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NTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN

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.

Actualmente, la simulación es una poderosa técnica para la resolución de problemas. Sus orígenes están en la teoría de muestreo estadístico y análisis de sistemas físicos probabilísticos complejos. El aspecto común de ambos es el uso de números y muestras aleatorias para aproximar soluciones.

Una de las más famosas aplicaciones de muestras aleatoria s, ocurre durante la segunda guerra mundial, cuando la simulación se utilizó para estudiar el flujo de neutrones dentro del desarrollo de la bomba atómica. Esta investigación era secreta y le dieron un nombre en código: Monte Carlo. Este nombre se mantiene, y durante mucho tiempo se usaba para hacer referencia a algunos esfuerzos en simulación. Pero el término métodos Monte Carlo, se refiere actualmente a una rama de las matemáticas experimentales que trata con experimentos de números aleatorios, mientras que el término simulación, o simulación de sistemas, cubre una técnica de análisis más práctico, y es lo que vamos a estudiar.

Vamos a ver técnicas que utilizan los computadores para imitar, o simular, el comportamiento de sistemas del mundo real. Para estudiar científicamente estos sistemas, a menudo se han de hacer una serie de suposiciones acerca de cómo trabaja éste. Estas suposiciones que usualmente toman la forma de relaciones matemáticas o lógicas, constituyen un modelo que va a ser usado para intentar comprender el comportamiento del sistema correspondiente.

Si las relaciones que componen el modelo son suficientemente simples, es posible usar métodos matemáticos (tales como álgebra, cálculo o teoría de la probabilidad) para obtener una información exacta de las cuestiones de interés; a esto se le llama solución analítica. Sin embargo, la mayoría de los sistemas del mundo real son demasiado complejos y normalmente los modelos realistas de los mismos, no pueden evaluarse analíticamente. Lo que se puede hacer es estudiar dichos modelos mediante simulación. En una simulación se utiliza el ordenador para experimentar con un modelo numéricamente, de forma que con los resultados obtenidos se haga una estimación de las características del sistema.

1.2 Definición de Simulación

En Simulación se usa una computadora para evaluar un modelo numéricamente en un período de tiempo de interés. Durante este período se recolectan datos para estimar las características verdaderas del sistema.

La razón de la Simulación

No se puede o debe interrumpir el sistema.

No es costeable experimentar con el sistema.

Es imposible: el sistema no existe.

El sistema es demasiado complejo para usar una solución analítica.

Aplicaciones de la simulación

La simulación es una técnica que puede ser aplicada a una gran cantidad de áreas, debido a que los avances tecnológicos y la disponibilidad de software que existen actualmente, hacen de ella una herramienta muy útil. Los siguientes son algunos ejemplos de las aplicaciones de la simulación en algunas áreas de estudio:

De manera general:

Sistema de colas.

Sistema de inventarios

Proyecto de inversión.

Sistemas económicos

Estados financieros.

Problemas industriales.

Problemas económicos

Problemas conductuales y sociales

Sistemas biomédicos

Sistemas Justo a tiempo

Sistemas de Logística

De manera particular:

Planeación del flujo de producto.

Reducción del tiempo de ciclo en producción.

Planeación de los recursos de un sistema.

Asignación de prioridades a trabajos que se realizarán.

Análisis de cuellos de botella.

Mejoramiento de la productividad.

Reducción de costos.

Reducción de inventarios.

Análisis de distribución de planta.

Balanceo de líneas.

1.3 Características de la simulación de eventos discretos

Simulación de eventos discretos

Una simulación de eventos discretos es aquella en la que los cambios de estado de las variables se realizan en puntos discretos del tiempo accionados por eventos. Eventos de simulación típicos pueden incluir:

1. La llegada de un cliente o una pieza.

2. La falla de un recurso o máquina.

3. La terminación de una actividad.

4. La finalización de un turno de trabajo.

Ejemplo de una simulación de eventos discretos

La simulación de un restaurante es un ejemplo de una simulación de eventos discretos porque las variables (Ej. Número de clientes esperando en cola, número de clientes sentados en una mesa determinada, tiempo promedio de espera, etc.) Cambian en determinados puntos en el tiempo.

La mayoría de los sistemas de manufactura y de servicio se simulan como simulaciones de eventos discretos.

Ejemplo: El restaurante

Simulación continúa

En la simulación continua, el estado de las variables cambia continuamente con respecto al

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