Este documento introduce la simulación de eventos discretos. Explica que la simulación permite realizar estudios piloto de sistemas complejos de manera rápida y económica. Detalla las etapas de un proyecto de simulación, incluyendo la formulación del problema, recolección de datos, construcción del modelo, validación y experimentación. También define conceptos clave como sistemas, modelos, eventos y tiempos en simulación.

1. INSTITUTO TECNOLOGICO
DE DURANGO
INGENIERIA INDUSTRIAL
ALUMNA:BARRÓN LARES ANA CECILIA

2. UNIDAD I.
INTRODUCCIÓN A LA
SIMULACIÓN DE
EVENTOS DISCRETOS

3. INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN.
La planeación e implementación de proyectos complejos en:
Los negocios
Industrias
Y gobierno
Requieren de grandes inversiones.

4. Una técnica para ejecutar estudios piloto,
con resultados rápidos y a un costo
relativamente bajo, está basado en la
modelación y se conoce como
SIMULACIÓN.

5. Origen de la simulación:
En las actividades de la guerra los militares diseñaron e
iniciaron lo que pasó a llamarse Investigación de Operaciones.
Los norteamericanos diseñaron en 1940, durante las
operaciones de creación de la bomba de hidrógeno, un método
de simulación que permite predecir sucesos con amplios
niveles de acercamiento en las probabilidades de ocurrencia.

6.  La simulación y el método científico:
Formule la hipótesis.
Diseñe el experimento.
Pruebe la hipótesis.
Obtenga conclusiones.

7. DEFINICIÓN Y APLICACIONES DE
SIMULACIÓN
En Simulación se usa una computadora para
evaluar un modelo numéricamente en un
período de tiempo de interés. Durante este
período se recolectan datos para estimar las
características verdaderas del sistema.

8. Aplicaciones de la simulación:
Los siguientes son algunos ejemplos
de las aplicaciones de la simulación
en algunas áreas de estudio:

9. De manera general:
Problemas
Sistema de colas.
económicos.
Sistema de
Problemas
inventarios.
conductuales y
Proyecto de inversión. sociales.
Sistemas económicos. Sistemas biomédicos.
Estados financieros. Sistemas Justo a
Problemas tiempo.
industriales. Sistemas de Logística.

10. De manera particular:
Planeación del flujo de Análisis de cuellos de
producto. botella.
Reducción del tiempo de Mejoramiento de la
ciclo en producción. productividad.
Planeación de los Reducción de costos.
recursos de un sistema. Reducción de
Asignación de inventarios.
prioridades a trabajos Análisis de distribución
que se realizarán. de planta.
Balanceo de líneas.

11. ESTRUCTURA Y CARACTERÍSTICAS DE LA
SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS.
Simulación de eventos discretos:
Una simulación de eventos discretos es
aquella en la que los cambios de estado de las
variables se realizan en puntos discretos del
tiempo accionados por eventos.

12. Eventos de simulación típicos pueden incluir:
1. La llegada de un cliente o una pieza.
2. La falla de un recurso o máquina.
3. La terminación de una actividad.
4. La finalización de un turno de trabajo.

13. Ejemplo de una simulación de eventos
discretos:
La simulación de un restaurante es un ejemplo de
una simulación de eventos discretos porque las
variables (Ej. Número de clientes esperando en cola,
número de clientes sentados en una mesa
determinada, tiempo promedio de espera, etc.)
Cambian en determinados puntos en el tiempo .

15. SISTEMAS, MODELOS Y CONTROL
 Definición de sistema:
Un sistema se define como una colección de
elementos que interactúan entre sí para lograr un fin
lógico o determinado.

16. Puntos clave en la definición de sistema:
1. Consiste de múltiples elementos.
2. Interactúan y cooperan unos con otros.
3. El sistema existe para lograr un fin lógico.

17. Elementos de un sistema:
Desde el punto de vista de la simulación, un sistema consta de
cuatro elementos:
1. Entidades.
2. Actividades.
3. Recursos.
4. Controles.

19.  Definición y tipos de modelos:
Un modelo es una representación de un
sistema, diferente al sistema mismo.

20. Estructura de los modelos de
simulación.
Los COMPONENTES son las partes constituyentes del
sistema. También se les denomina elementos o
subsistemas.

21. Las VARIABLES son aquellos valores que
cambian dentro de la simulación y forman parte
de funciones del modelo o de una función
objetivo.

22. Los PARÁMETROS son cantidades a las cuales
se les asignaran valores, una vez establecidos
los parámetros, son constantes y no varían
dentro de la simulación.

23. Las RELACIONES FUNCIONALES muestran el
comportamiento de las variables y parámetros
dentro de un componente o entre
componentes de un sistema.
Estas características operativas pueden ser de
naturaleza determinística o estocástica.

