Introduccion a simulacion de sistemas, conceptos, clasificacion de sistemas, clasificacion de modelos, ventajas y desventajas de la simulacion, aplicaciones empresariales simulacion de sistemas, elvis del aguila, elvisdelaguila

1. UPO
Universidad Peruana del Oriente
Docente: Ing. Elvis DEL ÁGUILA López
Curso: Simulación de Sistemas
Abril . 2014

2. Agenda:
SIMULACIÓN
1. Introducción.
2. Clasificación de sistemas.
3. Clasificación de modelos.
4. Modelos de simulación de eventos discretos.
5. El proyecto de simulación.
6. Ventajas y desventajas de la simulación.
7. Aplicaciones empresariales de la simulación.
8. Resumen.
Ing. Elvis del Aguila López

3. Ing. Elvis del Aguila López
1. Introducción
La simulación digital es una técnica de experimentación, ensayos que
permite imitar en un computador el comportamiento de un sistema físico o
teórico según ciertas condiciones particulares de operación(Law y Kelton,
1991).
La simulación digital es una técnica de diseño, relativamente reciente y en
constante evolución, pero como metodología de trabajo es una actividad muy
antigua, usada para predecir el comportamiento futuro.
Una definición más formal, es que la simulación es el proceso de diseñar un
modelo de un sistema real y llevar a término experiencias con él, con la
finalidad de comprender el comportamiento del sistema o evaluar nuevas
estrategias dentro de los límites impuestos por un cierto criterio o un conjunto
de ellos para el funcionamiento del sistema.
Simuladores: (ProModel, Arena, Witness, etc.)

4. Ing. Elvis del Aguila López
¿Cómo funciona?
¿Como se haría?
¿Qué pasaría si …?
¿Qué acciones provocan cambios de estado?
¿Tiene que ser una réplica?
¿…?
Simulación?:

5. Ing. Elvis del Aguila López
1. Introducción
Sistemas
Conjunto de procesos o servicios que puede ser real o planeado.
Ejemplos:
 Servicios de manufactura
 Operaciones bancarias
 Operaciones de un aeropuerto
 Operaciones de
transporte/logística/distribución
 Sistema de autopistas
 Procesos de negocios
 Plantas químicas
 Restaurantes de comida rápida
 Supermercado

6. Ing. Elvis del Aguila López
2. Clasificación Sistemas
Sistema: colección de objetos o entidades que interactúan entre sí
para alcanzar cierto objetivo.
Entidad: Es la representación de flujos de entrada a un sistema.
Ejemplo los clientes de un banco.
Atributo: característica o particularidad de una entidad.
Evento: Es el cambio en el estado actual del sistema, se pueden
catalogar eventos actuales y futuros.
Estado del sistema: conjunto mínimo de variables necesarias para
describir todos aquellos aspectos de interés de un sistema en un
instante determinado de tiempo.

7. Sistemas Continuos
Las variables de estado del sistema evolucionan de modo continuo a
lo largo del tiempo.
2. Clasificación de Sistemas
estado
tiempo
Ing. Elvis del Aguila López

8. Sistemas Continuos
2. Clasificación de Sistemas
Sistemas Discretos
Las variables de estado del sistema
cambian en un cierto instante o
secuencia de instantes, y permanecen
constantes el resto del tiempo. La
secuencia de instantes sigue un patrón
periódico.
estado
tiempo
t0 t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7
Ing. Elvis del Aguila López

9. Sistemas Continuos
2. Clasificación de Sistemas
Sistemas Discretos
estado
tiempo
t0 t1 t2t3 t4 t5 t6 t7
Sistemas Orientados a Eventos Discretos
Las variables de estado del sistema
cambian en un cierto instante o
secuencia de instantes, y permanecen
constantes el resto del tiempo. La
secuencia de instantes sigue un patrón
aleatorio.
Ing. Elvis del Aguila López

