Instituto Tecnológico de Villahermosa
Materia: Simulación
Docente: Zinath Javier Gerónimo
Carrera: Ingeniería Industrial
Miguel Ángel Aulis Izquierdo
Mario Alberto Gómez Pérez
Carpeta de Evidencias
Unidad IV Lenguajes de Simulación y
Simuladores de Eventos Discretos.
INDICE
Introducción
4. Lenguajes de Simulación y Simuladores de Eventos Discretos.
4.1. Antecedentes de los lenguajes de simulación y simuladores
4.2. Aprendizaje y uso de un Simulador como: ProModel, Arena, entre otros.
4.3. Características del software
4.4. Construcción de modelos
4.5. Consideraciones económicas en la simulación.
4.6. Realizar prácticas utilizando el simulador para procesos productivos, de transporte, líneas de espera, calidad, inventarios, entre otros.
4.7. Interpretación de los resultados obtenidos y generación de propuestas de mejora para el modelo analizado
Bibliografía
INTRODUCCIÓN
En la presente unidad, tomamos en cuenta el ProModel como sistema de
simulación.
El concepto de simulación engloba soluciones para muchos propósitos diferentes.
Por ejemplo, podríamos decir que el modelo de un avión a escala que se introduce
a una cámara por donde se hace pasar un flujo de aire, puede simular los efectos
que experimentará un avión real cuando se vea sometido a turbulencia. Por otro
lado, algunos paquetes permiten hacer la representación de un proceso de
fresado o torneado: una vez que el usuario establezca ciertas condiciones
iniciales, podrá ver cómo se llevaría a cabo el proceso real, lo que le permitiría
revisarlo sin necesidad de desperdiciar material ni poner en riesgo la maquinaria.
Entre los distintos tipos de procesos de simulación que podemos utilizar, en este
libro nos ocuparemos del que se basa en el uso de ecuaciones matemáticas y
estadísticas, conocido como simulación de eventos discretos. Este proceso
consiste en relacionar los diferentes eventos que pueden cambiar el estado de un
sistema bajo estudio por medio de distribuciones de probabilidad y condiciones
lógicas del problema que se esté analizando.
Los simuladores son actualmente muy utilizados para análisis en alto nivel,
requiriéndose únicamente agregar detalles en un cierto nivel, puesto que lo demás
es estándar.
Los lenguajes de simulación facilitan enormemente el desarrollo y ejecución de
simulaciones de sistemas complejos del mundo real. Los lenguajes de simulación
son similares a los lenguajes de programación de alto nivel pero están
especialmente preparados para determinadas aplicaciones de la simulación. Así
suelen venir acompañados de una metodología de programación apoyada por un
sistema de símbolos propios para la descripción del modelo por ejemplo mediante
diagramas de flujo u otras herramientas que simplifican notablemente la
modelización y facilitan la posterior depuración del modelo.
A lo largo de la materia hemos estudiado los conceptos básicos de la simulación,
hemos realizado simulación de algunos eventos utilizando números aleatorios y
variables aleatorias.
UNIDAD 4 LENGUAJES DE SIMULACIÓN Y SIMULADORES DE EVENTOS DISCRETOS
4. LENGUAJES DE SIMULACIÓN Y SIMULADORESUn lenguaje de simulación es un software de simulación de naturaleza general y
posee algunas características especiales para ciertas aplicaciones, tal como
ocurre con SLAM 11 y SIMAN (software para simular) con sus módulos de
manufactura. El modelo es desarrollado usando las instrucciones adecuadas del
lenguaje y permitiendo al analista un gran control para cualquier clase de
sistema .Un simulador (o de propósitos especiales) es un paquete de
computadoras que permite realizar la simulación para un ambiente específico, no
requiriendo esfuerzo en programación. Hoy en día existen simuladores para
ambientes de manufactura y sistemas de comunicación permitiendo un menor
tiempo en el desarrollo del modelo, así como también contar con el personal sin
experiencia en simulación Los simuladores son actualmente muy utilizados para
análisis en alto nivel ,requiriéndose únicamente agregar detalles en un cierto nivel,
puesto que lo demás es estándar. Lenguajes como SIMSCRIPT 11.5 y SLAM 11
están orientados al evento.GPSS, SIMAN y SIMNET son orientados al proceso. El
ESCL, es un lenguaje de simulación muy popular en Europa y fue desarrollado en
FORTRAN.
