simulaciÓn

SIMULACIÓN

DE SISTEMAS

INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS

SISTEMA

CONJUNTO DE ELEMENTOS INTERRELACIONADOS QUE PERSIGUEN UN OBJETIVO

COMÚN

CLASIFICACIÓN DE LOS SISTEMAS

Sistemas físicos diseñados

Sistemas de actividad humana

Sistemas abstractos diseñados

SISTEMAS NATURALES

Sistemas trascendentales


Sistemas Físicos diseñados

Sistemas de Actividad Humana

Herramientas Individuales

Equipos Complejos

Sistemas automaticos muy grandes

Sist.Hmbre - Máquina

Sistemas Abstractos diseñados

Sist. Del lenguaje, Filosóficos, Matemáticos

Sist. De Producción

Plantas Industriales

Sist. De manufactura complejos

Organizaciones

Sist. de ciudades

Sist. de Países

Sist. De justcia criminal

Sist. urbanos

Sist. De:

Planeación, de Control,

Sistemas Naturales

Sist. SubatómicosSist. Atómicos Sist. Moleculares

Sist. De rocas

Sist. de mares

Celulares, órganos

Órganos de plantas de Animales

El Hombre

Sist. de planetas

Sistemas Solares

Galácticos

Sistemas Trascendentales


Sistemas duros

Sistemas de actividad humana

Sistemas suaves

CARACTERÍSTICAS DE LOS SISTEMAS DE ACTIVIDAD HUMANA

SISTEMA DE ACTIVIDAD HUMANA

= SISTEMA DE ACTIVIDADES + SISTEMA SOCIAL

Los elementos son actividades (“Qués”)

Las relaciones son dependencias lógicas

Los elementos son personas que realizan las actividades mediante “cómos” particulares

Las relaciones son interpersonales

CARACTERÍCAS DE LOS SISTEMAS DE ACTIVIDAD HUMANA

PROCESO DE TRANSFORMACIÓN

ENTRADAS SALIDAS

MODELADO COMO UN CONJUNTO INTERCONECTADO DE

ACTIVIDADES

CARACTERÍCAS DE LOS SISTEMAS DE ACTIVIDAD HUMANA

OBJETIVOS MEDIDAS DE DESEMPEÑO CONECTIVIDADES LÍMITES TOMADOR DE DECISIONES ASIGNACION DE RECURSOS SUBSISTEMAS ES PARTE DE UN SUPRASISTEMA SISTEMA DE CONTROL

ENFOQUE DE SISTEMAS

¿QUÉ ES UN PROBLEMA?

UNA DESVIACION ENTRE LO QUE ES Y LO QUE DEBERIA SER

ENFOQUE DE SISTEMAS

SECUENCIA CORRECTA

CUAL ES EL PROBLEMA

COMO SE RESUELVE

INGENIERIA DE SISTEMAS: APLICACION DEL ENFOQUE DE SISTEMAS A LA SOLUCION DE

PROBLEMAS

INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN

Orígenes 1940 Von Neuman y Ulam

Análisis de Montecarlo

1950 Con la computadora surgió la posibilidad de experimentar con modelos matemáticos( que describen algún sistema)

DEFINICIÓNShubik

Simulación de un sistema es la operación de un modelo(simulador), el cual es una representación del sistema. Este modelo puede sujetarse a manipulaciones que serían imposibles de realizar, demasiado costosas o imprácticas. La operación de un modelo puede estudiarse y con ello, inferirse las propiedades concernientes al comportamiento del sistema o subsistema real

DEFINICIÓN

Simulación, es una técnica para conducir experimentos en una computadora digital, los cuales requieren ciertos tipos de modelos lógicos y matemáticos, que describen el comportamiento de un negocio o un sistema económico ( o algún componente de ellos) en periodos extensos de tiempo real

FUNDAMENTOS DE LA SIMULACIÓN

PREDICCIÓN DEL FUTURO

FILOSOFÍA ESPECULATIVA

Platón

Aristóteles

Euclides

ANTES DEL SIGLO XVII

Métodos puramente deductivos

FUNDAMENTOSMÉTODO CIENTÍFICO

1. Observación de un sistema físico

2. Formulación de hipótesis (puede ser un modelo matemático) que intente explicar las observaciones hechas al sistema

3. Predicción del comportamiento del sistema,con base en la hipótesis formulada mediante el uso de la deducción lógica o matemática, esto es, por la obtención de soluciones del modelo o modelos matemáticos.

