HERNÁNDEZ IBÁÑEZ CÉSAR OMAR INGENIERÍA INDUSTRIAL SIMULACIÓN 6° SEMESTRE

Simulación

Historia de la simulación

"La simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y llevar a término

experiencias con él, con la finalidad de comprender el comportamiento del sistema o

evaluar nuevas estrategias -dentro de los límites impuestos por un cierto criterio o un

conjunto de ellos - para el funcionamiento del sistema".

Durante los últimos años los avances han posibilitado la utilización de la simulación en la

investigación. Uno de los procedimientos de simulación más utilizados es el método de

Monte Carlo. Este método se aplica en la resolución de problemas matemáticos que

resultan técnicamente inmanejables o cuya solución requiere un alto costo en términos de

tiempo de trabajo, mediante la simulación de procesos aleatorios. Una limitación de

este procedimiento es que las conclusiones, por ser resultado de un procedimiento

experimental, son relativas a los procesos utilizados en la simulación.

Bajo el nombre de “Método de Monte Carlo” o “Simulación Monte Carlo” se agrupan una

serie de procedimientos que analizan distribuciones de variables aleatorias usando

simulación de números aleatorios. El Método de Monte Carlo da solución a una gran

variedad de problemas matemáticos haciendo experimentos con muestreos estadísticos

en una computadora. El método es aplicable a cualquier tipo de problema, ya sea

estocástico o determinístico.

Generalmente en estadística los modelos aleatorios se usan para simular fenómenos que

poseen algún componente aleatorio. Pero en el método de Monte Carlo, por otro lado, el

objeto de la investigación es el objeto en sí mismo, un suceso aleatorio o pseudo-aleatorio

se usa para estudiar el modelo.

La simulación de Monte Carlo fue creada para resolver integrales que no se pueden

resolver por métodos analíticos, para resolver estas integrales se usaron números

aleatorios. Posteriormente se utilizó para cualquier esquema que emplee números

aleatorios, usando variables aleatorias con distribuciones de probabilidad conocidas, el

cual es usado para resolver ciertos problemas estocásticos y determinísticos, donde el

tiempo no juega un papel importante.

Durante la Guerra Fría se intensificó el uso de la simulación para resolver problemas de

interés militar; trayectorias y dinámicas de satélites artificiales, guiar mísiles, etc. Muchos

de estos problemas exigen la resolución de sistemas de ecuaciones diferenciales no

lineales. Para abordar estos problemas se utilizaron ordenadores analógicos que usaban

elementos electrónicos para resolver las operaciones matemáticas: integración, suma,

multiplicación, generación de funciones, etc.

A partir de la década de los 60 empiezan a aparecer en el mercado programas de

simulación de sistemas de acontecimientos discretos que poco a poco se empezaron a

utilizar para resolver problemas de ámbito civil. Los más destacables fueron el GPSS de

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IBM (General Purpose System Simulator) y el SIMSCRIPT. Los modelos de

acontecimientos discretos son muy utilizados en la actualidad para estudiar problemas de

fabricación de procesos, logística, transporte, comunicaciones y servicios. Estos

problemas se caracterizan por centrar su interés en los cambios que hay en el sistema

como consecuencia de los acontecimientos y en su capacidad para modelar los aspectos

aleatorios del sistema. Este simulador se utilizó para analizar el diseño de la

terminal(Barcelona) en lo que respecta a los distintos espacios, el movimiento de las

personas en situaciones normales y el análisis del plan de evacuación.

La revolución que se produjo en la informática a partir de los años 80, tiene un impacto

importante en la simulación por ordenador. El uso de simuladores se generaliza en

prácticamente todos los ámbitos de la ciencia y la ingeniería, por ejemplo:

Predicción del tiempo: el primer modelo numérico de predicción del tiempo que dio

resultados positivos fue desarrollado por J. G. Charney, R. Fjörtoft y J. von Neumann con

el ordenador “ENIAC” (Electronic Numerical Integrator and Computer). Desde entonces, y

especialmente en las últimas dos décadas, se han popularizado estos simuladores para la

predicción a corto y largo plazo del tiempo.

