Resumen Capitulo 1 Simulacion De Sistemas

1.1 Sistemas y Modelos:

Podemos definir sistema como el conjunto de cosas que ordenadamente relacionadas entre si contribuyen a determinado objetivo. Podemos decir que la Ingeniería en Sistemas es una técnica para utilizar conocimientos procedentes de diferentes ramas de la ciencia y la ingeniería para introducir innovaciones tecnológicas en las etapas del ciclo de vida del sistema. Estas técnicas pueden aplicarse en situaciones es las que los sistemas son:

-Grandes y complejos

-En ellos interviene el hombre.

-El cambio en una parte puede afectar a muchas otras y al todo.

Tomaremos como ejemplo el siguiente: una factoría que produce y ensambla diferentes piezas para fabricar un producto final. Cuenta con departamento de fabricación, ensamblaje, departamento de compras, departamento de expedición y el de control de producción recibe los pedidos y asigna las órdenes de trabajo a los otros departamentos. En la factoría las entidades son los departamentos, los pedidos, las piezas y los productos, cuyos atributos son las cantidades de cada pedido, el tipo de pieza, el número de máquinas de un tipo dado en un departamento, etc.. Los procesos de manufactura en cada departamento son, en este caso, la causa de los cambios de estado.

La forma más conveniente de realizar este estudio sería experimentando con el sistema, pero no siempre es posible esto; por lo que estudiaremos el sistema a través de un modelo del mismo.

Utilizaremos la Investigación Operativa que es la aplicación del método científico mediante equipos interprofesionales a los problemas de gobierno de sistemas organizados (hombre-máquina) para proporcionar soluciones que sirvan lo mejor posible a la organización considerada como un todo.

El análisis de estas definiciones nos permite destacar como características que identifican lo que denominamos Investigación Operativa las siguientes:

1. Aplicación del método científico a los problemas que se presentan en el gobierno de sistemas complejos en los que intervienen hombres y máquinas.

2. Enfoque global (coincidente con lo que hemos denominado planteamiento sistémico).

3. Construcción de modelos de los sistemas (representación de los sistemas por medio de modelos).

4. Optimización: búsqueda de las mejores soluciones.

5. Ayuda a los responsables de la gestión del sistema a la toma de decisiones.

1.2 El proceso de construcción de modelos: modelos matemáticos

El análisis del sistema a través de un modelo implica que la representación del sistema que constituye el modelo ha de ser una representación manipulable numéricamente. El ejercicio de construcción del modelo del sistema comienza por la construcción de un modelo conceptual del sistema, representación equivalente lógica aproximada del sistema real. El proceso de modelización o construcción del modelo implica:

• Identificación de las entidades principales del sistema y de sus atributos característicos.

• Identificación y representación de las reglas que gobiernan el sistema que se quiere simular.

• Captación de la naturaleza de las interacciones lógicas del sistema que se modeliza.

• Verificación de que las reglas incorporadas al modelo son una representación válida de las del sistema que se modeliza.

• Representación del comportamiento aleatorio.

Una precaución importante a tener en cuenta cuando se construye un modelo es que ningún modelo es mejor que las hipótesis que encierra.

En nuestro ejemplo vamos a suponer que el taller de producción tiene 6 grupos de máquinas diferentes, cada uno de los cuales está constituido por un cierto número de máquinas de una clase que suponemos idénticas entre sí. Al considerar idénticas las máquinas de cada grupo no necesitamos distinguirlas entre sí, y al describir el proceso a que es sometida cada pieza lo único que necesitamos es saber si hay una máquina disponible en el grupo que le corresponde según la secuencia particular de operaciones para ese tipo de pieza, o si tiene que esperar a que alguna quede libre porque en ese momento están todas ocupadas.

El número total y clase de máquinas que debe utilizar la fabricación de cada tipo de producto, las correspondientes secuencias y los tiempos de trabajo previstos, se muestran en la Tabla 2, que proporciona datos adicionales en nuestro ejercicio de análisis del sistema, identificando las otras entidades (los tipos de producto fabricado), y las relaciones entre entidades especificadas a partir de las operaciones que requiere la fabricación de cada tipo de producto, el orden en que se han de ejecutar y los tiempos medios que requiere cada operación en cada tipo de máquina.

De acuerdo con la metodología propuesta, el primer paso es la construcción de un modelo conceptual. En este caso, a partir de la información recogida, un modelo conceptual de este sistema puede ser un modelo descriptivo del proceso productivo. En ella el proceso se modeliza como una red de colas. Es decir un grafo o red cuyos nodos corresponden a cada uno de los grupos de máquinas, y cuyos arcos unen los nodos entre si de acuerdo con los itinerarios entre los grupos de máquinas, que corresponden a las etapas u operaciones de cada tipo de producto en cada grupo de máquinas.

I. Población fuente: Es el origen de las entidades que requieren el servicio, máquinas que han de ser mantenidas o reparadas, piezas sobre las que se han de ejecutar operaciones, cargas que han de ser transportadas, etc.. La característica básica de la población fuente es su dimensión, finita o infinita.

II. El proceso de llegadas: Es la formalización de las reglas que rigen la generación de la necesidad de recibir un servicio. Los procesos de llegadas pueden ser deterministas o aleatorios.

Un proceso de llegadas determinista es el que está sometido a unas reglas prefijadas, como por ejemplo un calendario de mantenimiento preventivo, que especifican en que momento preciso se producirá el acontecimiento de requerimiento del servicio.

Un ejemplo típico de modelización de llegadas aleatorias es el de los procesos de Poisson. La distribución de Poisson que es una distribución discreta que puede utilizarse en la modelización de procesos de llegadas en las que cada llegada es independiente de las restantes y tiene

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