E D . D . J U A N M A N U E L C A R R I Ó N D E L G A D O

SIMULACIÓNINGENIERÍA INDUSTRIAL

U N I D A D 1

INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN DE EVENTOS

DISCRETOS

ESTABLECERÁ EL CONCEPTO DE SIMULACIÓN,.CONOCERÁ LAS PRINCIPALES APLICACIONES DE LASIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS E IDENTIFICARÁ LOS ELEMENTOSPRINCIPALES EN LA SIMULACIÓN.

OBJET IVO EDUCACIONAL

1.1. INTRODUCCIÓN

• Es una técnica cuantitativa dela IO

• Su empleo moderno seremonta hacia fines de 1940,cuando Von Neumann y Ulamacuñaron el término "ANÁLISISDE MONTE CARLO" paraaplicarlo a una técnicamatemática que usabanentonces en la resolución deciertos problemas deprotección nuclear que eran, odemasiado costosos pararesolverse experimentalmenteo de enorme complejidadpara un tratamiento analítico.

SU PROPÓSITO

• Incrementar la

productividad y la

calidad de los

bienes y servicios

que se producen

en las

organizaciones al

optimizar los

recursos.

1.2 DEFINICIONES Y APLICACIONES

• Thomas H. Naylor :“Simulación es el procesode diseñar y desarrollarun modelocomputarizado de unsistema o proceso yconducir experimentoscon este modelo con elpropósito de entender elcomportamiento delsistema o evaluar variasestrategias con las cualesse puede operar elsistema”.

• Robert E. Shannon: “Esel proceso de diseñar ydesarrollar un modelocomputarizado de unsistema o proceso yconducir experimentoscon este modelo conel propósito deentender elcomportamiento delsistema o evaluarvarias estrategias conlas cuales se puedeoperar el sistema”.

• H. Masiel y G. Gnugnoli : “Es una técnica numérica para realizar experimentos en una computadora digital. Estos experimentos involucran ciertos tipos de modelos matemáticos y lógicos que describen el comportamiento de sistemas de negocios, económicos, sociales, biológicos, físicos o químicos a través de largos periodos de tiempo”.

VENTAJAS DE LA SIMULACIÓN SEGÚN NAYLOR:

• A través de un estudio de simulación, se puedeestudiar el efecto de cambios internos y externos delsistema, al hacer alteraciones en el modelo del sistemay observando los efectos de esas alteraciones en elcomportamiento del sistema.

• Una observación detallada del sistema que se estásimulando puede conducir a un mejor entendimientodel sistema y por consiguiente a sugerir estrategias quemejoren la operación y eficiencia del sistema.

• La simulación de sistemas complejos puede ayudar aentender mejor la operación del sistema, a detectar lasvariables más importantes que interactúan en el sistemay a entender mejor las interrelaciones entre estasvariables.

• La técnica de simulación puede ser utilizada paraexperimentar con nuevas situaciones, sobre las cuales tienepoca o ninguna información. A través de estaexperimentación se puede anticipar mejor a posiblesresultados no previstos.

• Cuando nuevos elementos son introducidos en un sistema,la simulación puede ser usada para anticipar cuellos debotella o algún otro problema que puede surgir en elcomportamiento del sistema.• En simulación cada variable puede sostenerse constante

excepto algunas cuya influencia está siendo estudiada.Como resultado el posible efecto de descontrol de lasvariables en el comportamiento del sistema necesitan no sertomados en cuenta. Como frecuentemente debe ser hechocuando el experimento está desarrollado sobre un sistemareal.

APLICACIONES DE LA SIMULACIÓN

Las áreas de aplicación de la simulación son muy amplias, numerosas y

diversas, basta mencionar sólo algunas de ellas:

Análisis del impacto ambiental causado por diversas fuentes

Análisis y diseño de sistemas de manufactura

Análisis y diseño de sistemas de comunicaciones.

Evaluación del diseño de organismos prestadores de servicios públicos (por

ejemplo: hospitales, oficinas de correos, telégrafos, casas de cambio, etc.).

Análisis de sistemas de transporte terrestre, marítimo o por aire. Análisis de

grandes equipos de cómputo.

