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Simulación
Analizar, modelar, desarrollar y
experimentar sistemas productivos y de
servicios, reales o hipotéticos, a través de la
simulación de eventos discretos, con el fin
de conocerlos con claridad o mejorar su
funcionamiento, aplicando herramientas
matemáticas
Criterios de Evaluación
• Examen escrito 40pts
• Ensayo de todos los temas 30 pts.
• Tareas 30 pts.
Introducción a la Simulación
• 1.1 Definiciones e importancia de la simulación
  en la ingeniería
• 1.2 Conceptos básicos de simulación
• 1.3 Metodología de la simulación
• 1.4 Modelos y control
• 1.5 Estructura y etapas de estudio de simulación
• 1.6 Etapas de un proyectos de simulación
• 1.7 Elementos básicos de un simulador de
  eventos discretos
Simulación
• Simulación es una técnica numérica para
  conducir experimentos en una computadora
  digital. Estos experimentos comprenden
  ciertos tipos de relaciones matemáticas y
  lógicas, las cuales son necesarias para
  describir el comportamiento y la estructura
  de sistemas complejos del mundo real a
  través de largos periodos de tiempo.

                            Thomas H. Taylor
Simulación
• Simulación es el proceso de diseñar y
  desarrollar un modelo computarizado de
  un sistema o proceso y conducir
  experimentos con este modelo con el
  propósito de entender el comportamiento
  del sistema o evaluar varias estrategias
  con las cuales se puede operar el sistema.

                        Robert E. Shannon
Importancia de la simulación en la
ingeniería
• Recientes avances en las metodologías de
  simulación y la gran disponibilidad de
  software que actualmente existe en el
  mercado, han hecho que la técnica de
  simulación sea una de las herramientas
  mas ampliamente usadas en el análisis de
  sistemas.
Ventajas de un diseño de simulación
• A través de un estudio de simulación, se
  puede estudiar el efecto de cambios internos
  y externos del sistema, al hacer alteraciones
  en el modelo del sistema y observando los
  efectos de esas alteraciones en el
  comportamiento del sistema.
• Una observación detallada del sistema que se
  esta simulando puede conducir a un mejor
  entendimiento del sistema y por
  consiguiente a sugerir estrategias que
  mejoren la operación y eficiencia del
  sistema.
Simulación
• La técnica de simulación puede ser
  utilizada para experimentar con nuevas
  situaciones, sobre las cuales tiene poca o
  ninguna información. A través de esta
  experimentación se puede anticipar
  mejor a posibles resultados no previstos.
1.2 Conceptos básicos de simulación
• Modelación
  Es aquello que sirve para representar o describir
  otra cosa es decir crea prototipos(1° diseño), el
  modelo puede tener una forma semejante o ser
  totalmente distinto del objeto real.
1.2 Conceptos básicos de simulación
• Modelo
  Se puede definir como una representación
  simplificada de un sistema real, un proceso o
  una teoría, con el que se pretende aumentar su
  comprensión hacer predicciones y posiblemente
  ayudar a controlar el sistema.
1.2 Conceptos básicos de simulación
• Existen 3 formas de modelos:
  Icónico: Versión a escala del objeto real y con
  sus propiedades mas o menos relevantes.
  Analógico: Modelo con apariencia física
  distinto al original, pero con comportamiento
  representativo.
  Analítico: Relaciones matemáticas o lógicas
  que representan leyes físicas que se cree
  gobiernan el comportamiento de la situación
  bajo investigación.
1.2 Conceptos básicos de simulación
• Su utilidad puede tener las siguientes
  matrices:
• Ayuda para aclarar el pensamiento acerca de un
  área de interés.
• Como una ilustración de concepto.
• Como una ayuda para definir estructura y lógica
• Como un prerrequisito al diseño.
1.2 Conceptos básicos de simulación
• La actividad de diseñar esta interesada en
  definir como lograr un determinado propósito.
  Sin embargo, previamente al diseño esta la etapa
  de decidir que se va a diseñar. La modelación
  conceptual es necesaria en esta etapa.
1.3 Metodología de la simulación
• Definición del sistema
• Para tener una definición exacta del sistema que se
  desea simular, es necesario hacer primeramente un
  análisis preliminar de este, con el fin de determinar
  la interacción con otros sistemas, las restricciones
  del sistema, las variables que interactúan dentro del
  sistema y sus interrelaciones, las medidas de
  efectividad que se van a utilizar para definir y
  estudiar el sistema y los resultados que se exprean
  obtener del estudio
1.3 Metodología de la simulación
• Formulación del modelo
• Una vez definidos con exactitud los resultados
  que se esperan obtener del estudio, se define y
  construye el modelo con el cual se obtendrán los
  resultados deseados. En la formulación del
  modelo es necesario definir todas las variables
  que forman parte de el, sus relaciones lógicas y
  los diagramas de flujo que describan en forma
  completa el modelo.
1.3 Metodología de la simulación
• Colección de datos
• Es importante que se definan con claridad y
  exactitud los datos que el modelo va a requerir
  para producir los resultados deseados.
1.3 Metodología de la simulación
• Implementación del modelo con la computadora
• Con el modelo definido, el siguiente paso es
  decidir si se utiliza algún lenguaje como el
  fortran, lisp, etc..., o se utiliza algún paquete
  como Vensim, Stella e iThink, GPSS, Simula,
  Simscript, Rockwell Arena, etc..., para
  procesarlo en la computadora y obtener los
  resultados deseados.
1.3 Metodología de la simulación
• Validación
• A través de esta etapa es posible detallar deficiencias en la
  formulación del modelo o en los datos alimentados al modelo.
  Las formas mas comunes de validar un modelo son:
1. La opinión de expertos sobre los resultados de la
    simulación.
2. La exactitud con que se predicen datos históricos.
3. La exactitud en la predicción del futuro.
4. La comprobación de falla del modelo de simulación al
    utilizar datos que hacen fallar al sistema real.
5. La aceptación y confianza en el modelo de la persona que
    hará uso de los resultados que arroje el experimento de
    simulación.
1.3 Metodología de la simulación
• Experimentación
• Se realiza después de que el modelo haya sido
  validado, consiste en generar los datos deseados
  y en realizar un análisis de sensibilidad de los
  índices requeridos
1.3 Metodología de la simulación
• Interpretación
• Se interpretan los resultados que arroja la
  simulación y con base a esto se toma una
  decisión. Es obvio que los resultados que se
  obtienen de un estudio de simulación ayuda a
  soportar decisiones del tipo semi-estructurado
1.3 Metodología de la simulación
• Documentación
• Dos tipos de documentación son requeridos para
  hacer un mejor uso del modelo de simulación.
  La primera se refiere a la documentación del
  tipo técnico y la segunda se refiere al manual del
  usuario, con el cual se facilita la interacción y el
  uso del modelo desarrollado.
1.4 Modelos y control
• El concepto de sistema en general esta
  sustentado sobre el hecho de que ningún sistema
  puede existir aislado completamente y siempre
  tendrá factores externos que lo rodean y pueden
  afectarlo.
