Definición:

Simulación:
La simulación es una técnica muy poderosa y ampliamente usada en las ciencias para analizar y estudiar sistemas complejos. En procesos se clasifica como  una de las mas grandes herramientas de la ingeniería industrial, la cual se utiliza para representar un proceso mediante otro que lo hace mucho más simple e entendible, con el fin de analizar sus características; Pero la simulación no es solo eso también es algo muy cotidiano, hoy en día, puede ser desde la simulación de un examen, que le hace la maestra a su alumno para un examen de matemáticas, la producción de textiles, alimentos, juguetes, la construcción de infraestructuras por medio de maquetas, hasta el entrenamiento virtual de los pilotos de combate.
Definiciones de autores:
Thomas T. Goldsmith Jr. y Estle Ray Mann: "Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos períodos".
R.E. Shannon: "La simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y llevar a término experiencias con él, con la finalidad de comprender el comportamiento del sistema o evaluar nuevas estrategias -dentro de los límites impuestos por un cierto criterio o un conjunto de ellos - para el funcionamiento del sistema".

Simulación de Mecánica

Diseño de botellas y empaques

Importancia de la simulación:

La simulación una simple corrida de programa podemos predecir cualquier comportamiento dinámico de una empresa o una maquina que se esté diseñando, de igual manera podemos ver los pronósticos para la demanda y utilidad de nuestro producto o bien ver cuando el mecanismo puede fallar por condiciones diversas del ambiente donde funcionara.
En si la simulación nos sirve hoy en día para:

• Evitar
• Disminuir
• Enseñar
• Practicar
• Reafirmar
• Trabajo en equipo

A diario vemos como crece la tecnología y un ejemplo de ello es la creciente capacidad y actualización de las computadoras y la inmensa investigación en el campo de la Ciencia de la Computación que otorgan nuevas herramientas para apoyar el proceso de la toma de decisiones en diversas disciplinas y áreas de diseño y manejo de la industria. El principal objetivo de la simulación prevenir eventos indeseables y corregirlos a tiempo de manera que podamos alcanzar con éxito nuestros proyectos no importa el tipo que fuere. Actualmente se simulan los comportamientos hasta las partes más pequeñas de un mecanismo, el desarrollo de las epidemias, el sistema inmunológico humano, las plantas productivas, sucursales bancarias, el sistema de repartición de pizzas en la Ciudad de México, crecimiento de poblaciones de especies de animales, partidos y torneos de fútbol, movimiento de los planetas y la evolución del universo, para mencionar unos pocos ejemplos de las aplicaciones de esta herramienta.

Simulación de entrenamiento virtual.

Proceso de Producción de una planta.

Nos ayuda a prevenir fenómenos climáticos.

Ventajas y Desventajas:

Ventajas:
1.La simulación proporciona un método más simple de solución cuando los procedimientos matemáticos son complejos y difíciles.
2.La simulación proporciona un control total sobre el tiempo, debido a que un fenómeno se puede acelerar.
3.La simulación no interfiere en el mundo real.
4.Una vez construido el modelo se puede modificar de una manera rápida con el fin de analizar diferentes políticas  o escenario. Permite análisis de sensibilidad.
5.Generalmente es más barato mejorar el sistema vía simulación que hacerlo en el sistema real.
6.Es mucho más sencillo visualizar y comprender los métodos de simulación que los métodos puramente analíticos. Da un entendimiento profundo del sistema.
7.Con los modelos de simulación es posible analizar sistemas de mayor complejidad o con mayor detalle (con los métodos analíticos se pueden hacer mas suposiciones).
8. En algunos casos,  la simulación es el único medio para lograr una solución.

Desventajas:
1.La simulación es imprecisa, y no se puede medir el grado de su imprecisión.
2.Los resultados de simulación son numéricos; por tanto, surge el peligro de atribuir a los números un grado mayor de validez y precisión.
3.Los modelos de simulación en una computadora son costosos y requieren mucho tiempo para desarrollarse y validarse.
4.Se requiere gran cantidad de corridas computacionales para encontrar “soluciones optimas”,  lo cual representa altos costos.
5.Es difícil aceptar los modelos de  simulación y difícil de vender.
6.Los modelos de simulación no dan soluciones  óptimas.
7.La solución de un modelo  de simulación  puede dar al análisis  un falso sentido de seguridad.
8.Requiere "largos" periodos de desarrollo.
9.Cada modelo de simulación es único.
10. Siempre quedaran variables por fuera y esas variables pueden cambiar completamente los resultados en la vida real que la simulación no previó.

