UNIDAD I.- METODOLOGIA DE LA SIMULACION EMPRESARIAL.pdf

8/19/2019 UNIDAD I.- METODOLOGIA DE LA SIMULACION EMPRESARIAL.pdf

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Unidad 1 – Metodología de laSimulación Empresarial

1.1. Introducción.1.2. Clasificación de sistemas.1.3. Clasificación de modelos.

1.4. Modelos de simulación de eventos discretos.1.5. El proyecto de simulación.1.6. Ventajas y desventajas de la simulación.1.7. Aplicaciones empresariales de la simulación.1.8. Resumen.

SIMULACIÓN DE LA LOGISTICA EMPRESARIAL


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L A L OGÍSTI CA

Las actividades logísticas conforman un sistema que

es el enlace entre la producción y los mercados queestán separados por el tiempo y la distancia.

La logística empresarial, por medio de

la administración logística y de la cadena desuministro, cubre la gestión y la planificación de las

actividades de los departamentos de compras,

producción , transporte, almacenaje, manutención ydistribución.


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1.1. Introducción

La simulación digital es una técnica que permite imitar en unordenador el comportamiento de un sistema físico o teórico según

ciertas condiciones particulares de operación.

La simulación digital es una técnica relativamente reciente y enconstante evolución, pero como metodología de trabajo es unaactividad muy antigua.

La simulación digital es el equivalente electrónico a laexperimentación con objetos construidos artificialmente con el objetode entender la realidad.


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1.2. Clasificación de Sistemas

Sistema: colección de objetos o entidades que interactúan entre sípara alcanzar cierto objetivo.

Estado del sistema: conjunto mínimo de variables necesarias paradescribir todos aquellos aspectos de interés de un sistema en uninstante determinado de tiempo.


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Sistemas Continuos

Las variables de estado del sistema evolucionan de modo continuo a

lo largo del tiempo.


estado

tiempo


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Sistemas Continuos


Sistemas Discretos

Las variables de estado del sistemacambian en un cierto instante osecuencia de instantes, y permanecenconstantes el resto del tiempo. La

secuencia de instantes sigue un patrónperiódico.

estado

tiempot0 t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7


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Sistemas Continuos


Sistemas Discretos

estado

tiempo

t0 t1 t2t3 t4 t5 t6 t7

Sistemas Orientados a Eventos Discretos

Las variables de estado del sistemacambian en un cierto instante osecuencia de instantes, y permanecen

constantes el resto del tiempo. Lasecuencia de instantes sigue un patrónaleatorio.


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Sistemas Continuos


Sistemas Discretos

Sistemas Orientados a Eventos Discretos

Sistemas Combinados

Combinan subsistemas que siguen metodologías continuas y

discretas. Poseen componentes que deben ser modelados segúnalguno de los dos enfoques.


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1.3. Clasificación de Modelos

Alternativas a la simulación digital:

1. Prototipo a escala delsistema real.

2. Representación analógica delsistema mediante circuitoseléctricos.

3. Descripción cualitativadel sistema.

4. Analogía con otrossistemas físicos obiológicos.

Modelado Modelo del sistema


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Características de los modelos simbólicos matemáticos:

1. Representa la realidad parcialmente. Está construidoa partir de aproximaciones e hipótesis.

2. Compromiso entre la simplicidad y la necesidad de recogertodos los aspectos esenciales del sistema en estudio.


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Modelos es tátic os frente a modelo s dinám icos .

Modelo estátic o . Representa el sistema en un instante de tiempo.No se considera el avance del tiempo.

Stock = Stock inicial + Material entrada – Material consumido


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Modelo dinám ico . Se representa la variación con respecto altiempo de las variables de interés.

Evolución del Stock = Flujo de entrada – Flujo de salida

)t ( F )t ( F dt

dS oi

Variables continuas

)t ( F )t ( F )t ( S )1t ( S oi Variables discretas


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Modelos deterministas frente a modelos esto cástic os .

