1INTRODUCCION

Simulacin es una tcnica de modelacin y anlisis, usada para evaluar y mejorarsistemas dinmicos de todos tipos, de procesos as como tambin de servicios.Imagnate tener una industria altamente competitiva la cual est siendo rezagadaen su ramo debido a tecnologa obsoleta e ineficientes manejos gerenciales, estosera realmente catastrfico para ti como dueo de la misma, en este caso tusabes que debes de hacer cambios, pero no sabes exactamente qu cambios sonlos que funcionaran de mejor forma o si incluso dichos cambios funcionen deltodo. Te gustara poder intentar con alguna diferentes ideas, sin embargoreconoces que esto consumir demasiado tiempo, dinero as como el granproblema de estar interrumpiendo al sistema en su operacin diaria paraexperimentar con estas ideas, tomando en cuenta tambin que un no estascompletamente seguro de que dichos cambios vallan a funcionar. Esto si serarealmente un gran problema.

Ahora imagina que hay una forma mgica con la cual tu puedes tener una rplicaexacta de tu sistema as como la completa libertad de hacer los cambios quequieras sin ningn tipo de restricciones de tiempo, costos o interrupcin de tusistema, incluso pudiendo reorganizar el propio sistema cambiando operaciones,procedimientos o incluso maquinas o cualquier cosa que se te pueda ocurrir.Adems de esto considera la posibilidad de que todos estos experimentos puedanser llevados acabos en muy poco tiempo y al final de hacer dichos experimentospoder contar con un reporte final donde indique los parmetros que son de utilidadpara poder determinar la confiabilidad de los cambios realizados. No solo podrsdescubr varias formas de mejorar la operacin de tu sistema, adems de esto,estos experimentos pueden ser llevados a cabo sin ningn riesgo implcitodirectamente en tu sistema. Esta es precisamente la habilidad que simulacinprovee, con simulacin tu puedes experimentar con una computadora un modelo,el cual es completamente representativo de tu sistema, en un lapso de tiempocorto, proveyndote la posibilidad de poder tomar decisiones que mediante otraforma hubieran sido completamente una incertidumbre.

Este texto est diseado con el propsito de proveer al lector una idea ms ampliay general de lo que es simulacin as como sus usos y aplicaciones que ha tenidodesde sus inicios. As como tambin dar la posibilidad a los alumnos de contar conun texto de apoyo en la materia de simulacin as como para poder desarrollarproyectos de simulacin, como un manual para la construccin de modelos enProModel. As tambin se mencionan varios casos reales en donde el alumnopuede ver de manera ms clara y detallada la manera en que se han llevado acabo exitosamente estudios de simulacin as como los resultados obtenidos. Eneste texto se recalca la importancia del uso de la simulacin en procesos, tantoproductivos como de servicios, en los cuales el ingeniero industrial, apoyado enuna herramienta tan poderosa como lo es simulacin, podr de manera efectivaoptimizar dichos procesos, as como de solucionar problemticas de manera mseficiente.

2CAPITULO IINTRODUCCION A SIMULACION

1.1 INTRODUCCION

Durante muchos aos, en el Instituto Tecnolgico de Veracruz, las inscripcionespara cada nuevo semestre se convertan verdaderamente en un calvario para losalumnos, ya que a pesar de que de acuerdo con su promedio los alumnos tenanun horario predefinido para poder escoger las materias que cursara en elsemestre prximo a comenzar, este horario en la mayora de los casos no erarespetado, ya que en ocasiones el servidor en donde los alumnos ingresaban susdatos para poder llevar a cabo la eleccin de sus materias fallaba debido a la altacarga de datos que contena, as como por el elevado nmero de alumnos que almismo tiempo ingresaban en dicho servidor, ya que los alumnos de todas lascarreras del Instituto se inscriban en el mismo lugar, tomando l cuenta que elservidor utilizado era un obsoleto y nunca haba sido actualizado en su tecnologapara poder dar servicio a los alumnos que en aquel entonces requeran de su uso.

Para finales del ao del 2002 la direccin del Instituto Tecnolgico de Veracruz,debido a las innumerables quejas que se generaban por parte de los alumnos alno poder llevar a cabo su proceso de inscripcin de manera efectiva en las fechasmarcadas y al mal servicio que se brindaba en ese entonces, tomo la decisin derealizar un estudio mediante el cual se demostrara de manera estadstica laproblemtica que exista con su proceso de inscripcin, se requera un estudio endonde se ejemplificara numricamente cada uno de los tiempos en que el alumnose encontraba en espera de poder ser atendido as como el tiempo en que dichosalumnos tomaban para poder llevar a cabo su inscripcin.

El departamento de Ingeniera Industrial fue designado para poder llevar a caboeste estudio. Debido a esto se decidi llevar a cabo un estudio de simulacin, conel cual se pudieran satisfacer todas las necesidades e inquietudes que el propiosistema requera. Durante el periodo de inscripciones para el semestre Enero Junio 2003 se llev a cabo el estudio, el cual fue presentado al director delInstituto Tecnolgico, generando dos alternativas de solucin a dicho sistema, laprimera opcin consista en dividir en porcentajes iguales a los alumnos de lasdiferentes carreras, en donde pudieran inscribirse en 4 diferentes reas de laInstitucin con su propio servidor el cual solo tendra los datos de los alumnos queah se fueran a inscribir. La segunda opcin contemplaba de manera general unainscripcin va Internet, en donde el alumno pudiera tener el acceso al portal de laInstitucin en da y hora programado de acuerdo a su promedio. Mediante estasimulacin se demostraba de manera clara, visual y numricamente lo que estabaocurriendo en su sistema actual as como las mejoras que se podan obtenermediante la aplicacin de dichas alternativas.

3Ya para el periodo de inscripcin de siguiente semestre, Agosto Diciembre 2003fue aplicada la primera alternativa de solucin, logrando alcanzar los objetivosplanteados en el estudio, reduciendo significativamente el tiempo de espera de losalumnos y de este modo tener un mejor servicio, lo cual se vio reflejado en unamayor satisfaccin de los alumnos, ya que el sistema ya funcionaba de maneraadecuada a lo que vena hacindolo.

En la actualidad, ya se encuentra implantada la segunda alternativa que fuepropuesta en el estudio, ya que debido a la actualizacin de los sistemas delTecnolgico ahora los alumnos cuentan con un sistema de inscripcin va Internet.

As como en este ejemplo, en donde la simulacin sirvi para cuantificar lo sucedien un sistema real y despus mejorarlo mediante algunas alternativas, se puedencontar con muchos ejemplos en donde la simulacin es de gran ayuda para podersolucionar problemticas existentes en los sistemas.

En este captulo se dar una idea ms clara y precisa de lo que es simulacin, losusos que tiene la simulacin y el por qu es importante en la actualidad utilizarsimuladores incluso en la vida diaria.

1.2 QU ES SIMULACIN?

El diccionario Oxford (1980) define simulacin como una manera de reproducir lascondiciones de una situacin, as como la esencia del modelo, para efectos deestudio, pruebas o incluso entrenamiento. Simulacin es la experimentacin conun modelo de una hiptesis o un conjunto de hiptesis de trabajo.

Thomas H. Naylor y R. Bustamante la definen as: "Simulacin es una tcnicanumrica para conducir experimentos en una computadora digital. Estosexperimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemticas y lgicas, lascuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura desistemas complejos del mundo real a travs de largos periodos de tiempo".

Una definicin ms formal formulada por R.E. Shannon es: "La simulacin es elproceso de disear un modelo de un sistema real y llevar a trmino experienciascon l, con la finalidad de comprender el comportamiento del sistema o evaluarnuevas estrategias -dentro de los limites impuestos por un cierto criterio o unconjunto de ellos - para el funcionamiento del sistema".

4Ral Coss Bu indica que la simulacin de un sistema puede considerarse como unexperimento estadstico, donde primero se construye el modelo del sistema, elcual captura la esencia del problema y describe su estructura fundamental.Posteriormente, se utiliza una computadora para realizar experimentos y analizarlos resultados de la simulacin con el propsito de hacer inferencias sobre elcomportamiento del sistema. Por consiguiente, para aplicaciones de esta tcnica,se necesita procedimientos estadsticos profundos.

Hamndy A. Taha seala que la simulacin, es en esencia algo parecido a observarun sistema real, pero con la ventaja de que el analista esta controlando el sistemasimulando en vez de ser controlado por el esto significa, que el analista puedeexperimentar con un sistema y estudiar su funcionamiento mientras cambia susparmetros y variables de decisin segn su voluntad. Es decir, las simulacionesse "corren", en vez de resolverse", donde cada "corrida" representa unaobservacin en un experimento estadstico.

Acorde con todas estas definiciones antes mencionadas se puede concluir quesimulacin es una tcnica de laboratorio que ayuda a efectuar observaciones yexperimentos con el comportamiento de un sistema (real o terico) en un tiempode inters, con el propsito de evaluar varias alternativas con las cuales se puedatomar mejores decisiones.

1.3 APLICACIONES DE LA SIMULACIN

La simulacin no es solo todo lo mencionado anteriormente, tambin es algo muycotidiano, hoy en da, puede ser desde la simulacin de un examen, que le hace lamaestra a su alumno para un examen del ministerio, la produccin de textiles,alimentos, juguetes, construccin de infraestructuras por medio de maquetas,hasta el entrenamiento virtual de los pilotos de combate e incluso en mquinasCNC se cuentan con simuladores en donde los programadores son entrenadosantes de llegar a maquinar fsicamente una pieza.

Hay que recordar que se cuentan con simuladores muy comunes e incluso alalcance de muchas personas, en el rea de las aplicaciones recreativas, estnespecialmente diseadas para crear un pasatiempo que logre sacar de la rutina alser humano, y que el mejor de los casos de otro modo seria impracticable debidoa su costo. As podemos mencionar entre algunos, los videojuegos de consola eincluso los videojuegos de realidad virtual los cuales consisten en crear ambientesy decorados artificiales con sonido en algunos casos, que logran una perfectasimulacin de cualquier tipo de contenido, creando el pasatiempo perfecto.

En el rea de la medicina la simulacin tambin ha sido de una valiosa ayudamediante el diseo de aplicaciones informticas que permiten el estudio detcnicas mdico-quirrgicas, mediante el diseo de modelos en 2 y 3 dimensionesque reproducen estructuras anatmicas a la perfeccin y permiten practicar deforma simulada con distintas tecnologas.

5FIGURA 1.1Simuladores utilizados en medicina

Adems de contar con diferentes maniqus, los cuales permiten simularsituaciones como de primeros auxilios, colocacin de sondas as como decuidados intensivos incluyendo situaciones para la aplicacin de vendajes ycuraciones para personas quemadas.

