2. ¿que es la SIMULACIÓN?
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
3. Simulación es el desarrollo de un modelo lógico
matemático de un sistema, de tal forma que se tiene
una
imitación de la operación de un proceso de la vida
real o
de un sistema a través del tiempo. La simulación
involucra la generación de una historia artificial de
un
sistema, la observación de esta historia mediante la
manipulación experimental, nos ayuda a inferir las
características operacionales de tal sistema.
JERRY BANKS
4. simulación es una técnica numérica para realizar
experimentos en una computadora digital. estos
experimentos involucran ciertos tipos de modelos
matemáticos y lógicos que describen el
comportamiento de sistemas de negocios,
económicos, sociales, biológicos, físicos o químicos
a través de largos periodos de tiempo.
H. MAISEL Y G. GNUGNOLI
5. Simulación es el proceso de diseñar y
desarrollar
un modelo de un sistema o proceso real y
conducir experimentos con el propósito de
entender el comportamiento del sistema o
evaluar varias estrategias para la operación del
sistema.
6. actualmente no existe una teoría científica para
garantizar la validez de un proceso de
simulación
7. INTRODUCCIÓN A LA
SIMULACIÓN
La planeación e implementación de proyectos
complejos en los negocios, industrias y gobierno
requieren de grandes inversiones, razón por la
que es indispensable realizar estudios
preliminares para asegurar su conveniencia de
acuerdo a su eficiencia y ejecución económica
para proyectos de cualquier tamaño.
8. La simulación de sistemas ofrece un método para
analizar el comportamiento de un sistema. Aunque
los sistemas varían en sus características y
complejidades, la síntesis de la formación de
modelos, la ciencia de la computación, y las
técnicas estadísticas que representa este tipo de
simulación constituye un conjunto útil de métodos
para aprender sobre estas características y
complejidades e imponerles una estructura.
9. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE
SIMULACIÓN
VENTAJAS
•No es necesario interrumpir las operaciones de la
compañía.
•Proporciona muchos tipos de alternativas posibles de
explorar.
•La simulación proporciona un método más simple de
solución cuando los procedimientos matemáticos son
complejos y difíciles.
•La simulación proporciona un control total sobre el
tiempo, debido a que un fenómeno se puede acelerar.
•Auxilia el proceso de innovación ya que permite al
experimentador observar y jugar con el sistema.
10. VENTAJAS
•Una vez construido el modelo se puede modificar
de una manera rápida con el fin de analizar
diferentes políticas o escenario. Permite análisis de
sensibilidad
•Generalmente es más barato mejorar el sistema vía
simulación que hacerlo en el sistema real.
•Es mucho más sencillo visualizar y comprender los
métodos de simulación que los métodos puramente
analíticos. Da un entendimiento profundo del
sistema
11. VENTAJAS
En algunos casos, la simulación es el único
medio para lograr una solución.
Da soluciones a problemas "sin" solución
analítica
Permite analizar el efecto sobre el rendimiento
global de un sistema, de pequeños cambios
realizados en una o varias de sus
componentes
12. VENTAJAS
•El análisis del modelo del sistema puede permitir
la sugerencia de posibles mejoras del sistema real,
así como detectar las variables más influyentes en
el rendimiento del mismo.
•Permite la experimentación en condiciones que
podrían ser peligrosas o de elevado coste
económico en el sistema real.
•La simulación suele ser utilizada también con una
perspectiva pedagógica para ilustrar y facilitar la
comprensión de los resultados que se obtienen
mediante las técnicas analíticas.
13. DESVENTAJAS
•La simulación es imprecisa, y no se puede medir
el grado de su imprecisión.
•Los resultados de simulación son numéricos; por
tanto, surge el peligro de atribuir a los números un
grado mayor de validez y precisión.
•Los modelos de simulación en una computadora
son costosos y requieren mucho tiempo para
desarrollarse y validarse.
