jueves, 9 de febrero de 2017

Artículo: “Análisis de la línea a través de teoría de colas y simulación”

Artículo: “Análisis de la línea a través de teoría de colas y simulación”

El propósito del artículo “Análisis de la línea a través de teoría de colas y simulación” es analizar un servicio de líneas de espera ya que estas traen consigo diferentes tipos de inconveniente que se reflejan a corto y mediano plazo, esto debido a que algunas veces la capacidad de servicio es menor que la capacidad demandada. Por lo que se buscan modelos en el área de teoría de colas para encontrar un equilibrio entre las unidades en la línea de espera y la cantidad de servidores para satisfacer la demanda.
En ocasiones se puede utilizar el apoyo de programas de simulación para un análisis más flexible; por lo tanto en este artículo se muestran las ventajas de incorporar modelos de simulación en la teoría de colas.
TEORÍA DE COLAS

La teoría de colas es un conjunto de modelos matemáticos que describen sistemas de líneas de espera particulares. El objetivo principal es encontrar el estado estable del sistema y determinar una capacidad de servicio apropiada que garantice un equilibrio entre el factor cuantitativo (referente a costos del sistema) y el factor cualitativo 


Con base a lo anterior en necesario tener en cuenta algunos componentes claves para ser analizados, los cuales son: 1. Las llegadas de los clientes. 2. La capacidad de la cola. 3. La disciplina de la cola. 4. Los tiempos de servicio. 5. La cantidad de servidores. 6. Las etapas del sistema.
En esta fase es importante conocer o identificar cuántos servidores están disponibles para atender los clientes que llegan al sistema. De esta manera se pueden presentar diferentes estructuras de sistemas de colas.


SIMULACIÓN.
La modelación de escenarios a través de la simulación es una técnica que nos permite ejecutar estudios piloto, con resultados rápidos y a un costo relativamente bajo. El proceso de elaboración del modelo involucra un grado de abstracción y no necesariamente es una réplica de la realidad.
Debido a que el modelo es dinámico, su respuesta a diferentes entradas puede ser usada para estudiar el comportamiento del sistema del cual fue desarrollado.
Es importante tener claro las partes básicas que debe poseer un modelo, estas son:
  • Los componentes
  • Las variables
  • Los parámetros
  • Las relaciones funcionales
  • Las restricciones
  • Funciones de desempeño

Componentes de la Simulación. Todo modelo de simulación debe contener unos componentes básicos tal como se ilustra en la figura.



DE LA TEORÍA A LA PRÁCTICA.

 En pro de presentar las utilidades de aplicar los conceptos de la Teoría de Colas a través de la Simulación, se tomó como caso de estudio la cola preferencial de una sucursal bancaria y se analizó las medidas de desempeño de dicho sistema por medio del modelo matemático respectivo, para luego ser comparado con el modelo de Simulación.
Aplicación del Modelo de Simulación. En este numeral se procede a mostrar las características y resultados del modelo simulado a través del Software Promodel Student (Versión 7) en donde se aprecia el comportamiento del sistema objeto de estudio.

La figura ilustra el diagrama del sistema, el cual se compone de dos locaciones. La primera hace referencia a la fila preferencial donde llegan los clientes denominados especiales o importantes del banco y la segunda estación se refiere al cajero encargado de atender a dichos clientes. En la primera estación se asumió capacidad infinita (es decir que no hay un tope máximo de clientes que pueden llegar a hacer fila) y en la segunda estación se estableció capacidad de uno, es decir que el cajero solo puede atender un cliente a la vez.

CONCLUSION
Tenemos que con la implementación del modelo de Teoría de Colas y el modelo de Simulación se puede ver como el sistema conformado por la fila de clientes preferenciales y el cajero asignado, está teniendo un tiempo de ocio, esto debido a que el porcentaje de utilización es apenas del 65%, quedando un 35% libre, el cual se puede utilizar para otras actividades. Además a través de la aplicación de ambos modelos también se puede analizar otros datos que el modelo de simulación entrega. Por lo tanto podemos decir que es muy importante  la implementación de modelos de simulación, ya que estos permiten profundizar mucho más en el comportamiento del sistema analizado. Igualmente se resalta la importancia de apoyar la simulación con modelos teóricos, esto debido a que es una excelente forma de validar la representación del modelo simulado con respecto al modelo real. De esta manera, el investigador podrá realizar cambios y ajustes al modelo con la tranquilidad de que los resultados obtenidos serán muy acordes con la realidad.

