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TEMA 1
Principios básicos de la simulación
Ventajas y Desventajas de las simulaciones
Ventajas:
Puede utilizarse como medio de capacitación para la toma de decisiones.
Es más económico realizar un estudio de simulación que hacer muchos cambios en los procesos reales.
Mejora el conocimiento del proceso actual ya que permite que el analista vea cómo se comporta el modelo generado bajo diferentes escenarios.
Permite probar varios escenarios en busca de las mejores condiciones de trabajo
de los procesos que se simulan
Buena herramienta para conocer el impacto de los cambios en los procesos, sin necesidad de llevarlos a cabo en la realidad.
Desventajas:
Se requiere bastante tiempo -por lo general meses-- para realizar un buen estudio de simulación.
Es preciso que el analista domine el uso del paquete de simulación y que tenga sólidos conocimientos de estadística para interpretar los resultados.
La simulación puede ser costosa cuando se quiere emplearla en problemas relativamente sencillos de resolver
En ocasiones el cliente puede tener falsas expectativas de la herramienta de simulación.
La simulación no es una herramienta de optimización.
Elementos Claves para garantizar éxito
A pesar de los muchos beneficios de la simulación, no hay garantía de que el modeloctendrá éxito. Ciertas condiciones críticas pueden causar problemas si no se abordan.
Causas de no tener el resultado deseado:
Errores al determinar el tipo de distribución asociado a las variables aleatorias del
modelo.
En este caso se utilizan distribuciones que no son adecuadas o que responden únicamente a una simplificación estadística.
Falta de un análisis estadístico de los resultados
Asumir que se trata de una herramienta de optimización esto es incorrecto ya que involucra varios factores.
Errores al establecer las relaciones entre las variables aleatorias
Olvidar las relaciones básicas que hay entre las variables aleatorias del modelo.
Uso incorrecto de la información obtenida
Uso incorrecto de la información recabada para la realización del estudio ya sea por el cliente u otra.
Variable(s) de respuesta mal definida(s)
Cuando la variable seleccionada no es la apropiada, es imposible tomar una decisión que tenga un impacto en la operación.
Falta o exceso de detalle en el modelo
Cuando un proceso se simplifica por lo tanto se denomina como caja negra que nos impide ver el interior.
Tamaño insuficiente de la corrida
El problema estriba por lo general, cuando el modelo consta de más de una variable de decisión, es difícil que éstas almacenen un estado estable al mismo tiempo.
Pasos para realizar un estudio de simulación
Validación del modelo.
Acá realizamos una validación del modelo consiste en una seri de pruebas simultaneas con información real y observar su comportamiento.
Generación del modelo final.
Una vez validada el modelo, él analista realiza la simulación y estudia el comportamiento del proceso.
Determinación de los escenarios para el análisis.
Tras validar el modelo es necesario acordar con el cliente el escenario que se quiere analizar.
Documentación del modelo, sugerencias y conclusiones.
Por ultimo una vez realizado el análisis de resultado es necesario efectuar toda la documentación del modelo.
Verificación del modelo.
Es necesario una verificación de datos para la programación del modelo y comprobar que todos los parámetro sean correctos.
Generación del modelo preliminar.
En acá se integran la información obtenida a partir de un análisis de datos necesarios para crear un modelo lo mas parecido a la realidad.
Análisis de sensibilidad.
Una vez que se tiene los resultados de los escenarios es importante realizar pruebas estadísticas que nos permita apreciar los mejores resultados.
Recolección y análisis de datos
Se debe establecer que la información es útil para la determinación de la distribuciones de probabilidad asociadas a las variables aleatorias..
Generación del modelo de simulación base
Consiste en la generación de un modelo de simulación base, no precisa ser detallado, solo requiere mucha información estadística.
Definición del sistema bajo estudio
En acá es necesario conocer el sistema a moldear, para el cual se origina el estudio de simulación y supuestos modelos.
Introducción
Sin duda, la flexibilidad en cuanto a la modelación, el análisis y el mejoramiento de sistemas ha hecho de la simulación una herramienta cuyo uso y desarrollo se han visto alentados de manera signifi-cativa.
En la actualidad resulta fácil encontrar paquetes de software con gran capacidad de análisis, aplicaciones para generación de reportes con información relevante para la toma de decisiones.
El concepto de simulación engloba soluciones para muchos propósitos diferentes o mejor dicho busca imitar el comportamiento de sistema reales.
Tipos de modelos:
Modelos Dinámicos
Estados del sistema que cambia respecto del tiempo.
Modelos Estáticos
Resultado bajo un conjunto de situaciones o condiciones determinado.
Modelos Dicretos
Los comportamientos que se interesa analizar representadas por ecuaciones evaluadas en un punto determinado.
Modelos Estocásticos
Se refieren a las relaciones constantes entre los cambios de las variables del modelo.
Modelos Continuos
Se relacionan entre varias variables de la situación real mediante ecuaciones diferenciales.
Definiciones
Simulación de eventos discretos
Conjunto de relaciones matemáticas y probabilísticas que integra el comportamiento de un evento.
Sistema
Conjunto de elementos que funcionan para una frontera clara.
Entidad
Representación de flujos de entrada y salida de un sistema.
Estado del sistema
Condición que guarda el sistema bajo el estudio de un determinado tiempo.
Evento
Cambio del estado actual del sistema.
Eventos actuales
Sucesos del sistema en un momento dado
Eventos Futuros
Cambios que representa el sistema después de del tiempo de simulación.
Recursos
Dispositivos que son necesarios para llevar una operacion.
Atributo
Característica de una entidad.
Localizaciones
Lugares en las que empieza a detenerse para el transformado.
Variables
Condiciones cuyos valores crean modificaciones por medio de ecuaciones matemáticas y relaciones lógicas.
Reloj de Simulación
Es el contador de tiempo de la simulación o es contador del total de tiempo que se requiere.
Tipos:
Absoluto
Cuando parte de cero y termina en un tiempo total de simulación definido.
Relativo
Solo considera el lapso que transcurre entre 2 eventos.
