Simulación es la experimentación con un modelo de
una hipótesis o un conjunto de hipótesis de trabajo.
Thomas T. Goldsmith Jr. y Estle Ray Mann la define
así: "Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una
computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones
matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el
comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de
largos períodos".
Una definición más formal formulada por R.E.
Shannon1 es: "La simulación es el proceso de diseñar un modelo de un
sistema real y llevar a término experiencias con él, con la finalidad de
comprender el comportamiento del sistema o evaluar nuevas estrategias -dentro
de los límites impuestos por un cierto criterio o un conjunto de ellos - para
el funcionamiento del sistema".
La importancia de la simulacion en la ingeniería:
A diario vemos como crece la tecnología y un
ejemplo de ello es la creciente capacidad y actualización de las computadoras y
la inmensa investigación en el campo de la Ciencia de la Computación que
otorgan nuevas herramientas para apoyar el proceso de la toma de decisiones en
diversas disciplinas y áreas de diseño y manejo de la industria. La Simulación
es una de las herramientas más importantes y más interdisciplinarias. En. Una
simple corrida del programa podemos predecir cualquier comportamiento dinámico
de una empresa o de la maquina que se esté diseñando. Así podemos ver los pronósticos
para la demanda y utilidad de nuestro producto, o ver cuando un mecanismo pueda
fallar en las condiciones adversas del ambiente donde funcionará. Allí está el
principal objetivo de la simulación prevenir eventos indeseables y corregirlos
a tiempo de manera que podamos alcanzar con éxito nuestros proyectos no importa
el tipo que fuere.
En este sentido las aplicaciones de la simulación
parecen no tener límites. Actualmente se simulan los comportamientos hasta las
partes más pequeñas de un mecanismo, el desarrollo de las epidemias, el sistema
inmunológico humano, las plantas productivas, sucursales bancarias, el sistema
de repartición de pizzas en la Ciudad de México, crecimiento de poblaciones de
especies de animales, partidos y torneos de fútbol, movimiento de los planetas
y la evolución del universo, para mencionar unos pocos ejemplos de las
aplicaciones de esta herramienta.
Ventajas y Desventajas:
VENTAJAS:
1. Es un proceso relativamente eficiente y
flexible.
2. Puede ser usada para analizar y sintetizar una
compleja y extensa situación real, pero no puede ser empleada para solucionar
un modelo de análisis cuantitativo convencional.
3. En algunos casos la simulación es el único
método disponible.
4. Los modelos de simulación se estructuran y nos
resuelve en general problemas trascendentes.
5. Los directivos requieren conocer como se avanza
y que opciones son atractivas; el directivo con la ayuda del computador puede
obtener varias opciones de decisión.
6. La simulación no interfiere en sistemas del
mundo real.
7. La simulación permite estudiar los efectos
interactivos de los componentes individuales o variables para determinar las
más importantes.
8. La simulación permite la inclusión de
complicaciones del mundo real.
DESVENTAJAS:
1. Un buen modelo de simulación puede resultar
bastante costoso; a menudo el proceso de desarrollar un modelo es largo y
complicado.
2. La simulación no genera soluciones óptimas a
problemas de análisis cuantitativos, en técnicas como cantidad económica de
pedido, programación lineal o PERT. Por ensayo y error se producen diferentes
resultados en repetidas corridas en el computador.
3. Los directivos generan todas las condiciones y
restricciones para analizar las soluciones. El modelo de simulación no produce
respuestas por si mismo.
4. Cada modelo de simulación es único. Las
soluciones e inferencias no son usualmente transferibles a otros problemas.
5. Siempre quedarán variables por fuera y esas
variables (si hay mala suerte) pueden cambiar completamente los resultados en
la vida real que la simulación no previó… en ingeniería se “minimizan riesgos,
no se evitan”.
Modelos de
simulacion:
La experimentación puede ser un trabajo de campo o
de laboratorio. El modelo de método usado para la simulación seria teórico,
conceptual o sistémico.
Después de confirmar la hipótesis podemos ya
diseñar un teorema. Finalmente si éste es admitido puede convertirse en una
teoría o en una ley.