4.1. ANTECEDENTES DE LOS LENGUAJES DE SIMULACIÓN Y SIMULADORES
Historia de la simulación
Se podría considerar que la simulación nace en 1777 con el planteamiento del problema "la aguja de buffon", un método matemático sencillo para ir aproximando el valor del número ∏ a partir de sucesivos intentos.Este modelo matemático se basa en una aguja de una longitud determinada lanzada sobre un plano segmentado por líneas paralelas separadas por unidades. ¿Cuál es la probabilidad que la aguja cruce alguna línea?En 1812 Laplace mejoró y corrigió la solución de Buffon y desde entonces se conoce como solución Buffon-Laplace. Posteriormente, el estadístico William Sealy Gosset, que trabajaba en la destilería de Arthur Guinness, ya aplicaba sus conocimientos estadísticos en la destilería y en su propia explotación agrícola. El especial interés de Gosset en el cultivo de la cebada le llevó a especular que el diseño de experimentos debería dirigirse no sólo a mejorar la producción media, sino también a desarrollar variedades de cebada cuya mayor robustez permitiese que la producción no se viese afectada por las variaciones en el suelo y el clima.Para evitar futuras filtraciones de información confidencial, Guinness prohibió a sus empleados la publicación de cualquier tipo de artículo independientemente de su contenido, de ahí el uso que hizo Gosset en sus publicaciones del seudónimo "Student”, para evitar que su empleador lo detectara. Es por esta razón que su logro más famoso se conoce como la "distribución t de Student", que de otra manera hubiera sido conocida como la "distribución t de Gosset".Este hito histórico abrió las puertas a la aplicación de la simulación en el campo del proceso de control industrial así como a las sinergias que generaba esta simulación basada en la experimentación y técnicas de análisis para descubrir soluciones exactas a problemas clásicos de la industria y la ingeniería.
Periodo de Formación (1945-1970)
ENIAC y el método de Montecarlo
A mediados de los años 40 dos hechos sentaron las bases para la rápida evolución del campo de la simulación:· La construcción de los primeros computadores de propósito general como el ENIAC.· El trabajo de Stanislaw Ulam, John Von Neumann y otros científicos para usar el método de Montercarlo en computadores modernos y solucionar problemas de difusión de neutrones en el diseño y desarrollo de la bomba de hidrógeno. Ulam y Von Neumann ya estuvieron presentes en el proyecto Manhattan.The Art of Simulation
En 1960, Keith Douglas Tocher desarrolló un programa de simulación general cuya principal tarea era la de simular el funcionamiento de una planta de producción donde las máquinas ciclaban por estados: Ocupado, Esperando, No disponible y Fallo; de manera que las simulaciones en los cambios de estado de las máquinas marcarán el estado definitivo de la producción de la planta. Este trabajo produjo además el primer libro sobre simulación: The Art of Simulation (1963).General Purpose Simulation System y SIMSCRIPT
Para aquel entonces, IBM desarrolló entre 1960 y 1961 el Sistema de Simulación de propósito general o General Purpose Simulation System (GPSS). El GPSS se diseñó para realizar simulaciones de teleprocesos involucrando por ejemplo: control de tráfico urbano, gestión de llamadas telefónicas, reservas de billetes de avión, etc. La sencillez de uso de este sistema lo popularizó como el lenguaje de simulación más usado de la época.Por otro lado, en 1963 se desarrolló SIMSCRIPT, otra tecnología alternativa al GPSS basada en FORTRAN, más enfocada a usuarios que no tenían porqué ser obligatoriamente expertos informáticos en RAND CORPORATION.SIMULA I y WSC
Complementariamente a los desarrollos llevados a cabo por RAND e IBM, el Royal Norwegian Computing Center inició en 1961 el desarrollo del programa SIMULA con ayuda de Univac. El resultado fue SIMULA I, probablemente el lenguaje de programación más importante de toda la historia.En 1967 se fundó el WSC (Winter Simulation Conference), lugar donde desde entonces y hasta ahora se archivan los lenguajes de simulación y aplicaciones derivadas, siendo en la actualidad el referente en lo que a avances en el campo de los sistemas de simulación se refiere.
