Instituto Tecnológico de Villahermosa

Materia: Simulación

Docente: Zinath Javier Gerónimo

Carrera: Ingeniería Industrial

Miguel Ángel Aulis Izquierdo

Mario Alberto Gómez Pérez

Carpeta de Evidencias

Unidad IV Lenguajes de Simulación y

Simuladores de Eventos Discretos.

INDICE

Introducción

4. Lenguajes de Simulación y Simuladores de Eventos Discretos.

4.1. Antecedentes de los lenguajes de simulación y simuladores

4.2. Aprendizaje y uso de un Simulador como: ProModel, Arena, entre otros.

4.3. Características del software

4.4. Construcción de modelos

4.5. Consideraciones económicas en la simulación.

4.6. Realizar prácticas utilizando el simulador para procesos productivos, de transporte, líneas de espera, calidad, inventarios, entre otros.

4.7. Interpretación de los resultados obtenidos y generación de propuestas de mejora para el modelo analizado

Bibliografía

INTRODUCCIÓN

En la presente unidad, tomamos en cuenta el ProModel como sistema de

simulación.

El concepto de simulación engloba soluciones para muchos propósitos diferentes.

Por ejemplo, podríamos decir que el modelo de un avión a escala que se introduce

a una cámara por donde se hace pasar un flujo de aire, puede simular los efectos

que experimentará un avión real cuando se vea sometido a turbulencia. Por otro

lado, algunos paquetes permiten hacer la representación de un proceso de

fresado o torneado: una vez que el usuario establezca ciertas condiciones

iniciales, podrá ver cómo se llevaría a cabo el proceso real, lo que le permitiría

revisarlo sin necesidad de desperdiciar material ni poner en riesgo la maquinaria.

Entre los distintos tipos de procesos de simulación que podemos utilizar, en este

libro nos ocuparemos del que se basa en el uso de ecuaciones matemáticas y

estadísticas, conocido como simulación de eventos discretos. Este proceso

consiste en relacionar los diferentes eventos que pueden cambiar el estado de un

sistema bajo estudio por medio de distribuciones de probabilidad y condiciones

lógicas del problema que se esté analizando. 

Los simuladores son actualmente muy utilizados para análisis en alto nivel,

requiriéndose únicamente agregar detalles en un cierto nivel, puesto que lo demás

es estándar.

Los lenguajes de simulación facilitan enormemente el desarrollo y ejecución de

simulaciones de sistemas complejos del mundo real. Los lenguajes de simulación

son similares a los lenguajes de programación de alto nivel pero están

especialmente preparados para determinadas aplicaciones de la simulación. Así

suelen venir acompañados de una metodología de programación apoyada por un

sistema de símbolos propios para la descripción del modelo por ejemplo mediante

diagramas  de flujo u otras herramientas que simplifican notablemente la

modelización y facilitan la posterior depuración del modelo.

A lo largo de la materia hemos estudiado los conceptos básicos de la simulación,

hemos realizado simulación de algunos eventos utilizando números aleatorios y

variables aleatorias.

UNIDAD 4 LENGUAJES DE SIMULACIÓN Y SIMULADORES DE EVENTOS DISCRETOS

4. LENGUAJES DE SIMULACIÓN Y SIMULADORESUn lenguaje de simulación es un software de simulación de naturaleza general y

posee algunas características especiales para ciertas aplicaciones, tal como

ocurre con SLAM 11 y SIMAN (software para simular) con sus módulos de

manufactura. El modelo es desarrollado usando las instrucciones adecuadas del

lenguaje y permitiendo al analista un gran control para cualquier clase de

sistema .Un simulador (o de propósitos especiales) es un paquete de

computadoras que permite realizar la simulación para un ambiente específico, no

requiriendo esfuerzo en programación. Hoy en día existen simuladores para

ambientes de manufactura y sistemas de comunicación permitiendo un menor

tiempo en el desarrollo del modelo, así como también contar con el personal sin

experiencia en simulación Los simuladores son actualmente muy utilizados para

análisis en alto nivel ,requiriéndose únicamente agregar detalles en un cierto nivel,

puesto que lo demás es estándar. Lenguajes como SIMSCRIPT 11.5 y SLAM 11

están orientados al evento.GPSS, SIMAN y SIMNET son orientados al proceso. El

ESCL, es un lenguaje de simulación muy popular en Europa y fue desarrollado en

FORTRAN.

