento del proyecto, a continuación
evidencio de forma resumida la metodología que
le recomiendo seguir para este tipo de proyectos.

• I. Definición de objetivos, alcance y de medidas de
desempeño a evaluar
• Antes de iniciar la construcción del modelo se debe
definir cuál es el objetivo y alcance último del proyecto
que debería ser de la forma: ¿cuál es el diseño más
adecuado de bodega?, ¿cuál es la mejor configuración de
la línea?, ¿cuál es el impacto de realizar los cambios que
propone la junta o comité? Una vez definido el objetivo
se debe determinar qué indicadores son los adecuados
para cuantificar los efectos de mejoras potenciales, estos
podrían ser: nivel de servicio, tiempo de ciclo
promedio, entidades en proceso máximas y throughput
entre otros.

• II. Definición del nivel de detalle adecuado
• Una vez definido el objetivo e indicadores a evaluar, se
procede a establecer el nivel de detalle que se debe trabajar,
esto depende principalmente de que los indicadores que se
hayan definido sean relevantes para la operación. Según estos
las entidades podrían ser definidas como, camiones, pallets,
cajas, unidades sueltas, unidades sueltas de fresa, etc. Este
paso es de los más críticos y determinantes de éxito dentro del
proyecto, pues por ejemplo si se quisiera evaluar el número de
montacargas y de muelles en una bodega de productos de
consumo masivo y se definió que el indicador base del
proyecto es el número de estibas despachadas en un turno,
carecería de sentido simular al nivel de detalle de las unidades
sueltas por referencia, sabor y color.

• II. Construcción del modelo base
• El objetivo en este punto es construir un modelo pivote robusto y válido
sobre el cual se harán los cambios en los escenarios. En la construcción del
modelo base existen cuatro etapas asociadas:
1. Construcción: Consiste en desarrollar la lógica del modelo de forma que
represente el sistema real.
2. Calibración: en esta etapa se incluyen los valores de variables de entrada
al modelo, tales como, tiempos de proceso, demanda, fallos de máquinas,
etc.
3. Verificación: en esta fase se compara las salidas del modelo con las
salidas esperadas, por ejemplo en throughput, inventarios, etc. Para esta
etapa es recomendable someter el modelo a situaciones extremas para
verificar que la lógica o comportamiento sean los esperados.
4. Validación: aquí se comparan las salidas del modelo con resultados
históricos del sistema real, se recomienda hacer uso de estadísticas como
intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.

• Anteriormente se nombraron algunos objetos
típicos de la simulación de eventos discretos, a
continuación quisiera nombrar algunas
características que debería tener su paquete de
simulación para hacerle la vida más fácil.

• I. Soporte a la entrada de datos probabilísticos
• En la etapa de calibración del modelo se deben
definir el comportamiento aleatorio que mejor
representan los datos del sistema, este trabajo
puede ser en extremo tedioso si no se cuenta con
una herramienta de soporte.

• I. Administrador de escenarios
• En la corrida de escenarios, en muchos casos, es
probable que se quiera realizar comparación de
varios escenarios en donde el cambio sea el
aumento o disminución de una variable
específica, en este trabajo, una herramienta de
administrador de escenarios puede facilitarle
considerablemente el trabajo.

• II. Salidas, resultados y gráficas
• En general los simuladores le permiten
desarrollar cálculos para obtener diferentes
estadísticas, sin embargo si su paquete de
simulación le ofrece estadísticas y gráficos
podría ahorrarse largas horas de trabajo.

• Gracias, y suerte en su examen

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