Simulación de Sistemas IS.B.2.021.704 Nro de créditos: 4.0 Duración: 16 semanas Nro de unidades: 4 Ing. JOOFRE HONORES TAPIA, Mgs FI: 09/abril/2016 FF: 17/septiembre/2016 Ing. JOOFRE HONORES T, mgs IS2016

Calificaciones: Pruebas parciales dentro del proceso 25 puntos Presentación de informes escritos 10 puntos Participación en clases Trabajo autónomo 5 puntos Prácticas de campo 20 puntos Examen final 30 puntos TOTAL 100 PUNTOS

Unidades UNIDAD 1 Principios Básicos de Simulación. UNIDAD 2 Números Pseudoaleatorios. UNIDAD 3 Variables Aleatorias. UNIDAD 4 Simulación de Modelos.

Unidad 1: Principios Básicos de la simulación. Nro de horas: 04 horas.

Tema 1: Introducción a la simulación de sistemas, pasos para la realizar un estudio de simulación. Contenido: Definición de simulación y terminología asociado; ventajas y desventajas de la simulación, Elementos clave para garantizar el éxito de un modelo de simulación. Pasos para realizar un estudio de simulación; Taller de ejercicios; Evaluación de la Unidad. Duración: 2 horas.

Objetivo Analizar la conveniencia de realizar una simulación de sistemas.

SIMULACIÓN DE SISTEMAS La creación de nuevos y mejores desarrollos en el área de la computación ha traído consigo innovaciones muy importantes. Utilizada para planes piloto. Fortlan. Writness. Pro-Model. Arena. Ithink.

Modelos de simulación Según situaciones reales: Modelos Físicos. Modelos Matemáticos. Según el tipo de ecuaciones matemáticas: Modelos continuos. (Ecuaciones diferenciales). Cómo fluye el material dentro de una tubería. Modelos discretos. (Ecuaciones evaluadas). Muestreo del número de personas que llegan a un banco en un determinado tiempo.

Modelos de simulación Otros tipos de simulación: Modelos dinámicos. (El estado del sistema que estamos analizando cambia respecto al tiempo.) Modelos estáticos. (Un resultado bajo un conjunto de situaciones o condiciones determinado.)

Modelos de simulación Otros tipos de simulación: Modelos determinísticos. (Relaciones constantes entre los cambios de las variables del modelo.) Modelos probabilísticos. (Variable según las condiciones.)

Ventajas y desventajas Muy buena herramienta para conocer el impacto de los cambios en los procesos. Mejora el conocimiento del proceso actual. Medio de capacitación para la toma de decisiones. Desventajas No es una herramienta de optimización. Puede ser costosa. Se requiere hasta meses para realizar un buen estudio de simulación.

Elementos clave para el éxito Tamaño insuficiente de la corrida. Variable de respuesta mal definida. Errores al establecer las relaciones entre variables aleatorias. Errores al determinar el tipo de distribución asociado a las variables aleatorias del modelo. Falta de un análisis estadístico de los resultados. Uso incorrecto de la información obtenida. Falta o exceso de detalles en el modelo.

Elementos de simulación Entidades. Estado del sistema. Eventos actuales y futuros. Localizaciones. Recursos. Variables. Reloj de la simulación.

Taller intraclase Sacar copias de las páginas 4-10 libro Simulación y análisis de sistemas con Pro Model 2da edición. Determine los elementos de cada uno de los siguientes sistemas, de acuerdo con lo que se comentó en la sección 1.2 La sala de emergencia de un hospital. Un banco mercantil. Una línea telefónico de atención a clientes. La recepción de un hotel. Un sistema de respuesta en caso de emergencia. Un Call Center.

Taller Extraclase. Defina los elementos de cada uno de los siguientes sistemas, de acuerdo con lo que se comentó en la sección 1.2 El sistema de mantenimiento de los equipos de una empresa, llevado a cabo por una cuadrilla de personas. Un aeropuerto. Una bodega de distribución de productos. Una línea embotelladora de refrescos. Un sistema de control de tránsito de la ciudad. Un supermercado. Sistema de adecuación de un semáforo en 6 esquinas.

Tema 2: Pasos para realizar un estudio de simulación. Contenido: Pasos para realizar un estudio de simulación; Taller de ejercicios; Evaluación de unidad. Duración: 2 horas.

Objetivo Analizar los pasos para realizar un estudio de simulación.

Pasos para realizar un estudio de simulación Definición del sistema bajo estudio Generación del modelo de simulación base Recolección y análisis de datos Generación del modelo preliminar Verificación del modelo Validación del modelo Generación del modelo final Determinación de los escenarios para el análisis Análisis de sensibilidad Documentación del modelo, sugerencias y conclusions

Pasos para realizar un estudio de simulación Definición del sistema bajo estudio.- Es necesario conocer el sistema a modelar. Generación del modelo a simulación base.- Traduce a un lenguaje de simulación la información que obtuvo en la fase anterior. Recolección y análisis de datos.- Comienza a recopilar la información estadística de las variables aleatorias del modelo de manera paralela a la generación del modelo base. Generación del modelo preliminar.- Se integra la información obtenida, los supuestos del modelo y todos los datos para crear un modelo lo más cercano posible al problema bajo estudio. Verificación del modelo.- Se realiza un proceso de verificación de datos para comprobar la propiedad de la programación.

Pasos para realizar un studio de simulación Validación del modelo.- Realizar pruebas con información de entrada real para observar su comportamiento y analizar sus resultados. Generación del modelo final.- En caso de que se desee comparar escenarios diferentes para un mismo problema, éste será el modelo raíz. Determinación de escenarios para el análisis.- Un escenario pesimista, un optimista y un intermedio. Análisis de sensibilidad.- Pruebas estadísticas que permiten comparar los escenarios con los mejores resultados finales. Documentación del modelo, sugerencia y conclusiones.- En ella se deben incluir los supuestos del modelo, las distribuciones asociadas a sus variables.

Realización de un Proyecto de Simulación Modelación del sistema Análisis estadístico Modelación usando simulación Documentación Diseño del modelo Identificación del problema Definición de datos Recolección de datos Construcción del modelo Validación y verificación Experimentación Implementación Documentación Conclusiones Análisis de datos