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Ingeniería Industrial

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on 28 August 2014

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Proceso del desarrollo de un modelo de Simulación
Monitoreo y Control.
Es necesario llevar a cabo actualizaciones periódicas que permitan que el modelo siga siendo una representación del sistema real.

Sistemas que no se pueden modelar utilizando simulación discreta
Problemas organizacionales.
Conducta de clientes.
Planes de desarrollo y políticas de balance en economías subdesarrolladas.
Procesos de manufactura químicos.
Predicciones económicas.

Nota: Algunos de ellos se pueden “discretizar”, o aproximar los valores de una función a partir de su conocimiento en un número discreto de puntos.

¿Qué es simulación?
Es el proceso de diseñar y desarrollar un modelo de un sistema o proceso real, a fin de entender la interacción de los componentes del sistema y evaluar distintas estrategias para su operación.

Unidad I: 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.

Ingeniería Industrial
Materia: Simulación

Facilitador: Jorge Luis Del Hoyo Rentería.

Unidad II:
Números pseudoaleatorios
2.1 Métodos de generación de números Pseudoaleatorios.
2.2 Pruebas estadísticas.
2.2.1 De uniformidad. (chi cuadrada, kolmogorov-Smimov).
2.2.2 De aleatoriedad. (corridas arriba y debajo de la media y longitud de corridas).
2.2.3 De independencia. (Autocorrelación, prueba de huecos, prueba del póquer, prueba de Yule).
2.3 Método de Monte Carlo.
2.3.1 Características.
2.3.2 Aplicaciones.
2.3.3 Solución de problemas.

Unidad III:
Generación de variables aleatorias
3.1 Conceptos básicos.
3.2 Variables aleatorias discretas.
3.3 Variables aleatorias continuas.
3.4 Métodos para generar variables aleatorias.
3.4.1 Método de la transformada inversa.
3.4.2 Método de convolución.
3.4.3 Método de composición.
3.5 Procedimientos especiales.
3.6 Pruebas estadística.
(Pruebas de bondad de ajuste)

Unidad IV:
Lenguajes de simulación
4.1 Lenguaje de simulación y simuladores.
4.2 Aprendizaje y uso lenguaje de simulación o un simulador.
4.3 Casos prácticos de simulación.
4.3.1 Problemas con líneas de espera.
4.3.2 Problemas con sistemas de inventario.
4.4 Validación de un simulador.
4.4.1 Pruebas paramétricas (Validación del modelo, pruebas de hipótesis y pruebas de estimación).
4.4.2 Pruebas no paramétricas.

Unidad V:
Proyecto Integrador
5.1 Análisis, modelado y simulación de un sistema o subsistema de servicios o productivo de una empresa para detectar las mejoras posibles a realizar.

Terminología
*Sistema.- Conjunto de variables que interactúan entre sí dentro de ciertos límites para lograr un objetivo en común.
*Modelo.- Representación de los objetos del sistema y refleja de manera sencilla las actividades en las cuales esos objetos se encuentran involucrados.

Simulación de Sistemas
Es el desarrollo de un modelo lógico-matemático de un sistema, de tal forma que se obtiene una imitación de la operación de un proceso de la vida real o de un sistema a través del tiempo, generando así un histórico artificial de un sistema; el análisis de dicha información nos ayuda a inferir las características operacionales de tal sistema.

Tipos de Simulación
Simulación discreta
El sistema se observa únicamente en puntos seleccionados del tiempo. Su nombre se origino debido a que las estadísticas se obtienen saltando de un punto (discreto) a otro en escala de tiempo.

Simulación continua
El sistema se monitorea en todos y cada uno de los tiempos (Ej: El flujo de líquido en una tubería o el crecimiento de la población mundial).

¿Por qué usar simulación?
Porque permite analizar el Sistema:

Cualitativamente - Fácil visualización.
Cuantitativamente - Análisis estadístico.

De tal forma que se demuestra la situación del sistema.


¿Por qué usar la simulación?
Hace posible estudiar y experimentar las distintas interacciones que ocurren en el sistema.

