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1.1 Revisión de los conceptos de sistema y modelo

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1.1 Revisión de los conceptos de sistema y modelo

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SISTEMA.

Conjunto de elementos relacionados entre sí con una secuencia lógica para lograr un objetivo.

TIPOS DE SISTEMAS.

Sistemas continuos: las variables del estado del sistema evolucionan de modo continuo a lo largo del tiempo. Un ejemplo de este tipo de sistemas es la evolución de la temperatura en una habitación durante cualquier intervalo de tiempo, o bien la evolución del nivel de líquido en un tanque

Sistemas discretos: se caracterizan porque las propiedades de interés del sistema cambian únicamente en un cierto instante o secuencia de instantes, y permanecen constantes el resto del tiempo.

Sistemas orientados a eventos discretos: al igual que los sistemas discretos, se caracterizan porque las propiedades de interés del sistema cambian únicamente en una secuencia de instantes de tiempo y, podemos considerar que permanecen constantes el resto del tiempo.

Sistemas combinados: aquellos que combinan subsistemas que siguen filosofías continuas o discretas, respectivamente. Es el caso de los sistemas que poseen componentes que deben ser necesariamente modelados según alguno de dichos enfoques específicos.

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MODELO

Representación digital que imita el comportamiento de un sistema o proceso real para estudiar su funcionamiento y predecir posibles resultados.

Existen muchos tipos de modelos (modelos físicos, modelos mentales, modelos simbólicos) para representar los sistemas en estudio, pero puesto que uno de los objetivos para los cuales se van a desarrollar los modelos es su uso en entornos de simulación digital, es necesario que los modelos formalicen el conocimiento que se tiene del sistema de modo conciso, sin ambigüedades (interpretación única), y que puedan ser procesados por un ordenador.

Un modelo tiene que ser por necesidad un compromiso entre la simplicidad y la necesidad de recoger todos los aspectos esenciales del sistema en estudio.

Así pues, un buen modelo debe:

Representar adecuadamente aquellas características del sistema que son de nuestro interés.

Ser una representación abstracta de la realidad lo suficientemente sencilla como para facilitar su mantenimiento, adaptación y reutilización.

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“La simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y llevar a término experiencias con él, con la finalidad de comprender el comportamiento del sistema o evaluar nuevas estrategias dentro de los límites impuestos por un cierto criterio o un conjunto de ellos para el funcionamiento del sistema”

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La simulación es una herramienta tecnológica que permite recrear de manera virtual y detallada un sistema o proceso real; su objetivo es analizar cómo se comporta en distintas condiciones.

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Existen varios tipos de simulación, los cuales exploraremos a continuación.

Saber qué tipos de simulación existen es importante porque permite:

1. Elegir el modelo adecuado para representar un sistema real.

2. Ahorrar recursos (tiempo, dinero y esfuerzo) al usar la técnica más eficiente.

3. Obtener resultados más precisos o útiles, según el tipo de problema.

4. Comprender mejor el comportamiento de un sistema bajo distintas condiciones.

5. Tomar mejores decisiones basadas en simulaciones que se ajustan a la naturaleza del fenómeno.

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1.3.1 Discreta (determinista o estocástica)

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1.3.1 Discreta (determinista o estocástica)

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SIMULACION DISCRETA. La simulación de eventos discretos (DES) ajusta la operación de un sistema como una secuencia de eventos discretos que suceden en diferentes intervalos de tiempo. Los sucesos discretos suceden en puntos específicos en el tiempo, sellando así las mudanzas continuas de estado dentro del sistema modelado. Se usa cuando los cambios en el sistema ocurren en puntos específicos en el tiempo, no de manera continua.

a. Discreta Determinista

No hay azar: los resultados están totalmente definidos por las condiciones iniciales.

Siempre que se ejecute, da el mismo resultado.

Ejemplo: una línea de producción que funciona siempre igual, sin fallos ni variaciones.

b. Discreta Estocástica

Involucra aleatoriedad o incertidumbre.

Los resultados pueden variar cada vez que se simula.

Ejemplo: atención en una sala de emergencias, donde los tiempos de llegada y atención de pacientes varían.

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1.3.2 Continua (determinista o estocástica)

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1.3.2 Continua (determinista o estocástica)

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SIMULACION CONTINUA. Modelación de un sistema por medio de una representación en la cual las variables de estado cambian continuamente en el tiempo. Crea las operaciones de un sistema para rastrear continuamente las contestaciones del sistema durante la simulación. Eso representa que los resultados son producidos en todos los puntos durante la simulación y no en intervalos. El estado del sistema evoluciona de forma continua.

Común en procesos físicos, químicos o biológicos (como temperatura, velocidad, crecimiento poblacional).

a. Continua Determinista

Evolución del sistema está completamente definida por ecuaciones matemáticas sin azar.

Ejemplo: simulación del movimiento de un péndulo usando las leyes de la física.

b. Continua Estocástica

El sistema cambia continuamente, pero hay elementos de incertidumbre o variabilidad aleatoria.

Ejemplo: difusión de partículas en un fluido con interferencia aleatoria.

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Una de las mejores maneras de aprender es a través de la práctica, este se usa en la gestión de diversos proyectos, ahora existen diversos tipos de simulación los cuales suelen realizarse de manera individual o grupal:

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1.4 Descripción de ejemplos o casos prototipo 

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1.4 Descripción de ejemplos o casos prototipo 

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Aquí encontraras algunos ejemplos de casos prototipos.

