5/17/2018 simulacion de sistemas - slidepdf.com

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Marco Conceptual De Simulación De Sistema:

1. Simulación De Sistema

Simulación es el desarrollo de un modelo lógico-matemático de un sistema,

de tal forma que se obtiene una imitación de la operación de un proceso de la vidareal o de un sistema a través del tiempo. Sea realizado a mano o en unacomputadora, la simulación involucra la generación de una historia artificial de unsistema; la observación de esta historia mediante la manipulación experimental,nos ayuda a inferir las características operacionales de tal sistema. En la definiciónanterior se citan dos pasos básicos de una simulación: a) desarrollo del modelo yb) experimentación. El desarrollo del modelo incluye la construcción deecuaciones lógicas representativas del sistema y la preparación de un programacomputacional. Una vez que se ha validado el modelo del sistema, la segundafase de un estudio de simulación entra en escena, experimentar con el modelopara determinar cómo responde el sistema a cambios en los niveles de algunas

variables de entrada.

En sentido más estricto, Masiel y Gnugnoli, definen simulación como:

Simulación es una técnica numérica para realizar experimentos en unacomputadora digital. Estos experimentos involucran ciertos tipos de modelosmatemáticos y lógicos que describen el comportamiento de sistemas de negocios,económicos, sociales, industriales, biológicos físicos y químicos a través de largosperíodos de tiempo.

Otros estudiosos del tema como Robert E. Shannon (1988), definen

simulación como:

Simulación es el proceso de diseñar y desarrollar un modelo computarizadode un sistema o proceso y conducir experimentos con este modelo con elpropósito de entender el comportamiento del sistema o evaluar varias estrategiascon las cuales se puede operar el sistema.

Los términos "sistema" y "modelo" también son importantes en la definicióndescrita. Un sistema es una colección de variables que interactúan entre sí dentrode ciertos límites para lograr un objetivo. El modelo por su parte es unarepresentación de los objetos del sistema y refleja de manera sencilla lasactividades en las cuales esos objetos se encuentran involucrados.

2. Descripción De Metodologías Para Estudios De Simulación De Sistemas.

La metodología para la creación y estudio de la simulación de sistemas sepuede resumir en el diagrama de flujo el cual incluye los siguientes pasos:

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  Definición del sistema. Cada estudio debe comenzar con una descripcióndel problema o del sistema. Si la descripción es dada por los tomadores dedecisiones, el analista debe asegurarse que se encuentre completa. Esdecir, que exista una correcta identificación del objetivo, de las variables dedecisión, las restricciones, la medida de efectividad y las variables nocontrolables y su comportamiento estadístico.

  Análisis del sistema. Deben describirse las interacciones lógicas entre lasvariables de decisión, de tal suerte que se optimice la medida de efectividaden función de las variables no controlables, sin olvidar las restricciones delsistema.Con el fin de analizar un sistema, es indispensable definir algunos términos.El estado de un sistema es el conjunto de variables que definen al sistemaen cualquier instante. Un evento representa un acontecimiento instantáneoque modifica el estado del sistema. Una actividad representa el tiemporequerido para llevar a cabo una operación. Una entidad es cualquier objetodentro del sistema, esta entidad puede ser estática o dinámica, en esteúltimo caso se denota como una transacción y su principal característica essu movimiento a través de las entidades estáticas del sistema. Lasentidades contienen propiedades llamadas atributos que permiten creardiferencias entre ellas. Por ejemplo, si definimos al sistema como una celdaflexible de manufactura, las transacciones son los pallets que se mueven através del sistema transportando el material dentro de la celda; los atributospueden ser el tipo de pieza en el pallet, el peso de los pallets, etcétera; lasactividades son las operaciones de procesamiento y transporte; lasentidades estáticas son las máquinas de control numérico o los robots; loseventos son la llegada o salida de un pallet de cada estación en la celda y,finalmente, las variables de estado son el número de pallets esperando encada estación o el número de estaciones ocupadas.

  Formulación del modelo. Consiste en generar un código lógico-matemático que defina en forma exacta las interacciones entre las

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variables; debe ser una definición sencilla pero completa del sistema. Algenerar las interacciones es importante tener en cuenta que se va a llevar acabo a través del tiempo y que el uso de listas o cadenas de eventos daránla pauta en el manejo de las variables. Una lista es un arreglo en el que sevan ordenando las transacciones de acuerdo con la secuenciación de

eventos en el tiempo. Existen dos tipos de listas, las llamadas de eventosfuturos donde la secuencia depende del tiempo de ocurrencia del evento, ylas de eventos actuales cuya secuenciación depende de la ocurrencia deotro evento. Por ejemplo, el evento fin de proceso de la pieza, depende dela duración del proceso de esa pieza, por lo que debe acomodarse en lalista de eventos futuros; el evento inicio de proceso de la pieza i, dependedel evento máquina disponible, por lo que debe acomodarse en la lista deeventos actuales.

  Selección del lenguaje. De la selección del lenguaje dependerá el tiempode desarrollo del modelo de simulación, es importante utilizar el lenguajeque mejor se adecué a las necesidades de simulación que se requieran. La

selección puede ser desde usar un lenguaje general como lo es BASIC,PASCAL o FORTRAN hasta hacer uso de un paquete específicamentedesarrollado para simular sistemas de manufactura como el SIMFACTORYo el STARCEL, pasando por los ya consolidados GPSS, SLAM, SIMAN,SIMSCRIPT, GASP y DYNAMO.