1.4 Modelos y control
• Los objetivos que se persiguen al estudiar uno o
  varios fenómenos en función de un sistema son
  aprender cómo cambian los estados, predecir el
  cambio y controlarlo, todo sistema consta de 3
  características; Tienen fronteras, existe dentro de un
  medio ambiente y tiene subsistemas, el medio
  ambiente es el conjunto de circunstancias dentro de
  las cuales esta una situación problemática, mientras
  que las fronteras distinguen las entidades dentro de
  un sistema de las entidades que constituyen su
  medio ambiente.
1.4 Modelos y control
• Conceptos Básicos de Sistemas
• Entidad: "Una entidad es algo que tiene realidad
  física u objetiva y distinción de ser o de carácter".
• Las entidades tienen ciertas propiedades que los
  distinguen a unas de otras.
• Relación:"Relación es la manera en la cual dos o
  más entidades dependen entre si". Relación es la
  unión que hay entre las propiedades de una o más
  entidades; por consiguiente, el cambio en alguna
  propiedad de una entidad ocasiona un cambio en
  una propiedad de otra entidad.
1.4 Modelos y control
• Estructura: Es un conjunto de relaciones entre las
  entidades en la que cada entidad tienen una
  posición, en relación a las otras, dentro del sistema
  como un todo.
• Estado: El estado de un sistema en un momento
  del tiempo es el conjunto de propiedades relevantes
  que el sistema tiene en este momento. Cuando
  se habla del estado de un sistema, entiende los
  valores de los atributos de sus entidades. Analizar
  un sistema supone estudiar sus cambios de estado
  conforme transcurre el tiempo.
1.4 Modelos y control
• Modelación de sistemas
• Puede ser una representación formal de la teoría o una explicación
  formal de la observación empírica, a menudo es una combinación de
  ambas. Los propósitos de usar un modelo son los siguientes:
1. Hace posible que un investigador organice sus conocimientos
    teóricos y sus observaciones empíricas sobre un sistema y
    deduzca las consecuencias lógicas de esta organización.
2. Favorece una mejor comprensión del sistema.
3. Acelera análisis.
4. Constituye un sistema de referencia para probar la aceptación de
    las modificaciones del sistema.
5. Es mas fácil de manipular que el sistema mismo.
6. Hace posible controlar más fuentes de variación que lo que
    permitiría el estudio directo de un sistema.
7. Suele ser menos costoso.
1.4 Modelos y control
• Al analizar un sistema podemos observar, que al
  cambiar un aspecto del mismo, se producen
  cambios o alteraciones en otros. Es en estos
  casos en los que la simulación, representa una
  buena alternativa para analizar el diseño y
  operación de complejos procesos o sistemas.
1.4 Modelos y control
• La modelación de sistemas es una metodología
  aplicada y experimental que pretende:
1. Describir el comportamiento de sistemas.
2. Hipótesis que expliquen el comportamiento de
   situaciones problemáticas.
3. Predecir un comportamiento futuro, es
   decir, los efectos que se producirán mediante
   cambios en el sistema o en su método de
   operación.
1.4 Modelos y control
• Un modelo se utiliza como ayuda para el
  pensamiento al organizar y clasificar conceptos
  confusos e inconsistentes. Al realizar un análisis
  de sistemas, se crea un modelo del sistema que
  muestre las entidades, las interrelaciones, etc. La
  adecuada construcción de un modelo ayuda a
  organizar, evaluar y examinar la validez de
  pensamientos.
1.5 Estructura y etapas de estudio de
simulación
• DEFINICIÓN DEL SISTEMA: Para tener una definición
  exacta del sistema que se desea simular, es necesario hacer
  primeramente un análisis preliminar del mismo, con el fin de
  determinar la iteración del sistema con otros sistemas, las
  restricciones del sistema ,las variables que interactúan dentro
  del sistema y sus interrelaciones, las medidas de efectividad
  que se van a utilizar para definir y estudiar el sistema y los
  resultados que se esperan obtener del estudio.
• FORMULACIÓN DEL MODELO: Una vez que están
  definidos con exactitud los resultados que se desean obtener
  del estudio el siguiente paso es definir y construir el modelo
  con el cual se obtendrán los resultados deseados. Aquí es
  necesario definir las variables que forman parte de el modelo,
  sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan
  en forma completa al modelo.
1.5 Estructura y etapas de estudio de
simulación
• COLECCIÓN DE DATOS: Es posible que la
  facilidad de obtención de algunos datos o la
  dificultad de conseguir otros, pueda influenciar el
  desarrollo y formulación del modelo. Por ello es
  importante que se defina con claridad y exactitud los
  datos que el modelo va a requerir para producir los
  resultados deseados.
• IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO EN LA
  COMPUTADORA: Aquí se define cual es el
  lenguaje que se va a utilizar algunos de estos pueden
  ser de propósito general como: Visual
  basic, Java, Delphi o se pueden usar unos paquetes
  como: GBSS,SIMULA, PROMODEL.
1.5 Estructura y etapas de estudio de
simulación
• VALIDACIÓN: A través de esta etapa es posible
  detallar definiciones en la formulación del modelo o
  en los datos alimentados al modelo. Las formas mas
  comunes de validar un modelo son:
• a)Opinión de expertos
• b)La exactitud con la que se predicen los datos
• c)Exactitud de la predicción del futuro
• d)Comprobación de la falla del modelo de
  simulación al utilizar datos que hacen fallar al
  sistema.
• e) Aceptación y confianza en el modelo de la persona
  que lo usara.
1.5 Estructura y etapas de estudio de
simulación
• EXPERIMENTACIÓN: La experimentación
  con el modelo se realizara después de que este
  ha sido validado. La experimentación consiste en
  generar los datos deseados y en realizar análisis
  de sensibilidad de los índices requeridos.
• INTERPRETACIÓN: A que se interpretan los
  resultados que arroja la simulación y en base a
  esto se toma una decisión.
1.5 Estructura y etapas de estudio de
simulación
• DOCUMENTACIÓN: Existen dos tipos de
  documentación que son requeridos para hacer
  un mejor uso del modelo de simulación.
 ▫ Documentación Técnica: Es la documentación
   que con el departamento de procesamiento de
   datos debe tener del modelo.
 ▫ Manual del Usuario: Es la documentación que
   facilita la interpretación y el uso del modelo
   desarrollado a través de una terminal de
   computadora
1.6 Etapas de un proyectos de
simulación
• FORMULACION DEL PROBLEMA.
