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La simulación sirve para crear modelos virtuales que puedan predecir el comportamiento de un proceso, puede ser utilizada para la creación de diseños, en el análisis de un sistema de producción, para visualizar el futuro funcionamiento de una bomba, entre otros. Una de los mayores impactos de su utilidad, es que al desarrollar esta herramienta los errores pueden ser corregidos sin que se vea alterada la producción en la planta. De igual forma, los cambios o propuestas de última hora se pueden incorporar sin que se tengan que realizar cambios. Con la simulación ingeniería industrial se pueden mejorar los tiempos de ciclo, así como verificar y optimizar accesos, manipulaciones y la ausencia de colisiones.

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Permite hacer modificaciones sin alterar el proceso de producción.

La simulación de ingeniería industrial es versátil, pueden encontrarse software de esto tipos para varias aplicaciones del entorno industrial.

Reducen costos.

Los programas de simulación son de fácil comprensión e instalación.

Se puede observar el funcionamiento de un proceso antes de ser implementado.

Es un aliado perfecto si se busca mejorar o aumentar la calidad del producto.

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PROPIEDADES DE LA SIMULACIÓN INDUSTRIAL.

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PROPIEDADES DE LA SIMULACIÓN INDUSTRIAL.

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Esta herramienta se caracteriza por tener un principio de funcionamiento ajustado a las teorías de la informática y de la tecnología 4.0. Este tipo de técnica está conformada por programas de software, que combinan el algoritmo de la ingeniería de sistemas con conocimientos matemáticos, permitiendo la proyección de procesos para evaluar la seguridad del mismo, la funcionabilidad y el tiempo de ejecución. Es oportuno mencionar que cada programa de simulación de ingeniería industrial tiene sus propias características de fabricación. Sin embargo, en términos generales todos buscan aportar los tres beneficios señalados en el párrafo anterior.

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Un sistema es un conjunto de diversos elementos que se encuentran interrelacionados y que se afectan mutuamente para formar una unidad. El punto clave está constituido por las relaciones entre los diversos elementos del mismo; puede existir un conjunto de objetos, pero si estos no están relacionados no constituyen un sistema.

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Propósito u objetivo: Las unidades u elementos, así como las relaciones, definen una distribución que trata de alcanzar un objetivo.

Globalismo: Todo sistema tiene naturaleza orgánica; cualquier estimulo en cualquier unidad del sistema afectará a todas las demás unidades debido a la relación existente entre ellas.

Entropía: Tendencia que tienen los sistemas al desgaste o desintegración, es decir, a medida que la entropía aumenta los sistemas se descomponen en estados más simples.

Homeostasis: Equilibrio dinámico entre las partes del sistema, esto es, la tendencia de los sistemas a adaptarse con el equilibrio de los cambios internos y externos del ambiente.

Equifinalidad: Se refiere al hecho que un sistema vivo a partir de distintas condiciones iniciales y por distintos caminos llega a un mismo estado final. No importa el proceso que reciba, el resultado es el mismo.

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Ecosistema de Recursos Educativos Digitales SENA 

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Características de los sistemas operativos

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El sistema se compone por una serie de elementos y parámetros, los cuales son:

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Un modelo es un objeto, concepto o conjunto de relaciones que se utiliza para representar y estudiar de forma simple y comprensible una porción de la realidad empírica. El modelo reproduce solamente algunas propiedades del objeto o sistema original que queda representado por otro objeto o sistema de menor complejidad. Los modelos se construyen para conocer o predecir propiedades del objeto real. En otras palabras, un modelo es un prototipo que sirve de referencia y ejemplo para todos los que diseñan y confeccionan productos de la misma naturaleza.

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La simulación es un proceso computacional que permite imitar el comportamiento de un sistema o proceso, a menudo complejo, mediante la utilización de un modelo matemático o estadístico. La simulación se puede entender tanto como la imitación de un proceso, entendido este como la secuencia temporal de condiciones de un sistema, así como el proceso de diseño de un modelo que forma parte de un sistema real o imaginario. El propósito de la simulación es percibir las capacidades y comportamiento de un sistema, sin la necesidad de reproducirlo o experimentar con el real, ya sea por los costos, riesgos y/o limitantes que esto conlleve.

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APLICACIONES MAS COMUNES DE LA SIMULACION.

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APLICACIONES MAS COMUNES DE LA SIMULACION.

