Principios básicos de la simulación

Principios básicos de la simulación

1. Conceptos Basicos

   • simulación de eventos discretos
     • conjunto de relaciones lógicas, matemáticas y probabilísticas que integran el com portam iento de un sistema bajo estudio cuando se presenta un evento determinado
     • sistema
       • conjunto d e elementos que se interrelacionan para funcionar como un todo
       • entidad
         • representación délos flujos de entrada y salida en un sistema
         • estado del sistema
           • condición que guarda el sistema bajo estudio en un m om ento de tiem po determ inado
           • evento
             • cambio en el estado actual del sistema
               • eventos actuales
                 • aquellos que están sucediendo en el sistema en un momento dado, "pieza"
               • eventos futuros
                 • cambios que se presentarán en el sistema después del tiem po de simulación " el momento en que la máquina concluirá su trabajo con la pieza"
             • localizaciones
               • lugares en los que la pieza puede detenerse para ser transformada o esperar a serlo.
               • recursos
                 • necesarios para llevara cabo una operación
                 • atributo
                   • característica de una entidad.
                   • variables
                     • condiciones cuyos valores se crean y m odifican p o r medio de ecuaciones matem áticas y relaciones lógicas.
                     • reloj de simulación absoluto
                       • lapso que transcurre entre dos eventos
                       • reloj de simulación relativo
                         • parte de cero y termina en un tiem po total de simulación definido

2. Ventajas y desventajas de la simulacion

   • ventajas de la simulación
     • Puede utilizarse com o m edio de capacitación para la tom a de decisiones.
     • Es m ás económico realizar un estudio de simulación que hacer m uchos cambios en los procesos reales.
     • En problem as de gran complejidad, la simulación perm ite generar una buena solución.
   • desventajas de la simulacion
     • Se requiere bastante tiempo por lo general meses para realizar un buen estudio de simulación
     • Es preciso que el analista dom ine el uso del paquete de simulación y que tenga sólidos conocim ientos de estadística para interpretar los resultados.
     • En algunas ocasiones el cliente puede tener falsas expectativas de la herramienta de simulación

3. Elementos clave para garantizar el éxito de un modelo de simulación

   • Tamaño insuficiente de la corrida.
   • Variable(s) de respuesta mal definida(s).
   • Errores al establecer las relaciones entre las variables aleatorias
   • Errores al determ inar el tipo de distribución asociado a las variables aleatorias del modelo.
   • Falta de un análisis estadístico de los resultados.
   • Uso incorrecto de la información obtenida.
   • Falta o exceso de detalle en el modelo

4. Pasos para realizar un estudio de simulación

   • 1. Definición del sistem a bajo estudio.
     • se requiere saber qué origina el estudio de simulación y establecer los supuestos del modelo: contar con la información suficiente para lograr establecer un modelo conceptual o un mapa mental del sistema bajo estudio
     • 2. Generación del modelo de simulación base.
       • se debe traducir a un lenguaje de simulación y definir qué gráfico puede representar m ejor el sistema que se modela.
       • 3. Recolección y análisis de datos.
         • establecer qué información es útil para la determinación de las distribuciones de probabilidad asociadas a cada una de las variables aleatorias necesarias para la simulación
         • 4. Generación del modelo preliminar.
           • se integra la información obtenida a partir del análisis de los datos
           • 5. Verificación del m odelo.
             • realizar un proceso de verificación de datos para com ­ probar la propiedad de la programación del modelo
             • 6. Validación del modelo.
               • serie de pruebas sim ultáneas con información de entrada real para observar su com portam iento y analizar sus resultados
               • 7. Generación del modelo final.
                 • realizar la simulación y estudiar el com portam iento del proceso.
                 • 8. Determ inación de los escenarios para el análisis.
                   • acordar con el cliente los escenarios que se quieren analizar.
                   • 9. Análisis de sensibilidad.
                     • realizar pruebas estadísticas que permitan comparar los escenarios con los mejores resultados finales.
                     • 10. Documentación del modelo, sugerencias y conclusiones.
                       • efectuar toda la documentación del modelo

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