Modelo teórico
El 'modelo teórico' debe contener los elementos que
se precisen para la simulación. Un ejemplo con trabajo de laboratorio es un
programa de estadística con ordenador que genere números aleatorios y que
contenga los estadísticos de la media y sus diferentes versiones : cuadrática-
aritmética-geométrica-armónica. Además debe ser capaz de determinar la
normalidad en términos de probabilidad de las series generadas. La hipótesis de
trabajo es que la media y sus versiones también determinan la normalidad de las
series. Es un trabajo experimental de laboratorio. Si es cierta la hipótesis
podemos establecer la secuencia teorema, teoría, ley. Es el modelo principal de
todo una investigación científica, gracias a ello podemos definir o concluir la
hipotesis, las predicciones, etc.
Modelo conceptual
El modelo conceptual desea establecer por un
cuestionario y con trabajo de campo, la importancia de la discriminación o
rechazo en una colectividad y hacerlo por medio de un cuestionario en forma de
una simulación con una escala de actitud. Después de ver si la población es
representativa o adecuada, ahora la simulación es la aplicación del
cuestionario y el modelo es el cuestionario para confirmar o rechazar la
hipótesis de si existe discriminación en la población y hacia que grupo de
personas y en que cuestiones. Gran parte de las simulaciones son de este tipo
con modelos conceptuales.
Modelo Sistémico
El modelo sistémico es más pretencioso y es un
trabajo de laboratorio. Se simula el sistema social en una de sus
representaciones totales. El análisis de sistemas es una representación total.
Un plan de desarrollo en el segmento de transportes con un modelo de ecología
humana, por ejemplo. El énfasis en la teoría general de sistemas es lo adecuado
en este tipo de simulaciones. Este método, que es para un Sistema complejo, es
sumamente abstracto, no se limita a la descripción del sistema, sino que debe
incluir en la simulación las entradas y salidas de energía y procesos de
homeostasis, autopoiesis y retroalimentación.
Tanto el programa de estadística, como la escala de
actitud, como el sistema total, son perfectas simulaciones de la realidad y
modelizan todos los elementos en sus respectivas hipótesis de trabajo. Son
también un microclima y el ambiente o el escenario en los procesos de
simulación/experimentación. Otras propiedades que deben contener las
simulaciones es que sean repetibles indefinidamente. Que eviten el efecto de
aprendizaje que incita al encuestador a rellenar él mismo los cuestionarios y
que se podrá evitar con algún control, que sean flexibles o mejorables y que no
sea invasivo o cambiar la población de las muestras sucesivas.
Reloj de
Simulacion:
Variable que registra la cantidad de tiempo que ha
sido simulada.
¡¡¡ NO tiene relación con el tiempo requerido para
llevar a cabo simulación!!!
INCREMENTO EN TIEMPO FIJO (time step):
* Reloj simulación se incrementa en Dt unidades
tiempo
* Cada vez que se incrementa tiempo se actualizan
las variables de estado, comprobando si es por eventos si alguno ha ocurrido en
ese intervalo
* Los eventos que hayan podido ocurrir en ese
intervalo, se considera que ocurren al final del intervalo, momento en que se
actualizan las variables.
* Desventajas: Simultaneidad de eventos, error,
lentitud.
INCREMENTO AL PRÓXIMO EVENTO (event step):
* El reloj de simulación se inicializa a cero y se
determinan los instantes en que sucederán los futuros eventos (todos o los más
inmediatos que puedanocurrir).
* El reloj de simulación se avanza hasta el
instante del suceso más inminente de los futuros eventos, actualizando en ese
instante el estado del sistema dependiendo del evento de que se trate (Si es
necesario se genera el siguiente evento de ese tipo)
* Ventajas: los periodos de inactividad son
saltados ® MENOR TIEMPO DE EJECUCIÓN tiene en cuenta instantes exactos (no
error)
Sistema de Eventos
Discretos:
La simulación por eventos discretos es una técnica
informática de modelado dinámico de sistemas. Frente a su homóloga, la
simulación de tiempo continuo, esta se caracteriza por un control en la
variable del tiempo que permite avanzar a éste a intervalos variables, en
función de la planificación de ocurrencia de tales eventos a un tiempo futuro.
Un requisito para aplicar esta técnica es que las variables que definen el
sistema no cambien su comportamiento durante el intervalo simulado.
Descripcion:
Estos sistemas se caracterizan por mantener un
estado interno global del sistema, que puede no obstante estar física o
lógicamente distribuido, y que cambia parcialmente debido a la ocurrencia de un
evento.
