Simulacion para ISC - Unidad 1 Introducción a la Simulación

TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO
Ingeniería en Sistemas Computacionales
Simulación
Unidad I: Introducción a la Simulación
Material de clase desarrollado para la asignatura de Simulación para Ingeniería en Sistemas Computacionales
SIMULACIÓN

Competencias Previas de la Asignatura
•Tener y aplicar habilidades de programación.
•Aplicar conceptos de probabilidad y pruebas estadísticas.
•Realizar cálculos para modelar problemas.
•Emplear los conceptos de Investigación de Operaciones.
•Capacidad de toma de decisiones.
•Saber utilizar los conocimientos de las ciencias básicas y ciencias de la
Ingeniería en Sistemas Computacionales.
SIMULACIÓN

Competencias Específicas de la Asignatura:
• Analizar, modelar, desarrollar y experimentar sistemas
productivos y de servicios, reales o hipotéticos, a través de la
simulación de eventos discretos, con el fin de conocerlos con
claridad o mejorar su funcionamiento, aplicando herramientas
matemáticas.
SIMULACIÓN

Caracterización de la asignatura.
• 5 Unidades de Aprendizaje
• 5 horas por semana
• La asignatura de Simulación aporta al perfil del Ingeniero en Sistemas
Computacionales la habilidad de establecer modelos de simulación que le
permitan analizar el comportamiento de un sistema real, así como la
capacidad de seleccionar y aplicar herramientas matemáticas para el
modelado, diseño y desarrollo de tecnología computacional.
• La importancia de esta materia radica en aplicar los conocimientos
adquiridos para plantear modelos matemáticos a sistemas reales complejos
lineales para la toma de decisiones y la solución a estos, empleando
herramientas matemáticas y computacionales, dado que las tendencias
actuales exigen realizar la simulación en áreas como la ciencia, la industria y
los negocios.
SIMULACIÓN

Bibliografía Recomendada
Simulación y Análisis de Sistemas con Promodel. Primera Edición.
Eduardo García Dunna. Prentice Hall. México. 2006.
Simulación un Enfoque Práctico. Raúl Coss Bu. Limusa, Noriega
Editores. México.
FUNDAMENTOS DE INGENIERÍA DE SOFTWARE

Temario de la Asignatura
Competencias:
• Emplear los conceptos básicos de simulación.
• Identificar claramente la metodología de la
simulación.
• Identificar los tipos de modelos de acuerdo a
su instante temporal, aleatoriedad y evolución
de sus variables de estado.
SIMULACIÓN
• Identificar las etapas, ventajas y desventajas de
un proyecto de simulación.
• Reconocer los elementos principales de un
simulador.

Definición de Simulación
• Simulación es el proceso de diseñar y desarrollar un modelo
computarizado de un sistema o proceso y conducir experimentos con
este modelo con el propósito de entender el comportamiento del
sistema o evaluar varias estrategias con las cuales se puede operar el
sistema.
Robert E. Shannon
SIMULACIÓN

Importancia de la simulación en la ingeniería
• Recientes avances en las metodologías de simulación y la gran
disponibilidad de software que actualmente existe en el mercado,
han hecho que la técnica de simulación sea una de las herramientas
mas ampliamente usadas en el análisis de sistemas.
SIMULACIÓN

Ventajas de un diseño de simulación
• A través de un estudio de simulación, se puede estudiar el efecto de cambios
internos y externos del sistema, al hacer alteraciones en el modelo del
sistema y observando los efectos de esas alteraciones en el comportamiento
del sistema.
• Una observación detallada del sistema que se esta simulando puede conducir
a un mejor entendimiento del sistema y por consiguiente a sugerir estrategias
que mejoren la operación y eficiencia del sistema.
• La técnica de simulación puede ser utilizada para experimentar con nuevas
situaciones, sobre las cuales tiene poca o ninguna información. A través de
esta experimentación se puede anticipar mejor a posibles resultados no
previstos.
SIMULACIÓN

Conceptos básicos de simulación
SIMULACIÓN
• Es aquello que sirve para representar o describir otra cosa
es decir crea prototipos(1° diseño), el modelo puede tener
una forma semejante o ser totalmente distinto del objeto
real
Modelación
• Se puede definir como una representación simplificada de
un sistema real, un proceso o una teoría, con el que se
pretende aumentar su comprensión hacer predicciones y
posiblemente ayudar a controlar el sistema.
Modelo

Existen 3 formas de modelos
SIMULACIÓN
Icónico
• Versión a escala del objeto real y con sus propiedades mas o menos
relevantes
Analógico
• Modelo con apariencia física distinto al original, pero con
comportamiento representativo
Analítico
• Relaciones matemáticas o lógicas que representan leyes físicas que se
cree gobiernan el comportamiento de la situación bajo investigación