4.1. ANTECEDENTES DE LOS LENGUAJES DE SIMULACIÓN Y SIMULADORES

Historia de la simulación

Se podría considerar que la simulación nace en 1777 con el planteamiento del problema "la aguja de buffon", un método matemático sencillo para ir aproximando el valor del número ∏ a partir de sucesivos intentos.Este modelo matemático se basa en una aguja de una longitud determinada lanzada sobre un plano segmentado por líneas paralelas separadas por unidades. ¿Cuál es la probabilidad que la aguja cruce alguna línea?En 1812 Laplace mejoró y corrigió la solución de Buffon y desde entonces se conoce como solución Buffon-Laplace. Posteriormente, el estadístico William Sealy Gosset, que trabajaba en la destilería de Arthur Guinness, ya aplicaba sus conocimientos estadísticos en la destilería y en su propia explotación agrícola. El especial interés de Gosset en el cultivo de la cebada le llevó a especular que el diseño de experimentos debería dirigirse no sólo a mejorar la producción media, sino también a desarrollar variedades de cebada cuya mayor robustez permitiese que la producción no se viese afectada por las variaciones en el suelo y el clima.Para evitar futuras filtraciones de información confidencial, Guinness prohibió a sus empleados la publicación de cualquier tipo de artículo independientemente de su contenido, de ahí el uso que hizo Gosset en sus publicaciones del seudónimo "Student”, para evitar que su empleador lo detectara. Es por esta razón que su logro más famoso se conoce como la "distribución t de Student", que de otra manera hubiera sido conocida como la "distribución t de Gosset".Este hito histórico abrió las puertas a la aplicación de la simulación en el campo del proceso de control industrial así como a las sinergias que generaba esta simulación basada en la experimentación y técnicas de análisis para descubrir soluciones exactas a problemas clásicos de la industria y la ingeniería.

Periodo de Formación (1945-1970)

ENIAC y el método de Montecarlo

     

A mediados de los años 40 dos hechos sentaron las bases para la rápida evolución del campo de la simulación:· La construcción de los primeros computadores de propósito general como el ENIAC.· El trabajo de Stanislaw Ulam, John Von Neumann y otros científicos para usar el método de Montercarlo en computadores modernos y solucionar problemas de difusión de neutrones en el diseño y desarrollo de la bomba de hidrógeno. Ulam y Von Neumann ya estuvieron presentes en el proyecto Manhattan.The Art of Simulation

En 1960, Keith Douglas Tocher desarrolló un programa de simulación general cuya principal tarea era la de simular el funcionamiento de una planta de producción donde las máquinas ciclaban por estados: Ocupado, Esperando, No disponible y Fallo; de manera que las simulaciones en los cambios de estado de las máquinas marcarán el estado definitivo de la producción de la planta. Este trabajo produjo además el primer libro sobre simulación: The Art of Simulation (1963).General Purpose Simulation System y SIMSCRIPT

     

Para aquel entonces, IBM desarrolló entre 1960 y 1961 el Sistema de Simulación de propósito general o General Purpose Simulation System (GPSS). El GPSS se diseñó para realizar simulaciones de teleprocesos involucrando por ejemplo: control de tráfico urbano, gestión de llamadas telefónicas, reservas de billetes de avión, etc. La sencillez de uso de este sistema lo popularizó como el lenguaje de simulación más usado de la época.Por otro lado, en 1963 se desarrolló SIMSCRIPT, otra tecnología alternativa al GPSS basada en FORTRAN, más enfocada a usuarios que no tenían porqué ser obligatoriamente expertos informáticos en RAND CORPORATION.SIMULA I y WSC

Complementariamente a los desarrollos llevados a cabo por RAND e IBM, el Royal Norwegian Computing Center inició en 1961 el desarrollo del programa SIMULA con ayuda de Univac. El resultado fue SIMULA I, probablemente el lenguaje de programación más importante de toda la historia.En 1967 se fundó el WSC (Winter Simulation Conference), lugar donde desde entonces y hasta ahora se archivan los lenguajes de simulación y aplicaciones derivadas, siendo en la actualidad el referente en lo que a avances en el campo de los sistemas de simulación se refiere.