El estado del sistema solo cambia mediante la
ejecución de eventos, que se almacenan en un contenedor, y uno o varios
procesos dedicados a su ejecucion avanzan el tiempo de simulación a medida que
se van ejecutando y eliminando los eventos pendientes para el valor de tiempo
actual.
La ejecución de un evento puede desencadenar la
generación de nuevos eventos futuros. Cada uno esta marcado por su tiempo, por
lo que el orden de generación puede no coincidir con el orden de ejecución.
Ejemplo
*Servidor web
*Recibe peticiones cada X segundos
*X es una v.a. exponencial de media 3
*La petición es de un fichero que cuesta Y segundos
enviarlo
*Y es una v.a. exponencial de media 5
*El servidor es capaz de antender 2 peticiones a la
vez (2 CPUs)
*Si llegan peticiones mientras las 2 CPUs están
ocupadas se pierden
*¿Cuántas peticiones se pierden cada hora?
Simulación de
eventos discretos
-Empleo de métodos numéricos
* En vez de métodos analíticos
* El modelo se “corre” en vez de se “resuelve”
Future (pending) Events
List (FEL)
-Cada evento contiene el instante de tiempo en que
sucede-La FEL contiene los eventos planificados para este instante o posteriores aún sin procesar
-Ordenados por instante de tiempo de menor a mayor
Mientras queden eventos en la FEL Retira el primero
Avanza la variable de reloj hasta el instante del
eventoProcesa el evento: puede modificar el estado del sistema e introducir otros eventos futuros en la FEL
Otro
Ejemplo: http://www.youtube.com/watch?v=gIl-1nG3DoI
Sistema de Eventos Continuos:
Los sistemas continuos operan con señales
analógicas y su principal característica es presentar continuidad tanto en
magnitud como en tiempo. Con los avances tecnológicos, tanto en electrónica
como en computadoras, la mayoría de los sistemas de adquisición de datos y de
control automático han evolucionado a procesadores digitales y sistemas que
operan con computadoras, a los cuales se les conoce como sistemas discretos,
cuya principal característica es operar con señales discontinuas que presentan
su discontinuidad tanto en magnitud como en tiempo.
Conocer las características, ventajas y desventajas
de los sistemas continuos como de los discretos es fundamental para tener
claridad en las especificaciones y limitaciones de diseño que aseguren que, en
la implementación de uno de estos tipos de sistemas, cumplamos con los
objetivos de rendimiento global esperado.
Sistemas Continuos
Los primeros sistemas de adquisición de datos (así
como sistemas automáticos de control) operaron como sistemas continuos. A estos
sistemas actualmente se les conoce como sistemas o controles convencionales y
su principal característica es que registran y manipulan la información mediante
señales analógicas, tales como voltaje, corriente, presión, temperatura,
posición o alguna otra variable física.
Estas señales tienen la característica de presentar
continuidad tanto en magnitud como en tiempo (de ahí el nombre de sistemas
continuos). Así definiremos a los sistemas continuos como aquellos que operan o
manipulan información en forma continua.
La continuidad en magnitud se puede definir bajo la
característica de que ante un rango definido de la variable o señal se tienen
un número infinito de valores intermedios.
Por ejemplo, considere una variable o señal
analógica como la temperatura; si mencionamos un intervalo, digamos entre 10° y
20° centígrados, se tendrá un número infinito de valores de temperatura.
Un sistema continuo es aquel en el que las
variables de estado cambian de manera continua en el tiempo. Por ejemplo si
consideramos un aeroplano que se mueve por los aires, sus variables de estado
como velocidad, posición, consumo de combustible, etc., cambian de manera
continua en el tiempo.
En los sistemas continuos el flujo a través del
sistema es, el de un medio continuo, por ejemplo el flujo de las partículas
sólidas, moviéndose a velocidades relativas al tamaño de las partículas
presentes en la corriente.
EJMPLOS DE USO DE
SIMULACIÓN
-Simulación de un
sistemas de colas. Con la técnica de simulación es posible estudiar
y analizar sistemas de colas cuya representación matemática sería demasiado
complicada de analizar. Ejemplos de estos sistemas serían aquellos donde es
posible la llegada al sistema en grupo, la salida de la cola del sistema, el
rehusar entrar al sistema cuando la cola es excesivamente grande, etc.