10. Sistemas Continuos
2. Clasificación de Sistemas
Sistemas Discretos
Sistemas Orientados a Eventos Discretos
Sistemas Combinados
Combinan subsistemas que siguen metodologías continuas y
discretas. Poseen componentes que deben ser modelados según
alguno de los dos enfoques.
Ing. Elvis del Aguila López

11. Ing. Elvis del Aguila López
Ejercicios

12. Ing. Elvis del Aguila López

13. Ing. Elvis del Aguila López
Entrada Salida
Sistema

14. Ing. Elvis del Aguila López
Materia Prima
Presupuesto
Información
PRODUCTO
TERMINADO
FACILIDADES
Sistema de Transformación
(distribución y asignación)
Sistema de Manufactura de Madera
EVALUACION
1. Eficiencia.
2. Costos de Transformación.
3. Inventario en Proceso.
4. Tiempo en Proceso.
5. Producción Hora .
6. Área Ocupada.

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Clientes
CLIENTES
SATISFECHOS
SISTEMA DE SERVICIO:
Disciplina del Servicio
Espacio Disponible
Sistema de Servicio de Mtto. de Computadora
EVALUACION
1. Costo del Sistema.
2. Tiempo en cola.
3. Tiempo en el sistema.
4. Longitud de la cola.
5. Ocupación de los empleados.

16. Ing. Elvis del Aguila López
3. Clasificación de Modelos
: Utilizados para representar sistemas cuyo estado varía con el
tiempo.
Utilizados para representar sistemas cuyo estado es invariable a
través del tiempo. Representa el sistema en un instante de tiempo. No se
considera el avance del tiempo.
Representan la realidad en forma abstracta de muy diversas
maneras. Está construido a partir de aproximaciones e hipótesis. Compromiso
entre la simplicidad y la necesidad de recoger todos los aspectos esenciales del
sistema en estudio.
Son aquellos en que la realidad es representada por algo
tangible, construido en escala o que por lo menos se comporta en forma
análoga a esa realidad (maquetas, prototipos, modelos analógicos, etc.).
Stock = Stock inicial + Material entrada – Material consumido

17. Ing. Elvis del Aguila López
3. Clasificación de Modelos
La realidad se representa por fórmulas matemáticas. Estudiar el
sistema consiste en operar con esas fórmulas matemáticas (resolución de
ecuaciones).
 Se tiene el comportamiento numérico de las variables
intervinientes. No se obtiene ninguna solución analítica.
Representan sistemas cuyos cambios de estado son graduales.
Las variables intervinientes son continuas.
Representan sistemas cuyos cambios de estado son de a saltos.
Las variables varían en forma discontinua.
Son modelos cuya solución para determinadas condiciones
es única y siempre la misma.
Representan sistemas donde los hechos suceden al azar, lo cual
no es repetitivo. No se puede asegurar cuáles acciones ocurren en un
determinado instante.
Se conoce la probabilidad de ocurrencia y su distribución probabilística. (Por
ejemplo, llega una persona cada 20 ± 10 segundos, con una distribución

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4. Modelos de Simulación de Eventos Discretos
Los modelos de eventos discretos son modelos
dinámicos, estocásticos y discretos en los que las variables de
estado cambian de valor en instantes no periódicos de tiempo.
Ejemplo: Sistema de procesado de órdenes o pedidos
EXPEDICIÓN
RECEPCIÓN
DE ÓRDENES
O PEDIDOS
PROCESADO
DEL PEDIDO
Un evento es el acontecimiento que hace variar el estado del
sistema.

19. 4. Modelos de Simulación de Eventos Discretos
• En promedio se reciben 10 pedidos al día: el 40% son
ordinarios y el 60% restante son prioritarios
• El tiempo de procesado es de 2 horas para los pedidos ordinarios
y de 4 horas para las órdenes prioritarias
• Hay 4 trabajadores que trabajan 8 horas (de 9 a 17 horas)
• Sólo se aceptan pedidos hasta las 13 horas.
• La jornada se puede alargar hasta que se procesan todos los
pedidos pendientes.
EXPEDICIÓN
RECEPCIÓN
DE ÓRDENES
O PEDIDOS
PROCESADO
DEL PEDIDO
Ing. Elvis del Aguila López

