INSTITUTO TECNOLGICO DE ACAPULCO
MATERIA: SIMULACINClave Asignatura SCD-1022 Crditos 2-3-5
Catedrtico: Ing. Rodrguez Vzquez Alberto JosafathUNIDAD 4:
Lenguajes de simulacinEquipo:NombreN Control
Adair Navarro Rayo10320933
Eliel Carreto Moreno10320926
Jovanna Vital Castro10320840
Mario Cortez Manrrique10320910
Nancy Parra Martnez10320862
Semestre: 5 AULA: 705
HORARIO: LUNES Viernes 9:00 -10:00 Horas.
NDICE
Simulacin en TSUNAMI fbrica de
telfonos3Introduccin.3Desarrollo.4Conclusin.15Teora de la unida 4
.164.1 Lenguajes simuladores174.2 Aprendizaje y uso de un simulador
o un simulado..204.3 Casos prcticos de simulacin..244.3.1 Problemas
con lnea de espera..254.3.2 Problemas con sistemas de
inventario274.4 Validacin de un simulador284.4.1 Pruebas
Paramtricas..294.4.2 Pruebas no
Paramtricas32Conclusin34Bibliografa34
INTRODUCCIN
Simulacin en TSUNAMI fbrica de telfonos
A lo largo de la materia hemos estudiado los conceptos bsicos de
la simulacin, hemos realizado simulacin de algunos eventos
utilizando nmeros aleatorios y variables aleatorias.En el presente
documento se hace uso del TSUNAMI-ORT un simulador de empresas, en
esta ocasin simulamos una fbrica de telfonos de casa, telfonos
celulares y radios de dos bandas, la manera en que esto se hizo
posible por supuesto con el objetivo de que la empresa genere cada
vez mejores utilidades. De esta manera hemos analizados simuladores
e identificndolos de acuerdo a su uso.Para hacer posible que la
empresa generara utilidades se tuvo que hacer una anlisis de la
manera en que estas deba ser administradas y por quienes.TSUNAMI es
un simulador de empresas que se acerca mucho a la realidad ya que
incluye en su mayora los diferentes aspectos que se deben tomar en
cuenta para ser una fbrica con utilidades.Posterior a la descripcin
de la simulacin se presenta la teora de la unidad 4 donde se
enfatizan los diferentes lenguajes de simulacin y la importancia de
estos
DESARROLLOLa presenta simulacin consta de un empresa llamada
KORMAN S.A de C.V la cual est ubicada en el estado de Guadalajara
Jalisco Calle Moctezuma N 6145.
Misin de la empresaEl propsito de la fbrica de telfonos es el de
ser reconocidos como un grupo integrado que ofrece soluciones
integradas a cada segmento de grupos telefnico, tanto de
comunicaciones, mviles como fijas, y de voz como son telfonos
fijos, telfonos celulares y radios de dos bandas; que est
comprometido con sus grupos de inters por su capacidad de cumplir
con los compromisos adquiridos con todos: clientes, empleados,
accionistas y la sociedad de los pases en los que opera. El empeo
de la Compaa es el de obtener la satisfaccin de sus clientes como
nica va posible de crecimiento y creacin de valor para todos los
grupos de inters.
Visin de la empresa La fbrica de telfonos KORMAN aspira a
convertirse en el mejor y mayor grupo integrado de celulares del
mundo. El mejor en innovacin, excelencia operativa y liderazgo, y
compromiso con sus empleados y clientes. La fbrica de celulares
inicio con las mquinas de telfonos celulares posteriormente adquiri
mquinas de telfonos fijos y por ultimo radio de dos bandas con sus
respectivas oficinas, actualmente distribuidas en un espacio de
5945 m2
La empresa se encuentra organizada de la siguiente manera en
cuanto al espacio.
Como se muestra en la figura anterior se cuenta actualmente con
un total de 12 mquinas de las cuales 5 de ellas son para telfonos
celulares, 4 mquinas de telfonos fijos y 3 de radio de banda
conectadas a ella una banda donde circulas los telfonos a sus
respectivas reas de distribucin.Descripcin del equipo
1. Mquina para fabricar telfonos celulares
La mquina para fabricar telfonos celulares tiene un costo de $
172,200.00, contamos con 5 mquinas que tienen una eficiencia entre
el 68% y 78%, una calidad del 91%, los porcentajes anteriores son a
la hora de produccin.
1. Esta mquina consta de 3 entradas de materia prima las cuales
son Tarjeta de circuitos impresos, Bateras de nquel y gabinetes de
plstico, donde en dichas entradas tuvimos que colocar zonas de
seguridad (indicado con tringulos rojos en la imagen) para evitar
que el operador encargado de cargar la materia prima sufriera
accidentes.
1. Tambin tiene un puerto de mantenimiento, una estacin de
control y la salida del producto ya completado en el cual se le
conectaban unas bandas transportadoras las cuales trasladaban el
productor terminado a las zonas de almacenamiento para su empacado
y venta del mismo.
1. A dicha maquina se le puede suministrar 150 piezas de
gabinetes de plstico, 300 piezas de tarjetas de circuitos impresos
y 250 piezas de bateras de nquel, dicha maquina tiene un nivel de
tecnologa de 10 en un rango del 1 al 10 y produce en paquetes de 10
piezas por ciclo.
5. Mquina para Fabricar Radios de Dos Bandas
La mquina para fabricar Radios de Dos Bandas tiene un costo de $
252,000.00, contamos con 3 mquinas que tiene una eficiencia entre
el 76.9% y 81.3%, una calidad del 91%, los porcentajes anteriores
son a la hora de produccin.