Periodo de Expansión (1970-1981)
Aplicaciones en múltiples campos
Durante este periodo se desarrollaron avanzadas herramientas de modelado y de análisis de resultados. Gracias también a los desarrollos obtenidos en la generación de datos y a las técnicas de optimización y representación de datos, la simulación llega a su fase de expansión donde comienza a aplicarse en múltiples campos.
Anteriormente, los datos de salida obtenidos de una simulación por computadora se presentaban en una tabla o matriz, de manera que se mostraba el efecto que los múltiples cambios en los parámetros tenían sobre los datos. El empleo del formato de matriz se debía al uso tradicional que se hacía de la matriz en los modelos matemáticos. Sin embargo, los psicólogos advirtieron que los seres humanos percibían mejor los cambios en el desarrollo de las situaciones si miraban gráficos o incluso imágenes en movimiento o animaciones generadas a partir de dichos datos, como las que se ejecutan en las animaciones de imágenes generadas por computadora.
4.2 APRENDIZAJE Y USO DE UN SIMULADORImportancia en el uso de los simuladores.
Desde el punto de vista pedagógico, el uso de simulaciones permite crear un
marco para la exploración y la práctica ayudando a los estudiantes a probarse en
un ámbito sin riesgos.
Analizar situaciones desde diferentes perspectivas y aprender de los errores sin
penalizarlos.
Incluir un importante componente lúdico y son propuestas fuertemente
motivadoras.
Aplicar e integrar conocimientos aprendidos con anterioridad.
A los estudiantes asumir distintas responsabilidades y toman decisiones durante la
simulación.
Utilizar los beneficios del feedback inmediato para mantener al estudiante
conectado y motivado.
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.
Beneficios Clave
Único software de simulación con Optimización plenamente integrada
Creación de modelos rápida, sencilla y flexible.
Modelos optimizables.
Elementos de Logística, Manejo de Materiales, y Operaciones incluidas. (Bandas
de transporte, Grúas Viajeras, Operadores).
Entrenamiento en Español.
Resultados probados.
Importación del Layout de AutoCAD, y cualquier herramienta de CAD / CAE /
Diseño, así como de fotografías digitales.
Soporte Técnico 24 horas al día, 365 días del Año.
Integración a Excel, Lotus, Visual Basic y herramientas de Microsoft.
Genera en automático las gráficas en 3 dimensiones para visualización en el
espacio tridimensional.
Software FlexsimFlexsim es una herramienta de análisis que ayuda a ingenieros y los planificadores
a tomar decisiones inteligentes en el diseño y la operación de un sistema.
Con Flexsim, se puede desarrollar un modelo de computadora en 3 dimensiones
de un sistema de la vida real.
Flexsim brinda la posibilidad de realizar un modelo de un sistema antes de que
sea construido, o evaluar políticas operativas antes de que sean puestas en
funcionamiento.
Elementos de un modelo de sistemaEntidades (flujos del sistema): artículos que fluyen a través del sistema.
Estados del sistema: Condición del sistema en un momento t. Las actividades
encajan aquí.
Evento: Cambios en los estados del sistema.
Recursos: Son los elementos del sistema que no son entidades.
Localizaciones: Lugares por donde deben esperar o fluir las entidades (Son los
“recursos fijos”).
Atributos: Características de una entidad.
Variables: condiciones cuyos valores se crean y modifican.
Controles: Reglas que gobiernan al sistema.
Modelado En los términos técnicos, Flexsim es clasificado como una software de simulación
discontinuo - evento. Esto quiere decir que cambian de estado en distintos
momentos como consecuencia de los eventos específicos. Estados comunes
podrían ser clasificaciones como ocioso, ocupado, bloqueado o fuera de servicio, y
algunos ejemplos de los eventos serían la llegada de órdenes del cliente, el
movimiento de producto, y las fallas de máquina.
Los artículos que están procesado en un modelo de simulación discontinuo -
evento son a menudo productos físicos, pero podrían ser también clientes, el
papeleo, los dibujos, las tareas, las llamadas telefónicas los mensajes
electrónicos, etcétera. Estos artículos siguen a través de a series de
procesamiento, haciendo cola o bien cumpliendo un proceso definido
Flexsim es una herramienta versátil que ha sido usada para hacer un modelo de
simulación de una gran variedad de sistemas, de varias industrias diferentes.