Artículo completo:
http://www.redalyc.org/pdf/849/84920977012.pdf

lunes, 6 de febrero de 2017

PROGRAMAS DE CÓMPUTO PARA SIMULAR PROCESOS PRODUCTIVOS

ARENA
Arena es un software de simulación y automatización de eventos discretos desarrollado por Systems Modeling y adquirida por Rockwell Automation en 2000. Utiliza el procesador y el lenguaje de simulación SIMAN.
En Arena, el usuario construye un modelo experimental mediante la colocación de módulos (cajas de diferentes formas) que representan procesos o lógicas. Las líneas de conexión se utilizan para unir estos módulos entre sí y especifica el flujo de entidades. Mientras que los módulos tienen acciones específicas relativas a las entidades, flujo y temporización, la representación exacta de cada módulo y de la entidad en relación con los objetos de la vida real está sujeta a la del modelador. Los datos estadísticos, como el tiempo de ciclo y los niveles de WIP (Work in Process), se pueden grabar y  ser emitida como informes.
Características del Software de Simulación Arena para Eventos Discretos:
  • Metodología de modelado de diagrama de flujo que incluye una amplia biblioteca de bloques de construcción predefinidos para modelar el proceso sin la necesidad de programación personalizada
  • Completa gama de opciones de distribución estadística para modelar con precisión la variabilidad del proceso
  • Capacidad para definir trayectorias de objetos y rutas para la simulación
  • Análisis estadístico y generación de informes
  • Las mediciones de rendimiento y cuadros de mando
  • Capacidad de animaciones realistas en 2D y 3D para visualizar resultados más allá de los números.


ProModel
ProModel es un simulador con animación para computadoras personales. Permite simular cualquier tipo de sistemas de manufactura, logística, manejo de materiales, etc. Puedes simular bandas de transporte, grúas viajeras, ensamble, corte, talleres, logística, etc.
ProModel es un paquete de simulación que no requiere programación, aunque sí lo permite. Corre en equipos 486 en adelante y utiliza la plataforma Windows®. Tiene la combinación perfecta entre facilidad de uso y flexibilidad para aplicaciones complejas.
Puedes simular Justo a Tiempo, Teoría de Restricciones, Sistemas de Empujar, Jalar, Logística, etc. Prácticamente, cualquier sistema puede ser modelado.
Una vez hecho el modelo, éste puede ser optimizado para encontrar los valores óptimos de los parámetros claves del modelo. Algunos ejemplos incluyen determinar la mejor combinación de factores para maximizar producción minimizando costo, minimizar el número de camiones sin penalizar el servicio, etc.
El módulo de optimización nos ayuda a encontrar rápidamente la solución óptima, en lugar de solamente hacer prueba y error. ProModel cuenta con 2 optimizadores disponibles y permite de esta manera explotar los modelos de forma rápida y confiable.


@RISK
Realiza análisis de riesgo utilizando la simulación para mostrar múltiples resultados posibles en un modelo de hoja de cálculo, y le indica qué probabilidad hay de que se produzcan. Computa y controla matemática y objetivamente gran número de escenarios futuros posibles, y luego le indica las probabilidades y riesgos asociados con cada uno. Esto quiere decir que usted podrá decidir qué riesgos desea tomar y cuáles prefiere evitar, tomando la mejor decisión en situaciones de incertidumbre.
@RISK también le ayuda a planificar las mejores estrategias de administración de riesgo mediante la integración de RISKOptimizer, que combina la simulación Monte Carlo con lo último en tecnología de resolución de problemas para optimizar cualquier hoja de cálculo que contenga valores inciertos. Usando algoritmos genéticos u OptQuest, junto con las funciones de @RISK, RISKOptimizer puede determinar la mejor asignación de recursos, la distribución óptima de activos, el calendario más eficiente y mucho más.


TopRank
TopRank, incluido en Decisión Tools Suite, realiza análisis de sensibilidad automatizados de suposiciones Y si... en hojas de cálculo de Microsoft Excel para responder a estas preguntas. Defina cualquier celda de salida o “resultado final” y Top Rank encontrará y variará automáticamente todas las celdas de entrada que afectan a ese resultado. Usted también puede controlar exactamente qué celdas le gustaría analizar. El resultado es una serie de gráficos de tornado, gráficos de araña y otros informes fáciles de entender que identifican y clasifican claramente cuáles son las variables que tienen un mayor efecto sobre el resultado final.


FlexSim
Es un poderoso programa de simulación que permite visualizar y probar cambios en las operaciones y los procesos de producción, logística, manejo de materiales y servicios de la manera más rápida y sencilla evitando los altos costos, riesgos y extensos tiempos que conllevan el experimentar con cambios en el mundo real y su análisis por prueba y error.
Permite analizar diferentes escenarios y condiciones, encontrando la solución más conveniente, todo esto en un ambiente gráfico en tres dimensiones (3D), con los últimos avances en tecnología que facilita la comunicación y comprensión de las ideas para una acertada toma de decisiones. Gráficas, reportes y estadísticas presentan los resultados del modelo de simulación de una manera clara y precisa.
Identifica cuellos de botella, analiza costo beneficio de un proyecto conociendo si una inversión es conveniente, prueba rápidamente diferentes escenarios para encontrar la forma más eficiente de trabajar. Puedes medir el nivel de servicio, hacer un costeo de la operación, definir capacidades, balanceo de líneas, tamaño de Kanban, evaluar si la automatización se justifica, probar los conceptos de Lean Manufacturing, encontrar el nivel óptimo de inventario y diseñar el mejor layout y probar cualquier otra idea que puedas imaginar.