Dichos simuladores permiten al usuario, estudiantes de medicina, estar ensituaciones crticas en donde la vida del paciente est de por medio, y mediantedichos simuladores se pueden llegar a salvar vidas ya cuando se aplican esasmismas tcnicas que fueron previamente hechas en un simulador.

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, queadaptados, conseguiran una visin simulada del terreno permitiendo dotar devisin (en este caso) a esas personas, incluso en algunos casos, dotar defacultades superiores a las humanas mdiate esta realidad simulada real al mismotiempo.

Otra importante aplicacin de la simulacin es mediante los vuelos de aeronaves,en donde el simulador de vuelo replica, o simula, la experiencia de volar unaaeronave de la forma ms precisa y realista posible. Dichos simuladores vandesde los propios videojuegos hasta replicas de cabinas con tamao real. Dichossistemas son bsicamente de entrenamiento, en donde se pone al piloto ensituaciones en donde la habilidad que este tenga es primordial para el vueloefectivo de la aeronave.

6FIGURA 1.2Simuladores de vuelo

Dentro de los centro de maquinados de control numrico (CNC) el uso de lasimulacin tambin es importante, ya que se tiene la seguridad y precisin de larealizacin correcta de la pieza mediante el diseo adecuado. Esta simulacinpermite visualizar al usuario la pieza en 2 y 3 dimensiones antes de hacerlo demanera fsica, lo que permite identificar errores en el diseo de la pieza o en lasespecificaciones de la misma o el herramental.

FIGURAS 1.3Simuladores en mquinas CNC as como la pieza terminada

La simulacin de procesos es una de las ms grandes herramientas de laingeniera industrial, la cual se utiliza para representar un proceso, productivo o deservicio, mediante otro que lo hace mucho ms simple y entendible. Estasimulacin es en algunos casos casi indispensable, como nos daremos cuenta acontinuacin. En otros casos no lo es tanto, pero sin este procedimiento se hacems complicado.

7FIGURA 1.4Modelo simulado mediante ProModel

Incluso la simulacin llega a ser utilizada para el otorgamiento de crditos, con loscuales mediante un simulador se permite analizar la capacidad de pago delcliente, as como el tiempo en que el crdito ser otorgado y el monto de cada unode sus pagos. Con el cual se puede determinar si el cliente el susceptible aadquirir un crdito o incluso si puede llegar a soportar los pagos del mismo.

As como en los casos anteriormente mencionados, se puede encontrar un sinnmero de aplicaciones en donde simulacin ha brindado una gran ayuda a losusuarios, facilitndole de esta manera la toma de decisiones, que como enalgunos casos anteriormente vistos, lleva el riesgo de vidas humanas, y enalgunos otros solo el aspecto econmico.

1.4 ELPORQUE DE LA SIMULACIN

Simulacin provee una manera de validar de antemano las decisiones que vallan aser tomadas, evitando as costos, consumir tiempo y tcnicas tradicionales comola de prueba y error. La habilidad de aplicar dicha tcnica de prueba y error para elmejoramiento de un sistema de manufactura comienza a estar en desuso en unambiente e donde los cambios ocurren de una manera muy rpida de lo que sepueda estar aprendiendo de ellos.

El poder de la simulacin radica en el hecho de que provee un mtodo de anlisisque es capaz de evaluar con muy alta precisin el desempeo de incluso lossistemas ms complejos. Mediante el uso de una computadora se crea un modelocomputarizado donde son analizadas las operaciones de los sistemas antes depoder llegar a ser implantadas, ya que muchos de los errores estn generalmenterelacionados en iniciar nuevos sistemas o incluso aplicar modificaciones a losmismos, los cuales no estn totalmente comprobados en su funcionabilidad.Algunas caractersticas que hacen la simulacin una poderosa herramienta deanlisis se enuncian a continuacin.

8 Captura la interdependencia de los sistemas. Muestra el comportamiento del sistema durante todo el tiempo. Es menos costoso, consume menos tiempo y evita tcnicas obsoletas como

prueba y error.

Provee informacin acerca de varias medidas de desempeo. Visualmente atractivo hacia los usuarios generando un mayor inters. Genera resultados fciles de entender y comunicar.

El poder interrumpir sistemas, por muy sencillos que estos sean, o incluso lneasenteras de produccin resulta realmente inconcebible en el mundo actual, dichasacciones generaran grandes costos solo para llevar a cabo la aplicacin deexperimentos que tengamos para el mejoramiento del sistema, sin considerar lasgrandes prdidas que se tendran por el simple hecho de suspender los sistemas,en pocas palabras este tipo de tcnicas no es costeable. Dentro de este contexto,existen muchos sistemas los cuales pueden ser representados mediante tcnicasde modelacin muy sencillas, incluso mediante simples formulas o modelosmatemticos, sin embargo la mayora de los sistemas son altamente complejosque no es posible ser representados mediante simples modelos matemticos, esaqu donde la simulacin toma una gran relevancia, ya que sin importar lo sencilloo complejo del sistema, simulacin es de utilidad para poder modelarlo y asaprender del mismo.

Incluso la simulacin es aplicada en muchos casos en donde los sistemas aun noexisten, grandes compaas han utilizado simulacin, incluso antes de arrancarsus sistemas, para simular su distribucin de planta y de esta manera poder elegirla mejor de acuerdo a sus necesidades, as como para poder determinar elnmero de personal optimo, maquinas necesarias y algunos otros recursosnecesarios para poder llevar a cabo la realizacin fsica del sistema, todo esto conun gran ahorro en tiempo y costos innecesarios para la compaa. Incluso consimulacin podemos llegar a estimar el desempeo de dicho sistema bajocondiciones especficas que incluso no estn ocurriendo en la realidad y de estaforma se permite experimentar con los modelos simulados y no con nuestrosistema real, de esta manera es muy importante tomar en cuenta que si el modelosimulado no es una representacin exacta del sistema real, de nada van a servirlos resultados obtenidos mediante la simulacin.

9Dentro de los objetivos que se persiguen con la simulacin podemos mencionar 3en especfico, en donde la mayora de los estudios de simulacin cuentan con msde un solo objetivo.

Visualizacin. Cuantificacin. Comunicacin.

Con la visualizacin se logra un entendimiento mayor del sistema simuladomediante la observacin del modelo y de esta manera comprender cada uno delos elementos con que cuenta el sistema as como sus interacciones que tienenentre s, para de esta manera poder llegar a tomar decisiones en cuantopertinentes que ayuden al mejor funcionamiento de nuestro sistema.

Si ya se ha realizado la visualizacin del sistema, probablemente se tendr quecuantificar lo que est sucediendo en el mismo, es decir, se tendrn que hacerclculos acerca del comportamiento del sistema, as los clculos estarnencaminados a cuantificar medidas de desempeo tales como tiempos deoperacin, tiempos muertos, tiempos de ocio, etc. y mediante estos clculos podertomar decisiones altamente fundamentadas en los mismos para de esta manerapoder mejorar el desempeo del sistema.

Al final de dichos clculos, el usuario tendr la responsabilidad de comunicardichos los resultados obtenidos mediante la cuantificacin de las medidas dedesempeo del sistema.

1.5 USO DE LA SIMULACIN

En la dcada de los 60s se comienza a dar un uso ms comercial a la simulacin.Inicialmente los modelos eran programados en Fortran, los cuales consistan enmiles de lneas de programacin, lo cual era una labor ardua. En las ltimas dosdcadas simulacin ha ganado ms popularidad como una herramienta de tomade decisiones en industrias de manufactura y servicios. Muchas compaas usansimulacin como una prctica comn cuando se requiere habilitar una nuevaestacin de trabajo o hacer cambios en el proceso.

Dicha popularidad de simulacin puede ser atribuida entre muchos factores alincremento del conocimiento y entendimiento en la tecnologa de simulacin, elaumento de la tecnologa en PCs as como el bajo costos de las mismas.

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El principal uso de simulacin sigue siendo en el rea de manufactura.Recientemente la tendencia de estandarizar y sistematizar otros procesos en losnegocios tales como procesos administrativos y atencin al cliente ha dado ungran empuje a la simulacin en estas reas de muy buena manera. Se haobservado que el 80 por ciento de todos los procesos en los negocios sonprocesos repetitivos que pueden mejorados a partir de las mismas tcnicas deanlisis que se usan en los procesos de manufactura.

Como ya se ha mencionado anteriormente, el principal uso de la simulacin escomo una herramienta que ayuda a tomar decisiones sustentndola en datosestadsticos, sin embargo en la actualidad se ha incrementado el uso de lasimulacin en el rea de comunicacin y visualizacin, ya que software modernosde simulacin incorporan animacin visual, lo cual estimula el inters en el modeloas como una comunicacin mas efectiva de los sistemas mas complejos quepuede haber. El poder de la simulacin para capturar la esencia de de sistemasdinmicos as como su visualizacin y funcionabilidad genera innumerablesoportunidades para ser usados en un ambiente totalmente integrado.

Algunos de los usos ms comunes en donde la simulacin ha encontrado cabidaen el rea de manufactura son:

Planeacin de planta. Capacidad de operacin. Reduccin de ciclos de trabajo. Priorizar operaciones de trabajo. Reduccin de costos. Mejoras en calidad. Reduccin de inventarios. Mejoramiento de la productividad. Anlisis del layout. Balanceo de lneas. Programacin de la produccin. Programas de mantenimiento. Diseo de sistemas de control.

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1.6 CUANDO ES APROPIADO LA SIMULACIN

No todos los problemas en los sistemas que pudieran ser resueltos con la ayudade simulacin, debern ser resueltos usando simulacin. Es importanteseleccionar la herramienta correcta para dichas tareas, ya que para algunosproblemas el uso de la simulacin resulta exagerado, sera como utilizar unapistola para matar a una mosca.

A continuacin se enuncian algunos criterios a considerar para tomar en cuenta ala simulacin como una herramienta adecuada para los sistemas a estudiar.

Los procesos debern estar bien definidos y ser repetitivos. Simulacin es deutilidad si los procesos a ser modelados estn muy bien definidos as como serrepetitivos. Si los procesos no siguen una secuencia lgica y reglas definidas,puede llegar a ser difcil modelar dichos procesos. Simulacin solo puede seraplicada si se puede describir como funciona el proceso, esto no significa que nopueda haber incertidumbre en el sistema. Si el comportamiento aleatorio puedeser descrito usando probabilidad y distribuciones de probabilidad, dichocomportamiento puede llegar a ser simulado.

Los sistemas deben mostrar interdependencia y variabilidad. Un sistemapuede tener muchas actividades, pero si estas nunca llegan a interactuar entreellas o son determinsticas (sin variacin) entonces el uso de simulacin esinnecesario. Lo que dificulta analizar a un sistema no es su nmero de actividades,ms bien es el nmero de interdependencias y actividades aleatorias que llega atener.

