simulacion - generalidades
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Entender y aplicar el Software Promodel
como una herramienta que facilita la toma
de decisiones en manufactura para la
optimización de los recursos en una
organización, a un bajo costo y mínimos
riesgos.
Objetivo:
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La simulación es el modelaje de un
proceso o sistema de manera semejante
que el modelo responda al sistema real
tomando su lugar a través del tiempo.
Para estudiar el comportamiento del
modelo, tenemos que estudiar el
comportamiento actual del sistema a
estudiar.
SIMULACIÓN
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SIMULACIÓN
MODELO
SISTEMA
~ ~
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¿POR QUÉ SIMULAR?
• La simulación hace posible estudiar y experimentar con
las complejas interacciones que ocurren en un sistema
dado.
• La observación detallada del sistema que se está
simulando, conduce a un mejor entendimiento del mismo y
proporciona sugerencias para mejorarlo.
• La simulación de sistemas complejos puede producir un
valioso y profundo conocimiento acerca de cuáles
variables son más importantes que otras.
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¿POR QUÉ SIMULAR?
• La simulación puede emplearse para experimentar con
situaciones nuevas acerca de las cuales tenemos muy
poca o ninguna información, con el objeto de estar
preparados para alguna eventualidad.
• Cuando se presentan nuevos componentes de un sistema,
la simulación puede emplearse para ayudar a descubrir los
obstáculos y otros problemas que resulten de la operación
del sistema.
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USOS DE LA SIMULACIÓN
• Planeación de los diagramas de recorrido
• Planeación de la capacidad
• Reducción de los tiempos de ciclo
• Planeación de los recursos materiales y de personal
• Priorización en el trabajo
• Análisis de cuellos de botella
• Mejora en la calidad
• Reducción de costos
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OBJETIVOS DE LA
SIMULACIÓN
• Visualización:
• Cálculos:
• Comunicación:
Observar qué está sucediendo en el sistema.
Cuantificar qué está sucediendo en el sistema
Mostrar qué está sucediendo en el sistema
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¿CUÁNDO LA SIMULACIÓN
ES APROPIADA?
• Cuando se desea tomar la decisión en una
operación
• Cuando el proceso se está definido y es repetitivo
• Cuando las actividades o eventos son
interdependientes y manifiestan variabilidad
• El impacto en los costos en la toma de decisiones
es mayor que los costos de usar la simulación
• Los costos de experimentación del sistema actual
son mayores que los costos de simular el
sistema.
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CONCEPTOS DE
SISTEMAS
Definición de Sistema:
Un sistema es un conjunto de elementos que interactúan
dinámicamente para lograr un objetivo común.
Características en los Sistemas:
• Jerarquías
• Fronteras
• Comunicación
• Toma de decisiones
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Sistema
Modelo de
simulación Yo Xo
Proceso Datos de
entrada
Resultados
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Elementos en los Sistemas:
Para la simulación, se puede decir que un sistema contiene
entidades, actividades, recursos y controles. Estos elementos
definen el qué, quién, dónde, cuándo, por qué y cómo (5 W y
H).
Entidades
• Personas
• Documentos
• Productos
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• Actividades
Procesamiento de productos
Productos en movimiento
Ajuste, mantenimiento y reparaciones
• Recursos
Recurso humano
Equipos
Información
• Controles
Secuencia de rutas
Planes de producción
Programas de trabajo
Priorización de tareas
Hojas de instrucción
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PROCEDIMIENTO PARA
SIMULACIÓN
Una decisión para realizar una simulación de un sistema,
es la percepción que se tiene de que los resultados de la
simulación pueden ayudar en la solución de problemas
asociados con el diseño de nuevos sistemas o de la
modificación de los existentes.
Una vez que se ha elegido un proyecto para ser simulado,
se debe tener una metodología para conducir el estudio
con éxito.
Se recomiendan los siguientes pasos de carácter general
(Shannon, 1975; Gordon, 1978; Law, 1991).
