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INSTITUTO TECNOLOGICO
     DE DURANGO

    INGENIERIA INDUSTRIAL

  ALUMNA:BARRÓN LARES ANA CECILIA
UNIDAD I.
 INTRODUCCIÓN A LA
     SIMULACIÓN DE
EVENTOS DISCRETOS
INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN.

 La planeación e implementación de proyectos complejos en:

Los negocios
Industrias
Y gobierno
Requieren de grandes inversiones.
Una técnica para ejecutar estudios piloto,
  con resultados rápidos y a un costo
 relativamente bajo, está basado en la
     modelación y se conoce como
              SIMULACIÓN.
Origen de la simulación:


En las actividades de la guerra los militares diseñaron e
iniciaron lo que pasó a llamarse Investigación de Operaciones.

Los norteamericanos diseñaron en 1940, durante las
operaciones de creación de la bomba de hidrógeno, un método
de simulación que permite predecir sucesos con amplios
niveles de acercamiento en las probabilidades de ocurrencia.
 La simulación y el método científico:




Formule la hipótesis.

Diseñe el experimento.

Pruebe la hipótesis.

Obtenga conclusiones.
DEFINICIÓN Y APLICACIONES DE
              SIMULACIÓN


En Simulación se usa una computadora para
evaluar un modelo numéricamente en un
período de tiempo de interés. Durante este
período se recolectan datos para estimar las
características verdaderas del sistema.
Aplicaciones de la simulación:



Los siguientes son algunos ejemplos
de las aplicaciones de la simulación
en algunas áreas de estudio:
De manera general:


                        Problemas
Sistema de colas.
                         económicos.
Sistema de
                        Problemas
 inventarios.
                         conductuales y
Proyecto de inversión. sociales.
Sistemas económicos. Sistemas biomédicos.
Estados financieros.   Sistemas Justo a
Problemas               tiempo.
 industriales.          Sistemas de Logística.
De manera particular:


Planeación del flujo de   Análisis de cuellos de
 producto.                  botella.
Reducción del tiempo de   Mejoramiento de la
 ciclo en producción.       productividad.
Planeación de los         Reducción de costos.
 recursos de un sistema.   Reducción de
Asignación de              inventarios.
 prioridades a trabajos    Análisis de distribución
 que se realizarán.         de planta.
                           Balanceo de líneas.
ESTRUCTURA Y CARACTERÍSTICAS DE LA
  SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS.


Simulación de eventos discretos:

Una simulación de eventos discretos es
aquella en la que los cambios de estado de las
variables se realizan en puntos discretos del
tiempo accionados por eventos.
Eventos de simulación típicos pueden incluir:




1.   La   llegada de un cliente o una pieza.
2.   La   falla de un recurso o máquina.
3.   La   terminación de una actividad.
4.   La   finalización de un turno de trabajo.
Ejemplo de una simulación de eventos
 discretos:

La simulación de un restaurante es un ejemplo de
una simulación de eventos discretos porque las
variables (Ej. Número de clientes esperando en cola,
número de clientes sentados en una mesa
determinada, tiempo promedio de espera, etc.)
Cambian en determinados puntos en el tiempo .
SISTEMAS, MODELOS Y CONTROL

 Definición de sistema:


Un sistema se define como una colección de
elementos que interactúan entre sí para lograr un fin
lógico o determinado.
Puntos clave en la definición de sistema:



    1. Consiste de múltiples elementos.

    2. Interactúan y cooperan unos con otros.

    3. El sistema existe para lograr un fin lógico.
Elementos de un sistema:

Desde el punto de vista de la simulación, un sistema consta de
cuatro elementos:

   1.   Entidades.
   2.   Actividades.
   3.   Recursos.
   4.   Controles.
 Definición y tipos de modelos:


Un modelo es una representación de un
sistema, diferente al sistema mismo.
Estructura de los modelos de
 simulación.


Los COMPONENTES son las partes constituyentes del
sistema. También se les denomina elementos o
subsistemas.
Las VARIABLES son aquellos valores que
cambian dentro de la simulación y forman parte
de funciones del modelo o de una función
objetivo.
Los PARÁMETROS son cantidades a las cuales
se les asignaran valores, una vez establecidos
los parámetros, son constantes y no varían
dentro de la simulación.
Las RELACIONES FUNCIONALES muestran el
comportamiento de las variables y parámetros
dentro de un componente o entre
componentes de un sistema.