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Las aplicaciones más comunes de la simulación se dan en los campos del diseño para visualizar un sistema inexistente, encontrar soluciones a un problema específico y comprobarlas, evaluar el comportamiento de los materiales, cuantificar la producción del producto; en el análisis de sistemas preconfigurados la simulación busca delimitar capacidades y evaluar el comportamiento del sistema en cuestión, ya sea por cambios en la estructura del sistema o modificación de una de sus partes, como por posibles incidencias de fenómenos externos al mismo; en la capacitación o entrenamiento las simulaciones recrean escenarios posibles que enfrentara el sujeto, poniendo a prueba así, su capacidad de respuesta, si que esto comprometa la integridad del sujeto ni la del sistema; en el entretenimiento se busca crear entornos que recreen situaciones lúdicas que sumerjan al jugador/espectador en una trama ficticia. Estos sistemas funcionan de manera muy similar a los de entrenamiento, difiriendo en el propósito y temática.

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Como proceso que es, la simulación se desarrolla a través de una serie de pasos que estructuran coherentemente el modelo y su funcionamiento en el sistema, lo desarrollan, validan, operan y analizan los resultados obtenidos.

1. Definición del problema: Como punto de partida se define la manera en que el problema establece la conexión con su entorno (interfaces).

2. Definición del modelo conceptual: Esto es explicitar los algoritmos, teorías y limites que describen al sistema, definiendo también las entradas de información requeridas y las salidas (input y output). En segundo término, se establecen los requerimientos materiales, de personal, el tiempo que se tomara para producir y operar el modelo.

3. Recolección de los datos de entrada: Se reúne la información que será utilizada para parametrizar los datos de entrada y evaluar el rendimiento de la simulación.

4. Construcción del modelo en software: En este punto los datos obtenidos anteriormente se trasladan al lenguaje del software elegido para ejecutar las tareas de simulación. Esto aun en una fase preliminar.

5. Verificación, validez y acreditación del modelo: Se comprueba el funcionamiento correcto de simulación, considerando la recolección de los datos de entrada, así como el correcto funcionamiento dentro de los parámetros establecidos.

6. Diseño experimental: Se fuerza a un estado no critico (preferentemente) la simulación para considerar nuevas limitantes que partan de las diferentes fases del proceso hasta este punto.

7. Ejecución de la simulación: El momento culminante del proceso en el que se produce la información que motiva el proyecto.

8. Recolección de los datos de salida: Inicia el proceso de análisis de los resultados obtenidos de la simulación, por lo cual es necesario detallar los datos que se ha obtenido tanto del problema planteado como del proceso de simulación.

9. Análisis de datos: Interpretación de los datos en los que se definirá si el resultado es útil y, por consiguiente, los aciertos y errores tanto en el planteamiento del problema como en funcionamiento de la simulación.

10. Documentación: Organización de los datos obtenidos y del análisis de estos.

11. Expansión del modelo: De acuerdo al resultado final se decide si el modelo o el sistema requieren cambios en su estructura.

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CONCEPTOS DE SISTEMAS QUE INTERVIENEN DURANTE UN PROCESO.

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CONCEPTOS DE SISTEMAS QUE INTERVIENEN DURANTE UN PROCESO.

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Estado del sistema: Colección de variables que contienen toda la información necesaria para describir el sistema en un instante de tiempo. En el estado del sistema se deben considerar todas las variables que entreguen información relevante, la cual dependerá de los objetivos deseados y de las medidas de rendimiento de salida que serán evaluadas.

Variables de estado: Conjunto de variables necesarias para definir un sistema en un momento dado.

Entidad: Objeto o componente en el sistema que debido a su importancia requiere de una representación explícita en el modelo. Las entidades poseen propiedades o características denominadas atributos.

Evento: Ocurrencia instantánea que puede cambiar el estado del sistema. En la mayoría de los casos representa la llegada o salida de una entidad al sistema.

Actividad: Duración de tiempo de longitud especificada que se conoce cuando comienza, aun cuando pueda ser definida en términos de una distribución estadística. Las actividades del sistema corresponden aquellas tareas que se deben realizar en el sistema en forma inevitable al margen de la cantidad de entidades o eventos que tenga o se generen en el sistema.

Endógeno: Actividades y eventos dentro del sistema.

Exógeno: Actividades y eventos fuera del sistema pero que lo afecta.

