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INGENIERIA INDUSTRIAL
ALUMNA:BARRÓN LARES ANA CECILIA
INSTITUTO TECNOLOGICO DE DURANGO
UNIDAD I. INTRODUCCIÓN A LA
SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS
La planeación e implementación de proyectos complejos en:
Los negociosIndustriasY gobiernoRequieren de grandes inversiones.
INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN.
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.
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.
La simulación y el método científico:
Formule la hipótesis.
Diseñe el experimento.
Pruebe la hipótesis.
Obtenga conclusiones.
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.
DEFINICIÓN Y APLICACIONES DE SIMULACIÓN
Aplicaciones de la simulación:
Los siguientes son algunos ejemplos de las aplicaciones de la simulación en algunas áreas de estudio:
De manera general:
Sistema de colas.Sistema de
inventarios.Proyecto de
inversión.Sistemas
económicos.Estados financieros.Problemas
industriales.
Problemas económicos.
Problemas conductuales y sociales.
Sistemas biomédicos.
Sistemas Justo a tiempo.
Sistemas de Logística.
De manera particular:
Planeación del flujo de producto.
Reducción del tiempo de ciclo en producción.
Planeación de los recursos de un sistema.
Asignación de prioridades a trabajos que se realizarán.
Análisis de cuellos de botella.
Mejoramiento de la productividad.
Reducción de costos.Reducción de
inventarios.Análisis de distribución
de planta.Balanceo de líneas.
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.
ESTRUCTURA Y CARACTERÍSTICAS DE LA SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS.
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.
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 .
Definición de sistema:
Un sistema se define como una colección de elementos que interactúan entre sí para lograr un fin lógico o determinado.
SISTEMAS, MODELOS Y CONTROL
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.
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.
Definición y tipos de modelos:
Un modelo es una representación de un sistema, diferente al sistema mismo.
Estructura de los modelos de simulación.
Los COMPONENTES son las partes constituyentes del sistema. También se les denomina elementos o subsistemas.
Las VARIABLES son aquellos valores que cambian dentro de la simulación y forman parte de funciones del modelo o de una función objetivo.
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.
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.
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.
Las RESTRICCIONES son limitaciones impuestas a los valores de las variables o la manera en la cual los recursos pueden asignarse o consumirse.
En LAS FUNCIONES DE OBJETIVOS se definen explícitamente los objetivos del sistema y cómo se evaluarán, es una medida de la eficiencia del sistema.
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)
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.
MECANISMOS DE TIEMPOS FIJOS Y TIEMPOS VARIABLES
El modelo: una línea un servidor
Autos que llegan a una gasolinera Dos variables aleatorias independientes: 1. Tiempo entre llegadas. 2. Tiempo de servicio.
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.
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.
Mecanismo de tiempo fijo del reloj.:
1) Incrementos de tiempo fijo
Mecanismo de tiempo variable.
2) Incrementos de tiempo variable
Formulación del problema
Consiste en delimitar el problemaDefinir claramente el o los objetivos (decir
claramente que se quiere hacer)Definir el criterio para compararIndicar el número de genteCosto involucrado
ETAPAS DE UN PROYECTO DE SIMULACIÓN
Análisis y recolección de datos:
Parámetros de entrada y salida del sistema
Distribuciones de probabilidadDetalles del modeloVariables, 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.
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.
-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.
-Realización de pruebas piloto
Obtener información y poder realizar la validación de la simulación del modelo.
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.
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.
Experimentación y optimización
Determinar el número de simulaciones independientes (replicaciones) para cada alternativa, especificando claramente su tiempo y sus condiciones iniciales.
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.