Estas características operativas pueden ser de
naturaleza determinística o estocástica.
Determinísticas son identidades o definiciones que
relacionan ciertas variables o parámetros, donde una
salida de proceso es singularmente determinada por
una entrada dada.

Las relaciones estocásticas son aquellas en las que
el proceso tiene de manera característica una salida
indefinida para una entrada determinada.
Las RESTRICCIONES son limitaciones impuestas
a los valores de las variables o la manera en la
cual los recursos pueden asignarse o
consumirse.
En LAS FUNCIONES DE OBJETIVOS se
definen explícitamente los objetivos del
sistema y cómo se evaluarán, es una
medida de la eficiencia del sistema.
 Características deseables de un modelo de
  simulación


 Que sea completo
 Adaptabilidad
 Credibilidad
 Simplicidad (menor número de parámetros)
 Factible tanto en Información como en recursos
 Económico (EL COSTO MÁXIMO DEL MODELO DEBE SER EL
 MÍNIMO BENEFICIO QUE SE OBTIENE)
MECANISMOS DE TIEMPOS FIJOS Y TIEMPOS
             VARIABLES
 Definición y tipo de eventos
Evento: ocurrencia instantánea que puede cambiar el
estado del sistema.


Clasificación de los eventos:
        A) Primario: aquél que se programa por
adelantado.
        B) Secundario: aquél que no se programa por
adelantado.
        C) Simultáneos: los eventos que ocurren al
mismo tiempo.
 El modelo: una línea un servidor
   Autos que llegan a una gasolinera
   Dos variables aleatorias independientes:
   1. Tiempo entre llegadas.
   2. Tiempo de servicio.
 Resumen de eventos


Evento: llegada de un cliente.
Consecuencias:


(1) Programe por adelantado la próxima llegada.
(2) Pruebe el estatus del servidor, ¿está disponible?
               (No) Ponga al cliente en la cola.
               (Sí) Ponga al cliente en el servicio.
    - Cambie el estatus del servidor de disponible a
ocupado.
      - Programe por adelantado la terminación del
servicio.
 El reloj de Simulación



 El reloj es inicializado a cero.
 Simulación utiliza un reloj real.
 Existen dos mecanismos para avanzar el reloj de la
  simulación:

 Incrementos de tiempo fijo: Promodel no utiliza este
  mecanismo de avance del reloj.
 Incrementos de tiempo variable: Promodel sí utiliza este
  mecanismo de avance del reloj.
 Mecanismo de tiempo fijo del reloj .:



1) Incrementos de tiempo fijo
 Mecanismo de tiempo variable.


2) Incrementos de tiempo variable
ETAPAS DE UN PROYECTO DE SIMULACIÓN

Formulación del problema

Consiste en delimitar el problema
Definir claramente el o los objetivos (decir
 claramente que se quiere hacer)
Definir el criterio para comparar
Indicar el número de gente
Costo involucrado
 Análisis y recolección de datos:


Parámetros de entrada y salida del sistema
Distribuciones de probabilidad
Detalles del modelo
Variables, relaciones lógicas, diagramas de
 flujo.


Un buen modelo no es aquel que intenta copiar íntegramente
la realidad, sino aquel que produce sólo la parte relevante del
sistema bajo análisis.
Verificación y validación:


Verificación:


 Consiste en analizar el modelo con personas familiarizadas
  con la operación del sistema.

 Es el proceso de demostración de que el modelo trabaja
  como se intento.
-Construcción del modelo


 Lenguaje a utilizar o qué paquete para procesarlo en la
  computadora y obtener los resultados deseados .

Esta es una etapa de traducción del modelo a un lenguaje de
programación.
- Realización de pruebas piloto


Obtener información y poder realizar la
 validación de la simulación del modelo.
Validación del programa


 Es el proceso mediante el cual se comprueba si los
 datos que arroja la simulación son parecidos a los
 del sistema real.