El costo del impacto de las decisiones es mayor que el costo de hacersimulacin. Algunas ocasiones el impacto de las decisiones en si mismas es taninsignificante que no llega a justificar el tiempo y esfuerzo de llevar a cabo unasimulacin.

El costo de experimentar en el sistema actual es mayor que el costo de hacersimulacin. As como simulacin evita retardos en tiempos y costos asociadosacerca de experimentar en el sistema real, en algunas situaciones puede llegar aser ms rpido y ms econmico experimentar con el sistema real. Recuerda Siuna pregunta puede ser contestada directamente a travs de la experimentacinms rpida, no tan costosa y con un mnimo impacto en la operacin actual,entonces no es necesario utilizar simulacin.

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1.7 JUSTIFICACION ECONOMICA DE SIMULACIN

Hablar de costos siempre es un tema importante cuando consideramos el uso dealgn software como herramienta de ayuda, y en nuestro caso no es la excepcin.Simulacin no deber ser usada si los costos exceden los beneficios esperados. Setiene la idea de que el uso de simulacin es costoso y llega a consumir muchotiempo, dicha percepcin dista mucho de la realidad, ya que ignora el hecho deque simulacin, a lo largo del tiempo, llega a ahorra mucho mas dinero y tiempodel que realmente consume.Los ahorros que simulacin genera son comprendidos mediante la identificacin yeliminacin de problemas e ineficiencias que pudieron haber pasadodesapercibidos hasta la implantacin del sistema. Mediante la identificacin yeliminacin innecesaria de capital de inversin, y el descubrimiento y correccinde operaciones ineficientes muchas compaas han reportado cientos de miles dedlares en ahorros en proyectos a travs del uso de la simulacin. Una de lasdificultades que se tienen cuando se desarrollaran justificaciones econmicas parasimulacin es el hecho de que usualmente no se sabe con certeza cuanto es loque se puede estar ahorrando hasta que de hecho esta siendo usado.

El verdadero ahorro de simulacin proviene de permitir a los diseadores generarerrores y trabajos con estos errores en el modelo simulado, en lugar de hacerlo enel sistema actual. El concepto de reducir costos mediante trabajar sin problemasen la fase de diseo en lugar de hacerlo despus cuando ya haya sidoimplementado es un concepto primordial en la empresas, ya que los costos paracorregir un problema se incrementan en cada etapa del sistema mientras no seandetectados estos problemas. (Ver Figura 1.5)

FIGURA 1.5Costos de hacer cambios en las diferentes etapas del desarrollo de un sistema

CONCEPTUALIZACION DISEO INSTALACION OPERACION

ETAPAS DEL SISTEMA

COSTOS

J Ivonne Reyes CResaltado

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Simulacin ayuda a evitar muchos costos asociados con pobres decisionestomadas en los proyectos. La Figura 1.6 ilustra como la acumulacin de estoscostos resulta desde la etapa del diseo del sistema, mostrando un comparativode estos costos entre usar y no usar simulacin. Se puede notar que en cortoplazo el costo puede llegar a ser ligeramente elevado aunado a los costosasociados con el software a utilizar en simulacin, pero en un plazo largo loscostos asociados con el capital de inversin y la operacin del sistema sonconsiderablemente bajos adems de darnos cuenta que hay una mejor eficienciamediante el uso de simulacin.

FIGURA 1.6Comparativo de la acumulacin de costos en los sistemas con y sin simulacin

1.8 EFICACIA EDUCACIONAL DE SIMULACIN

A pesar de su gran difusin, la efectividad de los simuladores tard varios aos enser explorada. Uno de los primeros estudios fue realizado en 1962 en Harvard porel Prof. James McKenney usando un simulador de produccin10. Aplicandometodologa experimental el Prof. McKenney concluy que los alumnos queusaron el simulador obtuvieron puntajes significativamente ms altos que los queusaron solo casos, cuando se midieron objetivamente varios conceptos claves. Elestudio ms riguroso y ms citado fue el conducido por Anthony Raia en 1966. ElDr. Raia contrast el comportamiento de tres grupos de alumnos. En uno slo seusaron casos, el mtodo tradicional, mientras que en los otros dos se usaroncasos combinados con un simulador ajustado a dos niveles de complejidad. Raiaconcluy que los simuladores eran herramientas educacionales efectivas.Corroborndolo, Meier, Newell y Paser dictaminaron en un libro publicado en1969, que Existe considerable evidencia que los simuladores, tanto los degerencia general cuanto de una funcin especfica, tienen un alto valoreducacional

DISEO IMPLANTACIONN

OPERACION

COSTOS

COSTOS SINSIMULACION

COSTOS CONSIMULACION

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Aos ms tarde Wolfe en la Universidad de Illinois, realizara una serie deexperimentos contrastando un curso en donde se mezclaron casos con unsimulador, con otro curso en donde solo se usaron casos. Wolfe midi elconocimiento previo a la clase en varias dimensiones tales como la comprensinde conceptos y conocimiento de hechos mediante un examen en base a ensayotan preciso que pudo ponerle un puntaje a cada alumno. La misma medicin serealiz despus de terminado cada curso. Comparando exmenes pre conpost, Wolfe concluy que la mezcla de casos con el simulador produjo resultadosde aprendizaje muy superiores al uso de casos por s solos, especialmente encuanto a conocimiento conceptual. Seis de los siete principios generales depoltica empresarial fueron comprendidos mejor despus de la simulacin. Wolfems tarde realiz otro experimento para localizar las variables claves en el xitode cada equipo gerencial simulado, usando una tcnica de incidentes crticos. Elanlisis de 1,453 incidentes crticos permiti establecer que la atmsfera grupal detoma de decisiones fue clave para explicar el xito en los simuladores siendo elsegundo factor clave la formulacin de una estrategia y plan a largo plazo. Lasfirmas simuladas exitosas fueron capaces de emplear flexiblemente una granvariedad de reacciones a los problemas que se enfrentaban en un simulador.Wolfe report que los alumnos reconocieron que el simulador recompensabaestrategias consistentes e integradas, tal como lo hubiera hecho la realidad delmundo de los negocios.

Desde entonces se han publicado dos meta anlisis (estudios que sintetizancuantitativamente los resultados de muchos estudios), uno en 1981 y otro en1999, de los muchos estudios realizados sobre la efectividad de las simulacionesen general, y no solo las usadas en administracin de negocios. En el estudio deDekkers y Donatti, publicado en 1981, estos dos acadmicos australianosanalizaron todas las publicaciones en ingls sobre la efectividad de simuladoresen varias reas, incluyendo ciencias y administracin, publicados entre 1969 y1979. Sintetizaron el efecto estadsticamente positivo de los simuladores en tresfactores pedaggicos: retencin de conceptos, desarrollo de actitudes ydesarrollo cognoscitivo, concluyendo que los simuladores eran efectivos en eldesarrollo y cambio de actitudes, mucho menos en el desarrollo cognoscitivo, ymuy pobres en retencin. Sin embargo, Jude Lee en un estudio muy reciente,publicado en 1999 arguye que estos resultados ocurrieron porque se mezclaron enuna sola categora los varios tipos de simulacin que existen. Lee defini unasimulacin como un programa de cmputo que temporalmente crea un conjuntode factores asociados a travs de relaciones de causa y efecto. Cuando se usancomo herramienta educacional directamente, las simulaciones, dice, permitentender un puente entre la realidad y lo abstracto por medio del mtodo deldescubrimiento, para mejorar la motivacin y acrecentar el aprendizaje va lainteraccin activa del alumno. A estas simulaciones, muy usadas en las ciencias,las denomina Jude Lee simulaciones de presentacin pero bsicamente, afirma,se deben clasificar a las simulaciones en tres tipos bsicos: simulaciones depresentacin, simulaciones de prctica, y simulaciones hbridas.

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Las simulaciones de presentacin se usan para ensear nuevo conocimiento, estesera el caso del lanzamiento de un satlite en una rbita polar errnea para que elalumno descubra como colocarlo en la rbita ecuatorial correcta. Tambin serauna simulacin de presentacin la simulacin Macroajustes de Labsag, que sepresenta en esta ponencia, en donde los alumnos descubren como funcionan losagregados macroeconmicos a partir del comportamiento de empresas simuladasque ellos mismos manejan aunque el texto que acompaa es de por s exponeelocuentemente los difciles conceptos macro-econmicos.

En las simulaciones de prctica, en contraste, los alumnos finalizan un mdulo deinstruccin por exposicin continuando con una simulacin donde se practica en laaplicacin de lo tericamente aprendido. Tal sera el caso de Marklog en Labsag,donde es menester aprender de conceptos de logstica previamente a ingresar alsimulador.

En las simulaciones hbridas, la simulacin programa instruccin y prctica almismo tiempo a travs del desarrollo de un escenario con eventos pre-planeadosa lo largo de un cierto nmero de periodos simulados. Este sera el caso deMarkestrat, Brandestrat y Simdef en LABSAG porque los Manuales sonverdaderos textos sobre el tema y, adems, el desarrollo en el tiempo simuladolleva a una serie de incidentes ntimamente ligados a los conceptos tericos que almismo tiempo el alumno va aprendiendo.

Jude Lee, tambin introduce varias de las tareas que hoy sabemos pueden hacerlas simulaciones, pues no resuelven todo ni lo hacen todo. Citando a un estudio deThomas y Hooper, quienes analizaron 29 estudios sobre simuladoresclasificndolos dependiendo de qu tipo de rol tomara cada simulador:experienciador o madurador, informador, reforzador o integrador, Leeargumenta que el rol de informador encaja bien con el simulador tipo presentacinmientras que los dems papeles los cumplen bien los simuladores de prctica ohbridos:

Las principales conclusiones del estudio de Thomas y Hooper fueron que losefectos de los simuladores no se revelan en las pruebas de conocimiento puro, laretencin de conceptos de la que escribieron Dekker y Donatti, sino ms bien enpruebas de transferencia y aplicacin y que las simulaciones de prctica ohbridas se usan ms frecuentemente para reforzar e informar.

Jude Lee en su meta-anlisis ubic 19 estudios en donde se meda laefectividad de las simulaciones, todos ellos publicados despus 1976 y 1992. Enuna de dos variables de resultados, logro acadmico, Lee encontr que el 66 % delos alumnos que usaron simuladores mostraron significativamente mayores logrosacadmicos reflejado en puntajes de exmenes post simulacin, que el promediode los alumnos en grupos de control donde no se usaron simuladores. Al separarlas simulaciones tipo presentacin de las de prctica o hbridas result que las depresentacin mostraron mucho menores logros acadmicos, incluso menores alos del grupo de control. Otra conclusin fue que si los alumnos reciben alguna

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gua y asesoramiento durante la simulacin, ello los ayudar a obtener mejoreslogros acadmicos.El estudio ms reciente sobre la efectividad de las simulaciones incidedirectamente en el contexto del aprendizaje en lnea, una modalidad que se havisto plagada por altas tasas de desercin de los alumnos. Fue publicado porBrian H. Cameron de la Pennsylvania State University en el 2003. El Prof.Cameron dise un experimento alrededor del tema de su especialidad: redes decomputadoras, tema tan complejo que tradicionalmente se haba enseado solomediante la prctica con el apoyo de un instructor pero que, gracias a adelantosen simulacin, poda fcilmente modelarse en una PC. El objetivo fue comparar eldesempeo de 85 alumnos de pre-grado en un curso basado en simulacinfrente al mismo curso con contenidos grficos estticos representacionales(Microsoft Visio), ambos en un contexto de enseanza en-lnea. Toda lainteraccin con los alumnos fue en lnea siendo el nico contacto cara-a-cara laspresentaciones de los proyectos por equipos.

