Simulación de Procesos e Ingeniería: tipos, modelos y etapas esenciales

Simulación: definición y propósito

Simulación: proceso de diseñar y desarrollar un modelo computarizado de un sistema y conducir experimentos con este para entender su comportamiento (es dinámico).

Simulación de procesos (Sim. de Procesos P)

Sim. de Procesos P: diseño de un modelo matemático que permite representar toda nuestra planta o grupo de procesos mediante un software para conocer el comportamiento.

Simulación de ingeniería

Simulación de ingeniería: representación de un fenómeno o proceso mediante otro más simple.

¿Cuándo y por qué simular?

¿Cuándo simular o por qué simular? Cuando se desea saber o conocer el comportamiento del sistema y del proceso, medir el desempeño del sistema.

Ventajas, desventajas y riesgos

Ventajas

• Disminuir inversiones y gastos de operación.
• Coordinación y planeación.
• Ahorro de tiempo.
• Rentabilidad.
• Facilidad de uso.
• Anticipa cuellos de botella.
• Permite modificar tiempos y parámetros antes de aplicar cambios reales.

Desventajas

• No proporciona respuestas exactas en todos los casos.
• Si no se planea correctamente, se puede perder dinero y tiempo.
• Los resultados pueden ser difíciles de interpretar.

Riesgos

Ignorar los factores humanos y tecnológicos; soluciones más sencillas o adecuadas pueden ser pasadas por alto.

Modelo y tipos de modelo

Modelo: representación artificial de un fenómeno o proceso.

Tipos de modelo

• Modelos físicos icónicos: réplica física de un modelo.
• Modelos lógicos o matemáticos: aproximaciones y suposiciones cuantitativas.

Tipos de simulación

• Estática: el tiempo no desempeña un papel natural.
• Dinámica: el tiempo sí desempeña un papel natural.
• Continua: el estado del sistema puede cambiar continuamente con el tiempo.
• Discreta: el cambio solo ocurre en momentos concretos.
• Determinista: modelos que no tienen entradas aleatorias.
• Estocástica: operan con al menos una entrada aleatoria.

Etapas de la simulación

Etapas de simulación:

• Planeación del estudio: definir objetivos y desarrollar presupuesto.
• Definición del sistema: identificar factores clave, realizar análisis preliminar y establecer restricciones.
• Construcción del modelo: verificación del modelo, validación del modelo y refinamiento progresivo.
• Realización de experimentos: aplicar el método científico; formular hipótesis para probar con el simulador.
• Análisis de resultados: tener cuidado al interpretar los resultados, debido a que simulación no es igual a la realidad.
• Reporte de resultados: hacer recomendaciones para mejorar el estado actual.

Componentes básicos de un modelo de simulación

Los siguientes conceptos son clave en modelos de simulación dinámica:

Entidades

Entidades: son los actores del sistema en dinámica; por ejemplo, personas, documentos, piezas, productos. Estas afectan y son afectadas por otros elementos del sistema.

Atributos

Atributos: características que individualizan a las entidades, por ejemplo: material, color, prioridad, fecha límite.

Variable o variable global

Variable o variable global: información que refleja alguna característica del sistema independientemente de las identidades.

Recursos

Recursos: servicios por los que las entidades compiten, por ejemplo: máquinas, operarios, espacio de almacenaje.

Colas

Colas: lugar donde las entidades esperan mientras el recurso solicitado no está disponible.

Acumuladores estadísticos

Acumuladores estadísticos: variables que observan lo que está pasando (pasivas) y se registran para su posterior evaluación.

Evento

Evento: algo que sucede en un instante de tiempo (simulado) y que puede cambiar atributos o el estado del sistema.