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Reporte de Resultados
Planeación del Estudio
Definición del Sistema
Construcción del Modelo
Realización de Experimentos
Análisis de los Resultados
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PASO 1: PLANEACIÓN
DEL ESTUDIO
Para este paso es necesario realizar las siguientes
actividades:
a). Definición de los objetivos
b). Identificación de las restricciones del sistema
c). Preparación de las especificaciones de la simulación
d). Desarrollo de un presupuesto y un programa
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Con un entendimiento básico de la operación del
sistema y un conocimiento de la problemática de
interés, uno o más objetivos se pueden plantear para
definir el estudio. La simulación podrá ser utilizada si el
objetivo esta claramente definido, y éste determina que
la simulación es la herramienta más conveniente para
para alcanzar lo que se pretende.
a). Definir Objetivos:
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Los objetivos más comunes para la realización de una
simulación, pueden ser los siguientes:
• Análisis del Desempeño.
¿Cómo el sistema se desarrolla bajo ciertas
circunstancias en todas sus medidas significativas
(producción, utilización, tiempos de espera, etc.)?
• Análisis de la Capacidad.
¿Cuál es la máxima capacidad de producción o de
procesamiento del sistema?
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• Análisis del Cumplimiento.
¿Es el sistema capaz de cumplir con los
requerimientos (producción, tiempos de respuesta,
etc.) y si no, qué cambios (agregar recursos, mejora
de los métodos, etc.) son recomendados para
hacerlo capaz?
• Estudios de Comparación.
¿Qué tan buena es la configuración del sistema en
cuanto el desarrollo de las actividades, comparado
con otro?
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• Análisis de las Restricciones.
¿Cuáles son las restricciones o los cuellos de botella
en el sistema y cuáles son las soluciones para uno o
ambos, que ayuden a reducir o eliminar estas
restricciones?
• Comunicación Efectiva.
¿Cuáles son las variables y las gráficas que pueden
utilizarse para describir el comportamiento dinámico
de operación del sistema?
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Es importante identificar las restricciones bajo las cuales el
estudio debe ser conducido. Algunas de ellas pueden ser:
• Presupuesto
• El tiempo de respuesta
• La disponibilidad de recursos
• La accesibilidad de la información
• Conocimiento y habilidad para realizar el estudio
• Limitaciones de hardware o software
b). Identificación de las restricciones:
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c). Preparación de las especificaciones de la simulación
Aspectos de un proyecto de simulación que tienen que
considerarse en la especificación de éste, pueden ser los
siguientes:
La meta a alcanzar
El alcance
Nivel de detalle
Grado de precisión
Tipo de experimentos (alternativas)
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d). Desarrollo de un presupuesto
Un programa de simulación debe estar basado en un
proyecto de acuerdo a la realidad en cuanto a costos y
tiempo requeridos. Se puede considerar lo siguiente:
• Para definir el sistema a ser modelado, normalmente se
puede llevar arriba del 50% del tiempo proyectado.
• Para construir el modelo, usualmente se toma una
cantidad del 10 al 20% del tiempo programado.
• Una vez que el modelo es construido, se puede llevar del
30 al 40% del tiempo para la realización de los
experimentos, especialmente si las alternativas se tienen
que comparar con otras.
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Este puede ser visualizado como el desarrollo del modelo
conceptual en que la simulación será realizada.
El proceso de obtener y validar la información del sistema
puede ser algo difícil ya que los datos raramente están
disponibles en forma que defina exactamente cómo el
sistema trabaja. Algunas guías para tener en mente cuando se pretende
obtener datos del sistema a simular.
• Identifique la causa - efecto y sus relaciones
• Observe los factores clave
• Distinga entre el tiempo y las condiciones de las
actividades dependientes.
• Separe las variables de entrada de las de salida.