Como el sistema tiene cierto nivel de complejidad, muchas fallas (u omisiones) en el diseño no se

detectan. Solo cuando los programadores empiezan la implementación y estas fallas empiezan a surgir.

Modelos:

El modelo es una representación de un objeto, sistema o idea, de forma diferente al de la entidad misma la cual tiene como propósito explicar, entender o mejorar un sistema. Estos se pueden clasificar dentro de la simulación de la siguiente manera:

• Modelos Icónicos: son los modelos físicos que se asemejan al sistema real, generalmente manejados en otra escala.
• Modelos Análogos: son los modelos en los que una propiedad del sistema real se puede sustituir por una propiedad diferente que se comporta de manera similar.
• Modelos Simbólicos: son aquellos en los que se utiliza un conjunto de símbolos en lugar de una entidad física para representar a la realidad. Estos se clasifican a su vez
• Modelos Deterministicos: los valores que se encuentran dentro de este modelo no se ven afectados por variaciones aleatorias y se conocen con exactitud.
• Modelo Estocástico o probabilístico: los valores de las variables dentro de este modelo sufren modificaciones aleatorias con respecto a un valor promedio; dichas variaciones pueden ser manejadas mediante distribuciones de probabilidad.
• Modelos Dinámicos: se caracterizan por el cambio que presentan las variables en función del tiempo.
• Modelos estáticos: se caracteriza por representar un sistema en un punto particular del tiempo.
• Modelos Continuos: son aquellos en los que las variables pueden tomar valores reales y manejarse mediante las técnicas de optimización clásica.
• Modelos Discretos: se caracteriza porque las variables del sistema toman valores solo en el rango de números enteros.
• Modelos Estáticos: Utilizados para representar sistemas cuyo estado es invariable a través del tiempo.
• Modelos Matemáticos: Representan la realidad en forma abstracta de muy diversas maneras
• Modelos Físicos: Son aquellos en que la realidad es representada por algo tangible, construido en escala o que por lo menos se comporta en forma análoga a esa realidad (maquetas, prototipos, modelos analógicos, etc.)
• Modelos Analíticos: La realidad se representa por fórmulas matemáticas y estudiar el sistema consiste en operar con esas fórmulas (resolución de ecuaciones).
• Modelos Numéricos: Tiene en cuenta el comportamiento numérico de las variables intervinientes. No se obtiene ninguna solución analítica.

Sistema de Eventos Discretos:

En este tipo de simulación se generan y administran eventos en el tiempo por medio de una cola de eventos ordenada según el tiempo de simulación en que deben ocurrir y de esta forma el simulador lee de la cola y dispara nuevos eventos. Entre otros un evento puede ser:
La llegada de un cliente
la llegada de un camión
el inicio del proceso de una pieza
la finalización de un proceso de fabricación.
Esta modalidad de simulación se usa típicamente en el diseño de la mayoría de eslabones de la cadena de suministro tales como:

• líneas de producción
• plantas de procesamiento
• bodegas de materia prima
• bodegas de producto terminado
• puntos de atención a clientes
• hospitales

La simulación se emplea para conocer el funcionamiento de la instalación antes de su construcción, de tal manera que la inversión quede justificada por unas expectativas cabales de rendimiento.

Cualquier input en el cálculo de la inversión requerida puede ser tratado como una variable dentro de un sistema de simulación por eventos discretos: volumen y tipo de mercancía, variación esperada de la demanda, tipo de pallets, conjunto de medios de transporte interno (carretillas, transelevadores, carruseles en caso de picking), plantilla de operarios, turnos, horarios...

Sistema de eventos continuos:

Es aquella en donde las variables de estado cambian de forma continua en el tiempo. Para ello se desarrolla una solución numérica de ecuaciones diferenciales simultáneas. Periódicamente, el programa de simulación resuelve todas las ecuaciones y usa los resultados para cambiar el valor de las variables de estado de la simulación.
Ejemplos:

• nivel de agua en un pantano ecología
• procesos químicos
• comportamientos sociales
• análisis de comportamiento del consumidor
• desarrollo organizacional
• problemas matemáticos y físicos.

Ejemplos matemáticos y de un proceso químico

Etapas de un proyecto de simulación:

Consiste en varias etapas distintas, cabe resaltar que para cada estudio puede ser diferente pero usualmente se utiliza el siguiente esquema:   


1.Formulación del sistema: cada estudio debe comenzar por la descripción del problema o sistema, es decir, que exista una correcta definición del objetivo, variables, las restricciones, su comportamiento estadístico, etc.