1. Esta mquina consta de 3 entradas de materia prima las cuales
son Tarjeta de circuitos impresos, Bateras de nquel y gabinetes de
plstico, donde en dichas entradas tuvimos que colocar zonas de
seguridad (indicado con tringulos rojos en la imagen) para evitar
que el operador encargado de cargar la materia prima sufriera
accidentes.
1. Tambin tiene un puerto de mantenimiento, una estacin de
control y la salida del producto ya completado en el cual se le
conectaban unas bandas transportadoras las cuales trasladaban el
productor terminado a las zonas de almacenamiento para su empacado
y venta del mismo.
1. A dicha maquina se le puede suministrar 150 piezas de
gabinetes de plstico, 300 piezas de tarjetas de circuitos impresos
y 250 piezas de bateras de nquel, dicha maquina tiene un nivel de
tecnologa de 10 en un rango del 1 al 10 y produce en paquetes de 20
piezas de radios por ciclo.
9. Mquina para Fabricar Telfonos Fijos
La mquina para fabricar Telfonos Fijos tiene un costo de $
159,600.00, contamos con 4 mquinas que tiene una eficiencia entre
el 69% y 78.7%, una calidad del 95%, los porcentajes anteriores son
a la hora de produccin.
1. Esta mquina consta de 3 entradas de materia prima las cuales
son Tarjeta de circuitos impresos, Plstico y gabinetes de plstico,
donde en dichas entradas tuvimos que colocar zonas de seguridad
(indicado con tringulos rojos en la imagen) para evitar que el
operador encargado de cargar la materia prima sufriera
accidentes.
1. Tambin tiene un puerto de mantenimiento, una estacin de
control y la salida del producto ya completado en el cual se le
conectaban unas bandas transportadoras las cuales trasladaban el
productor terminado a las zonas de almacenamiento para su empacado
y venta del mismo.
1. A dicha maquina se le puede suministrar 150 piezas de
gabinetes de plstico, 300 piezas de tarjetas de circuitos impresos
y 800 piezas de plstico, dicha maquina tiene un nivel de tecnologa
de 10 en un rango del 1 al 10 y produce en paquetes de 10 piezas de
telfonos por ciclo.
13. Otros Equipos
1. 67 Bandas transportadoras: Dirigen los productos terminados a
los distribuidores para despus ser descargados a las zonas de
almacenamiento.
1. 4 Distribuidores: Los cuales almacenan temporalmente el
material de produccin y lo reparte equitativamente a las zonas de
almacenamiento.
1. 1 Oficina bsica: Solo cuenta con un escritorio, como su
nombre lo dice es para uso bsico.
1. 5 oficinas de archivos computarizados: Cuenta con una
computadora, archivero y estante la cual es un 50% ms eficiente de
la oficina bsica.
1. 4 montacargas: Permite mover a los empleados 2 Pallet de
cajas apiladas al mismo tiempo.
1. 3 Patines hidrulicos: Permite a los empleados mover las cajas
apiladas.
Actualmente el personal que labora en la empresa es de 41
empleados, para tener una mejor utilidad se busc la manera de que
las personas que traban en oficinas desempearan dos actividades en
la fbrica, en una oficina y cargar en una mquina.Para el desempeo
en general de la fbrica se cuenta con el siguiente
personal.Personal
Responsabilidad
Presidente
Responsable de la fabrica
1 Contadores
Encargados de la administracin de la fbrica.
1 contralor
Cuida el flujo de dinero y realiza las operaciones
financieras.
2 Gerentes de ventas
Responsables de las ventas de la fbrica.
1 Gerente de compra
Responsable de las comprar necesarias.
1 Director de publicidad
Encargado de la publicidad de los productos de la fbrica.
4 Supervisores de calidad
Responsables de verificar la calidad el producto.
1 Director de investigacin de mercado
Responsable del mercado del producto
1 Oficinista
Se hace cargo de las actividades de escritorio de la fbrica
1 vendedor
Busca clientes y busca colocar pedidos para la fbrica.
2 investigadores
Realiza investigaciones de mercado hacia la creacin de nuevos
productos.
1 Coordinador de publicidadGenera inters en los productos de la
compaa que se convertirn en ventas.
7 ingenieros de mantenimiento
Mantiene, repara y Opera la maquinaria de produccin.
16 Operadores de maquina
Responsable de cargar y descargar opera y mantiene la maquinaria
de produccin.
La fbrica tiene 14 aos funcionando, a continuacin se muestra un
reporte actual de las operaciones concebidas en el ltimo ao en las
siguientes ventanas.
1. Reporte de compras
1. Se muestra el reporte inventario de la fbrica.
1. Reporte de produccin
1. Reporte de ventas
1. Reporte de integracin de activos de la fbrica KORMAN
1. Estados de resultados en el ltimo ao
1. Balance general1. La informacin general de la fbrica se
muestra en la siguiente imagen
CONCLUSINDe acuerdo a nuestros reportes presentados
anteriormente en cuanto a la produccin de los tres productos que se
fabrican, el que genera ms ingresos es el de telfonos celulares,
continuando los telfonos fijos y por ltimo los radios de dos
bandas. La fbrica inicio el 03/01/2000 y actualmente (01/05/2014)
arroja los siguientes resultados capturados en 11
meses:IngresosGastosUtilidad o prdida
1065400723497.03341902.97
1261500838614.76422885.24
11350681061161.7773906.23
1144500838108.96306391.04
1219700781660.72438039.28
13050701249928.4855141.52
1258520878855.6379664.4
14349251002391.52432533.48
1186450704561.6481888.4
1224655910367.84314287.16
1368190.41920530.06447660.35
Media1236725.31900879.84335845.46
Desviacin estndar101570.04144576.08132883.14
Lmite superior1338295.351045455.92468728.60
Lmite inferior1135155.26756303.76202962.31
Con la tabla anterior, la empresa demuestra ser prspera y bien
organizada. Suponiendo que se gana en un mes lo mnimo (segn el
lmite inferior de ingresos) y se gasta lo mximo (lmite superior de
gastos):
$1, 135,155.26 - $1, 045,455.92 = $89,699.34
La empresa contina ganando. Segn la ltima columna, las ganancias
de la empresa siempre variarn entre:1. Mayor ganancia promedio: $
468,728.601. Menor ganancia promedio: $202,962.31Con esto se
demuestra que la empresa, si contina funcionando como hasta ahora,
seguir creciendo e incrementando sus ganancias.