Periodo de Expansión (1970-1981)

Aplicaciones en múltiples campos

Durante este periodo se desarrollaron avanzadas herramientas de modelado y de análisis de resultados. Gracias también a los desarrollos obtenidos en la generación de datos y a las técnicas de optimización y representación de datos, la simulación llega a su fase de expansión donde comienza a aplicarse en múltiples campos.

Anteriormente, los datos de salida obtenidos de una simulación por computadora se presentaban en una tabla o matriz, de manera que se mostraba el efecto que los múltiples cambios en los parámetros tenían sobre los datos. El empleo del formato de matriz se debía al uso tradicional que se hacía de la matriz en los modelos matemáticos. Sin embargo, los psicólogos advirtieron que los seres humanos percibían mejor los cambios en el desarrollo de las situaciones si miraban gráficos o incluso imágenes en movimiento o animaciones generadas a partir de dichos datos, como las que se ejecutan en las animaciones de imágenes generadas por computadora.

4.2 APRENDIZAJE Y USO DE UN SIMULADORImportancia en el uso de los simuladores.

Desde el punto de vista pedagógico, el uso de simulaciones permite crear un

marco para la exploración y la práctica ayudando a los estudiantes a probarse en

un ámbito sin riesgos.

Analizar situaciones desde diferentes perspectivas y aprender de los errores sin

penalizarlos.

Incluir un importante componente lúdico y son propuestas fuertemente

motivadoras.

Aplicar e integrar conocimientos aprendidos con anterioridad.

A los estudiantes asumir distintas responsabilidades y toman decisiones durante la

simulación.

Utilizar los beneficios del feedback inmediato para mantener al estudiante

conectado y motivado.

ProModel es un simulador con animación para computadoras personales. Permite

simular cualquier tipo de sistemas de manufactura, logística, manejo de

materiales, etc. Puedes simular bandas de transporte, grúas viajeras, ensamble,

corte, talleres, logística, etc.

ProModel es un paquete de simulación que no requiere programación, aunque sí

lo permite. Corre en equipos 486 en adelante y utiliza la plataforma Windows®.

Tiene la combinación perfecta entre facilidad de uso y flexibilidad para

aplicaciones complejas.

Puedes simular Justo a Tiempo, Teoría de Restricciones, Sistemas de Empujar,

Jalar, Logística, etc. Prácticamente, cualquier sistema puede ser modelado.

Una vez hecho el modelo, éste puede ser optimizado para encontrar los valores

óptimos de los parámetros claves del modelo. Algunos ejemplos incluyen

determinar la mejor combinación de factores para maximizar producción

minimizando costo, minimizar el número de camiones sin penalizar el servicio, etc.

El módulo de optimización nos ayuda a encontrar rápidamente la solución óptima,

en lugar de solamente hacer prueba y error. ProModel cuenta con 2 optimizadores

disponibles y permite de esta manera explotar los modelos de forma rápida y

confiable.

Beneficios Clave

Único software de simulación con Optimización plenamente integrada

Creación de modelos rápida, sencilla y flexible.

Modelos optimizables.

Elementos de Logística, Manejo de Materiales, y Operaciones incluidas. (Bandas

de transporte, Grúas Viajeras, Operadores).

Entrenamiento en Español.

Resultados probados.

Importación del Layout de AutoCAD, y cualquier herramienta de CAD / CAE /

Diseño, así como de fotografías digitales.

Soporte Técnico 24 horas al día, 365 días del Año.