4. Realización de experimentos para probar la validez de la hipótesis o del modelo matemático

RAZONES PARA SU EMPLEOPUEDE SER IMPOSIBLE O EXTREMADAMENTE COSTOSO OBSERVAR CIERTOS PROCESOS EN EL MUNDO REAL

Vuelos espaciales

Ventas futuras de una empresa

Fallas de las máquinas en una fábrica

Efectos de decisiones macroeconómicas

RAZONES PARA SU EMPLEO

1. Hace posible estudiar y experimentar con las complejas interacciones que ocurren en el interior de un sistema

2. Estudiar los efectos de ciertos cambios informativos, de organización y ambientales, en la operación de sistema

3. Permite un mejor entendimiento del sistema modelado y proporciona sugerencias para mejorarlo

4. Como recurso pedagógico

5. Los juegos operacionales

6. La experiencia que proporciona el diseñar un modelo de simulación.

7. Permite determinar cuales variables son mas importantes que otras en un sistema complejo.

RAZONES PARA SU EMPLEO8. Experimentar con situaciones nuevas

9. Ensayar nuevas políticas y reglas de decisión en la operación de un sistema

10. Proporciona una forma conveniente de dividir un sistema complicado en subsistemas mas fáciles de manejar.

11. En los sistemas estocásticos en los cuales la secuencia de eventos puede ser muy importante, el método de Monte Carlo puede ser la única forma satisfactoria para obtener la información

12. Las simulaciones de Monte Carlo pueden realizarse para verificar soluciones analíticas

13. Permite estudiar los sistemas dinámicos, ya sea en tiempo real, tiempo comprimido o tiempo expandido

RAZONES PARA SU EMPLEO

14. Ayuda a detectar problemas y obstáculos cuando se agregan nuevos componentes al sistema.

15.Convierte a los especialistas en generalistas, facilita entender el sistema como un todo.

MODELO DE SIMULACIÓN

LOS MODELOS CONSTITUYEN UNA NECESIDAD CENTRAL DEL PROCEDIMIENTO CIENTIFICO

EL MODELO CIENTIFÍCO ES UNA ABSTRACCIÓN DE ALGÚN SISTEMA REAL, QUE TIENE LA POSIBILIDAD DE EMPLEARSE PARA PROPÓSITOS DE PREDICCIÓN Y CONTROL

COMPONENTES DE UN MODELO•LOS COMPONENTES

•LAS VARIABLES

•LOS PARÁMETROS Y

•LAS RELACIONES FUNCIONALES

LAS VARIABLES

EXÓGENAS ( DE DECISIÓN)

DE ESTADO

ENDÓGENAS (DE RESPUESTA)

CONTROLABLES

NO CONTROLABLES

TIPOS DE MODELOS

•ESTATICOS O DINAMICOS

•CONTINUOS O DISCRETOS

•ESTOCASTICOS O DETERMINISTICOS

PROCESO DE SIMULACIÓN

1. DEFINIR OBJETIVOS, ALCANCE Y RQUERIMIENTOS

2. RECOLECTAR Y ANALIZAR DATOS DEL SISTEMA

3. CONSTRUIR EL MODELO

4. VALIDAR EL MODELO

5. REALIZAR EXPERIMENTOS

6. PRESENTAR RESULTADOS

MÉTODO DE MONTECARLO

Muestra Monte Carlo

Modelo de medida de mérito

Calcular un resultado

Combinar resultados para formar la distribución u otras características de la medida de mérito

Inversión Inicial Vida del proyecto Flujo de efectivo neto anual

Es la exactitud deseada

NO

FinSI

Ejemplo del método de monte Carlo para una variable o elemento

Flujo de efectivo neto

Probabilidad

$10,000 0.10

15,000 0.50

20,000 0.25

25,000 0.15

ASIGNANDO NÚMEROS ALEATORIOS A CADA RESULTADO

Flujo de efectivo neto

Números aleatorios

$10,000 00-09

15,000 10-59

20,000 60-84

25,000 85-99

Número Aleatorio

Flujo de efectivo resultante

47 $15,000

91 25,000

02 10,000

88 25,000

81 20,000

74 20,000

24 15,000

05 10,000

51 15,000

74 20,000

GENERANDO NUMEROS ALEATORIOS

ELEMENTOS DE UN SISTEMADESDE UNA PERSPECTIVA DE SIMULACIÓN

Sistema

Actividades

Recursos

Entidades que entran

Entidades que salen

¿Que, Quien, Donde, Cuando y Como?

Controles

• ENTIDADES: Son los artículos procesados a través del sistema, tales como productos, clientes y documentos. Y con características únicas, como costo, forma, prioridad, calidad o condición

ENTIDADES

• Humanas o animadas(clientes, pacientes, etc.)

• Inanimadas (partes, documentos recipientes, etc.)

• Intangibles (llamadas,correos electrónicos, etc.)

ELEMENTOS DE UN SISTEMA DESDE UNA PERSPECTIVA DE SIMULACIÓN


ACTIVIDADES: Son las tareas realizadas en el sistema que están involucradas en el procesamiento de las entidades, ya sea directa o indirectamente, como por ejemplo el servicio al cliente, cortar una parte en una máquina, o reparar una pieza de un equipo. Las actividades consumen tiempo y a menudo involucran el uso de recursos.

ACTIVIDADES

• Procesamiento de entidades (Recepción, Tratamiento, Inspección, Fabricación, etc.)

• Movimiento de Entidades y recursos(Viaje en carretilla, montar en elevadores, etc.

• Ajustes de recursos, mantenimiento, y reparaciones(Puesta en marcha de maquinas, reparación de una maquina copiadora, etc.


