Fundamentos y Componentes Esenciales del Modelado de Simulación por Computadora

Herramientas para la Simulación Computacional

Paquetes de Apoyo para Lenguajes de Propósito General

• Subrutinas para procesos, registros y avance de tiempo.
• **Ampliamente distribuido** y modificado.

Planillas (Hojas de Cálculo)

• Generalmente modelos **estáticos** (solo modelos dinámicos muy simples).
• Usos: Escenarios financieros, muestras de distribución, Control Estadístico de Calidad (SQC).

Lenguajes de Simulación Específicos

• Ejemplos: GPSS, SLX, SIMAN.
• Populares, algunos todavía en uso.
• Requieren una **curva de aprendizaje** para sus características, uso efectivo y sintaxis.

Simuladores de Alto Nivel

• Muy fáciles de usar, con **interfaz gráfica**.
• De dominio restringido (ej. manufactura, comunicaciones).

Requisitos Clave de un Lenguaje de Simulación

Estructura Jerárquica

• Permite **múltiples niveles de modelado**.
• Mezcla de diferentes niveles de modelado en el mismo modelo.
• Estrategia común: comenzar con un nivel alto y luego descender en detalle según se requiera.

Flexibilidad y Usabilidad

Facilidad de uso del simulador sin tener que sacrificar la flexibilidad del modelo.

Evolución Histórica y Uso de la Simulación

Primeros Años (1950s – 1960s)

El uso de la simulación evolucionó con el software. Inicialmente, era una herramienta muy cara y especializada.

• Requería grandes computadoras y entrenamiento especial.

Años Formativos (1970s – Comienzos de 1980s)

• Las computadoras se hicieron más rápidas y baratas.
• El valor de la simulación fue más ampliamente reconocido.

Pasado Reciente (Fines de 1980s – Mediados de 2000s)

• Mayor aceptación en diversas áreas: manufactura tradicional, servicios, salud y “procesos de negocios”.
• Mayormente utilizada aún en grandes compañías.

Presente

• Se convierte en una **herramienta estándar**.
• Uso en **control en tiempo real**.

Futuro

• Compartir redes de **datos** en tiempo real.
• Mejor reusabilidad de modelos y optimización de la toma de decisiones.

Opciones de Modelado y Simulación Mecanizada

Teoría de Colas

• Popular, modelo simple: M/M/1.

Desafíos

• Validez del modelo.
• Estimación de promedios.
• Definición del *marco de tiempo* (time frame).

Simulación Mecanizada (Discreta)

• Las operaciones individuales (*llegadas*, *tiempos de servicio*) ocurrirán exactamente como en la realidad.
• Movimientos y cambios ocurren en momentos **precisos** y en el orden correcto.
• Diferentes piezas interactúan.
• Instalar “observadores” para obtener las medidas de **rendimiento de salida** (*output performance measures*).
• Aproximación de análisis de “fuerza bruta”.
• No es misterioso, pero requiere mucho detalle y archivo.

Componentes Fundamentales de un Modelo de Simulación

Entidades

• Se crean, se mueven y salen (quizás).
• Usualmente representan cosas “reales”.
• Pueden crearse entidades falsas para modelar “trucos”.
• Generalmente se tienen múltiples realizaciones flotando alrededor.
• Se pueden tener diferentes tipos de entidades en forma concurrente.

Atributos

• Características de todas las entidades: describen y diferencian.
• Todas las entidades tienen los mismos atributos (espacios), pero valores diferentes para entidades distintas.
• El valor del atributo está unido a una entidad en específico.

Variables

• Reflejan una característica del modelo completo, no de entidades específicas.
• Tienen un nombre y un valor que posee una sola versión para todo el modelo.
• Las entidades pueden acceder y cambiar estas variables.

Recursos

• Elementos por los que las entidades compiten: gente, equipo, espacio.
• Se debe considerar que los recursos son asignados a una entidad, más que una entidad “pertenece” a un recurso.
• El número de unidades de un recurso puede ser modificado durante la simulación.

Colas

• Lugar donde las entidades deben esperar cuando no pueden moverse o continuar.
• Se les asigna un nombre, a menudo amarrado al recurso correspondiente.
• Generalmente se debe observar el largo de una cola y el tiempo de espera en ella.

Estadística de Acumulación

• Variables que “ven” lo que está sucediendo.
• Dependen de las medidas deseadas del rendimiento de salida (*performance*).
• Muchas son automáticas, pero algunas deben establecerse y mantenerse durante la simulación.

Acumuladores Estadísticos para Sistemas de Procesamiento Simple

Número de partes