El impacto diferencial fue medido a travs de exmenes de opciones mltiples,resultados de proyecto, y unas encuestas a los alumnos. Los resultadosestadsticos mostraron que el grupo usando simulacin logr estadsticamentesignificativos mejores resultados que el grupo que us presentaciones estticascon mejor comprensin de conceptos y mejor retencin de informacin. Losalumnos que usaron simulacin reportaron haber invertido ms tiempo en lastareas del curso (3.5 horas) en contraste con los que usaron Visio (2 horas) yadems que gastaron ms tiempo en las tareas asignadas primordialmenteporque la simulacin les permita experimentar con diferentes configuraciones deredes y verificar la funcionalidad de los diseos. Varios estudiantes dijeron que lasimulacin les haba permitido comprender los complejos conceptos de redesmientras que los estudiantes en el otro grupo informaron que no haba forma deverificar si sus diseos de redes funcionaran correctamente.

La tasa de desercin fue nula en el grupo con simulador, mientras que en el deenseanza esttica en lnea tres alumnos de 40 desertaron con calificacionesinaceptables.

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CAPITULO IISISTEMAS DINAMICOS

2.1 INTRODUCCION

En el ao del 2003, la oficina hipotecaria de una institucin bancaria, deseabarealizar un estudio mediante el cual se pudiera visualizar la operacin diaria de laoficina y de esta manera poder obtener datos de cada uno de los empleadosbancarios tales como tiempos de ocio, de trabajo, tiempos de ciclo para lassolicitudes de trabajo, tiempos en que estas solicitudes pasaban sin ser atendidas,etc. con el fin de determinar las cargas correctas de trabajo y poder hacerproyecciones de operaciones y determinar cuanto era lo que esa oficinahipotecaria iba a recuperar, en trminos de crditos liquidados y de dinero pagado,al mes.

El gerente encargado de esta oficina nunca haba hecho un estudio similar debidoa que, para su entender las operaciones tenan demasiada complejidad en susactividades as como el gran nmero de elementos que tenan que intervenir en laoperacin diaria de una solicitud.

Bajo este panorama, adems de la necesidad de la gerencia de dicha oficina detener un parmetro de medicin as como de manera diaria poder estarcontrolando en cuestin numrica al sistema y de este modo a los empleados, sedecidi hacer un estudio de simulacin, con el cual se reflejada de manera clara yentendible cada uno de los elementos necesarios para ayudar al gerente a tomardecisiones referentes al sistema.

Lo primero que se hizo fue un conocimiento general de los procesos de cada unade las operaciones, para de este modo saber cuales eras las relaciones que habaen cada una de las operaciones con cada uno de los elementos del sistema,apartir de ah se comenz por hacer una toma de tiempo que corroborara todo loque en los manuales operaciones estaba preestablecido, as como tener elentendimiento de las actividades de causa y efecto en las operaciones.

Casi desde el principio del estudio se identifico de manera inmediata cual era elproblema del sistema. En dicha oficina hipotecaria haba un rea de archivo, endonde estaban bajo resguardo todos los documentos (contratos, avalos,informacin del cliente, etc.) de cada unos de los casos, mas de 10,000 archivos, ycuando algn ejecutivo necesitaba una informacin de dichos expedientes,solicitaba al rea de archivo una copia de algn documento del expediente o enalgunos casos hasta una copia completa de todo el expediente, donde enocasiones, las copias llegaba a ser de hasta 100 hojas, lo cual era una tarea quela tenan que hacer las personas encargadas del archivo.

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Adicionalmente de estas actividades de bsqueda de los expedientes,identificacin de los documentos, obtencin de datos de los expedientes y el sacarcopias de los documentos, las personas de archivo tambin tenan asignadastareas administrativas, en donde en una tarea en especial ellos eran la parteprimordial del proceso. Por lo cual las actividades referentes a los expedienteseran actividades que necesitaban ocupar mucho tiempo en ellas, mas sinembargo, administrativamente no eran actividades que generaran dinero.

Despus de haber simulado todos los procesos y ensear de manera visual algerente el modo de operacin de la oficina hipotecaria, se demostrnumricamente mediante los estadsticos del simulador, los parmetros demedicin que el gerente quera ver, en donde se dio cuenta que las actividadesmencionadas anteriormente implicaban un gran atraso en otras actividades quetenan una mayor prioridad. Por lo cual se propuso contratar a dos personas masque hicieran las actividades nicamente referentes a las del archivo (buscarexpedientes, sacar documentos, copias etc.) y de este modo los ejecutivos que seencontraban en el archivo iban a estar nicamente con las actividadespropiamente administrativas, lo cual generara de manera automtica la reduccindel cuello de botella en esta rea por lo anteriormente mencionado.

Adicionalmente se generaron cargas de trabajo idneas para cada una de lasreas en donde se pudiera saber con anterioridad si las metas que la institucinsolicitaba para cada rea podan ser cumplidas y en qu plazo, as como tambinse generaron reportes electrnicos en donde diariamente los ejecutivos al final delda suban su reporte a un servidor y de este modo se generaban de maneraautomtica los reportes diarios y de esto modo poda saberse que es lo que cadarea hacia diariamente as como tener un control ms seguro de la etapa de cadauno de los casos tratados en esa oficina. Con dicho proyecto dicha oficina llego aser la oficina que ms dinero en recuperacin hipotecaria recabo en el trmino delsiguiente ao.

2.2 DEFINICION DE SISTEMA

Dentro de nuestra vida diaria estamos rodeados de sistemas en nuestrasactividades, desde el tomar un transporte pblico, cuando requerimos ir al mdico,al banco e incluso en la escuela, todos nosotros estamos rodeados de sistemas.Por lo mismo siempre estamos demandando mayor calidad en estos sistemas, ascomo el pasar el menos tiempo posible en lneas de espera en dichos sistemas,incluyendo los costos de los mismos.

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Primeramente debemos de tener en cuenta cuales son los elementos bsicos deun sistema:

Entradas. Proceso de transformacin. Salidas. Retroalimentacin.

En la Figura 2.1 se ejemplifica de manera grafica la interaccin que tienen cadauno de estos elementos, considerando que en el proceso de transformacin esdonde intervienen todas aquellas actividades encaminadas para el logro delobjetivo, es decir, cumplir de buena forma con una salida satisfactoria de nuestrasentradas.

FIGURA 2.1Elementos de un sistema

En donde las entradas son todos aquellos insumos que permiten elfuncionamiento y manutencin del sistema.

Hay que recordar que en los sistemas existe la presencia de un propsito uobjetivo, en otras palabras, el proceso de transformacin en un sistema representala produccin caracterstica del sistema llevando la consecucin del propsito.

Despus de esta transformacin se cuentan con las salidas, las cualesrepresentan primordialmente a la transformacin que sufre las entradas, es decir,se cuenta con el logro del objetivo, llmese pieza final, producto terminado, clienteatendido, etc. Es la exportacin que hace el sistema al medio, generalmente noexiste una sino varias salidas.

PROCESO DETRANSFORMACION

ENTRADAS SALIDAS

RETROALIMENTACION

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Tomando en cuenta que el sistema cuenta con un propsito u objetivo quecumplir, as la retroalimentacin es la informacin que indica como lo estahaciendo el sistema en la bsqueda de su objetivo y que el sistema toma encuenta para poder llevar a cabo las correcciones necesarias para el mejor logrodel objetivo

Un sistema es un conjunto de elementos los cuales funcionan en conjunto paraalcanzar una meta deseada (Blanchard 1991). Dentro de esta definicin podemosencontrar varios puntos clave como (1) el hecho de que un sistema consiste demltiples elementos, (2) dichos elementos estn interrelacionados y trabajan enconjunto, y (3) un sistema existe por el propsito de alcanzar objetivos especficos.Como ejemplos podemos encontrar el sistema vial, los sistemas polticos,sistemas econmicos y los sistemas de manufactura y de servicios. En dondenuestra atencin ser enfocada a los sistemas de manufactura y de servicios endonde se procesan materiales, informacin y se atienden a clientes.

Los sistemas de manufactura pueden ir desde pequeos talleres de trabajo yclulas de manufactura hasta largas lneas de produccin y ensamble, sin olvidaralmacenes y centros de distribucin. Podemos encontrar una gran variedad en lossistemas de servicio los cuales incluyen sistemas de salud, centros de atencin aclientes, transporte publico restaurantes y bancos, solo por nombrar algunos.Ambos sistemas pueden ser denominados como sistemas de procesos debido aque ambos procesan algo mediante una serie de actividades. En los sistemas demanufactura la materia prima es transformada en un producto final y en lossistemas de servicios los clientes entran al sistema necesitando algn servicio yabandona dicho sistema como un cliente atendido. Por ejemplo en una institucinbancaria los ejecutivos de la institucin que atienden al cliente, las cajeras,gerentes, subgerentes y de ms personal son parte del sistema (como recursos),dichas personas son las que prcticamente ponen en funcionamiento al sistema atravs de sus actividades con las cuales atienden a los clientes.

2.3 ELEMENTOS DEL SISTEMA

Desde la perspectiva de la simulacin, un sistema consiste de entidades,actividades, recursos y controles (Ver Figura 2.2), dichos elementos determinan elquien, que, donde, cuando y como de las entidades a ser procesadas.

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FIGURA 2.2Elementos de un sistema desde la perspectiva de simulacin.

2.3.1 ENTIDADES

Las entidades son los objetos procesados a travs del sistema tales comoproductos, clientes o documentos. Diferentes entidades pueden tenercaractersticas nicas tales como costo, prioridad, calidad o condiciones. Lasentidades pueden ser subdivididas en los siguientes tipos:

Humanos o animados (clientes, pacientes, etc.) Inanimadas (partes, documentos, etc.) Intangibles (llamadas, correos electrnicos, etc.)

Para la mayora de los sistemas de manufactura y de servicios las entidades sondiscretas, es decir el comportamiento de dichas entidades est determinadomediante un comportamiento discreto, como es el caso de casi todos los sistemasde servicios. Algunos sistemas de produccin son llamados sistemas continuosaunque contienen entidades con comportamiento discreto.

