UNIDAD I Lenguajes de Simulación y Simuladores de eventos discretos

Comienza Ya. Es Gratis
ó regístrate con tu dirección de correo electrónico
Rocket clouds
UNIDAD I Lenguajes de Simulación y Simuladores de eventos discretos por Mind Map: UNIDAD I Lenguajes de Simulación y Simuladores de eventos discretos

1. Consideraciones económicas y de simulación

1.1. Se reducen los costos al eliminar factores de seguridad excesivos que se habían añadido al no conocer el desempeño.

1.2. La simulación durante la fase del diseño de un sistema resulta en ahorro de dinero, al identificar y eliminar problemas e ineficiencias que antes no se habían percatado.

1.2.1. Ventajas

1.2.1.1. Mejora el conocimiento del proceso actual al permitir que el analista vea como se comporta el modelo generado bajo diferentes escenarios.

1.2.1.2. Puede utilizarse como medio de capacitación para la toma de decisiones.

1.2.1.3. Permite generar una buena solución.

1.2.1.4. Es muy buena herramienta para conocer el impacto de los cambios en los procesos sin la necesidad de llevarlos a cabo en la realidad.

1.3. El costo y tiempo invertido en simular un sistema es minúsculo comparado con los grandes ahorros a largo plazo al tener sistemas bien diseñados, que operen de manera eficiente.

1.4. Ayuda a alcanzar importantes mejoras para el desempeño del sistema de servicio y manufactura en el menor tiempo posible.

1.4.1. Desventaja

1.4.1.1. La simulación puede ser costosa cuando se requiere emplearla en problemas relativamente sencillos en resolver.

1.4.1.2. Se requiere de bastante tiempo para realizar un estudio de simulación.

1.4.1.3. Es preciso que el analista domine el uso del paquete de simulación.

1.5. La simulación ayuda a lograr mejoras en la productividad sin la necesidad de grandes inversiones en nuevas tecnologías.

1.6. Precausiones de la Simulación

1.6.1. Al principio puede ser costosa en tiempo y dinero

1.6.2. Algunas veces se pueden buscar mejores soluciones y más fáciles

1.6.3. Los resultados pueden dar lugar a una excesiva confianza

1.6.4. Es posible que se ignoren factores tecnológicos y de índole humana

1.6.5. Es difícil de verificar si los resultados son válidos

1.6.6. Los resultados pueden ser mal interpretados

2. Construcción de Modelos

2.1. Simular algún fenómeno del mundo real en el cual el investigador está interesado, con el propósito de crear un modelo que sea más simple de estudiar que el propio objetivo. Lo que se desea con esta construcción es que las conclusiones obtenidas a partir del modelo sean también aplicables.

2.1.1. Fase 1: Definición del problema de interés

2.1.1.1. Consiste en estudiar el contexto del problema, identificar los objetivos del proyecto, especificar los índices de medición de la efectividad del sistema, especificar los objetivos del modelo y definir el sistema que se va a modelar.

2.1.2. Fase 2: Recolección de los datos relevantes.

2.1.2.1. Consiste en realizar una investigación o estudio del entorno del problema ya establecido, tomando en cuenta los factores e indicadores del problema, mediante diversas herramientas y técnicas

2.1.3. Fase 3: Formulación de un modelo que represente el problema.

2.1.3.1. Incluye un análisis conceptual básico en el cual es necesario hacer suposiciones y simplificaciones, se requiere que el constructor del modelo seleccione o aísle del ambiente total aquellos aspectos de la realidad que son pertinentes para la situación en cuestión

2.1.4. Fase 4: Solución del modelo

2.1.4.1. ofrecer los contenidos “académicos” siguiendo el esquema de la solución de problemas, o más bien en forma de actividades complementarias tratando de desarrollar las habilidades específicas de esta arquitectura didáctica.

2.1.5. Fase 5: Prueba del modelo.

2.1.5.1. En esta fase se requiere que el modelo se haya completado para poder obtener indicadores que orienten la comprensión del funcionamiento del sistema de estudio.

2.1.6. Fase 6: Preparación para la aplicación del modelo.

2.1.6.1. En esta fase se comprueba y se revisa que la simulación del modelo se ejecute de acuerdo a lo especificado en el programa , que cada elemento del sistema lo represente adecuadamente las operaciones con el modelo y sus interrelaciones .

2.1.7. Fase 7: Puesta en marcha

2.1.7.1. Ya concluido el proyecto de simulación, les permitirá proyectar distintos escenarios de simulación a diferentes espacios de tiempo, donde se tomara la decisión según les convenga a la empresa si este se queda o se hacen cambios .

3. Antecedentes de los lenguajes de simulación y simuladores

3.1. Simulación es el proceso de diseñar y desarrollar un modelo computarizado de un sistema o proceso para entender el comportamiento de un sistema.

