Optimización de la Gestión de Producción: Simulación, Modelos y Metodologías

Decisiones en la Gestión de Producción

(Coste, flexibilidad, calidad, entregas)

Simulación de Sistemas de Producción

Fingir para obtener algo sin ser real. Experimentos en CPU sobre un modelo que nos dé las respuestas del sistema para determinar la estrategia a seguir.

Ventajas

• Facilidad para crear modelos reales.
• Se puede usar varias veces.
• Permite comprobar el comportamiento en varios escenarios.
• Experimentos en tiempo real.

Inconvenientes

• Aprendizaje especializado.
• Resultados difíciles de interpretar.
• Costoso y requiere tiempo.
• Desconfianza de los resultados.

Aplicaciones

• Sistemas de líneas de espera.
• Sistemas de inventarios.
• Sistemas de fabricación.
• Sistemas de transporte y distribución.
• Industria de servicios.
• Proyectos de inversión.

Sistemas

Conjunto de elementos interrelacionados dinámicamente del que interesa su comportamiento global, entradas para producir salidas.

Características

• Sinergia.
• Recursividad.
• Homeostasis (capacidad de adaptación).
• Entropía (tendencia al desgaste).
• Complejidad.

Límites

Separan del medio exterior al sistema los elementos que generan el comportamiento objeto de estudio; Relación causa-efecto (medio-sistema (unidireccionales), interiores (bucles)).

Elementos

Exógenos (manejo desde el exterior) y endógenos (manejo desde la propia estructura).

Modelos

Matemáticos (Solución analítica (óptima); Simulación (aceptable)). Representación simplificada de un sistema para estudiarlo, con sus acciones (entradas) y efectos (salidas).

Fases de Construcción

• Conceptualización (comprensión mental del comportamiento real, obtener información, identificar elementos del sistema, definir el problema a resolver).
• Formalización (representarlo mediante diagramas formales y ecuaciones e implementar en CPU).
• Evaluación (ensayos de simulación).

Construcción

• Mental (conocimiento de un aspecto real, relaciones causa-efecto unidireccionales).
• Formal (basado en el mental, más explícito).
• Computerizado (cálculos con CPU para evolucionarlo).

Etapas

• Inicial (aproximación).
• Perfeccionamiento.

Tipos

• Estática (sin tiempo) / Dinámica (con tiempo).
• Determinista (sin variables aleatorias) / Estocástica (con v.a.).
• Prescriptivos (optimizan sistema) / Descriptivos (recogen el comportamiento).
• Tiempo continuo (var. continuas) / Discreto (variables en conjunto de puntos numerables en el tiempo).

Conceptos Clave

• Entidades: Componentes en movimiento, cambian de estado e interaccionan con otras, temporales/permanentes.
• Variables: Reflejan características del sistema, únicas. Internas (endógenas) / externas (exógenas) / estado.
• Atributos: Características de las entidades para diferenciarlas.
• Recursos: Tipo de entidad, usado por otras para acción. Personal/equipos/espacio físico.
• Actividades: Funciones que realizan los recursos sobre las entidades.
• Parámetros: Atributos que determinan propiedades de los recursos.
• Colas: Lugar de espera de entidades.
• Eventos: Hechos que ocurren. Endógenos (causas internas al modelo), Exógenos (causas externas).
• Estado: Situación de entidad o recurso a lo largo del tiempo consecuencia de los eventos.
• Relaciones Funcionales: Entre los recursos del sistema.

Formalización de Modelos

Orientación a los eventos (diagramas de transición, Petri) o a los procesos (DdF y redes de cola).

Simulación

Fases del Proceso de Mejora

P (Planificar), D (Implementar), C (Analizar info), A (Adaptar y mejorar).

Fases de la Simulación

• Planificación (establecer objetivos, determinar nivel de alcance y detalle, recogida de datos, sugerir mejoras o simplificaciones).
• Desarrollo (estructurar modelo, construcción, verificación (que el programa funcione con lo que se programó), validación (si los datos generados reflejan la realidad); estimación de la distribución, no de la media).
• Análisis (realización de experimentos, documentación, presentar resultados).
• Mejora (análisis de resultados).

Lenguajes de Simulación

Cualidades Deseables

Flexibilidad, facilidad para desarrollo de modelos, velocidad de ejecución, animación gráfica, tratamiento estadístico de datos, informes de salida.

Lenguajes de Propósito General

Ventajas

• Portabilidad de la aplicación.
• Inexistencia de limitaciones en la rapidez de ejecución.
• Modularidad.
• Herramientas de depuración.

Inconvenientes

• Tiempo de desarrollo.
• Control de flujo.

Ejemplos: C, Basic, Fortran, Java, Pascal.

Software Específico de Simulación

Ventajas

• Breve tiempo de desarrollo.
• Herramientas específicas de detección de errores.

Inconvenientes

• Conocimiento del lenguaje específico.
• Formato de entrada y salida.
• Dificultad de integración.
• Poca flexibilidad.

Tipos

• Lenguajes específicos de simulación (similar a los de propósito general, aplicaciones específicas).
• Simuladores (bajo nivel de programación, gran productividad y especificidad).

Diagramas de Flujo

Representaciones gráficas con símbolos que representan etapas de un proceso, y la interacción entre ellas (American National Standard Institute y American Society Mechanical Engineers).

Redes de Cola

Servidores donde se llevan a cabo las actividades como conjunto de colas. Elementos (entidades temporales, recursos, colas). Nomenclatura A/S/m[/B/K/DS)

Metodología IDEF0

Procesos y actividades, Inputs, Controles, mecanismos, Outputs.