Flexsim es usado por compañías pequeñas y grandes con éxito igual. Flexsim es
usado por famosos como General Mills, Daimler Chrysler, Grumman, Discover
Card de Northrop, DHL, Bechtel, Bose, Michelin, FedEx, tecnologías de Seagate,
Pratt & Whitney, TRW y administración espacial norteamericana.
Aplicaciones de Flexsim • Mejore la utilización de equipos
• Reduzca los tamaños de tiempo de espera y cola
• Asigne recursos eficientemente
• Minimice los efectos en contra de las fallas
• Minimice los efectos en contra de artículos defectuosos y desperdicio
• Estudie las ideas de inversión alternativas
• Planes de reducción de coste de estudio
• Establece tamaños de grupo óptimos
• Resuelva los asuntos de manejo físicos
• Entrene a operadores en el comportamiento de sistema en conjunto y la
interpretación relacionada al trabajo.
Visualización Es sorprendentemente eficaz un modelo de simulación animado, conseguir la
atención de los procesos y la manera en que trabaja. La animación exhibida
durante una simulación provee un material visual excelente para demostrar cómo
funcionará el sistema final.
Objetos de Flexsim Flexsim simula diferentes clases de recursos. Un ejemplo es el objeto de cola, que
actúa como uno storage o almacenamiento área.
La cola puede representar una línea de personas, una cola de procesos libres
sobre una CPU, un área de storage sobre el piso de una fábrica, o una cola de
espera en un centro de servicio al cliente. Otro ejemplo de un objeto de Flexsim es
el objeto de procesador, que simula una demora o vez de procesamiento. Este
objeto puede representar una máquina en una fábrica, un cajero que atiende a un
cliente, un empleado de correo que ordena paquetes, etcétera
Los objetos de Flexsim son encontrados en los paneles de cuadrícula de la
biblioteca de objetos. La cuadrícula es organizada por grupo
Vistas del modelo
Flexsim usa un ambiente de tres dimensiones. Una de las vista del modelo es
llamada una vista ortogonal. También puede verse el modelo en una opinión de
perspectiva más objetiva. Mientras que la vista de perspectiva es más para los
propósitos de presentación.
4.3. CARACTERÍSTICAS DEL SOFTWARE*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 penzliar el servicio, etc.
APLICACIONESAvión
Este modelo muestra como se pueden incorporar fácilmente fotografías digitales a
ProModel. El modelo ilustra el cálculo de la utilización de los operarios,
permitiendo variar el número de operarios.
Bodega¿Cuántos montacargas necesitamos? ¿Cuál es el inventario que puede mover el
centro de distribución? ¿Cómo nos afectan los horarios dentro del centro de
trabajo? ¿Cómo nos afecta el mantenimiento a los montacargas? ¿El diseño de la
operación de la bodega, nos permitirá absorber la estacionalidad de la demanda?
Celda¿Qué capacidad tenemos en piezas por hora? ¿Cuál es el tiempo de entrega?
¿Cuál es el tiempo de ciclo? ¿Cuál es el Takt Time? ¿Cómo nos afecta el diseño
de turnos en la celda de manufactura? ¿Podemos meter un producto nuevo a la
línea? ¿Cuál es el impacto de los tiempos de preparación?
Fábrica
ProModel nos permite representar la realidad de una fábrica, con las entregas de
materia prima, operadores, factores de calidad, aleatoriedad en los tiempos de
proceso, en la duración y frecuencia de los mantenimientos, de tal manera que
podemos calcular la capacidad de la planta (Capacity Planning), Takt Time, Lead
Time. Muchos de los usos actualmente van hacia la manufactura esbelta.
VENTAJAS•Único software de simulación con Optimización plenamente intregrada
•Creación de modelos rápida, sencilla y flexible.
•Modelos optimizables.
•Entrenamiento en Español.
•Resultados probados.
•Integración a Excel, Lotus, Visual Basic y herramientas de Microsoft.
•Genera en automático las gráficas en 3 dimensiones para visualización en el
espacio tridimensional.
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.
Se requiere gran cantidad de corridas computacionales para encontrar soluciones,
lo cual representa altos costos.
•La solución de un modelo de simulación puede dar al análisis un falso sentido de
seguridad.
