INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN
¿Cómo calcula el sistemas de líneas de espera en que los clientes llegan con tiempo normal y el tiempo de servicio es uniforme?
¿Cómo calcula el tiempo de espera promedio de un cliente que llega a un servidor, si cuando el servidor inicia, hay 10 personas haciendo fila?
¿Cómo calcula el resultado final de 5 servidores y 10 tipos de clientes diferentes, con necesidades diferentes?
¿Cómo calcula el tamaño debe ser el almacenamiento temporal antes de la operación mas lenta en un balance de linea, en un sistema de manufactura?
Aunque existen técnicas matemáticas para resolver cada uno de estos tipos de problemas los supuestos de los modelos no se ajustan a la realidad.
e debe recurrir entonces a las técnicas de simulación para resolverlos. En general, se puede afirmar que la simulación es utilizada para resolver problemas en los que no existe un modelo matemático establecido para resolverlo o si existe el modelo es muy complejo para utilizarlo y no resulta práctico.
1.1. LA SIMULACIÓN: DEFINICIÓN, SU HISTORIA
El concepto de simulación ha sido utilizado en muchos campos antes que en la industria y probablemente es tan antiguo como el ser humano. La aplicación del concepto documentada por primera vez es de 1811 con los trabajos de Von Reisswitz sobre juegos de guerra.
Desde 1949, año en que puede situarse el inicio del uso de la palabra simulación en su concepción actual (matemático-ingenieril).
Fue durante el proyecto Manhatan que culminó Einstein con la bomba atómica que Jhon Von Neumann y Stanislaw Ulam le dieron un sentido moderno a la definición con el método Montecarlo.
Con el advenimiento de las computadoras digitales a principios de la década de 1950 las técnicas de simulación en contraron un campo de acción y con cada progreso en software y hardware, mejoran y se perfeccionan las técnicas de simulación industrial..
La palabra simulación se usa en numerosas disciplinas científicas para describir el arte de la construcción de modelos. Muchos autores afirman que la simulación se realiza a través de modelos matemáticos y lógicos para ser utilizados en computadoras digitales. Estos conceptos son limitantes para el campo experimental de la simulación, ya que los modelos pueden ser físicos, por ejemplo los modelos de distribución en planta los cuales pueden ser simulados a través de maquetas o planos a escala con figuras del mobiliario, equipo y maquinaria. La simulación de procesos hidráulicos, electricos y físicos, procesos continuos, puede darse utilizando para ello las computadoras análogas. En la mayoría de las simulaciones se puede utilizar modelos matemáticos y lógicos para computadoras digitales, pero no necesariamente es así. Sin embargo para fines de esta investigación la afirmación es válida.
Tomas H. Naylor ha propuesto la siguiente definición de simulación:
"Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital, los cuales requieren ciertos tipos de modelos lógicos y matemáticos, que describen el comportamiento de un negocio o un sistema económico (o algún componente de ellos) en períodos extensos de tiempo real".
A fin de restringir el concepto a los alcances u objetivos de que nos interesan, R. Kauffmann la define como:
“Simulación es la imitación de un aspecto de interés de un sistema, duplicando mediante un modelo su comportamiento real y observando los resultados que se producen al variar, en ese modelo, las circunstancias de operación”.
Se debe resaltar algunas características importantes de la simulación que permiten aclarar o complementar aún más el concepto dado por Kauffmann y Naylor.
- Para imitar el sistema real se utiliza un modelo lógico y matemático.
- Las variables de entrada del modelo, generan los mismos afectos en los resultados (variables de salida), de la misma manera que lo harían en el sistema real.
- Debe realizarse en tiempo y espacio diferentes al sistema real. De ser en tiempo y espacio real no se simularía sino que se estaría realizando una prueba piloto, lo cual es una técnica de investigación diferente.
- Una simulación puede ser determinística o probabilística, según el comportamiento de las variables involucradas en el problema a resolver.
- La repetición es común en la simulación, la razón es que los resultados de un experimento de simulación están sujetos a las probabilidades.
- La observación del resultado amerita tratarse como un experimento estadístico.
-La simulación garantizan obtener soluciones muy buenas, sub-óptimas, de modelos y situaciones que existen modelos o que la situación real es muy compleja para los modelos actuales.