Entrenamiento de pilotos: la necesidad de entrenar los pilotos surge ya en los inicios de la

aviación. A falta de ordenadores y programas informáticos de simulación, los primeros

pilotos se entrenaban con primitivos simuladores físicos. Actualmente, todos los pilotos

están obligados a entrenar-se periódicamente en sofisticados simuladores para estar

preparados para resolver cualquier problema que pueda aparecer en el vuelo.

Finalmente, en los últimos años, el uso de la simulación se ha ampliado al sector del ocio

y ha entrado en el ámbito familiar con productos de software sofisticado, que utilizan todos

los recursos del ordenador: gráficos potentes, bases de datos, computación intensiva, etc.

Algunos de los simuladores más populares son MS Flight Simulator, NASCAR Racing,

SimCity, Civilization, RollerCoaster Tycoon, y The Sims.

La simulación de procesos a lo largo del tiempo ha permitido resolver cuestiones

complejas para las cuales los métodos cuantitativos no son eficaces o no pueden

aplicarse. Robert Shannon lo define como “el proceso de diseñar y desarrollar un modelo

de sistema o proceso, y conducir experimentos con este modelo con el propósito de

entender el comportamiento del sistema o evaluar estrategias con las cuales se puede

operar sobre él”1; es por esto que se ha diseñado este espacio o herramiento con el fin de

tener acceso a conocimientos ya estudiados para desarrollar la creatividad y construir

conocimiento.

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Tipos de software de simulación

Pasos para realizar una simulación

Definición del sistema

Consiste en estudiar el contexto del problema, identificar los objetivos del proyecto,

especificar los índices de medición de la efectividad del sistema, establecer los objetivos

específicos del modelamiento y definir el sistema que se va a modelar.

Formulación del modelo

Una vez definidos con exactitud los resultados que se esperan obtener del estudio, se

define y construye el modelo con el cual se obtendrán los resultados deseados. En la

formulación del modelo es necesario definir todas las variables que forman parte de él,

sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan en forma completa el

modelo.

Colección de datos

Es importante que se definan con claridad y exactitud los datos que el modelo va a

requerir para producir los resultados deseados.

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Implementación del modelo en la computadora

Con el modelo definido, el siguiente paso es decidir si se utiliza algún lenguaje como

el fortran, algol, lisp, etc., o se utiliza algún paquete como Automod, Promodel, Vensim,

Stella y iThink, GPSS, simula, simscript, Rockwell Arena, [Flexsim], etc., para procesarlo

en la computadora y obtener los resultados deseados.

Verificación

El proceso de verificación consiste en comprobar que el modelo simulado cumple con los

requisitos de diseño para los que se elaboró.2 Se trata de evaluar que el modelo se

comporta de acuerdo a su diseño del modelo

Validación Del Sistema

A través de esta etapa es valorar las diferencias entre el funcionamiento del simulador y el

sistema real que se está tratando de simular.3 Las formas más comunes de validar un

modelo son:

1. La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación.

2. La exactitud con que se predicen datos históricos.

3. La exactitud en la predicción del futuro.

4. La comprobación de falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen

fallar al sistema real.

5. La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los

resultados que arroje el experimento de simulación.

Experimentación

La experimentación con el modelo se realiza después que este haya sido validado. La

experimentación consiste en comprobar los datos generados como deseados y en realizar

un análisis de sensibilidad de los índices requeridos.

Interpretación

En esta etapa del estudio, se interpretan los resultados que arroja la simulación y con

base a esto se toma una decisión. Es obvio que los resultados que se obtienen de un

estudio de simulación colaboran a soportar decisiones del tipo semi-estructurado.

Documentación

Dos tipos de documentación son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de

simulación. La primera se refiere a la documentación del tipo técnico y la segunda se

refiere al manual del usuario, con el cual se facilita la interacción y el uso del modelo

desarrollado.