Administración de operaciones de almacenamiento e inventario

[pic 1][pic 2]

Metodología de simulación, programación y funciones de control

NOMBRE: Raúl Salfate; Boris Reinoso

CARRERA: Logística y operaciones industriales

ASIGNATURA: Administración de operaciones de almacenamiento e inventario        

PROFESOR: José Diaz

FECHA: 28-07-2021

1. Índice

Contenido

Metodología de simulación, programación y funciones de control        1

1        Índice        2

2        Introducción        3

3        Metodología de Simulación        4

3.1        Fases Principales de un estudio de simulación        4

3.1.1        Definición del sistema        4

3.1.2        Formulación del modelo        4

3.1.3        Colección de datos        4

3.1.4        Implementación del modelo en computadora        4

3.1.5        Verificación        4

3.1.6        Validación del sistema        4

3.1.7        Interpretación        5

3.1.8        Documentación        5

3.2        Ejemplos de programas de simulación        5

3.2.1        MATLAB        5

3.2.2        FlexSim        5

3.2.3        Simio        6

3.2.4        Anylogic        6

3.2.5        Sim3D        6

3.3        Características importantes del software de simulación para que pueda ser usado        7

3.4        Ventajas y Desventaja de la técnica de simulación        7

3.4.1        Ventajas:        7

3.4.2        Desventajas:        8

4        Programación y funciones de Control características        8

4.1        Objetivos de la programación de centros de trabajo        8

4.2        Control de las actividades de Producción        8

4.3        Control de Insumos y Productos (input, Output, I/O)        9

4.4        Principios de la programación de un centro de trabajo        10

5        Conclusión Individual        12

5.1        Raúl Salfate        12

5.2        Boris Reinoso        12

6        Conclusión general        13

7        Bibliografía        14

1. Introducción

El rubro de la industria a nivel mundial debe de estar atento a los constantes cambios que les propone la sociedad en distintos tipos de áreas, solo en el último tiempo la industria debió de enfrentar una situación excluyente como es una contingencia sanitaria a nivel global, por lo que se debió de tener la suficiente consistencia para desenvolverse, desarrollarse y evolucionar para nos ser consumido por este sistema salvaje.

Así es como en otros aspectos no tan globales, como la competencia directa con otras empresas o industrias también son importantes para mantenerse en el ritmo de este sistema de evolución constante.

La relevancia de estos aspectos para lograr los objetivos planteados, y como pensar en el crecimiento debe ser a través la implementación de nuevas tecnologías, nuevas aplicaciones en la organización y control de las operaciones en las industrias.

Es por esto por lo que la innovación tecnológica da pasos agigantados en la obligación de las empresas a mantenerse en una constante mejora continua, por lo que aparecen estas nuevas herramientas para tomar en cuenta y pasan a ser esencial para generar mayor valor a la cadena productiva.

Los modelos de simulación consideran una mejora en estos aspectos, otorgando una posibilidad de previsualizar para disminuir el porcentaje de error en un sistema real, identificando los puntos en donde se debe de gestionar un mejoramiento. Así es como se consideran distintos escenarios posibles en las actividades laves de una empresa.

Así también, la importancia de la programación y control en los sistemas de producción requiere una constante supervisión de los procesos y actividades dentro de una empresa.

El objetivo general de este informe es recopilar e interpretar información sobre los modelos de simulación y las funciones de programación y control en la producción, para lograr entender la importancia de estos aspectos en la generación y desarrollo de cualquier actividad económica.

Los objetivos específicos son:

Investigar sobre los modelos de simulación, características, composición, importancia, ejemplificación y ventajas y desventajas de estos sistemas para el desarrollo de las empresas.

Investigar sobre la programación y control en los sistemas de producción, haciendo énfasis en los centros de trabajo, control de la actividad económica (CAP), insumos y productos en la actividad económica (output, input).

1.  Metodología de Simulación

1. Fases Principales de un estudio de simulación

1. Definición del sistema

Se inicia estudiando el contexto del problema, identificando los objetivos del proyecto, también se considera especificar los índices de medición de la efectividad del sistema, estableciendo los objetivos específicos de la simulación, y definir el sistema que se va a modelar.

1. Formulación del modelo

Una vez definidos los resultados que se esperan lograr en el estudio, se define y construye el modelo o plan de simulación con los resultados que esperan lograr. En esta fase es necesario definir las variables que forman parte de la simulación, y sus diagramas de procesos o flujos que describan lo que abarcara el modelo.

1. Colección de datos

Fase importante de recopilación de datos según el contexto, planeación y objetivos que se definieron como formulación del modelo.

1. Implementación del modelo en computadora

Una vez recogido los datos necesarios y teniendo la planeación y estudio predefinido, se da paso a la fase de implementación, decidiendo el lenguaje de la programación (fortran, algol, Lisp, etc.) y el software que se utilizará para procesar el modelo en la computadora.

1. Verificación

Esta fase corresponde al proceso de verificación que consiste en comprobar si el modelo simulado cumple con los requisitos de diseño para lo que se elaboró.

1. Validación del sistema

En esta fase se hace una comparación y una valoración del modelo simulado con el sistema real que se esta tratando de simular. Las formas mas comunes para validar un modelo son:

• La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación.
• La exactitud con que se predicen datos históricos.
• La exactitud en la predicción del futuro.
• La comprobación de falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema real.
• La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los resultados que arroje el experimento de simulación.

1. Interpretación

En esta fase se da la interpretación de los resultados que arroja la simulación. Una vez extraída la interpretación de los resultados se da paso a la toma de decisiones.

Experimentación

Una vez validado el modelo se procede a la fase de experimentación. En esta fase se comprueban los datos generados como deseados y realizar un análisis de sensibilidad de los índices requeridos.

...