Simulacion Unitec

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Concepto de Simulación Image: Banner Para Twitch Gamer Neón Morado Y Negro Removebg Preview (binary/octet-stream)	Proceso de diseñar y experimentar con un modelo de un sistema real con el propósito de comprender sus relaciones o evaluar las estrategias de operación (Mancilla, 1999
Modelos Matemáticos	ecuación, desigualdad o sistema de ecuaciones o desigualdades, que representa determinados aspectos del sistema físico representado en el modelo. Los modelos de este tipo se utilizan en gran medida en las ciencias físicas, en el campo de la ingeniería, los negocios y la economía
Modelo	representación simplificada de un sistema, donde se describen las variables dependientes e independientes de interés, características y restricciones mediante símbolos, diagramas y ecuaciones.
Tipos de Modelos Matemáticos	Modelos Determinísticos Modelos Probabilísticos
Distribución Uniforme	Es aquella en la que todos los intervalos de igual longitud en su rango son igualmente probables. Es decir, que la función de densidad es constante para todos los valores posibles de la variable
Distribución Normal	Es un modelo teórico que aproxima bien muchas situaciones reales. La inferencia estadística se fundamenta básicamente en la distribución normal y en distribuciones que se derivan de ella
Escenario	Michael Porter los define como una visión internamente consistente de lo que podría ser el futuro – no un pronóstico sino un posible resultado futuro
Etapa de Definicinición	Análisis preliminar del sistema, con el fin de determinar la interacción del sistema con otros sistemas, las restricciones, variables que interactúan dentro del sistema y sus interrelaciones, medidas de efectividad y resultados que se esperan obtener a partir del estudio
Formulación del Modelo	Una vez definidos los resultados, se define y construye el modelo. Se especifican las variables que forman parte de él, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describen de forma completa el modelo
Etapa de Validaidación	En esta etapa, es posible detallar deficiencias en la formulación del modelo o en los datos alimentados al modelo. Las formas más comunes de validar son: Opinión de los expertos Exactitud con que se predicen datos históricos Exactitud en la predicción del futuro Comprobación de falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema real Aceptación y confianza en el modelo del usuario
Colección de Datos	Es importante definir los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados Podemos obtener la información de registros contables, órdenes de trabajo, órdenes de compra, opiniones de expertos o por experimentación
Etapa de implementación	Una vez obtenidos los datos se elige el lenguaje de programación o el paquete, o software para procesarlo
Variable Aleatoria	es una función que asocia un número real a cada punto del espacio muestral. Se representa como “ X ”. Es decir, es una variable cuyos valores se obtienen de mediciones en algún tipo de experimento aleatorio
Simulación de Negocios	programa de computadora que genera un ambiente provisto de escenarios que simulan una situación de negocio competitivo, que intenta ser lo más cercano a la realidad. (Marón, A. 2012)
Características de la hipótesis	Poseer un indicador de la situación actual variable Tener un horizonte de futuro Tener una condición futura
Método Delphi	Se contratan varios expertos que hacen pronósticos iniciales que la empresa promedia y les devuelve para refinar las estimaciones individuales, hasta que los expertos al trabajar por separado, lleguen a un consenso sobre los pronósticos
Matriz de Impactos Cruzados	permite, a partir de las probabilidades atribuidas a la hipótesis, obtener una jerarquía de futuros posibles, clasificados por probabilidades decrecientes y de esta forma elegir el futuro correspondiente al escenario más probable y los futuros correspondientes a los escenarios posibles y deseados ..
