Lenguajes de Simulación y Simuladores.

El desarrollo de los lenguajes de simulación comenzó a finales de los años cincuenta; inicialmente los lenguajes que se usaron en él fueron los de propósito general, los cuales tenían las siguientes ventajas:

La situación a analizar se puede modelar en forma más o menos sencilla para el programador por el conocimiento del lenguaje.

El proceso se puede describir con tanta precisión como le sea posible en el lenguaje conocido.

Se pueden realizar todas las depuraciones posibles.

Cualquier lenguaje de programación puede ser empleado para trabajar en simulación, pero los lenguajes especialmente diseñados presentan las siguientes propiedades:

Acaban la tarea de programación. Generan una guía conceptual. Colaboran en la definición de entidades en el sistema. Manejan la flexibilidad en los cambios. Ayudan a analizar y a determinar la relación y el número de entidades en el

sistema.

Emshoff y Sisson consideran que la simulación discreta requiere de ciertas funciones comunes que diferencian un lenguaje de simulación de uno de propósito general, entre las cuales se encuentran las siguientes:

Generar números aleatorios. Generar variables aleatorias. Variar el tiempo hasta la ocurrencia del siguiente evento. Registrar datos para salida. Realizar análisis estadísticos sobre datos registrados. Construir salidas en formatos determinados. Detectar inconsistencias y errores.

Los lenguajes precursores en simulación fueron los de propósito general, entre ellos por mencionar solo algunos tenemos: FORTRAN, ALGOL, COBOL, RPG, BASIC, PASCAL, MODULA, PL/1, etc. Los principales lenguajes utilizados en simulación son:

Simulación de cambio continúo y de cambio discreto en computadoras híbridas H01; Simulación de incremento continúo con orientación a ecuaciones directas con énfasis en ecuaciones diferenciales DSL/90. MIMIC, BHSL, DIHYSYS Y S/360 CSMP; Simulación de incremento continuo con simuladores orientados a bloques con énfasis en ecuaciones diferenciales MIDAS, PACTOLUS, SCADS, MADBLOC, COBLOC Y 1130 CSMP; Simulación de incremento continuo con simuladores orientados a bloques con énfasis en ecuaciones de diferencias DYNAMO, DYSMAP 2; Simulación de incremento discreto con orientación a actividades CSL, CLP, GSP, GERT; Simulación de incremento discreto con orientación a eventos SIMSCRIPT, orientación a procesos SIMULA, OPS, SLAM Y SOL; Simulación de incremento discreto con orientación a flujo de transacciones GPSS Y BOSS.

Paquetes.

Los paquetes son una versión depurada de los diferentes lenguajes de propósitos general y presentan algunas ventajas sobre los lenguajes de programación generales:

Reducción de la tarea de programación. Definición exacta del sistema. Flexibilización mayor para cambios. Diferenciación mejor de las entidades que conforman el sistema. Relación estrecha entre las entidades del sistema.

Los paquetes de mayor utilización en Simulación son:

EXCEL, STELLA, SIMAN, RISK, STORM, LINDO, CRYSTAL, BALL, QSB, MORD/DS, OR/MS, BEER GAME, GREENPACE, SIMULACION, TAYLOR II, CAPRE, SIMNET II, PROMODEL. En simulación gerencial podemos citar: FISH BANK, FINANACAT, BUGA-BUGA entre otros.

Aprendizaje y uso de un simulador.

Importancia en el uso de los simuladores.

Desde el punto de vista pedágogico, el uso de simulaciones permiten crear un marco para la exploración y la práctica ayudando a los estudiantes a probarse en un ámbito sin riesgos.

Analizar situaciones desde diferentes perspectivas y aprender de los errores sin penalizarlos. Incluir un importante componente lúdico y son propuestas fuertemente motivadoras. Aplicar e integrar conocimientos aprendidos con anterioridad. A los estudiantes asumir distintas responsabilidades y toman decisiones durante la simulación. Utilizar los beneficios del feedback inmediato para mantener al estudiante conectado y motivado.

ProModel es un simulador con animación para computadoras personales. Permite simular cualquier tipo de sistemas de manufactura, logística, manejo de materiales,etc. Puedes simular bandas de transporte, grúas viajeras, ensamble, corte, talleres, logística, etc.