14. DESVENTAJAS
•Se requiere gran cantidad de corridas
computacionales para encontrara soluciones, lo
cual representa altos costos.
•Es difícil aceptar los modelos de simulación y
difícil de vender
•Los modelos de simulación no dan soluciones
óptimas.
•La solución de un modelo de simulación puede
dar al análisis un falso sentido de seguridad.
•Requiere "largos" periodos de desarrollo
15. 1.2. Conceptos básicos de
modelación.
Mapa Conceptual.
Modelado y
Simulación
Simulació
n x
Eventos
Proyectos
Simulación
Colas en
Serie
Colas con
un servidor
Colas en
Paralelo
Inventarios
Generació
n de VA
Modelos
Complejos
16. 1.2. Conceptos básicos de
modelación.
Para modelar y resolver problemas de
simulación
dentro de un sistema, es conveniente definir y
comprender los conceptos.
Sistema. Se define como un grado o conjunto
de
objetos reunidos en alguna interacción o
interdependencia bien definida, para alcanzar
una o
17. Conceptos básicos de
modelación.
¿Qué es un sistema?
Límite del
sistema
Parte del
sistema
Relación
Es un conjunto de partes inter-relaciondas.
Existe en un medio ambiente separado por sus
límites.
Persigue un objetivo.
Dependen del observador.
19. Definición de los sistemas
Estructural
Se define el sistema identificando y describiendo cada
una de sus partes. Se considera que luego de hacer esto se
puede conocer al sistema.
Funcional
Se define el sistema considerando cada una de sus partes
como una caja negra y conociendo las interrelaciones que
existen entre ellas. Se conoce la sistema, si es que se
conoce su dinámica.
20. Ejercicio.
Clasifica a qué tipo de definición corresponde cada uno de los
siguientes sistemas.
Diagrama de un circuito electrónico.
Plano de una casa.
Diagrama de procesos de una organización.
Organigrama.
Modelo de control de una planta.
Modelo epidemiológico de una enfermedad.
21. Propiedades de los sistemas
Sinergia.
La interrelación de las partes es mayor o menor que la
simple suma de las partes.
Entropía
Indica el grado de desorden del sistema. Se puede reducir
la entropía ingresando información al sistema.
Equilibrio homeostático.
Equilibrio dinámico
22. Ejercicio
¿Cómo colocar 8 reinas en un tablero de
ajedrez
de tal manera que no se “coman” entre
ellas?
23. ¿Dónde están los sistemas?
•Los sistemas son constructos mentales.
•Corresponden a la representación mental de los objetos
del mundo real.
•Cada sistema depende del punto de vista del observador
(modelador).
•Corresponden a modelos de la realidad (modelo mental)
Diferentes Personas Diferentes Visiones Diferentes Siste
24. MODELOS
Es una abstracción de la realidad.
Es una representación de la realidad que ayuda
a entender cómo funciona.
Es una construcción intelectual y descriptiva
de una entidad en la cual un observador tiene
interés.
Se construyen para ser transmitidos.
Supuestos simples son usados para capturar el
comportamiento importante.
25. MODELOS
Un modelo es un sistema desarrollado para entender la
realidad y en consecuencia para modificarla.
No es posible modificar la realidad, en cierta dirección,
si es que no se dispone de un modelo que la interprete.
28. ¿Para qué sirve un modelo?
Ayuda para el pensamiento
Ayuda para la comunicación
Para entrenamiento
e instrucción
Ayuda para la experimentación
Herramienta de predicción
29. Modelos Mentales y Formales
Modelos Mentales. Depende de nuestro punto
de vista, suele ser incompletos y no tener un
enunciado preciso, no son fácilmente
transmisibles. Ideas, conceptualizaciones
Modelo Formales. Están basados en reglas,
son transmisibles. Planos, diagramas,
maquetas
30. Ejercicio
Identifica a qué categoría (mental o formal) pertenecen los
siguientes sistemas:
Opinión sobre el nuevo gabinete.