ASPENTECH
AspenONE de la compañía AspenTech es la aplicación líder en el mercado que permite optimizar los procesos de ingeniería. Contiene herramientas para la simulación, diseño, monitoreo, optimización y planificación financiera de plantas químicas, petroquímicas, metalúrgicas y otras industrias, accesibles desde una interfaz gráfica fácil de usar.
Las capacidades de simulación permiten predecir el comportamiento de un proceso utilizando relaciones de ingeniería básicas tales como balances de materia y energía, equilibrio de fases y cinética de reacciones. Algunas de las herramientas disponibles son Aspen Plus e HYSYS.


Plant Simulation
Es una aplicación de computadora desarrollada para modelar, simular, analizar, visualizar y optimizar sistemas productivos y de procesos, el flujo de materiales y operaciones logísticas. Utilizando Plant Simulation, los usuarios pueden optimizar el flujo de materiales, utilización de recursos y logística para todos los niveles de planeación de plantas desde manufactureras globales, fábricas locales, a líneas específicas.
Dentro del portafolio de Diseño y Optimización de Plantas al que pertenece Plant Simulation es junto con los productos de Fábrica y Manufactura Digital parte del Software de Product Lifecycle Management (PLM). Esta aplicación permite comparar alternativas complejas de producción, incluyendo la inmanente lógica del proceso, a través de simulaciones de computadora. Plant Simulation es utilizado por planeadores de producción individuales así como empresas multinacionales, primariamente para planear estratégicamente layout, lógicas de control y dimensiones de complejas y grandes inversiones de producción. Es uno de los principales productos que dominan ese mercado. 
  • Industria automotriz 
  • Plantas manufactureras 
  • Ingeniería mecánica 
  • Industria de procesos 
  • Industria de electrónicos 
  • Industria de productos de consumo 
  • Compañías logísticas (logísticas de transportación, logísticas de transporte y logísticas de producción)



WITNESS
Es un programa dirigido esencialmente a la simulación dinámica de procesos industriales de producción, más restringidos que los otros paquetes descritos bajo el punto de vista de la dinámica de sistemas, pero dotado de múltiples herramientas para su función principal. Puede modelizar sobre la base de dichas herramientas todo tipo de actividades relacionadas con los fluidos y cuenta con elementos de monetización específicos para la industria del petróleo, como pueden ser tanques, tuberías, etc.
Dispone de gran capacidad de visualización gráfica de los modelos y de los resultados de la simulación alcanzando características de “visualización dinámica”, con animación integrada, importación con CAD e incluso realidad virtual. Se puede representar, por ejemplo el layout de la planta simulada y los movimientos de personal y mercancías en la misma.





Comentario:
Respecto a nuestra opinión Promodel es el programa de computo mayormente viable ya que permite una fácil comprensión para su uso y es grafico-interactivo; presenta una visión más cercana a la realidad y va encaminado a procesos industriales por lo que se considera óptimo al poder modelar prácticamente cualquier sistema como justo a tiempo y teoría de restricciones, facilita la simulación y ayuda con la búsqueda de aspectos clave para mejorar y maximizar los procesos productivos que se están comparando en determinadas circunstancias.
De igual forma Flexsim es otro de los software que también consideramos práctico y completo ya que ayuda a encontrar la solución de distintos problemas, como generar el producto correcto en el menor tiempo posible, comparar escenarios para la forma más sencilla de trabajar o bien para simular  contratiempos logísticos. Facilita la comprensión e interpretación en un ambiente grafico totalmente animado y permite la construcción de una forma más sencilla para modelos simples y complejos.







martes, 31 de enero de 2017

1.2 Concepto de Simulación

1.2 Concepto de Simulación 
La simulación se refiere a un gran conjunto de métodos y aplicaciones que buscan imitar el comportamiento de sistemas reales, generalmente en una computadora con un software apropiado. De hecho, la "simulación" puede ser un término extremadamente general dado que se utiliza en muchos campos, industrias y aplicaciones. En estos días, la simulación es más popular y poderosa que nunca, ya que las computadoras y el software son mejores de los que nunca han existido. 

