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1. Un poco de historia.

2. Concepto de un sistema.

3. Ventajas de un sistema.

4. Concepto de un modelo.

5. Ventajas de un modelo.

6. ¿Qué es la simulación?.

7. Ventajas de la simulación.

8. Diferencias entre simulación y modelo

9. Tipos de simulación.

10. Simulación discreta.

11. Simulación continua.

12. ¿Cuál usar?

13. Ejem. mas detallados/Diferencias.

14. Video de apoyo.

15. Softwares de simulación.

16. ANSYS.

17. Promodel.

18. Flexsim.

19. Conclusión general.

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LA SIMULACION EN LA ANTIGUEDAD Y EN LA ACTUALIDAD

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LA SIMULACION EN LA ANTIGUEDAD Y EN LA ACTUALIDAD

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La simulación como herramienta tiene una larga historia que evoluciona junto con la ciencia, la ingeniería y la computación. Se ha usado desde tiempos antiguos, pero su desarrollo moderno comenzó en el siglo XX.

Antigüedad:

Se usaban modelos físicos y maquetas para representar ciudades, batallas o mecanismos.

Ejemplo: maquetas militares en China, Egipto o el Imperio Romano.

Simulación basada en datos reales (2020-2025)

Es utilizado para analizar los comportamientos futuros dando una alta precisión y realismo. La IA mejora la velocidad de simulación y permite realizar predicciones a partir de datos reales.

Ejemplo: La IA genera ideas de posibles diseños para la solución aplicándolas en Software de simulación.

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La Simulación es una técnica que permite representar, a través de un modelo o réplica, las operaciones sucesivas e interrelacionadas de cualquier proceso real, ya sea de carácter natural o artificial, para conocer el comportamiento del sistema ante el cambio de las variables del proceso.

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Se clasifican según su naturaleza de las variables y el comportamiento que se tiene en estudio.

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Simulación Continua (determinista o estocástica)

El estado del sistema cambia de manera continua a lo largo del tiempo , y las variables pueden asumir un rango infinito de valores.

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Existe gran variedad de softwares en los cuales se realizan simulaciones, sin embargo, entre ellos los siguientes se consideran los mas utilizados en la industrial:

ANSYS

PROMODEL

FlexSim

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utilizado para analizar el comportamiento físico de productos, estructuras o sistemas antes de fabricarlos si este cuenta con vibraciones o si tiene la dureza para no romperse.

Realiza simulaciones en temas de Mecánico / Estructural, fluidos, electromagnéticos , térmico y dinámica. siendo este considerado un programa muy completo para facilitar el uso en la empresa.

DATO IMPORTANTE ofrece acceso gratuito a estudiantes.

SE ANEXA LINK PARA POSIBLE DESCARGA

# data[].attributes.attachment_link.title
Download Ansys Student | Workbench-based Simulation Tools

# data[].attributes.attachment_link.description
Ansys Student is a free Workbench-based introductory simulation software package for engineering students interested in learning simulation and analysis.

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MODELO

Un modelo es una abstracción o simplificación de un sistema real, que capta sus características más importantes para poder analizarlo sin tener que experimentar directamente con el sistema real.

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Promodel simula cómo se mueve y comporta un sistema productivo en el tiempo, con enfoque en la gestión de operaciones. Dando a conocer el movimiento que tiene enfoque técnico que se genera, ¿Qué es lo que simula?, aplicación típica como también cada una de las variables y reducción de tiempos en las líneas de producción.

Es una herramienta simple, predictiva, de mejora de productividad que te facilitará el análisis de tus proyectos.

se anexa link de posible descarga , ACCESO GRATUITO A ESTUDIANTES (LIMITADO)

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ProModel Student 2016 Setup (9.3.0.2051).exe on Egnyte

# data[].attributes.attachment_link.description
File ProModel Student 2016 Setup (9.3.0.2051).exe shared using Egnyte

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FlexSim no analiza estructuras físicas como ANSYS, sino el comportamiento de procesos en el tiempo, tal como hace ProModel, pero con gráficos 3D más avanzados y una interfaz moderna.