2.3.2 ACTIVIDADES

Las actividades son las tareas desarrolladas en el sistema, las cuales estndirecta o indirectamente involucradas en el proceso de las entidades. Algunosejemplos de dichas actividades incluyen servicio a clientes, corte de partes en unamquina, o reparacin de alguna pieza o mquina. Las actividades usualmenteconsumen tiempo y generalmente involucran el uso de recursos, dichasactividades pueden ser clasificadas como:

ACTIVIDADES

RECURSOS CONTTROLES

SISTEMA

ENTRADAS SALIDAS

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Procesamiento de entidades (tratamientos, inspeccin, fabricacin, etc.) Movimiento de entidades y recursos (trasladndose en un elevador) Recursos en mantenimiento y reparacin (preparacin de mquinas,

reparacin de mquinas, etc.)

2.3.3 RECURSOS

Los recursos son por lo cual las actividades son desarrolladas, estos proveen elapoyo a las maquinas, equipos y personal para llevar a cabo dichas actividades.Mientras los recursos facilitan el proceso de las entidades, un recurso inadecuadopuede dificultar el proceso mediante limitantes de tiempo o disponibilidad. Losrecursos tienen caractersticas tales como capacidad, velocidad, tiempos de ciclo.Dichos recursos pueden ser categorizados como:

Humano o animados (operadores, doctores, personal de mantenimiento,etc.)

Inanimado (equipamientos, herramentales, etc.) Intangibles (informacin, energa elctrica, etc.)

2.3.4 CONTROLES

Los controles determinan como, cuando y donde las actividades son realizadas,los controles imponen orden en el sistema. En altos niveles los controles consistenen turnos de trabajo, horarios, planes y polticas. En niveles ms bajos loscontroles proporcionan la informacin y decisiones lgicas para que el sistemapueda funcionar. Algunos ejemplos incluyen:

Secuencias de las rutas de trabajo. Planes de produccin. Horarios de trabajo. Priorizacin de tareas. Hojas de instrucciones (hojas de mando).

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2.4 COMPLEJIDAD DE LOS SISTEMAS

Los elementos de un sistema trabajan mediante en una manera que en la mayorade los casos resulta en interacciones complejas. El nmero de elementos en unsistema pueden hacer dudar en nuestro pensamiento, debido al nmero dediferentes entidades, actividades, recursos y controles los cuales pueden llegar acientos, son las interacciones de estos elementos que hacen al sistema tancomplejo y difcil de analizar. La complejidad del sistema esta primordialmente enfuncin de los siguientes 2 factores:

Interdependencia entre los elementos, as que cada elemento afecta a otroelemento.

Variabilidad en el comportamiento de los elementos que produceincertidumbre.

Estos dos factores caracterizan a los sistemas as tambin dificulta el anlisis yprediccin del comportamiento de los mismos. Como se muestra en la figura 2.3 elgrado de dificultad en el anlisis incrementa sigilosamente de acuerdo a un mayornmero de interdependencias y variables aleatorias.

FIGURA 2.3La dificultad en el anlisis est en funcin

GRADO DEDIFICULTAD EN EL

ANALISIS

NUMERO DE INTERDEPENDENCIAS YVARIABLES

J Ivonne Reyes CResaltado

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2.4.1 INTERDEPENDENCIAS

La interdependencia causa que el comportamiento de uno de los elementos afectea otros elementos en el sistema. Por ejemplo, cuando una maquina falla, elpersonal de reparacin entra en accin mientras las de ms maquinas seencuentran desocupadas, o paradas en su operacin, debido a la falta de materialque la maquina en reparacin les provee. Otro ejemplo lo podemos encontrar enlas situaciones en donde un recurso est siendo compartido entre dos o msactividades, como un doctor que se encuentre tratando a un paciente, dicho doctorse encuentra no disponible inmediatamente para responder a otro paciente querequiera su atencin de manera inmediata.

Esto es tambin conocido comnmente como reaccin en cadena o el efectodomino, en donde al colocar las fichas de domin de manera vertical una tras otray al momento de tirar la primera ficha, esta tirara a la ficha de atrs y est a su veza la siguiente ficha y as sucesivamente hasta donde ya no haya ms fichas.

2.4.2 VARIABILIDAD

La variabilidad es una caracterstica inherente en cualquier sistema en los cualesest inmerso el factor humano y maquinas. La variabilidad genera un efecto deimpredecibilidad en las interdependencias, haciendo a los sistemas incluso mscomplejos e impredecibles. La tendencia en la planeacin de los sistemas esignorar la variabilidad y calcular el funcionamiento y capacidad del sistema basadoen valores promedios, muchos programas de produccin como MRP trabajan deesta manera.

Disear sistemas basados en estos valores promedios es como decidir entre usarun abrigo o no basado en la temperatura promedio anual o decir que un alumnoobtendr una calificacin en una materia basado en el promedio general de lamateria del ao pasado.

El ejemplo ms ilustrativo del impacto que la variabilidad puede tener sobre elcomportamiento de un sistema es en una situacin simple en donde las entidadesllegan al sistema mediante una fila y ah esperan a ser atendidos por un servidornico. Supngase que el tiempo entre las llegadas de los clientes estaexponencialmente distribuido con un tiempo promedio de un minuto y que sutiempo de atencin en el servidor tambin es de un minuto exponencialmentedistribuido. Si calculamos el comportamiento del sistema basados nicamente enlos tiempos promedios, nunca habr ningn cliente en espera en la fila. En cadaminuto en que llega un cliente, el anterior habr finalizado su operacin en elservidor. Ahora, si calculamos el tiempo de llagada de los clientes dentro de unrango de variacin, podremos darnos cuenta que la fila crece de maneraimportante.

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2.5 MEDIDAS EN EL DESEMPEO DEL SISTEMA

En los altos niveles de la organizacin, las medidas de desempeo engloban elfuncionamiento del sistema en trminos de ganancias, costos relativos apresupuestos y algunos ms. Estas medidas son tpicamente de naturalezafinanciera, lo cual no se aplica directamente en un nivel operacional de laorganizacin, adems de ser medidas que se reportan solo peridicamente. Paraun nivel operacional es mucho ms benfico contar con medidas acerca deltiempo, calidad, cantidad, eficiencia y utilizacin. Estas medidas operacionalesreflejan inmediatamente las actividades y son directamente controlables. Lasmedidas operacionales claves que describen la eficiencia y efectividad de lossistemas de manufactura y servicio incluyen las siguientes:

Tiempo de ciclo.- El tiempo promedio en que un objeto o un cliente esprocesado a travs del sistema. Dicho tiempo puede ser disminuidomediante la reduccin de los tiempos de las actividades que contribuyen aque el tiempo de ciclo se eleve tales como movimientos, tiempos deoperacin e inspeccin. Tambin puede ser acortado mediante ladisminucin del nmero promedio de las entidades en el proceso.

Utilizacin.- El porcentaje del tiempo de trabajo que el personal, equipo oalgn otro recurso estn en uso productivo. Si un recurso no esta siendoutilizado puede ser por estar desocupado, bloqueado o en tiempo muerto.Para incrementar la utilizacin se puede aumentar la demanda de losrecursos o reducir el nmero de estos o incluso la capacidad. Esto tambinayudara a balancear las cargas de trabajo. En un sistema con altavariabilidad en los tiempos de las actividades es difcil alcanzar altos nivelesde utilizacin en los recursos. Por ejemplo en los talleres se suele tenerbajos niveles de utilizacin en las maquinas.

Tiempos de esperas.- La acumulacin de tiempo que el material, losclientes y de mas, pasan en espera de ser procesados. El tiempo de esperapuede ser decrementado mediante la reduccin del nmero de objetos(clientes o niveles de inventario) en el sistema. Tambin puede serdecrementado reduciendo la variacin e interdependencia en los sistemas.

Niveles de inventario o filas.- El nmero de objetos o clientes en almacno reas de espera. Es conveniente mantener los niveles de inventario y delas filas al mnimo. Las filas ocurren cuando los recursos no se encuentrandisponibles cuando se necesitan. Dichos inventarios o filas pueden sercontrolados a travs de un balanceo lneas o mediante la restriccin de laproduccin en las operaciones cuellos de botella. Una de las formas mseficaces para controlar los niveles de inventarios es mediante la aplicacindel JIT (Justo a tiempo).

J Ivonne Reyes CResaltado

J Ivonne Reyes CNota adhesivaDeben ser analizadas en conjunto, pero hay un parmetro que tiene el "don de mando", que se otorga de acuerdo al objetivo

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Rendimiento.- Desde el punto de vista de la produccin, es el porcentajede productos terminados en conformidad con las especificaciones delproducto en relacin al nmero total del producto que entra como materiaprima.

Estas medidas de desempeo solo son algunas que pueden ser obtenidasdirectamente del sistema completo. Todos estos niveles, a pesar que no sonprecisamente de naturaleza financiera, influyen directamente el los costos, ya quehay que recordar que uno de los mayores costos en la produccin se refieredirectamente a los altos niveles de inventarios existentes, a los bajos ndices derendimiento del sistema o incluso a los altos tiempos de ciclo.

2.6 VARIABLES EN EL SISTEMA

Disear un nuevo sistema o hacer mejoras a una ya existente requiere ms queuna simple identificacin de los elementos y comportamientos del sistema. Serequiere un entendimiento de cmo los elementos del sistema afecta a otros oincluso al comportamiento del sistema entero. Para ayudar a entender estarelacin, se necesita la comprensin de tres tipos de variables en el sistema:

Variables de decisin. Variables de respuesta. Variables de estado.

2.6.1 VARIABLES DE DECISION

Cuando se lleva a cabo un experimento, las variables de decisin son tambinreferidas como variables independientes. Cambiar los valores de las variablesindependientes del sistema afecta el comportamiento del mismo. Un ejemplo devariables controlables es el nmero de operadores a asignar para la lnea deproduccin o para alguno de los turnos de trabajo. Las variables controlables sonllamadas variables de decisin debido a que la persona que toma las decisionescontrola los valores de las variables. Una variable no controlable puede ser eltiempo de servicio a un cliente el porcentaje de rechazo en una operacin.

J Ivonne Reyes CNota adhesivaVariables de:Decisin= independienteRespuesta= dependienteEstado= Parmetros

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2.6.2 VARIABLES DE RESPUESTA

Una variable de respuesta puede ser el nmero de entidades procesadas en unperiodo de tiempo o el porcentaje de utilizacin. En un experimento la variable derespuesta es la variable dependiente, la cual depende en particular de un valorobtenido del sistema o de las variables independientes, las variables dependientesno pueden ser manipuladas.

2.6.3 VARIABLES DE ESTADO

Estas variables indican el estado del sistema en un punto especfico de tiempo,como puede ser el nmero actual de entidades esperando a ser procesadas o elestado actual (desocupado, ocupado, tiempo muerto, operacin, etc.) de unrecurso en particular.