Es más sencillo comprender y visualizar los métodos de simulación que los métodos analíticos.

En algunos casos, la simulación es el único medio para lograr una solución.

¿Por qué modelar la realidad?
Para comprender, predecir y controlar el comportamiento de dicho sistema.

Sistemas que se pueden modelar utilizando Simulación discreta
Procesos de manufacturas.
Plantas industriales.
Sistemas públicos.
Sistemas de transportes.
Construcción.
Diseño.
Educación.
Capacitación.

Ejemplos:
Sistemas de manufactura:

Variables de Estado: Inventarios de materia prima, máquinas operando o no.
Eventos: Llegada de ordenes de producción, mantenimiento de máquinas.

Sistemas de Servicios:

Variables de Estado: Número de clientes en cola. Número de cajeros.
Eventos: Llegadas de clientes, salida de clientes.


-Variables de estado:
Conjunto de variables necesarias para describir el mismo en un instante concreto.
-Eventos:
Ocurrencias significativas que resultan en un cambio en el estado del sistema.

¿Cuándo usar la simulación?
Los experimentos son imposibles debido a impedimentos económicos, de seguridad, de calidad o éticos. (Ej. Provocar fallas en un avión real para evaluar la conducta de un piloto)
El sistema evoluciona muy lentamente o muy rápidamente. (Ej: Estudio de la evolución del clima)
No existe el sistema real. (Ej. Diseño de un Sistema nuevo)

¿Cuándo usar la simulación?
Los problemas de congestión se presentan por un desbalance entre la demanda del servicio y la capacidad u oferta de recursos.

Este desbalance puede ser temporal y generarse por tasas de arribo variable, tiempos altos de atención, capacidades insuficientes o cualquier elemento de variabilidad en el sistema.


Alternativas de solución para problemas de congestión
Balance de la oferta:

Reasignar recursos, incrementar participación del cliente, entrenamiento cruzado de personal de atención.

Balance de la demanda:
Ventanas de tiempo en atención, sistemas de reserva, descuentos, servicios complementarios.

Mejora de procesos:
Cambiar formatos.

Incremento de recursos:
Aumentar personal o equipos.

Errores frecuentes en los estudios de
Simulación
No tener bien definidos los objetivos al comienzo del estudio.
Elegir un nivel de detalle inapropiado.
Analizar los datos de salida a partir de una sola ejecución, tratándola como solución verdadera.
Fallar en la comunicación con las personas que conocen realmente el sistema.

Ventajas de usar la Simulación
Proporciona un método más simple de solución cuando los procedimientos matemáticos son complejos y difíciles.

Proporciona un control total sobre el tiempo.

Auxilia el proceso de innovación.

Permite obtener una visión general de la operación del sistema y verificar el impacto de posibles cambios en el desempeño del mismo.

La Simulación no permite:
Optimizar el desempeño de un sistema; sólo describe resultados de los experimentos propuestos.
Pronosticar el comportamiento de un sistema; Provee estimativos acerca del desempeño del sistema.
Resolver problemas o dar soluciones; sólo provee información para inferir alternativas de solución.
Dar resultados exactos si los datos son inexactos.
Describir características del sistema que no han sido explícitamente modeladas.
Dar respuestas fáciles o soluciones exactas a problemas complejos.

Definición del sistema.
Análisis del sistema.
Formulación del modelo.
Selección del lenguaje.
Codificación del modelo.
Validación del modelo.
Experimentación.
Implantación.
Monitoreo y control.

Definición del Sistema
Descripción del problema o del sistema.

Identificación del objetivo.
Variables de decisión.
Restricciones.
Medidas de efectividad.
Variables no controlables.
Comportamiento estadístico.

Análisis del Sistema
Descripción de interacciones lógicas entre variables, así como sus restricciones.

Estados
Actividades
Entidades
Atributos
Eventos
Formulación del modelo.
Generación de código lógico-matemático.
Generación de listas o cadenas eventuales.

Eventos actuales (Depende de la ocurrencia de otro evento.)
Eventos futuros (Depende del tiempo del ocurrencia del evento.)

