Simulación
Mitsuo Tanida B.
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Simulación: Aprendizaje de Sistemas y Procesos con Modelos, Diapositivas de Modelación Matemática y Simulación
La asignatura de Simulación, donde se estudian y analizan problemas de la gestión de producción y operación de organizadores industriales, de servicio y públicos, aplicando conceptos y fundamentos de la simulación de eventos discretos. El documento aborda temas como la generación de números y variables aleatorias, mediciones y modelación con datos de entrada, validación de modelos, simulación y análisis, simulación y evaluación, metodología de evaluación y pruebas. La simulación se aplica en áreas como la ingeniería industrial, manufactura, bancos, comida rápida, distribución y logística, transporte, aeropuertos y sistemas de transporte, salud, planes de emergencia y sistemas. El documento también explica qué es la simulación, por qué es necesaria, cuándo simular y ventajas y desventajas de simular.
Tipo: Diapositivas
2019/2020
1 / 26
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Simulación
Mitsuo Tanida B.
Objetivos
del curso
(^) Estudiar y analizar problemas presentes en la gestión de la producción y en la operación de organizadores industriales, de servicio y públicas aplicando conceptos y fundamentos de la simulación de eventos discretos
Metodología de la evalución Prueba 1^ Prueba 1 Prueba 2^ Prueba 2 Prueba 3^ Prueba 3 Proyecto Semestral^ Proyecto Semestral
¿Qué es la
simulación?
(^) La simulación es u n conjunto de métodos y aplicaciones que buscan imitar el comportamiento de sistemas y procesos reales. (^) Involucra la generación de una historia artificial del comportamiento del sistema y de la observación de tal historia para extraer inferencias relativas a las características operacionales del sistema real que representa. (^) Permite describir y analizar el comportamiento de u n sistema, hacer pregunta del tipo ¿qué pasa si ...? acerca del sistema real y ayudar al diseño de sistemas reales.
Sistemas
(^) Grupo de objetos interrelacionados que buscan el logro de uno o varios objetivos. (^) Instalaciones/Procesos Físicos; reales o planeados
- Estudiar su desempeño.
- Mejorar.
- Diseñar (si no existe).
- Posible control en tiempo real. (^) Algunas veces es posible experimentar con el sistema. (^) Pero algunas veces es imposible hacerlo ya sea que, no existe, se destruye, costoso
¿Qué es la simulación?
Sistema Experimentar con el sistema Experimentar con un modelo Modelos Físicos (^) Mod. Matemáticos Sol. Analítica Simulación
¿Cuándo
simular?
Complejidad de los sistemas, por lo que sus interacciones internas solo pueden ser simuladas. Desarrollar un modelo matemático es muy difícil o quizás aún extremadamente compleja. El objetivo es observar el comportamiento del sistema sobre un período imposible. El sistema tiene una o más variables aleatorias interdependientes No simular puede ser costoso
Cuando no
simular…
El problema puede ser resuelto por sentido
común.
El problema puede ser resuelto en forma
analítica.
Es más fácil realizar experimentos directos.
La simulación puede ser muy costosa.
Requiere información que no esta disponible.
No se dispone de los tiempos necesarios para
realizarla.
Desventaja s de simular Muchos sistemas reales están afectados por entradas aleatorias e incontrolables, al igual que los modelos de simulación ocasionando que las salidas también lo sean Generalmente son costosos de desarrollar, en términos monetarios y de tiempo Hay que hacer supuestos, a veces pueden ser simplificados llevando a una representación inválida del sistema No se obtiene respuestas exactas, sólo estimaciones, aproximaciones Resultados difíciles de interpretar o pueden ser mal interpretados Algunas veces soluciones mejores y más fáciles son pasadas por alto
Simulación
Es un término muy amplio, en realidad,es un conjunto de enfoques para analizar problemas. Requiere MODELOS (problemas de validez) No es una solución analítica. Permite modelos complicados y realistas (bueno) No obtiene resultados exactos (malo) Es mejor una respuesta aproximada al problema correcto que una respuesta exacta al problema erróneo
Tipos de modelos de simulación
(^) Cambios-Continuo versus Cambios Discretos (^) ¿Puede el “estado” cambiar continuamente o sólo cambiar en algunos instantes del tiempo?
Tipos de
modelos
de
simulación
Deterministico v/s Estocastico ¿Es todo cierto o existe incertidumbre? La mayoría de los Modelos operacionales son Estocásticos, Dinámicos, Cambios-Discretos
Etapas de un Estudio de
Simulació n Formulación del problema Fijar objetivos y plan general Conceptualización del modelo Recolección de datos Construcción del modelo Validar No No No Verificar Si
Etapas de un Estudio de
Simulación
Validar Diseño Experimental Ejecución y análisis más iteraciones ? Documentación, reportes, implementación Si Si