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INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN DE SISTEMAS

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Fanor Choque Aguirre

on 10 August 2016

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Transcript of INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN DE SISTEMAS

SIMULACIÓN Y ANÁLISIS DE SISTEMAS CON PROMODEL
Modelos de Simulación
Definiciones de Simulación

Introducción a la Simulación
Servicios de Comunicación
: Estos servicios permiten la comunicación con
sistemas remotos sin preocuparse de la complejidad existente del ambiente de red.
Servicios de Acceso a Datos
: Estos servicios permiten ejecutar consultas o distintas actualizaciones tanto a archivos planos como de Bases de Datos, ubicados en uno o más servidores, asegurando la integridad de los datos y la disponibilidad de la aplicación.

Servicios de Middleware

El sistema de una sala de emergencias puede
dividirse en elementos relevantes para la construcción en el cual el modelo y la simulación.
Con la creación de nuevos y mejores desarrollos en el área de la computación a traído innovaciones como la toma de decisiones, los diseños de procesos de productos. y una de las técnicas para realizar estudios de conducción con resultados rápidos y a un relativo bajo costo se basa en la Modelación conocida más como Simulación.
En cuanto a la modelación la flexibilidad, el análisis y el mejoramiento de los sitemas ha hecho hecho de la simulación una herramienta cuyo uso y desarrollo se han visto alentados de una manera significativa.
Para hacer uso de esta herramienta se cuenta con software de simulación para la toma de decisiones de temas diversos orientados a procesos, a servicios ejemplo: aplicaciones para analizar y mejorar la administración de cadena de inventarios.
Concepto de Simulación
Este concepto de simulación engloba soluciones para muchos propósitos, ejemplo para la representación de un proceso de torneado: una ves que el usuario establezca las condiciones iniciales, podrá ver como se llevaría a cabo el proceso real, lo que da la posibilidad de revisarlo sin necesidad de desperdiciar material ni poner en riesgo la maquinaria.
"La simulación se refiere un gran conjunto de métodos y aplicaciones que buscan imitar el comportamiento de sistemas reales, generalmente por medio de una computadora con un software rápido."
Existen distintos modelos de simulación que permite representar situaciones reales de diferentes tipos.

Modelos Físicos.
modelado de un avión a escala que se introduce a una cámara por donde se hace pasar un flujo de aire, puede simular los efectos que experimentara un avión real cuando sea sometido a una turbulencia.
Modelos de Simulación
Modelos Matemáticos

Pertenecen a los modelos de simulación de eventos discretos, se los puede diferenciar según el tipo de ecuaciones matemáticas.


Modelos Continuos
,
las relaciones de las variables relevantes de una situación real se se define por medio de ecuaciones diferenciales permiten conocer el comportamiento de variables en cierto tiempo.


Modelos Discretos
, en estos el comportamiento que nos interesa analizar puede representarse por medio de ecuaciones evaluadas en un punto determinado.
Modelos de Simulación
Modelos Dinámicos
, son aquellos que en el estado del sistema que estamos analizando cambia respecto del tiempo.
Modelos Estáticos
,
representan un resultado bajo un conjunto de situaciones o condiciones determinados.
Modelos de Simulación
Modelos Deterministicos
,
se refieren a las relaciones constantes entre los cambios de las variables de un modelo. ejemplo: Alcance en la fase de Golpeo
Modelos Probabilisticos,
se los emplea en todos los diseños de experimentación y en la regresión para indicar los diferentes factores que modifican la variable de respuesta.
Objetivo de Simulación
Consiste en comprender, analizar y mejorar
las condiciones de operación relevantes de un sistema.
Concepto de Simulación de Eventos Discretos,
es el conjunto de relaciones lógicas, matemáticas y probabilisticas que integran el comportamiento de un sistema bajo estudio cuando se presenta un evento determinado.
Los elementos de la simulación de eventos discretos son Sistema, modelo y evento.
Definición de Sistema
,
conjunto de elementos que se interrelacionan para funcionar como un todo.

En simulación los elementos deben tener una frontera clara

Ejemplo:
Elementos de modelos de Simulación
Entidad,
es la representación de los flujos de entrada y salida en un sistema
Estado del Sistema,
es la condición que guarda el sistema bajo estudio en un momento de tiempo determinado
Evento,
es un cambio en el estado actual del sistema.
Eventos actuales,
son aquellos que se estan sucediendo en el sistema en un momento dado.
Eventos Futuros
, son los cambios que se presentarán en el sistema después del tiempo de simulación.
Localizaciones,
son todos aquellos lugares donde ingresa el el producto en los que puede detenerse para ser transformada.
Recursos,
son dispositivos diferentes a localizaciones necesarios para llevar acabo una operación.
Atributo
, es una característica de una entidad.
Variables,
son condiciones, los valores se crean y se modifican por medio de ecuaciones matemáticas y relaciones continuas.
Reloj de Simulación,
es el contador de tiempo de la simulación.
reloj de simulación absoluto.
Reloj de simulación relativo.
Ejemplo:
La sala de emergencia de un hospital.
Identificamos los elementos que participan en un modelo de simulación de acuerdo con las definiciones que hemos indicado.
Sistema
• La Sala de emergencias de un hospital
Estados del sistema
• Usuarios atendidos
• Usuarios en espera
• Usuarios dados de alta
• Doctores en el turno
• Asistentes en el turno
• Enfermeros en el turno