• Otro importante aspecto abordado en la
  investigación es la identificación y estudio de las
  técnicas de integración para la formulación de las
  tareas docentes. Sin pretender profundizar en las
  complejidades que encierra una investigación
  pedagógica sobre el tema, a continuación se
  describen muy brevemente algunas técnicas
  utilizadas para la formulación de problemas
  químicos de integración estructural, que son los más
  importantes:
1.6 Etapas de un proyectos de
simulación
• 1.-Modelación. Fijado el objetivo que se persigue
  en la creación de un problema, inmediatamente
  se activan los componentes intelectuales básicos:
  sensaciones, percepciones, memoria,
  pensamiento e imaginación. Con ellos se
  comienzan a dibujar en el cerebro nuevas ideas
  en forma de imágenes, con la necesidad de ser
  exteriorizadas mediante la construcción de
  modelos gráficos, es por ello que los elementos
  estructurales del problema son plasmados en el
  papel antes de su redacción en el formato final.
1.6 Etapas de un proyectos de
simulación
• La técnica de modelación es un recurso asociativo de
  gran valor en la fluidez de los procesos lógicos de análisis
  y síntesis del pensamiento que se desarrollan en el acto
  de creación. Es el reflejo gráfico en el papel de las
  asociaciones que van conformándose como estructuras
  cognitivas, y los dibujos, esquemas, trazos, etc que
  inicialmente viene apareciendo de forma aislada y
  sucesiva, luego se integran en forma de sistema para la
  formulación final del problema. Esta técnica constituye
  un buen instrumento en manos del formulador porque
  facilita la asociación de ideas, ayuda a agrupar los
  elementos estructurales del problema y facilita la
  redacción en forma coherente.
1.6 Etapas de un proyectos de
simulación
• La construcción de los diagramas de Euler para
  estudiar las distintas relaciones que se
  establecen entre los conocimientos, es una
  actividad que ayuda a desarrollar la habilidad de
  modelación. Estos diagramas también son
  utilizados en la metodología como situación
  inicial para la construcción de tareas que
  respondan a determinadas características.
1.6 Etapas de un proyectos de
simulación
• 2.-Tanteo-error. Consiste en un proceso continuo de
  adecuación y ajuste por búsqueda y prueba de los
  datos y/o las incógnitas según las condiciones del
  problema, hasta encontrar las más adecuadas. La
  búsqueda puede ser de tipo inteligente o arbitrario,
  y en ocasiones es utilizada para modificar las
  condiciones y con ella reordenar los elementos
  estructurales. Se evidencia su utilización en el gran
  número de operaciones de cálculo que son
  realizadas, así como en tachaduras y borrones que
  generalmente aparecen sobre el papel del
  formulador
1.6 Etapas de un proyectos de
simulación
• 3.Asociación por analogía. En esta técnica se hace
  uso de la reproducción en una primera fase.
  Consiste en establecer nuevos nexos entre datos e
  incógnitas siguiendo formatos y textos guardados en
  la memoria para obtener otras por medio de la
  innovación. Es evidente que sobre las ideas
  iniciales, posteriormente se introducen
  modificaciones, que consisten en relacionar los
  datos de otra forma, introducir nuevas condiciones o
  cambiar la forma de redactar las preguntas, para
  obtener al final un problema derivado, que si bien
  no se caracteriza por su originalidad, sí constituye
  una nueva tarea.
1.6 Etapas de un proyectos de
simulación
• Estas tres primeras técnicas son tipificadas como
  complementarias en el acto de creación de las tareas
  docentes, porque actúan de forma combinada y más
  bien son instrumentos de ayuda, según la situación
  inicial que se tome como punto de partida.
• Otras, como la siguiente, son denominadas básicas
  por su gran influencia y jerarquía en la formulación,
  sin embargo, tanto las complementarias como las
  básicas se utilizan de forma combinada en la
  práctica.
1.6 Etapas de un proyectos de
simulación
• 4.-Integración por inclusión. Es una técnica muy
  sencilla, cuyo procedimiento es asequible a
  cualesquier sujeto. Consiste en elaborarla de
  forma tal que las incógnitas de los diferentes
  incisos mantengan una dependencia sucesiva en
  forma de cadena, como el ejemplo de la página
  37, donde fueron caracterizados los sistemas
  semiabiertos, para luego eliminar los iniciales y
  solo dejar la incógnita final.
1.6 Etapas de un proyectos de
simulación
• 5.-Reformulación. Consiste en reconstruir la
  estructura gramatical y de sistema mediante
  procesos de innovación. Se diferencia de la
  analogía por la profundidad de los cambios
  introducidos, puesto que se parte de un ejemplo
  concreto que debe ser modificado y no de
  recuerdos que pueden ser borrosos y a veces
  confusos.
1.6 Etapas de un proyectos de
simulación
• 6.-Fusión de tareas (o contenidos) auxiliares. Como parte de las
  estrategias de integración, la fusión de tareas docentes auxiliares
  constituye una de las más importantes. Es poco empleada, debido a
  la elevada complejidad que implica el establecimiento de relaciones
  múltiples entre datos e incógnitas que proceden de ejemplos
  diferentes, aunque también pueden ser integrados diversos
  contenidos previamente seleccionados, que guarden una relación
  directa o indirecta. Consiste en fusionar dos o más contenidos (que
  pueden o no proceder de otras tareas), mediante los mecanismos de
  la integración externa o interna, para obtener otra con un mayor
  nivel de complejidad. Para poner en práctica las técnicas analizadas,
  es necesario aclarar que casi nunca se emplean de forma aislada,
  más bien en forma asociada como conjunto, por ejemplo cuando se
  selecciona la reformulación, ella va acompañada de otras
  complementarias como la modelación y el tanteo-error, entre otras.
1.6 Etapas de un proyectos de
simulación
• Además, en su conjunto, los fundamentos teóricos estudiados sobre
  los distintos tipos de tareas integradoras y las técnicas necesitan
  para su implementación del siguiente conjunto de requisitos:
• 1.-Partir del análisis de los objetivos de los programas, siguiendo un
  enfoque sistémico en su derivación gradual, desde los más generales
  de la enseñanza hasta la clase.
• 2.-Proporcionar en las tareas relaciones ricas entre los nuevos
  conocimientos y los esquemas existentes, donde estén presentes
  todos los niveles de integración de los conocimientos y las
  habilidades, hasta llegar al nivel interdisciplinario.
• 3.-Desarrollar una adecuada variedad, concebida la variedad no sólo
  en términos de enfoque que propicien reflexión, estimulen el debate
  y permitan crear motivos cognoscitivos, sino también en relación
  con las funciones, habilidades, niveles de asimilación y complejidad,
  entre otros
1.6 Etapas de un proyectos de
simulación
• 4.-Presentar la información tanto en términos positivos y familiares
  como con complejidad lógico lingüística, ir desde la simple
  descripción del lenguaje simbólico hasta la exigencia de
  complicadas transformaciones, como por ejemplo negaciones o
  varias premisas con diferentes enlaces lógicos, textos complejos a
  interpretar o informaciones no utilizables, entre otras.
• 5.-Redactar las tareas de forma tal que expresen siempre más de
  una función. Además de la función cognoscitiva, incorporar
  situaciones nuevas, con diferentes niveles de complejidad, tanto de
  la vida diaria, la orientación profesional o el cuidado del medio
  ambiente, como de la actualidad político- ideológica del país.