Integración a Excel, Lotus, Visual Basic y herramientas de Microsoft.

Genera en automático las gráficas en 3 dimensiones para visualización en el

espacio tridimensional.

Software FlexsimFlexsim es una herramienta de análisis que ayuda a ingenieros y los planificadores

a tomar decisiones inteligentes en el diseño y la operación de un sistema.

Con Flexsim, se puede desarrollar un modelo de computadora en 3 dimensiones

de un sistema de la vida real. 

Flexsim brinda la posibilidad de realizar un modelo de un sistema antes de que

sea construido, o evaluar políticas operativas antes de que sean puestas en

funcionamiento.

Elementos de un modelo de sistemaEntidades (flujos del sistema): artículos que fluyen a través del sistema.

Estados del sistema: Condición del sistema en un momento t. Las actividades

encajan aquí.

 Evento: Cambios en los estados del sistema.

 Recursos: Son los elementos del sistema que no son entidades.

 Localizaciones: Lugares por donde deben esperar o fluir las entidades (Son los

“recursos fijos”).

 Atributos: Características de una entidad.

 Variables: condiciones cuyos valores se crean y modifican.

 Controles: Reglas que gobiernan al sistema.

Modelado En los términos técnicos, Flexsim es clasificado como una software de simulación

discontinuo - evento. Esto quiere decir que cambian de estado en distintos

momentos como consecuencia de los eventos específicos. Estados comunes

podrían ser clasificaciones como ocioso, ocupado, bloqueado o fuera de servicio, y

algunos ejemplos de los eventos serían la llegada de órdenes del cliente, el

movimiento de producto, y las fallas de máquina.

Los artículos que están procesado en un modelo de simulación discontinuo -

evento son a menudo productos físicos, pero podrían ser también clientes, el

papeleo, los dibujos, las tareas, las llamadas telefónicas los mensajes

electrónicos, etcétera. Estos artículos siguen a través de a series de

procesamiento, haciendo cola o bien cumpliendo un proceso definido

Flexsim es una herramienta versátil que ha sido usada para hacer un modelo de

simulación de una gran variedad de sistemas, de varias industrias diferentes.

Flexsim es usado por compañías pequeñas y grandes con éxito igual. Flexsim es

usado por famosos como General Mills, Daimler Chrysler, Grumman, Discover

Card de Northrop, DHL, Bechtel, Bose, Michelin, FedEx, tecnologías de Seagate,

Pratt & Whitney, TRW y administración espacial norteamericana.

Aplicaciones de Flexsim • Mejore la utilización de equipos 

• Reduzca los tamaños de tiempo de espera y cola 

• Asigne recursos eficientemente 

• Minimice los efectos en contra de las fallas 

• Minimice los efectos en contra de artículos defectuosos y desperdicio 

• Estudie las ideas de inversión alternativas 

• Planes de reducción de coste de estudio 

• Establece tamaños de grupo óptimos 

• Resuelva los asuntos de manejo físicos 

• Entrene a operadores en el comportamiento de sistema en conjunto y la

interpretación relacionada al trabajo.

Visualización Es sorprendentemente eficaz un modelo de simulación animado, conseguir la

atención de los procesos y la manera en que trabaja. La animación exhibida

durante una simulación provee un material visual excelente para demostrar cómo

funcionará el sistema final.

Objetos de Flexsim Flexsim simula diferentes clases de recursos. Un ejemplo es el objeto de cola, que

actúa como uno storage o almacenamiento área.

La cola puede representar una línea de personas, una cola de procesos libres

sobre una CPU, un área de storage sobre el piso de una fábrica, o una cola de

espera en un centro de servicio al cliente. Otro ejemplo de un objeto de Flexsim es

el objeto de procesador, que simula una demora o vez de procesamiento. Este

objeto puede representar una máquina en una fábrica, un cajero que atiende a un

cliente, un empleado de correo que ordena paquetes, etcétera

Los objetos de Flexsim son encontrados en los paneles de cuadrícula de la

biblioteca de objetos. La cuadrícula es organizada por grupo

Vistas del modelo

Flexsim usa un ambiente de tres dimensiones. Una de las vista del modelo es

llamada una vista ortogonal. También puede verse el modelo en una opinión de

perspectiva más objetiva. Mientras que la vista de perspectiva es más para los

propósitos de presentación. 