Se utiliza principalmente para:

Simular y optimizar procesos industriales.

Modelar fábricas, almacenes, hospitales, puertos, centros logísticos, etc.

Visualizar y analizar flujos de trabajo.

Tomar decisiones basadas en datos simulados.

FlexSim se usa para responder preguntas como:

¿Cuántos operarios necesito para evitar cuellos de botella?

¿Cómo afecta una nueva máquina a la producción total?

¿Qué pasaría si cambio el layout del almacén?

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Understand and improve any system or process. FlexSim will help you transform your existing data into accurate predictions.

Risk-Free Virtual Environment

Build a dynamic computer model of your system and test "what if" scenarios to see what works in the real world.

Analysis Beyond Spreadsheets

Improve on older, static analysis! FlexSim accounts for time, space, variability, and the complex relationships within your system.

3D Visuals + Validation

FlexSim's 3D environment and stunning visuals lets you really see what's happening. It's a second, critical level of validation.

Case Studies

Simulation in practice.

Learn how smart companies use FlexSim to dynamically model their operations, understand their complex systems, and make better decisions.

How to Get Started?

1. Not sure exactly what this technology is? Learn more about 3D simulation modeling and analysis.

2. Visit the FlexSim product page to learn more about our flagship 3D simulation modeling and analysis software.

3. Read a case study or two to see how other organizations have used FlexSim to understand their systems and make better decisions.

4. Watch one of our videos to see the software and its features in action-and to see just how easy it is to model and analyze your processes with FlexSim.

5. Choose one of the industries below to see some simulation models, and also to learn more about how simulation can benefit the industry:

Who uses FlexSim?

Any company in any industry can save time and money with FlexSim. Dozens of Fortune 500 companies and industry leaders worldwide are using FlexSim for their simulation needs. Why don't you?

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Understand and improve any system or process. FlexSim will help you transform your existing data into accurate predictions. Build a dynamic computer model of your system and test "what if" scenarios to see what works in the real world. Improve on older, static analysis!

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Posterior a lo comentado, para reforzar la información se agrega un video expandiendo aun mas los detalles.

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SISTEMA

Un sistema es un conjunto de elementos interrelacionados que trabajan juntos para cumplir un propósito específico y que pueden ser estudiados y analizados mediante modelos simulados.

# data[].attributes.body
OBJETIVOS DE UN SISTEMA

Probar cambios sin afectar el sistema real.

Evaluar diferentes escenarios o políticas.

Predecir el comportamiento futuro.

Optimizar procesos y recursos.

# data[].attributes.body
CARACTERISTICAS DE UN SISTEMA

Interrelación de componentes.

Retroalimentación.

Globalismo

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OBJETIVOS DE UN MODELO

Entender un sistema

Analizar su comportamiento

Predecir resultados

Reducir riesgos

Poder tomar decisiones

# data[].attributes.body
CARACTERISTICAS DEL MISMO

Simplifica la realidad (no incluye todos los detalles, solo los relevantes).

Puede ser matemático, lógico, físico o computacional.

Se usa para explicar, predecir o entender el funcionamiento del sistema que representa.

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Determinista: En una simulación continua determinista, las relaciones entre variables están definidas por ecuaciones precisas, y no hay lugar para la aleatoriedad; el resultado es predecible y consistente.

Estocástica: En una simulación continua estocástica, se introducen elementos de aleatoriedad, lo que permite modelar sistemas donde existen incertidumbres inherentes o variabilidad natural.

# data[].attributes.body
EJEMPLOS:

Dinámica de fluidos

Modelado Ecológico

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SIMULACION DISCRETA (DETERMINISTA O ESTOCASTICA)

En esta, los cambios en el estado del sistema ocurren en puntos específicos en el tiempo, generalmente como resultado de eventos claramente definidos.

