SIMULACIÓN
DE SISTEMAS
INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS
SISTEMA
CONJUNTO DE ELEMENTOS INTERRELACIONADOS QUE PERSIGUEN UN OBJETIVO
COMÚN
CLASIFICACIÓN DE LOS SISTEMAS
Sistemas físicos diseñados
Sistemas de actividad humana
Sistemas abstractos diseñados
SISTEMAS NATURALES
Sistemas trascendentales
CLASIFICACIÓN DE LOS SISTEMAS
Sistemas Físicos diseñados
Sistemas de Actividad Humana
Herramientas Individuales
Equipos Complejos
Sistemas automaticos muy grandes
Sist.Hmbre - Máquina
Sistemas Abstractos diseñados
Sist. Del lenguaje, Filosóficos, Matemáticos
Sist. De Producción
Plantas Industriales
Sist. De manufactura complejos
Organizaciones
Sist. de ciudades
Sist. de Países
Sist. De justcia criminal
Sist. urbanos
Sist. De:
Planeación, de Control,
Sistemas Naturales
Sist. SubatómicosSist. Atómicos Sist. Moleculares
Sist. De rocas
Sist. de mares
Celulares, órganos
Órganos de plantas de Animales
El Hombre
Sist. de planetas
Sistemas Solares
Galácticos
Sistemas Trascendentales
CLASIFICACIÓN DE LOS SISTEMAS
Sistemas duros
Sistemas de actividad humana
Sistemas suaves
CARACTERÍSTICAS DE LOS SISTEMAS DE ACTIVIDAD HUMANA
SISTEMA DE ACTIVIDAD HUMANA
= SISTEMA DE ACTIVIDADES + SISTEMA SOCIAL
Los elementos son actividades (“Qués”)
Las relaciones son dependencias lógicas
Los elementos son personas que realizan las actividades mediante “cómos” particulares
Las relaciones son interpersonales
CARACTERÍCAS DE LOS SISTEMAS DE ACTIVIDAD HUMANA
PROCESO DE TRANSFORMACIÓN
ENTRADAS SALIDAS
MODELADO COMO UN CONJUNTO INTERCONECTADO DE
ACTIVIDADES
CARACTERÍCAS DE LOS SISTEMAS DE ACTIVIDAD HUMANA
OBJETIVOS MEDIDAS DE DESEMPEÑO CONECTIVIDADES LÍMITES TOMADOR DE DECISIONES ASIGNACION DE RECURSOS SUBSISTEMAS ES PARTE DE UN SUPRASISTEMA SISTEMA DE CONTROL
ENFOQUE DE SISTEMAS
¿QUÉ ES UN PROBLEMA?
UNA DESVIACION ENTRE LO QUE ES Y LO QUE DEBERIA SER
ENFOQUE DE SISTEMAS
SECUENCIA CORRECTA
CUAL ES EL PROBLEMA
COMO SE RESUELVE
INGENIERIA DE SISTEMAS: APLICACION DEL ENFOQUE DE SISTEMAS A LA SOLUCION DE
PROBLEMAS
INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN
Orígenes 1940 Von Neuman y Ulam
Análisis de Montecarlo
1950 Con la computadora surgió la posibilidad de experimentar con modelos matemáticos( que describen algún sistema)
DEFINICIÓNShubik
Simulación de un sistema es la operación de un modelo(simulador), el cual es una representación del sistema. Este modelo puede sujetarse a manipulaciones que serían imposibles de realizar, demasiado costosas o imprácticas. La operación de un modelo puede estudiarse y con ello, inferirse las propiedades concernientes al comportamiento del sistema o subsistema real
DEFINICIÓN
Simulación, es una técnica para conducir experimentos en una computadora digital, los cuales requieren ciertos tipos de modelos lógicos y matemáticos, que describen el comportamiento de un negocio o un sistema económico ( o algún componente de ellos) en periodos extensos de tiempo real
FUNDAMENTOS DE LA SIMULACIÓN
PREDICCIÓN DEL FUTURO
FILOSOFÍA ESPECULATIVA
Platón
Aristóteles
Euclides
ANTES DEL SIGLO XVII
Métodos puramente deductivos
FUNDAMENTOSMÉTODO CIENTÍFICO
1. Observación de un sistema físico
2. Formulación de hipótesis (puede ser un modelo matemático) que intente explicar las observaciones hechas al sistema
3. Predicción del comportamiento del sistema,con base en la hipótesis formulada mediante el uso de la deducción lógica o matemática, esto es, por la obtención de soluciones del modelo o modelos matemáticos.