3.1.1. Método Monte Carlo

3.1.2. GPSS de IBM

3.1.2.1. El objetivo de los lenguajes de simulación es simplificar la labor de escribir programas de simulación para diversos tipos de modelos y sistemas. Entre los lenguajes de simulación que se han desarrollado se encuentran:

3.1.2.1.1. Lenguajes de propósito general: FORTRAN, ALGOL, ASEMBLER, PL/, C, PASCAL

3.1.2.1.2. Lenguajes de Simulación discreta: Enfoque de flujo de transacciones: GPSS, BOSS 

 Enfoque de eventos: GASPII, SIMSCRIPT, SIMCOM, SIMPAC

 Enfoque de procesos: SIMULA, OPL, SOL, SIMULATE 
 Enfoque de actividades:CSL, ESP, FORSIM-IV, MILITRAN

3.1.2.1.3. Lenguajes de Simulación discreta y continua: GASP-IV, C-SIMSCRIPT, SMAM

3.1.2.1.4. enguajes de Simulación continua: DSL.190, MIMIC, GHSI,


 DYHYSYS, MIDAS, DYNAMO,SCADS,

 
MADBLOC, COBLOC

3.1.2.1.5. Simuladores de aplicación específica: COMNET, NETWORK, PROMODEL,


 SIMFACTORY, WITNESS, XCELL

3.1.3. SIMSCRIPT

4. Aprendizaje y uso de un simulador

4.1. Excel

4.1.1. Programa informático desarrollado y distribuido por Microsoft Corp. Se trata de un software que permite realizar tareas contables y financieras gracias a sus funciones, desarrolladas específicamente para ayudar a crear y trabajar con hojas de cálculo.

4.1.1.1. Son capaces de generar números pseudo-aleatorios provenientes de una distribución uniforme entre el 0 y el 1. Este tipo de números pseudo-aleatorios son los elementos básicos a partir de los cuales se desarrolla cualquier simulación por ordenador.

4.1.1.2. El objetivo de calcular el modelo de simulación es obtener la distribución de las variables de resultados. Los Estadísticos permiten realizar un seguimiento de un estadístico dado para una variable de resultado

4.1.1.3. Excel es un a herramienta de fácil aplicación para la simulación ya que nos ayuda reducir tiempos y nos facilita la obtención del resultado esperado. Se considera que la simulación simple genera la obtención de números pseudoalatorios para posteriormente generar el método Montecarlo y con este poder llegar a una decisión.

4.2. Minitab

4.2.1. Programa de computadora diseñado para ejecutar funciones estadísticas básicas y avanzadas.

4.2.1.1. Los datos simulados se utilizan rutinariamente en condiciones en las que los recursos son limitados o cuando la recolección de datos reales sería demasiado costosa o poco práctica.

4.2.1.1.1. Pronosticar resultados financieros o estimar los plazos de los proyectos.

4.2.1.1.2. Detectar problemas dentro de un proceso o sistema.

4.2.1.1.3. •Comprender la variabilidad en un proceso o sistema.

4.3. Promodel

4.3.1. Herramienta tecnológica de software para simular y experimentar con los procesos que conforman los sistemas que todavía no se han puesto en marcha, o para experimentar con los procesos de sistemas existentes sin que éstos se alteren.

4.3.1.1. Ayuda a encontrar rápidamente la solución optima.

4.3.1.1.1. Los elementos que conforman el modelo han de estar correctamente definidos.

4.3.1.2. Es la combinación perfecta entre facilidad de uso y flexibilidad para modelos complejos.

5. Características del Software

5.1. Promodel

5.1.1. Editor grafico

5.1.2. Resultados

5.1.3. Stat fit

5.1.4. Editor turnos

5.1.5. Sim runner

5.2. Excel

5.2.1. Hoja de trabajo

5.2.2. Libro de trabajo

5.2.3. Cinta de opciones

5.2.4. Formulas

5.2.5. Funciones

5.2.6. Graficas

5.2.7. tablas

5.3. Minitab

5.3.1. Asistente

5.3.2. Graficas

5.3.3. Estadísticas básicas

5.3.4. Regresión

5.3.5. Fiabilidad/Supervivencia

6. Prácticas de Simulador para procesos

6.1. Los simuladores son la tecnología más avanzada para entrenar operarios en situaciones de riesgo, reproducir accidentes, evaluar el nivel de cumplimiento de las normas de seguridad, y muchas más actividades sin arriesgar vidas humanas o daños a la propiedad. En definitiva, un simulador permite realizar todo aquello que no se puede hacer en la maquina real por motivos de seguridad.

6.1.1. Procesos Productivos

6.1.2. Transporte

6.1.3. Líneas de espera

6.1.4. Inventarios

7. Interpretación de los Resultados

7.1. a través de un análisis comprensivo, articulado sobre la comprensión y rastreo de los mismos, mediante la búsqueda de categorías fundamentales en los hechos que se han descritos a lo largo de los diferentes instrumentos utilizados en la investigación cualitativa.

7.1.1. Ideas

7.1.2. Conceptos

7.1.2.1. Con los datos obtenidos se deben tomar decisiones, las cuales deben ser para la mejora a largo, corto y mediano plazo. Ya que sí llegasen a ser temporales generarían perdidas a la organización que utilice este simulador

7.1.3. Temas

7.1.4. Interpretaciones