Su utilidad puede tener las siguientes matrices:
SIMULACIÓN
Ayuda para aclarar el pensamiento acerca de un área de interés
Como una ilustración de concepto
Como una ayuda para definir estructura y lógica
Como un prerrequisito al diseño

La actividad de diseñar esta interesada en definir como lograr un
determinado propósito. Sin embargo, previamente al diseño esta la
etapa de decidir que se va a diseñar. La modelación conceptual es
necesaria en esta etapa.
SIMULACIÓN

Metodología de la simulación
Definición del sistema
• Para tener una definición exacta del sistema que se desea simular, es
necesario hacer primeramente un análisis preliminar de este, con el fin de
determinar la interacción con otros sistemas, las restricciones del sistema,
las variables que interactúan dentro del sistema y sus interrelaciones, las
medidas de efectividad que se van a utilizar para definir y estudiar el
sistema y los resultados que se esperan obtener del estudio.
SIMULACIÓN

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 el, 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.
SIMULACIÓN

Implementación del modelo con la computadora
• Con el modelo definido, el siguiente paso es decidir si se utiliza algún
lenguaje como el fortran, lisp, etc..., o se utiliza algún paquete como
Vensim, Stella e iThink, GPSS, Simula, Simscript, Rockwell Arena,
etc..., para procesarlo en la computadora y obtener los resultados
deseados.
SIMULACIÓN

Validación
• A través de esta etapa es posible detallar deficiencias en la formulación del
modelo o en los datos alimentados al modelo. Las formas mas 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.
SIMULACIÓN

Experimentación
• Se realiza después de que el modelo haya sido validado, consiste en generar
los datos deseados y en realizar un análisis de sensibilidad de los índices
requeridos.
Interpretación
• 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 ayuda a soportar decisiones del tipo semi-
estructurado
SIMULACIÓN

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.
SIMULACIÓN

Modelos y control
• El concepto de sistema en general esta sustentado sobre el hecho de
que ningún sistema puede existir aislado completamente y siempre
tendrá factores externos que lo rodean y pueden afectarlo.
SIMULACIÓN

• Los objetivos que se persiguen al estudiar uno o varios fenómenos en
función de un sistema son aprender cómo cambian los estados,
predecir el cambio y controlarlo, todo sistema consta de 3
características; Tienen fronteras, existe dentro de un medio ambiente
y tiene subsistemas, el medio ambiente es el conjunto de
circunstancias dentro de las cuales esta una situación problemática,
mientras que las fronteras distinguen las entidades dentro de un
sistema de las entidades que constituyen su medio ambiente.
SIMULACIÓN

Conceptos Básicos de Sistemas
• Entidad: "Una entidad es algo que tiene realidad física u objetiva y
distinción de ser o de carácter". Las entidades tienen ciertas propiedades
que los distinguen a unas de otras.
• Relación:"Relación es la manera en la cual dos o más entidades dependen
entre si". Relación es la unión que hay entre las propiedades de una o más
entidades; por consiguiente, el cambio en alguna propiedad de una entidad
ocasiona un cambio en una propiedad de otra entidad.
SIMULACIÓN

• Estructura: Es un conjunto de relaciones entre las entidades en la que cada
entidad tienen una posición, en relación a las otras, dentro del sistema
como un todo.
• Estado: El estado de un sistema en un momento del tiempo es el conjunto
de propiedades relevantes que el sistema tiene en este momento. Cuando
se habla del estado de un sistema, entiende los valores de los atributos de
sus entidades. Analizar un sistema supone estudiar sus cambios de estado
conforme transcurre el tiempo.
SIMULACIÓN

Modelación de sistemas
• Puede ser una representación formal de la teoría o una explicación formal
de la observación empírica, a menudo es una combinación de ambas. Los
propósitos de usar un modelo son los siguientes:
1.Hace posible que un investigador organice sus conocimientos teóricos y
sus observaciones empíricas sobre un sistema y deduzca las
consecuencias lógicas de esta organización.
2.Favorece una mejor comprensión del sistema.
3.Acelera análisis.
SIMULACIÓN

4. Constituye un sistema de referencia para probar la aceptación de las
modificaciones del sistema.
5. Es mas fácil de manipular que el sistema mismo.
6. Hace posible controlar más fuentes de variación que lo que permitiría
el estudio directo de un sistema.
7. Suele ser menos costoso.
• Al analizar un sistema podemos observar, que al cambiar un aspecto del
mismo, se producen cambios o alteraciones en otros. Es en estos casos en
los que la simulación, representa una buena alternativa para analizar el
diseño y operación de complejos procesos o sistemas.
SIMULACIÓN

