Introducción al modelado de procesos de negocios usando Petri nets

Introducción al modelado de procesos de negocios usando Petri nets

Caso de estudio 2

Se desea realizar una simulación de una línea de producción compuesta por tres operaciones en serie (cortado, fresado y torneado), cada una realizada por una máquina diferente (maq1 , maq2 y maq3 ) con tiempos equivalentes a 6, 8 y 5 minutos respectivamente.

[pic 1]

Para llevar a cabo esta tarea, la operación de corte requiere de 4 unidades de materia prima 1 (mp1), 2 unidades de materia prima 2 (mp2) y 2 unidades de materia prima 3 (mp3). Se desean producir Y unidades de producto terminado.

Supuestos: Se omitirán los tiempos de transportes. Incluya un buffer entre las operaciones de las máquinas con capacidad de 10 productos en proceso; siendo el buffer final la almacén de productos terminados

DESARROLLO

-Esta simulación consta de 3  tres máquinas (cortadas, fresadas y torneadas) con finalidad de obtener 7 productos en el almacén.

-El primer paso sería la elaboración de nuestra simulación realizada  con el  programa HPetriSim.

-El segundo paso fue colocar los tiempos en transiciones y los token en cada lugar correspondiente, en el caso de la mp1 lo hallamos multiplicado el producto final con de la transición con capacidad 4 y así mp2, mp3.Las maquinas tienen un token porque así se representa que están prendidas o en funcionamiento.

[pic 2]

-El paso tres le damos play a la simulación donde podemos  apreciar el procedimiento de este proceso de inicio a fin, obteniendo en el almacén 7 productos finales.

[pic 3]

Modelado de Procesos de Negocios Usando Petri Nets

Ecuación General del Estado de un Sistema

[pic 4]

[pic 5]

Caso de estudio 1

Determinar las cantidades de insumos o materia prima para la producción de X unidades de un artículo Árbol de Cobertura:

[pic 6]

DESARROLLO

-Para hallar mp1, mp2 y mp3 debemos utilizar la ecuación general del estado de un sistema.

-como primer paso debemos tener nuestro árbol de cobertura

[pic 7]

-como segundo seria halar nuestra matriz de incidencia (At) que será multiplicada con el vector que indica la transiciones.

-como último paso sería remplazar dichas variables en la formula y así hallando en nuestro caso mq1, mq2 y mq3 que dieron como resultado 72,48 y 24.

[pic 8]

-Luego de haber calculado de forma matemática pasamos al simulador para comprobar dichos resultados.

[pic 9]

[pic 10]

Como podemos ver en las imágenes dichos resultado son comprobados.

Caso de estudio 2

En el mundo real, los eventos suceden al mismo tiempo. Existe la necesidad de modelar concurrencia y sincronización. Consideren los siguientes eventos que ocurren en un restaurant local donde se observan dos escenarios de atención a los clientes:

Escenario 2: el mozo toma el pedido del cliente 1; toma el pedido del cliente 2; sirve al cliente 2; sirve al cliente 1.

[pic 11]

-Primer evento: cliente 1, mozo libre y cliente 2.

[pic 12]

-segundo evento: El mozo  toma el pedido del cliente 1, el pedido es tomado y el cliente espera.

[pic 13]

-Tercer evento: Mozo  anuncia a cocina  y el cliente 1 sigue esperando.  

[pic 14] 

-cuarto evento: El mozo toma el pedido del cliente 2, el pedido es tomado y el cliente espera. 

[pic 15]

-Quinto evento: Mozo anuncia a cocina  y el cliente 1 y 2  siguen esperando.

[pic 16] 

[pic 17][pic 18]-sexto evento: Mozo libre sirve la comida al cliente 2, y cliente pone a comer.

[pic 19]

-séptimo evento: Mozo  sirve la comida y el cliente 1, él cliente se pone a comer.

-Termina con el mozo libre y el cliente 1 y 2  comiendo.

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