Dibujo hecho a mano acerca de la nueva casa.
Plano de la nueva casa.
Modelo de clases o objetos del área de ventas.
Orden en que llegan los insumos a una máquina.
Distribución de probabilidad del orden en que llegan los
insumos a una máquina.
Orden que sigue un documento para ser aprobado.
31. Modelos Icónicos y Abstractos
•Modelos físicos
•Modelos a escala
•Modelos analógicos
•Simulación por
computadora
•Modelos matemáticos.
•Planta piloto
•Modelo de un átomo, globo
terráqueo, maqueta
•Reloj, medidores de voltaje,
gráfica de volumen/costo
•Modelos de colas, modelos de
robots
•Velocidad, ecuaciones
diferenciales.
Exactitud
icónico abstracto
Abstracción
32. Ejercicio
Relaciona las siguientes dos listas.
Identificar qué modelo(s) se usa(n) para representar los siguientes
aspectos de
la realidad.
Indicar el tipo de modelo.
•Oficina Bancaria
•Temperatura
•Edificio
•País
•Empresa
•Software
•Epidemia
•Reacción Nuclear
•Termómetro
•Mapa
•Plano
•Organigrama
•Flujo Grama
•Diagrama Causal
•Cola M/M/1
•Modelo Matemático
Realidad Modelo
34. Tipos de modelos
Estocástico. Uno o más parámetros aleatorios.
Entradas fijas produce salidas diferentes
Determinístico. Entradas fijas producen salidas
fijas
Estático. Estado del sistema como un punto en el
tiempo
Dinámico. Estado del sistema como cambios en
el tiempo
Tiempo-continuo. El modelo permite que los
estados del sistema cambien en cualquier
momento.
Tiempo-discreto. Los cambios de estado del
sistema se dan en momentos discretos del
35. Estocástico - Determinístico
Estocástico
Si el estado de la variable
en el siguiente instante de
tiempo no se puede
determinar con los datos del
estado actual
Método analítico: usa
probabilidades para
determinar la curva de
distribución de frecuencias
Determinístico
Si el estado de la variable
en el siguiente instante de
tiempo se puede determinar
con los datos del estado
actual.
Método numérico: algún
método de resolución
analítica
36. Continuo - Discreto
Continuo
El estado de las variables
cambia continuamente como
una función del tiempo
Método analítico: usa
razonamiento de
matemáticas deductivas para
definir y resolver el sistema
Discreto
El estado del sistema
cambia en tiempos
discretos del tiempo
Método numérico: usa
procedimientos
computacionales para
37. Estático - Dinámico
Estático
Si el estado de las variables
no cambian mientras se
realiza algún cálculo
Método analítico: algún
método de resolución
analítica.
Dinámico
Si el estado de las variables
puede cambiar mientras se
realiza algún cálculo
Método numérico: usa
procedimientos
computacionales para
resolver el modelo
38. Estructura de un modelo de
simulación
ci: variable exógena controlable
ni: variable exógena no controlable
ei: variable endógena (estado del sistema)
si: variable endógena (salida del sistema)
ci
ni
ni
si
si
ei
ei
ei
39. ¿Cuando es apropiado simular?
No existe una completa formulación matemática del
problema (líneas de espera, problemas nuevos).
Cuando el sistema aún no existe (aviones, carreteras).
Es necesario desarrollar experimentos, pero su ejecución
en la realidad es difícil o imposible (armas,
medicamentos, campañas de marketing) Se requiere
cambiar el periodo de observación del experimento
(cambio climático, migraciones, población). No se puede
interrumpir la operación del sistema actual (plantas
eléctricas, carreteras, hospitales).
40. Maneras de estudiar un sistema
Sistema
Experimentar
con el
sistema
Experimentar
con un modelo
del sistema
Modelo
físico
Modelo
matemático
Solución
analítica
SIMULACIÓN
41. Ejercicio
Identifica qué problemas pueden ser estudiados mediante el uso
de modelos de simulación:
Decidir si construir o no la carretera entre una ciudad y otra.