-Simulación
de sistemas de inventarios. A través de simulación se puede analizar más
fácilmente sistemas de inventarios donde todos sus parámetros(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 a los flujos de
efectivo que el proyecto genera a las tasas de interés, a las tasas e
inflación, etc., hacen difícil y a veces imposible manejar analíticamente este
tipo de problemas. Para este tipo de situaciones el uso de simulación es
ampliamente recomendado.
-Simulación de
sistemas económicos. La técnica de simulación puede ser utilizada para
evaluar el efecto de cierto tipo de decisiones (devaluación de la moneda, el
impuesto al valor agregado, etc.), en las demás variables macroeconómicas 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 nuevas empresas,
repercuten significativamente en su posición y estructura financiera. Por
consiguiente, el uso de simulación permite analizar cuál de las estrategias de
crecimiento son las que llevaran a la organización al logro de sus objetivos y
metas de corto, mediano y largo plazo.
-Simulación de
juegos de azar. Se pueden hacer predicciones sobre los resultados
de un juego en particular, por ejemplo mélate, tris, etc. donde las variables
involucradas son estocásticas.
• Telecomunicaciones. Diseñar sistemas de comunicación o protocolos
para mensajería, etc.
• Transporte y Energía. Diseñar facilidades como autopistas, metros,
puertos, etc.
• Aplicaciones Militares y Navales. Evaluación de nuevas armas o
tácticas.
• Economía. Análisis de sistemas económicos o financieros.
• Fabricación. Diseñar y analizar políticas de planificación, inventarios,
etc.
• Personal en empresas de servicios
– Bancos, Comida Rápida, Correo, ...
• Distribución y Logística
• Salud — Salas de urgencias y de operaciones
– Planes de Emergencia (terremotos, inundaciones)
– Distribución de Servicios (juzgados, hospitales)
Etapas de un
proyecto de simulacion:
2. Definición
del sistema: La definición de un sistema implica clasificarlo (estático o
dinámico, lineal o no lineal, discreto o continuo, estable o inestable, etc),
identificar las entidades, atributos y actividades del sistema y establecer sus
fronteras.
ProModel es un paquete de simulación que no
requiere programación, aunque sí lo permite. Corre en equipos 486 en adelante y
utiliza la plataforma Windows®. Tiene la combinación perfecta entre facilidad
de uso y flexibilidad para aplicaciones complejas.
Puedes simular Justo a Tiempo, Teoría de
Restricciones, Sistemas de Empujar, Jalar, Logística, etc. Prácticamente,
cualquier sistema pueder ser modelado.
Una vez hecho el modelo, éste puede ser optimizado
para encontrar los valores óptimos de los parámetros claves del modelo. Algunos
ejemplos incluyen determinar la mejor combinación de factores para maximizar
producción minimizando costo, minimizar el número de camiones sin penzliar el
servicio, etc.
El módulo de optimización nos ayuda a encontrar
rápidamente la solución óptima, en lugar de solamente hacer prueba y error.
ProModel cuenta con 2 optimizadores disponibles y permite de esta manera
explotar los modelos de forma rápida y confiable.
Beneficios Clave
*Único software de simulación con Optimización
plenamente intregrada
*Creación de modelos rápida, sencilla y flexible.
*Modelos optimizables.
*Elementos de Logística, Manejo de Materiales, y
Operaciones incluídas. (Bandas de transporte, Grúas Viajeras, Operadores).
*Entrenamiento en Español.
*Resultados probados.
*Importación del Layout de Autocad, y cualquier
herramienta de CAD / CAE / Diseño, así como de fotografías digitales.
*Soporte Técnico 24 horas al día, 365 días del Año.
*Integración a Excel, Lotus, Visual Basic y
herramientas de Microsoft.
*Genera en automático las gráficas en 3 dimensiones
para visualización en el espacio tridimensional.
Requerimientos de
Hardware
*Al menos procesador Intel 486.
*32 Megabytes de RAM (8 de memoria extendida).
*25 Megabytes de Espacion libre en Disco Duro.
*Monitor VGA Monitor (640 x 480).
*Unidad de CD ROM.
*Ratón (Mouse).
Recomendados
*Procesador Pentium 200 MMX o superior.
*32 Megabytes en RAM.
*65 Megabytes de Espacio libre en Disco Duro.
*Monitor SVGA (1024 x 786 x 16 millones de
colores).
*Unidad de CD ROM.
*Tarjeta de Sonido.
*Acceso a internet.
*Ratón (Mouse).
Ejemplos de Simulacion llevadas a cabo con
ProModel.
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