• La modelación de sistemas es una metodología aplicada y experimental
que pretende:
1.Describir el comportamiento de sistemas.
2.Hipótesis que expliquen el comportamiento de situaciones
problemáticas.
3.Predecir un comportamiento futuro, es decir, los efectos que se
producirán mediante cambios en el sistema o en su método de
operación.
SIMULACIÓN

• Un modelo se utiliza como ayuda para el pensamiento al organizar y
clasificar conceptos confusos e inconsistentes. Al realizar un análisis
de sistemas, se crea un modelo del sistema que muestre las
entidades, las interrelaciones, etc. La adecuada construcción de un
modelo ayuda a organizar, evaluar y examinar la validez de
pensamientos.
SIMULACIÓN

Estructura y etapas de estudio de simulación
• DEFINICIÓN DEL SISTEMA: Para tener una definición exacta del sistema que
se desea simular, es necesario hacer primeramente un análisis preliminar
del mismo, con el fin de determinar la iteración del sistema con otros
sistemas, las restricciones del sistema ,las variables que interactúan dentro
del sistema y sus interrelaciones, las medidas de efectividad que se van a
utilizar para definir y estudiar el sistema y los resultados que se esperan
obtener del estudio.
• FORMULACIÓN DEL MODELO: Una vez que están definidos con exactitud
los resultados que se desean obtener del estudio el siguiente paso es
definir y construir el modelo con el cual se obtendrán los resultados
deseados. Aquí es necesario definir las variables que forman parte de el
modelo, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan en
forma completa al modelo.
SIMULACIÓN

• COLECCIÓN DE DATOS: Es posible que la facilidad de obtención de algunos
datos o la dificultad de conseguir otros, pueda influenciar el desarrollo y
formulación del modelo. Por ello es importante que se defina con claridad y
exactitud los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados
deseados.
• IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO EN LA COMPUTADORA: Aquí se define
cual es el lenguaje que se va a utilizar algunos de estos pueden ser de
propósito general como: Visual basic, Java, Delphi o se pueden usar unos
paquetes como: GBSS,SIMULA, PROMODEL.
SIMULACIÓN

• VALIDACIÓN: A través de esta etapa es posible detallar definiciones en la
formulación del modelo o en los datos alimentados al modelo. Las formas
mas comunes de validar un modelo son:
a) Opinión de expertos
b) La exactitud con la que se predicen los datos
c) Exactitud de la predicción del futuro
d) Comprobación de la falla del modelo de simulación al utilizar datos que
hacen fallar al sistema.
e) Aceptación y confianza en el modelo de la persona que lo usara.
SIMULACIÓN

• EXPERIMENTACIÓN: La experimentación con el modelo se realizara
después de que este ha sido validado. La experimentación consiste en
generar los datos deseados y en realizar análisis de sensibilidad de los
índices requeridos.
• INTERPRETACIÓN: Aquí se interpretan los resultados que arroja la
simulación y en base a esto se toma una decisión.
SIMULACIÓN

• DOCUMENTACIÓN: Existen dos tipos de documentación que son
requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación.
1. Documentación Técnica: Es la documentación que con el
departamento de procesamiento de datos debe tener del modelo.
2. Manual del Usuario: Es la documentación que facilita la
interpretación y el uso del modelo desarrollado a través de una
terminal de computadora
SIMULACIÓN

Otras definiciones de Simulación
• Simulación de Eventos Discretos: Es el conjunto de relaciones lógicas,
matemáticas y probabilísticas que integran el comportamiento de un sistema
bajo estudio cuando se presenta un evento determinado. El objetivo del
modelo de simulación consiste, precisamente, en comprender, analizar y
mejorar las condiciones de operación relevantes del sistema.
• En la definición anterior encontramos elementos como sistema, modelo y
evento, de los cuales se desprenden otros conceptos importantes dentro de
una simulación, por lo que a continuación abundaremos en cada uno de
ellos.
SIMULACIÓN

• Sistema: se trata de un conjunto de elementos que se interrelacionan para
funcionar como un todo; desde el punto de vista de la simulación, tales
elementos deben tener una frontera clara. Por ejemplo, podemos hablar del
sistema de atención de clientes en un banco, del sistema de inventarios de
una empresa o del sistema de atención en la sala de emergencia de un
hospital. Cada uno de ellos puede dividirse en elementos que son relevantes
para la construcción de lo que constituirá su modelo de simulación; entre
ellos tenemos entidades, estado del sistema, eventos actuales y futuros,
localizaciones, recursos, atributos, variables y el reloj de la simulación.
SIMULACIÓN

