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TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE MORELIA
SIMULACIÓN
Presenta
Dr. José de Jesús Contreras Navarrete
Enero-Junio 2020
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA
INDUSTRIAL
PLANEACIÓN DEL CURSO
UNIDAD 1
2
¿Porqué estudiar
simulación?
3
El desarrollo de la tecnología ha permitido que los seres
humanos tengan más herramientas para el planteamiento
y solución de distintas problemáticas.
4
El uso de paquetes computacionales en los cuales sea
posible la interpretación de situaciones reales que
comúnmente suceden con la finalidad de visualizar
distintos escenarios y ampliar el criterio en la toma de
decisiones [1,2].
1. M. A. Piera,. Modelado y simulación. Aplicación a procesos logísticos de fabricación y servicios. Vol. 118. Universidad Politécnica de Catalunya. Iniciativa Digital Politécnica, (2004).
2. A. Urquía-Moraleda, and A.P. Abarca- Junco. Modelado y simulación de eventos discretos. (2013).
5
Las organizaciones, empresas y dependencias
gubernamentales pueden entenderse como un sistema el cual
se define como: conjunto de elementos que interactúan entre
ellos con la finalidad de lograr un objetivo en común: el
óptimo funcionamiento de la organización [3,4].
3. E. Duna-García, M. Azarang Simulación y análisis de modelos estocásticos. Interamericana (1996).
4. E. Duna-García, H. García-Reyes, L. E. Cárdenas-Barrón. Simulación y análisis de sistemas con ProModel. Pearson Educación, (2006).
6
Para lograr visualizar el comportamiento del sistema es
necesario el uso de la simulación que se entiende como el
desarrollo de un modelo lógico-matemático del sistema
con la finalidad de imitar un proceso, organización o
problema de la vida cotidiana [4].
5. D. Ríos-Insua, S. Ríos-Insúa, J. Jiménez-Martín. Simulación: métodos y aplicaciones. Alfaomega, (2009).
𝐹(𝑥) = 𝑎
𝑏
𝑋2𝑒 ∗ 𝑒−𝑋2
≈
7
Modelo general de la
simulación
8
Definición del sistema: Hospital
Análisis: Interacciones lógicas.
Formulación del modelo: Código lógico-matemático.
Selección del lenguaje: Service model.
Codificación del modelo: Instrucciones necesarias.
Validación del modelo: Realidad.
Experimentación: Diversas alternativas.
Implantación: Desarrollo del modelo.
Monitoreo y control: Adaptación a los nuevos cambios.
Esquema
E. Duna-García, M. Azarang Simulación y análisis de modelos estocásticos. Interamericana (1996).
9
Definición del sistema: Descripción.
• ¿En qué consiste el
sistema?
• ¿Cuál es el objetivo del
sistema?
Fase 1
10
Análisis: Interacciones lógicas
• ¿Qué elementos del
sistema interactúan?
• ¿Cuál es el resultado de esa
interacción?
Fase 2
11
Formulación: Código lógico-matemático
• ¿Qué ecuaciones rigen al
sistema?
• ¿Son suficientes para hacer
la modelación
computacional?
Fase 3
12
Formulación: Selección del lenguaje
• Uso de los algoritmos y
código idóneo para el
sistema a simular.
Fase 4
13
Codificación: Instrucciones necesarias
• Líneas de código que
permitan modelar el
comportamiento del
sistema
Fase 5
14
Validación del modelo: Realidad
• ¿El sistema simulado tiene
un comportamiento similar
a la realidad?
Fase 6
15
Experimentación: Alternativas
• ¿Qué sucede si es
seleccionada:
• Alternativa I
• Alternativa II
• Alternativa III
• La combinación de
cualquiera de las anteriores.
Fase 7
16
Implantación: Desarrollo del modelo
• Análisis de las áreas
involucradas y el analista.
• Retroalimentación.
• Modificaciones adecuadas.
• Nueva corrida.
Fase 8
17
Monitoreo y control: Seguimiento
• Documentación
• Publicación de resultados
• Adaptar a nuevos cambios
• Auditoria al sistema.
Fase 9
18
Definición del sistema: Descripción.
Análisis: Interacciones lógicas.
Formulación del modelo: Código lógico-matemático.
Selección del lenguaje: Idóneo.
Codificación del modelo: Instrucciones necesarias.
Validación del modelo: Realidad.
Experimentación: Diversas alternativas.
Implantación: Desarrollo del modelo.
Monitoreo y control: Adaptación a los nuevos cambios.
19
Definición del sistema: Institución educativa
Análisis: Interacción del alumnado con diversas áreas
Formulación del modelo: Poisson, binomial, normal, exponencial
Selección del lenguaje: Service model
Codificación del modelo: Código fuente
Validación del modelo: ¿El modelo es similar a la realidad?