4. Realización de experimentos para probar la validez de la hipótesis o del modelo matemático
RAZONES PARA SU EMPLEOPUEDE SER IMPOSIBLE O EXTREMADAMENTE COSTOSO OBSERVAR CIERTOS PROCESOS EN EL MUNDO REAL
Vuelos espaciales
Ventas futuras de una empresa
Fallas de las máquinas en una fábrica
Efectos de decisiones macroeconómicas
RAZONES PARA SU EMPLEO
1. Hace posible estudiar y experimentar con las complejas interacciones que ocurren en el interior de un sistema
2. Estudiar los efectos de ciertos cambios informativos, de organización y ambientales, en la operación de sistema
3. Permite un mejor entendimiento del sistema modelado y proporciona sugerencias para mejorarlo
4. Como recurso pedagógico
5. Los juegos operacionales
6. La experiencia que proporciona el diseñar un modelo de simulación.
7. Permite determinar cuales variables son mas importantes que otras en un sistema complejo.
RAZONES PARA SU EMPLEO8. Experimentar con situaciones nuevas
9. Ensayar nuevas políticas y reglas de decisión en la operación de un sistema
10. Proporciona una forma conveniente de dividir un sistema complicado en subsistemas mas fáciles de manejar.
11. En los sistemas estocásticos en los cuales la secuencia de eventos puede ser muy importante, el método de Monte Carlo puede ser la única forma satisfactoria para obtener la información
12. Las simulaciones de Monte Carlo pueden realizarse para verificar soluciones analíticas
13. Permite estudiar los sistemas dinámicos, ya sea en tiempo real, tiempo comprimido o tiempo expandido
RAZONES PARA SU EMPLEO
14. Ayuda a detectar problemas y obstáculos cuando se agregan nuevos componentes al sistema.
15.Convierte a los especialistas en generalistas, facilita entender el sistema como un todo.
MODELO DE SIMULACIÓN
LOS MODELOS CONSTITUYEN UNA NECESIDAD CENTRAL DEL PROCEDIMIENTO CIENTIFICO
EL MODELO CIENTIFÍCO ES UNA ABSTRACCIÓN DE ALGÚN SISTEMA REAL, QUE TIENE LA POSIBILIDAD DE EMPLEARSE PARA PROPÓSITOS DE PREDICCIÓN Y CONTROL
COMPONENTES DE UN MODELO•LOS COMPONENTES
•LAS VARIABLES
•LOS PARÁMETROS Y
•LAS RELACIONES FUNCIONALES
LAS VARIABLES
EXÓGENAS ( DE DECISIÓN)
DE ESTADO
ENDÓGENAS (DE RESPUESTA)
CONTROLABLES
NO CONTROLABLES
TIPOS DE MODELOS
•ESTATICOS O DINAMICOS
•CONTINUOS O DISCRETOS
•ESTOCASTICOS O DETERMINISTICOS
PROCESO DE SIMULACIÓN
1. DEFINIR OBJETIVOS, ALCANCE Y RQUERIMIENTOS
2. RECOLECTAR Y ANALIZAR DATOS DEL SISTEMA
3. CONSTRUIR EL MODELO
4. VALIDAR EL MODELO
5. REALIZAR EXPERIMENTOS
6. PRESENTAR RESULTADOS
MÉTODO DE MONTECARLO
Muestra Monte Carlo
Modelo de medida de mérito
Calcular un resultado
Combinar resultados para formar la distribución u otras características de la medida de mérito
Inversión Inicial Vida del proyecto Flujo de efectivo neto anual
Es la exactitud deseada
NO
FinSI
Ejemplo del método de monte Carlo para una variable o elemento
Flujo de efectivo neto
Probabilidad
$10,000 0.10
15,000 0.50
20,000 0.25
25,000 0.15
ASIGNANDO NÚMEROS ALEATORIOS A CADA RESULTADO
Flujo de efectivo neto
Números aleatorios
$10,000 00-09
15,000 10-59
20,000 60-84
25,000 85-99
Número Aleatorio
Flujo de efectivo resultante
47 $15,000
91 25,000
02 10,000
88 25,000
81 20,000
74 20,000
24 15,000
05 10,000
51 15,000
74 20,000
GENERANDO NUMEROS ALEATORIOS
ELEMENTOS DE UN SISTEMADESDE UNA PERSPECTIVA DE SIMULACIÓN
Sistema
Actividades
Recursos
Entidades que entran
Entidades que salen
¿Que, Quien, Donde, Cuando y Como?