• 6.-Establecer un adecuado equilibrio entre los problemas que serán
  formulado, dejando un espacio a los problemas experimentales y
  cualitativos, que son insuficientes en los textos de la enseñanza
  media.
1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
• La simulación por computadora ha tenido un
  desarrollo simultáneo con la vertiginosa
  evolución de los computadores desde la segunda
  guerra mundial. Con ella se pretende resolver o
  comprender una amplia gama de problemas,
  desde la biología hasta ciencias sociales, donde
  no se cuenta con una solución analítica. A
  continuación se nombrará las principales
  vertientes de la simulación por computadora y
  sus usos más comunes.
1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
• I. Simulación estática:
• Consiste en un conjunto de ecuaciones
  relacionadas entre sí, donde típicamente el
  tiempo se mide en intervalos discretos definidos.
  Un ejemplo típico de este tipo de simulación es
  una hoja de Excel con un modelo económico, por
  ejemplo de un PYG, puede incluir o no
  variabilidad (para el ejemplo de la hoja de
  cálculo se puede hacer mediante complementos
  como Cristal Ball).
1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
• I. Simulación contínua:
• Es aquella en donde las variables de estado cambian
  de forma continua. Para ello se desarrolla una
  solución numérica de ecuaciones diferenciales
  simultáneas. Periódicamente, el programa de
  simulación resuelve todas las ecuaciones y usa los
  resultados para cambiar el valor de las variables de
  estado de la simulación[1]. Algunas áreas en donde
  se usa esta técnica son: ecología, procesos
  químicos, comportamientos sociales, análisis de
  comportamiento del consumidor, desarrollo
  organizacional, problemas matemáticos y físicos.
1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
• II. Simulación de eventos discretos:
• En este tipo de simulación se generan y administran
  eventos en el tiempo por medio de una cola de eventos
  ordenada según el tiempo de simulación en que deben
  ocurrir y de esta forma el simulador lee de la cola y
  dispara nuevos eventos. Entre otros un evento puede ser:
  la llegada de un cliente, la llegada de un camión, el inicio
  del proceso de una pieza, la finalización de un proceso de
  fabricación. Esta modalidad de simulación se usa
  típicamente en el diseño de la mayoría de eslabones de la
  cadena de suministro tales como: líneas de producción,
  plantas de procesamiento, bodegas de materia prima,
  bodegas de producto terminado, puntos de atención a
  clientes, hospitales, centros de atención médica.
1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
• Una variación importante de la simulación de eventos
  discretos es la simulación de agentes[2], en ella las entidades
  (tales como moléculas, células, árboles o consumidores) son
  representados directamente (en vez de representarse a través
  de sus densidades o cantidades), estos agentes poseen estados
  internos y conjuntos de comportamientos o reglas sencillas
  individuales que definen como son actualizados estos estados
  entre los diferentes puntos en el tiempo, definiendo así el
  comportamiento del conjunto de los agentes. Un ejemplo
  típico para este tipo de simulación es el de peatones en un
  evento de evacuación, para que dado unas reglas generales del
  comportamiento de movimiento de cada individuo se logre
  simular y determinar el tiempo de evacuación de todo el
  grupo de peatones dado un número de salidas en una locación
  determinada
1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
• Por qué simulación de eventos discretos
• I. Facilidad de modelamiento:
• En general la simulación de eventos discretos permite modelar situaciones
  de alto nivel de complejidad con funciones relativamente sencillas, de esta
  forma es posible construir modelos que representen la realidad en el nivel
  de detalle deseado, por ejemplo el diseño de un modelo de un centro de
  distribución con recibo, almacenamiento, picking de estibas, zona de fast
  picking, alistamiento y despacho.
• II. Estadísticas e indicadores:
• Dada la estructura de la simulación de eventos discretos es posible obtener
  todo tipo de estadísticas e indicadores relevantes a la operación
  modelada, inclusive se puede obtener información que muchas veces en los
  sistemas reales sería inimaginable tener, como por ejemplo: diagramas de
  gantt de las piezas en proceso, utilización de los recursos
  humanos, diagrama de gantt de los recursos utilizados, tiempos de ciclo de
  piezas en proceso).
1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
• Puntos a tener en cuenta en el desarrollo
  de un proyecto de simulación de eventos
  discretos
• En el desarrollo de un proyecto de simulación es
  importante tener una metodología de desarrollo
  y entendimiento del proyecto, a continuación
  evidencio de forma resumida la metodología que
  le recomiendo seguir para este tipo de proyectos.
1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
• I. Definición de objetivos, alcance y de medidas de
  desempeño a evaluar
• Antes de iniciar la construcción del modelo se debe
  definir cuál es el objetivo y alcance último del proyecto
  que debería ser de la forma: ¿cuál es el diseño más
  adecuado de bodega?, ¿cuál es la mejor configuración de
  la línea?, ¿cuál es el impacto de realizar los cambios que
  propone la junta o comité? Una vez definido el objetivo
  se debe determinar qué indicadores son los adecuados
  para cuantificar los efectos de mejoras potenciales, estos
  podrían ser: nivel de servicio, tiempo de ciclo
  promedio, entidades en proceso máximas y throughput
  entre otros.
1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
• II. Definición del nivel de detalle adecuado
• Una vez definido el objetivo e indicadores a evaluar, se
  procede a establecer el nivel de detalle que se debe trabajar,
  esto depende principalmente de que los indicadores que se
  hayan definido sean relevantes para la operación. Según estos
  las entidades podrían ser definidas como, camiones, pallets,
  cajas, unidades sueltas, unidades sueltas de fresa, etc. Este
  paso es de los más críticos y determinantes de éxito dentro del
  proyecto, pues por ejemplo si se quisiera evaluar el número de
  montacargas y de muelles en una bodega de productos de
  consumo masivo y se definió que el indicador base del
  proyecto es el número de estibas despachadas en un turno,
  carecería de sentido simular al nivel de detalle de las unidades
  sueltas por referencia, sabor y color.
1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
• II. Construcción del modelo base
• El objetivo en este punto es construir un modelo pivote robusto y válido
   sobre el cual se harán los cambios en los escenarios. En la construcción del
   modelo base existen cuatro etapas asociadas:
1.   Construcción: Consiste en desarrollar la lógica del modelo de forma que
     represente el sistema real.
2. Calibración: en esta etapa se incluyen los valores de variables de entrada
     al modelo, tales como, tiempos de proceso, demanda, fallos de máquinas,
     etc.
3. Verificación: en esta fase se compara las salidas del modelo con las
     salidas esperadas, por ejemplo en throughput, inventarios, etc. Para esta
     etapa es recomendable someter el modelo a situaciones extremas para
     verificar que la lógica o comportamiento sean los esperados.
4. Validación: aquí se comparan las salidas del modelo con resultados
     históricos del sistema real, se recomienda hacer uso de estadísticas como
     intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.