Selección del lenguaje
Depende del tiempo de desarrollo del modelo de simulación, es importante utilizar el lenguaje que mejor se adecué a las necesidades de simulación que se requieran.

En este caso, haremos uso de un paquete diseñado específicamente desarrollado para simular sistemas de manufactura como PROMODEL.

Codificación del modelo
Consiste en generar las instrucciones o código computacional necesario para lograr que el modelo pueda ser ejecutado en algún tipo de computadora.

Validación del modelo
Comparación estadística entre los resultados del modelo y los resultados reales.

Experimentación
Determinación de las diversas alternativas que pueden ser evaluadas, seleccionando las variables de entrada y sus diferentes niveles con la finalidad de optimizar las variables de respuesta del sistema real.

Implantación
Una vez seleccionada la mejor alternativa, es importante llevarla a la práctica, se tiene que convencer a la alta dirección y al personal de las ventajas de esta puesta en marcha.

¿Qué es un Sistema?
Una sección de la realidad que es el foco primario de un estudio y está compuesto de componentes que interactúan con otros de acuerdo a ciertas reglas dentro de una frontera identificada para el propósito del estudio.

Ejemplo: Sistema
Ej. Sistema de una cafetería
Clasificación de Sistemas
Estáticos vs. Dinámicos (Según su cambio en el tiempo)
Estático: No interesa el comportamiento en el tiempo
Dinámico: El tiempo es factor importante en la simulación

Determinísticos vs. Estocásticos
Determinísticos: no contiene componentes aleatorios
Estocásticos: contiene componentes aleatorios

Continuos vs. Discretos (Según el tipo de variable)
Continuo: sistemas cambia en todos los instantes del tiempo
Discretos: sistema cambia en instantes específicos del tiempo

Recursividad
Supra sistema
Es aquel que comprende una jerarquía mayor a la de un sistema principal determinado, enlazando diferentes tipos de comunicación interna y externa.

El continente americano es un supra sistema de México
Supra sistema
Subsistema
Depende jerárquicamente del sistema de referencia (individual o colectiva) también dependerá de la convivencia de los esquemas conceptuales.

El Sistema nervioso es sub sistema del cuerpo humano.

Subsistema
Componentes de un sistema
Entidades
Atributos
Relaciones
Actividades
Eventos
Recursos
Estado

Terminología
Entidad:
Son los elementos dinámicos del sistema, se mueven a través del modelo durante la simulación para finalmente abandonarlo. Éstas cambian de estado, afectan y son afectadas por otras entidades y por el estado del sistema, afectando las medidas de eficiencia de éste. 

Terminología
Atributo:
Es una característica de todas las entidades, pero con valores específicos que cambian dependiendo de la entidad.
(Ej. Tasa de llegada de un grupo de personas a un estadio.)

Terminología
Recurso:
Son elementos que actúan como restricciones en las actividades de las entidades.

Terminología
Evento:
Lo que sucede en un instante de tiempo determinado en la simulación. Un ejemplo puede ser la llegada y/o salida de entidades al sistema.

Terminología
Estado:
Secuencia de eventos pertenecientes a una entidad que cierran un ciclo funcional.

A diferencia de un evento, que se ejecuta a tiempo de simulación constante, una actividad se desarrolla dentro de un intervalo de tiempo de simulación no puntual.

Terminología
Actividades:
Generalmente comienza con un evento condicionado y termina con un evento fijo. El número y el tiempo del evento fijo son agendados desde el evento condicionado que inició la correspondiente actividad.

Medidas que caracterizan un sistema:
Parámetros:
Es una cantidad numérica calculada sobre una población y resume los valores que esta toma en algún atributo

Variables:
Son medidas que dependen de los parámetros y de otras variables.

Ejemplo de componentes en un sistema
¿Qué es un modelo?
Representación de los objetos del sistema y refleja de manera sencilla las actividades en las cuales esos objetos se encuentran involucrados.

¿Para qué se utilizan los modelos?
Estudiar los sistemas existentes sin perturbar sus operaciones.

Estudiar los sistemas existentes sin destruirlos.

Estudiar sistemas futuros no existentes.
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