• Una entidad: es la representación de los flujos de entrada a un sistema; éste es
el elemento responsable de que el estado del sistema cambie. Ejemplos de
entidades pueden ser los clientes que llegan a la caja de un banco, las piezas
que llegan a un proceso o el embarque de piezas que llega a un inventario.
• El estado del sistema es la condición que guarda el sistema bajo estudio en un
momento determinado; es como una fotografía de lo que está pasando en el
sistema en cierto instante. El estado del sistema se compone de variables o
características de operación puntuales (digamos el número de piezas que hay
en el sistema en ese momento), y de variables o características de operación
acumuladas, o promedio (como podría ser el tiempo promedio de
permanencia de una entidad en el sistema, en una fila, almacén o equipo).
SIMULACIÓN

• Un evento es un cambio en el estado actual del sistema; por ejemplo, la entrada o
salida de una entidad, la finalización de un proceso en un equipo, la interrupción o
reactivación de una operación (digamos por un descanso del operario), o la
descompostura de una máquina. Podemos catalogar estos eventos en dos tipos:
• Eventos actuales, que son aquellos que están sucediendo en el sistema en un
momento dado, y
• Eventos futuros, que son cambios que se presentarán en el sistema después del
tiempo de simulación, de acuerdo con una programación específica.
• Por ejemplo: imagine que cierta pieza entra a una máquina para que ésta realice un
proceso. El evento actual sería precisamente que la entidad llamada "pieza" se
encuentra en la máquina. El evento futuro podría ser el momento en que la
máquina concluirá su trabajo con la pieza y ésta seguirá su camino hacia el siguiente
proceso lógico, de acuerdo con la programación: almacenamiento, inspección o
entrada a otra máquina.
SIMULACIÓN

• Las localizaciones: son todos aquellos lugares en los que la pieza puede detenerse
para ser transformada o esperar a serlo. Dentro de estas localizaciones tenemos
almacenes, bandas transportadoras, máquinas, estaciones de inspección, etcétera.
• Los recursos: son aquellos dispositivos —diferentes a las localizaciones— necesarios
para llevará cabo una operación. Por ejemplo, un montacargas que transporta una
pieza de un lugar a otro: una persona que realiza la inspección en una estación y
toma turnos para descansar; una herramienta necesaria para realizar un proceso
pero que no forma parte de una localización específica, sino que es trasladada de
acuerdo con los requerimientos de aquel.
• Un atributo: es una característica de una entidad. Por ejemplo, si la entidad es un
motor, los atributos serían su color, peso, tamaño o cilindraje. Los atributos son
muy útiles para diferenciar entidades sin necesidad de generar una entidad nueva, y
pueden adjudicarse al momento de la creación de la entidad, o asignarse y/o
cambiarse durante el proceso.
SIMULACIÓN

• Como indica su nombre, las variables son condiciones cuyos valores se crean y
modifican por medio de ecuaciones matemáticas y relaciones lógicas. Pueden ser
continuas (por ejemplo, el costo promedio de operación de un sistema) o discretas
(por ejemplo, el número de unidades que deberá empacarse en un contenedor).
Las variables son muy útiles para realizar conteos de piezas y ciclos de operación,
así como para determinar características de operación del sistema.
• El reloj de la simulación es el contador de tiempo de la simulación, y su función
consiste en responder preguntas tales como cuánto tiempo se ha utilizado el
modelo en la simulación, y cuánto tiempo en total se quiere que dure esta última.
En general, el reloj de simulación se relaciona con la tabla de eventos futuros, pues
al cumplirse el tiempo programado para la realización de un evento futuro, éste se
convierte en un evento actual. Regresando al ejemplo de la pieza en la máquina,
cuando el tiempo de proceso se cumpla, la pieza seguirá su camino hasta su
siguiente localización; el reloj de la simulación simula precisamente ese tiempo.
SIMULACIÓN

Podemos hablar de dos tipos de reloj de simulación:
• El reloj de simulación absoluto, que parte de cero y termina en un tiempo
total de simulación definido, y
• El reloj de simulación relativo, que sólo considera el lapso de tiempo que
transcurre entre dos eventos. Por ejemplo, podemos decir que el tiempo de
proceso de una pieza es relativo, mientras que el tiempo absoluto sería el
tiempo global de la simulación: desde que la pieza entró a ser procesada
hasta el momento en el que terminó su proceso.
SIMULACIÓN

Ejemplo 1
• Un taller recibe ciertas piezas, mismas que son acumuladas en un almacén
temporal en donde esperan a ser procesadas. Esto ocurre cuando un operario
transporta las piezas del almacén a un torno. Desarrolle un modelo que
incluya el número de piezas que hay en el almacén esperando a ser atendidas
en todo momento, y el número de piezas procesadas en el torno.
• En la siguiente figura podemos observar cómo se vería un modelo de
simulación para este ejemplo.
SIMULACIÓN