Controles
• ENTIDADES: Son los artículos procesados a través del sistema, tales como productos, clientes y documentos. Y con características únicas, como costo, forma, prioridad, calidad o condición
ENTIDADES
• Humanas o animadas(clientes, pacientes, etc.)
• Inanimadas (partes, documentos recipientes, etc.)
• Intangibles (llamadas,correos electrónicos, etc.)
ELEMENTOS DE UN SISTEMA DESDE UNA PERSPECTIVA DE SIMULACIÓN
ELEMENTOS DE UN SISTEMA DESDE UNA PERSPECTIVA DE SIMULACIÓN
ACTIVIDADES: Son las tareas realizadas en el sistema que están involucradas en el procesamiento de las entidades, ya sea directa o indirectamente, como por ejemplo el servicio al cliente, cortar una parte en una máquina, o reparar una pieza de un equipo. Las actividades consumen tiempo y a menudo involucran el uso de recursos.
ACTIVIDADES
• Procesamiento de entidades (Recepción, Tratamiento, Inspección, Fabricación, etc.)
• Movimiento de Entidades y recursos(Viaje en carretilla, montar en elevadores, etc.
• Ajustes de recursos, mantenimiento, y reparaciones(Puesta en marcha de maquinas, reparación de una maquina copiadora, etc.
ELEMENTOS DE UN SISTEMA DESDE UNA PERSPECTIVA DE SIMULACIÓN
• RECURSOS: Son los medios por los cuales las actividades son ejecutadas. Proveen instalaciones de apoyo, mantenimiento, equipo y personal para llevar a cabo las actividades. Los recursos pueden facilitar el procesamiento de las entidades o restringirlo.
•Los recursos tienen características tales como capacidad, velocidad, tiempo de ciclo y confiabilidad.
RECURSOS
•Humanos o animados(operadores, doctores, personal de mantenimiento, etc.)
•Inanimados(equipo, herramientas, espacio de piso, etc.)
•Intangibles(información, potencia eléctrica, etc.)
ELEMENTOS DE UN SISTEMA DESDE UNA PERSPECTIVA DE SIMULACIÓN
• CONTROLES:Dictan Como, Cuando y Donde se llevaran a cabo las actividades. Los controles imponen orden en el sistema. Al nivel mas alto los controles consisten de programas, planes y políticas. Al nivel mas bajo se dan en forma de procedimientos escritos control lógico de maquinas . A todos los niveles, los controles proporcionan la información y las decisiones lógicas sobre como debe operar el sistema.
ELEMENTOS DE UN SISTEMA DESDE UNA PERSPECTIVA DE SIMULACIÓN
EJEMPLOS DE CONTROLES
• Planes de producción
• Programas de trabajo
• Jerarquía de tareas
• Software de control
• Hojas de instrucción
• Secuencia de recorrido
SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS
UNA SIMULACION DE EVENTOS DISCRETOS ES AQUELLA EN LA CUAL LOS CAMBIOS EN EL ESTADO DEL MODELO, OCURREN EN PUNTOS DISCRETOS EN EL TIEMPO DISPARADOS POR LOS EVENTOS.
SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS
EJEMPLOS:
• EL ARRIVO DE UNA ENTIDAD A UNA ESTACIÓN DE TRABAJO
• LA FALLA DE UN RECURSO
• LA CONCLUSIÓN DE UNA ACTIVIDAD
• EL CAMBIO DE UN TURNO
Inicio
Crear base de datos para la simulación y programación de eventos iniciales
Avanzar el reloj al próximo evento en el tiempo
Terminación del evento?
Actualización de estadísticas y generar
reporte de salida
SI
NOProcesar el evento y
programar nuevos eventos
Actualizar estadísticas, variables de estado, y
animación
Parar
Existen eventos condicionales?
NO
SI
Diagrama de flujo para la
simulación de eventos discretos
COMPONENTES DE UN SOFTWARE DE SIMULACIÓN
Interfase de modelación
Interfase de simulación
Interfase de salida
Procesador para la modelación Datos del
modeloDatos de la simulación
Datos de salida
Procesador de simulación
Procesador de simulación
Procesador de salida
MODULO DE INTERFASE PARA LA MODELACIÓN
•EL MODELADOR DEFINE EL MODELO MEDIANTE ESTE MODULO
• PROPORCIONA HERRAMIENTAS GRÁFICAS, DIALOGOS Y OTRAS CAPACIDADES DE EDICIÓN DE TEXTO PARA INTRODUCIR Y EDITAR LA INFORMACIÓN DEL MODELO. EN ESTE MODULO SE ESPECIFICAN LAS OPCIONES PARA LAS CORRIDAS DEL MODELO Y SE PUEDEN USAR ARCHIVOS EXTERNOS
PROCESADOR DEL MODELO
CUANDO SE CORRE UN MODELO EL PROCESADOR TOMA LA BASE DE DATOS DEL MODELO Y OTROS ARCHIVOS EXTERNOS, QUE SE USAN COMO DATOS DE ENTRADA Y CREA UNA BASE DE DATOS DE SIMULACIÓN.
INVOLUCRA TRADUCCIÓN DE
DATOS O COMPILACIÓN DE
LENGUAJES
MUESTRA
CORRIDA
PERMITE INTERACTUAR CON LA SIMULACIÓN
PARA:
• Controlar la velocidad de la animación
•Dar seguimiento a eventos
• Depuración lógica
• Preguntar por variables de estado
• Solicitar reportes instantáneos
•Tener una vista panorámica o acercamiento de la distribución del modelo
PROCESA LOS EVENTOS SIMULADOS
Acumuladores De Estadísticas
VARIABLES DE ESTADO
Reloj VariableCalendario de eventos
Despacho
Eventos
LógicaListas de espera
Generador
Números Aleatorios
PROCESADOR DE SALIDA
• UTILIZACIÓN DE RECURSOS
• TAMAÑO DE LAS COLAS
• TIEMPOS DE ESPERA
• TASAS DE PROCESAMIENTO
SUMARIZA LOS DATOS ESTADISTICOS REUNIDOS DURANTE LAS CORRIDAS DE SIMULACION Y CREA UNA BASE DE DATOS DE SALIDA
INTRODUCCIÓN AL PROMODEL 6.0
PROMODEL
PRODUCTION
MODELER
PROMODELHERRAMIENTA DE SIMULACIÓN PARA
MODELAR VARIOS SISTEMAS DE MANUFACTURA Y DE SERVICIOSSISTEMAS DE
MANUFACTURA
•PRODUCCIÓN POR LOTE
•TRANSPORTADORES
• TRANSFERENCIA DE LINEAS
• PRODUCCIÓN EN MASA
• LINEAS DE ENSAMBLE
• SISTEMAS DE MANUFACTURA FLEXIBLE
• GRUAS
• SISTEMAS JUSTO A TIEMPO
• SISTEMAS KANBAN
• ETC.