La simulación por computadora se utiliza frecuentemente para realizar análisis de riesgo en procesos financieros, en los que se imitan repetidas veces la evolución de las transacciones que se requieren para generar un perfil de los posibles resultados. La simulación por computadora también se utiliza ampliamente para analizar sistemas de operación con duración indefinida. En estos sistemas, la computadora genera y registra al azar la ocurrencia de los diversos eventos que impulsan el sistema, como si estuvieran operándolo físicamente. Por su velocidad, la computadora puede incluso simular en segundos años de operación. Registrar el desempeño de la operación simulada del sistema de acuerdo con diversas alternativas de diseño u procedimientos de operación, permite luego evaluar y comparar estas alternativas antes de optar por una. En muchos procesos y sistemas, todo esto se puede hacer ahora con software de hoja de cálculo.


La variedad de aplicaciones de la simulación por computadora ha crecido en forma bastante notable. Diversas aplicaciones se refieren al diseño y operación de sistemas de manufactura, así como al diseño y funcionamiento de sistemas de distribución. Algunas áreas de aplicación más específicas incluyen el manejo de sistemas de inventario y la estimación de la probabilidad de concluir un proyecto para la fecha límite. El análisis de riesgo financiero es un área de aplicación particularmente activa. 

1.1 Revisión de los conceptos de sistema y modelo

         1.1   Revisión de los conceptos de sistema y modelo
         Existen distintos modelos de simulación que permiten representar situaciones reales de diferentes tipos. Los modelos pueden diferenciarse según el tipo de ecuaciones matemáticas que los componen.
Los modelos continuos son aquellos en los que las relaciones entre las variables relevantes de la situación real se definen por medio de ecuaciones diferenciales para conocer el comportamiento de las variables en cierto tiempo.
Ej. Prever el comportamiento del nivel de un tanque de gasolina al paso del tiempo, mientras el vehículo está en marcha.

En los modelos discretos, el comportamiento que nos interesa analizar puede representarse por medio de ecuaciones evaluadas en un punto determinado.
Ej. Un muestreo del número de personas que llegaron a un banco en un lapso específico. Podemos simular esta variable con ecuaciones ligadas a distribuciones de probabilidad que reflejen dicho comportamiento.
Los modelos dinámicos son aquellos en los que el estado del sistema que estamos analizando cambia respecto del tiempo.
Ej. El número de personas que hacen fila para entrar a una sala de cine varía con el tiempo.

Los modelos estáticos (representan un resultado bajo un conjunto de situaciones o condiciones determinado
Ej. Al lanzar un dado los únicos valores que se puede obtener son 1, 2, 3, 4, 5 o 6, de manera que el resultado de la simulación será uno de tales valores posibles.

Se puede hablar de modelos determinísticos y modelos probabilísticos, llamados también estocásticos. Los primeros se refieren a relaciones constantes entre los cambios de las variables del modelo. Por ejemplo, si las cajas empleadas en un proceso contienen siempre 5 productos, cada vez que se añada una caja al inventario éste se incrementará en 5 unidades. Si, por el contrario, hay una distribución de probabilidad en el proceso de manera que, por ejemplo, algunas cajas contienen 3 productos y otras 4, el inventario se modificará según el número de piezas de cada caja y, en consecuencia, será necesario un modelo estocástico.
La definición básica de sistema nos dice que se trata de un conjunto de elementos que se interrelacionan para funcionar como un todo; desde el punto de vista de la simulación, tales elementos deben tener una frontera clara.
Cada sistema puede dividirse en elementos relevantes para la construcción de lo que será su modelo de simulación:
  • ·   Una entidad por lo general es la representación de los flujos de entrada y salida en un sistema.
  • ·      El estado del sistema es la condición que guarda el sistema bajo estudio en un momento de tiempo determinado. Se compone de variables o características de operación puntuales y de variables o características de operación acumuladas.
  • ·      Un evento es un cambio en el estado actual del sistema. Podemos catalogar estos eventos en dos tipos: eventos actuales y eventos futuros.
  • ·      Las localizaciones son todos aquellos lugares en los que la pieza puede detenerse para ser transformada o esperar a serlo.
  • ·      Los recursos son aquellos dispositivos — diferentes a las localizaciones— necesarios para llevar a cabo una operación.
  • ·      Un atributo es una característica de una entidad.
  • ·      Las variables son condiciones cuyos valores se crean y modifican por medio de ecuaciones matemáticas y relaciones lógicas.
  • ·     La función del  reloj de la simulación consiste en responder preguntas tales como cuánto tiempo se ha utilizado el modelo en la simulación, y cuánto tiempo en total se quiere que dure esta última. 
Existen dos tipos de reloj de simulación: absoluto, que parte de cero y termina en un tiempo total de simulación definido, y relativo, que sólo considera el lapso que transcurre entre dos eventos.