Las variables de estado son comnmente ignoradas en los experimentos, a partirde ser directamente controladas como las variables de decisin.

2.7 OPTIMIZACION DEL SISTEMA

Especficamente, optimizacin trata de encontrar la mejor combinacin en losvalores de las variables de decisin los cuales minimicen o maximicen algunafuncin objetivos tales como costos o ganancias. Una funcin objetivo essimplemente una variable de respuesta del sistema. Un tpico objetivo en unproblema de optimizacin para sistemas de manufactura o servicios puede ser laminimizacin de costos o maximizacin de sus porcentajes de operacin. Porejemplo, se puede estar interesado en encontrar el nmero ptimo el personal delstaff en actividades de atencin al cliente, lo cual minimice los costos que estoimplique.

Se identifican cuatro pasos claves para poder lograr el mejoramiento de unsistema (identificacin de problemas y oportunidades, desarrollo de alternativas desolucin, evaluar las soluciones y seleccionar e implantar la mejor solucin),dichos pasos, si se siguen de la manera ms adecuada, aseguran una mejora enlos sistemas y manera casi automtica (Figura 2.4).

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FIGURA 2.4Pasos en el logro del mejoramiento de un sistema

2.7.1 IDENTIFICACION DE PROBLEMAS Y OPORTUNIDADES

Es importante saber detectar los problemas en un sistema, las reas deoportunidad en donde el sistema pueda ser mejorado, con el fin de que este lleguea ser ptimo. No se puede estar tratando de adivinar donde radica el problema delsistema, hay ciertos indicadores, como las variables de estado, que nos indican ydan una idea del comportamiento del sistema, el saber identificar dichas variablesy puntos clave en los sistemas es una labor importante del ingeniero industrial.Mediante el reconocimiento de estas variables se sabe que es lo que est mal enel sistema, as como sus posibles causas, con lo cual se pueden tomar mejoresdecisiones para su mejoramiento.

2.7.2 DESARROLLO DE ALTERNATIVAS DE SOLUCION

El desarrollar una solucin a un problema usualmente comienza mediante elentendimiento del problema, la identificacin de las variables clave as como ladescripcin de la importancia de su relacin. Esto ayuda a identificar posiblesreas de atencin y puntos de control para la aplicacin de la solucin. Tcnicascomo anlisis de causa y efecto y anlisis de pareto son de mucha ayuda en estepunto.

La generacin de alternativas de solucin requiere creatividad as como muybuenas cualidades organizacionales e ingenieriles. Las mejores ideas vienencuando el planificador comienza a pensar fuera del entorno y rompe contradicionales formas de hacer las cosas.

IDENTIFICACION DEPROBLEMAS Y

OPORTUNIDADES

SELECCIONAR EIMPLANTAR LA

MEJOR SOLUCION

DESARROLLO DEALTARNATIVAS DE

SOLUCION

EVALUARSOLUCIONES

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2.7.3 EVALUAR SOLUCIONES

Las alternativas de solucin debern de ser evaluadas basndose en criteriosestablecidos con anterioridad, dichos criterios regularmente incluyen metas aalcanzar, costos de implantacin, etc. Se debe de tener siempre en cuenta lo quese est tratando de lograr con dichas alternativas, las metas u objetivos aconseguir. Recordando que lo que se busca hacer con dichas alternativas es laoptimizacin de nuestro sistema, mediante solucionar el problema identificado conanterioridad, tambin teniendo cuidado de que dichas soluciones no provoquenalgn otro problema que no est generado en estos momentos, recuerda que lainterdependencia de los sistemas es un punto clave e importante a no olvidar.

2.7.4 SELECCIONAR E IMPLANTAR LA MEJOR SOLUCION

En la mayora de los casos, la seleccin de la solucin a implantar no depende delanalista, ms bien es una decisin que asume la gerencia. El papel del analista espresentar sus evaluaciones de la manera ms clara posible as como informacinque ayude de mejor forma a tomar una mejor decisin a la gerencia.

Las personas encargadas de la implantacin de la solucin seleccionada, debende ser demasiado cuidadosas para llevar al sistema real lo planteado en lossistemas modelados, por lo cual se debe de tener muy bien documentado comollevar a cabo paso por paso dicha implantacin, muy a pesar de que el analista noes quien toma la decisin de que solucin implantar, debera de ser este quienlleve a cabo dicha implantacin, ya que es el quien como analista, conoce comollevar a cabo dicha implantacin, de lo contrario se podran caer en errores deimplantacin.

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CAPITULO IIISIMULACIN BASICA

3.1 INTRODUCCION

Simulacin es mucho ms significativa cuando existe el entendimiento de que eslo que se est haciendo. El entendimiento de cmo simulacin trabaja nos ayuda asaber si la estamos aplicando de la manera correcta y el significado de losresultados obtenidos.

A partir de este captulo se dar un entendimiento mayor a lo que es simulacin ysus diferentes tipos, as como los diferentes software en que se puede hacersimulacin.

3.2 TIPOS DE SIMULACIN

Hay varias maneras de categorizar simulacin. Algunas de las formas mscomunes incluyen:

Esttica o dinmica. Estocstica o determinstica Eventos discretos o eventos continuos.

3.2.1 SIMULACIN ESTATICA CONTRA SIMULACIN DINAMICA

La simulacin esttica es aquella que no est basada en trminos de tiempo. Estetipo de simulacin est basada en muestra aleatoria para generar resultadosestticos, tambin es conocida como Simulacin Monte Carlo.

La simulacin dinmica considera el paso del tiempo, es decir los eventos cambiaras como el tiempo transcurre, el reloj simulacin cambia el estado de los eventos.La simulacin dinmica es utilizada ampliamente para el anlisis de sistemas demanufactura y servicios, as la simulacin dinmica permite simular sistemas ysimular sus comportamientos pasados y futuros, todo acorde con el tiempo.

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3.2.2 SIMULACIN ESTOCASTICA CONTRA SIMULACIN DETERMINISTICA

La simulacin en la cual una o ms variables de entrada son generadas demanera aleatorias es conocida como simulacin estocstica o probabilstica. Estetipo de simulacin produce estadsticos de salida representados de maneraaleatoria en donde solo contamos con algn punto de referencia acerca delcomportamiento del sistema, debido a que los datos de entradas son azarosos porel uso de distribuciones de probabilidad.

FIGURA 3.1Ejemplo de simulacin estocstica

La simulacin en la cual no se cuenta con datos de entrada azarosos es llamadasimulacin determinstica. En dicha simulacin los modelos son construidos delmismo modo que los estocsticos excepto que en estos no contienen datosaleatorios. En una simulacin determinstica todos los estados fututos sondeterminados en base a los datos de entrada, los cuales han sido definidos desdeun principio.

FIGURA 3.2Ejemplo de simulacin determinstica

SIMULACION

8

2.5

4

13.2

22

ENTRADASCONSTANTES

SALIDASCONSTANTES

SIMULACION

ENTRADASALEATORIAS

SALIDASALEATORIAS

32

Una simulacin determinstica siempre producir exactamente el mismo resultadosin importar cuantas veces sea corrida la simulacin. En la simulacin estocsticacada diferente corrida de la simulacin producir valores estimados a partir de losdatos estadsticos de las variables de entrada.

3.2.3 SIMULACIN DE EVENTOS DISCRETOS CONTRA SIMULACIN DEEVENTOS CONTINUOS

Una simulacin de eventos discretos es en donde los cambios de estado ocurrende forma discreta a travs del tiempo. Ejemplos de este tipo de simulacinincluyen:

La llegada de una entidad a una estacin de trabajo. La conclusin de una actividad. El trmino de un turno.

Los cambios de estados en un modelo ocurren cuando algn evento sucede. Elestado de las variables en una simulacin de eventos discretos es referidomediante cambios discretos. La mayora de los sistemas de manufactura y deservicios son comnmente modelados usando simulacin de eventos discretos.

En la simulacin continua, el estado de las variables cambia continuamente conrespecto al tiempo y son referidos como cambios continuos en el estado de lasvariables. Un ejemplo de esto es el nivel de agua en un tanque que est siendocargado o descargado. En este tipo de simulacin se involucran ecuacionesdiferenciales que determinan las relaciones de las tasas de cambios de lasvariables de estado en el tiempo.

En este punto se tocan los trminos de variables aleatorias, aplicables para cadauna de las dos simulaciones anteriormente descritas.

Variable aleatoria discreta (x). Se le denomina variable porque puede tomardiferentes valores, aleatoria, porque el valor tomado es totalmente al azar ydiscreta porque solo puede tomar valores enteros y un nmero finito de ellos.

Ejemplos:x Variable que nos define el nmero de burbujas por envase de vidrio que songeneradas en un proceso dado.x0, 1, 2, 3, 4, 5, etc. burbujas por envase.xVariable que nos define el nmero de productos defectuosos en un lote de 25productos.

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x0, 1, 2, 3,....,25 productos defectuosos en el lote.xVariable que nos define el nmero de alumnos aprobados en la materia deprobabilidad en un grupo de 40 alumnos.x0, 1, 2, 3, 4, 5,....,40 alumnos aprobados en probabilidad.Con los ejemplos anteriores nos damos cuenta claramente que los valores de lavariable x siempre sern enteros, nunca fraccionarios.

Variable aleatoria continua (x). Se le denomina variable porque puede tomardiferentes valores, aleatoria, porque los valores que toma son totalmente al azar ycontinua porque puede tomar tanto valores enteros como fraccionarios y unnmero infinito de ellos.

Ejemplos:xVariable que nos define el dimetro de un engrane en pulgadasx5.0, 4.99, 4.98, 5.0, 5.01, 5.0, 4.96xVariable que nos define la longitud de un cable o circuito utilizado en un arnsde autox20.5 cm., 20.1, 20.0, 19.8, 20,6, 20.0, 20.0xVariable que nos define la concentracin en gramos de plata de algunasmuestras de mineralx14.8gramos, 12.0, 10.0, 42.3, 15.0, 18.4, 19.0, 21.0, 20.8Como se observa en los ejemplos anteriores, una variable continua puede tomarcualquier valor, entero o fraccionario, una forma de distinguir cuando se trata deuna variable continua es que esta variable nos permite medirla o evaluarla,mientras que una variable discreta no es medible, es una variable de tipo atributo,cuando se inspecciona un producto este puede ser defectuoso o no, blanco onegro, cumple con las especificaciones o no cumple, etc.

3.2.4 COMBINACION DE SIMULACIN CONTINUA Y DISCRETA

Muchos software de simulacin proporcionan la capacidad de simular amboseventos, discretos y continuos. Esta capacidad del simulador lo convierte en unsimulador hibrido. Por ejemplo cuando se simula la llegada de un camin a unaestacin de llenado de tanque (evento discreto) y el tanque comienza a ser llenado(proceso continuo).