• Sistema: En este caso, el sistema está conformado por el conjunto de
elementos interre-lacionados para el funcionamiento del proceso: las piezas,
el almacén temporal, el operario, el torno.
• Entidades: En este modelo sólo tenemos una entidad: las piezas, que
representan los flujos de entrada al sistema del problema bajo análisis.
• Estado del sistema: Podemos observar que cuando llevamos 1 hora 10
minutos de simulación (vea el extremo superior derecho de la figura) en el
almacén se encuentran 9 piezas esperando a ser procesadas; el operario está
transportando una pieza más para procesarla en el torno. El torno, por lo
tanto, no está trabajando en ese momento, aunque ya ha procesado 4 piezas.
Además de estos datos, podemos llevar un control de otras estadísticas
relacionadas con el estado del sistema, como el tiempo promedio de
permanencia de las piezas en los estantes del almacén temporal o en el
sistema global.
SIMULACIÓN

• Eventos: Entre otros, podríamos considerar como eventos de este sistema el
tiempo de descanso del operario o la salida de una pieza tras ser procesada
por el torno. Además es posible identificar un evento futuro: la llegada de la
siguiente pieza al sistema (tendríamos más eventos de este tipo respecto de
las piezas que esperan a que el operario las tome).
• Localizaciones: En este caso tenemos el almacén al que deberán llegar las
piezas y en el que esperarán a ser procesadas, así como el torno en donde
esto ocurrirá.
• Recursos: En este modelo, un recurso es el operario que transporta las piezas
del almacén al torno.
SIMULACIÓN

• Atributos: Digamos que (aunque no se menciona en el ejemplo) las piezas
pueden ser de tres tamaños diferentes. En este caso, un atributo llamado
tamaño podría agregarse a la información de cada pieza que llega al sistema,
para posteriormente seleccionar el tipo de operación que deberá realizarse y
el tiempo necesario para llevarla a cabo de acuerdo con dicho atributo.
• Variables: Tenemos dos variables definidas en este caso: el número de piezas
en el almacén y el número de piezas procesadas en el torno.
• Reloj de la simulación: Como se puede ver en la esquina superior derecha de
la figura, en este momento la simulación lleva 1 hora 10 minutos. El reloj de
la simulación continuará avanzando hasta el momento que se haya
establecido para el término de la simulación, o hasta que se cumpla una
condición lógica para detenerla, por ejemplo, el número de piezas que se
desean simular.
SIMULACIÓN

El Producto final son engranes metálicos que se producen a partir de los dados de acero de
forma cúbica que miden 20 cm por lado y pesan 15 Kg, los cuales llegan a la entrada de la
cola (palet) con una frecuencia de 14.16 minutos, se procesan y salen por una banda
trasportadora que es fija (no portátil) rumbo al almacén de salida
• El torno manual tiene un tiempo de proceso de 13.26 minutos
• El centro mecanizado se comporta con una media de 9.2 y una desviación estándar de 3.85
minutos
• El maquinista labora de 7:00 am a 3:30 pm y tiene media hora para ir a comer con un
horario de 12:00 a 12:30 de medio día.
SIMULACIÓN

Identificar:
1. Entidades:
2. Estado del sistema:
3. Eventos actuales:
4. Eventos futuros:
5. Localizaciones:
6. Recursos:
7. Atributos:
8. Variables
9. ¿El reloj de simulación es absoluto o relativo?
SIMULACIÓN

Problemas
Determine los elementos de cada uno de los siguientes sistemas, de acuerdo
con lo que se comentó en la sección anterior:
a) La sala de emergencia de un hospital.
b) Un banco mercantil.
c) Una línea telefónica de atención a clientes.
d) La recepción de un hotel.
SIMULACIÓN

Etapas de un proyectos de simulación
FORMULACION DEL PROBLEMA
• Otro importante aspecto abordado en la investigación es la identificación y
estudio de las técnicas de integración para la formulación de las tareas
docentes. Sin pretender profundizar en las complejidades que encierra una
investigación pedagógica sobre el tema, a continuación se describen muy
brevemente algunas técnicas utilizadas para la formulación de problemas
químicos de integración estructural, que son los más importantes:
SIMULACIÓN

1. Modelación: Fijado el objetivo que se persigue en la creación de un
problema, inmediatamente se activan los componentes
intelectuales básicos: sensaciones, percepciones, memoria,
pensamiento e imaginación. Con ellos se comienzan a dibujar en el
cerebro nuevas ideas en forma de imágenes, con la necesidad de
ser exteriorizadas mediante la construcción de modelos gráficos, es
por ello que los elementos estructurales del problema son
plasmados en el papel antes de su redacción en el formato final.
SIMULACIÓN