1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
• Anteriormente se nombraron algunos objetos
  típicos de la simulación de eventos discretos, a
  continuación quisiera nombrar algunas
  características que debería tener su paquete de
  simulación para hacerle la vida más fácil.
1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
• I. Soporte a la entrada de datos probabilísticos
• En la etapa de calibración del modelo se deben
  definir el comportamiento aleatorio que mejor
  representan los datos del sistema, este trabajo
  puede ser en extremo tedioso si no se cuenta con
  una herramienta de soporte.
1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
• I. Administrador de escenarios
• En la corrida de escenarios, en muchos casos, es
  probable que se quiera realizar comparación de
  varios escenarios en donde el cambio sea el
  aumento o disminución de una variable
  específica, en este trabajo, una herramienta de
  administrador de escenarios puede facilitarle
  considerablemente el trabajo.
1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
• II. Salidas, resultados y gráficas
• En general los simuladores le permiten
  desarrollar cálculos para obtener diferentes
  estadísticas, sin embargo si su paquete de
  simulación le ofrece estadísticas y gráficos
  podría ahorrarse largas horas de trabajo.
1.7 Elementos básicos de un simulador
de eventos discretos
• Gracias, y suerte en su examen

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  • 1. Simulación Analizar, modelar, desarrollar y experimentar sistemas productivos y de servicios, reales o hipotéticos, a través de la simulación de eventos discretos, con el fin de conocerlos con claridad o mejorar su funcionamiento, aplicando herramientas matemáticas
  • 2. Criterios de Evaluación • Examen escrito 40pts • Ensayo de todos los temas 30 pts. • Tareas 30 pts.
  • 3. Introducción a la Simulación • 1.1 Definiciones e importancia de la simulación en la ingeniería • 1.2 Conceptos básicos de simulación • 1.3 Metodología de la simulación • 1.4 Modelos y control • 1.5 Estructura y etapas de estudio de simulación • 1.6 Etapas de un proyectos de simulación • 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos
  • 4. Simulación • Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos periodos de tiempo. Thomas H. Taylor
  • 5. Simulación • Simulación es el proceso de diseñar y desarrollar un modelo computarizado de un sistema o proceso y conducir experimentos con este modelo con el propósito de entender el comportamiento del sistema o evaluar varias estrategias con las cuales se puede operar el sistema. Robert E. Shannon
  • 6. Importancia de la simulación en la ingeniería • Recientes avances en las metodologías de simulación y la gran disponibilidad de software que actualmente existe en el mercado, han hecho que la técnica de simulación sea una de las herramientas mas ampliamente usadas en el análisis de sistemas.
  • 7. Ventajas de un diseño de simulación • A través de un estudio de simulación, se puede estudiar el efecto de cambios internos y externos del sistema, al hacer alteraciones en el modelo del sistema y observando los efectos de esas alteraciones en el comportamiento del sistema. • Una observación detallada del sistema que se esta simulando puede conducir a un mejor entendimiento del sistema y por consiguiente a sugerir estrategias que mejoren la operación y eficiencia del sistema.
  • 8. Simulación • La técnica de simulación puede ser utilizada para experimentar con nuevas situaciones, sobre las cuales tiene poca o ninguna información. A través de esta experimentación se puede anticipar mejor a posibles resultados no previstos.
  • 9. 1.2 Conceptos básicos de simulación • Modelación Es aquello que sirve para representar o describir otra cosa es decir crea prototipos(1° diseño), el modelo puede tener una forma semejante o ser totalmente distinto del objeto real.
  • 10. 1.2 Conceptos básicos de simulación • Modelo Se puede definir como una representación simplificada de un sistema real, un proceso o una teoría, con el que se pretende aumentar su comprensión hacer predicciones y posiblemente ayudar a controlar el sistema.
  • 11. 1.2 Conceptos básicos de simulación • Existen 3 formas de modelos: Icónico: Versión a escala del objeto real y con sus propiedades mas o menos relevantes. Analógico: Modelo con apariencia física distinto al original, pero con comportamiento representativo. Analítico: Relaciones matemáticas o lógicas que representan leyes físicas que se cree gobiernan el comportamiento de la situación bajo investigación.
  • 12. 1.2 Conceptos básicos de simulación • Su utilidad puede tener las siguientes matrices: • Ayuda para aclarar el pensamiento acerca de un área de interés. • Como una ilustración de concepto. • Como una ayuda para definir estructura y lógica • Como un prerrequisito al diseño.
  • 13. 1.2 Conceptos básicos de simulación • La actividad de diseñar esta interesada en definir como lograr un determinado propósito. Sin embargo, previamente al diseño esta la etapa de decidir que se va a diseñar. La modelación conceptual es necesaria en esta etapa.
  • 14. 1.3 Metodología de la simulación • Definición del sistema • Para tener una definición exacta del sistema que se desea simular, es necesario hacer primeramente un análisis preliminar de este, con el fin de determinar la interacción con otros sistemas, las restricciones del sistema, las variables que interactúan dentro del sistema y sus interrelaciones, las medidas de efectividad que se van a utilizar para definir y estudiar el sistema y los resultados que se exprean obtener del estudio
  • 15. 1.3 Metodología de la simulación • Formulación del modelo • Una vez definidos con exactitud los resultados que se esperan obtener del estudio, se define y construye el modelo con el cual se obtendrán los resultados deseados. En la formulación del modelo es necesario definir todas las variables que forman parte de el, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan en forma completa el modelo.
  • 16. 1.3 Metodología de la simulación • Colección de datos • Es importante que se definan con claridad y exactitud los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados.
  • 17. 1.3 Metodología de la simulación • Implementación del modelo con la computadora • Con el modelo definido, el siguiente paso es decidir si se utiliza algún lenguaje como el fortran, lisp, etc..., o se utiliza algún paquete como Vensim, Stella e iThink, GPSS, Simula, Simscript, Rockwell Arena, etc..., para procesarlo en la computadora y obtener los resultados deseados.
  • 18. 1.3 Metodología de la simulación • Validación • A través de esta etapa es posible detallar deficiencias en la formulación del modelo o en los datos alimentados al modelo. Las formas mas comunes de validar un modelo son: 1. La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación. 2. La exactitud con que se predicen datos históricos. 3. La exactitud en la predicción del futuro. 4. La comprobación de falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema real. 5. La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los resultados que arroje el experimento de simulación.
  • 19. 1.3 Metodología de la simulación • Experimentación • Se realiza después de que el modelo haya sido validado, consiste en generar los datos deseados y en realizar un análisis de sensibilidad de los índices requeridos
  • 20. 1.3 Metodología de la simulación • Interpretación • Se interpretan los resultados que arroja la simulación y con base a esto se toma una decisión. Es obvio que los resultados que se obtienen de un estudio de simulación ayuda a soportar decisiones del tipo semi-estructurado
  • 21. 1.3 Metodología de la simulación • Documentación • Dos tipos de documentación son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación. La primera se refiere a la documentación del tipo técnico y la segunda se refiere al manual del usuario, con el cual se facilita la interacción y el uso del modelo desarrollado.