UNIDAD 4. LENGUAJES DE SIMULACIN
El desarrollo de los lenguajes de Simulacin comenz a finales de
los aos cincuenta; inicialmente los lenguajes que se usaron en
fueron los de propsito general, los cuales tenan las siguientes
ventajas:
1. La situacin a analizar se puede modelar en forma ms o menos
sencilla.1. Para el programador por el conocimiento del lenguaje.1.
El proceso se puede describir con tanta precisin como le sea
posible en el lenguaje conocido.1. Se pueden realizar todas las
depuraciones posibles.Cualquier lenguaje de programacin puede ser
empleado para trabajar en Simulacin, pero los lenguajes
especialmente diseados presentan las siguientes propiedades:1.
Acaban la tarea de programacin.1. Generan una gua conceptual.1.
Colaboran en la definicin de entidades en el sistema.1. Manejan la
flexibilidad en los cambios.1. Ayudan a analizar y a determinar la
relacin y el nmero de entidades en el sistema.
Emshoff y Sisson consideran que la Simulacin discreta requiere
de ciertas funciones comunes que diferencian un lenguaje de
Simulacin de uno de propsito general, entre las cuales se
encuentran las siguientes:
1. Generar variables aleatorias.1. Variar el tiempo hasta la
ocurrencia del siguiente evento.1. Registrar datos para salida.1.
Realizar anlisis estadstico sobre datos registrados.1. Construir
salidas en formatos determinados.1. Detectar inconsistencias y
errores.
4.1. LENGUAJES DE SIMULACIN Y SIMULADORESEn un principio, los
programas de simulacin se elaboraban utilizando algn lenguaje de
propsito general, como ASSEMBLER, FORTRAN, ALGOL o PL/I. A partir
de la dcada de 1960 hacen su aparicin los lenguajes especficos para
simulacin como GPSS, GASP, SIMSCRIPT, SLAM. En la ltima dcada del
siglo pasado la aparicin de las interfaces grficas revolucionaron
el campo de las aplicaciones en esta rea, y ocasionaron el
nacimiento de los simuladores.
En el terreno prctico, es importante utilizar la aplicacin que
mejor se adece al tipo de sistema a simular, ya que de la seleccin
del lenguaje o simulador depender el tiempo de desarrollo del
modelo de simulacin. Las opciones van desde las hojas de clculo,
lenguajes de tipo general (como Visual Basic, C++ o Fortan),
lenguajes especficos de simulacin (como GPSS, SLAM, SIMAN,
SIMSCRIPT, GAS y SSED), hasta simuladores especficamente
desarrollados para diferentes objetivos (como SIMPROCESS, ProModel,
Witness, Taylor II y Cristal Ball).
Lenguajes Especficos De SimulacinVentajas:1. El tiempo de
desarrollo de la programacin es muy corto porque se trata de
lenguajes sintticos basados en programacin por bloques o
subrutinas, e incluso algunos de ellos estn encaminados al usuario
de tal forma que ya no es indispensable programar.1. Permite
realizar anlisis de sensibilidad fcilmente y en un corto tiempo.
Tiene alta flexibilidad para hacer cambios.1. Integra funciones
como generacin de nmeros aleatorios, anlisis estadstico y
grficas.1. Tiene una alta fiabilidad que conduce a una validacin de
resultados sencilla y rpida.1. Permite definir y entender el
sistema a simular gracias a que se tiene una visibilidad superior
de la estructura general del modelo y se aprecian ms fcilmente las
interrelaciones.Desventajas1. Es necesario invertir en adquisicin
del software.1. Se requiere invertir tiempo y costo en la
capacitacin de los programadores del nuevo lenguaje.1. La
computadora de la compaa y el software a adquirir deben ser
compatibles.
Caractersticas De Los Lenguajes De Simulacin
En la actualidad los lenguajes que existen en el mercado tienen
una serie de caractersticas propias que los distinguen de otros,
entre esas caractersticas estn las siguientes:1. El procedimiento
utilizado para generar los nmeros aleatorios uniformes y las
variables no uniformes conocidas.1. La forma de adelantar el reloj
de simulacin, que puede hacerse con incrementos de tiempo fijo como
DYNAMO o con incrementos al prximo evento como GPSS.1. Las
estadsticas que se obtienen y el formato en que se representan los
resultados.1. El lenguaje en que esta escrito, lo cual influye en
la forma de detectar y reportar los errores de lgica.1. Su
compatibilidad de comunicacin con determinado tipo de computadoras,
con otro lenguaje o simplemente con el usuario.Clasificacin De Los
Lenguajes De SimulacinLos lenguajes de simulacin se pueden
clasificar de la siguiente forma:1. Lenguajes de propsito
general58. FORTRAN, ALGOL, ASEMBLER, PL/1, C, PASCAL, BASIC.1.