20. 4. Modelos de Simulación de Eventos Discretos
a) Simulación del modelo estático:
Órdenes ordinarias = 4 órdenes/día x 2 horas/orden = 8 horas/día
Órdenes prioritarias = 6 órdenes/día x 4 horas/orden = 24 horas/día
Capacidad necesaria = 32 horas/día
Capacidad disponible = 4 trabajadores/día x 8 horas/trabajador
Capacidad disponible = 32 horas/día
% utilización =
Capacidad necesaria
Capacidad disponible
= 100 %
Ing. Elvis del Aguila López

21. 4. Modelos de Simulación de Eventos Discretos
b) Simulación manual: llegada de
un pedido
El pedido
entra en cola
Se inicia el
proceso del
pedido
Los 4
trabajadores
ocupados
NO SI
Ing. Elvis del Aguila López

22. 4. Modelos de Simulación de Eventos Discretos
b) Simulación manual: Orden
expedida
Quitar una orden
de la cola
Trabajador/es en
espera de órdenes
Hay órdenes
en la cola
NO SI
Se inicia el proceso de la orden
Ing. Elvis del Aguila López

23. 4. Modelos de Simulación de Eventos Discretos
b) Simulación manual:
Órdenes
/ hora
Probabilidad
(%)
Prob.
acumulada
Números
Aleatorios
1 40 40 00 – 39
2 30 70 40 – 69
3 20 90 70 – 89
4 10 100 90 – 99
Tipo de
orden
Probabilidad
(%)
Prob.
acumulada
Números
Aleatorios
Ordinaria 40 40 00 – 39
Prioritaria 60 100 40 – 99
Ing. Elvis del Aguila López

24. 4. Modelos de Simulación de Eventos Discretos
b) Simulación manual:
Órdenes /
hora
Números
Aleatorios
1 00 – 39
2 40 – 69
3 70 – 89
4 90 – 99
Tipo de
orden
Números
Aleatorios
Ordinaria 00 – 39
Prioritaria 40 – 99
Ordinaria38
2 Ordinaria0254
Nº Ordenes Tipo de ordenNANAHora
9
10 12 1 11 Ordinaria
11 36 1 78 Prioritaria
12 60 2 47 Prioritaria
21 Ordinaria
13 90 4 92 Prioritaria
50 Prioritaria
82 Prioritaria
44 Prioritaria
27754 43502 85338 88912 29411
13092 14350 54082 15244 47723
69736 94078 64860 32447 48221
66733 74108 88222 88570 74015
Tabla de Números Aleatorios
80217 36292 98525 24335 24432
10875 62004 90391 61105 57411
54127 57326 26629 19087 24472
60311 42824 37301 42678 45990
49739 71484 92003 98086 76668
78626 51594 16453 94614 39014
66692 13986 99837 00582 81232
44071 28091 07362 97703 76447
59820 96163 78851 16499 87064
25704 91035 26313 77463 55387
22304 90314 78438 66276 18396
17710 59621 15292 76139 59526
25852 58905 55018 56374 35824
46780 56487 75211 10271 36633
59849 96169 87195 46092 26787
47670 07654 30342 40277 11049
94304 71803 73465 09819 58869
08105 59987 21437 36786 49226
27754 43502 85338 88912 29411
13092 14350 54082 15244 47723
69736 94078 64860 32447 48221
66733 74108 88222 88570 74015
24896 62880 87873 95160 59221
06368 11748 12102 80580 41867
88779 17944 05600 60478 03343
43242 66067 42792 95043 52680
73209 54244 91030 45547 70818
97066 30945 57589 31732 57260
44987 69170 37403 86995 90307
42537 08345 88975 35841 85771
13075 73035 41207 74699 09310
72681 47431 43905 31048 56699
73538 43277 58874 11446 16082
52113 53856 30743 08670 84741
71708 30540 27886 61732 75454
68424 17374 52003 70707 70214
60939 59202 11973 02902 33250
72049 83012 09832 25571 77628
35220 09504 96412 90193 79568
77837 98524 97831 65704 09514
64281 61826 18555 64937 64654 25843 41145 42820 14924 39650
66847 70495 32350 02985 01755 14750 48968 38603 70312 05682
72461 33230 21529 53424 72877 17334 39283 04149 90850 64618
Ing. Elvis del Aguila López

