SIMULACIÓN APLICADA A LA LOGÍSTICA. SIMULACIÓN DE EVENTOS

UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PANAMÁ[pic 1][pic 2]

CENTRO REGIONAL DE COCLÉ

FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

LICENCIATURA EN LOGÍSTICA Y TRANSPORTE MULTIMODAL

SIMULACIÓN APLICADA A LA LOGÍSTICA

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UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PANAMÁ[pic 5][pic 6]

CENTRO REGIONAL DE COCLÉ

FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

LICENCIATURA EN LOGÍSTICA Y TRANSPORTE MULTIMODAL

SIMULACIÓN APLICADA A LA LOGÍSTICA

SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS

Pertenece a: 

Hernán Lorenzo

Jean Pardo

Edwin Pérez

Berta Rivera

Andreina del Rosario

Profesora:

Lessly Márquez

IV Año

Fecha de Sustentación:

Miércoles, 20 de mayo, 2020

Primer Semestre

 2020[pic 7]

INTRODUCCIÓN

La simulación es una forma de estudiar los procesos aleatorios, los cuales se encuentran prácticamente en todas las operaciones de sistemas de producción y servicios. Es una de las herramientas que hace posible conocer mejor el sistema de estudio, ya que permite evaluar diversos escenarios considerando múltiples variables de decisión y visualizar su comportamiento a través del tiempo.

Las primeras referencias sobre simulación se encuentran hacia el año 1940, cuando Von Neumann y Ullman trabajaron sobre la simulación del flujo de neutrones para la construcción de la bomba atómica en el proyecto “Montecarlo”. Desde entonces se conocían las técnicas de simulación como procesos Montecarlo, aunque en la actualidad se diferencian ambas cosas, siendo los segundos un tipo particular de simulación. También se realizó un proceso de simulación para el proyecto APOLLO dentro del plan espacial de la N.A.S.A, acerca del movimiento dentro de la atmósfera de la luna.

Por lo tanto, la simulación se refiere a un gran conjunto de métodos y aplicaciones que buscan imitar el comportamiento de sistemas reales, generalmente por medio de una computadora con un software apropiado. Existen distintos modelos de simulación que permiten representar situaciones reales de diferentes tipos. Podemos tener modelos físicos como el ejemplo del avión, o modelos matemáticos, a los cuales pertenecen los modelos de simulación de eventos discretos.

Por lo que,  en los Modelos discretos podemos observar el  comportamiento que nos interesa analizar puede representarse por medio de ecuaciones evaluadas en un punto determinado, por ejemplo, si hacemos un muestreo del número de personas que llegaron a un banco en un lapso especifico, podemos simular esta variable con ecuaciones ligadas a distribuciones de probabilidad que reflejen dicho comportamiento.

En el presente trabajos nos enfocaremos del proceso que se basa en el uso de ecuaciones matemáticas y estadísticas, conocido como simulación de eventos discretos. Este proceso consiste en relacionar los diferentes eventos que pueden cambiar el estado de un sistema bajo estudio por medio de distribuciones de probabilidad y condiciones lógicas del problema que se esté analizando.

Esta es una herramienta de análisis que se difunde rápidamente en el ambiente empresarial, comprobando su utilidad para apoyar la toma de decisiones relacionadas con la planeación de la producción, los inventarios, el diseño de sistema de producción y sus cadenas de suministro.

Contenido

INTRODUCCIÓN        3

SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS        8

Principios y conceptos básicos        8

Simulación        9

Enfoque de sistemas        9

Sistema        9

Sistema en Simulación        9

Entidad        10

Relación        10

Estructura        10

Estado        10

ESTRUCTURA Y CARACTERÍSTICAS DE LA SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS        11

Sus principales características        11

ETAPAS DE LA SIMULACIÓN        12

⮚        Definición del sistema        12

⮚        Formulación del modelo        12

⮚        Recolección de datos        12

⮚        Implementar el modelo en el programa de computadora        12

⮚        Verifica el modelo        12

⮚        Validar el sistema        12

⮚        Experimentar        12

⮚        Interpretar los datos arrojados por el programa        13

⮚        Documentar        13

CAMPOS DE APLICACIÓN        14

MODELADO Y SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS        15

Modelado orientado a la planificación de eventos        15

Modelado orientado a los procesos        16

ESTRUCTURA DE LOS MODELOS DE SIMULACIÓN        18

⮚        Los componentes        18

⮚        Las variables        18

⮚        Los parámetros        18

⮚        Las relaciones funcionales        18

⮚        Las restricciones        18

⮚        En las funciones de objetivos        18

PROCESO DE MODELADO        20

CONCLUSIÓN        22

ANEXOS        23

Ejemplo de diagrama de simulación de eventos discretos        23

Ejemplos de sistemas y componentes        24

Ejemplo de un modelo de simulación de una celda de producción realizado en ProModel        24

BIBLIOGRAFÍA        25

ILUSTRACIONES

Ilustración 1 La simulación y su relación con la matemática y la estadística.        8

Ilustración 2Ejemplo de un Sistema de Simulación        9

Ilustración 3: Etapas de la simulación.        13

Ilustración 4: Ejemplo de un sistema de espera        14

Ilustración 5: Modelado de la simulación        15

Ilustración 6 Flujo de la formulación de un modelo orientado a la planificación de eventos.        16

Ilustración 7 modelo de un centro de distribución realizado en ProModel.        17

Ilustración 8: Estructura de un modelo de simulación discreta: entidad, estados y eventos.        19

Ilustración 9 Modelación de un sistema        20

SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS

Simulación discreta es una técnica de análisis de sistemas que ofrece flexibilidad más allá de la que dan modelos analíticos estocásticos. Es una herramienta para la evaluación y análisis de desempeño de sistemas complejos, cuyo comportamiento no puede establecerse con exactitud, pero que se puede describir usando modelos de probabilidad y estadística. La naturaleza de simulación requiere competencias académicas y habilidades en las áreas de administración de proyectos, comunicación interpersonal y escrita, análisis de sistemas, procesos estocásticos, programación y análisis estadístico.

Principios y conceptos básicos

Para comprender mejor la simulación es necesario estudiar a fondo sus conceptos y definiciones, por este motivo se presentan los siguientes conceptos:

Simulación: Según algunos autores:

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Ilustración 1 La simulación y su relación con la matemática y la estadística.

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 periodos de tiempo. (THOMAS H. NAYLOR)

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