Modelo determ inista. Cuando un nuevo estado puede sercompletamente definido a partir del estadoprevio y de sus entradas.

Modelo estocást ico . Se requieren una o varias variablesaleatorias para formalizar las dinámicas deinterés.


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Modelos deterministas frente a modelos esto cástic os .

Modelo co nt inuo. La evolución de las variables de interés serepresentan de forma continua (ecuacionesdiferenciales o ecuaciones en derivadasparciales).

Modelo discreto. La evolución de las variables de interés serepresentan de forma discreta.

Modelos c ont inuos frente a modelos discretos .


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1.4. Modelos de Simulación de Eventos Discretos

Los modelos de eventos discretos son modelos dinámicos,estocásticos y discretos en los que las variables de estado cambiande valor en instantes no periódicos de tiempo.

Ejemplo: Sistema de procesado de órdenes o pedidos

EXPEDICIÓNRECEPCIÓN

DE ÓRDENESO PEDIDOS

PROCESADODEL PEDIDO

Un evento es el acontecimiento que hace variar el estado delsistema.


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• En promedio se reciben 10 pedidos al día: el 40% sonordinarios y el 60% restante son prioritarios

• El tiempo de procesado es de 2 horas para los pedidos ordinariosy de 4 horas para las órdenes prioritarias

• Hay 4 trabajadores que trabajan 8 horas (de 9 a 17 horas)

• Sólo se aceptan pedidos hasta las 13 horas.

• La jornada se puede alargar hasta que se procesan todos los

pedidos pendientes.

EXPEDICIÓNRECEPCIÓN

DE ÓRDENESO PEDIDOS

PROCESADODEL PEDIDO


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a) Simulación del modelo estático:

Órdenes ordinarias = 4 órdenes/día x 2 horas/orden = 8 horas/día

Órdenes prioritarias = 6 órdenes/día x 4 horas/orden = 24 horas/día

Capacidad necesaria = 32 horas/día

Capacidad disponible = 4 trabajadores/día x 8 horas/trabajador

Capacidad disponible = 32 horas/día

% utilización =Capacidad necesaria

Capacidad disponible= 100 %


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b) Simulación manual: llegada deun pedido

El pedidoentra en cola

Se inicia elproceso del

pedido

Los 4trabajadores

ocupados

NO SI


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b) Simulación manual: Ordenexpedida

Quitar una ordende la cola

Trabajador/es enespera de órdenes

Hay órdenesen la cola

NO SI

Se inicia el proceso de la orden


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b) Simulación manual:

Órdenes / hora

Probabilidad(%)

Prob.acumulada

NúmerosAleatorios

1 40 40 00 – 39

2 30 70 40 – 69

3 20 90 70 – 89

4 10 100 90 – 99

Tipo deorden

Probabilidad(%)

Prob.acumulada

NúmerosAleatorios

Ordinaria 40 40 00 – 39

Prioritaria 60 100 40 – 99


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Órdenes /hora

NúmerosAleatorios

1 00 – 39

2 40 – 69

3 70 – 89

4 90 –

99

Tipo deorden

NúmerosAleatorios

Ordinaria 00 – 39

Prioritaria 40 – 99

Ordinaria38

2 Ordinaria0254

Nº Ordenes Tipo de ordenNANAHora

9

10 12 1 11 Ordinaria

11 36 1 78 Prioritaria


21 Ordinaria


50 Prioritaria

82 Prioritaria

44 Prioritaria

27754 43502 85338 88912 2941113092 14350 54082 15244 47723

69736 94078 64860 32447 4822166733 74108 88222 88570 74015

80217 36292 98525 24335 24432

10875 62004 90391 61105 57411

54127 57326 26629 19087 2447260311 42824 37301 42678 45990

49739 71484 92003 98086 76668

78626 51594 16453 94614 39014

66692 13986 99837 00582 81232

44071 28091 07362 97703 76447

59820 96163 78851 16499 87064

25704 91035 26313 77463 55387

22304 90314 78438 66276 18396

17710 59621 15292 76139 59526

25852 58905 55018 56374 35824

46780 56487 75211 10271 36633

59849 96169 87195 46092 26787

47670 07654 30342 40277 11049

94304 71803 73465 09819 58869

27754 43502 85338 88912 29411

13092 14350 54082 15244 47723

69736

66733

24896

06368

8877943242

73209

97066

44987

42537

13075

72681

73538

52113

71708

68424

60939

72049

35220


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Nº Ordenes Tipo de ordenHora