Lenguajes de simulacin discreta59. Enfoque de flujo de
transacciones: GPSS, BOSS59. Enfoque de eventos: GASPII, SIMSCRIPT,
SIMCOM, SIMPAC59. Enfoque de procesos: SIMULA, OPL, SOL,
SIMULATE59. Enfoque de actividades: CSL, ESP, FORSIM-IV, MILITRAN1.
Lenguajes de simulacin discreta y continua60. GASP-IV, C-SIMSCRIPT,
SLAM1. Lenguajes de simulacin continua61. Ecuaciones discretas:
DSL-190, MIMIC, GHSI, DYHYSYS61. Enfoque de bloques: MIDAS, DYNAMO,
SCADS, MADBLOC, COBLOC1. Simuladores de aplicacin especifica62.
COMNET, NETWORK, PROMODEL. SIMFACTORY, WITNESS, XCELL
A continuacin se presentan las caractersticas principales de los
lenguajes de simulacin ms usados:GPSS(General Purpose Simulation
System)
Persona que lo desarrollo:Geoffrey Gordon.Versiones ms
conocidas:GPSS I, GPSS II, GPSS III, GPSS/360, GPSS V.Lenguaje del
paquete:Asembler.Reloj de la simulacin:Incremento al prximo
evento.Computadoras compatibles:Generalmente se adapta a cualquier
tipo de computadora.
SIMSCRIPT(No tiene ningn significado)
Personas que lo desarrollaron:H. M. Markowitz, H. W. Karr y B.
Hausner.Versiones ms conocidas:Simscript I, Simscript I.5,
Simscript II, Simscript II.5, C-Simscript.Lenguajes del
paquete:Fortran (las primeras versiones), Asembler (las
ltimas).Reloj de la simulacin:Incrementos al prximo evento para el
caso discreto, e incrementos a tiempo fijo para el caso continuo
(C-Simscript).Computadoras Compatibles:CDC 6000/7000, UNIVAC 1100,
IBM 360/370, HONEYWELL.
GASP(General Activity Simulation Program)Personas que lo
desarrollaron:P.J. Kiviat y A. Colher.Versiones ms conocidas:GASP
II, GASP IV, GASP-PLUS.Lenguaje del paquete:Fortran, PL/1.Reloj de
la simulacin:Incrementos al prximo evento para el caso discreto, e
incrementos a tiempo fijo para el caso continuo (GASP IV y
PLUS).Computadoras compatibles:Cualquier computadora con compilador
de Fortran o PL/1.
SLAM(Simulation Languaje for Alternative Modeling)Personas que
los desarrollaron:A. Alam, B. Pritsker y Asociados.Versiones ms
conocidas:SLAM fue el resultado de la fusin de varios lenguajes
como GASP IV y QGER.4.2. APRENDIZAJE Y USO DE UN SIMULADOR O UN
SIMULADOR
Qu es Flexsim?
Flexsim es una herramienta de anlisis que ayuda a ingenieros y
los planificadores a tomar decisiones inteligentes en el diseo y la
operacin de un sistema. Con Flexsim, se puede desarrollar un modelo
de computadora en 3 dimensiones de un sistema de la vida real.
Flexsim brinda la posibilidad de realizar un modelo de un sistema
antes de que sea construido, o evaluar polticas operativas antes de
que sean puestas en funcionamiento.
Elementos de un modelo de sistema
1. Entidades (flujos del sistema): artculos que fluyen a travs
del sistema.1. Estados del sistema: Condicin del sistema en un
momento t. Las actividades encajan aqu.1. Evento: Cambios en los
estados del sistema.1. Recursos: Son los elementos del sistema que
no son entidades.1. Localizaciones: Lugares por donde deben esperar
o fluir las entidades (Son los recursos fijos).1. Atributos:
Caractersticas de una entidad.1. Variables: condiciones cuyos
valores se crean y modifican.1. Controles: Reglas que gobiernan al
sistema.
1. Entidades (flujos del sistema): Flowitems.
1. Estados del sistema: States.
1. Evento: Event. Recursos: FlexsimObject.
1. Localizaciones: FixedResources.
1. Atributos: Lables, Itemtypes.
1. Variables: Variables, labels.
1. Controles: Triggers, Flow Tab.
Modelado
En los trminos tcnicos, Flexsim es clasificado como una software
de simulacin discontinuo - evento. Esto quiere decir que cambian de
estado en distintos momentos como consecuencia de los eventos
especficos. Estados comunes podran ser clasificaciones como ocioso,
ocupado, bloqueado o fuera de servicio, y algunos ejemplos de los
eventos seran la llegada de rdenes del cliente, el movimiento de
producto, y las fallas de mquina.
Los artculos que estn procesado en un modelo de simulacin
discontinuo - evento son a menudo productos fsicos, pero podran ser
tambin clientes, el papeleo, los dibujos, las tareas, las llamadas
telefnicas los mensajes electrnicos, etctera. Estos artculos siguen
a travs de a series de procesamiento, haciendo cola o bien
cumpliendo un proceso definido
Flexsim es una herramienta verstil que ha sido usada para hacer
un modelo de simulacin de una gran variedad de sistemas, de varias
industrias diferentes. Flexsim es usado por compaas pequeas y
grandes con xito igual. Flexsim es usado por famosos como General
Mills, Daimler Chrysler, Grumman, DiscoverCard de Northrop, DHL,
Bechtel, Bose, Michelin, FedEx, tecnologas de Seagate,
Pratt&Whitney, TRW y administracin espacial norteamericana.