Existen tres tipos de interacciones entre las variables de estado de este tipo desimulaciones:

Un evento discreto puede causar un cambio discreto en el valor de unavariable de estado continua.

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Un evento discreto puede causar que la relacin que gobierna una variablede estado continua cambie en un instante de tiempo en particular.

Una variable de estado continua de punto de partida puede causar que unevento discreto ocurra, o sea, programado.

3.3 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

Los sistemas estocsticos frecuentemente cuentan con tiempo o cierta cantidadde valores que varan con un rango especificado, el cual es definido como unadistribucin de probabilidad. Las distribuciones de probabilidad son de muchaayuda para predicciones y ms cuando los valores estn definidos mediantevariables aleatorias. Por ejemplo si consideramos que el tiempo de atencin de uncliente varia en un rango definido de 2.2 minutos y 4.5 minutos, esto podra serdefinido en el modelo mediante una distribucin de probabilidad (normal,exponencial, uniforme, binomial, etc.) as como la descripcin de cada uno de susparmetros en cada una de las distribuciones.

DISTRIBUCIN DE PROBABILIDAD DISCRETA.Caractersticas:

1. Es generada por una variable discreta (x).

xVariable que solo toma valores enteros.x0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,...etc.2. p(xi)0 Las probabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma xdeben ser mayores o iguales a cero.

3.p(xi) = 1 La sumatoria de las probabilidades asociadas a cada uno de losvalores que toma x debe ser igual a 1.

DISTRIBUCIN DE PROBABILIDAD CONTINUA.Caractersticas:

1. Es generada por una variable continua (x).

x Es una variable que puede tomar tanto valores enteros comofraccionarios.

x 1.0, 3.7, 4.0, 4.6, 7.9, 8.0, 8.3, 11.5,.....,

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2. f(x)0 Las probabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma xdeben ser mayores o iguales a cero. Dicho de otra forma, la funcin dedensidad de probabilidad deber tomar solo valores mayores o iguales acero. La funcin de densidad de probabilidad slo puede estar definida enlos cuadrantes I y II.

3. La sumatoria de las probabilidades asociadas a cada uno delos valores que toma x debe ser igual a 1. El rea definida bajo la funcin dedensidad de probabilidad deber ser de 1.

3.4 COMO FUNCIONA LA SIMULACIN DE EVENTOS DISCRETOS

La manera en que la mayora de las personas tiende a pensar acerca de lossistemas, es que son procesos para entidades. Cuando describimos un sistema,es natural pensar en trminos de procesos. Las entidades comienzan el proceso laactividad A, de ah es movida hacia la actividad B y as sucesivamente. En lasimulacin de eventos discretos, esta manera de pensar es trasladada dentro deuna secuencia de eventos en la corrida de las simulaciones: primero ocurre elprimer evento (la entidad comienza a ser procesada en la actividad A), despusocurre el segundo evento (el proceso de la actividad A es completado) y assucesivamente. Los eventos en simulacin son de dos tipos, establecidosmediante un tiempo especificado o de forma condicional.

Un evento establecido mediante un tiempo especificado son aquellos donde eltiempo de ocurrencia es determinado con anticipacin. Considrese el ejemplo delas llegadas de ciertas entidades al sistema cada cinco minutos, lo cual nospermite fcilmente predecir el nmero de llegadas en un tiempo especfico dentrodel modelo simulado.

Los eventos condicionados, como su nombre lo dice, estn condicionados a quesuceda algn evento en el sistema para que este ocurra (algn tiempoespecificado, la realizacin o no de cierta actividad, el que una entidad necesite aun recurso para cierta actividad, la llegada de una entidad especial, etc.). Puededarse el caso en donde varias entidades estn necesitando al mismo recurso almismo tiempo, en caso de suceder este tipo de evento, donde contamos conmuchas entidades en espera del recurso, las entidades comenzaran a seratendidas mediante la regla primeras entradas, primeras salidas (PEPS). Ascomo en este ejemplo, en los eventos condicionados se tendr que utilizar enalgunos casos ciertas reglas de operacin (como PEPS) para que la condicinpueda llevarse a cabo de la manera exacta.

1dx)x(f

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A continuacin se muestra un diagrama de cmo funciona la simulacin de loseventos discretos.

FIGURA 3.3Diagrama del funcionamiento de la simulacin de eventos discretos.

INICIO

SE CREA BASE DEDATOS Y

PROGRAMACION DELOS EVENTOS

INICIALES

AVANZA EL RELOJSIMULACION HACIA

EL SIGUIENTEEVENTO

EVENTOFINALIZADO?

GENERAESTADISTICAS DE

SALIDOA Y REPORTEFINAL

TERMINACION

SI

NO

SE PROCESA ELEVENTO Y SE

PROGRAMA UNNUEVO EVENTO

ESTADISTICAS,ESTADO DE LAS

VARIABLES YANIMACION

CONDICIONDE EVENTO?

NO

SI

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3.5 FUNCIONAMIENTO DE LOS EVENTOS

Para mostrar cmo funciona simulacin, ilustraremos una simulacin mediante undiagrama de flujo en donde se simula un sistema sencillo en el cual los clientesllegan a la fila que precede a un servidor. El servidor tiene capacidad para atendera un solo cliente a la vez y la fila tiene capacidad infinita para poder tener a losclientes en ella durante el tiempo que sea necesario. Los clientes arriban alsistema con una frecuencia de llegada de 1 min. entre cada uno, y el tiempo enque el servidor atiende a los clientes es de 1.5 min., despus de ser atendidos porel servidor los clientes saldrn del sistema.

Esta ejemplificacin nos sirve para darnos cuenta de cmo estn funcionando loseventos de acuerdo al reloj simulacin.

As como en cualquier otra simulacin, ciertas suposiciones deben ser hechas endonde la informacin no es clara o completa. Las suposiciones que asumiremospara esta simulacin sern:

No hay clientes en el sistema cuando este inicia, as que la fila est vaca yel servidor se encuentra desocupado.

No se cuentan con recursos que auxilien a la operacin. El tiempo de movimiento de la fila al servidor de despreciable, por lo cual es

ignorado.

Los clientes que arriban a la fila seguirn la regla de primeras entradas,primeras salidas (PEPS).

El servidor nunca experimentara fallas en el.

FIGURA 3.4Diagrama de flujo de las entidades.

En la Figura 3.4 se muestra el diagrama de flujo para el ejemplo desarrollado, deacuerdo a la ocurrencia de cada evento acorde al paso del tiempo.

SALIDA

SERVIDORFILALLEGADAS

1 MIN. 1.5 MIN.

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FIGURA 3.5Diagrama de flujo de la simulacin.

INICIO

LLEGADA DELPRIMER EVENTO

ACTUALIZARRELOJ Y

PROCESO DELSIGUIENTE

EVENTO

NUEVALLEGADA?

NO

SE PROGRAMA LA SIGUIENTELLEGADA E INCREMENTA EL

CONTENIDO DE LA FILA, SE ACTUALIZAEL TIEMPO ACUMULADO EN FILA

SI

SERVIDORDESOCUPADO?

SI

NOCLIENTE

ESPERANDOEN FILA

SE DECREMENTA EL CONTENIDO ENFILA, SE ACTUALIZA EL TIEMPO

ACUMULADO EN FILA, SE CAMBIA ELESTADO DEL SERVIDOR A OCUPADOHASTA COMPLETAR EL TIEMPO DEL

EVENTO

TIEMPOCOMPLETADOEN SERVIDOR?

SI

SE CAMBIA EL ESTADODEL SERVIDOR A

DESOCUPADO

NO

FIN

ALGUNCLIENTE EN

FILA?

SI

NO

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3.6 LENGUAJES DE SIMULACIN CONTRA SIMULADORES

Hay algunas diferencias entre los lenguajes de simulacin y los simuladores. Loslenguajes de simulacin son en su mayora considerados de propsitos generalesy cuentan con poca definicin para la construccin y modelacin de sistemas muyespecficos. Por otro lado, los simuladores son para un manejo especifico deproblemas, por ejemplo simular un simulador de centros de trabajo o simulador declnicas.

La diferencia entre los lenguajes de simulacin y los simuladores radicaprimordialmente en que los simuladores han sido diseados especficamente parala construccin de modelos de una manera fcil.

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CAPITULO IVINICIANDO EN SIMULACION

4.1 INTRODUCCION

En este captulo se ver como comenzar un proyecto de simulacin, en especialse har nfasis en como seleccionar el proyecto adecuado y llevar a cabo un plande trabajo exitosamente para completar el proyecto. Simulacin no es algo que sehace cuando se cuenta con la herramienta adecuada y un proceso donde aplicarla simulacin, no se debe de comenzar a realizar simulacin sin el conocimiento yla preparacin necesaria. Un proyecto de simulacin deber ser cuidadosamenteplaneado siguiendo principios bsicos de la administracin de proyectos.

En este captulo se mencionaran aspectos como:

Preparacin para un estudio de simulacin. Pasos a seguir en un estudio de simulacin. Objetivos en el estudio de simulacin. Requerimientos para realizar exitosamente un estudio de simulacin. Puntos clave a evitar cuando se hace simulacin.

El procedimiento para hacer simulacin es esencialmente el mismo. En estecaptulo se mencionara el procedimiento bsico para hacer un estudio desimulacin, pero nos enfocaremos principalmente en el primer paso: definicin deobjetivos, alcances y requerimientos del estudio. Una pobre planeacin, objetivosmal definidos y expectativas irrealistas pueden detonar en un mal estudio desimulacin.

4.2 ACTIVIDADES PREVIAS

Simulacin no es una herramienta que deba de ser usada de maneraindiscriminada. La decisin de utilizar simulacin requiere algunasconsideraciones:

Simulacin es la aplicacin apropiada? Hay algunos otros mtodos igual de efectivos y menos costosos?

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Una vez que simulacin haya sido la herramienta seleccionada, se deben detomar algunos otros aspectos en cuenta:

El personal seleccionado deber ser capacitado y entrenado. El software deber ser cuidadosamente seleccionado.

La naturaleza del proyecto as como las polticas de la organizacin debern deser percibidas para de este modo saber cmo preparar el estudio de simulacin.

4.2.1 SELECCIONANDO LA APLICACION

La decisin de utilizar simulacin usualmente comienza con un problemasistemtico para el cual es necesaria una solucin. El problema puede ser tansencillo como simplemente agregar un recurso ms al sistema, o tan complicadocomo incrementar el porcentaje de operacin de las maquinas al mismo tiempoque se reduce el tiempo de ciclo. Estos problemas solo son oportunidades paramejorar un sistema a travs del uso de la simulacin.