• La técnica de modelación es un recurso asociativo de gran valor en la
fluidez de los procesos lógicos de análisis y síntesis del pensamiento que
se desarrollan en el acto de creación. Es el reflejo gráfico en el papel de
las asociaciones que van conformándose como estructuras cognitivas, y
los dibujos, esquemas, trazos, etc., que inicialmente viene apareciendo de
forma aislada y sucesiva, luego se integran en forma de sistema para la
formulación final del problema. Esta técnica constituye un buen
instrumento en manos del formulador porque facilita la asociación de
ideas, ayuda a agrupar los elementos estructurales del problema y facilita
la redacción en forma coherente.
SIMULACIÓN

• La construcción de los diagramas de Euler para estudiar las distintas
relaciones que se establecen entre los conocimientos, es una actividad que
ayuda a desarrollar la habilidad de modelación. Estos diagramas también
son utilizados en la metodología como situación inicial para la construcción
de tareas que respondan a determinadas características.
SIMULACIÓN

2. Tanteo-error: Consiste en un proceso continuo de adecuación y ajuste
por búsqueda y prueba de los datos y/o las incógnitas según las
condiciones del problema, hasta encontrar las más adecuadas. La
búsqueda puede ser de tipo inteligente o arbitrario, y en ocasiones es
utilizada para modificar las condiciones y con ella reordenar los
elementos estructurales. Se evidencia su utilización en el gran número
de operaciones de cálculo que son realizadas, así como en tachaduras y
borrones que generalmente aparecen sobre el papel del formulador
SIMULACIÓN

3. Asociación por analogía: En esta técnica se hace uso de la reproducción
en una primera fase. Consiste en establecer nuevos nexos entre datos e
incógnitas siguiendo formatos y textos guardados en la memoria para
obtener otras por medio de la innovación. Es evidente que sobre las
ideas iniciales, posteriormente se introducen modificaciones, que
consisten en relacionar los datos de otra forma, introducir nuevas
condiciones o cambiar la forma de redactar las preguntas, para obtener
al final un problema derivado, que si bien no se caracteriza por su
originalidad, sí constituye una nueva tarea.
SIMULACIÓN

• Estas tres primeras técnicas son tipificadas como complementarias en el
acto de creación de las tareas docentes, porque actúan de forma
combinada y más bien son instrumentos de ayuda, según la situación inicial
que se tome como punto de partida.
• Otras, como la siguiente, son denominadas básicas por su gran influencia y
jerarquía en la formulación, sin embargo, tanto las complementarias como
las básicas se utilizan de forma combinada en la práctica.
SIMULACIÓN

4. Integración por inclusión: Es una técnica muy sencilla, cuyo
procedimiento es asequible a cualesquier sujeto. Consiste en elaborarla
de forma tal que las incógnitas de los diferentes incisos mantengan una
dependencia sucesiva en forma de cadena, como el ejemplo de la página
37, donde fueron caracterizados los sistemas semiabiertos, para luego
eliminar los iniciales y solo dejar la incógnita final.
5. Reformulación: Consiste en reconstruir la estructura gramatical y de
sistema mediante procesos de innovación. Se diferencia de la analogía
por la profundidad de los cambios introducidos, puesto que se parte de
un ejemplo concreto que debe ser modificado y no de recuerdos que
pueden ser borrosos y a veces confusos.
SIMULACIÓN

6. Fusión de tareas (o contenidos) auxiliares: Como parte de las estrategias
de integración, la fusión de tareas docentes auxiliares constituye una de
las más importantes. Es poco empleada, debido a la elevada complejidad
que implica el establecimiento de relaciones múltiples entre datos e
incógnitas que proceden de ejemplos diferentes, aunque también pueden
ser integrados diversos contenidos previamente seleccionados, que
guarden una relación directa o indirecta. Consiste en fusionar dos o más
contenidos (que pueden o no proceder de otras tareas), mediante los
mecanismos de la integración externa o interna, para obtener otra con un
mayor nivel de complejidad. Para poner en práctica las técnicas
analizadas, es necesario aclarar que casi nunca se emplean de forma
aislada, más bien en forma asociada como conjunto, por ejemplo cuando
se selecciona la reformulación, ella va acompañada de otras
complementarias como la modelación y el tanteo-error, entre otras.
SIMULACIÓN