Hay tres problemas bsicos que pueden ser solucionados con
Flexsim
1. Atencin de problemas - la necesidad de procesar a clientes y
sus solicitudes en un nivel alto, dar satisfaccin para el coste
posible ms bajo.1. Los problemas de fabricacin - la necesidad de
hacer el producto correcto en el tiempo posible ms bajo.1. Los
problemas logsticos - la necesidad de conseguir el producto
correcto en el lugar correcto en el tiempo definido.
Aplicaciones de Flexsim
Mejore la utilizacin de equipos Reduzca los tamaos de tiempo de
espera y cola Asigne recursos eficientemente Minimice los efectos
en contra de las fallas Minimice los efectos en contra de artculos
defectuosos y desperdicio Estudie las ideas de inversin
alternativas Planes de reduccin de coste de estudioVisualizacin
Es sorprendentemente eficaz un modelo de simulacin animado,
conseguir la atencin de los procesos y la manera en que trabaja. La
animacin exhibida durante una simulacin provee un material visual
excelente para demostrar cmo funcionar el sistema final.
Objetos de Flexsim
Flexsim simula diferentes clases de recursos. Un ejemplo es el
objeto de cola, que acta como uno storage o almacenamiento rea.
La cola puede representar una lnea de personas, una cola de
procesos libres sobre una CPU, un rea de storage sobre el piso de
una fbrica, o una cola de espera en un centro de servicio al
cliente. Otro ejemplo de un objeto de Flexsim es el objeto de
procesador, que simula una demora o vez de procesamiento. Este
objeto puede representar una mquina en una fbrica, un cajero que
atiende a un cliente, un empleado de correo que ordena paquetes,
etctera
Los objetos de Flexsim son encontrados en los paneles de
cuadrcula de la biblioteca de objetos. La cuadrcula es organizada
por grupo
Flowitems
Flowitems son los objetos que se mueven a travs de su modelo.
Flowitems pueden representar partes, paletas, papel, recipientes,
las personas, las llamadas telefnicas, las rdenes, o el algo que se
mueven a travs del proceso que se est simulando. Flowitems pueden
tener procesos y pueden ser llevados a travs del modelo por
recursos de manejo materiales. En Flexsim, flowitems son generados
por un centro o fuente.
Itemtype
El itemtype es una etiqueta que es puesto sobre el flowitem que
poda representar un nmero de cdigo de barras, tipo de producto, o
nmero de serie. Flexsim es puesto para usar el itemtype como una
referencia en flowitems de direccionamiento.
Puertos
Cada objeto de Flexsim tiene un nmero de puerto a travs de los
que se comunican con otros objetos. Hay tres tipos de puertos:
entrada, salida y centralInput y puertos de producto son usados en
el direccionamiento deFlowitems.Los puertos centrales son usados
para crear las referencias de un objeto a otro. Un uso comn para
puertos centrales es para mencionar objetos movibles como
operadores, elevadores de carga, y gras de recursos fijos como
computadoras, colas, o cintas transportadoras.
Vistas del modeloFlexsim usa un ambiente de tres dimensiones.
Una de las vista del modelo es llamada una vista ortogonal. Tambin
puede verse el modelo en una opinin de perspectiva ms objetiva.
Mientras que la vista de perspectiva es ms para los propsitos de
presentacin.
Objetos de Flexsim
Los objetos de Flexsim se encuentran en el panel llamado
Biblioteca de Objetos (Object Library), regularmente ubicado en
lado izquierdo de la pantalla. Incluye: Source (fuente), Queue
(fila o buffer de acumulacin), Processor (mquina o mesa de
trabajo), Sink (salida), Conveyor (transportador o banda
transportadora), NetworkNode (nodo de red de caminos), Crane (gra
viajera), ASRSvehicle [Automated Storage and RetrievalSystem (ASRS)
es un vehculo robotizado que traslada y posiciona tarimas],
VisualObject (objeto visual), entre otros. Los objectosFlexsim se
insertan solo con arrastrarlos desde el panel y soltarlos en
cualquiera de las vistas (Ortho o Perspectiva).
4.3. CASOS PTRCTICOS DE SIMULACIN.
La simulacin de procesos es una de las ms grandes herramientas
de la ingeniera industrial, la cual se utiliza para representar un
proceso mediante otro que lo hace mucho ms simple e entendible.
Esta simulacin es en algunos casos casi indispensable, como nos
daremos cuenta a continuacin. En otros casos no lo es tanto, pero
sin procedimiento se hace ms complicado.
Las aplicaciones recreativas, hoy muy extensivas y mejoradas
principalmente por los adelantados en este campo, estn
especialmente diseadas para crear un pasatiempo que logre sacar de
la rutina al ser humano, y que el mejor de los casos de otro modo
sera impracticable debido a su costo. Estas consisten en crear
ambientes y decorados artificiales con sonido en algunos casos, que
logran una perfecta simulacin de cualquier tipo de contenido,
creando el pasatiempo perfecto.
Uno de los principales proyectos futuristas de la simulacin
aunque muy costoso, es en el campo de las minusvalas fsicas, ya que
su diseo tendra que incluir, sobre todo en el campo de los
invidentes, unos censores especiales, que adaptados, conseguiran
una visin simulada del terreno permitiendo dotar de visin, a esas
personas, incluso en algunos casos, dotar de facultades superiores
a las humanas mediante esta realidad simulada real al mismo
tiempo.Uno de los proyectos ms interesantes de la simulacin virtual
de sistemas esta relacionado con la composicin musical, que adems
es una aficin particular de las personas en nuestros das. Mediante
un banco de datos, se ejerce el control de uno o varios tecleados
al mismo tiempo, este control se integra con un programa de creacin
musical que automatiza la generacin de acordes, pero con una gran
ventaja, ya que el control se realiza de una forma mucho ms
intuitiva, puesto que los sonidos van variando a medida que se va
moviendo el guante en el espacio. Aqu es donde radica una de las
ventajas de la realidad virtual, esto es, la posibilidad de
suavizar el interfaz entre el usuario y la aplicacin, un
sintetizador en este caso, para que pueda extraer el mayor
potencial sin que la forma de manejarlo sea un obstculo.
