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MODELAMIENTO
Y SIMULACIN
OBTENCIN Y ANLISIS ESTADSTICO DE LOS DATOS
PARA EL MODELO
Ing. Luis G. Campos Orrego.
ASPECTOS IMPORTANTES EN
LA ETAPA DE RECOLECCIN
DE DATOS
IDENTIFICAR LOS REQUERIMIENTOS
DE LOS DATOS
La recoleccin debe ser orientada en funcin de
los objetivos del estudio.
Se debe considerar solo los factores relevantes.
Se debe modelar la esencia del sistema real, no
los mecanismos con que funciona.
IDENTIFICAR LAS REALACIONES
CAUSA-EFECTO
Es importante identificar correctamente las
causas o condiciones bajo las cuales las
actividades son ejecutadas durante la
simulacin.
En algunos casos se produce durante la
ejecucin de eventos programados, sin embargo
en otros casos la ejecucin de las actividades
obedece a la ejecucin de eventos
condicionales.
RECOLECCIN DE DATOS EN
FORMA SISTEMTICA
Los datos se deben obtener de manera
sistemtica, es decir comenzar con informacin
general acerca del sistema y luego informacin
ms especfica como parte de un refinamiento
progresivo.
Esto se puede realizar a travs de un diagrama
de flujo.
Luego se tiene que definir como se mueven las
entidades dentro del sistema y que recursos se
utilizan en cada parte del sistema donde se
realizan las operaciones.
RECOLECCIN DE DATOS EN
FORMA SISTEMTICA
Lo ltimo es determinar los valores que se
utilizarn en las capacidades, tiempos de
desplazamiento, tiempos de proceso, etc.
En el modelado de sistemas de manufactura, el
modelador debe, a menudo, estimar los tiempos
de ciclo o tiempos de inactividad por fallas de las
mquinas; mediante estudios de tiempo, tiempos
estndar predeterminados, datos histricos o
especificaciones tcnicas de los equipos.
RECOLECCIN DE DATOS EN
FORMA SISTEMTICA
Es importante preparar una lista de preguntas
que orienten hacia la obtencin de la
informacin adecuada:
Cules son los tipos de entidades que fluirn por el
sistema y que atributos los distinguen en a manera
en que las entidades del mismo tipo son
procesadas?
Cul es la ruta de los puntos de procesamiento del
sistema y cuales son sus capacidades?
Si el punto de procesamiento es una cola en que
orden se formar la cola (FIFO,LIFO,etc)
RECOLECCIN DE DATOS EN
FORMA SISTEMTICA
Qu tipo de recursos (personal, vehculos,mquinas, etc.) son utilizados en el sisema, ycuantas unidades se requieren de cada tipo?
Dnde, cuando y en que cantidades ingresan lasentidades al sistema?
Cul es la ruta o secuencia que sigue cada tipode entidad?
Qu actividad es requerida por cada tipo deentidad?
Si una entidad saliente de un mdulo de decisinpuede ser dirigida a varias locaciones Cmo seestablece la ruta de decisin (probabilstica o porcondicin)?
USAR FUENTES DE DATOS
APROPIADAS
Los datos raramente se recolectan de una nica
fuente, por lo general son resultado de
tabulacin, extrapolacin, entrevistas y a veces
de conjeturas propias del modelador. Las
principales son:
Planes de procesos
Estudios de tiempo
Diagramas de flujo
Diagramas de disposicin
Entrevistas personales
PREPARAR UNA LISTA DE SUPUESTOS
Para fenmenos donde la informacin es
desconocida o imposible de determinar se
deben establecer suposiciones.
Estas suposiciones dependen del tipo de sistema
a modelar. (varianza tiempo de actividadconstante).
Otro tipo de suposiciones consiste en ejecutar
tres escenarios diferentes: el mejor caso, elpeor caso y el caso ms probable. Esto ayudaa cuantificar el riesgo que se va a adoptar con el
supuesto.
CONVERTIR LOS DATOS EN UNA
FORMA UTILIZABLE EN EL MODELO
Una vez recolectados los datos se deben realizar
ciertas pruebas de ajuste de estos a alguna
distribucin terica poblacional..
El objetivo es resumir los datos en forma de una
distribucin que pueda ser utilizada directamente
en le modelo.
DOCUMENTACIN DE LOS DATOS
La informacin relevante se debe documentar
con el objetivo de someterla a evaluaciones,
validaciones y aprobaciones por parte de otras
personas que puedan realizar este escrutinio.
Organizar la informacin en un resumen escrito
har que los datos sean fciles de revisar.
AJUSTE DE LOS DATOS
MUESTRALES A DISTRIBUCIONES
DE PROBABILIDAD TEORICAS
POBLACIONALES
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
Distribuciones Tericas:
Distribuciones Discretas: valores enteros
Poisson
Binomial
Distribuciones Continuas: nmeros reales
Uniforme
Exponencial
Normal
Triangular
Beta
ANLISIS DE DATOS EN ARENA
El software Arena soporta el proceso de ajuste de
funciones de distribuciones de probabilidad a
muestras de datos. Es decir, poseen un analizador
de datos denominado INPUT ANALYZER, en entre
otras funciones establece las hiptesis y realiza las
pruebas de Chi-Cuadrado y Kolmogorov-Smirnov
en forma automtica.
EJEMPLO
ANLISIS DE DATOS EN ARENA
EJEMPLO:
Dado los siguientes tiempos de servicio de un
operario, en el procesado de una pieza. Determinar
si estos se ajustan a distribucin de probabilidad.
Tiempos de Servicio:
5.4 6.3 5 5.9 6.3 5.7 5.7
4.8 6.1 5.2 5.2 6.4 6.9 6.2
5.8 5.8 4.9 5.7 5.7 6.3 4.9
4.8 5.8 5.7 6.2 5.5
CASO PRCTICO
EN ARENA