La simulación es la recreación de procesos del mundo real mediante la construcción de modelos. Existen diferentes tipos de simulación como la estática, dinámica, determinista, estocástica, continua y discreta. La simulación es una técnica ampliamente utilizada en diversas áreas como la ingeniería, ciencias, negocios y más para estudiar sistemas complejos de manera segura y económica.
El diagrama de ensamble es una representación gráfica de los pasos que se siguen en toda una secuencia de actividades, dentro de un proceso o un procedimiento, identificándolos mediante símbolos de acuerdo con su naturaleza; incluye, además, toda la información que se considera necesaria para el análisis, tal como distancias recorridas, cantidad considerada y tiempo requerido. Confines analíticos y como ayuda para descubrir y eliminar ineficiencias, es conveniente clasificar las acciones que tienen lugar durante un proceso dado en cinco clasificaciones.
En el centro nacional de aprendizaje Sena en la especialidad gestión de la producción industrial se elaboro un diagrama de ensamble tomando como ejemplo la elaboración de un plato "salchipapas especial" con el objetivo de comprender la las figuras e información que este contiene para posteriormente elaborar uno que incluya el proceso productivo de cada uno de los tres productos seleccionados en la empresa proyecto.
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En el centro nacional de aprendizaje Sena en la especialidad gestión de la producción industrial se elaboro un diagrama de ensamble tomando como ejemplo la elaboración de un plato "salchipapas especial" con el objetivo de comprender la las figuras e información que este contiene para posteriormente elaborar uno que incluya el proceso productivo de cada uno de los tres productos seleccionados en la empresa proyecto.
Conceptos relacionados de acuerdo en el area de la simulacion como lo son: documentar la situacion, problema formal, sistema, objetivos, medidas de desempeño, grupo de decisiones
Modulación de sistemas industriales en el manejo de materiales, simuladores de sistemas industriales, tipos, software, simulador ARENA, manejo de materiales, factores influyentes, características, caso práctico de simulación.
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Unidad 1 Introducción a la simulación.
Identifica las aplicaciones de la simulación. Conoce y explica la terminología propia de la simulación como sistemas, modelos y tipos de simulación.
El modelo sistémico se construye utilizando como metodología la Dinámica de sistemas. Se simula el sistema social en una de sus representaciones totales. El análisis de sistemas es una representación total. Un plan de desarrollo en el segmento de transportes con un modelo de ecología humana, por ejemplo. El énfasis en la teoría general de sistemas es lo adecuado en este tipo de simulaciones.
la simulación es ampliamente
aceptada en el mundo de los negocios
para predecir, explicar y ayudar a
identificar soluciones óptimas. En
particular, aplicaremos la simulación
Monte Carlo a un proyecto de inversión
con el fin de poder estimar el riesgo de
un fracaso, usando para este propósito
la hoja electrónica Excel.
la simulación es ampliamente
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para predecir, explicar y ayudar a
identificar soluciones óptimas. En
particular, aplicaremos la simulación
Monte Carlo a un proyecto de inversión
con el fin de poder estimar el riesgo de
un fracaso, usando para este propósito
la hoja electrónica Excel.
Instrucciones del procedimiento para la oferta y la gestión conjunta del proceso de admisión a los centros públicos de primer ciclo de educación infantil de Pamplona para el curso 2024-2025.
ACERTIJO DE CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS. Por JAVIER SOLIS NOYOLAJAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA, crea y desarrolla ACERTIJO: «CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS». Esta actividad de aprendizaje lúdico que implica de cálculo aritmético y motricidad fina, promueve los pensamientos lógico y creativo; ya que contempla procesos mentales de: PERCEPCIÓN, ATENCIÓN, MEMORIA, IMAGINACIÓN, PERSPICACIA, LÓGICA LINGUISTICA, VISO-ESPACIAL, INFERENCIA, ETCÉTERA. Didácticamente, es una actividad de aprendizaje transversal que integra áreas de: Matemáticas, Neurociencias, Arte, Lenguaje y comunicación, etcétera.
Today is Pentecost. Who is it that is here in front of you? (Wang Omma.) Jesus Christ and the substantial Holy Spirit, the only Begotten Daughter, Wang Omma, are both here. I am here because of Jesus's hope. Having no recourse but to go to the cross, he promised to return. Christianity began with the apostles, with their resurrection through the Holy Spirit at Pentecost.
Hoy es Pentecostés. ¿Quién es el que está aquí frente a vosotros? (Wang Omma.) Jesucristo y el Espíritu Santo sustancial, la única Hija Unigénita, Wang Omma, están ambos aquí. Estoy aquí por la esperanza de Jesús. No teniendo más remedio que ir a la cruz, prometió regresar. El cristianismo comenzó con los apóstoles, con su resurrección por medio del Espíritu Santo en Pentecostés.
2. Definición de simulación
Recreación de procesos que se dan en la realidad mediante la
construcción de modelos que resultan del desarrollo de ciertas
aplicaciones específicas. Los programas de simulación están muy
extendidos y tienen capacidades variadas, desde sencillos juegos
de ordenador hasta potentes aplicaciones que permiten la
experimentación industrial sin necesidad de grandes y onerosas
estructuras; un caso típico de esto último seria el túnel de viento en
aeronáutica.
