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TALLER DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Clase 8: Simulación de Sistemas Ing. Felipe Torres

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Page 1: TALLER DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Clase 8: Simulación de Sistemas Ing. Felipe Torres

TALLER DE INGENIERÍA INDUSTRIALClase 8: Simulación de Sistemas

Ing. Felipe Torres

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¿Qué es un sistema?

“una colección de entes que interactúan para lograr algún objetivo”

Schmidt y Taylor (1970)

Es un término que identifica los elementos y la dinámica de un fenómeno que se pretende entender, analizar, y/o diseñar, desde el punto de vista de la disciplina correspondiente”

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¿Qué es un sistema?

Límite del sistema

Parte del sistema

Relación

Es un conjunto de partes inter-relaciondas.Existe en un medio ambiente separado por sus límites.

Persigue un objetivo.Dependen del observador.

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¿Qué es un modelo?

Es una abstracción de la realidad. Es una representación de la realidad que ayuda

a entender cómo funciona. Es una construcción intelectual y descriptiva de

una entidad en la cual un observador tiene interés.

Se construyen para ser transmitidos. Supuestos simples son usados para capturar el

comportamiento importante.Un modelo es un sistema desarrollado para entender la realidad y en consecuencia para modificarla.No es posible modificar la realidad, en cierta dirección, si es que no se dispone de un modelo que la interprete.

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Modelos

Modelo

SistemaReal

Observador

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¿Para qué sirve un modelo?

Ayuda para el pensamiento

Ayuda para la comunicación

Para entrenamiento e instrucción

Ayuda para la experimentación

Herramienta de predicción

¿el modelo o la realidad?

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Modelos Mentales y Formales

Modelos Mentales. Depende de nuestro punto de vista, suele ser incompletos y no tener un enunciado preciso, no son fácilmente transmisibles.Ideas, conceptualizaciones

Modelo Formales. Están basados en reglas, son transmisibles.Planos, diagramas, maquetas

Piedra de Sayhuite, Abancay

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Mod

elo

s físi

cos

Mod

elo

s a e

scala

Mod

elo

s an

aló

gic

os

Sim

ula

ción

por

com

pu

tad

ora

Mod

elo

s m

ate

máti

cos.

Modelos Icónicos y Abstractos

Exactitud Abstracción1. Planta piloto2. Modelo de un átomo, globo terráqueo, maqueta3. Reloj, medidores de voltaje, gráfica de volumen/costo4. Modelos de colas, modelos de robots5. Velocidad, ecuaciones diferenciales.

icónico abstracto

Modelo analógico. Son aquellos en los que una propiedad del objeto real está representa-da por una propiedad sustituida, por lo que en general se comporta de la misma manera.

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Tipos de modelos

• Estocástico. Uno o más parámetros aleatorios. Entradas fijas produce salidas diferentes

• Determinístico. Entradas fijas producen salidas fijas• Estático. Estado del sistema como un punto en el tiempo• Dinámico. Estado del sistema como cambios en el tiempo• Tiempo-continuo. El modelo permite que los estados del sistema cambien

en cualquier momento.• Tiempo-discreto. Los cambios de estado del sistema se dan en momentos

discretos del tiempo.

estocástico

determinístico

estático dinámico

tiempo-discreto

tiempo-continuosi

mula

ción d

e M

onte

carl

o Simulación por computadora

Page 10: TALLER DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Clase 8: Simulación de Sistemas Ing. Felipe Torres

DeterminísticoSi el estado de la variable en el siguiente instante de tiempo se puede determinar con los datos del estado actual

Método numérico: algún método de resolución analítica

Estocástico - Determinístico

Estocástico (*)

Si el estado de la variable en el siguiente instante de tiempo no se puede determinar con los datos del estado actual

Método analítico: usa probabilidades para determinar la curva de distribución de frecuencias

xi yi

xi yi

Page 11: TALLER DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Clase 8: Simulación de Sistemas Ing. Felipe Torres

Discreto (*)El estado del sistema cambia en tiempos discretos del tiempo

e = f(nT)

Método numérico: usa procedimientos computacionales para resolver el modelo matemático.

Continuo - Discreto

Continuo

El estado de las variables cambia continuamente como una función del tiempo

e = f (t)

Método analítico: usa razonamiento de matemáticas deductivas para definir y resolver el sistema

Page 12: TALLER DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Clase 8: Simulación de Sistemas Ing. Felipe Torres

Dinámico (*)Si el estado de las variables puede cambiar mientras se realiza algún cálculo

f [ nT ] ≠ f [ n(T+1) ]

Método numérico: usa procedimientos computacionales para resolver el modelo matemático.