4.3. CARACTERÍSTICAS DEL SOFTWARE*ProModel es un paquete de simulación que no requiere programación, aunque sí

lo permite. Corre en equipos 486 en adelante y utiliza la plataforma Windows®.

Tiene la combinación perfecta entre facilidad de uso y flexibilidad para

aplicaciones complejas.

*Puedes simular Justo a Tiempo, Teoría de Restricciones, Sistemas de Empujar,

Jalar, Logística, etc. Prácticamente, cualquier sistema puede ser modelado.

*Una vez hecho el modelo, éste puede ser optimizado para encontrar los valores

óptimos de los parámetros claves del modelo. Algunos ejemplos incluyen

determinar la mejor combinación de factores para maximizar producción

minimizando costo, minimizar el número de camiones sin penzliar el servicio, etc.

APLICACIONESAvión

Este modelo muestra como se pueden incorporar fácilmente fotografías digitales a

ProModel. El modelo ilustra el cálculo de la utilización de los operarios,

permitiendo variar el número de operarios.

Bodega¿Cuántos montacargas necesitamos? ¿Cuál es el inventario que puede mover el

centro de distribución? ¿Cómo nos afectan los horarios dentro del centro de

trabajo? ¿Cómo nos afecta el mantenimiento a los montacargas? ¿El diseño de la

operación de la bodega, nos permitirá absorber la estacionalidad de la demanda?

Celda¿Qué capacidad tenemos en piezas por hora? ¿Cuál es el tiempo de entrega?

¿Cuál es el tiempo de ciclo? ¿Cuál es el Takt Time? ¿Cómo nos afecta el diseño

de turnos en la celda de manufactura? ¿Podemos meter un producto nuevo a la

línea? ¿Cuál es el impacto de los tiempos de preparación?

Fábrica

ProModel nos permite representar la realidad de una fábrica, con las entregas de

materia prima, operadores, factores de calidad, aleatoriedad en los tiempos de

proceso, en la duración y frecuencia de los mantenimientos, de tal manera que

podemos calcular la capacidad de la planta (Capacity Planning), Takt Time, Lead

Time. Muchos de los usos actualmente van hacia la manufactura esbelta.

VENTAJAS•Único software de simulación con Optimización plenamente intregrada

•Creación de modelos rápida, sencilla y flexible.

•Modelos optimizables.

•Entrenamiento en Español.

•Resultados probados.

•Integración a Excel, Lotus, Visual Basic y herramientas de Microsoft.

•Genera en automático las gráficas en 3 dimensiones para visualización en el

espacio tridimensional.

DESVENTAJAS•La simulación es imprecisa, y no se puede medir el grado de su imprecisión.

•Los resultados de simulación son numéricos; por tanto, surge el peligro de atribuir

a los números un grado mayor de validez y precisión.

•Los modelos de simulación en una computadora son costosos y requieren mucho

tiempo para desarrollarse y validarse.

Se requiere gran cantidad de corridas computacionales para encontrar soluciones,

lo cual representa altos costos.

•La solución de un modelo de simulación puede dar al análisis un falso sentido de

seguridad.

•Requiere largos periodos de desarrollo

4.4. CONSTRUCCIÓN DE MODELOSA continuación se describen brevemente cada uno de los módulos y

la mecánica de trabajo para la definición de los elementos que se involucran en

ProModel.

Construcción de estaciones (Locations)

Las estaciones representan lugares fijos en el sistema a donde las entidades son

llevadas para el procesamiento, almacenamiento, toma de decisiones o cualquier

otro tipo de actividad.