•Requiere largos periodos de desarrollo
4.4. CONSTRUCCIÓN DE MODELOSA continuación se describen brevemente cada uno de los módulos y
la mecánica de trabajo para la definición de los elementos que se involucran en
ProModel.
Construcción de estaciones (Locations)
Las estaciones representan lugares fijos en el sistema a donde las entidades son
llevadas para el procesamiento, almacenamiento, toma de decisiones o cualquier
otro tipo de actividad.
Se llega a este módulo a través del menú de construcción - Build –Locations. Al
activarlo aparecen las ventanas LOCATIONS, GRAPHICS y LAYOUT (LOCATIONS: En esta ventana aparece una tabla en la
que se configúrenlas características y propiedades de las estaciones que se han
definido. Ésta configuración se realiza en cada una de las siguientes columnas:
_ Icon: Aquí se visualiza la representación gráfica de la estación, la cual aparece
automáticamente al seleccionarla en la ventana de gráficas presente en el mismo
módulo.
_ Name: En esta columna se muestra el nombre de la estación, el cual aparece
automáticamente dependiendo del gráfico que se haya seleccionado. Sin
embargo, éste puede ser modificado con el propósito de personalizar la
presentación de acuerdo a las necesidades del modelo que se esté construyendo.
Cap.: Es una expresión numérica que indica la cantidad de entidades que pueden
ser procesadas en la estación simultáneamente.
_ Units: Hace referencia al número de estaciones iguales que se poseen. Si hay
más de un puesto de trabajo o máquina con las mismas características, no es
necesario definirlos por separado; simplemente se escribe el número en esta
casilla.
_ DTs.: En esta columna se programan los tiempos muertos o de paradas
(Downtimes),los cuales pueden representar interrupciones programadas, tales
como cambios de turnos, descansos o periodos de mantenimiento, o
interrupciones no programadas asociadas a las fallas en los equipos.
Stats: En esta columna se especifica el nivel de detalle de
la información estadística que se requiere de cada estación. Cuando se oprime
este botón se despliegan tres opciones:
_ None: ningún tipo de información estadística es mostrada
_ Basic: tan sólo se genera el porcentaje de utilización y el tiempo en promedio en
la estación.
_ Time Series: genera información básica (tiempos promedios, número total de
partes, etc.) o detallada (desviaciones, acumulados, etc.)
Cada opción abre un cuadro de edición para especificar los elementos requeridos
para programar los tiempos muertos o de parada.
_ Rules: Aquí se definen los criterios que el sistema considerará para tomar
ciertas decisiones.
Selecting Incoming Entities: indica cómo una estación selecciona la siguiente
entidad, entre varias que están esperando para entrar.
_ Queuing for Output: indica el criterio con el cual se debe seleccionar la siguiente
entidad cuando la estación es de múltiple capacidad.
_ Selecting a Unit: indica cómo se selecciona la próxima entidad que debe entrar a
la estación.
_ Notes: En este campo se pueden escribir notas, información adicional o
comentarios importantes sobre la entidad.
GRAPHICS: En esta ventana se muestran las gráficas disponibles para la
definición de las estaciones. Adicionalmente se encuentran opciones para mejorar
la calidad de las gráficas e incrementar la información disponible asociada a las
estaciones del modelo (ver Figura 3):
Construcción del proceso (Processing)El procesamiento describe las operaciones que tienen lugar en cada una de las
estaciones, como la cantidad de tiempo que una entidad gasta en un puesto de
trabajo, los recursos que se necesitan para realizar el proceso, y en general
cualquier evento que ocurra o suceda en la estación, incluyendo la elección del
siguiente destino de la entidad.
Este módulo se encuentra en el menú de construcción (Build), ejecutando el
comando PROCESSING. El módulo consta de tres ventanas además de la
ventana LAYOUT, que como se mencionó anteriormente aparece en todos los
módulos de construcción (ver Figura 8).
a) PROCESS: Consiste en una tabla en la que se definen las operaciones que se
realizan a las entidades en cada una de las estaciones. Los campos contenidos
son:
_ Entity: Se indica el nombre de la entidad involucrada en cada etapa del proceso.
Si todas las entidades intervienen en el proceso, o se les asigna la misma ruta,
puede usarse "ALL" que es un comando predefinido en el sistema.