Estático - Dinámico

Estático

Si el estado de las variables no cambian mientras se realiza algún cálculo

f [ nT ] = f [ n(T+1) ]

Método analítico: algún método de resolución analítica.

Page 13: TALLER DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Clase 8: Simulación de Sistemas Ing. Felipe Torres

Simulación como herramienta de estudio

EXPERIMENTACIÓNREAL

MODELO FISICO• Modelo a escala• Prototipo

MÉTODOSANALÍTICOS

ESTUDIO DE UN SISTEMA

EXPERIMENTACIÓN CON MODELO MATEMÁTICO

SISTEMA REAL

MÉTODOS NUMÉRICOS

SIMULACIÓNDE

SISTEMAS

OTROS MÉTODOS NUMÉRICOS

Modelo físico: Una imitación mas simple del

sistema real, cuya experimentación, bajo

condiciones controladas permite estudiar el

comportamiento del sistema de manera natural.

Métodos analíticos: predicen el comportamiento

de una o varias características del sistema (variable de respuesta) en función de ciertas variables (variables de control), tiene

una solución analítica.

Metodos numéricos: Estudian sistemas con

muchas variables cuyas relaciones no son fáciles de

resolver como para encontrar una solución

analítica, pero el modelo es útil para analizar el sistema.

Page 14: TALLER DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Clase 8: Simulación de Sistemas Ing. Felipe Torres

Métodos numéricos

Los experimentos por simulación tratan de imitar el comportamiento del sistema Es posible animar la simulación imitando el

sistema real Se denominan comúnmente experimento virtual Algunas ventajas

Se puede simular el comportamiento sin afectarlo, lo que es menos costoso

El costo marginal de nuevas simulaciones es bajo Se pueden simular sistemas inexistentes

Utilizado para prototipos o para nuevos productos o servicios Los experimentos reales no son siempre fidedignos, ya

que las personas pueden cambiar su comportamiento al sentirse observadas, afectando el resultado.

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Simulación

Es la construcción de modelos informáticos que describen la parte esencial del comportamiento de un sistema de interés, así como diseñar y realizar experimentos con el modelo y extraer conclusiones de sus resultados para apoyar la toma de decisiones.

Se usa como un paradigma para analizar sistemas complejos. La idea es obtener una representación simplificada de algún aspecto de interés de la realidad.

Permite experimentar con sistemas (reales o propuestos) en casos en los que de otra manera esto sería imposible o impráctico.

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Ejemplo de una simulación de una central telefónica usando “Arena”

Tecnico 1 Tecnico 2

E sc u

c ha n

d o M

ensa

je

Cola Producto 1

Tecnico 6 Tecnico 7Cola Producto 2 Tecnico 8

Tecnico 9 Tecnico 10Cola Producto 3 Tecnico 11

Tecnico 3 (Prod 1, 3)

Tecnico 4 (Prod 1, 2 y 3)

Tecnico 5 (Prod 1, 2 y 3)

Cola Ventas

Vendedores Disponibles

Vendedores Ocupados

0

0

08:30:00

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Ejemplos de simulación

Simulación de un punto de seguridad en un aeropuertohttp://www.youtube.com/watch?v=OBiL38-nQGghttp://www.youtube.com/watch?v=jR5KEz9RhXY

Simulación de la evacuación de una oficinahttp://www.youtube.com/watch?v=0pILzhLpMPc

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Simulación

El sistema simulado imita la operación del sistema actual sobre el tiempo.

La historia artificial del sistema puede ser generado, observado y analizado.

La escala de tiempo puede ser alterado según la necesidad.

Las conclusiones acerca de las características del sistema actual pueden ser inferidos.

Sistema Actual

Sistema Simulado

parámetros

entrada(t)

salida(t)

=??

salida(t)

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Cuando es apropiado simular

No existe una completa formulación matemática del problema (líneas de espera, problemas nuevos).

Cuando el sistema aún no existe (aviones, carreteras).

Es necesario desarrollar experimentos, pero su ejecución en la realidad es difícil o imposible (armas, medicamentos, campañas de marketing)

Se requiere cambiar el periodo de observación del experimento (cambio climático, migraciones, población).

No se puede interrumpir la operación del sistema actual (plantas eléctricas, carreteras, hospitales).

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Cuando NO es apropiado simular El desarrollo del modelo de simulación

requiere mucho tiempo. El desarrollo del modelo es costoso

comparado con sus beneficios. La simulación es imprecisa y no se

puede medir su imprecisión. (El análisis de sensibilidad puede ayudar).

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Conclusiones

Los modelos se construyen para entender la realidad.

Los modelos de simulación hacen uso intensivo del computador

El tipo comportamiento de las variables determinan el comportamiento del sistema