ProModel es un paquete de simulación que no requiere programación, aunque sí lo permite. Corre en equipos 486 en adelante y utiliza la plataforma Windows®. Tiene la combinación perfecta entre facilidad de uso y flexibilidad para aplicaciones complejas.

Puedes simular Justo a Tiempo, Teoría de Restricciones, Sistemas de Empujar, Jalar, Logística, etc. Prácticamente, cualquier sistema pueder ser modelado.

Una vez hecho el modelo, éste puede ser optimizado para encontrar los valores óptimos de los parámetros claves del modelo. Algunos ejemplos incluyen determinar la mejor combinación de factores para maximizar producción minimizando costo, minimizar el número de camiones sin penzliar el servicio, etc.

El módulo de optimización nos ayuda a encontrar rápidamente la solución óptima, en lugar de solamente hacer prueba y error. ProModel cuenta con 2 optimizadores disponibles y permite de esta manera explotar los modelos de forma rápida y confiable.

Beneficios Clave

Único software de simulación con Optimización plenamente intregrada Creación de modelos rápida, sencilla y flexible. Modelos optimizables. Elementos de Logística, Manejo de Materiales, y Operaciones incluídas. (Bandas

de transporte, Grúas Viajeras, Operadores). Entrenamiento en Español. Resultados probados. Importación del Layout de Autocad, y cualquier herramienta de CAD / CAE /

Diseño, así como de fotografías digitales. Soporte Técnico 24 horas al día, 365 días del Año. Integración a Excel, Lotus, Visual Basic y herramientas de Microsoft. Genera en automático las gráficas en 3 dimensiones para visualización en el

espacio tridimensional.

Requerimientos de Hardware

Mínimos

Al menos procesador Intel 486. 32 Megabytes de RAM (8 de memoria extendida). 25 Megabytes de Espacion libre en Disco Duro. Monitor VGA Monitor (640 x 480). Unidad de CD ROM. Ratón (Mouse).

Recomendados

Procesador Pentium 200 MMX o superior. 32 Megabytes en RAM. 65 Megabytes de Espacio libre en Disco Duro. Monitor SVGA (1024 x 786 x 16 millones de colores). Unidad de CD ROM. Tarjeta de Sonido. Acceso a internet. Ratón (Mouse).

Ejemplos de Simulaciones

Te invitamos a conocer ejemplos de Simulaciones llevadas a cabo con ProModel.

Avión

Este modelo muestra como se pueden incorporar fácilmente fotografías digitales a ProModel. El modelo ilustra el cálculo de la utilización de los operarios, permitiendo variar el número de operarios.

Bodega

¿Cuántos montacargas necesitamos? ¿Cuál es el inventario que puede mover el centro de distribución? ¿Cómo nos afectan los horarios dentro del centro de trabajo? ¿Cómo nos afecta el mantenimiento a los montacargas? ¿El diseño de la operación de la bodega, nos permitirá absorber la estacionalidad de la demanda?

Celda

¿Qué capacidad tenemos en piezas por hora? ¿Cuál es el tiempo de entrega? ¿Cuál es el tiempo de ciclo? ¿Cuál es el Takt Time? ¿Cómo nos afecta el diseño de turnos en la celda de manufactura? ¿Podemos meter un producto nuevo a la línea? ¿Cuál es el impacto de los tiempos de preparación?

Conveyors

ProModel permite representar bandas transportadoras que representen manejo de materiales a través de filas y bandas (conveyors).

Container ¿El itinerario que tenemos es satisfactorio? ¿Podemos satisfacer la demanda adecuadamente? ¿Las unidades de transporte son suficientes? ¿Cómo se comportarán los inventarios en cada una de las estaciones de servicio? ¿Cómo impacta al proceso el mantenimiento de las unidades de transporte?

Container 3D Una vez terminado el análisis, para fines de una buena presentación se transfiere el modelo a 3D Animator. Rápidamente se configura la animación en 3 Dimensiones para mostrar claramente el problema… y su solución.

Ejemplos de Conveyors Una de las facilidades mejor aprovechadas por los usuarios de ProModel son las bandas transportadoras, y las grúas viajeras. En este modelo están representados y nos muestran cómo el sistema podría saturarse por la velocidad de proceso del sistema.