Determinista: En una simulación discreta determinista, no existe incertidumbre; es decir, para un conjunto dado de condiciones iniciales, el resultado es siempre el mismo.

Estocástica: En contraste, una simulación discreta estocástica incorpora elementos de aleatoriedad o incertidumbre, lo que significa que el mismo conjunto de condiciones iniciales puede producir diferentes resultados en diferentes ejecuciones de la simulación.

# data[].attributes.body
EJEMPLOS:

Gestión de colas

Sistemas de manufactura.

# data[].attributes.body
Simulación Discreta:

Una línea de producción donde los productos llegan uno por uno.

Un hospital con pacientes que entran y salen en diferentes momentos.

Un aeropuerto con aviones que despegan y aterrizan en horarios definidos.

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Simulación Continua:

Flujo de un líquido en una tubería.

Temperatura que varía con el tiempo en una pieza metálica.

Vibración de una estructura al ser golpeada.

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¿NO SABES CUAL USAR?

Procesos con llegadas y salidas (colas)

Simulación Discreta

Sistemas físicos con variación

Simulación Continua

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En conclusión personal y en general puedo decir que en la actualidad, la simulación se ha relacionado con tecnologías como la inteligencia artificial y la realidad virtual permitiendo análisis más rápidos, precisos , pero sobre todo accesibles para los estudiantes que nos dan la oportunidad de conocer la resolución y aplicación de este. Ya no es solo una herramienta técnica, sino que también una plataforma estratégica para innovar, optimizar y tomar decisiones basadas en datos reales, mejorando la calidad de trabajo y sobre todo de una manera accesible ahorrando recursos.

La verdad que nunca había realizado un trabajo en una plataforma como esta, es muy didáctica y aprender de una manera muy divertida jugando con los colores, imágenes, GIF y el acomodo de información. Siempre hay algo nuevo que aprender:).

# data[].attributes.body
La modelación crea una representación abstracta o virtual de un sistema del mundo real, mientras que la simulación es el proceso de ejecutar ese modelo a lo largo del tiempo para observar y predecir su comportamiento y responder a diferentes escenarios.

SE ANEXA VIDEO DE APOYO PARA MAYOR INFORMACION

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Modelación y Simulación de Sistemas SAN MARCOS

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Modelación y Simulación de Sistemas - Conceptos Generales

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Ventajas de la Simulación

Análisis de sistemas complejos:

Permite estudiar sistemas grandes y complejos que son difíciles de analizar de otras maneras, identificando cuellos de botella y la importancia de diferentes variables.

Experimentación segura y económica:

Ofrece la posibilidad de probar diferentes escenarios y estrategias sin interrumpir operaciones reales, lo que reduce costos y riesgos.

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Ventajas de utilizar modelos:

Simplificación y comprensión:

Un modelo hace que los conceptos complejos sean más fáciles de entender para un público no especializado, incluyendo clientes y equipos de ingeniería.

Comunicación:

Facilita la comunicación entre los miembros del equipo y con los clientes al proporcionar un objeto físico o digital para discutir.

Exploración y prueba de ideas:

Permite probar y manipular ideas de forma tangible, lo que ayuda a mejorar el diseño y la funcionalidad del producto final.

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Ventajas de utilizar modelos:

Simplificación y comprensión:

Un modelo hace que los conceptos complejos sean más fáciles de entender para un público no especializado, incluyendo clientes y equipos de ingeniería.

Comunicación:

Facilita la comunicación entre los miembros del equipo y con los clientes al proporcionar un objeto físico o digital para discutir.

Exploración y prueba de ideas:

Permite probar y manipular ideas de forma tangible, lo que ayuda a mejorar el diseño y la funcionalidad del producto final.

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Ventajas de un Sistema

Mejora la eficiencia y reduce costos:

Al integrar y automatizar procesos, se eliminan las tareas repetitivas, lo que ahorra tiempo y dinero.

Facilita el control:

Permite monitorizar y revisar las operaciones con mayor facilidad, asegurando el cumplimiento de los objetivos.