Entidades
• Pacientes
• Doctores
• Enfermeros
• Asistentes

Eventos
• Cambio de turno de doctores
• Cambio de turno de asistentes
• Llegadas de pacientes con grado mayor de
atención.
• Pacientes que son atendidos en un momento
determinado
• Asistentes laborando en un turno
determinado
• Médicos laborando en un turno determinado

Localizaciones
• Sala de espera
• Consultorio
• Cubículo de Sanaciones
• Pabellón de internos
• Recepción
• Estacionamiento

Recursos
• Camilla
• Ambulancia
• Enfermeros de traslados
• Camas de Hospital
Atributos
• Pacientes

- Condición medica
- Edad
- Sexo
- Antecedentes médicos
• Doctores
- Experiencia
- Especialidad de rama medica
- Disponibilidad (horarios, días)
• Enfermeros
- Experiencia
- Preparación
- Capacidad
• Asistentes
- Experiencia
- Preparación
- Capacidad

Variables
• Promedio de enfermos atendidos por turno
• Medicinas suministradas por turno
• Promedio de doctores laborando por turno
• Promedio de asistentes laborando por turno
• Promedio de enfermeros laborando por turno
• Promedio de pacientes que llegan por hora
Reloj de Simulación
• Turno
• Semana
• Mes
• Año (Absoluto)

Concepto de Replica ó Corrida
Al ejecutarse un modelo de simulación una vez, los valores que se obtiene de las variables y los parámetros de la simulación generalmente son distintos de los que se producirán si se vuelve a correr con diferentes números Pseudoaleatorios
Por tanto:

Se debe efectuar más de una replica al modelo en análisis con la finalidad de obtener estadísticas de intervalo que por ende de una mejor ubicación del verdadero valor de la variable bajo diferentes escenarios que se presentan al modificar numeros pseudoaleatorios.
Cuánto tiempo debe simular un modelo para
obtener resultados confiables?
Todas las variables que se obtienen en terminos de promedios presentan dos etapas:
Salida en estado Trasitorio,
En la mayoría de los casos la salida de una simulación con terminación es transitorio. La salida transitoria significa que la distribución de las salida está en constante cambio.
Salida en estado Estable,
Para las simulaciones
sin terminación la salida frecuentemente alcanza un estado estable. Estado estable no significa que la salida no varía, sino que varía de acuerdo a alguna distribución fija.

Salida en estado Transitorio - Salida en estado Estable
Ventajas de la Simulación
Buena herramienta
para conocer
el impacto de los
cambios en los
procesos.
Mejoramiento del proceso
actual en simulación donde el analista observa
como se general el
modelo en diferentes
escenarios.
Medio de capacitación
para la toma
de
decisiones.
Económico para
realizar un
estudio
de
simulación.
Realiza pruebas en
distintos escenarios
con la finalidad de
encontrar mejores
condiciones de trabajo
en el proceso
de simulación.
En problemas
complejos la
simulación permite
generar buenas
soluciones.
En los paquetes de
software,
la simulación es mas
sencilla lo que facilita
su aplicación.
Herramientas de animación
incluidos en un software
posibilitan que se pueda
ver el comportamiento de un
proceso una vez que sea
mejorado.
Desventajas de la Simulación
La simulación
no es herramienta
de
Optimización.
La simulación puede
ser costososa en
problemas
relativamente
pequeños
en resolver.
No todos los analistas tiene
el tiempo suficiente para
esperar obtener una
respuesta de simulacro de
un modelo, lo cual requiere
de tiempo.
Es preciso que los analistas
dominen el paquete de
software de simulación
teniendo conocimientos de
estadísticas el mismo que
es fundamental.
Algunos clientes suelen tener
falsas expectativas de la
herramienta de simulación
asociándolo con un vídeo
juego, una bola de cristal que predice con exactitud el futuro.
Elementos para garantizar el existo
de un modelo de simulación
Errores al determinar el tipo de
distribución asociado a las
variables aleatoria del modelo
Tamaño insuficiente
de la corrida
Es necesario que las variables aleatorias
estén en un estado estable.
Si el modelo consta de mas de dos variables es difícil que estas alcancen a un estado estable, uno puede estar en estado estable y otro no.
estas últimas no serán confiables a la estadística.
Sl la respuesta seleccionada no es la apropiada será imposible tomar decisiones que tengan impacto con la operación de sistema de bajo estudio.
Variables de respuestas
mal definidas
Errores al establecer
las relaciones de
variables aleatorias
Olvidar relaciones logicas de variables aleatorias del modelo.
Si una variable no esta definida correctametne es posible que tener un modelo que se apegue a la realidad.
se Utilizan distribuciones que no son las
más adecuadas ó responde a unicamenta a un intento de simplificación.
Elementos para garantizar el existo
de un modelo de Simulación
Falta de análisis de
resultados
Problema común la simulación
suele er objeto de crítica, el
cual radica en que la
herramienta es de
optimización.
Uso incorrecto de la
información obtenida
Información recabada para la realización de estudio, se analiza de acuerdo con las necesidades de un proyecto No siempre esta en formato y presentación como se requiere para la simulación
Falta de exceso en el
modelo
Un proceso se simplifica tanto que no se puede ver lo que ocurre al interior de la estructura del modelo, hasta aveces llega a ser un proceso sobre simplificado lo cual no se incluye en la simulación.
Pasos para realizar un estudio de Simulación
1. Definición del sistema
bajo estudio
Conocer el sistema el origen del estudio de sistema de simulación, declarar variables de decisión e interacción entre las mismas estableciendo alcances y limitaciones.
Importante es contar con información con ello establecer un modelo conceptual incluyendo fronteras y elementos, flujos de productos, personas y recursos.
2. Generación del modelo de
simulación de base
No es preciso que el modelo en estudio tenga un específico detalle, requiriendo asi más información estadística sobre su comportamiento con variables; lo anteriormente mencionado debe ser traducido en un lenguaje de simulación incluyendo todas las interrelaciones de los subsistemas que se presenten en tal problema, inclusión de animación.
Al realizar un estudio de modelo de sistema se debe ser un artista usando creatividad para realizar un buen modelo que refleje la realidad de un problema conforme se avance se añadirán las variables aleatorias, y respectivas distribuciones.


