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.

1. Simulación con el
Software Arena
Clase 04

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.

17. CONCEPTOS PRINCIPALES DE SIMULACIÓN

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.

21. CONCEPTOS PRINCIPALES DE SIMULACIÓN

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:

49. Recorrido a través de Arena

50. Recorrido a través de Arena

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.