Demand Based Las preocupaciones de los Directores Generales hoy día es la eficiencia y la optimización de las cadenas de abasto (Supply Chain). Este modelo permite el análisis del sistema tomando en cuenta la variabilidad en la demanda, los recursos de la empresa y todo el proceso de manufactura. Simplemente, no hay otra forma de hacer el análisis y al mismo tiempo incorporando todas las variables en el proceso.

Distribución ¿Cuantas bodegas? ¿De qué capacidad? ¿Qué utilización tendremos del espacio? ¿Cuántos camiones? ¿En qué horarios podemos trabajar? ¿Toda la demanda será satisfecha? ¿Qué pasa durante los cambios debido la estacionalidad de la demanda? ProModel permite representar fácilmente el sistema y poderle hacer cambios y optimizar el sistema total.

Distribución 2 ¿Cuantas bodegas? ¿De qué capacidad? ¿Qué utilización tendremos del espacio? ¿Cuántos camiones? ¿En qué horarios podemos trabajar? ¿Toda la demanda será satisfecha? ¿Qué pasa durante los cambios debido la estacionalidad de la demanda? ProModel permite representar fácilmente el sistema incorporando plantas, bodegas y clientes finales y poderle hacer cambios y optimizar el desempeño.

Fábrica ProModel nos permite representar la realidad de una fábrica, con las entregas de materia prima, operadores, factores de calidad, aleatoriedad en los tiempos de proceso, en la duración y frecuencia de los mantenimientos, de tal manera que podemos calcula la capacidad de la planta (Capacity Planning), Takt Time, Lead Time. Muchos de los usos actualmente van hacia la manufactura esbelta.

Fábrica 3D Una vez terminado el modelo de ProModel, la herramienta nos permite transportarlo rápidamente a 3D Animator, para efectos de presentación, visualización y sensibilización del auditorio. Es posible introducir la idea a proveedores, clientes y dueños del proceso fácilmente.

Ferrocarril Con ProModel, los usuarios que tienen relación con la industria del transporte han hecho muchísimas aplicaciones que les han permitido ahorrar millones de dólares. Preguntas como ¿Cuántos contenedores? ¿De qué tipo? ¿Qué plan de mantenimiento se puede seguir? ¿Cómo afectamos los inventarios y la demanda de nuestros clientes?

Grúas Viajeras El objeto de grúas de techo o viajeras de ProModel permite que rápidamente se construyan modelos incorporando este método de manejo de materiales. ¿Cuál es la utilización de la grúa? ¿Qué políticas deben usarse en la asignación de prioridades de servicio de la grúa? ¿El layout favorece el uso de grúas?

Logística 3D En este modelo, se presenta una aplicación de logística de cadena de abasto, en 3D Animator, en el que se muestra desde que el acero es chatarra hasta que es producto terminado y llega al cliente final. El modelo permite presentar los indicadores clave en la pantalla para visualización.

Manufactura Automotriz ProModel permite incorporar el layout de AutoCAD de la planta, para visualizar la implementación del proceso directamente en él y así poder comunicarlo a la audiencia. Este modelo utiliza el SimRunner adicionalmente, para optimizar la velocidad de la banda de transporte, así como el número de contenedores que se deben usar en el proceso. Se muestran en color rojo, aquellos productos que fallan la prueba.

Panel Este modelo ilustra un proceso de manufactura en el cual se desea conocer en dónde está el cuello de botella, y cuál es la capacidad de la línea. Tanto el layout cómo el producto se incorporó a la biblioteca de gráficos de ProModel. Las estadísticas críticas en este modelo son el uso de los recursos y el uso de los equipos.

Los Simpson Este modelo cómico, está diseñado para ilustrar que cualquier gráfico puede ser colocado dentro de ProModel, de tal manera que gráficamente se logre el objetivo. Para ProModel, Simulación es Visualizar, Analizar y Optimizar.

Modelos de inventarios

Las empresas mantienen inventarios de materias primas y de productos terminados. Los inventarios de materias primas sirven como entradas al proceso de producción y los inventarios de productos terminados sirven para satisfacer la

demanda de los clientes. Puesto que estos inventarios representan frecuentemente una considerable inversión, las decisiones con respecto a las cantidades de inventarios son importantes. Los modelos de inventario y la descripción matemática de los sistemas de inventario constituyen una base para estas decisiones.