TOMA DE DECISIONES
-La simulación es una técnica de muy amplia aplicación que no está limitada a la solución de una sola categoría de problemas como muchas técnicas. Al contrario hace un enfoque holistico en donde se considera la realidad en un modelo en donde el simulador podrá incluir aspectos que algunos modelos no contemplan, pero que afecta en la realidad; fallos de equipos, disponibilidad del personal, espacio y equipos, recorridos, entre otras.
- La simulación requiere la utilización de software especializado para que esta se fácil de hacer, muy poderosa, se logre tomar desiciones y a su vez nos presente una representación de la realidad conocida.
Flexsim al ser un software moderno de nueva generación en 3D, ha tenido la oportunidad de mejorar las carácteristicas de software tradionales de simulación, por ejemplo la interfase gráfica.
1.2 QUE NO ES LA SIMULACIÓN
-La simulación no es Método Montecarlo, la simulación actual es un concepto más amplio.
- La simulación no es un análisis de sensibilidad.
- No es dibujos animados, aunque el Flexsim es tan poderoso y flexsible que lo hace.
1.3 MOTIVOS DEL AUGE DE LA SIMULACIÓN
El auge que ha tenido la simulación en los últimos años obedece a las siguientes razones:
- La simulación permite solucionar problemas que otras técnicas analíticas no logran resolver lo que hace de ésta una ventaja competitiva para una empresa.
-En esta época de globalización y apertura de mercados, las transnacionales exitosas simulan sus procesos para optimizarlos, y lograr una mayor eficiencia, ahorros y excelencia.
- Hoy día, el nivel del profesional ha aumentado, tiene mayor acceso al conocimiento y tecnología para ponerlo al servicio de la sociedad.
- Los equipos de cómputo cada vez son más potentes, poderosos y su precio es accesible.
- Los programas especiales para simulación de sistemas de manufactura actualmente incorporan animación, lo que aumenta la comprensión del proceso simulado presentándolo gráficamente.
-Hay acceso directo a la casa matriz del fabricante. O sea hay respaldo.
- Hay representante comercial y personal especializado para dar las capacitaciones y asesorías.
1.4 APLICACIONES A LA INGENIERIA INDUSTRIAL
- Simulación como sistema pedagógico:
Para enseñar a estudiantes o empresarios el comportamiento del modelo en tiempo comprimido y sin afectar el sistema real. En
-Simulación de un sistema de colas
- Distribución física de plantas
- Balance de líneas
- Programa de mantenimiento
- Diagrama hombre-máquina
- Asignación de cargas de trabajo
- Secuenciamiento de operaciones
- Logística
- Programación de la producción
1.5¿CUANDO EMPLEAR LA SIMULACIÓN?
- Mejora de procesos de producción de bienes y servicios de alto valor.
- No hay modelo para la solución del problema.
- Problema muy complejo para ser resuelto analíticamente.
- Se desea experimentar sin afectar el giro normal de la empresa y sus clientes.
- Para hacer investigación.
1.6 VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA SIMULACIÓN
Cuando se compara con un modelo analítico o numérico las técnicas de simulación presenta ventajas y desventajas.
1.6.1 VENTAJAS
- Permite estudiar el sistema real sin deformarlo.
- Los modelos matemáticos requieren simplificar el sistema real en estudio, a fin de que se apegue a las condiciones que fundamentan el modelo en uso; esto hace que muchos modelos resuelvan un sistema deformado, muy lejano al sistema real bajo estudio.
- Es fácil explicar el comportamiento del modelo cuando existe la animación.
- Presentan una visión macro y micro del sistema bajo estudio más profundo y detallado que cualquier otro modelo. Descompone un sistema en subsistemas, si se desea.
- Son útiles porque se experimenta con un modelo del sistema en vez del sistema real que está funcionando.
- Se pueden comparar los sistemas, el actual y el propuesto.
- La simulación por computadoras permite incluir el tiempo en el análisis de situaciones esencialmente dinámicas.
- En operaciones de producción, pueden obtenerse los resultados de varios años o períodos en unos cuantos minutos de funcionamiento.
- Se puede aplicar a una gran gama de problemas de ingeniería industrial, aún a aquellos que pueden ser resueltos con modelos convencionales, con la ventaja de ofrecer en algunos casos mayor información que estos últimos.
1.6.2 DESVENTAJAS
- Se necesita personal capacitado en investigaciones de operaciones, manufactura, logística y estadística.
- Se necesita personal capacitado en el uso del software.
