IMPORTANCIA DE LA SIMULACIÓN EN PROCESOS PRODUCTIVOS

IMPORTANCIA DE LA SIMULACIÓN EN PROCESOS PRODUCTIVOS

1. La simulación es una herramienta que hace posible construir diferentes modelos de producción si la necesidad de invertir y hoy en esta gran revolución tecnología es la mejor opción.

   • ANTECEDENTES
     • En la Segunda Guerra Mundial, mediante simuladores resolvieron problemas relacionados con las reacciones nucleares generadas por las bombas atómicas cuya solución experimental sería demasiado costosa y los cálculos matemáticos serían muy complejos.
     • Actualmente, el término de la simulación y sus aplicaciones se ha difundido, tanto que, se extendió a un gran número de usuarios que siguen generando nuevos retos y proyectos para esta ciencia.
     • En la época del renacimiento fue donde se realizó la construcción de los primeros simuladores, la cual se desarrolla con la teoría de muestreo estadístico y análisis de sistemas físicas probabilísticos complejos.
     • Los orígenes la palabra simulación data de la década de 1940, basado en la obtención de los resultados de la ruleta rusa en Mónaco, tenían el reto de resolver un problema complejo relacionado con el comportamiento de los neutrones.

2. La simulación es la utilización de un modelo de sistemas que trata de acercarse más a las características de la realidad a fin de reproducir e impactar la esencia de las operaciones reales. (GONZÁLEZ; CHAPARRO; MONDRAGÓN)

   • Diseñar, validar y mejorar procesos
   • Predecir el curso y los resultados de determinadas acciones
   • Confirmar las relaciones causa efecto de ciertos eventos
   • Estimular el pensamiento creativo
   • APLICACIONES
     • Las principales explicaciones son:
       • Fenómenos de espera
       • Gestión de inventarios
       • Fiabilidad, mantenimiento y verificación de la calidad
       • Planeación, programación y Control de Proyectos
     • Otras apliacaciones
       • “Experimentación: Es un modelo de simulación que es necesario cuando la experimentación directa sobre el sistema real es muy costosa o imposible y cuando el objetivo es diseñar un nuevo sistema, dado que el modelo puede ir modificándose fácilmente hasta obtener el comportamiento deseado.
       • Enseñanza: adiestramiento de astronautas, en los juegos de negocios, etc.”
       • Predicción: El modelo se puede usar para pronosticar el comportamiento del sistema real bajo ciertos estímulos. Se puede hacer así una evaluación de diferentes estrategias de acción.
     • Campos de aplicación
       • Fabricación
       • Redes de distribución
       • Transporte
       • Sanidad
       • Negocios

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