Decidir la aplicación de una nueva vacuna.
Probar la efectividad de un sistema de armamento.
Decidir si es conveniente o no construir un puente.
Decidir cuantas ventanillas de atención colocar en una nueva
oficina bancaria.
Decidir cuantos puntos de atención a clientes colocar.
Decidir si construir o no una central nuclear en Teposcolula.
43. Ejercicio
1. ¿Cuál es la diferencia entre modelado y
simulación?.
2. ¿Se puede modelar sin simular?
3. ¿Se puede simular sin modelar?
4. Indique que relación se cumple:
1. Modelado Definición estructural
2. Modelado Definición funcional
3. Simulación Definición estructural
4. Simulación Definición funcional
44. Proyecto de simulación
Análisis de
Problemas
Recolección
de Datos
Construcción
del Modelo
Diseño de
Experimentos
Análisis de
resultados
Validación
Verificación
S
I
M
U
L
A
C
I
O
N
Reporte
I
M
P
L
A
N
T
A
C
I
O
N
46. Formulación y definición del
sistema
Se inicia en la administración de la empresa.
Quién sabe que tiene un problema, pero no
sabe definirlo.
1. La formulación del problema no se hace una sola vez,
se hace a través de todo el proyecto.
2. Se define los objetivos del estudio (objetivos y metas).
3. Se define el sistema a estudiar.
4. Se define los límites del sistemas , sus alcances y
limitaciones (restricciones de la abstracción).
5. Se especifica el diagrama de flujo lógico.
47. Formulación y definición del
sistema
Problema
Objetivos y
Metas
Sistema
Alcances y
Limitaciones
Flujo-Grama
48. Problemas, Objetivos y Metas
Problema.
Alguna amenaza, incremento de costos, información
desconocida, riesgos o contradicciones. Se plantea
como un conjunto de síntomas, aún no se conoce las
causas.
Objetivo.
Resolver el problema o cómo resolver el problema.
El objetivo no es conocer las causas del problema.
Se orienta a la solución del problema.
Meta
Conjunto de actividades para lograr el objetivo
planteado.
Por lo general se puede medir.
49. Sistema
Identificar el entorno de actividad.
Identificar entidades (Pedidos, Piezas, Tipos de
Pieza y Productos)
Identificar atributos por entidad (Cantidad de
Pedidos, tipos de pieza, tipo de máquina)
Identificar variables y parámetros de entrada.
Identificar relaciones entre variables y
parámetros.
Identificar variables de estado
Alcances y Limitaciones. Corresponde a los
límites del estudio, límites internos o externos.
51. Recolección de datos
Se recopila datos de la realidad con la finalidad
de estimar las variables y parámetros de entrada.
Se debe decidir:
Cómo recopilar la información
Qué datos se necesita y si son importantes.
En caso de tener variables aleatorias:
Identificar la distribución de frecuencias.
Verificar si la distribución no cambia en el tiempo.
Validar la sensibilidad del modelo ante diferentes
distribuciones de probabilidad.
52. ¿Qué variables considera importantes?
¿Qué parámetros considera importantes?
¿Es práctico recolectar todos los datos y luego
seleccionar aquellos de nuestro interés o es
conveniente primero analizar las variables
importantes y luego recolectar los datos?
54. Formulación del modelo
Es la reducción o abstracción del sistema real a
un diagrama de flujo lógico, donde se identifican
los elementos, las variables y los eventos
importantes para cumplir el objetivo del estudio.
Se define el nivel de detalle del estudio (o nivel de
simplificación).
Un modelo detallado puede implicar mucho tiempo en su
implementación.
Un modelo simplificado no le va ha permitir lograr el
objetivo planteado.
55. Estructura del Sistema
Gráfico del Sistema.