Se llega a este módulo a través del menú de construcción - Build –Locations. Al

activarlo aparecen las ventanas  LOCATIONS, GRAPHICS y LAYOUT (LOCATIONS: En esta ventana aparece una tabla en la

que se configúrenlas características y propiedades de las estaciones que se han

definido. Ésta configuración se realiza en cada una de las siguientes columnas:

_ Icon: Aquí se visualiza la representación gráfica de la estación, la cual aparece

automáticamente al seleccionarla en la ventana de gráficas presente en el mismo

módulo.

_ Name: En esta columna se muestra el nombre de la estación, el cual aparece

automáticamente dependiendo del gráfico que se haya seleccionado. Sin

embargo, éste puede ser modificado con el propósito de personalizar la

presentación de acuerdo a las necesidades del modelo que se esté construyendo.

Cap.: Es una expresión numérica que indica la cantidad de entidades que pueden

ser procesadas en la estación simultáneamente.

_ Units: Hace referencia al número de estaciones iguales que se poseen. Si hay

más de un puesto de trabajo o máquina con las mismas características, no es

necesario definirlos por separado; simplemente se escribe el número en esta

casilla.

_ DTs.: En esta columna se programan los tiempos muertos o de paradas

(Downtimes),los cuales pueden representar interrupciones programadas, tales

como cambios de turnos, descansos o periodos de mantenimiento, o

interrupciones no programadas asociadas a las fallas en los equipos.

Stats: En esta columna se especifica el nivel de detalle de

la información estadística que se requiere de cada estación. Cuando se oprime

este botón se despliegan tres opciones:

_ None: ningún tipo de información estadística es mostrada

_ Basic: tan sólo se genera el porcentaje de utilización y el tiempo en promedio en

la estación.

_ Time Series: genera información básica (tiempos promedios, número total de

partes, etc.) o detallada (desviaciones, acumulados, etc.)

Cada opción abre un cuadro de edición para especificar los elementos requeridos

para programar los tiempos muertos o de parada.

_ Rules: Aquí se definen los criterios que el sistema considerará para tomar

ciertas decisiones.

Selecting Incoming Entities: indica cómo una estación selecciona la siguiente

entidad, entre varias que están esperando para entrar.

_ Queuing for Output: indica el criterio con el cual se debe seleccionar la siguiente

entidad cuando la estación es de múltiple capacidad.

_ Selecting a Unit: indica cómo se selecciona la próxima entidad que debe entrar a

la estación.

_ Notes: En este campo se pueden escribir notas, información adicional o

comentarios importantes sobre la entidad.

GRAPHICS: En esta ventana se muestran las gráficas disponibles para la

definición de las estaciones. Adicionalmente se encuentran opciones para mejorar

la calidad de las gráficas e incrementar la información disponible asociada a las

estaciones del modelo (ver Figura 3):

Construcción del proceso (Processing)El procesamiento describe las operaciones que tienen lugar en cada una de las

estaciones, como la cantidad de tiempo que una entidad gasta en un puesto de

trabajo, los recursos que se necesitan para realizar el proceso, y en general

cualquier evento que ocurra o suceda en la estación, incluyendo la elección del

siguiente destino de la entidad.

Este módulo se encuentra en el menú de construcción (Build), ejecutando el

comando PROCESSING. El módulo consta de tres ventanas además de la

ventana LAYOUT, que como se mencionó anteriormente aparece en todos los

módulos de construcción (ver Figura 8).

a) PROCESS: Consiste en una tabla en la que se definen las operaciones que se

realizan a las entidades en cada una de las estaciones. Los campos contenidos

son:

_ Entity: Se indica el nombre de la entidad involucrada en cada etapa del proceso.

Si todas las entidades intervienen en el proceso, o se les asigna la misma ruta,

puede usarse "ALL" que es un comando predefinido en el sistema.

_ Location: Se refiere a la estación donde ocurre el proceso.

_ Operation: Normalmente se define el tiempo que se demora la entidad en cada

estación (ya sea determinístico o probabilístico). En este campo se puede definir

desde un simple tiempo que represente la espera de la entidad en la estación,

hasta una compleja lógica de operaciones que involucre algoritmos.