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La complejidad del estudio al que se dirige la simulación podría llevar también a la inclusión de diferentes modelos en un sistema de simulación. En la necesidad de representar la conducta humana en simulaciones, se ha optado en varios casos por la inclusión de la inteligencia artificial en los sistemas de simulación, técnica que es por si misma una simulación de modelos cognitivos.

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La importancia de cada uno de los componentes definirá, por su prioridad, la manera en la que el tiempo será representado en la simulación. Cuando el desarrollo del evento que define un nuevo estado no sea de relevancia, se utilizara un criterio de tiempo de evento, en el cual solo se apreciaran los cambios cuando ocurre un evento. Es decir, solo se mostrarán los estados identificables de una entidad. En el caso en que distintas entidades interactúen será de utilidad manejar un flujo de tiempo continuo puesto que los cambios de estado se presentaran de esta manera (continua) a causa de los eventos compartidos entre las entidades.

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Podemos clasificar las diversas formas o modelos de simulación atendiendo la variable de estado, que siempre es el tiempo y podemos encontrar los siguientes tipos de simulación:

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Discreta (Determinista o estocástica): 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 los cambios continuos de estado dentro del sistema modelado. En este tipo de simulación, los cambios pueden ocurrir de manera aleatoria, es decir, en cualquier instante de tiempo.

Continua (Determinista o estocástica): Este tipo de simulación 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. En este tipo de simulación, los cambios ocurren de manera constante, es decir, cada determinado periodo de tiempo.

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Consisten en la representación de un sistema mediante un conjunto de relaciones cuantitativas y lógicas entre sus componentes, permitiendo estudiar cómo se comporta el modelo del sistema cuando cambia alguno de sus componentes.

Los modelos de simulación son herramientas que permiten a las empresas y organizaciones explorar y comprender diferentes escenarios futuros en un entorno controlado y virtual.

Estos modelos utilizan técnicas matemáticas y estadísticas para simular eventos y procesos en un sistema, lo que brinda una visión más clara de los posibles resultados y sus implicaciones.

Desde la toma de decisiones empresariales hasta la planificación estratégica, los modelos de simulación juegan un papel crítico en la evaluación de riesgos y la identificación de oportunidades.

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Estos modelos se basan en datos históricos y parámetros que describen el comportamiento del sistema y permiten proyectar cómo podría evolucionar en el futuro. Los modelos de simulación se pueden clasificar atendiendo a diferentes criterios.

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Según el instante temporal que representan:

Estáticos: Representan a un sistema en un determinado estado de tiempo. Este tipo de sistema no cambia con el paso del tiempo, es decir, no evoluciona. Comúnmente se le conocen como simulaciones de Monte Carlo.

Dinámicos: Representan a un sistema que evoluciona a lo largo del tiempo. El sistema varía con el transcurso del tiempo.

Según la aleatoriedad de sus variables de estado:

Deterministas: El sistema no contiene ninguna variable de estado aleatoria. Como su nombre lo indica, pueden ser determinados a través de modelos matemáticos o probabilísticos para predecir su comportamiento.

Estocásticos o aleatorios: El sistema contiene al menos una variable de estado no determinista, es decir, variables aleatorias. Los procesos industriales están constituidos por moldes dinámicos, aleatorios y discretos, por lo que pasa su representación se requiere la denominada simulación de eventos discretos, con la cual se representan y analizan este tipo de modelos.

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Existe una amplia gama de software dedicado a la simulación de eventos discretos. Los más utilizados en el mercado son:

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Se trata de un simulador del entorno de fabricación que posee una interfaz donde se pueden dibujar modelos. Delmia Quest puede integrar dibujos CAD en 2D y 3D para captar con más precisión el layout de la fábrica a simular. También puede interactuar con hojas de cálculo y software de producción, tales como sistemas de captura de datos en planta (MES), planificación de las necesidades de material (MRP), planificación de los requerimientos de la empresa (ERP), lo que le permite trabajar con datos reales de producción. Permite modelar una gran variedad de tipos de medios de manipulación materiales, incluidas las carretillas, cintas transportadoras, vehículos guiados automáticamente (AGVs), sistemas de almacenamiento, etc.