Elementos del
Sistema.
Entidades.
Atributos.
Actividades.
Análisis del Sistema
Eventos.
Eventos Principales
• Variables
• Tiempo.
• Contadores
• Estado del Sistema
• Diagrama de Flujo
• Programa Principal
• Eventos Principales
• Variables Aleatorias
• Distribución
Frecuencia
56. Traslación del modelo
Se decide el lenguaje de programación o el
software de simulación a usar.
Software de Simulación
GPSS, Arena, Simscript, Simula, Promodel.
Dynamo, Powersim
Lenguajes de Propósito General
Java, C, Pascal, Delphi, Visual Basic, etc
58. VERIFICACIÓN y VALIDACION
Es el proceso de llevar a un nivel de confianza del
usuario referente a cualquier inferencia acerca de
un sistema es correcta.
Pero no se puede probar si un simulador es
correcto o “verdadero”.
Lo que importa es la utilidad operativa del modelo
y no la verdad de su estructura.
Se hacen pruebas a lo largo de su desarrollo:
Validar la sensibilidad del modelo.
Prueba de las suposiciones.
Prueba de transformaciones E-S
59. Verificación
Para asegurar que el modelo se comporta de la manera
que el experimentador desea.
Se verificar si el modelo está correctamente construido.
Se verifica si el modelo se ha construido de acuerdo a
las especificaciones.
Se realiza por inspección a lo largo del proyecto.
Código del modelo
Especificación del
modelo
≡
Esta Bien
61. VALIDACIÓN
Prueba la concordancia entre el desempeño del modelo y el
desempeño del sistema real.
Examina el ajuste del modelo.
Sólo se puede hacer en la realidad
Un buen modelo es aquel que se ajusta mejor a los datos y
por lo tanto se puede usar para predecir la realidad.
Todos los modelos de simulación corresponden a hipótesis
sujeta a validación.
realidad
modelo
e s
s
e
≡
Sistema ok
63. Experimentación
Una vez validado el modelo se realiza la
experimentación que consiste en generar los
datos deseados y realizar el análisis de
sensibilidad de los índices requeridos.
El análisis de sensibilidad consiste en variar los
parámetros del sistema y la observación del
efecto en la variable de interés
64. Planeación Estratégica
Se relaciona a cómo diseñar y experimentar con
el modelo de simulación, con la finalidad de:
Reducir el número de pruebas experimentales.
Proporcionar una estructura para el proceso de
aprendizaje del investigador.
Los objetivos de la experimentación son:
Encontrar la combinación valores de parámetros que
optimizan la variable de interés.
Explicar la relación entre la variable de interés y las
variables controlables.
La experimentación ayuda a conocer el sistema
materia de la simulación.
65. Planeación Táctica
Implica aspectos de eficiencia y se relaciona a
cómo llevar a cabo cada experimento.
Problema de interés:
Condiciones de inicio para llegar a un estado deseado,
dado que al iniciar una corrida debe pasar cierto tiempo
para alcanzar las condiciones de equilibrio representativas
del mundo real.
Necesidad de reducir la varianza de la respuesta, dado
que se requiere minimizar el tamaño de la muestra
requerida.
Posiblemente sea recomendable eliminar las
primeras corridas del modelo de simulación.
67. Interpretación
En esta etapa se realiza la interpretación de
los resultados que arroja la simulación y
basándose en esto se toma una decisión.
Se determina si el modelo de simulación es
útil para resolver el problema planteado al
inicio de la investigación.
Posiblemente ahora con más conocimiento de
causa se puede determinar con mayor
precisión ¿cuál es el problema a resolver?
69. Documentación
Ayuda a incrementar la vida útil del modelo.
Se relaciona al proceso de desarrollo,
operación e implantación del modelo de
simulación.
Ayuda al modelador a reconocer sus propios
errores y mejorar para un siguiente proyecto
de simulación