  • 22. 1.4 Modelos y control • El concepto de sistema en general esta sustentado sobre el hecho de que ningún sistema puede existir aislado completamente y siempre tendrá factores externos que lo rodean y pueden afectarlo.
  • 23. 1.4 Modelos y control • Los objetivos que se persiguen al estudiar uno o varios fenómenos en función de un sistema son aprender cómo cambian los estados, predecir el cambio y controlarlo, todo sistema consta de 3 características; Tienen fronteras, existe dentro de un medio ambiente y tiene subsistemas, el medio ambiente es el conjunto de circunstancias dentro de las cuales esta una situación problemática, mientras que las fronteras distinguen las entidades dentro de un sistema de las entidades que constituyen su medio ambiente.
  • 24. 1.4 Modelos y control • Conceptos Básicos de Sistemas • Entidad: "Una entidad es algo que tiene realidad física u objetiva y distinción de ser o de carácter". • Las entidades tienen ciertas propiedades que los distinguen a unas de otras. • Relación:"Relación es la manera en la cual dos o más entidades dependen entre si". Relación es la unión que hay entre las propiedades de una o más entidades; por consiguiente, el cambio en alguna propiedad de una entidad ocasiona un cambio en una propiedad de otra entidad.
  • 25. 1.4 Modelos y control • Estructura: Es un conjunto de relaciones entre las entidades en la que cada entidad tienen una posición, en relación a las otras, dentro del sistema como un todo. • Estado: El estado de un sistema en un momento del tiempo es el conjunto de propiedades relevantes que el sistema tiene en este momento. Cuando se habla del estado de un sistema, entiende los valores de los atributos de sus entidades. Analizar un sistema supone estudiar sus cambios de estado conforme transcurre el tiempo.
  • 26. 1.4 Modelos y control • Modelación de sistemas • Puede ser una representación formal de la teoría o una explicación formal de la observación empírica, a menudo es una combinación de ambas. Los propósitos de usar un modelo son los siguientes: 1. Hace posible que un investigador organice sus conocimientos teóricos y sus observaciones empíricas sobre un sistema y deduzca las consecuencias lógicas de esta organización. 2. Favorece una mejor comprensión del sistema. 3. Acelera análisis. 4. Constituye un sistema de referencia para probar la aceptación de las modificaciones del sistema. 5. Es mas fácil de manipular que el sistema mismo. 6. Hace posible controlar más fuentes de variación que lo que permitiría el estudio directo de un sistema. 7. Suele ser menos costoso.
  • 27. 1.4 Modelos y control • Al analizar un sistema podemos observar, que al cambiar un aspecto del mismo, se producen cambios o alteraciones en otros. Es en estos casos en los que la simulación, representa una buena alternativa para analizar el diseño y operación de complejos procesos o sistemas.
  • 28. 1.4 Modelos y control • La modelación de sistemas es una metodología aplicada y experimental que pretende: 1. Describir el comportamiento de sistemas. 2. Hipótesis que expliquen el comportamiento de situaciones problemáticas. 3. Predecir un comportamiento futuro, es decir, los efectos que se producirán mediante cambios en el sistema o en su método de operación.
  • 29. 1.4 Modelos y control • Un modelo se utiliza como ayuda para el pensamiento al organizar y clasificar conceptos confusos e inconsistentes. Al realizar un análisis de sistemas, se crea un modelo del sistema que muestre las entidades, las interrelaciones, etc. La adecuada construcción de un modelo ayuda a organizar, evaluar y examinar la validez de pensamientos.
  • 30. 1.5 Estructura y etapas de estudio de simulación • DEFINICIÓN DEL SISTEMA: Para tener una definición exacta del sistema que se desea simular, es necesario hacer primeramente un análisis preliminar del mismo, con el fin de determinar la iteración del sistema con otros sistemas, las restricciones del sistema ,las variables que interactúan dentro del sistema y sus interrelaciones, las medidas de efectividad que se van a utilizar para definir y estudiar el sistema y los resultados que se esperan obtener del estudio. • FORMULACIÓN DEL MODELO: Una vez que están definidos con exactitud los resultados que se desean obtener del estudio el siguiente paso es definir y construir el modelo con el cual se obtendrán los resultados deseados. Aquí es necesario definir las variables que forman parte de el modelo, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan en forma completa al modelo.
  • 31. 1.5 Estructura y etapas de estudio de simulación • COLECCIÓN DE DATOS: Es posible que la facilidad de obtención de algunos datos o la dificultad de conseguir otros, pueda influenciar el desarrollo y formulación del modelo. Por ello es importante que se defina con claridad y exactitud los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados. • IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO EN LA COMPUTADORA: Aquí se define cual es el lenguaje que se va a utilizar algunos de estos pueden ser de propósito general como: Visual basic, Java, Delphi o se pueden usar unos paquetes como: GBSS,SIMULA, PROMODEL.
  • 32. 1.5 Estructura y etapas de estudio de simulación • VALIDACIÓN: A través de esta etapa es posible detallar definiciones en la formulación del modelo o en los datos alimentados al modelo. Las formas mas comunes de validar un modelo son: • a)Opinión de expertos • b)La exactitud con la que se predicen los datos • c)Exactitud de la predicción del futuro • d)Comprobación de la falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema. • e) Aceptación y confianza en el modelo de la persona que lo usara.
  • 33. 1.5 Estructura y etapas de estudio de simulación • EXPERIMENTACIÓN: La experimentación con el modelo se realizara después de que este ha sido validado. La experimentación consiste en generar los datos deseados y en realizar análisis de sensibilidad de los índices requeridos. • INTERPRETACIÓN: A que se interpretan los resultados que arroja la simulación y en base a esto se toma una decisión.
  • 34. 1.5 Estructura y etapas de estudio de simulación • DOCUMENTACIÓN: Existen dos tipos de documentación que son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación. ▫ Documentación Técnica: Es la documentación que con el departamento de procesamiento de datos debe tener del modelo. ▫ Manual del Usuario: Es la documentación que facilita la interpretación y el uso del modelo desarrollado a través de una terminal de computadora
  • 35. 1.6 Etapas de un proyectos de simulación • FORMULACION DEL PROBLEMA. • Otro importante aspecto abordado en la investigación es la identificación y estudio de las técnicas de integración para la formulación de las tareas docentes. Sin pretender profundizar en las complejidades que encierra una investigación pedagógica sobre el tema, a continuación se describen muy brevemente algunas técnicas utilizadas para la formulación de problemas químicos de integración estructural, que son los más importantes:
  • 36. 1.6 Etapas de un proyectos de simulación • 1.-Modelación. Fijado el objetivo que se persigue en la creación de un problema, inmediatamente se activan los componentes intelectuales básicos: sensaciones, percepciones, memoria, pensamiento e imaginación. Con ellos se comienzan a dibujar en el cerebro nuevas ideas en forma de imágenes, con la necesidad de ser exteriorizadas mediante la construcción de modelos gráficos, es por ello que los elementos estructurales del problema son plasmados en el papel antes de su redacción en el formato final.