25. 4. Modelos de Simulación de Eventos Discretos
b) Simulación manual:
Nº Ordenes Tipo de ordenHora
Ordinaria
2 Ordinaria9
1 Ordinaria10
Prioritaria111
Prioritaria212
Ordinaria
Prioritaria413
Prioritaria
Prioritaria
Prioritaria
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Ing. Elvis del Aguila López

26. 4. Modelos de Simulación de Eventos Discretos
b) Simulación manual:
Orden Tipo
Hora de
llegada
Hora de
salida
Tiempo en
cola
Tiempo en
el sistema
1 Ordinaria 9 11 0 2 horas
2 Ordinaria 9 11 0 2 horas
3 Ordinaria 10 12 0 2 horas
4 Prioritaria 11 15 0 4 horas
5 Prioritaria 12 16 0 4 horas
6 Ordinaria 12 14 0 2 horas
7 Prioritaria 13 17 0 4 horas
8 Prioritaria 13 18 1 hora 5 horas
9 Prioritaria 13 19 2 horas 6 horas
10 Prioritaria 13 20 3 horas 7 horas
Ing. Elvis del Aguila López

27. 4. Modelos de Simulación de Eventos Discretos
b) Simulación manual:
Tiempo de ciclo (ordinarias) = (2+2+2+2) h. / 4 órdenes = 2 h./orden
Tiempo de ciclo (prioritarias) = (4+4+4+5+6+7) h. / 6 órdenes = 5 h./orden
Tiempo promedio en cola = (1+2+3) h. / 10 órdenes = 0,6 h./orden
Nivel de servicio promedio = 7 órdenes a tiempo / 10 órdenes = 70%
3 trabajadores han tenido que trabajar un total de 6 horas extras
para completar las órdenes.
Ing. Elvis del Aguila López

28. Ing. Elvis del Aguila López
5. El Proyecto de Simulación

29. Ing. Elvis del Aguila López
6. Ventajas y Desventajas de la Simulación
• A partir de la experimentación con un modelo, es posible analizar los
efectos sobre el sistema real de cambios organizativos, o de cambios
en la gestión de la información.
• El análisis del modelo del sistema puede permitir la sugerencia de
posibles mejoras del sistema real, así como detectar las variables más
influyentes en el rendimiento del mismo.
• Permite la experimentación en condiciones que podrían ser peligrosas
o de elevado coste económico en el sistema real.
• Permite analizar el efecto sobre el rendimiento global de un sistema,
de pequeños cambios realizados en una o varias de sus componentes.
Ventajas

30. • Permite responder a preguntas del tipo “qué ocurriría si
realizamos este cambio en ... “
• Contribuye a la reducción del riesgo inherente a la toma de
decisiones.
6. Ventajas y Desventajas de la Simulación
Ventajas
Ing. Elvis del Aguila López

31. • Resultados aproximados.
• Existe el riesgo de tomar malas decisiones basadas en
modelos de simulación que no han sido validados y
verificados adecuadamente.
6. Ventajas y Desventajas de la Simulación
Desventajas
Ing. Elvis del Aguila López

32. Ing. Elvis del Aguila López
7. Aplicaciones Empresariales de la Simulación
• Procesos de Fabricación.

33. 7. Aplicaciones Empresariales de la Simulación
• Procesos de Fabricación.
• Logística.
Ing. Elvis del Aguila López

34. 7. Aplicaciones Empresariales de la Simulación
• Procesos de Fabricación.
• Logística.
• Transporte.
Ing. Elvis del Aguila López

35. 7. Aplicaciones Empresariales de la Simulación
• Procesos de Fabricación.
• Logística.
• Transporte.
• Sanidad y emergencias.
Ing. Elvis del Aguila López