PASO 2: DEFINIR EL SISTEMA
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Para organizar el proceso de obtención de datos que definen
el sistema, considere los siguientes pasos:
a). Determine los datos requeridos
b). Determine la fuente apropiada de los datos
c). Haga supuestos donde sea necesario
d). Convierta los datos de entrada en una forma conveniente
para su uso
e). Documente y apruebe los datos
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1. ¿Qué tipo de entidades son procesadas en el sistema y
que atributos tienen?
2. ¿Cuáles son las rutas de las locaciones en el sistema
(incluyendo todos los lugares donde se procesa o donde
se toman decisiones de ruteo) y cuál es su capacidad
(cuántas entidades pueden procesarse, acomodarse o
esperar al mismo tiempo)?
3. Además de la ruta de las locaciones, ¿qué otro tipo de
recurso (personal, vehículos, etc.) son usados en el
sistema y cuántas unidades hay de cada tipo?
4. ¿Cuál es la secuencia de ruteo para cada tipo de entidad
en el sistema?
a). Determine los datos requeridos
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5. ¿Qué actividad se realiza para cada entidad en cada
locación (defina en cuanto tiempo consumido, recurso
usado, número de entidades involucradas y cualquier
otra decisión lógica que se tome en el lugar)?
6. ¿Dónde, cuándo y en qué cantidad las entidades entran
al sistema (defina el tiempo entre arribos o condiciones
del arribo)?
7. ¿En qué orden las entidades múltiples parten de cada
locación (primero que entra, primero que sale; último
que entra, primero que sale, etc.)?
8. ¿Cómo las entidades se mueven de una locación a la
siguiente (defina en términos de tiempo y recurso
requerido)?
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9. ¿Cómo los recursos se mueven de una locación a otra
locación para desarrollar las tareas (defina en términos
de velocidad, distancia o tiempo)?
10. ¿Qué hacen los recursos cuando terminan una tarea y
hay otra tarea en espera?
11. ¿Cuál es el programa de disponibilidad del recurso y de
la locación (defina en términos de turnos y descansos)?
12. ¿Qué interrupciones programadas de recursos y
locaciones se tienen (programas de mantenimiento,
tiempos de preparación, etc.)?
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Buenas fuentes de obtención de datos del sistema pueden
ser las siguientes:
• Planes de procesos
• Estudio de tiempos
• Tiempos estándar predeterminados
• Diagramas de flujo
• Layout
• Pronósticos del mercado
• Reportes de mantenimiento
• Registros de producción
• Experiencia del personal de piso
• Comparaciones con operaciones similares
• Bitácora de ingeniería
b). Determine la fuente apropiada de los datos
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• A través de estadística descriptiva
• Cantidad de datos
• Medidas de tendencia central
• Medidas de dispersión
• Curtosis
• Sesgo
• Correlación de datos
• Prueba de corridas (tendencias)
• De la Mediana
• De cambio de direcciones
• Pruebas de independencia
• Documente y apruebe los datos
• Analice los datos.
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Muchos supuestos se pueden hacer de la información
para obtener la correcta. Frecuentemente es necesario
realizar análisis de sensibilidad para probar un rango de
datos para saber el impacto confiable de la información.
Es necesario realizar supuestos cuando se está
experimentando en el modelo que representa la realidad
del sistema, hasta obtener los resultados deseados o
alcanzar el objetivo planteado.
c). Haga supuestos donde sea necesario
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Los datos raramente están listos para ser usados tal y
como se encuentran. Generalmente se tiene que hacer un
análisis estadístico en ellos para determinar sus
parámetros y así poder usarlos correctamente. En la
recolección de los datos se debe considerar como un
fenómeno aleatorio el cual describe una distribución de
probabilidad .
Los datos deben ser agrupados para simplificar su
análisis y de esta manera determinar su comportamiento
en el sistema.
d). Convierta los datos de entrada en una forma conveniente
para su uso.
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• Ajuste de los datos a distribuciones de probabilidad.
