Proceso de simulación

1. Relación de conceptos

El proceso de simulación es la esencia de la simulación por computadora, este proceso tiene como características un sistema estocástico, una ilustración del proceso de simulación, una comprobación de la validez del modelo simulado y las suposiciones simplificadoras.

Características del proceso de simulación

Las principales características que se deben de tener en cuenta durante el proceso de simulación son:

• La simulación no es un tipo de modelo estrictamente.
• La simulación es una técnica para llevar a cabo los experimentos.
• La simulación es una herramienta descriptiva y y no normativa.
• La simulación se requiere sólo cuando los problemas que se investigan son muy complejos para tratarlos mediante modelos analíticos por técnicas numéricas de optimización.
• Conocer las características del software en los procesos de simulación.

2. Técnicas de simulación

Resolución secuencial

Una Resolución secuencial es el que debe de llevar un orden establecido durante la solución a las necesidades de un problema mediante un proceso de simulación. Para el cual se requiere de un proceso secuencial conformado de tres fases: (Fullana y Urquia, 2009)1)

La primera fase del proceso se denomina evaluación y diseño. En el cual se debe tener en cuenta:

1. Identificar las necesidades de la organización.
2. Determinar las necesidades de la simulación.
3. Estimar los recursos necesarios al realizar el modelo de simulación como son financieros y de presupuesto.
4. Evaluar y seleccionar la mejor tecnología a utilizar y el método.
5. Analizar las relaciones entre herramientas y los diferentes métodos de simulación.
6. Capacitación del manejo del modelo de simulación

La segunda fase del proceso se denomina ejecución. En el cual se debe tener en cuenta:

1. La definición de los objetivos de lo que se pretende con el modelo de simulación.
2. Definir las restricciones que afectan el proyecto. Por ejemplo, el tiempo.
3. Definir el campo de actuación del modelo.
4. Captura y análisis de datos.
5. Construcción del modelo.
6. Verificación del modelo

La tercera fase medida de logros y mejora continua.

Algoritmo tipo modular

Consiste en una programación estructurada en un conjunto de métodos y técnicas que permiten desarrollar algoritmos fáciles de llegar a escribir, verificar, leer y cambiar. La programación modular permite la descomposición de un problema mayor en varios problemas sencillos por medio de niveles de refinamiento.

Simulador en estado estacionario

Consiste en la implicación de una solución de las variables sin considerar la variable temporal. Para este tipo de sistema es de gran importancia los sistemas de ecuaciones algebraicas.

Simulador en estado dinámico

Consiste en un proceso de simulación en el cual la solución de las variables presentan una dependencia con respecto al tiempo.

Diagrama de simulación

Es la representación esquemática del procedimiento que se lleva a cabo para construir el modelo de simulación, es distinto cada modelo de acuerdo al área o tema que se desee trabajar. En ocasiones puede utilizarse otros procesos de simulación.

3. Esencia de la simulación por computadora

La esencia de la simulación por computadora comprende los diferentes cálculos de los valores de las variables del objeto de estudio, en el cual es de gran importancia el desarrollo por medio de la informática, en el cual de un sistema real puede ser complejo se llega a desarrollar por medio de una metodología de solución por medio de un análisis matemático.

Características del software

Las principales características del software de los procesos de simulación son:(Chase, R., Nicholas J. Aquilano, F. Robert J., 2001)

1. Tener la capacidad de usarse en forma interactiva tanto como permitir corridas completas.
2. Ser fácil de usar y entender.
3. Permitir la elaboración y conexión de módulos. Así, los modelos se pueden trabajar por separado sin afectar el resto del sistema.
4. Permitir que los usuarios escriban e incorporen sus rutinas; ningún programa de simulación abarca todas las necesidades.
5. Tener bloques funcionales que contengan comandos integrados (como análisis estadístico o reglas de decisión para saber con qué continuar).
6. Tener capacidad de macros, como la capacidad de desarrollar celdas de maquinado.
7. Tener capacidad de flujo de material. Las operaciones implican el movimiento de material y personas; el programa debe poder modelar camiones, grúas, bandas transportadoras, etcétera.
8. Estadísticas estándar de salida como tiempos de ciclo, utilizaciones y tiempos de espera.
9. Permitir varias alternativas de análisis de datos de entrada y salida.
10. Tener capacidad de animación para presentar gráficamente el flujo del producto a través del sistema.
11. Permitir la depuración interactiva del modelo para que el usuario pueda rastrear los flujos a través del modelo y encontrar errores más fácilmente.

Sistemas estocástico

Proceso estocástico

Es un proceso que mide el comportamiento de una variable aleatoria con respecto a lo largo del tiempo o el espacio. Ejemplo el número de personas que esperan un autobús en una hora y el número de alumnos en el aula de clase.

Clasificación de procesos estocásticos

Se clasifican principalmente en:

• La estructura de un paramétrico T y al conjunto de estados E.

Estos se pueden llegar a clasificar en:

• Las características de las probabilidades de variables aleatorias.

Ilustración del proceso de simulación

Consiste en la representación gráfica de un modelo de simulación de acuerdo a una técnica, método que permiten dar solución a un problema y visualmente tomar la mejor decisión.

Comprobación de validez del modelo simulado

Es un procedimiento que permite comprobar la exactitud del modelo desarrollado. Este tipo de procedimiento me permite realizar retroalimentación de la información y modificar el modelo o recolectar datos adicionales.

Suposiciones simplificadoras

En cada modelo de simulación se realiza suposiciones simplificadoras para medir el comportamiento de una o varias variables con respecto a la distribución utilizada y observar si se logra lo requerido de acuerdo a la necesidad del problema o a la toma de decisiones, o si se tiene que pasar a evaluar con otra distribución de probabilidad.