El documento describe un ejercicio de simulación de negocios en Arena que modela un banco abriendo una ventanilla de servicio móvil. Los estudiantes crearon un modelo básico, realizaron simulaciones variando la longitud y usando/no usando un período de calentamiento, y analizaron métricas como el tiempo total en el sistema y tiempo de espera. Luego mejoraron el modelo agregando más servidores para reducir tiempos de espera y calcular probabilidades de ocupación de los servidores.

1. Simulación de Negocios
Ejercicio # 1 – Práctica con Arena
Grupo # 4:
Leonardo López
Paúl Carrera
Christian Celleri
Kléber Fernández
Steven Hernández
Recopilación del proceso en imágenes:
Creación de un modelo básico para un banco que piensa abrir una ventanilla de servicio en
automóvil para los clientes

2. Se empieza con mil minutos para enfocarse en los dos primeros resultados que son:
El tiempo total de permanencia en el sistema (W)
El tiempo de espera (Wq)
Obteniendo los siguientes resultados después de la simulación

3. Se hicieron simulaciones con una longitud entre 10 a 5000 horas, sin WARM-UP, y con un WARM-
UP de 10 horas, obteniendo resultados de que esta simulación debe tener una longitud mínima de
más o menos 5000 horas, ya que solo se tiene un error del 5%, teniendo en cuenta que el error va
disminuyendo a medida que aumenta la longitud de la simulación.
Se determino que el WARM-UP no es necesario ya que se obtuvieron resultados similares sin él,
demostrándolo los datos recogidos de la simulación en el fichero siguiente

4. Se obtuvieron los resultados buscados
1. Factor utilización del servidor (f.u.)=0.75063
2. Numero medio en la fila (Lq)=2.2462
3. Numero medio en el sistema (L)=2.9968
4. Tiempo medio en el sistema (W)=11.991
5. Tiempo medio de espera en fila (Wq)=8.9876
Ahora se utilizara una variable definida por el usuario para L, para obtener un calculo mas claro
Después de la simulación obtenemos los siguientes resultados:

5. Se pide calcular unas probabilidades, entonces se guarda la evolución de L como el fichero
“prop.dat” que después se utilizara el OUTPUT ANALIZER
En la columna cell se obtienen los resultados de las probabilidades, pero es el caso con un solo
servidor
Para este proceso se puede usar también Statistics

6. Se incluyo la animación un histograma para demostrar si el recurso servidor espera o no espera

7. El resultado obtenido es que un 20% no esperan

8. Esta es una segunda alternativa que es el aumentar el número de servidores

9. Ahora con esta simulación se obtendrán las medidas de eficiencia del sistema y las probabilidades
(OUTPUT ANALIZER)

10. Para este histograma se utiliza una expresión diferente tal como NR(Servidor 1) + NR(Servidor 2) +
NR(Servidor 3) mayor o igual a 3

11. existe una segunda alternativa que es simplemente cambiar a 3 servidores en la casilla de
CAPACITY en el elemento RESOURCE
ahora se puede hacer una simulación con resultados prácticamente iguales al proceso anterior.