Experimentación: Retroalimentación
Implantación: Ajustes
Monitoreo y control: Documentación
Ejemplo
E. Duna-García, M. Azarang Simulación y análisis de modelos estocásticos. Interamericana (1996).
20
Principios de la
Simulación
21
Aleatoriedad
22
Aleatoriedad
23
Variables
24
Fenómeno, evento
discreto o continuo
25
Sistema
26
Simulación
27
• Layout
• Mejorar el sistema de
trabajo
• Analizar procesos
28
• ¿Cómo ayuda la
simulación en un una
localización de planta?
29
• ¿Cómo ayuda la
simulación a mejorar el
sistema de trabajo?
30
• ¿Cómo ayuda la
simulación al análisis
de procesos?
31
Según la definición de la Real Academia de la
Lengua Española la palabra Simular es la
representación de algo fingiendo que
realmente lo es.
Cuando se simula un proceso es porque en las
condiciones actuales no se puede representar el
problema real y se opta por la simulación para
representarlo.
32
El objetivo del modelo de Simulación
consiste:
• comprender
• analizar
• mejorar
33
SIMULACIÓN EN LA
INGENIERÍA
34
Estudia el efecto de cambios internos y externos de un sistema.
Comprender el sistema y sugerir estrategias que mejoren la
operación y eficiencia.
Detección de las variables de mayor relevancia y la interacción
entre ellas.
Se experimenta con nuevas situaciones en las que se tiene nula
o poca información.
Se utiliza para anticipar posibles problemas futuros del sistema
o fenómeno.
35
VENTAJAS DE LA
SIMULACIÓN
36
Una vez que el modelo se construye, este puede ser modificado
rápidamente con el fin de visualizar los escenarios posibles.
Es más barato que hacerlo en un sistema real.
Más sencillo comprender los métodos de simulación que los
métodos analísticos.
Los métodos analísticos están hechos para modelos sencillos, la
simulación está hecha para modelos complejos.
En algunos casos la simulación es el único medio para obtenerlo.
37
DESVENTAJAS DE LA
SIMULACIÓN
38
Los modelos de simulación por computadora son costosos y
requieren tiempo para su desarrollo.
Es necesario una gran cantidad de corridas computacionales para
encontrar las soluciones óptimas.
Difícil aceptación de los modelos de simulación.
En muchas ocasiones los modelos no dan soluciones óptimas.
Provoca dependencia de los analistas, ocasionando la toma de
decisiones erróneas.
39
TIPOS DE
SIMULACIÓN
40
Estática: Representación de un sistema o experimento en
un tiempo determinado o para un instante.
41
Dinámica: El tiempo es una variable de interés, y
siempre deberá ser considerado como factor
fundamental.
42
Determinista: Aquella que se aplica a
experimentos basados en ecuaciones matemáticas y
que por lo tanto presentan siempre los mismos
resultados cada vez que se calculen.
43
Estocástica: Aquella que se aplica a experimentos
basados en comportamientos probabilísticos; ya sea
que se conozca la función de distribución de
probabilidad, o no sea así.
44
¿CUANDO SE DEBERÁ
APLICAR LA
SIMULACIÓN?
45
Razón 1
Cuando al caso que deseamos estudiar no se le
puede aplicar alguna herramienta matemática o
probabilística conocida, ni del área de la
Investigación de Operaciones, ni algún Método
Numérico.
46
Razón 2
Se pretende conocer posibles resultados de un
fenómeno (sistema o evento), sometido a
distintas condiciones de muchas variables y que
se hace imposible tratarlo mediante algún
método matemático conocido.
47
ELEMENTOS QUE
COMPONEN UN MODELO
DE SIMULACIÓN
48
Sistema
Conjunto de elementos que se interrelacionan
para funcionar como un todo y buscan un
objetivo en común.
49
Entidad
Es el elemento que sufre transformación o que se
somete a una operación o servicio; representa los flujos
de entradas y salidas en un sistema; este es el elemento
responsable de que el estado del sistema cambien.
50
Localización
Son todos aquellos lugares en los que la pieza puede
detenerse para ser trasformada o esperar a que sean
transformadas.
51
Recursos
Son aquellos dispositivos necesarios para llevar a cabo
una operación.
52
Atributos
Concepto que da cabida a la determinación de variables
en general.
53
Variables
Son condiciones cuyos valores se crean y modifican
por medio de ecuaciones matemáticas y relaciones
lógicas.
54
Estado del sistema
Es la condición que guarda el sistema bajo estudio en
un “momento determinado”.
Un estado del sistema: Es una fotografía de lo que está
pasando en el sistema en “cierto instante”.
55
Actividad
56
En los siguientes ejemplos
enliste los elementos de una
simulación ( ejemplos)
• Taquilla de un teatro.
• Sala de espera de un hospital.
• Embotelladora de sodas.
Actividad 1
57
Para el sistema definido como:
“Hospital”
¿Cómo aplicar el esquema
general de la simulación y la
definición de cada una de sus
fases?
Actividad 2
58
Documento PDF
Actividad 3