Comparar los resultados de la simulación con los
 del sistema real, para detallar deficiencias en la
 formulación del modelo o en los datos alimentados
 a él.
 La opinión de expertos sobre los resultados de la
 simulación


La exactitud con que se predicen los datos históricos


La exactitud en la predicción del futuro


La exacta comprobación de falla del modelo de la
 simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema
 real

La aceptación y confianza en el modelo de la persona
 que hará uso de los resultados que arroje el
 experimento de simulación.
 Experimentación y optimización




Determinar el número de simulaciones
independientes (replicaciones) para cada
alternativa, especificando claramente su
tiempo y sus condiciones iniciales.
 Experimentación de resultado



Análisis de la información generada en el paso
anterior, se estiman medidas de desempeño
para determinar el mejor sistema con respecto
a alguna de ellas.
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  • 1. INSTITUTO TECNOLOGICO DE DURANGO INGENIERIA INDUSTRIAL ALUMNA:BARRÓN LARES ANA CECILIA
  • 2. UNIDAD I. INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS
  • 3. INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN. La planeación e implementación de proyectos complejos en: Los negocios Industrias Y gobierno Requieren de grandes inversiones.
  • 4. Una técnica para ejecutar estudios piloto, con resultados rápidos y a un costo relativamente bajo, está basado en la modelación y se conoce como SIMULACIÓN.
  • 5. Origen de la simulación: En las actividades de la guerra los militares diseñaron e iniciaron lo que pasó a llamarse Investigación de Operaciones. Los norteamericanos diseñaron en 1940, durante las operaciones de creación de la bomba de hidrógeno, un método de simulación que permite predecir sucesos con amplios niveles de acercamiento en las probabilidades de ocurrencia.
  • 6.  La simulación y el método científico: Formule la hipótesis. Diseñe el experimento. Pruebe la hipótesis. Obtenga conclusiones.
  • 7. DEFINICIÓN Y APLICACIONES DE SIMULACIÓN En Simulación se usa una computadora para evaluar un modelo numéricamente en un período de tiempo de interés. Durante este período se recolectan datos para estimar las características verdaderas del sistema.
  • 8. Aplicaciones de la simulación: Los siguientes son algunos ejemplos de las aplicaciones de la simulación en algunas áreas de estudio:
  • 9. De manera general: Problemas Sistema de colas. económicos. Sistema de Problemas inventarios. conductuales y Proyecto de inversión. sociales. Sistemas económicos. Sistemas biomédicos. Estados financieros. Sistemas Justo a Problemas tiempo. industriales. Sistemas de Logística.
  • 10. De manera particular: Planeación del flujo de Análisis de cuellos de producto. botella. Reducción del tiempo de Mejoramiento de la ciclo en producción. productividad. Planeación de los Reducción de costos. recursos de un sistema. Reducción de Asignación de inventarios. prioridades a trabajos Análisis de distribución que se realizarán. de planta. Balanceo de líneas.
  • 11. ESTRUCTURA Y CARACTERÍSTICAS DE LA SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS. Simulación de eventos discretos: Una simulación de eventos discretos es aquella en la que los cambios de estado de las variables se realizan en puntos discretos del tiempo accionados por eventos.
  • 12. Eventos de simulación típicos pueden incluir: 1. La llegada de un cliente o una pieza. 2. La falla de un recurso o máquina. 3. La terminación de una actividad. 4. La finalización de un turno de trabajo.
  • 13. Ejemplo de una simulación de eventos discretos: La simulación de un restaurante es un ejemplo de una simulación de eventos discretos porque las variables (Ej. Número de clientes esperando en cola, número de clientes sentados en una mesa determinada, tiempo promedio de espera, etc.) Cambian en determinados puntos en el tiempo .
  • 14.
  • 15. SISTEMAS, MODELOS Y CONTROL  Definición de sistema: Un sistema se define como una colección de elementos que interactúan entre sí para lograr un fin lógico o determinado.
  • 16. Puntos clave en la definición de sistema: 1. Consiste de múltiples elementos. 2. Interactúan y cooperan unos con otros. 3. El sistema existe para lograr un fin lógico.
  • 17. Elementos de un sistema: Desde el punto de vista de la simulación, un sistema consta de cuatro elementos: 1. Entidades. 2. Actividades. 3. Recursos. 4. Controles.
  • 18.
  • 19.  Definición y tipos de modelos: Un modelo es una representación de un sistema, diferente al sistema mismo.
  • 20. Estructura de los modelos de simulación. Los COMPONENTES son las partes constituyentes del sistema. También se les denomina elementos o subsistemas.
  • 21. Las VARIABLES son aquellos valores que cambian dentro de la simulación y forman parte de funciones del modelo o de una función objetivo.