1.7 PROCEDIMIENTO PARA EL DESARROLLO DE EXPERIMENTOS DE SIMULACIÓN
No hay principios ni teoremas de simulación, sin embargo debe contarse necesariamente con un procedimiento para desarrollar experimentos de simulación. Existen diversos criterios de autores respecto a la metodología más apropiada para desarrollar estudios de simulación.
Para nuestro caso
PASO 1. DEFINIR EL OBJETIVO
Es importante que los objetivos del experimento estén definidos con claridad, servirán como guía para los siguientes pasos ya que influyen en el diseño del experimento.
El objetivo de una simulación puede ser ayudarse a entender un sistema existente o como apoyo para diseñar un nuevo sistema. Los objetivos como en cualquier otro tipo de investigación toman la forma de:
Preguntas que deben contestarse. Por ejemplo¿Cuantos empleados debe contratar la empresa en un mes dado? ¿Cuántos espacios se requieren en un estacionamiento durante los picos de servicio?.
Hipótesis que deben probarse. Los costos de producción de una empresa se verán significativamente afectados por la implantación de plan de incentivos económicos.
Efectos que deben estimarse. A través de un estudio de simulación, se puede estudiar el efecto de cambios internos y externos de un sistema existente, al hacer variaciones al modelo del sistema para sugerir estrategias que mejoren la operación y eficiencia del sistema. Cuando nuevos elementos son introducidos en un sistema, la simulación puede ser usada para anticipar problemas que puedan surgir en el sistema real.
PASO 2. DEFINICIÓN DEL SISTEMA
Se debe definir claramente en este paso el sistema, su límite, las interacciones con el ambiente y las medidas de efectividad.
PASO 3. DESARROLLO DEL MODELO
La simulación requiere de modelos para representar el comportamiento del sistema. El objeto del modelo es permitir al investigador la determinación de uno o más cambios en los aspectos del sistema modelado que afectan otros aspectos del sistema mismo o inclusive su totalidad. En este paso se deben definir claramente las variables, parámetros y las relaciones funcionales que interactúan en el modelo.
PASO 4. PROGRAMACIÓN DEL MODELO
En este paso se puede elaborar un diagrama de flujo que incluya todas las partes y sistemas a modelar que facilite la programación del modelo de simulación. Los datos necesarios y la información relacionada.
PASO 5. RECOLECCIÓN Y PROCESAMIENTO DE DATOS
Recopilación de la información:
Fuentes primarias
Observación
Medición
Registros electrónicos validados
Fuentes secundrias
Reportes
Hojas de trabajo
Historiales de la empresa
Información que la empresa disponga
Las fuentes secundarias de información se debe verificar su confiablidad relacionada con la vigencia de los datos y actualización de los mismos.
PASO 6. VALIDACIÓN DEL MODELO
El modelo que se usa debe ser una interpretación válida del mundo real; esto es, debe incluir todas las variables significativas y sus relaciones en forma correcta. El modelo inicial debe ser el actual y dar los mismos resultados para hacer la validación del modelo.
PASO 7. DISEñO DEL EXPERIMENTO
La simulación siendo un experimento estadístico exhibe comúnmente variaciones en la salida. Las salidas generalmente comprende dos etapas: el estado transitorio y el estado estable.
El estado transitorio se caracteriza porque la salida es función del tiempo de simulación. En el estado estable la salida se vuelve independiente del tiempo.
¿Cuán larga será la corrida (tiempo de simulación)? La regla general es: una corrida lo suficientemente larga para establecer con claridad un patrón de comportamiento.
¿Cuantas corridas son necesarias?
La estadística no responde esta preguntas con sus técnicas de muestreo.
Mientras mas corridas mas cerca de la realidad.
Como la simulación es básicamente un experimento, las observaciones obtenidas deben ser estadísticamente independientes. La independencia se logra utilizando diferentes números semilla en cada corrida (diferentes sucesiones de números aleatorios).
PASO 8. REALIZACIÓN DEL EXPERIMENTO
Aquí se debe correr el modelo, hacer las observaciones necesarias y registrar los datos para el análisis posterior.
PASO 9. EVALUACIÓN DE RESULTADOS
En esta etapa del estudio se interpreta los resultados que arroja la simulación y en base a esto se toma la decisión. Los resultados, generalmente estadísticos se analizan mediante promedios, intervalos de confianza y bondad de ajuste para las distribuciones de probabilidad obtenidas.