Simulacin numrica. El mtodo de los Elementos Finitos.
Las grandes del mercado han obligado en lo ltimos aos a
implantar las empresas todas aquellas tecnologas que puedan a hacer
realidad los tres grandes objetivos del diseo moderno: Disear para
conseguir para una fabricacin a un costo competitivo. Disear en
orden la utilizacin real en servicio. Disear bien al primer
intento.
Mediante la simulacin numrica es posible generar slidos de
aspectos casi reales, comprobar su comportamiento bajo diversas
condiciones de trabajo, estudiar el movimiento conjunto de grupos
de slidos, etc. Esto permite un conocimiento mucho mas profundo de
un producto antes de que exista fsicamente, siento posible detectar
mucho de los problemas que de otro modo se hubieran detectado en el
servicio real.
Las aplicaciones practicas de la mecnica del solido deformante
pueden agruparse en dos grandes familias: La de los problemas
asociados con sistemas discretos y la de los problemas asociados a
sistemas continuos: En los primeros sistemas se analizar esta
dividido en forma natural, en elementos claramente definidos.
4.3.1. PROBLEMAS CON LNEA DE ESPERA
La teora de colas es el estudio matemtico del comportamiento de
lneas de espera. Esta se presenta, cuando los clientes llegan a un
lugar demandando un servicio a un servidor, el cual tiene una
cierta capacidad de atencin. Si el servidor no est disponible
inmediatamente y el cliente decide esperar, entonces se forma la
lnea de espera.
Una cola es una lnea de espera y la teora de colas es una
coleccin de modelos matemticos que describen sistemas de lnea de
espera particulares o sistemas de colas. Los modelos sirven para
encontrar un buen compromiso entre costes del sistema y los tiempo
promedio de la lnea de espera para un sistema dado.Los sistemas de
colas son modelos de sistemas que proporcionan servicio. Como
modelo, pueden representar cualquier sistema en donde los trabajos
o clientes llegan buscando un servicio de algn tipo y salen despus
de que dicho servicio haya sido atendido. Podemos modelar los
sistemas de este tipo tanto como las colas sencillas o como un
sistema de colas interconectadas formando una red de colas.
El problema es determinar qu capacidad o tasa de servicio
proporciona el balance correcto. Esto no es sencillo, ya que un
cliente no llega a un horario fijo, es decir, no sabe con exactitud
en que momento llegarn los clientes. Tambin el tiempo de servicio
no tiene un horario fijo.
Los problemas de colas se presentan permanentemente en la vida
diaria: un estudio en EEUU concluy que, por trmino medio, un
ciudadano medio pasa cinco aos de su vida esperando en distintas
colas, y de ellos casi seis meses parado en los semfaros.
El origen de la Teora de Colas est en el esfuerzo de
AgnerKraupErlangen 1990 para analizar la congestin de trfico
telefnico con el objetivo de cumplir la demanda incierta de
servicios en el sistema telefnico de Copenhage. Sus investigaciones
acabaron en una nueva teora denominada teora de colas o de lneas de
espera. Esta teora es ahora una herramienta de valor en negocios
debido a que un gran nmero de problemas pueden caracterizarse, como
problemas de congestin llegada-salida.
Modelo de formacin de colas
En los problemas de formacin de cola, a menudo se habla de
clientes, tales como personas que esperan la desocupacin de lnea
telefnicas, la espera de mquinas para ser reparadas y los aviones
que esperan aterrizar y estaciones de servicios, tales como mesas
en un restaurante, operarios en un taller de reparacin, pistas en
un aeropuerto, etc. Los problemas de formacin de colas a menudo
contienen una velocidad variable de llegada de clientes que
requieren cierto tipo de servicio, y una velocidad variable de
prestacin del servicio en la estacin de servicio.
Cuando se habla de lneas de espera, se refiere a las creadas por
clientes o por las estaciones de servicio. Los clientes pueden
esperar en cola simplemente por que los medios existentes son
inadecuados para satisfacer la demanda de servicio; en este caso,
la cola tiende a ser explosiva, es decir, a ser cada vez mas larga
a medida que transcurre el tiempo. Las estaciones de servicio
pueden estar esperando por que los medios existentes son excesivos
en relacin con la demanda de los clientes; en este caso, las
estaciones de servicio podra permanecer ociosas la mayor parte del
tiempo. Los clientes puede que esperen temporalmente, aunque las
instalaciones de servicio sean adecuadas, por que los clientes
llegados anteriormente estn siendo atendidos.
La teora de colas incluye el estudio matemtico de las colas o
lneas de espera y provee un gran nmero de modelos matemticos para
describirlas.Los objetivos de la teora de colas consisten en:
Identificar el nivel ptimo de capacidad del sistema que minimiza el
coste global del mismo.Evaluar el impacto que las posibles
alternativas de modificacin de la capacidad del sistema tendran en
el coste total del mismo.Establecer un balance equilibrado (optimo)
entre las consideraciones cuantitativas de costes y las
cualitativas de servicio.
Hay que prestar atencin al tiempo de permanencia en el sistema o
en la cola: la paciencia de los clientes depende del tipo de
servicio especfico considerado y eso puede hacer que un cliente
abandone el sistema. Elementos existentes en un modelo de
colas:
Fuentes de entrada o poblacin potencial.Cliente.Capacidad de
cola.Disciplina de la Cola.Mecanismo de servicio.