Los datos recolectados deberán ajustarse a una
distribución de probabilidad (teórica o empírica) de tal
manera que pueda describir el comportamiento de la
variable que se analiza.
Tiempo de
reparación
No. de
observaciones % % acumulado
0 – 1 25 23.15 23.15
1 – 2 33 30.56 53.71
2 – 3 30 27.78 81.49
3 – 4 20 18.51 100
Total 108 100%
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Cuando se han utilizado los filtros necesarios para
obtener los datos que describan el comportamiento de la
variable en la realidad, estos deben ser documentados en
una forma conveniente de tal manera que posteriormente
se puedan realizar validaciones de las variables
analizadas para comprobar si su comportamiento en el
modelo concuerda con la realidad.
e). Documente y apruebe los datos.
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Una vez que la información es suficiente, analizada y
validada para describir el comportamiento del sistema, se
podrá construir el modelo.
El objetivo de la construcción de un modelo es, de proveer
una representación valida que describa el comportamiento
del sistema analizado.
El modelo debe ser capaz de proveer información
estadística y/o gráfica necesaria para cumplir con los
objetivos de la simulación.
Se tomará en cuenta lo siguiente:
a). Refinamiento progresivo
b). Expansión incremental
c). Verificación del modelo
d). Validación del modelo
PASO 3: CONSTRUIR EL
MODELO
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a). Refinamiento progresivo.
Un detalle bueno dentro de la simulación, es que no
siempre todos los modelos tienen toda la información a
nivel de detalle en su primer construcción, esto permite
utilizar una estrategia de refinamiento progresivo la cual
nos permitirá ir agregando complejidad en el modelo en
cada uno de sus estados.
Se deberá primeramente, analizar las actividades por
separado para considerar posteriormente su agregación
en el modelo.
Se recomienda comenzar con un modelo sencillo y
posteriormente agregar mayor complejidad para un
mejor entendimiento del sistema a analizar.
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b). Expansión incremental.
Para agregar complejidad a un modelo en cada uno de
sus estados, el modelo debe tener un alcance bien
definido el cual permita su construcción en secciones
que son agregadas incrementalmente a éste. Este
método permite que una porción del modelo sea
construido, depurado y probado antes de ser agregado a
nuevas secciones del modelo que lo hagan más largo,
mejor manejable y compresible. A esto se le conoce
como “partición de modelo”
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c). Verificación del Modelo
Una vez que el modelo ha sido construido, éste debe ser
sometido a un proceso de verificación para demostrar
que trabaje correctamente.
La verificación es más fácil realizarse cuando el modelo
se ha dividido en submodelos.
• Revise el proceso del modelo con respecto a la realidad.
• Cheque los datos de entrada de acuerdo al sistema real.
• Vea la animación.
• Dele seguimiento al modelo a través de ver lo que esta haciendo paso a paso.
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d). Validación del Modelo
La validación es el proceso de comprobación de que el
modelo dentro de este dominio de aplicabilidad es
suficientemente preciso para la aplicación proyectada.
Durante el proceso de construcción del modelo, la
persona que lo construye debe asegurase que se está
elaborando de tal manera que refleje la realidad del
sistema a simular.
• Compare el modelo con el sistema actual. Ambos, el
modelo y el sistema deben correr bajo las mismas
condiciones y buscando los mismos resultados de
acuerdo a su análisis estadístico.
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• Compárese con otros modelos. Si hay que validar la información, puede ser necesario el construir otros modelos para comparar sus resultados.
• Realice pruebas y compare con datos históricos. Si existe información histórica de modelos anteriores, realice pruebas de acuerdo a los resultados del actual y de los anteriores.
• Realice un rastrero de las actividades de las entidades a través de todo el sistema.
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PASO 4: CONDUCCIÓN
DE EXPERIMENTOS
La simulación es básicamente la aplicación del método
científico. Se empieza con la teoría de por qué ciertas
reglas de diseño o estrategias administrativas son
mejores que otras. Basado en estas teorías, el diseñador
elabora hipótesis las cuales él prueba con la simulación.
