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OPERACIONES BASICAS

DE MODELADO

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INPUT: DETERMINSTICO VS.

ALEATORIO Determinstico: no aleatorio, valores fijos

Nmero de unidades de recurso

Tiempo de manejo de material(?)

Algunos tiempos de proceso (?)

Aleatorio (estocstico): modela con una distribucin

de probabilidad

Tiempos de traslado, arribo y procesamiento

Qu distribucin? Qu parmetros?

Causa que la salida sea aleatoria tambin

No asuma distribucin alguna prubela

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RECOLECTADO DATOS

Tarea aburrida, estresante, generalmente sencilla

Puede que el sistema no exista

Datos en otro formato

Datos incompletos o errados

Muchos datos (!)

Modelo requiere de calidad en los datos

Costo debe ser presupuestado en el proyecto

Validacin del modelo

Basura entra, basura sale (GIGO)

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DATOS EXISTENTES Utilizacin directa de datos

Lectura de valores observados (arribos, tiempos de servicio, tipos de entidades, )

Todos los valores deben ser reales

No se puede ir mas all de los datos observados

Problemas con varias corridas o corridas largas

Computacionalmente lento (lectura de archivos)

Ajuste de distribuciones de probabilidad

Se pueden usar menos observaciones representativas

Se puede ir mas all de lo observado

Puede no existir un ajuste a distribucin conocida

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INPUT ANALYZER

Ajusta distribuciones aplicando bondad de ajuste

Ajusta a una forma especfica de distribucin

Grafica histogramas para una prueba visual

Se puede aplicar Copy and Paste sobre el

modelo de simulacin

Da resultados de pruebas de bondad de ajuste

Chi-square, Kolmogorov-Smirnov

p-value, siempre entre 0 y 1:

p

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INPUT ANALYZER

Ajuste de todas las distribuciones tericas soportadas

por Arena

Fit/Fit All menu o

Retorna el mnimo error cuadrtico de la

distribucin

Error cuadrtico= suma de las diferencias

cuadrticas entre el histograma de frecuencias y

la distribucin de frecuencias ajustada

Depende de los intervalos seleccionados

Puede existir un pobre ajuste (chequear el p value)

Para ver todas las distribuciones, (ranking):

Window/Fit All Summary o

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INPUT ANALYZER

Ajuste de distribuciones empricas (continuas o

discretas): Fit/Empirical

Se pueden interpretar los resultados como una

distribucin discreta o continua

Discreta: pares (Probabilidad acumulada, Valor)

Continua: Arena interpola linealmente en el

intervalo de datos de acuerdo con los pares

dados (nunca se generan valores fuera del

intervalo)

Se deben usar solo cuando las distribuciones tericas

tengan malos ajustes o cuando se quiera forzar

alguna ocurrencia.

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AJUSTE DE DISTRIBUCIONES

No es una ciencia exacta no hay respuestasexactas solo aproximaciones

Se debe considerar el intervalo de la distribucin

Infinita a ambos lados (ejemplo, normal)

Positiva (ejemplo: exponencial, gamma)

Acotada (ejemplo: beta, uniforme)

Cuidado con datos extremos

Cuidado con distribuciones multimodales

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INPUT ANALYZER

1. En ARENA en Tools abrir INPUT ANALYZER

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INPUT ANALYZER

2. Click en NEW

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INPUT ANALYZER

3. FILE, DATAFILE, USE EXISTING

4. Cargar el archivo de datos

5. Ver grficos

6. Ajustar distribuciones

7. Fit all summary

8. Escoja mejor ajuste

9. Copie parmetros al modelo.

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BONDAD DE AJUSTE

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MEJOR AJUSTE

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NO HAY DATOS?