4.5. CONSIDERACIONES ECONÓMICAS EN LA SIMULACIÓN.

En las consideraciones económicas en la simulación se tiene que a veces es más

barato la elaboración de un modelo digital en un software que el llevarlo a cabo en

la realidad.

4.6. REALIZAR PRÁCTICAS UTILIZANDO EL SIMULADOR PARA PROCESOS PRODUCTIVOS, DE TRANSPORTE, LÍNEAS DE ESPERA, CALIDAD, INVENTARIOS, ENTRE OTROS.

Se empezó poniendo un créate este mismo tiene Posibles Usos los cuales son:

Punto de inicio de producción en una línea de fabricación.

Llegada de un documento (por ejemplo, una petición, una factura, una orden)

en un proceso de negocio.

Llegada de un cliente a un proceso de servicio.

El créate quedo de la siguiente forma:

Es de tipo expresión y de tipo llegadas de entidades, las entidades arriban de uno

en uno y su número es infinito es decir no hay una cantidad conocida del número

de entidades que llegan o llegaran al sistema cabe señalar que siguen una forma

tipo exponencial y llegan 15 cada hora es decir 15 entidades (clientes cada 60

minutos)

Luego se procede a poner:

Este assing nos permite saber la cantidad de trabajo en proceso.

Prosiguiendo con la resolución del ejercicio se pone el process que en este caso

sería el “Banco”

El process es un tipo standard que tiene como recursos un solo servidor.

Para la longitud máxima de simulación se recomienda 5000 minutos para ver qué

es lo que pasa con el sistema.

Entonces al final de cuentas el sistema queda de la siguiente forma.

Y se llega a la conclusión que hay que poner más empleados para que los clientes

no tengan que esperar en la fila con un 95% de certeza.

Este problema se trata de transporte se comienza a simular el proceso

primeramente definiendo las piezas por medio de un bloque créate, después

ponemos un assing para definir atributos en este caso color que podrá adquirir

valores de 1 si es rojo, 2 si es azul, se pone posteriormente un decide para poder

separar las entidades en azules y rojas.

Luego se ponen los procesos correspondientes y las estaciones.

Para poder simular el transporte luego de que las entidades ya hayan pasado por

los procesos se utiliza un transporte por lotes que requiere de 3 bloques, un

request para llamas un transporte, un transport que mueva el transporte hacia su

destino y un free que deja libre el transporte para poder seguir con sus tareas.

Cabe señalar que en el PDF no se ponía las distancias del process 1 al process 2

el cual tuve que poner para que se pueda simular.

El diagrama de flujo del proceso en el programa arena queda de la siguiente

forma.

4.7. INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS Y GENERACIÓN DE PROPUESTAS DE MEJORA PARA EL MODELO ANALIZADO

Para mejores resultados se propone simular el modelo ante la situación original, así llegar a tener la opción de tomar decisiones.

Es la vinculación de los resultados de los análisis de datos con la hipótesis de investigación, con las teorías y con conocimientos ya existentes y aceptados.

El propósito del análisis es resumir las observaciones llevadas a cabo de forma tal que proporcionen respuesta a las interrogantes de la investigación. La interpretación, más que una operación distinta, es un aspecto especial del análisis su objetivo es "buscar un significado más amplio a las respuestas mediante su trabazón con otros conocimientos disponibles que permitan la definición y clarificación de los conceptos y las relaciones entre éstos y los hechos materia de la investigación.

BIBLIOGRAFIA

García F., Sierra J., y Guzmán V., Simulación de Sistemas para Administración e

Ingeniería. CECSA (2005)

http://www.monografias.com/docs111/construccion-y-ejecucion-modelo-basico-

promodel/construccion-y-ejecucion-modelo-basico-

promodel.shtml#ixzz4iFSVG5H1

Azarang, M. R. y García Dunna, E., Simulación y Análisis de Modelos

Estocásticos. Mc Graw Hill (1998)