Análisis de un departamento dentro de una fábrica. Adiestramiento de

operadores (centrales carboeléctricas, termoeléctricas, nucleoeléctricas,

aviones, etc.).Análisis de sistemas de acondicionamiento de aire.

Planeación para la producción de bienes.

Análisis financiero de sistemas económicos. Evaluación de sistemas tácticos o

de defensa militar.

La simulación se utiliza en la etapa de diseño para auxiliar en el logro o

mejoramiento de un proceso o diseño o bien a un sistema ya existente para

explorar algunas modificaciones.

• Se recomienda la aplicación de la simulación a

sistemas ya existentes cuando existe algún

problema de operación o bien cuando se requiere

llevar a cabo una mejora en el comportamiento. El

efecto que sobre el sistema ocurre cuando se

cambia alguno de sus componentes se puede

examinar antes de que ocurra el cambio físico en

la planta para asegurar que el problema de

operación se soluciona o bien para determinar el

medio más económico para lograr la mejora

deseada.

PERO ¿CUÁNDO ES ÚTIL UTILIZAR LA SIMULACIÓN?

CUANDO EXISTAN UNA O MÁS DE LAS SIGUIENTES CONDICIONES:

• 1.- No existe una completa formulación matemática del problema o los métodos

analíticos para resolver el modelo matemático no se han desarrollado aún.

Muchos modelos de líneas de espera corresponden a esta categoría.

• 2.- Los métodos analíticos están disponibles, pero los procedimientos matemáticos

son tan complejos y difíciles, que la simulación proporciona un método más simple

de solución.

• 3.- Las soluciones analíticas existen y son posibles, pero están más allá de la

habilidad matemática del personal disponible El costo del diseño, la prueba y la

corrida de una simulación debe entonces evaluarse contra el costo de obtener

ayuda externa.

• 4.- Se desea observar el trayecto histórico simulado del proceso sobre un período,

además de estimar ciertos parámetros.

• 5.- La simulación puede ser la única posibilidad, debido a la dificultad para realizar

experimentos y observar fenómenos en su entorno real, por ejemplo, estudios de

vehículos espaciales en sus vuelos interplanetarios.

• 6.- Se requiere la aceleración del tiempo para sistemas o procesos que requieren

de largo tiempo para realizarse. La simulación proporciona un control sobre el

tiempo, debido a que un fenómeno se puede acelerar o retardar según se desee.

1.3.ESTRUCTURA Y CARACTERÍSTICA DE LA

SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS.

SISTEMA DE EVENTOS DISCRETOS:

• Es un sistema cuyo estado cambia sólo en ciertos

puntos en el tiempo. Por ejemplo, en el modelo de

la operación de un banco, el estado del sistema se

describe mediante el número de clientes en línea y

cuál de los pagadores está en ese momento

ocupado. El estado de este sistema cambia sólo en

aquellos puntos en el tiempo en lo que:

a) un nuevo cliente llega o;

b) un cliente deja de ser atendido y sale del banco.

Este a su vez se clasifica como uno de los siguientes

dos tipos:

Sistemas de Terminación: es aquel en el existen

puntos de inicio y terminación precisos y conocidos

Sistemas de no Terminación: es aquel que está en

curso y que carece de puntos de inicio y

terminación precisos y conocidos.

SISTEMAS CONTINUOS:

Es aquel cuyo estado cambia continuamente a

cada momento en el tiempo. Una aeronave que se

desplaza en el aire es un ejemplo de un sistema

continuo puesto que sus variables estado tales

como su posición y velocidad pueden cambiar

instantáneamente con respecto al tiempo.

1.4 SISTEMAS, MODELOS Y CONTROL

IDENTIFICACIÓN DE LOS COMPONENTES DE UNA SIMULACIÓN POR COMPUTADORA.

Salida: es el objetivo de un estudio de simulación que tiene la forma

de un valor numérico específico.

Entrada: es un valor numérico que es necesario para determinar las

salidas de una simulación

Antes de diseñar los detalles de una simulación por computadora es

decisivo tener una clara comprensión de los objetivos del estudio en

la forma de salidas numéricas específicas.