36. 7. Aplicaciones Empresariales de la Simulación
• Procesos de Fabricación.
• Logística.
• Transporte.
• Sanidad y emergencias.
• Negocios (Business Processing).
Ing. Elvis del Aguila López

37. 7. Aplicaciones Empresariales de la Simulación
• Procesos de Fabricación.
• Logística.
• Transporte.
• Sanidad y emergencias.
• Negocios (Business Processing).
• Servicios en general.
Ing. Elvis del Aguila López

38. 7. Aplicaciones Empresariales de la Simulación
• Procesos de Fabricación.
• Logística.
• Transporte.
• Sanidad y emergencias.
• Negocios (Business Processing).
• Servicios en general.
Ing. Elvis del Aguila López

39. Ing. Elvis del Aguila López
8. Resumen.
• La Simulación Digital es una herramienta de análisis que
permite experimentar con un modelo del sistema que se quiere
estudiar
• Si el modelo ha sido correctamente verificado y validado, los
resultados son extrapolables al sistema real
• Ventajas: sencillez, flexibilidad, única alternativa posible (en
ocasiones)
Desventajas: inexactitud de los resultados, posible mal uso

40. 9. Metodología de Simulación
Definición del sistema. Cada estudio debe de comenzar con unas descripción del problema o
del sistema. Debe determinarse los límites o fronteras, restricciones, y medidas de efectividad
que se usarán.
Formulación del modelo. Reducción o abstracción del sistema real a un diagrama de flujo
lógico.
Preparación de datos. Identificación de los datos que el modelo requiere y reducción de estos
a una forma adecuada.
Selección del lenguaje: De la selección del lenguaje dependerá el tiempo de desarrollo del
modelo de simulación, es importante utilizar el lenguaje que mejor se adecué a las necesidades
de simulación que se requieran. La selección puede ser desde usar un lenguaje general como lo
es BASIC, PASCAL o FORTRAN hasta hacer uso de un paquete específicamente para simular
sistemas de manufactura como el SIMFACTORY o el PROMODEL, o lenguajes de Simulación
como: GPSS, SLAM,SIMAN, SIMSCRIPT, SIMMET, ARENA, etc.
Translación del modelo. Consiste en generar las instrucciones o código computacional o
necesario para lograr que el modelo pueda ser ejecutado en la computadora.

41. 9. Metodología de Simulación
Validación del modelo. Es el proceso que tiene como objetivo determinar la habilidad que tiene un
modelo para representar la realidad. La validación se lleva a cabo mediante la comparación
estadística de los resultados del modelo y los resultados reales.
Planeación estratégica. Diseño del un experimento que producirá la información deseada.
Planeación táctica. Determinación de cómo se realizará cada una de las corridas de prueba
Experimentación. Corrida de la simulación para generar los datos deseados y efectuar análisis de
sensibilidad.
Interpretación. Obtención de inferencias con base en datos generados por la simulación
Implantación. Una vez seleccionada la mejor alternativa es importante llevarla a la práctica, en
muchas ocasiones este último caso es el más difícil ya que se tiene que convencer a la alta
dirección y al personal de las ventajas de esta puesta en marcha. Al implantar hay que tener cuidado
con las diferencias que pueda haber con respecto a los resultados simulados, ya que estos últimos
se obtienen, si bien de un modelo representativo, a partir de una suposiciones.
Monitoreo y control: No hay que olvidar que los sistemas son dinámicos y con el transcurso del
tiempo es necesario modificar el modelo de simulación.

42. Tema – Conceptos Básicos
CAPÍTULO 1 - SIMULACIÓN
10. ¿Que se pretende logar con el curso?
 Creación del modelo y reunión de datos
 Diseñar un programa de ordenador para el modelo
 Verificar el programa
 Validar el modelo
 Utilizar el modelo para experimentar y contestar a las preguntas
iníciales.
 Reunir, procesar y analizar los datos generados como soluciones del
modelo y en términos de validez y confiabilidad estadística.

43. MUCHAS GRACIAS