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Se trata de una representación de la realidad, que sirve para estudiar, entender o reproducir el original.

Importancia

Los modelos son muy útiles para describir, explicar o comprender mejor la realidad, cuando es imposible trabajar directamente en la realidad en sí.

¿Cual es su función?

Estos tienen varias funciones entre ellas están el representar, explicar, guiar, motivar, predecir, evaluar y genera realidades, aunque se podría decir que su función principal de los modelos es la de comprender y explicar la realidad a fin de poder hacer predicciones.

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El objetivo de la simulación consta de diversos puntos y se incluye el desarrollo de habilidades prácticas y sociales, el aprendizaje de toma de decisiones en contextos controlados y seguros, la optimización y validación de procesos y sistemas, la predicción del comportamiento de un sistema ante diferentes escenarios, la mejora de la seguridad, la formación del personal, y el entretenimiento a través de experiencias interactivas

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A lo largo de este Padlet se abordarán los siguientes temas:

Introducción a la simulación: Definición, objetivos y aplicaciones.

Conceptos de sistema y modelos: Características de los sistemas, tipos de modelos y su función en la simulación.

Propósito de un modelo: Optimización, predicción de desempeño y soporte en la toma de decisiones.

Tipos de simulación: Discreta (eventos específicos) y continua (variación temporal continua).

Catálogo de software de simulación: Comercial, industrial/manufactura y gratuito/código abierto.

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La simulación se puede definir como una técnica que consiste en realizar experimentos sobre el modelo de un sistema, con el objetivo de recopilar información bajo determinadas condiciones.

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Un sistema es un conjunto de elementos que se relacionan entre sí y que actúan de manera coordinada y cumplen una función específica.

¿En que consiste?

Organizar y controlar procesos para alcanzar un propósito específico, mejorando la eficiencia, la delegación, la productividad y la toma de decisiones en cualquier ámbito.

Importancia

Radica en que permite mejorar la toma de decisiones, optimizar procesos, centralizar información, fomentar la colaboración, adaptarse al cambio y lograr un rendimiento más efectivo en cualquier ámbito, desde una empresa hasta la sociedad misma.

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1. Predicción:
El modelo permite anticipar cómo se comportará un sistema en diferentes situaciones, escenarios o condiciones, sin necesidad de afectar la realidad directamente. Esto ayuda a planificar y tomar decisiones más acertadas.

2. Análisis:
A través del modelo, se pueden estudiar los componentes del sistema, identificar problemas o cuellos de botella, evaluar alternativas y entender cómo interactúan las distintas partes del sistema.

3. Estudio piloto:
El modelo sirve como una “prueba en pequeño” o simulación de un experimento antes de aplicarlo en la realidad, lo que permite validar ideas, probar cambios y reducir riesgos.

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¿Qué es?

Proceso computacional que permite imitar el comportamiento de un sistema o proceso, a menudo complejo, mediante la utilización de un modelo matemático o estadístico.

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¿Qué es?

Se trata de una técnica de modelado que se utiliza para representar el funcionamiento de sistemas como una secuencia de eventos discretos.

La simulación discreta puede ser determinista o estocástica según la inclusión de aleatoriedad

Es determinista si los resultados son predecibles y siempre iguales para las mismas entradas, mientras que es estocástica si introduce elementos aleatorios y produce resultados variados incluso con las mismas condiciones.

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¿Qué es?

Es un método en informática que implica modelar sistemas dinámicos utilizando herramientas matemáticas continuas como ecuaciones diferenciales ordinarias y parciales

La simulación continua también puede ser determinista o estocástica, dependiendo de si incluye o no elementos aleatorios.

Una simulación continua determinista modela sistemas donde las variables cambian de forma continua y los resultados son predecibles y únicos para un conjunto dado de entradas. En contraste, una simulación continua estocástica modela variables continuas pero incluye elementos de aleatoriedad, lo que resulta en múltiples resultados posibles que solo se pueden estimar como una distribución de probabilidad

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Arena – Muy usado en logística, manufactura y procesos industriales.

FlexSim – Visual, fácil de usar para simular líneas de producción y almacenes.

Simio – Permite modelado 3D y análisis de sistemas complejos.

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Matlab/Simulink – Ideal para sistemas dinámicos, control y procesos continuos.

AnyLogic – Permite simulación híbrida (discreta y continua).

ExtendSim – Enfocado en procesos continuos y de flujo.

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Discretos:

Witness: Muy usado en manufactura y logística, permite modelado de líneas de producción y análisis de capacidad.

Plant Simulation (Siemens Tecnomatix): Ideal para optimizar plantas, logística y flujos de materiales.

Continuos:

Dymola: Para modelado de sistemas dinámicos y procesos continuos complejos, como mecánicos o químicos.

Aspen Plus / Aspen HYSYS: Usados en ingeniería química y petroquímica para simular procesos continuos de plantas industriales.

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JaamSim (discreta) – Modela líneas de producción, colas y procesos industriales; código abierto y multiplataforma.

Scilab / Xcos (continua) – Alternativa gratuita a Matlab/Simulink para simulación de sistemas dinámicos y procesos continuos.

OpenModelica (continua) – Simulación de sistemas físicos y procesos continuos complejos; código abierto.

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1. Tendencias actuales:

Leer artículos científicos permite estar al día con los avances recientes en la industria, tecnología o investigación académica.

Ayuda a anticipar cambios y adoptar nuevas técnicas o procesos antes que la competencia.

2. Mejores prácticas:

Proporciona ejemplos de metodologías validadas y estrategias exitosas que se pueden aplicar en proyectos o investigaciones.

Reduce errores al aprender de experiencias documentadas por otros profesionales.

3. Innovación:

Estimula la creatividad al exponer al lector a nuevas ideas, conceptos y enfoques distintos.

Facilita el desarrollo de productos, procesos o soluciones innovadoras basadas en evidencia científica.

4. Beneficios adicionales:

Fomenta el pensamiento crítico y analítico.

Permite una base sólida para la toma de decisiones informadas en proyectos académicos o industriales.

Conecta al lector con la comunidad científica y tecnológica global, promoviendo colaboraciones y networking.

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La simulación y los modelos, apoyados por softwares adecuados, permiten entender y mejorar procesos industriales. Complementar esto con la lectura de artículos científicos mantiene al profesional actualizado, fomenta mejores prácticas e impulsa la innovación.