4.3.2 Problemas con sistemas de inventario.
Un inventario es un recurso empleado pero til que posee valor
econmico. El problema se plantea cuando una empresa expendedora o
productora de bienes y servicios no produce en un momento
determinado la cantidad suficiente para satisfacer la demanda, por
lo que debe realizar un almacenamiento protector contra posibles
inexistencias. El objetivo estriba en definir el nivel de
inventario. Estas decisiones consisten en dar normas que nos
precisen en que instante se deben efectuar los pedidos del producto
considerado y la cantidad que se debe pedir. En trminos generales
un inventario es un conjunto de recursos tiles que se encuentran
ociosos en algn momento. El objetivo de los problemas de inventario
es minimizar los costes (totales o esperados) del sistema sujetos a
la restriccin de satisfacer la demanda (conocida o aleatoria).
Entre los diferentes costes que puede haber en un problema de
inventario estn:
1.- Costes de fabricacin. 2.- Costes de mantenimiento o
almacenamiento. 3.- Costes de penalizacin o rotura por no
satisfacer la demanda. 4.- Rendimientos o ingresos. (Puede o no
incluirse en el modelo). 5.- Costes de recuperacin o salvamento.
(El valor de recuperacin representa el valor de desecho del artculo
para la empresa, quiz a travs de una venta con descuento). 6.- Tasa
de descuento. La tasa de descuento toma en cuenta el valor del
dinero en el tiempo. Cuando una empresa compromete capital en
inventarios, no puede usar este dinero para otros fines. El
problema bsico es determinar cunto y cundo hay que producir.
Los problemas de inventarios suelen clasificarse en:
80. Determinsticos: demanda fija. 80. Aleatorios: demanda es una
variable aleatoria con distribucin conocida.
Otra clasificacin tiene en cuenta la forma de revisin del
inventario:
80. Modelos de revisin continua: se hacen pedidos cuando el
inventario baja de cierto lmite. 80. Modelos de revisin peridica:
si los pedidos se hacen a intervalos de tiempo discretos.
EJEMPLO 1 Revisin continua, demanda uniforme. Un problema de
inventario bastante frecuente es aquel en el que el inventario se
reduce con el tiempo y despus se reabastece con la llegada de
nuevos productos. El modelo de lote econmico representa esta
situacin. Los elementos del modelo son: 80. Se requieren a unidades
del articulo por unidad de tiempo. 80. Se piden o producen Q
unidades a la vez en el momento que sea necesario.
Los costes que se consideran son: 80. El coste fijo de
preparacin de un pedido es k. 80. El coste de producir comprar una
unidad del artculo es c. 80. El coste del inventario de una unidad
del artculo durante una unidad de tiempo es h. El problema consiste
en determinar la frecuencia con la que hay que hacer los pedidos y
el nmero de unidades a pedir para que el coste por unidad de tiempo
sea mnimo.
Se supone revisin continua, por lo que el inventario se puede
reabastecer cuando el inventario baje lo suficiente.
4.4 Validacin de un simulador
A travs de esta etapa es valorar las diferencias entre el
funcionamiento del simulador y el sistema real que se est tratando
de simular.3Las formas ms comunes de validar un modelo son:1. La
opinin de expertos sobre los resultados de la simulacin.1. La
exactitud con que se predicen datos histricos.1. La exactitud en la
prediccin del futuro.1. La comprobacin de falla del modelo de
simulacin al utilizar datos que hacen fallar al sistema real.1. La
aceptacin y confianza en el modelo de la persona que har uso de los
resultados que arroje el experimento de simulacin.
4.4.1 Pruebas para mtricas (Validacin del modelo, pruebas de
hiptesis y pruebas de estimacin).
Las pruebas estadsticas paramtricas, como la de la t de Student
o el anlisis de la varianza (ANOVA), se basan en que se supone una
forma determinada de la distribucin de valores, generalmente la
distribucin normal, en la poblacin de la que se obtiene la muestra
experimental.En contraposicin de la tcnicas no paramtricas, las
tcnicas paramtricas si presuponen una distribucin terica de
probabilidad subyacente para la distribucin de los datos.Son ms
potentes que las no paramtricas.Dentro de las pruebas paramtricas,
las ms habituales se basan en la distribucin de probabilidad
normal, y al estimar los parmetros del modelo se supone que los
datos constituyen una muestra aleatoria de esa distribucin, por lo
que la eleccin del estimador y el clculo de la precisin de la
estimacin, elementos bsicos para construir intervalos de confianza
y contrastar hiptesis, dependen del modelo probabilstico
supuesto.Cuando un procedimiento estadstico es poco sensible a
alteraciones en el modelo probabilstico supuesto, es decir que los
resultados obtenidos son aproximadamente vlidos cuando ste vara, se
dice que es un procedimiento robusto.Sean x1,x2,x3,...xn una
muestra aleatoria independiente de tamao n tomada de una poblacin X
que sigue una distribucin Normal con media y varianza desconocida,
la regin de rechazo del contraste antes indicado est dada sobre la
base del estadstico t, donde puede demostrarse que:
Sigue una distribucin t con (n-1) grados de libertad,.
1. Prueba de Hiptesis para la media de una Poblacin
Sean x1,x2,x3,...xn una muestra aleatoria de tamao n tomada de
una poblacin X que sigue una distribucin con media , se establece
el contraste:
H0: = 0Vs.H1: 0
O como hiptesis alternativa H1: > 0 o H1: < 0. Donde la
regin crtica est dada por las tcnicas que se indicarn a
continuacin.