• Además, en su conjunto, los fundamentos teóricos estudiados sobre los
distintos tipos de tareas integradoras y las técnicas necesitan para su
implementación del siguiente conjunto de requisitos:
1.Partir del análisis de los objetivos de los programas, siguiendo un
enfoque sistémico en su derivación gradual, desde los más generales de
la enseñanza hasta la clase.
2.Proporcionar en las tareas relaciones ricas entre los nuevos
conocimientos y los esquemas existentes, donde estén presentes todos
los niveles de integración de los conocimientos y las habilidades, hasta
llegar al nivel interdisciplinario.
SIMULACIÓN

3. Desarrollar una adecuada variedad, concebida la variedad no sólo en
términos de enfoque que propicien reflexión, estimulen el debate y
permitan crear motivos cognoscitivos, sino también en relación con las
funciones, habilidades, niveles de asimilación y complejidad, entre
otros.
4. Presentar la información tanto en términos positivos y familiares como
con complejidad lógico lingüística, ir desde la simple descripción del
lenguaje simbólico hasta la exigencia de complicadas
transformaciones, como por ejemplo negaciones o varias premisas con
diferentes enlaces lógicos, textos complejos a interpretar o
informaciones no utilizables, entre otras.
SIMULACIÓN

5. Redactar las tareas de forma tal que expresen siempre más de una
función. Además de la función cognoscitiva, incorporar situaciones
nuevas, con diferentes niveles de complejidad, tanto de la vida diaria, la
orientación profesional o el cuidado del medio ambiente, como de la
actualidad político- ideológica del país.
6. Establecer un adecuado equilibrio entre los problemas que serán
formulado, dejando un espacio a los problemas experimentales y
cualitativos, que son insuficientes en los textos de la enseñanza media.
SIMULACIÓN

Elementos básicos de un simulador de
eventos discretos
• La simulación por computadora ha tenido un desarrollo simultáneo
con la vertiginosa evolución de los computadores desde la segunda
guerra mundial. Con ella se pretende resolver o comprender una
amplia gama de problemas, desde la biología hasta ciencias sociales,
donde no se cuenta con una solución analítica. A continuación se
nombrará las principales vertientes de la simulación por computadora
y sus usos más comunes.
SIMULACIÓN

Simulación Estática
• Consiste en un conjunto de ecuaciones relacionadas entre sí, donde
típicamente el tiempo se mide en intervalos discretos definidos. Un
ejemplo típico de este tipo de simulación es una hoja de Excel con un
modelo económico, por ejemplo de un PYG, puede incluir o no
variabilidad (para el ejemplo de la hoja de cálculo se puede hacer
mediante complementos como Cristal Ball).
SIMULACIÓN

Simulación Continua:
• Es aquella en donde las variables de estado cambian de forma
continua. Para ello se desarrolla una solución numérica de ecuaciones
diferenciales simultáneas. Periódicamente, el programa de simulación
resuelve todas las ecuaciones y usa los resultados para cambiar el
valor de las variables de estado de la simulación. Algunas áreas en
donde se usa esta técnica son: ecología, procesos químicos,
comportamientos sociales, análisis de comportamiento del
consumidor, desarrollo organizacional, problemas matemáticos y
físicos.
SIMULACIÓN

Simulación de eventos discretos
• En este tipo de simulación se generan y administran eventos en el tiempo
por medio de una cola de eventos ordenada según el tiempo de simulación
en que deben ocurrir y de esta forma el simulador lee de la cola y dispara
nuevos eventos. Entre otros un evento puede ser: la llegada de un cliente,
la llegada de un camión, el inicio del proceso de una pieza, la finalización
de un proceso de fabricación. Esta modalidad de simulación se usa
típicamente en el diseño de la mayoría de eslabones de la cadena de
suministro tales como: líneas de producción, plantas de procesamiento,
bodegas de materia prima, bodegas de producto terminado, puntos de
atención a clientes, hospitales, centros de atención médica.
SIMULACIÓN

• Una variación importante de la simulación de eventos discretos es la
simulación de agentes, en ella las entidades (tales como moléculas, células,
árboles o consumidores) son representados directamente (en vez de
representarse a través de sus densidades o cantidades), estos agentes
poseen estados internos y conjuntos de comportamientos o reglas sencillas
individuales que definen como son actualizados estos estados entre los
diferentes puntos en el tiempo, definiendo así el comportamiento del
conjunto de los agentes.
• Un ejemplo típico para este tipo de simulación es el de peatones en un
evento de evacuación, para que dado unas reglas generales del
comportamiento de movimiento de cada individuo se logre simular y
determinar el tiempo de evacuación de todo el grupo de peatones dado un
número de salidas en una locación determinada
SIMULACIÓN

