INFORME DE SIMULACION PROCESO DE LA LECHE

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INFORME DE SIMULACION

PROCESO DE LA LECHE

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Tabla de contenido

1        Introducción        2

2        Marco Referencial        3

3        Descripcion de la fábrica, industria o empresa        5

4        Descripcion del proceso a modelar, estudiar y simular        6

5.1Modelo Conceptual        8

5.1.1. Formulación del Problema        8

5.1.2. Definición de Objetivos y Plan de Proyecto        8

5.1.3. Conceptualización del Modelo        8

5.1.4 Recolección y Análisis de Datos        8

5.2. Modelo de Datos        8

5.2.1 Tipo de proceso a simular: discreto o continuo. Justificación        8

5.2.2 Selección y justificación de Distribuciones de Probabilidad a utilizar        9

5.2.3 Definición y justificación de Variables y Parámetros de entrada y salida, requeridas para el proceso/sistema a simula        9

5.3. Simulación Proceso Organizacional/Industrial/Fabricación - Diagramas y Reportes        11

5.3.1. Diagrama procesos en Bizagi        11

5.3.2. Simulación procesos en Bizagi        12

6 Conclusiones        18

7        Referencias Electrónicas        19

1. Introducción

En el presente informe se simulará el proceso de la leche, en el cual veremos para a paso que procesos pasa la leche desde que es retirado de la vaca por los granjeros hasta el envasado y refrigerado para su comercialización.

Hoy en día existen diferentes herramientas para que en las empresas logren tomar las mejores decisiones sin perjuicio de los procesos, una de estas herramientas más importante es el proceso de simular un proceso, con el cual se pueden alterar variables sin que estas incidan en el proceso y así lograr tomar las mejores decisiones con los resultados esperados ya vistos.

Para este informe estudiaremos el proceso de la leche y ver como optimizar este proceso con el fin de aumentar las ganancias de la empresa o disminuir los tiempos de producción etc. Para esto se simulará a través de Bizagi para simular tres casos posibles y así lograr las mejores condiciones para la empresa de procesamiento de leche.

Se simularán tres procesos diferentes y de estos se evaluarán y posteriormente se tomarán decisiones que logren un beneficio objetivo para la empresa.

1. Marco Referencial

Según R.E.Shannon “ 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"  (R.E.Shannon, s.f.). por esto es importante el proceso de diseñar bien el sistema para que sea representativo del modelo real a estudiar y los resultados sean aplicables en el proceso. 

El empleo de la estadística es fundamental en el desarrollo de la simulación “Todo modelo se desarrolla para un propósito en específico y su validez vendrá dada con respecto a ese propósito; en tal sentido, Sargent (2005) hace hincapié en que si el objetivo del modelo es responder a una variedad de interrogantes, la validación del mismo deberá enfocarse necesariamente en la respuesta a cada una de esas interrogantes, ya que un modelo puede ser válido para una serie de variables de salida e inválido para otras, por lo que el investigador deberá asegurar la validez del modelo en término del grupo de estadísticas relacionadas a su propósito.” (Jiménez Bahri, 2017)

También es importante dentro de la simulación el uso de las estadísticas con los datos discretos ya que estas nos ayudan a darle valor a las variables de estudio y con estas dar una optimización a los procesos estudiados. Una de las técnicas más usadas en el ámbito clínico es el msed  “Los MSED se utilizan para estudiar sistemas y procesos cuyo estado va cambiando con el tiempo de forma discreta, por lo que permiten conceptualizar el curso de una enfermedad y su manejo en términos de los eventos que pueden suceder durante el modelado, y cuyo impacto afecta tanto a los pacientes como a otros componentes del sistema (p. ej., el uso de recursos).

Estos modelos representan procesos y situaciones complejas, en función de los eventos que puedan ocurrir, por lo que pueden representar tanto situaciones clínicas (agudización de un proceso, descompensación patológica, aparición de una nueva situación clínica), como una determinada utilización de recursos sanitarios relacionados con dichas situaciones. Asimismo, las probabilidades de que ocurran cada uno de los eventos según se asocian con las características personales de los pacientes. Todos estos elementos, en conjunto, simulan la evolución natural de la enfermedad o proceso analizado, así como la historia de los pacientes cuya simulación se realiza en el modelo” (José Manuel Rodríguez Barriosa, 2008) Gracias a esto podemos concluir que para cualquier evento simulado necesitamos datos discretos (estos son los datos que tomamos previamente a la simulación que pueden ser ej. Personas que trabajan ,dinero ,tiempo determinado etc.) estos datos no siempre son los mismo por lo que entramos a usar las probabilidades para intentar darles un valor a dichos datos.

Como son importante los datos discretos también lo son los continuos ya que estos nos ayudan a dar respuestas en la simulación a otro tipo de eventos como dice: “El análisis de sistemas ayuda a resolver situaciones complejas, ubicando los puntos de apalancamiento más convenientes. Para ellos es necesario ver el total en vez de las partes. En vez de ver los elementos de una organización en forma aislada conviene verlos como elementos parciales de la realidad industrial. Es obvio que esta realidad industrial es mucho más compleja que alguna individualidad en particular. Sin embargo, es útil conocer que hay dos tipos de complejidades: una relativa a los detalles y otra relativa a la dinámica. Esta última está presente en situaciones donde la causa y el efecto son sutiles, y donde el efecto de la intervención a través del tiempo no es obvio. Un modelo es cualquier representación simplificada de la realidad. La modelación informática no necesariamente significa producir estructuras impenetrables. No puede alimentarse un modelo con todo lo que se sabe. Sólo debe introducirse lo que es relevante para el objetivo. El arte de los modelos de este tipo como el arte de la poesía, de la arquitectura o del diseño de la ingeniería es incluir sólo lo necesario para lograr el objetivo, y nada más. Por lo tanto, para comprender un modelo y juzgar su validez se necesita comprender su objetivo.” (Guaita, s.f.)

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