  Codificación del modelo. Consiste en generar las instrucciones o códigocomputacional necesario para lograr que el modelo pueda ser ejecutado enalgún tipo de computadora. La duración de este proceso está directamenterelacionado con la selección del lenguaje, por ejemplo, un modelo quepueda ser codificado en GPSS en 20 minutos, podría llevar hasta 5 días enFORTRAN o PASCAL.

  Validación del modelo. Es el proceso que tiene como objetivo determinarla habilidad que tiene un modelo para representar la realidad. La validaciónse lleva a cabo mediante la comparación estadística entre los resultados delmodelo y los resultados reales.

  Experimentación. En este paso se determinan las diversas alternativasque pueden ser evaluadas, seleccionando las variables de entrada y susdiferentes niveles con la finalidad de optimizar las variables de respuestadel sistema real. El uso de técnicas como diseño de experimentos,superficies de respuesta, Sim-plex EVOP, permite llevar a cabo esteprocedimiento en forma estructurada.

  Implantación. Una vez seleccionada la mejor alternativa, es importante

llevarla a la práctica; en muchas ocasiones este último paso es el más difícilya que se tiene que convencer a la alta dirección y al personal de lasventajas de esta puesta en marcha. Para esto se recomienda llevar a caboun proceso de animación que permita visualizar el comportamiento de lasvariables en el sistema. Existen en el mercado paquetes computacionalesque permiten hacerlo en poco tiempo y van desde los más específicoscomo es el STARCELL que se aplica a celdas de manufactura, hasta losmuy generales como el PROOF Animación que permite animar sistemas sin

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importar la fuente de donde provenga el código de simulador ya que manejalas comunicaciones con base en archivos tipo texto. Al implantar hay quetener cuidado con las diferencias que pueda haber con respecto a losresultados simulados, ya que estos últimos se obtienen, si bien de unmodelo representativo, a partir de algunas suposiciones.

  Monitoreo y control. No hay que olvidar que los sistemas son dinámicos ycon el transcurso del tiempo es necesario modificar el modelo desimulación, ante los nuevos cambios del sistema real, con el fin de llevar acabo actualizaciones periódicas que permitan que el modelo siga siendouna representación del sistema.

3. Ventajas y desventajas de la simulación de sistemas.

Ya que la simulación es en muchas ocasiones una herramienta apropiadade análisis, es preciso considerar las ventajas y desventajas de su utilización.

Ventajas

Una vez construido, el modelo puede ser modificado de manera rápida conel fin de analizar diferentes políticas o escenarios.

Generalmente es más barato mejorar el sistema vía simulación, que hacerlodirectamente en el sistema real.

Es mucho más sencillo comprender y visualizar los métodos de simulaciónque los métodos puramente analíticos.

Los métodos analíticos se desarrollan casi siempre, para sistemasrelativamente sencillos donde suele hacerse un gran número desuposiciones o simplificaciones, mientras que con los modelos de

simulación es posible analizar sistemas de mayor complejidad o con mayordetalle.

En algunos casos, la simulación es el único medio para lograr una solución.

Desventajas

Los modelos de simulación en una computadora son costosos y requierenmucho tiempo para desarrollarse y validarse.

Se requiere gran cantidad de corridas computacionales para encontrar"soluciones óptimas", lo cual repercute en altos costos.

Es difícil aceptar los modelos de simulación.

Los modelos de simulación no dan soluciones óptimas. La solución de un modelo de simulación puede dar al analista un falso

sentido de seguridad.

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4. Ejemplos de uso de simulación.

Existe una gran cantidad de áreas donde la técnica de simulación puede seraplicada.

Algunos ejemplos podrían ser los siguientes:

  Simulación de un sistema de colas: con la técnica de simulación esposible estudiar y analizar sistemas de colas cuya representaciónmatemática sería demasiado complicada de analizar. Ejemplos de estossistemas serían aquellos donde es posible la llegada al sistema en grupo, lasalida de la cola del sistema, el rehusar entrar al sistema cuando la cola esexcesivamente grande, etc.

  Simulación de sistemas de inventarios: a través de simulación se puedeanalizar más fácilmente sistemas de inventarios donde todos susparámetros (tiempo de entrega, demanda, costo de llevar inventario, etc.),

son estocásticos.  Simulación de un proyecto de inversión: existen en la práctica una gran

cantidad de proyectos de inversión donde la incertidumbre con respecto alos flujos de efectivo que el proyecto genera a las tasas de interés, a lastasas e inflación, etc., hacen difícil y a veces imposible manejaranalíticamente este tipo de problemas. Para este tipo de situaciones el usode simulación es ampliamente recomendado.

  Simulación de sistemas económicos: la técnica de simulación puede serutilizada para evaluar el efecto de cierto tipo de decisiones (devaluación dela moneda, el impuesto al valor agregado, etc.), en las demás variablesmacroeconómicas como: producto nacional bruto, balanza comercial,

inflación, oferta monetaria, circulante, etc.  Simulación de estados financieros: la expansión y diversificación de una

organización a través de la adquisición y establecimiento de nuevasempresas, repercuten significativamente en su posición y estructurafinanciera. Por consiguiente, el uso de simulación permite analizar cuál delas estrategias de crecimiento son las que llevaran a la organización al logrode sus objetivos y metas de corto, mediano y largo plazo.

  Simulación de juegos de azar: se pueden hacer predicciones sobre losresultados de un juego en particular, donde las variables involucradas sonestocásticas.

CarolinaLuisJuanIrisVíctorAlexander