Requiere ejecución de una serie de actividades
y análisis que permitan sacar un buen provecho de cada paso
que en ocasiones se agregara otros, como también se
suprimirá algunos.
3. Recolección y análisis
de datos
Se debe establecer el tipo de información que sea útil para la determinación de distribuciones y probabilidades asociadas a cada una de las variables aleatorias necesarias para la simulación
De no contar o desconfianza de la información requerida será necesario realizar un estudio estadístico del comportamiento de variable que se desea identificar

4. Generación de modelo preliminar
Se integra la información, los supuestos a partir de datos analizados se intenta llegar a lo más cercano de realidad de un modelo
5. Verificación del modelo
En esta etapa es donde se realiza una verificación de datos para comprobar la propiedad de programación del modelo, y los parámetros usados en la simulación del modelo.
Al presentarse problemas complejos con demasiadas operaciones de programación involucrados con distribuciones de probabilidad llegaran a mostrar diferentes comportamientos hasta causando errores en el modelo.


6. Validación del modelo
Consiste en realizar una serie de pruebas simultaneas con una información de entrada para observar el comportamiento y analizar los resultados
Involucra un proceso donde se debe mejorar sometiéndose a pruebas, lo que dara resultado de un comportamiento similar al que se presenta en realidad. También se realizar nuevas validaciones a modelos donde se introducen algunos escenarios sugeridos por el ente para validar con las expectativas de acuerdo a la experiencia.

7. Generación del modelo
final
En esta etapa se reliza la simulación por parte del analista y estudiar el comportamiento del proceso, donde se podrá también comparar escenarios diferentes para un mismo modelo, este será el modelo raíz.
8. Determinación de los escenarios
para el análisis
Para esta determinación se toma un escenario pesimista, un optimista y uno intermedio para una variable de respuesta importante, tomando en cuenta que no todas las variables se comportan de igual manera que por ello se requiera analizar cada variable de respuesta. El riesgo radica en que al realizar un experimento con la generación de réplicas exista redundancia en el costo, análisis de tiempo y simulación.

Al obtener los resultados aquí es necesario realizar pruebas estadísticas que permitan comparar los diferentes escenarios como los mejores resultados finales.
Si un par tiene los mismos resultados será necesario comparar sus intervalos y con ello se dira que no son iguales los resultados estadísticos. Si se desea tener un escenario ganador será necesario realizar más réplicas de cada modelo buscando acortar intervalos de confianza y con ello incrementar la probabilidad de diferenciar resultados.

9. Análisis de sensibilidad
10. Documentación del modelo
sugerencias y conclusiones
Permitirá el uso del modelo generado en caso de se requieran ajustes futuros incluyendo en ellos los supuestos las distribuciones , sus alcances y limitaciones del modelo
Incluir sugerencias respecto al uso del modelo, el fin de esto es para obtener un reporte mas completo y por ultimo realizando conclusiones del proyecto de simulación a partir de los cuales puede obtenerse reportes ejecutivos para la presentación.

Ejemplo de la planificación de los pasos
para realizar una simulación
Gráfica de Gantt.

En la realización de un proyecto de
simulación implica de tres fases
Representación de un ciclo de
proyecto de simulación.

Por: Fanor Choque Aguirre
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