Ordinaria2 Ordinaria9

1 Ordinaria10

Prioritaria111

Prioritaria212

Ordinaria

Prioritaria413

Prioritaria

Prioritaria

Prioritaria

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20


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Orden TipoHora dellegada

Hora desalida

Tiempo encola

Tiempo enel sistema

1 Ordinaria 9 11 0 2 horas



4 Prioritaria 11 15 0 4 horas

5 Prioritaria 12 16 0 4 horas6 Ordinaria 12 14 0 2 horas

7 Prioritaria 13 17 0 4 horas

8 Prioritaria 13 18 1 hora 5 horas

9 Prioritaria 13 19 2 horas 6 horas

10 Prioritaria 13 20 3 horas 7 horas


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Tiempo de ciclo (ordinarias) = (2+2+2+2) h. / 4 órdenes = 2 h./orden

Tiempo de ciclo (prioritarias) = (4+4+4+5+6+7) h. / 6 órdenes = 5 h./orden

Tiempo promedio en cola = (1+2+3) h. / 10 órdenes = 0,6 h./orden

Nivel de servicio promedio = 7 órdenes a tiempo / 10 órdenes = 70%

3 trabajadores han tenido que trabajar un total de 6 horas extraspara completar las órdenes.


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8 Implementación

7 Documentación

Análisis6

Construccióndel Modelo4

Recopilaciónde Datos3

Diseño del ModeloConceptual2

1.5. El Proyecto de Simulación

Formulacióndel Problema1

Verificacióny Validación5


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1.6. Ventajas y Desventajas de la Simulación

• A partir de la experimentación con un modelo, es posible analizar losefectos sobre el sistema real de cambios organizativos, o de cambiosen la gestión de la información.

• El análisis del modelo del sistema puede permitir la sugerencia deposibles mejoras del sistema real, así como detectar las variables másinfluyentes en el rendimiento del mismo.

• Permite la experimentación en condiciones que podrían ser peligrosaso de elevado coste económico en el sistema real.

• Permite analizar el efecto sobre el rendimiento global de un sistema,

de pequeños cambios realizados en una o varias de sus componentes.

Ventajas


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• Permite responder a preguntas del tipo “qué ocurriría sirealizamos este cambio en ... “

• Contribuye a la reducción del riesgo inherente a la toma de

decisiones.


Ventajas


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• Resultados aproximados.

• Existe el riesgo de tomar malas decisiones basadas enmodelos de simulación que no han sido validados y

verificados adecuadamente.


Desventajas

1 7 Software de Simulación


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1.7. Software de Simulación

• Procesos de Fabricación.


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• Logística.


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• Logística.

• Transporte.


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Tema 12 – Conceptos Básicos


• Logística.

• Transporte.

• Sanidad y emergencias.


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• Logística.

• Transporte.


• Negocios (Business Processing).


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• Logística.

• Transporte.



• Servicios en general.


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• Logística.

• Transporte.



• Servicios en general.


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1.8. Resumen.

• La Simulación Digital es una herramienta de análisis quepermite experimentar con un modelo del sistema que se quiereestudiar

• Si el modelo ha sido correctamente verificado y validado, losresultados son extrapolables al sistema real

• Ventajas:• sencillez, flexibilidad, única alternativa posible (en ocasiones)

Desventajas:• inexactitud de los resultados, posible mal uso

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