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Software cuya finalidad es la simulación de sistemas de fabricación y de servicios. En su versión básica se centra en el modelado de proceso de negocio (bussines process) pero con las versiones estándar y profesional se puede simular cualquier tipo de entorno, incluyendo sistemas continuos. Permite un análisis estadístico detallado de los datos y puede modelar una enorme variedad de dispositivos de manipulación de materiales incluyendo montacargas, vehículos automatizados (AGV) y diferentes tipos de cintas transportadoras.

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Su versión de fabricación puede simular tanto de manufactura discreta como manufactura de flujo continuo. Los modelos están construidos con un diseño de bloques de construcción, con una estructura modular que puede interactuar con bases de datos, hojas de cálculo y otras aplicaciones. También tiene un módulo de realidad virtual que se puede integrar con el sistema estándar para proporcionar la capacidad de modelado 3d. Tiene un escenario de simulación para ayudar en la experimentación y los resultados los cuales pueden ser exportados a otras aplicaciones.

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Este software permite modelar todo tipo de maquinaria (herramientas, robots, elementos de distribución) así como las relaciones espaciales existentes entre las mismas con el fin de simular la cadena de producción con gran realismo. Dispone de una interface de programación a disposición del usuario para definir nuevas máquinas o planificar procesos de forma automatizada.

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Cuenta con una interfaz gráfica de modelo de construcción que incluso permite que los iconos definidos por el usuario se puedan guardar y volver a utilizar. Es de aplicación general, sin embargo, ha sido frecuentemente utilizado para modelar industrias de servicios o procesos de negocio, y también cuenta con especialización en la simulación de tanques y tuberías de fabricación en continuo de líquidos.

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Software orientado a la simulación de objetos y de todo tipo de entornos de fabricación incluyendo los sistemas de eventos discretos como los de flujo continuo. En este software todo está abierto a la customización por parte del usuario, que puede crear sus propios programas en lenguaje C++.

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Promodel es un simulador dirigido a entornos de fabricación en general. Se pueden crear entornos tanto en 2D como en 3D. En ProModel también se pueden especificar la información de costes que pueden estar asociados con un recurso específico, la ubicación, etc.

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Permite crear aplicaciones de simulación de sistemas dinámicos para la planificación, la capacidad de gestión y control de procesos operativos. Junto a esto, ED FALCON incluye una funcionalidad completa para fines de marketing y formación. Agrega una dimensión única al sistema de logística o de fabricación de una organización. Planificación avanzada y programación, gestión de incidentes, control de procesos, visualización total o de operaciones de red son sólo algunas de las posibilidades de los sistemas que se crean mediante ED FALCON.

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Software de simulación con posibilidad de utilización en una amplia gama de aplicaciones, especialmente indicado para fabricación y más concretamente para el flujo de materiales. Se pueden definir vehículos guiados automáticamente (AGV´s), transportadores, grúas puente, sistemas de almacenamiento, etcétera. Las capacidades de animación están basadas en dibujos a escala e incluyen vectores gráficos en 3D sobre una pantalla virtual en tiempo real. Representa los datos en forma de gráficos.

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La aplicación de la simulación de procesos industriales se utiliza para evaluar el efecto de los cambios en los procesos, los nuevos procedimientos y las inversiones de capital en equipos.

Los ingenieros pueden utilizar la simulación para evaluar el rendimiento de un sistema existente o predecir el rendimiento de un sistema previsto, comparando soluciones y diseños alternativos.

Después de todo, la simulación se utiliza como alternativa a las pruebas de teorías y cambios en el mundo real, que pueden ser costosas.

En el fondo, puede medir factores como la duración de los ciclos del sistema, el rendimiento bajo diferentes cargas, la utilización de los recursos, los cuellos de botella y los puntos de estrangulamiento, las necesidades de almacenamiento, las necesidades de personal y la eficacia de los sistemas de programación y control.

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Diseño y equilibrado de líneas de montaje (lay-out y balanceo de líneas de producción).

Planificación del rendimiento y la capacidad.

Logística de producción y flujo de materiales, incluida la gestión del transporte y la reubicación o ampliación de las instalaciones.

Gestión de los niveles de inventario, tasas de reposición, tamaños de lotes, planificación de la producción, etc.

Distribución de las instalaciones y asignación de recursos.

Claridad de las instrucciones de trabajo y gestión de las revisiones.

Programación de equipos de robótica y automatización.

Mejora de la calidad de fabricación y validación de materias primas alternativas.

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