  • 22. Los PARÁMETROS son cantidades a las cuales se les asignaran valores, una vez establecidos los parámetros, son constantes y no varían dentro de la simulación.
  • 23. Las RELACIONES FUNCIONALES muestran el comportamiento de las variables y parámetros dentro de un componente o entre componentes de un sistema. Estas características operativas pueden ser de naturaleza determinística o estocástica.
  • 24. Determinísticas son identidades o definiciones que relacionan ciertas variables o parámetros, donde una salida de proceso es singularmente determinada por una entrada dada. Las relaciones estocásticas son aquellas en las que el proceso tiene de manera característica una salida indefinida para una entrada determinada.
  • 25. Las RESTRICCIONES son limitaciones impuestas a los valores de las variables o la manera en la cual los recursos pueden asignarse o consumirse.
  • 26. En LAS FUNCIONES DE OBJETIVOS se definen explícitamente los objetivos del sistema y cómo se evaluarán, es una medida de la eficiencia del sistema.
  • 27.  Características deseables de un modelo de simulación  Que sea completo  Adaptabilidad  Credibilidad  Simplicidad (menor número de parámetros)  Factible tanto en Información como en recursos  Económico (EL COSTO MÁXIMO DEL MODELO DEBE SER EL MÍNIMO BENEFICIO QUE SE OBTIENE)
  • 28. MECANISMOS DE TIEMPOS FIJOS Y TIEMPOS VARIABLES  Definición y tipo de eventos Evento: ocurrencia instantánea que puede cambiar el estado del sistema. Clasificación de los eventos: A) Primario: aquél que se programa por adelantado. B) Secundario: aquél que no se programa por adelantado. C) Simultáneos: los eventos que ocurren al mismo tiempo.
  • 29.  El modelo: una línea un servidor Autos que llegan a una gasolinera Dos variables aleatorias independientes: 1. Tiempo entre llegadas. 2. Tiempo de servicio.
  • 30.  Resumen de eventos Evento: llegada de un cliente. Consecuencias: (1) Programe por adelantado la próxima llegada. (2) Pruebe el estatus del servidor, ¿está disponible? (No) Ponga al cliente en la cola. (Sí) Ponga al cliente en el servicio. - Cambie el estatus del servidor de disponible a ocupado. - Programe por adelantado la terminación del servicio.
  • 31.  El reloj de Simulación  El reloj es inicializado a cero.  Simulación utiliza un reloj real.  Existen dos mecanismos para avanzar el reloj de la simulación:  Incrementos de tiempo fijo: Promodel no utiliza este mecanismo de avance del reloj.  Incrementos de tiempo variable: Promodel sí utiliza este mecanismo de avance del reloj.
  • 32.  Mecanismo de tiempo fijo del reloj .: 1) Incrementos de tiempo fijo
  • 33.  Mecanismo de tiempo variable. 2) Incrementos de tiempo variable
  • 34. ETAPAS DE UN PROYECTO DE SIMULACIÓN Formulación del problema Consiste en delimitar el problema Definir claramente el o los objetivos (decir claramente que se quiere hacer) Definir el criterio para comparar Indicar el número de gente Costo involucrado
  • 35.  Análisis y recolección de datos: Parámetros de entrada y salida del sistema Distribuciones de probabilidad Detalles del modelo Variables, relaciones lógicas, diagramas de flujo. Un buen modelo no es aquel que intenta copiar íntegramente la realidad, sino aquel que produce sólo la parte relevante del sistema bajo análisis.
  • 36. Verificación y validación: Verificación:  Consiste en analizar el modelo con personas familiarizadas con la operación del sistema.  Es el proceso de demostración de que el modelo trabaja como se intento.
  • 37. -Construcción del modelo  Lenguaje a utilizar o qué paquete para procesarlo en la computadora y obtener los resultados deseados . Esta es una etapa de traducción del modelo a un lenguaje de programación.
  • 38. - Realización de pruebas piloto Obtener información y poder realizar la validación de la simulación del modelo.
  • 39. Validación del programa  Es el proceso mediante el cual se comprueba si los datos que arroja la simulación son parecidos a los del sistema real. Comparar los resultados de la simulación con los del sistema real, para detallar deficiencias en la formulación del modelo o en los datos alimentados a él.
  • 40.  La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación La exactitud con que se predicen los datos históricos La exactitud en la predicción del futuro La exacta comprobación de falla del modelo de la simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema real La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los resultados que arroje el experimento de simulación.
  • 41.  Experimentación y optimización Determinar el número de simulaciones independientes (replicaciones) para cada alternativa, especificando claramente su tiempo y sus condiciones iniciales.
  • 42.  Experimentación de resultado Análisis de la información generada en el paso anterior, se estiman medidas de desempeño para determinar el mejor sistema con respecto a alguna de ellas.