2.Análisis de los datos y formulación del modelo: se debe describir las interacciones lógicas entre las variables de decisión, logrando así que se optimice la medida de efectividad en función de las diferentes variables dentro del sistema. La formulación consiste en generar un código lógico-matemático que defina las interacciones entre las variables.


3.Selección del lenguaje: es de gran importancia utilizar el lenguaje que mejor se adecue a las necesidades que el sistema requiera, además dependiendo de este se determina el tiempo de desarrollo del modelo. Ejemplos de lenguaje: SLAM, PASCAL, SIMAN Y DYNAMO.


4.Codificación del modelo: consiste en generar las instrucciones o código computacional necesario para lograr que el modelo pueda ser ejecutado en algún tipo de computadora.


5.Validación del modelo: tiene como objetivo determinar la habilidad que tiene un modelo para representar la realidad, esta se lleva a cabo mediante la comparación estadística entre los resultados del modelo y los resultados reales.


6.Diseñar el experimento: se determina las diversas alternativas que pueden ser evaluadas, seleccionando las variables de entrada y sus diferentes niveles con el propósito de optimizar las variables de respuesta del sistema real.


7.Llevar a cabo la simulación: es importante llevarlo a la práctica después de haber seleccionado la mejor alternativa. Para esto es recomendable llevar a cabo un proceso de animación que permita visualizar el comportamiento de las variables en el sistema para así lograr la aprobación de la alta dirección.


8.Monitoreo y control: ante los nuevos cambios que se pueden presentar en el sistema real, se debe llevar a cabo actualizaciones periódicas que permitan que el modelo siga siendo una representación del sistema.

Etapas de un proyecto

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 pueder 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.
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 intregrada
Creación de modelos rápida, sencilla y flexible.
Modelos optimizables.
Elementos de Logística, Manejo de Materiales, y Operaciones incluídas. (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.


Requerimientos de Hardware


Mínimos

Al menos procesador Intel 486.
32 Megabytes de RAM (8 de memoria extendida).
25 Megabytes de Espacion libre en Disco Duro.
Monitor VGA Monitor (640 x 480).
Unidad de CD ROM.
Ratón (Mouse).

Recomendados
Procesador Pentium 200 MMX o superior.
32 Megabytes en RAM.
65 Megabytes de Espacio libre en Disco Duro.
Monitor SVGA (1024 x 786 x 16 millones de colores).
Unidad de CD ROM.
Tarjeta de Sonido.
Acceso a internet.
Ratón (Mouse).

Imágenes del programa promodel

Campos de aplicación:

•          Sistemas de Computadoras. Evaluar hardware o requisitos de software.
•          Telecomunicaciones. Diseñar sistemas de comunicación o protocolos  para mensajería,     etc.
•          Transporte y Energía. Diseñar facilidades como autopistas, metros,    puertos, etc.
•          Aplicaciones Militares y Navales. Evaluación de nuevas armas o tácticas.
•          Economía. Análisis de sistemas económicos o financieros.
•          Fabricación. Diseñar y analizar políticas de planificación, inventarios, etc.
•          Personal  en empresas de servicios
•          Bancos, Comida Rápida, Correo, ...
•          Distribución y Logística
•          Salud
•          Salas de urgencias y de operaciones
•          Planes de Emergencia (terremotos, inundaciones)
•          Distribución de Servicios (juzgados, hospitales)

imágenes del uso de la simulación en diferentes áreas.

Reloj de simulación:

Variable que proporciona el instante actual de tiempo simulado. Se actualiza cuando ocurre un suceso.

Métodos para incrementar el reloj de simulación:

Incremento en tiempo fijo (time step): Reloj simulación  se incrementa en ∆t unidades tiempo

 Ventajas:

• Cada vez que se incrementa  tiempo se actualizan las variables de estado,

comprobando si es por eventos si alguno ha ocurrido en ese intervalo

• Los eventos que hayan podido ocurrir en ese intervalo, se considera que

ocurren al final del intervalo, momento en que se actualizan las variables.

Desventajas: Simultaneidad de eventos, error, lentitud.

Incremento al próximo evento (event step):

• El reloj de simulación se inicializa a cero y se determinan los instantes en

que sucederán los futuros eventos (todos o los más inmediatos que puedan

ocurrir).

• El reloj de simulación se avanza hasta el instante del suceso más inminente

de los futuros eventos, actualizando en ese instante el estado del sistema

dependiendo del evento de que se trate (Si es necesario se genera el

siguiente evento de ese tipo)

• Ventajas:

– los periodos de inactividad son saltados

– tiene en cuenta instantes exactos (no error)