24. Determinísticas son identidades o definiciones que
relacionan ciertas variables o parámetros, donde una
salida de proceso es singularmente determinada por
una entrada dada.
Las relaciones estocásticas son aquellas en las que
el proceso tiene de manera característica una salida
indefinida para una entrada determinada.

25. Las RESTRICCIONES son limitaciones impuestas
a los valores de las variables o la manera en la
cual los recursos pueden asignarse o
consumirse.

26. En LAS FUNCIONES DE OBJETIVOS se
definen explícitamente los objetivos del
sistema y cómo se evaluarán, es una
medida de la eficiencia del sistema.

27.  Características deseables de un modelo de
simulación
 Que sea completo
 Adaptabilidad
 Credibilidad
 Simplicidad (menor número de parámetros)
 Factible tanto en Información como en recursos
 Económico (EL COSTO MÁXIMO DEL MODELO DEBE SER EL
MÍNIMO BENEFICIO QUE SE OBTIENE)

28. MECANISMOS DE TIEMPOS FIJOS Y TIEMPOS
VARIABLES
 Definición y tipo de eventos
Evento: ocurrencia instantánea que puede cambiar el
estado del sistema.
Clasificación de los eventos:
A) Primario: aquél que se programa por
adelantado.
B) Secundario: aquél que no se programa por
adelantado.
C) Simultáneos: los eventos que ocurren al
mismo tiempo.

29.  El modelo: una línea un servidor
Autos que llegan a una gasolinera
Dos variables aleatorias independientes:
1. Tiempo entre llegadas.
2. Tiempo de servicio.

30.  Resumen de eventos
Evento: llegada de un cliente.
Consecuencias:
(1) Programe por adelantado la próxima llegada.
(2) Pruebe el estatus del servidor, ¿está disponible?
(No) Ponga al cliente en la cola.
(Sí) Ponga al cliente en el servicio.
- Cambie el estatus del servidor de disponible a
ocupado.
- Programe por adelantado la terminación del
servicio.

31.  El reloj de Simulación
 El reloj es inicializado a cero.
 Simulación utiliza un reloj real.
 Existen dos mecanismos para avanzar el reloj de la
simulación:
 Incrementos de tiempo fijo: Promodel no utiliza este
mecanismo de avance del reloj.
 Incrementos de tiempo variable: Promodel sí utiliza este
mecanismo de avance del reloj.

32.  Mecanismo de tiempo fijo del reloj .:
1) Incrementos de tiempo fijo

33.  Mecanismo de tiempo variable.
2) Incrementos de tiempo variable

34. ETAPAS DE UN PROYECTO DE SIMULACIÓN
Formulación del problema
Consiste en delimitar el problema
Definir claramente el o los objetivos (decir
claramente que se quiere hacer)
Definir el criterio para comparar
Indicar el número de gente
Costo involucrado

35.  Análisis y recolección de datos:
Parámetros de entrada y salida del sistema
Distribuciones de probabilidad
Detalles del modelo
Variables, relaciones lógicas, diagramas de
flujo.
Un buen modelo no es aquel que intenta copiar íntegramente
la realidad, sino aquel que produce sólo la parte relevante del
sistema bajo análisis.

36. Verificación y validación:
Verificación:
 Consiste en analizar el modelo con personas familiarizadas
con la operación del sistema.
 Es el proceso de demostración de que el modelo trabaja
como se intento.

37. -Construcción del modelo
 Lenguaje a utilizar o qué paquete para procesarlo en la
computadora y obtener los resultados deseados .
Esta es una etapa de traducción del modelo a un lenguaje de
programación.

38. - Realización de pruebas piloto
Obtener información y poder realizar la
validación de la simulación del modelo.

39. Validación del programa
 Es el proceso mediante el cual se comprueba si los
datos que arroja la simulación son parecidos a los
del sistema real.
Comparar los resultados de la simulación con los
del sistema real, para detallar deficiencias en la
formulación del modelo o en los datos alimentados
a él.

40.  La opinión de expertos sobre los resultados de la
simulación
La exactitud con que se predicen los datos históricos
La exactitud en la predicción del futuro
La exacta comprobación de falla del modelo de la
simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema
real
La aceptación y confianza en el modelo de la persona
que hará uso de los resultados que arroje el
experimento de simulación.

41.  Experimentación y optimización
Determinar el número de simulaciones
independientes (replicaciones) para cada
alternativa, especificando claramente su
tiempo y sus condiciones iniciales.

42.  Experimentación de resultado
Análisis de la información generada en el paso
anterior, se estiman medidas de desempeño
para determinar el mejor sistema con respecto
a alguna de ellas.