Mantener un inventario (existencia de bienes) para su venta o uso futuro es una práctica común en el mundo de los negocios. Las empresas de venta al menudeo, los mayoristas, los fabricantes y aún los bancos de sangre por lo general almacenan bienes o artículos. ¿Cómo decide una instalación de este tipo sobre su "política de inventarios", es decir, cuándo y cómo se reabastece?. En una empresa pequeña, el administrador puede llevar un recuento de su inventario y tomar estas decisiones. Sin embargo, como esto puede no ser factible incluso en empresas chicas, muchas compañías han ahorrado grandes sumas de dinero al aplicar la "administración científica del inventario". En particular, ellos

1. Formulan un modelo matemático que describe el comportamiento del sistema de inventarios.

2. Derivan una política óptima de inventarios con respecto a este modelo. 3. Con frecuencia, utilizan una computadora para mantener un registro de los

niveles de inventario y señalar cuándo conviene reabastecer.

Modelo de inventarios sin Déficit

Este modelo tiene como bases el mantener un inventario sin falta de productos para desarrollar las actividades de cualquier empresa.

Este es un modelo de inventarios que se encuentra basado en las siguientes suposiciones:

La demanda se efectúa a tasa constante.El reemplazo es instantáneo (la tasa se reemplazo es infinita).Todos los coeficientes de costos son constantes.

En este modelo no se permite la falta de productos para la venta, es decir, una empresa que maneje este modelo de inventario no se puede quedar sin mercancías para la venta.

En la siguiente figura se ilustra esquemáticamente este modelo.

Símbolos

Q = Cantidad optima a pedir

Im = Inventario Máximo

t = Periodo entre pedidos

T = Periodo de Planeación

En este modelo se representan iguales el inventario máximo y la cantidad económica pedida.

Cabe mencionar que esto no siempre es verdadero.

El costo total para un periodo en este modelo esta conformado por tres componentes de costo:

Costo unitario del producto (C1)Costo de ordenar una compra (C2)

Costo de mantener un producto en almacén (C3)

El costo para un periodo estará conformado de la siguiente manera:

Costo por periodo = [Costo unitario por periodo] + [Costo de ordenar un pedido] + [Costo de mantener el inventario en un periodo]

El costo total para el periodo de planeación estará conformado de la manera siguiente:

Costo total = Costo por periodo x Numero de pedidos a realizar.

Modelo de inventarios con Déficit

El modelo de compra que permite déficit tiene como base las siguientes suposiciones:

La demanda se efectúa a tasa constante.El reemplazo es instantáneo (la tasa se reemplazo es infinita).Todos los coeficientes de costos son constantes.

Este modelo tiene costos normales (costo unitario del producto, costo de ordenar una compra, costo de mantener en inventario) pero además tiene un costo adicional, el costo por unidad de faltante.

En este modelo es posible diferir un pedido, de manera que una vez recibida la cantidad pedida desaparece el déficit, esto se representa claramente en el siguiente esquema.

Q = Cantidad optima a pedir

S = Cantidad de unidades agotadas

Im = Inventario Máximo

t = Periodo entre pedidos

T = Periodo de Planeación

t1 = Tiempo en donde se cuenta con inventario

t2 = Tiempo en donde se cuentan con unidades agotadas.

Por consiguiente, en este modelo, los costos de déficit son ocasionados por agotamiento de existencias durante el periodo de tiempo y no por la perdida de ventas.

En este modelo se incluyen los costos de déficit para determinar el costo para un periodo.

Costo por periodo = [Costo unitario por periodo] + [Costo de ordenar un pedido] + [Costo de mantener el inventario en un periodo] + [costo de déficit por periodo].

Modelos de líneas de espera.

La teoría de colas es el estudio matemático del comportamiento de líneas de espera. Esta se presenta, cuando los “clientes” llegan a un “lugar” demandando un servicio a un “servidor”, el cual tiene una cierta capacidad de atención. Si el servidor no está disponible inmediatamente y el cliente decide esperar, entonces se forma la línea de espera.