De acuerdo a los resultados de la simulación, se dan
conclusiones acerca de la valides de las hipótesis.
En la experimentación, hay variables de entrada que
definen el modelo, las cuales son independientes y
pueden ser manipuladas. Los efectos de esta
manipulación genera los resultados de variables
dependientes en el sistema.
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Los resultados de una simple corrida de simulación
representa solo uno de varios posibles resultados. Esto
requiere que múltiples réplicas sean corridas para
comprobar la reproducibilidad de los resultados.
Dependiendo del grado de precisión requerida en los
resultados, ésta es considerada para determinar los
intervalos de confianza. Un intervalo de confianza es un
rango dentro de la cual podemos tener a un cierto nivel de
confianza de que la media se encuentra en este rango.
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Comparación de Alternativas en el Sistema
Las simulaciones son frecuentemente desarrolladas para
comparar dos o más alternativas diseñadas. Esta
comparación puede estar basada en una o más variables
de decisión tales como; la capacidad de un contenedor, el
programa de trabajo, la disponibilidad de recursos, etc.
Donde los resultados deben ser muy cerrados o en donde
la toma de decisiones requiere una mayor precisión, se
debe formular pruebas de hipótesis.
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PASO 5: ANÁLISIS DE
LOS RESULTADOS
Considerando que en la experimentación en una
simulación, los resultados son aleatorios (de acuerdo a la
naturaleza probabilística de las entradas), se debe tener
cuidado cuando se interpretan éstos.
Y debido a que la simulación no es una representación
igual a la realidad, sino que se acerca a ésta; la decisión
tomada debe estar bajo una mayor certidumbre del sistema
analizado.
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PASO 6: REPORTE DE
RESULTADOS
El último paso en el procedimiento de la simulación es el
hacer recomendaciones para mejorar el actual sistema,
basado en los resultados del modelo simulado. Estas
recomendaciones pueden ser soportadas y claramente
presentadas en un informe de resultados de la simulación.
La documentación de los datos, el modelo y el experimento
desarrollado deben estar incluidos en el reporte final.
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• Simulación Terminal
Tienen como característica principal la ocurrencia de un evento que da por terminada la simulación.
El análisis estadístico para este tipo de simulación involucra la utilización de intervalos de confianza y la determinación de la distribución de probabilidad de la variable de salida.
• Simulación No Terminal o de Estado Estable
No involucran una ocurrencia en el tiempo en que tenga que finalizar. En este caso surge la necesidad de determinar la longitud de la corrida (réplicas) para asegurar la estabilización de los resultados del modelo.
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ALGUNOS PELIGROS
EN LA SIMULACIÓN
Si los pasos descritos anteriormente son llevados a cabo,
la probabilidad de desarrollar con éxito el proyecto de la
simulación de un sistema, es muy alta. Algunas de las razones de por qué falla el proyecto de
simulación, pueden ser las siguientes: • Falta de clarificación en los objetivos de la simulación.
• Falla en el involucramiento de los individuos
directamente relacionados con el sistema a representar.
• Falta de presupuesto y restricciones de tiempo.
• Agregar más detalles de los necesarios.
• Incluir variables que tienen poco o ningún impacto en el
comportamiento del sistema.
• Falla en la verificación y validación del modelo.
• Toma de decisiones en una simple corrida.
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BIBLIOGRAFÍA
• Simulation Using Promodel Dr. Charles Harrell
Dr. Biman K. Ghosh
Dr. Royce O. Bowden Jr.
Editorial Mc Graw Hill
• Promodel User Guide Promodel Corporation
• Simulación y Análisis de Sistemas con Promodel Eduardo García Dunna
Heriberto García Reyes
Leopoldo E. Cárdenas Barrón
Editorial Pearson. Prentice Hall