  • 37. 1.6 Etapas de un proyectos de simulación • La técnica de modelación es un recurso asociativo de gran valor en la fluidez de los procesos lógicos de análisis y síntesis del pensamiento que se desarrollan en el acto de creación. Es el reflejo gráfico en el papel de las asociaciones que van conformándose como estructuras cognitivas, y los dibujos, esquemas, trazos, etc que inicialmente viene apareciendo de forma aislada y sucesiva, luego se integran en forma de sistema para la formulación final del problema. Esta técnica constituye un buen instrumento en manos del formulador porque facilita la asociación de ideas, ayuda a agrupar los elementos estructurales del problema y facilita la redacción en forma coherente.
  • 38. 1.6 Etapas de un proyectos de simulación • La construcción de los diagramas de Euler para estudiar las distintas relaciones que se establecen entre los conocimientos, es una actividad que ayuda a desarrollar la habilidad de modelación. Estos diagramas también son utilizados en la metodología como situación inicial para la construcción de tareas que respondan a determinadas características.
  • 39. 1.6 Etapas de un proyectos de simulación • 2.-Tanteo-error. Consiste en un proceso continuo de adecuación y ajuste por búsqueda y prueba de los datos y/o las incógnitas según las condiciones del problema, hasta encontrar las más adecuadas. La búsqueda puede ser de tipo inteligente o arbitrario, y en ocasiones es utilizada para modificar las condiciones y con ella reordenar los elementos estructurales. Se evidencia su utilización en el gran número de operaciones de cálculo que son realizadas, así como en tachaduras y borrones que generalmente aparecen sobre el papel del formulador
  • 40. 1.6 Etapas de un proyectos de simulación • 3.Asociación por analogía. En esta técnica se hace uso de la reproducción en una primera fase. Consiste en establecer nuevos nexos entre datos e incógnitas siguiendo formatos y textos guardados en la memoria para obtener otras por medio de la innovación. Es evidente que sobre las ideas iniciales, posteriormente se introducen modificaciones, que consisten en relacionar los datos de otra forma, introducir nuevas condiciones o cambiar la forma de redactar las preguntas, para obtener al final un problema derivado, que si bien no se caracteriza por su originalidad, sí constituye una nueva tarea.
  • 41. 1.6 Etapas de un proyectos de simulación • Estas tres primeras técnicas son tipificadas como complementarias en el acto de creación de las tareas docentes, porque actúan de forma combinada y más bien son instrumentos de ayuda, según la situación inicial que se tome como punto de partida. • Otras, como la siguiente, son denominadas básicas por su gran influencia y jerarquía en la formulación, sin embargo, tanto las complementarias como las básicas se utilizan de forma combinada en la práctica.
  • 42. 1.6 Etapas de un proyectos de simulación • 4.-Integración por inclusión. Es una técnica muy sencilla, cuyo procedimiento es asequible a cualesquier sujeto. Consiste en elaborarla de forma tal que las incógnitas de los diferentes incisos mantengan una dependencia sucesiva en forma de cadena, como el ejemplo de la página 37, donde fueron caracterizados los sistemas semiabiertos, para luego eliminar los iniciales y solo dejar la incógnita final.
  • 43. 1.6 Etapas de un proyectos de simulación • 5.-Reformulación. Consiste en reconstruir la estructura gramatical y de sistema mediante procesos de innovación. Se diferencia de la analogía por la profundidad de los cambios introducidos, puesto que se parte de un ejemplo concreto que debe ser modificado y no de recuerdos que pueden ser borrosos y a veces confusos.
  • 44. 1.6 Etapas de un proyectos de simulación • 6.-Fusión de tareas (o contenidos) auxiliares. Como parte de las estrategias de integración, la fusión de tareas docentes auxiliares constituye una de las más importantes. Es poco empleada, debido a la elevada complejidad que implica el establecimiento de relaciones múltiples entre datos e incógnitas que proceden de ejemplos diferentes, aunque también pueden ser integrados diversos contenidos previamente seleccionados, que guarden una relación directa o indirecta. Consiste en fusionar dos o más contenidos (que pueden o no proceder de otras tareas), mediante los mecanismos de la integración externa o interna, para obtener otra con un mayor nivel de complejidad. Para poner en práctica las técnicas analizadas, es necesario aclarar que casi nunca se emplean de forma aislada, más bien en forma asociada como conjunto, por ejemplo cuando se selecciona la reformulación, ella va acompañada de otras complementarias como la modelación y el tanteo-error, entre otras.
  • 45. 1.6 Etapas de un proyectos de simulación • Además, en su conjunto, los fundamentos teóricos estudiados sobre los distintos tipos de tareas integradoras y las técnicas necesitan para su implementación del siguiente conjunto de requisitos: • 1.-Partir del análisis de los objetivos de los programas, siguiendo un enfoque sistémico en su derivación gradual, desde los más generales de la enseñanza hasta la clase. • 2.-Proporcionar en las tareas relaciones ricas entre los nuevos conocimientos y los esquemas existentes, donde estén presentes todos los niveles de integración de los conocimientos y las habilidades, hasta llegar al nivel interdisciplinario. • 3.-Desarrollar una adecuada variedad, concebida la variedad no sólo en términos de enfoque que propicien reflexión, estimulen el debate y permitan crear motivos cognoscitivos, sino también en relación con las funciones, habilidades, niveles de asimilación y complejidad, entre otros
  • 46. 1.6 Etapas de un proyectos de simulación • 4.-Presentar la información tanto en términos positivos y familiares como con complejidad lógico lingüística, ir desde la simple descripción del lenguaje simbólico hasta la exigencia de complicadas transformaciones, como por ejemplo negaciones o varias premisas con diferentes enlaces lógicos, textos complejos a interpretar o informaciones no utilizables, entre otras. • 5.-Redactar las tareas de forma tal que expresen siempre más de una función. Además de la función cognoscitiva, incorporar situaciones nuevas, con diferentes niveles de complejidad, tanto de la vida diaria, la orientación profesional o el cuidado del medio ambiente, como de la actualidad político- ideológica del país. • 6.-Establecer un adecuado equilibrio entre los problemas que serán formulado, dejando un espacio a los problemas experimentales y cualitativos, que son insuficientes en los textos de la enseñanza media.
  • 47. 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos • La simulación por computadora ha tenido un desarrollo simultáneo con la vertiginosa evolución de los computadores desde la segunda guerra mundial. Con ella se pretende resolver o comprender una amplia gama de problemas, desde la biología hasta ciencias sociales, donde no se cuenta con una solución analítica. A continuación se nombrará las principales vertientes de la simulación por computadora y sus usos más comunes.