1. La prueba t para una sola muestra
Sean x1, x2, x3,...xn una muestra aleatoria de tamao n tomada de
una poblacin normal con media y varianza 2 desconocida donde n es
pequea. Sea el contraste de hiptesis:
H0: = 0VsH1: 0Tenemos que la funcin de verosimilitud para una
poblacin normal es:
Encontraremos los estimadores de mxima verosimilitud de y
Efectuamos la prueba de razn de mxima verosimilitud indicada en
el lema de Neyman y Pearson:
Reducimos la expresin de a:
Donde utilizaremos el siguiente artificio: Tenemos entonces una
nueva expresin para en trminos de la media muestral:
Simplificando:
Dado que:
Si es pequeo entonces t es grande y H0 debe ser rechazado. Con
(1-)100% de confianza rechazaremos H0 en favor de H1 si |t| >
donde |t|= +.Este procedimiento es anlogo en el momento en que se
necesita construir modelos paramtricos frente a problemas de
intervalos de confianza, pruebas de hiptesis de medias, varianzas,
regresiones, tablas de anlisis de varianza, tablas de contingencia
y dems. Partimos de construir un estadstico de prueba que defina la
regin crtica ms potente. Aun as hay ciertas consideraciones en una
prueba paramtrica:
Una prueba paramtrica puede no funcionar bajo violaciones a sus
supuestos, a menos que sea robusta. Siempre puede usarse una
transformacin (logartmica, exponencial, etc.) de manera que puedan
cumplirse los supuestos ya sean de normalidad u otros. La prueba
depender del campo de aplicacin. Si se sabe de antemano la
distribucin de la poblacin por estudios anteriores ser mejor optar
por una prueba paramtrica. Las pruebas paramtricas pueden evaluar
en diferente medida que las no paramtricas. La perspectiva de las
pruebas puede ser distinta.
4.4.2 Pruebas no paramtricas
Sean x1, x2, x3,...xn una muestra aleatoria de tamao n tomada de
una poblacin simtrica y continua con media . Considere el siguiente
contraste de hiptesis: H0: = 0VsH1: 0
Sean r el nmero de cantidades (xi -0) que sean positivas y s el
nmero de las mismas que sean negativas para i =1,2,..n ; donde r+s
n.
Particularicemos el caso para n =10. El nmero de casos posibles
correspondientes a i equivalen a = = 1024; mientras que para r se
obtienen valores enteros entre 0 y 10. Al tabular los valores
posibles r en base de i y obtengamos su frecuencia relativa a fin
de determinar la funcin de probabilidad de los valores r.
Sea una muestra x1, x2...xn aleatoria independiente tomada de
una poblacin X que sigue una distribucin que es continua y
simtrica. El contraste de hiptesis que se define es:
H0: = 0Vs.H1: 0
Donde es la mediana poblacional, por ello se exige que X sea una
poblacin que siga una distribucin simtrica, de forma que los
contrastes de hiptesis de las pruebas t y de Wilcoxon sean
equivalentes.
Se define la variable aleatoria Di como Di =| xi - 0 | para
i=1,2,..,n. Sean Ri los rangos correspondientes a las magnitudes de
Di ordenadas de menor a mayor.
Prueba U (Mann-Whitney) (no paramtrica)
Sean x1, x2,.. xn y y1, y2,.. ym dos muestras aleatorias
independientes tomadas de dos poblaciones continuas X y Y. Se
define el siguiente contraste de hiptesis:
H0: 1 = 2Vs.H1: 1 2
Donde 1 y 2 corresponden a las medianas poblacionales de X y Y.
Sea Rk los rangos de la muestra combinada de X y Y de tamao n + m.
Sea Rxi los rangos Rk correspondientes a la muestra proveniente de
la poblacin X y sean Ryi los rangos Rk correspondientes a la
muestra proveniente de la poblacin Y. Se tienen los estadsticos W1
y W2:
De donde de forma anloga a la prueba de wilcoxon, puede
demostrarse que:
De donde se obtiene el estadstico U como:
CONCLUSION
La simulacin como la conocemos comenz a finales del ao 50,
iniciando leguajes con propsitos generales, estos nos permitan
analizar y modelar en forma mas sencilla o menos sencilla como todo
la simulacin tambin tiene defectos, de costo, de tiempo etc., los
programadores tienen que tener conocimiento del lenguaje que se
esta usando, debemos de generar una clara precisin, para esos
existen los mtodos y pruebas que hemos visto a si como la prctica
de las hiptesis para ver que nuestras variables aleatoria nos seas
de uniformidad o que nos permiten acabar la tarea de un evento que
pasa en la vida real abstrayndolo a un lenguaje simulado esto nos
genera una gua conceptual, colaborando con las entradas y salidas
de entidades en el sistema, algunos nos manejan una cierta
facilidad para los cambios pues con estos podemos ver el
comportamiento de nuestro medios simulado. Esto pues nos ayuda
analizar y a determinar numero de posibles entidades en el
sistema.
BIBLIOGRAFIA
1. "Tcnicas Estadsticas Paramtricas y No Paramtricas
Equivalentes: Resultados Comparativos Por Simulacin"
1. Muman Andrs Rojas Dvila
1. GUAYAQUIL - ECUADOR, AO 2003
1.
http://www.fdi.ucm.es/profesor/rosa_ramos/Investigaci%C3%B3n%20Operativa%20(ITS)%20Curso%2020052006/Problemas%20de%20inventarios.pdf
1. http://www.investigacion-operaciones.com/Inventario-1.htm
1.
http://mitecnologico.com/sistemas/Main/ProblemasConSistemasDeInventario
