Simulacion

Simulación

V Capítulo integrador
Objetivo Educacional:
El estudiante aplicará los conceptos aprendidos en las unidades anteriores en el desarrollo y solución de un caso particular.

V.1 Caso de estudio, análisis, modelado y simulación de un sistema de servicios o productivo para detectar las mejoras posibles a realizar.
En esta unidad se presentan los elementos y herramientas de unsimulador, necesarios para el análisis, modelado y simulación de un sistema o subsistema (real o hipotético) de servicios o productivo de una empresa para detectar las mejoras posibles a realizar. V.1.1 Uso de la biblioteca de probabilidades La biblioteca de distribuciones de probabilidad de ProModel permite simular la variabilidad de los procesos. En la tabla 1 se listan las distribuciones deprobabilidad incluidas en ProModel y la forma de programar cada una de ellas. Tabla 1 Funciones de probabilidad disponibles en ProModel
Distribuciones de probabilidad Codificación en ProModel Parámetros
Beta

B ( 1, 
Binomial k-Erlang Exponencial Gamma Geométrica Lognormal Normal De Poisson De Pearson V De Pearson VI

1

,

2

, a, b)

BI ( N , p) ER(  , k )
E(μ) G(α,β) GEO(p) 2 L(1,μ, σ ) N(μ , σ) P(μ) P5(1, α,β) P6(1, α1, α2,β) T(a,b,c) U(μ, hr) U(a, b) W(α, β)

Triangular

Uniforme Uniforme discreta De Weibull

α1: forma α 2: forma a: mínimo b: máximo N: intentos p: probabilidad k: forma μ: media μ: media α: forma β: escala p: probabilidad μ: media 2 σ : varianza μ : media σ: desviación μ: media α: forma β: escala α1: forma α 2: forma β: escala a: mínimo b: máximo c:moda μ: media hr: medio rango a: mínimo b: máximo α: forma β: escala

M.C. Leonor Rosales Escobar

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V.2 MODELOS DE LINEAS DE ESPERA.

INTRODUCCIÓN. Todos, al menos una vez en nuestras vidas hemos esperado poco o mucho tiempo en colas, bien sea para comprar algo o para ser atendidos por alguien. En este tema trataremos modelos matemáticos de colas o líneas deespera. Comenzaremos describiendo parte de la terminología que se emplea con frecuencia para describir las colas. Veremos la aplicación de la técnica de Montecarlo con modelos de líneas de espera con características de operación representadas por distribuciones de densidad de probabilidad teóricas o empíricas, así también Validaremos los resultados obtenidos de la Simulación, mediante inferenciasestadísticas. Definición: La línea de espera (LE), se forma por la llegada aleatoria de “clientes” que entran a un “establecimiento” a recibir “servicio” proporcionado por un “servidor”.

SISTEMA CLIENTES L.E. IIIII
ESTACIÓN DE SERVICIO

SALIDA DE CLIENTES

Fuente de Clientes.

SERVICI O

Para describir una cola se deben especificar un proceso de entrada y uno de salida, en la siguienteTabla se presentan algunas situaciones de procesos de entrada y salida. TABLA: CASO: Banco Pizzería Banco de Sangre. Astillero Naval Proceso de Entrada: Los clientes llegan al Banco. Se reciben pedidos de Pizzas Llegan bolsas de sangre Se descomponen los barcos en el mar y se Mandan al astillero a Reparación. Proceso de Salida: Los cajeros despachan a los Clientes. La pizzería manda repartidor aentregarlas. Los pacientes usan las Bolsas de sangre. Se reparan los barcos. y regresan al mar.

M.C. Leonor Rosales Escobar

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El proceso de entrada se conoce, por lo general, como proceso de llegada. La llegada son los clientes. En general, suponemos que el proceso de llegada no es afectado por el número de clientes presentes en el sistema. En el contexto de unbanco, estos significaría que el proceso que gobierna las llegadas no cambia, haya 5 o 500 personas en la cola. Los modelos en los que las llegadas se toman de poblaciones pequeñas se llaman modelos de origen finito. Si al proceso de llegada no lo afecta el número de clientes presentes, lo expresamos normalmente especificando una distribución de probabilidad que gobierne el tiempo entre llegadas...