  • 48. 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos • I. Simulación estática: • Consiste en un conjunto de ecuaciones relacionadas entre sí, donde típicamente el tiempo se mide en intervalos discretos definidos. Un ejemplo típico de este tipo de simulación es una hoja de Excel con un modelo económico, por ejemplo de un PYG, puede incluir o no variabilidad (para el ejemplo de la hoja de cálculo se puede hacer mediante complementos como Cristal Ball).
  • 49. 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos • I. Simulación contínua: • Es aquella en donde las variables de estado cambian de forma continua. Para ello se desarrolla una solución numérica de ecuaciones diferenciales simultáneas. Periódicamente, el programa de simulación resuelve todas las ecuaciones y usa los resultados para cambiar el valor de las variables de estado de la simulación[1]. Algunas áreas en donde se usa esta técnica son: ecología, procesos químicos, comportamientos sociales, análisis de comportamiento del consumidor, desarrollo organizacional, problemas matemáticos y físicos.
  • 50. 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos • II. Simulación de eventos discretos: • En este tipo de simulación se generan y administran eventos en el tiempo por medio de una cola de eventos ordenada según el tiempo de simulación en que deben ocurrir y de esta forma el simulador lee de la cola y dispara nuevos eventos. Entre otros un evento puede ser: la llegada de un cliente, la llegada de un camión, el inicio del proceso de una pieza, la finalización de un proceso de fabricación. Esta modalidad de simulación se usa típicamente en el diseño de la mayoría de eslabones de la cadena de suministro tales como: líneas de producción, plantas de procesamiento, bodegas de materia prima, bodegas de producto terminado, puntos de atención a clientes, hospitales, centros de atención médica.
  • 51. 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos • Una variación importante de la simulación de eventos discretos es la simulación de agentes[2], en ella las entidades (tales como moléculas, células, árboles o consumidores) son representados directamente (en vez de representarse a través de sus densidades o cantidades), estos agentes poseen estados internos y conjuntos de comportamientos o reglas sencillas individuales que definen como son actualizados estos estados entre los diferentes puntos en el tiempo, definiendo así el comportamiento del conjunto de los agentes. Un ejemplo típico para este tipo de simulación es el de peatones en un evento de evacuación, para que dado unas reglas generales del comportamiento de movimiento de cada individuo se logre simular y determinar el tiempo de evacuación de todo el grupo de peatones dado un número de salidas en una locación determinada
  • 52. 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos • Por qué simulación de eventos discretos • I. Facilidad de modelamiento: • En general la simulación de eventos discretos permite modelar situaciones de alto nivel de complejidad con funciones relativamente sencillas, de esta forma es posible construir modelos que representen la realidad en el nivel de detalle deseado, por ejemplo el diseño de un modelo de un centro de distribución con recibo, almacenamiento, picking de estibas, zona de fast picking, alistamiento y despacho. • II. Estadísticas e indicadores: • Dada la estructura de la simulación de eventos discretos es posible obtener todo tipo de estadísticas e indicadores relevantes a la operación modelada, inclusive se puede obtener información que muchas veces en los sistemas reales sería inimaginable tener, como por ejemplo: diagramas de gantt de las piezas en proceso, utilización de los recursos humanos, diagrama de gantt de los recursos utilizados, tiempos de ciclo de piezas en proceso).
  • 53. 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos
  • 54. 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos • Puntos a tener en cuenta en el desarrollo de un proyecto de simulación de eventos discretos • En el desarrollo de un proyecto de simulación es importante tener una metodología de desarrollo y entendimiento del proyecto, a continuación evidencio de forma resumida la metodología que le recomiendo seguir para este tipo de proyectos.
  • 55. 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos • I. Definición de objetivos, alcance y de medidas de desempeño a evaluar • Antes de iniciar la construcción del modelo se debe definir cuál es el objetivo y alcance último del proyecto que debería ser de la forma: ¿cuál es el diseño más adecuado de bodega?, ¿cuál es la mejor configuración de la línea?, ¿cuál es el impacto de realizar los cambios que propone la junta o comité? Una vez definido el objetivo se debe determinar qué indicadores son los adecuados para cuantificar los efectos de mejoras potenciales, estos podrían ser: nivel de servicio, tiempo de ciclo promedio, entidades en proceso máximas y throughput entre otros.
  • 56. 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos • II. Definición del nivel de detalle adecuado • Una vez definido el objetivo e indicadores a evaluar, se procede a establecer el nivel de detalle que se debe trabajar, esto depende principalmente de que los indicadores que se hayan definido sean relevantes para la operación. Según estos las entidades podrían ser definidas como, camiones, pallets, cajas, unidades sueltas, unidades sueltas de fresa, etc. Este paso es de los más críticos y determinantes de éxito dentro del proyecto, pues por ejemplo si se quisiera evaluar el número de montacargas y de muelles en una bodega de productos de consumo masivo y se definió que el indicador base del proyecto es el número de estibas despachadas en un turno, carecería de sentido simular al nivel de detalle de las unidades sueltas por referencia, sabor y color.
  • 57. 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos • II. Construcción del modelo base • El objetivo en este punto es construir un modelo pivote robusto y válido sobre el cual se harán los cambios en los escenarios. En la construcción del modelo base existen cuatro etapas asociadas: 1. Construcción: Consiste en desarrollar la lógica del modelo de forma que represente el sistema real. 2. Calibración: en esta etapa se incluyen los valores de variables de entrada al modelo, tales como, tiempos de proceso, demanda, fallos de máquinas, etc. 3. Verificación: en esta fase se compara las salidas del modelo con las salidas esperadas, por ejemplo en throughput, inventarios, etc. Para esta etapa es recomendable someter el modelo a situaciones extremas para verificar que la lógica o comportamiento sean los esperados. 4. Validación: aquí se comparan las salidas del modelo con resultados históricos del sistema real, se recomienda hacer uso de estadísticas como intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.
  • 58. 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos • Anteriormente se nombraron algunos objetos típicos de la simulación de eventos discretos, a continuación quisiera nombrar algunas características que debería tener su paquete de simulación para hacerle la vida más fácil.
  • 59. 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos • I. Soporte a la entrada de datos probabilísticos • En la etapa de calibración del modelo se deben definir el comportamiento aleatorio que mejor representan los datos del sistema, este trabajo puede ser en extremo tedioso si no se cuenta con una herramienta de soporte.
  • 60. 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos • I. Administrador de escenarios • En la corrida de escenarios, en muchos casos, es probable que se quiera realizar comparación de varios escenarios en donde el cambio sea el aumento o disminución de una variable específica, en este trabajo, una herramienta de administrador de escenarios puede facilitarle considerablemente el trabajo.
  • 61. 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos • II. Salidas, resultados y gráficas • En general los simuladores le permiten desarrollar cálculos para obtener diferentes estadísticas, sin embargo si su paquete de simulación le ofrece estadísticas y gráficos podría ahorrarse largas horas de trabajo.
  • 62. 1.7 Elementos básicos de un simulador de eventos discretos • Gracias, y suerte en su examen