Una cola es una línea de espera y la teoría de colas es una colección de modelos matemáticos que describen sistemas de línea de espera particulares o sistemas de colas. Los modelos sirven para encontrar un buen compromiso entre costes del sistema y los tiempos promedio de la línea de espera para un sistema dado.

Los sistemas de colas son modelos de sistemas que proporcionan servicio. Como modelo, pueden representar cualquier sistema en donde los trabajos o clientes llegan buscando un servicio de algún tipo y salen después de que dicho servicio haya sido atendido. Podemos modelar los sistemas de este tipo tanto como colas sencillas o como un sistema de colas interconectadas formando una red de colas. En la siguiente figura podemos ver un ejemplo de modelo de colas sencillo. Este modelo puede usarse para representar una situación típica en la cual los clientes llegan, esperan si los servidores están ocupados, son servidos por un servidor disponible y se marchan cuando se obtiene el servicio requerido.

El problema es determinar qué capacidad o tasa de servicio proporciona el balance correcto. Esto no es sencillo, ya que un cliente no llega a un horario fijo, es decir, no se sabe con exactitud en que momento llegarán los clientes. También el tiempo de servicio no tiene un horario fijo.

Los problemas de “colas” se presentan permanentemente en la vida diaria: un estudio en EEUU concluyó que, por término medio, un ciudadano medio pasa cinco años de su vida esperando en distintas colas, y de ellos casi seis meses parado en los semáforos.

Origen:

El origen de la Teoría de Colas está en el esfuerzo de Agner Kraup Erlang (Dinamarca, 1878 - 1929) en 1909 para analizar la congestión de tráfico telefónico

con el objetivo de cumplir la demanda incierta de servicios en el sistema telefónico de Copenhague. Sus investigaciones acabaron en una nueva teoría denominada teoría de colas o de líneas de espera. Esta teoría es ahora una herramienta de valor en negocios debido a que un gran número de problemas pueden caracterizarse, como problemas de congestión llegada-salida.

Modelo de formación de colas.

En los problemas de formación de cola, a menudo se habla de clientes, tales como personas que esperan la desocupación de líneas telefónicas, la espera de máquinas para ser reparadas y los aviones que esperan aterrizar y estaciones de servicios, tales como mesas en un restaurante, operarios en un taller de reparación, pistas en un aeropuerto, etc. Los problemas de formación de colas a menudo contienen una velocidad variable de llegada de clientes que requieren cierto tipo de servicio, y una velocidad variable de prestación del servicio en la estación de servicio.

Cuando se habla de líneas de espera, se refieren a las creadas por clientes o por las estaciones de servicio. Los clientes pueden esperar en cola simplemente por que los medios existentes son inadecuados para satisfacer la demanda de servicio; en este caso, la cola tiende a ser explosiva, es decir, a ser cada vez mas larga a medida que transcurre el tiempo. Las estaciones de servicio pueden estar esperando por que los medios existentes son excesivos en relación con la demanda de los clientes; en este caso, las estaciones de servicio podrían permanecer ociosas la mayor parte del tiempo. Los clientes puede que esperen temporalmente, aunque las instalaciones de servicio sean adecuadas, por que los clientes llegados anteriormente están siendo atendidos. Las estaciones de servicio pueden encontrar temporal cuando, aunque las instalaciones sean adecuadas a largo plazo, haya una escasez ocasional de demanda debido a un hecho temporal. Estos dos últimos casos tipifican una situación equilibrada que tiende constantemente hacia el equilibrio, o una situación estable.

En la teoría de la formación de colas, generalmente se llama sistema a un grupo de unidades físicas, integradas de tal modo que pueden operar al unísono con una serie de operaciones organizadas. La teoría de la formación de colas busca una solución al problema de la espera prediciendo primero el comportamiento del sistema. Pero una solución al problema de la espera consiste en no solo en

minimizar el tiempo que los clientes pasan en el sistema, sino también en minimizar los costos totales de aquellos que solicitan el servicio y de quienes lo prestan.

La teoría de colas incluye el estudio matemático de las colas o líneas de espera y provee un gran número de modelos matemáticos para describirlas.

Se debe lograr un balance económico entre el costo del servicio y el costo asociado a la espera por ese servicio

La teoría de colas en sí no resuelve este problema, sólo proporciona información para la toma de decisiones

Objetivos de la Teoría de Colas

Los objetivos de la teoría de colas consisten en:

Identificar el nivel óptimo de capacidad del sistema que minimiza el coste global del mismo.