• RECURSOS: Son los medios por los cuales las actividades son ejecutadas. Proveen instalaciones de apoyo, mantenimiento, equipo y personal para llevar a cabo las actividades. Los recursos pueden facilitar el procesamiento de las entidades o restringirlo.

•Los recursos tienen características tales como capacidad, velocidad, tiempo de ciclo y confiabilidad.

RECURSOS

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

•Inanimados(equipo, herramientas, espacio de piso, etc.)

•Intangibles(información, potencia eléctrica, etc.)


• CONTROLES:Dictan Como, Cuando y Donde se llevaran a cabo las actividades. Los controles imponen orden en el sistema. Al nivel mas alto los controles consisten de programas, planes y políticas. Al nivel mas bajo se dan en forma de procedimientos escritos control lógico de maquinas . A todos los niveles, los controles proporcionan la información y las decisiones lógicas sobre como debe operar el sistema.


EJEMPLOS DE CONTROLES

• Planes de producción

• Programas de trabajo

• Jerarquía de tareas

• Software de control

• Hojas de instrucción

• Secuencia de recorrido

SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS

UNA SIMULACION DE EVENTOS DISCRETOS ES AQUELLA EN LA CUAL LOS CAMBIOS EN EL ESTADO DEL MODELO, OCURREN EN PUNTOS DISCRETOS EN EL TIEMPO DISPARADOS POR LOS EVENTOS.

SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS

EJEMPLOS:

• EL ARRIVO DE UNA ENTIDAD A UNA ESTACIÓN DE TRABAJO

• LA FALLA DE UN RECURSO

• LA CONCLUSIÓN DE UNA ACTIVIDAD

• EL CAMBIO DE UN TURNO

Inicio

Crear base de datos para la simulación y programación de eventos iniciales

Avanzar el reloj al próximo evento en el tiempo

Terminación del evento?

Actualización de estadísticas y generar

reporte de salida

SI

NOProcesar el evento y

programar nuevos eventos

Actualizar estadísticas, variables de estado, y

animación

Parar

Existen eventos condicionales?

NO

SI

Diagrama de flujo para la

simulación de eventos discretos

COMPONENTES DE UN SOFTWARE DE SIMULACIÓN

Interfase de modelación

Interfase de simulación

Interfase de salida

Procesador para la modelación Datos del

modeloDatos de la simulación

Datos de salida

Procesador de simulación

Procesador de simulación

Procesador de salida

MODULO DE INTERFASE PARA LA MODELACIÓN

•EL MODELADOR DEFINE EL MODELO MEDIANTE ESTE MODULO

• PROPORCIONA HERRAMIENTAS GRÁFICAS, DIALOGOS Y OTRAS CAPACIDADES DE EDICIÓN DE TEXTO PARA INTRODUCIR Y EDITAR LA INFORMACIÓN DEL MODELO. EN ESTE MODULO SE ESPECIFICAN LAS OPCIONES PARA LAS CORRIDAS DEL MODELO Y SE PUEDEN USAR ARCHIVOS EXTERNOS

PROCESADOR DEL MODELO

CUANDO SE CORRE UN MODELO EL PROCESADOR TOMA LA BASE DE DATOS DEL MODELO Y OTROS ARCHIVOS EXTERNOS, QUE SE USAN COMO DATOS DE ENTRADA Y CREA UNA BASE DE DATOS DE SIMULACIÓN.

INVOLUCRA TRADUCCIÓN DE

DATOS O COMPILACIÓN DE

LENGUAJES

MUESTRA

CORRIDA

PERMITE INTERACTUAR CON LA SIMULACIÓN

PARA:

• Controlar la velocidad de la animación

•Dar seguimiento a eventos

• Depuración lógica

• Preguntar por variables de estado

• Solicitar reportes instantáneos

•Tener una vista panorámica o acercamiento de la distribución del modelo

PROCESA LOS EVENTOS SIMULADOS

Acumuladores De Estadísticas

VARIABLES DE ESTADO

Reloj VariableCalendario de eventos

Despacho

Eventos

LógicaListas de espera

Generador

Números Aleatorios

PROCESADOR DE SALIDA

• UTILIZACIÓN DE RECURSOS

• TAMAÑO DE LAS COLAS

• TIEMPOS DE ESPERA

• TASAS DE PROCESAMIENTO

SUMARIZA LOS DATOS ESTADISTICOS REUNIDOS DURANTE LAS CORRIDAS DE SIMULACION Y CREA UNA BASE DE DATOS DE SALIDA

INTRODUCCIÓN AL PROMODEL 6.0

PROMODEL

PRODUCTION

MODELER

PROMODELHERRAMIENTA DE SIMULACIÓN PARA

MODELAR VARIOS SISTEMAS DE MANUFACTURA Y DE SERVICIOSSISTEMAS DE

MANUFACTURA

•PRODUCCIÓN POR LOTE

•TRANSPORTADORES

• TRANSFERENCIA DE LINEAS

• PRODUCCIÓN EN MASA

• LINEAS DE ENSAMBLE

• SISTEMAS DE MANUFACTURA FLEXIBLE

• GRUAS

• SISTEMAS JUSTO A TIEMPO

• SISTEMAS KANBAN

• ETC.

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