_ Location: Se refiere a la estación donde ocurre el proceso.
_ Operation: Normalmente se define el tiempo que se demora la entidad en cada
estación (ya sea determinístico o probabilístico). En este campo se puede definir
desde un simple tiempo que represente la espera de la entidad en la estación,
hasta una compleja lógica de operaciones que involucre algoritmos.
4.5. CONSIDERACIONES ECONÓMICAS EN LA SIMULACIÓN.
En las consideraciones económicas en la simulación se tiene que a veces es más
barato la elaboración de un modelo digital en un software que el llevarlo a cabo en
la realidad.
4.6. REALIZAR PRÁCTICAS UTILIZANDO EL SIMULADOR PARA PROCESOS PRODUCTIVOS, DE TRANSPORTE, LÍNEAS DE ESPERA, CALIDAD, INVENTARIOS, ENTRE OTROS.
Se empezó poniendo un créate este mismo tiene Posibles Usos los cuales son:
Punto de inicio de producción en una línea de fabricación.
Llegada de un documento (por ejemplo, una petición, una factura, una orden)
en un proceso de negocio.
Llegada de un cliente a un proceso de servicio.
El créate quedo de la siguiente forma:
Es de tipo expresión y de tipo llegadas de entidades, las entidades arriban de uno
en uno y su número es infinito es decir no hay una cantidad conocida del número
de entidades que llegan o llegaran al sistema cabe señalar que siguen una forma
tipo exponencial y llegan 15 cada hora es decir 15 entidades (clientes cada 60
minutos)
Luego se procede a poner:
Este assing nos permite saber la cantidad de trabajo en proceso.
Prosiguiendo con la resolución del ejercicio se pone el process que en este caso
sería el “Banco”
El process es un tipo standard que tiene como recursos un solo servidor.
Para la longitud máxima de simulación se recomienda 5000 minutos para ver qué
es lo que pasa con el sistema.
Entonces al final de cuentas el sistema queda de la siguiente forma.
Y se llega a la conclusión que hay que poner más empleados para que los clientes
no tengan que esperar en la fila con un 95% de certeza.
Este problema se trata de transporte se comienza a simular el proceso
primeramente definiendo las piezas por medio de un bloque créate, después
ponemos un assing para definir atributos en este caso color que podrá adquirir
valores de 1 si es rojo, 2 si es azul, se pone posteriormente un decide para poder
separar las entidades en azules y rojas.
Luego se ponen los procesos correspondientes y las estaciones.
Para poder simular el transporte luego de que las entidades ya hayan pasado por
los procesos se utiliza un transporte por lotes que requiere de 3 bloques, un
request para llamas un transporte, un transport que mueva el transporte hacia su
destino y un free que deja libre el transporte para poder seguir con sus tareas.
Cabe señalar que en el PDF no se ponía las distancias del process 1 al process 2
el cual tuve que poner para que se pueda simular.
El diagrama de flujo del proceso en el programa arena queda de la siguiente
forma.
4.7. INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS Y GENERACIÓN DE PROPUESTAS DE MEJORA PARA EL MODELO ANALIZADO
Para mejores resultados se propone simular el modelo ante la situación original, así llegar a tener la opción de tomar decisiones.
Es la vinculación de los resultados de los análisis de datos con la hipótesis de investigación, con las teorías y con conocimientos ya existentes y aceptados.
El propósito del análisis es resumir las observaciones llevadas a cabo de forma tal que proporcionen respuesta a las interrogantes de la investigación. La interpretación, más que una operación distinta, es un aspecto especial del análisis su objetivo es "buscar un significado más amplio a las respuestas mediante su trabazón con otros conocimientos disponibles que permitan la definición y clarificación de los conceptos y las relaciones entre éstos y los hechos materia de la investigación.
BIBLIOGRAFIA
García F., Sierra J., y Guzmán V., Simulación de Sistemas para Administración e
Ingeniería. CECSA (2005)
http://www.monografias.com/docs111/construccion-y-ejecucion-modelo-basico-
promodel/construccion-y-ejecucion-modelo-basico-
promodel.shtml#ixzz4iFSVG5H1
Azarang, M. R. y García Dunna, E., Simulación y Análisis de Modelos
Estocásticos. Mc Graw Hill (1998)