Planeación Financiera	Técnica que reúne un conjunto de métodos, instrumentos y objetivos con el fin de establecer los pronósticos y las metas económicas y financieras de una empresa, tomando en cuenta los medios que se tienen y los que se requieren para lograrlo
Punto de Equilibrio	Es el punto donde se igualan los importes de ventas con los costos fijos y variables de una organización
Árboles de Decisión	Método gráfico de planeación que ilustra la toma de decisiones entre diversos caminos de acción, actividades y resultados
Proyectos de Inversión	Método que representa el cálculo anticipado del origen y la aplicación de recursos con el propósito de generar ingresos en el largo plazo
Método Probabilístico	Un modelo estadístico es un tipo de modelo matemático que usa la probabilidad, y que incluye un conjunto de asunciones sobre la generación de algunos datos muéstrales, de tal manera que asemejen a los datos de una población mayor. Las asunciones o hipótesis de un modelo estadístico describen un conjunto de distribuciones de probabilidad, que son capaces de aproximar de manera adecuada un conjunto de datos
Modelo Determinístico	Se consigue lo deseado de manera "determinística", es decir, libre de riesgo
Ventajas del modelos de Simulación Matemático	No interfiere con ciclos de fabricación ni se modifican instalaciones existentes No se construyen prototipos Mayor flexibilidad para incorporar tecnologías, variables y combinación de niveles de dichas variables
Tipos de Sistemas	Sistemas abiertos. Aquellos que comparten información libremente con su medio ambiente. Sistemas cerrados. Aquellos que no comparten información de ningún tipo con su medio ambiente. Son siempre sistemas ideales. Sistemas semiabiertos o semicerrados. Aquellos que comparten la menor información posible con su medio ambiente, aunque sin llegar a ser cerrados
Simuladores basados en apoyos visuales	Tableros, paneles- donde las reglas de simulación son relativamente sencillas Otros simuladores de proyectos se basan en el uso de herramientas visuales –tableros, fichas, cuadros de control- para representar la lógica de un proyecto o de una función concreta de su gestión.
Se dispone de 140 refrescos de cola Regular y de 160 refrescos de cola sin azúcar. Los refrescos se venden en paquetes de dos tipos: Paquete A tres refrescos regular y tres sin azúcar Paquete B: dos regular y cuatro sin azúcar El vendedor gana $3 por cada paquete de tipo A y $4 por cada paquete de tipo B Calcular de forma razonada, cuántos paquetes debe vender para maximizar los beneficios y calculary el mismo	MAXZ = 3X + 4Y Resticciones 3𝑋+2𝑌≤140 3𝑋+4𝑌≤160
Parámetros Solver	Image: Solver (binary/octet-stream)
Elementos del Sistema	Entradas, insumos o inputs, que son aquellos procesos que incorporan información, energía o materia al sistema, proviniendo del afuera. Salidas, productos o outputs, que son lo obtenido mediante el funcionamiento del sistema y que por lo general salen del sistema al medio externo. Transformadores, procesadores o throughput, mecanismos del sistema que producen cambios o convierten entradas en salidas. Retroalimentación, aquellos casos en que el sistema convierte sus salidas en entradas. Medio ambiente, todo lo que rodea al sistema y existe fuera de él, lo cual a su vez constituye un sistema dentro de otro sistema y así hasta el infinito.
Herramientas de Business Intelligence	Microsoft Dynamics IBM Cognos Analytics SAP business intelligence Oracle Business Intelligence Tableau Sisense Clear Analytics QlikView Gooddata Style Intelligence
Diferencias entre Modelos deterministas y probabilísticos	Las primeras diferencias que existen entre ambos modelos, es que los modelos probalistas no necesitan encontrar una solución óptima debido a que los estados futuros del sistema nunca serán los mismos como consecuencia de las causas de variación incontrolables a las que está sometido dicho sistema. Recuérdese, como se dijo anteriormente, que este tipo de soluciones son exclusivas de los modelos deterministas.
Diferencias entre Modelos deterministas y probabilísticos	Los modelos probabilistas producen entonces información llamada empírica o experimental, por lo que se hace necesario hacer uso del proceso de inferencia. Por inferencia a partir de datos experimentales.
Inventario Estocástico	Un inventario estocástico o probabilístico presenta una demanda o tiempo de entrega desconocido (es aleatorio), por lo que esta demanda o tiempo es expresado a través de una variable aleatoria
Revisión periódica	También suele llamarse sistema de reorden a intervalos fijos, sistema de periodo fijo sistema de reorden periódico o modelo P. El inventario es revisado de forma periódica (cada semana, cada 10 días, cada mes, etc)
Revisión Continua	También conocido como sistema de punto de reorden, sistema de cantidad fija o modelo Q. Los modelos clasificados en este sistema se caracterizan porque se realiza un pedido cuando el inventario llega a un nivel determinado

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