Fuente http://www.mastermagazine.info/termino/6676.php
3. Definición de simulación
La simulación es una técnica muy poderosa y ampliamente usada
en las ciencias para analizar y estudiar sistemas complejos
Simular, es reproducir artificialmente un fenómeno o las relaciones
entrada-salida de un sistema. Esto ocurre siempre cuando la
operación de un sistema o la experimentación en él son imposibles,
costosas, peligrosas o poco prácticas, como en el entrenamiento
de personal de operación, pilotos de aviones, etc.
Autor: Enrique Omar
4. Definición de simulación
Se puede definir a la simulación como la técnica que imita el
funcionamiento de un sistema del mundo real cuando evoluciona
en el tiempo. Esto se hace por lo general al crear un modelo de
simulación.
En síntesis, cada modelo o representación de una cosa es una
forma de simulación
5. Definición de simulación
Shannon define la simulación como el proceso de diseñar un
modelo de un sistema real y realizar experimentos con él para
entender el comportamiento del sistema o evaluar varias
estrategias (dentro de los limites impuestos por un criterio o por un
conjunto de criterios) para la operación del sistema.
6. Algunos usos de la simulación
Las áreas de aplicación de la simulación son muy amplias, numerosas y diversas, basta
mencionar sólo algunas de ellas:
Análisis del impacto ambiental causado por diversas fuentes
Análisis y diseño de sistemas de manufactura
Análisis y diseño de sistemas de comunicaciones
Evaluación del diseño de organismos prestadores de servicios públicos (por ejemplo:
hospitales, oficinas de correos, telégrafos, casas de cambio, etc.).
Análisis de sistemas de transporte terrestre, marítimo o por aire.
Análisis de grandes equipos de cómputo.
Análisis de un departamento dentro de una fábrica(centrales carboeléctricas,
termoeléctricas, nucleoeléctricas, aviones, etc..
Adiestramiento de operadores).
Análisis de sistemas de acondicionamiento de aire.
Planeación para la producción de bienes.
Análisis financiero de sistemas económicos.
Evaluación de sistemas tácticos o de defensa militar.
7. Tipos de modelos de simulación
MODELOS DE SIMULACIÓN ESTÁTICA VS. DINÁMICA
MODELOS DE SIMULACIÓN DETERMINISTA VS ESTOCASTICA
MODELOS DE SIMULACIÓN CONTINUOS VS DISCRETOS
8. MODELOS DE SIMULACIÓN
ESTÁTICA VS. DINÁMICA
Un modelo de simulación estática, se entiende como la
representación de un sistema para un instante (en el tiempo) en
particular o bien para representar un sistema en el que el tiempo no
es importante, por ejemplo la simulación Montecarlo; en cambio un
modelo de simulación dinámica representa a un sistema en el que
el tiempo es una variable de interés, como por ejemplo en el
sistema de transporte de materiales dentro de una fabrica, una
torre de enfriamiento de una central termoeléctrica, etc..
9. MODELOS DE SIMULACIÓN
DETERMINISTA VS ESTOCASTICA
Si un modelo de simulación no considera ninguna variable
importante, comportándose de acuerdo con una ley probabilística,
se le llama un modelo de simulación determinista. En estos modelos
la salida queda determinada una vez que se especifican los datos
y relaciones de entrada al modelo, tomando una cierta cantidad
de tiempo de cómputo para su evaluación. Sin embargo, muchos
sistemas se modelan tomando en cuenta algún componente
aleatorio de entrada, lo que da la característica de modelo
estocástico de simulación.
10. Ejemplo
Un ejemplo sería un sistema de inventarios de una fábrica, o bien el
sistema de líneas de espera de una fabrica, etc. Estos modelos
producen una salida que es en si misma de carácter aleatorio y
ésta debe ser tratada únicamente para estimar las características
reales del modelo, esta es una de las principales desventajas de
este tipo de simulación.
11. MODELOS DE SIMULACIÓN
CONTINUOS VS DISCRETOS
Los modelos de simulación discretos y continuos, se definen de
manera análogo a los sistemas discretos y continuos
respectivamente. Pero debe entenderse que un modelo discreto
de simulación no siempre se usa para modelar un sistema discreto.
La decisión de utilizar un modelo discreto o continuo para simular
un sistema en particular, depende de los objetivos específicos de
estudio. Por ejemplo: un modelo de flujo de tráfico en una
supercarretera, puede ser discreto si las características y
movimientos de los vehículos en forma individual es importante. En
cambio si los vehículos pueden considerarse como un agregado en
el flujo de tráfico entonces se puede usar un modelo basado en
ecuaciones diferenciales presentes en un modelo continuo.
12. Ejemplo
Un fabricante de comida para perros, requiere el auxilio de una
compañía consultora con el objeto de construir un modelo de
simulación para su línea de fabricación, la cual produce medio
millón de latas al día a una velocidad casi constante. Debido a que
cada una de las latas se representó como una entidad separada
en el modelo, éste resulto ser demasiado detallado y por ende caro
para correrlo, haciéndolo poco útil. Unos meses más tarde, se hizo
una reformulación del modelo, tratando al proceso como un flujo
continuo. Este nuevo modelo produjo resultados precisos y se
ejecuto en una fracción del tiempo necesario por el modelo
original.