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1.4 Descripccion de Ejemplos: Casos Prototipos | PDF | Simulación | Science

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Este documento describe diferentes tipos de simulación como simulación discreta, continua y de eventos discretos. Proporciona ejemplos de cómo se puede aplicar la simulación en áreas como la salud, ingeniería, aviación y más. También describe los pasos para desarrollar un modelo de simulación como la formulación del problema, recolección de datos, construcción del modelo, verificación y análisis.

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Ejemplo de Simulación Discreta

Caso prototipo: Atención en una fila de banco (cola)

Descripción del sistema:

Clientes llegan a un banco para ser atendidos por uno o más cajeros.

El sistema avanza cada vez que ocurre un evento: llega un cliente, un cajero termina de atender, etc.

Características:

El tiempo avanza de un evento a otro (no continuamente).

La llegada de clientes y el tiempo de atención pueden ser deterministas (fijos) o aleatorios (estocásticos).

Ejemplo (estocástico):

Supongamos:

Los clientes llegan cada cierto tiempo, pero con variaciones (una distribución aleatoria).

Cada cajero tarda un tiempo diferente con cada cliente.

Se quiere simular el sistema durante 8 horas para ver cuántos clientes se atienden, cuánto esperan, etc.

Es discreta porque el estado del sistema solo cambia en momentos específicos: cuando llega un cliente o cuando un cliente termina su atención.

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Caso prototipo: Cambio de temperatura en una olla con agua

Descripción del sistema:

Se coloca una olla con agua sobre una estufa.

La temperatura del agua aumenta de forma continua a lo largo del tiempo, según las leyes físicas del calor.

Características:

El sistema evoluciona segundo a segundo, sin pausas o saltos.

Puede ser determinista (si todo está controlado) o estocástico (si hay factores como viento o variación en la llama que introducen incertidumbre).

Ejemplo (determinista):

Supongamos:

La olla tiene 1 litro de agua.

Se aplica una potencia de 500 W de manera constante.

La temperatura se modela mediante ecuaciones de transferencia de calor.

No hay factores externos que cambien las condiciones.

¿Por qué es continua?
Porque la temperatura cambia en todo momento, no solo cuando algo “ocurre”. No hay eventos discretos, sino evolución constante del estado.

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1.5 Catalogo de programas de cómputo comerciales de simulación

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1.5 Catalogo de programas de cómputo comerciales de simulación

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Existen algunos softwares que nos sirven para la simulación de eventos discretos, algunos de ellos se mencionan a continuación:

ProModel

Modelado y optimización de procesos industriales y logística. Uso en manufactura, defensa y salud.

Arena

Modelado de procesos industriales y logísticos. Análisis de flujo de materiales y tiempos de espera. Uso en manufactura, salud y servicios

FlexSim

Simulación en 3D, análisis de líneas de producción y almacenes.

Anylogic

Combina eventos discretos, dinámica de sistemas y simulación basada en agentes. Uso en manufactura, salud y transporte

AutoMod

Simulacion de sistemas automatizados. Uso en fabricación y transporte interno de materiales.

Plant Simulation

Modelar, simular, analizar, visualizar y optimizar sistemas productivos, el flujo de materiales y operaciones logísticas.

WITNESS

Simulación detallada de procesos productivos y empresariales.

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5 MEJORES PROGRAMAS DE SIMULACION INDUSTRIAL

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1.6 Lectura de artículos sobre aplicaciones de la simulación. 

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1.6 Lectura de artículos sobre aplicaciones de la simulación. 

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El hecho de leer artículos sobre aplicaciones de la simulación es muy importante por varias razones, tanto académicas como profesionales, por ejemplo:

1. Conexión con el mundo real

Los artículos muestran cómo se aplican los modelos de simulación a problemas concretos (por ejemplo, en manufactura, logística, salud o economía), lo cual: permite ver el impacto real de la simulación en la toma de decisiones.

2. Aprendizaje de metodologías

Estos artículos suelen describir: las herramientas utilizadas y métodos de validación y análisis de resultados.

3. Identificación de buenas prácticas

Ver cómo otros profesionales abordan los problemas permite: evitar errores comunes y aprender formas de optimizar modelos.

4. Desarrollo de pensamiento crítico

Leer artículos te entrena para: cuestionar metodologías e interpretar resultados con criterio.

5. Inspiración para tus propios proyectos

Puedes descubrir:

Nuevas áreas de aplicación.

Problemas interesantes que podrías investigar.

Ideas para trabajos académicos o propuestas profesionales.

6. Actualización constante

La simulación es un campo en evolución.

Presentan avances recientes (como simulación con inteligencia artificial o gemelos digitales).

Te mantienen al día con tendencias y tecnologías emergentes.

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Una vez habiendo abordado los temas correspondientes a la unidad 1 de la materia de simulación, la cual es una introducción, nos damos cuenta de la importancia que ha tenido y tiene hoy en día la simulación, pues es una gran herramienta para la ingeniería, pues nos permite modelar analizar, mejorar procesos industriales y logísticos, además el definir conceptos clave nos facilita la comprensión de temas próximos, también nos ayuda a comprender que estamos modelando, conocer los tipos de simulación que existen, nos abre el panorama a elegir el enfoque correcto; el catálogo de softwares nos guía sobre que herramientas usar, según el caso que queramos simular, por último, la lectura de artículos nos da una perspectiva más amplia, antes de simular es importante ver cómo se aplica en la vida real, en casos prácticos; en general, esta introducción nos da una base sólida para aplicar la simulación con criterio, lógica y enfoque estratégico, contribuye a tomar decisiones y prepararnos para el mundo laboral.

Zaragoza Vega Fátima de Jesús.