Evaluar el impacto que las posibles alternativas de modificación de la capacidad del sistema tendrían en el coste total del mismo.

Establecer un balance equilibrado (“óptimo”) entre las consideraciones cuantitativas de costes y las cualitativas de servicio.

Hay que prestar atención al tiempo de permanencia en el sistema o en la cola: la “paciencia” de los clientes depende del tipo de servicio específico considerado y eso puede hacer que un cliente “abandone” el sistema. Elementos existentes en un modelo de colas

Fuente de entrada o población potencial: Es un conjunto de individuos (no necesariamente seres vivos) que pueden llegar a solicitar el servicio en cuestión. Podemos considerarla finita o infinita. Aunque el caso de infinitud no es realista, sí permite (por extraño que parezca) resolver de forma más sencilla muchas situaciones en las que, en realidad, la población es finita pero muy grande. Dicha suposición de infinitud no resulta restrictiva cuando, aún siendo finita la población potencial, su número de elementos es tan grande que el número de individuos que

ya están solicitando el citado servicio prácticamente no afecta a la frecuencia con la que la población potencial genera nuevas peticiones de servicio.

Cliente: Es todo individuo de la población potencial que solicita servicio. Suponiendo que los tiempos de llegada de clientes consecutivos son 0<t1<t2<…, será importante conocer el patrón de probabilidad según el cual la fuente de entrada genera clientes. Lo más habitual es tomar como referencia los tiempos entre las llegadas de dos clientes consecutivos: consecutivos: clientes consecutivos: T{k} = tk - tk-1, fijando su distribución de probabilidad.

Normalmente, cuando la población potencial es infinita se supone que la distribución de probabilidad de los Tk (que será la llamada distribución de los tiempos entre llegadas) no depende del número de clientes que estén en espera de completar su servicio, mientras que en el caso de que la fuente de entrada sea finita, la distribución de los Tk variará según el número de clientes en proceso de ser atendidos.

Capacidad de la cola: Es el máximo número de clientes que pueden estar haciendo cola (antes de comenzar a ser servidos). De nuevo, puede suponerse finita o infinita. Lo más sencillo, a efectos de simplicidad en los cálculos, es suponerla infinita. Aunque es obvio que en la mayor parte de los casos reales la capacidad de la cola es finita, no es una gran restricción el suponerla infinita si es extremadamente improbable que no puedan entrar clientes a la cola por haberse llegado a ese número límite en la misma.

Disciplina de la cola: Es el modo en el que los clientes son seleccionados para ser servidos. Las disciplinas más habituales son:

La disciplina FIFO (first in first out), también llamada FCFS (first come first served): según la cual se atiende primero al cliente que antes haya llegado.

La disciplina LIFO (last in first out), también conocida como LCFS (last come first served) o pila: que consiste en atender primero al cliente que ha llegado el último.

La RSS (random selection of service), o SIRO (service in random order), que selecciona a los clientes de forma aleatoria.

Mecanismo de servicio: Es el procedimiento por el cual se da servicio a los clientes que lo solicitan. Para determinar totalmente el mecanismo de servicio debemos conocer el número de servidores de dicho mecanismo (si dicho número fuese aleatorio, la distribución de probabilidad del mismo) y la distribución de probabilidad del tiempo que le lleva a cada servidor dar un servicio. En caso de que los servidores tengan distinta destreza para dar el servicio, se debe especificar la distribución del tiempo de servicio para cada uno.

La cola, propiamente dicha, es el conjunto de clientes que hacen espera, es decir los clientes que ya han solicitado el servicio pero que aún no han pasado al mecanismo de servicio.

El sistema de la cola: es el conjunto formado por la cola y el mecanismo de servicio, junto con la disciplina de la cola, que es lo que nos indica el criterio de qué cliente de la cola elegir para pasar al mecanismo de servicio. Estos elementos pueden verse más claramente en la siguiente figura:

Un modelo de sistema de colas debe especificar la distribución de probabilidad de los tiempos de servicio para cada servidor.

La distribución más usada para los tiempos de servicio es la exponencial, aunque es común encontrar la distribución degenerada o determinística