Frecuentemente ocurre en sistemas nuevos

No hay una buena solucin: opciones:

Entrevistas con expertos

Min, Max o promedio con % de error: Uniform

Min, Moda, Max: Triangular

Arribos Posson con una estimacin de promedio

Suma de eventos independientes: normal

En teora permite valores negativos cuando en simulacin el tiempo debe ser positivo. Arena trunca negativos a 0

Producto de eventos independientes: lognormal

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PRACTICA

Generar 50 datos en Notepad

Guadarlos en .txt

Abrir INPUTA ANALYZER

Buscar mejor ajuste

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SISTEMA ELECTRNICO DE

ENSAMBLE Y PRUEBA

Produce dos tipos de partes (A, B)

Piezas que arriban: cajas de metal moldeado maquinadas para servir de base para el ensamble de componentes electrnicos

Las partes A y B tienen secciones diferentes de preparacin

Ambas van a sellado para ensamble y prueba. Luego, las buenas van directo a envo, el resto va a reproceso

En reproceso: parte se salva y se envia, otra se desecha

20%

Parte A

EXPO (30)

Baches de 4

Parte A

EXPO (5)

Parte A

Prep

Parte B

Prep

Sellado

Reproceso

TRIA(1,4,8)

TRIA(3,5,10)

A: TRIA(1,3,4)

B: WEIB(2.5,5.3)

9%

Buenas

EXPO(45)

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PARTE A

Arribos: exponencial con media de 5 minutos

Luego va inmediatamente a la preparacin de Parte A

Tiempo de proceso = TRIA(1,4,8) minutos

Luego va a Sellado

Tiempo de proceso = TRIA(1,3,4) minutos

91% pasa y se enva; 9% se reprocesa

Reproceso: tiempo de reproceso y prueba=

EXPO(45)

80% pasa, va a envo, 20% se desecha

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PARTE B

Arribos en baches de 4: EXPO(30) minutos

Luego del arribo, los baches se separan en cuatro partes individuales

Luego, se procede al area de preparacin de Part B

Tiempo de proceso = TRIA (3,5,10)

Luego, va a Sellado

Tiempo de proceso (ensamble y prueba)= WEIB((2.5, 5.3) minutos, diferente a la Parte A, en la misma estacin

91% pasa y se enva, 9% se reprocesa

Reproceso= EXPO(45) minutos

80% pasa y va a envo, 20% va a desecho

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CORRIDA Y MEDIDAS DE

RENDIMIENTO Inicia vaco y ocioso y corre por cuatro turnos de 8

horas (1,920 minutos)

Recolectar estadsticas para cada rea de trabajo

sobre:

Utilizacin de recursos

Nmero en cola (inventario en proceso)

Tiempo en cola

Para cada punto de salida, recolectar el total de

unidades y el tiempo del ciclo

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EL MODELO

Entidades son las partes individuales (dos tipos)

Mdulos separados de CREATE para cada parte

Mdulo separados de PROCESS para cada rea de preparacin

Mdulo Process para el Sellado y el Reproceso seguidos de un mdulo Decide (2-way by Chance)

Mdulos Depart para Buenas, Buenas despus de reproceso y desecho

El atributo Tiempo de sellado es asignado despus del Create en un mdulo Assign (ambas partes tienen diferentes tiempos en Sellado)

Mdulos Record antes del Depart para recolectar partes producidas y tiempo del ciclo

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MODELO

Abrir una nueva ventana de modelo

Abrir el panel de Basic Process

Colocar los siguientes mdulos:

CREATE (2)

ASSIGN (2)

PROCESS (4)

DECIDE (2)

RECORD (6) tres para partes producidas y tres para

tiempo de ciclo

DISPOSE (3)

Auto-Connect o conectar manualmente con

Estrategia alterna:

colocar un mdulo

a la vez y llenarlo

completamente

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MDULO CREATE (PARTE A)

Name: Arribo de Parte A

Entity Type: Parte A

Time Between Arrivals

Type: Random (EXPO)

Use lista de opciones

Value: 5

Units: Minutes

Use la lista de opciones

Para el resto usar el Default

Una vez que

esta informacin

es introducida,

se posiciona en

la lista de

opciones para

futura referencia.

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MDULO CREATE (PARTE A)

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MDULO CREATE (PARTE B)

Name: Arribo de Parte B

Entity Type: Parte B

Time Between Arrivals

Type: Random