Por qué simulación de eventos discretos
I. Facilidad de modelamiento
• En general la simulación de eventos discretos permite modelar situaciones
de alto nivel de complejidad con funciones relativamente sencillas, de esta
forma es posible construir modelos que representen la realidad en el nivel
de detalle deseado, por ejemplo el diseño de un modelo de un centro de
distribución con recibo, almacenamiento, picking de estibas, zona de fast
picking, alistamiento y despacho.
SIMULACIÓN

II. Estadísticas e indicadores
• Dada la estructura de la simulación de eventos discretos es posible obtener
todo tipo de estadísticas e indicadores relevantes a la operación modelada,
inclusive se puede obtener información que muchas veces en los sistemas
reales sería inimaginable tener, como por ejemplo: diagramas de gantt de
las piezas en proceso, utilización de los recursos humanos, diagrama de
gantt de los recursos utilizados, tiempos de ciclo de piezas en proceso).
SIMULACIÓN

Elementos básicos de un simulador de
eventos discretos
Puntos a tener en cuenta en el desarrollo de un proyecto de
simulación de eventos discretos
• En el desarrollo de un proyecto de simulación es importante tener
una metodología de desarrollo y entendimiento del proyecto, a
continuación evidencio de forma resumida la metodología que le
recomiendo seguir para este tipo de proyectos.
SIMULACIÓN

I. Definición de objetivos, alcance y de medidas de desempeño a evaluar
• Antes de iniciar la construcción del modelo se debe definir cuál es el
objetivo y alcance último del proyecto que debería ser de la forma: ¿cuál es
el diseño más adecuado de bodega?, ¿cuál es la mejor configuración de la
línea?, ¿cuál es el impacto de realizar los cambios que propone la junta o
comité? Una vez definido el objetivo se debe determinar qué indicadores
son los adecuados para cuantificar los efectos de mejoras potenciales, estos
podrían ser: nivel de servicio, tiempo de ciclo promedio, entidades en
proceso máximas y throughput entre otros.
SIMULACIÓN

II. Definición del nivel de detalle adecuado
• Una vez definido el objetivo e indicadores a evaluar, se procede a
establecer el nivel de detalle que se debe trabajar, esto depende
principalmente de que los indicadores que se hayan definido sean
relevantes para la operación. Según estos las entidades podrían ser
definidas como, camiones, pallets, cajas, unidades sueltas, unidades sueltas
de fresa, etc. Este paso es de los más críticos y determinantes de éxito
dentro del proyecto, pues por ejemplo si se quisiera evaluar el número de
montacargas y de muelles en una bodega de productos de consumo masivo
y se definió que el indicador base del proyecto es el número de estibas
despachadas en un turno, carecería de sentido simular al nivel de detalle
de las unidades sueltas por referencia, sabor y color.
SIMULACIÓN

II. Construcción del modelo base
• El objetivo en este punto es construir un modelo pivote robusto y válido
sobre el cual se harán los cambios en los escenarios. En la construcción del
modelo base existen cuatro etapas asociadas:
1. Construcción: Consiste en desarrollar la lógica del modelo de forma que
represente el sistema real.
2. Calibración: en esta etapa se incluyen los valores de variables de entrada
al modelo, tales como, tiempos de proceso, demanda, fallos de máquinas,
etc.
SIMULACIÓN

3. Verificación: en esta fase se compara las salidas del modelo con las
salidas esperadas, por ejemplo en throughput, inventarios, etc. Para esta
etapa es recomendable someter el modelo a situaciones extremas para
verificar que la lógica o comportamiento sean los esperados.
4. Validación: aquí se comparan las salidas del modelo con resultados
históricos del sistema real, se recomienda hacer uso de estadísticas como
intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.
SIMULACIÓN

• Anteriormente se nombraron algunos objetos típicos de la simulación de
eventos discretos, a continuación quisiera nombrar algunas características
que debería tener su paquete de simulación para hacerle la vida más fácil.
Soporte a la entrada de datos probabilísticos
• En la etapa de calibración del modelo se deben definir el comportamiento
aleatorio que mejor representan los datos del sistema, este trabajo puede
ser en extremo tedioso si no se cuenta con una herramienta de soporte.
SIMULACIÓN

Administrador de escenarios
• En la corrida de escenarios, en muchos casos, es probable que se quiera
realizar comparación de varios escenarios en donde el cambio sea el
aumento o disminución de una variable específica, en este trabajo, una
herramienta de administrador de escenarios puede facilitarle
considerablemente el trabajo.
II. Salidas, resultados y gráficas
• En general los simuladores le permiten desarrollar cálculos para obtener
diferentes estadísticas, sin embargo si su paquete de simulación le ofrece
estadísticas y gráficos podría ahorrarse largas horas de trabajo.
SIMULACIÓN

Simulacion para ISC - Unidad 1 Introducción a la Simulación

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