Mientras muchas oportunidades existen para la aplicacin de simulacin, losusuarios iniciales de simulacin debern de seleccionar una aplicacin que no seademasiado complicada y que aun as posea un gran impacto en la organizacin.Se debe de mantener la concentracin en los problemas significativos pero sin queestos ocupen toda nuestra atencin. El primer proyecto de simulacin deber seuno que este muy bien definido y que pueda ser completado en solo algunassemanas. Se puede empezar con pequeos proyectos como alguna clula demanufactura o proceso de servicio con solo algunos pasos a seguir en el proceso.La meta objetivo en este caso deber ser ganar ms experiencia en simulacin enlugar de tratar de hacer alguna mejora dramtica y sustancial en el sistema.Liderar un proyecto piloto como el mencionado es una experiencia muy parecida alcalentamiento previo a ejercitarse. Esto debera ser tratado como una muy buenaexperiencia de aprendizaje.

En la medida en que se vaya adquiriendo experiencia en simulacin, es como sepuede considerar enfrentarse con proyectos de mayor dificultad para poder sersimulados. Cada proyecto debe de ser previamente evaluado para ver si essusceptible de ser simulado. A continuacin se muestra una serie decuestionamientos que se debern de hacer en la evaluacin previa paraconsiderar si el proyecto es susceptible de usar simulacin en el.

Est el proceso bien definido? Est disponible la informacin del proceso? Tiene el proceso interdependencias?

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Hay variabilidad en el proceso? Las ganancias que se obtendrn en trminos econmicos, Son mayores a

los costos de hacer simulacin?

Si se trata de un nuevo proceso, Hay tiempo suficiente para desarrollar unestudio de simulacin?

Si se trata de un proceso ya existente, Es menos costos que experimentardirectamente en el sistema?

La gerencia est comprometida con el proyecto?Esta ltima pregunta siempre se debe de tener muy presente, ya que si lagerencia realmente no est comprometida con el proyecto o no cree que elproyecto le pueda ser de utilidad al ser aplicado, entonces de nada estarsirviendo el esfuerzo, tiempo y empeo que se dedique al proyecto.

Es bien sabido que la gerencia cuenta con muchos proyectos los cuales parapoder ser aplicados y quizs simulacin no sea una prioridad para ellos, sinembargo, mediante un estudio de costo beneficio se puede llegar a la conclusinde usar simulacin.

4.3 SELECCIN DEL SOFTWARE

Una de las tareas ms importantes es la referente a la seleccin del software desimulacin, en caso de que no se cuente previamente con uno. El tener laherramienta adecuada para desarrollar el proyecto puede llegar a ser unadiferencia fundamental para el xito o fracaso del proyecto. en muchas ocasionesse pueden pasar muchos meses en la tarea de modelacin sin estar obteniendomucho progreso en el modelo, esto es debido a las propias limitaciones delsoftware seleccionado, de esta forma, el software de simulacin seleccionadodebe de contar con las requerimientos mnimos necesarias para el logro exitosodel proyecto.

Se debe de centrar la atencin en ciertos requerimientos con los que el softwaredebe de cumplir, a continuacin se da una lista de algunos requerimientosnecesarios a tomar en cuenta.

Calidad.- Algoritmos confiables as como un manejo amigable del software. Caractersticas especiales y capacidad.- Habilidad para modelar

sistemas de cualquier tamao y complejidad as como conocer lasnecesidades de simulacin en trminos de interacciones externas comoanimacin y reportes.

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Uso fcil.- Minimizar el tiempo y esfuerzo para aprender y usar el productomediante la fcil edicin y construccin de los modelos.

Servicios.- La calidad y el nivel de entrenamiento y soporte tcnico queprovea el software en un plazo mayor es una consideracin importante aconsiderar.

Costos.- Costo totales de posesin el cual incluye el costo de compra,entrenamiento, soporte y la labor de uso del software.

Actualmente en el mercado hay en el mercado un sin fin de productos en dondehacer una eleccin, por lo cual, al momento de hacer la eleccin se deben devalorar minuciosamente cada uno de los parmetros mencionados conanterioridad.

4.4 PROCEDIMIENTO DE SIMULACIN

Una vez que se haya seleccionado la el software apropiado, y se cuente con lasherramientas necesarias, incluyendo el equipo de trabajo, el estudio de simulacinpodr ser iniciado. Simulacin es mucho ms que construir y correr el modelo delproceso, un estudio de simulacin exitoso debe ser muy bien planeado ycoordinado. A continuacin se muestra los pasos a seguir para llevar a cabo unestudio de simulacin.

Paso 1: Definir la problemtica, objetivos y alcances. Se define elpropsito del proyecto de simulacin y cul es el objetivo que se persiguecon dicho proyecto. Los objetivos deben de ser claros muy bien definidosen trminos cuantificables. Una problemtica mal planteada o un objetivopoco claro y entendible puede llegar a causar el fracaso total del proyectoen su desarrollo posterior.

Paso 2: Recolectar y analizar los datos del sistema. En este paso deidentifican, recolectan y analizan los datos que definen el sistema parapoder ser modelado. Este punto resulta en la conceptualizacin del modeloa simular as como la documentacin de los datos recabados que van a seringresados en el modelo.

Paso 3: Construir el modelo. Se desarrollar el modelo de simulacin delsistema.

Paso 4: Validar el modelo. Se valida que el modelo simulado correspondaal funcionamiento del sistema real con el fin de darle credibilidad al modelo,ya que un modelo que no es representativo del sistema real no servir denada en nuestro estudio.

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Paso 5: Disear de experimentos. En base a los objetivos, se desarrollanmodelos alternos que correspondan a las experimentaciones que sedesean hacer con el sistema para poder lograr el objetivo y de esta manerapoder solucionar la problemtica que se tiene en el sistema. Dichosmodelos deben de ser evaluados y analizados en sus resultados paradeterminar cual de los experimentos cumple con el objetivo, siempretomando en cuenta y haciendo comparativos con los resultados del modelodel sistema real. En caso de que se hayan desarrollado variosexperimentos y estos lleguen a cumplir con el objetivo del estudio, sedeber de hacer un estudio mas minucioso en trminos de cual de estosexperimentos optimiza ms el sistema.

Paso 6: Presentar resultados. Se debe de documentar y presentar losresultados obtenidos en el estudio y tambin de hacer recomendaciones einformar de manera muy clara y precisa las conclusiones a las que sellegaron con el estudio, recordando que la decisin final con respecto a laimplantacin del proyecto corresponde a la alta gerencia de la organizacin.

Cada uno de estos pasos no necesariamente tienen que ser completados en sutotalidad antes de pasar al siguiente paso, el procedimiento para hacer simulacinanteriormente mencionando un procedimiento interactivo en el cual las actividadesde cada uno de los pasos son afinadas y en algunas ocasiones redefinidas encara interaccin. As por ejemplo se puede estar desarrollando el layout delmodelo al mismo tiempo en que se esta efectuando la recoleccin de los datos delsistema, incluso una vez que se vaciaron los datos recolectados en lasobservaciones del sistema a nuestro modelo, se puede volver a hacer nuevasobservaciones para afinar detalles del sistema que quizs no hayan sido tomadosen cuenta desde un principio.

4.5 DEFINIR OBJETIVOS

El objetivo del proyecto de simulacin define el propsito o razn para llevar acabo el estudio de simulacin. El objetivo debe de ser realista y alcanzable. Losobjetivos de la simulacin pueden ser agrupados de manera general en lassiguientes categoras:

Anlisis de desempeo.- Todo lo relacionado alrededor del desempeodel sistema en trminos de utilizacin de recursos, tiempo de flujo,porcentaje de salida de entidades, etc.

Anlisis de capacidad.- Cuando se presiona al mximo, cual es lacapacidad de produccin del sistema y donde se encuentran los cuellos debotella.

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Optimizacin.- Que parmetros, particularmente de variables de decisin,se desean alcanzar como metas para mejorar el desempeo del sistema.

Anlisis de sensibilidad.- Cuales con las variables de decisin que msinfluyen en las medidas de desempeo y la manera en que estas influyen.

Visualizacin.- Como pueden ser los sistemas dinmicos ser ms efectivosen trminos de visualizacin.

Obviamente, en un proyecto de simulacin puede haber varios objetivos, loscuales pueden estar en ms de una de las categoras anteriormente mencionadas.Por ejemplo, un anlisis de sensibilidad puede ser llevado a cabo como parte deun estudio de optimizacin. Despus de que el modelo haya sido optimizadoquizs pueda ser necesario centrar la atencin como generar el modelo con unamayor visualizacin para de este modo hacer ms efectivo el proceso de venta dela solucin hacia la gerencia.

En algunas ocasiones los objetivos cambian o se extienden en la medida en quese avanza en el proyecto. Se debe de tener cuidado al cambiar el objetivo delproyecto, recordando que los objetivos van directamente ligados con laproblemtica que se quiere resolver del sistema. El objetivo existe debido a unaproblemtica que se esta presentado en el sistema la cual se resuelve mediante ellogro del o los objetivos.

A continuacin se enlistan algunas preguntas respecto al diseo o la operacin delsistema en las cuales simulacin ayuda a contestar:

DECISIONES DE DISEO Qu secuencia del proceso provee el mejor flujo del proceso? Cul es el mejor layout para oficinas, maquinas, equipos y algunas otras

reas de trabajo para minimizar los tiempos de traslados ycongestionamientos?

Cunto personal y equipo es necesario para cumplir con los nivelesrequeridos de produccin o servicio?

Cul es el tamao ptimo de las reas de espera, almacenaje y filas en elproceso?

Qu tipo de controles automticos genera la mejor utilizacin de losrecursos?

Dnde se encuentran los cuellos de botella en el sistema y como puedenser eliminado?

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Cuntos turnos de trabajo se necesitan para cumplir con los nivelesnecesarios de produccin o servicio?

Cul es la velocidad idnea de las bandas transportadoras u otro mediode transporte de equipo para cumplir con la demanda de movimiento?

DECISIONES DE OPERACION Cul es el mejor camino para rutear el material, clientes o llamadas a

travs del sistema?

Cul es la mejor manera de ubicar al personal para realizar determinadastareas en especfico?

Cul es el mejor horario para el mantenimiento preventivo? Cul deber ser la duracin del mantenimiento preventivo para ser

desarrollado?

Cul es la regla de prioridad para desarrollar trabajos? Cul es el nivel de los inventarios de materia prima y trabajo en el proceso

que se debe de mantener?

Cunto personal deber ser programado para trabajar en cierto turno detrabajo?

Cuando la meta es analizar el funcionamiento del sistema, la tendencia indica enpensar en los trminos medios de valores que puedan ser medidos. Por ejemplo,los analistas frecuentemente estn interesados en el contenido promedio de lasfilas o la utilizacin promedio de los recursos. Sin embargo hay algunas otrasmedidas que pueden tener igual o incluso mayor significado y que son obtenidasdel estudio de simulacin. Por ejemplo se puede estar interesado en la variacincomo una medida, tal como la d