Con las salidas identificadas, el siguiente paso es identificar las

entradas. Estas entradas caen en tres categorías generales:

Condición inicial: un valor que expresa el estado del sistema al

principio de una simulación.

Datos determinísticos: son valores conocidos necesarios para

calcular las salidas de una simulación.

Datos probabilísticos: son magnitudes numéricas cuyos valores son

inciertos pero necesarios para obtener las salidas de la simulación.

TERMINOLOGÍA

Entidad. Objeto o componente de interés en un sistema, porejemplo, un cliente, un servidor o una máquina.

Atributo. Denota propiedad de una entidad, por ejemplo, laprioridad de los clientes en la fila de espera.

Actividad. Todo proceso que provoque cambios en el sistema.

Estado del sistema. Colección de variables que contienen todala información para la descripción de todas las entidades, losatributos y las actividades de acuerdo con su existencia en algúnpunto del tiempo.

Evento. Es un hecho que ocurre instantáneamente y que cambiael estado del sistema, como por ejemplo la llegada de un nuevocliente a un banco. dentro del sistema

Determinista. Es posible describir completamente el resultado deuna actividad en términos de su entrada .

Estocástica. Cuando los efectos de la actividad aleatoriamenteen distintas salidas.

EJEMPLOS DE SISTEMAS Y SUS COMPONENTES

Sistema Entidades Atributos Actividades Eventos Variables

de

estado

Banco Clientes Estado de

cuenta

Depositar Llegadas, salidas Número de cajeros

ocupados, número

de clientes en

espera.

Ferrocarril Viajeros Orígenes,

destinos

Viajar Llegada a una

estación.

Llegada a un

destino.

Número de viajeros

esperando en cada

estación.

Producción Máquinas Rapidez,

capacidad, tasa

de

descomposturas.

Estampar, soldar Descompostura Estado de las

máquinas.

Comunicaciones Mensajes Tamaño ,destino Transmisión Recepción en el

destino

Mensajes en espera

a ser transmitidos.

Inventario Almacén Capacidad Disponer Demanda Nivel de inventario.

Demanda

acumulada.

1.5.MECANISMOS DE TIEMPO FIJO Y TIEMPO

VARIABLE

Hay fundamentalmente dos formas de considerar el

avance del tiempo en un modelo de simulación:

Incrementos fijos de tiempo: se considera un intervalo

fijo de tiempo y el estado del modelo se comprueba

después de transcurrido cada uno de estos incrementos

constantes.

Incrementos por los eventos (N.E.T.A., Next Event Time

Advance): las comprobaciones y modificaciones de las

variables afectadas se realizan sólo después de la

ocurrencia de un evento. Aquí el incremento de tiempo

es variable, va desde la ocurrencia de un evento a otro.

Avance del reloj de simulación según los sucesos.

Avance del reloj de simulación según los sucesos.

Avance del reloj de simulación en incrementos fijos.

1.6 ETAPAS DE UN PROYECTO DE SIMULACIÓN

EL PROCESO DE SIMULACIÓN

Definición de sistema-determinación de los límites o fronteras, restricciones y medidas de efectividad que se usará para definir el sistema que se estudiará.

Formulación del modelo- reducción o abstracción del sistema real a un diagrama de flujo lógico.

Preparación de los datos- identificación de los datos que el modelo requiere y reducción de éstos a una forma adecuada.

Traslación del modelo- descripción del modelo en un lenguaje aceptable para la computadora que se usará.

Validación- incremento a un nivel aceptable de confianza de modo que la inferencia obtenida del modelo respecto al sistema real sea correcta.

Planeación estratégica – diseño de un experimento que producirá la información deseada.

Planeación táctica- determinación de cómo se realizará cada una de las corridas de prueba especificadas en el diseño experimental.

Experimentación- corrida de la simulación para generar los datos deseados y efectuar el análisis de sensibilidad.

Interpretación- obtención de inferencias con base en datos generados por simulación.

Implantación- uso del modelo y/o resultados.

Documentación- registro de las actividades del proyecto y los resultados así como de la documentación del modelo y su uso.

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA Y DEFINICIÓN DEL MODELO