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1.1 Revisión de los conceptos de sistema y modelo

1.2 Concepto de simulación

1.3 Tipos de simulación

1.3.1 Discreta

1.3.2 Continua

1.4 Descripción de ejemplos o casos prototipo

1.4.1 De simulación discreta

1.4.2 De simulación continua

1.5 Catalogo de programa de computo comerciales de simulación

1.6 Lectura de artículos sobre aplicaciones de la simulación

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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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Sistemas

Un sistema es un conjunto de elementos interrelacionados que trabajan juntos para lograr un objetivo común.

Modelos

Un modelo es una representación simplificada de la realidad que captura las características esenciales de un sistema para facilitar su estudio y comprensión.

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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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Ejemplos de simulación discreta:

Gestión de Colas

Modelar la llegada de clientes, tiempos de servicio y formación de filas para optimizar el número de cajeros y reducir los tiempos de espera.

Sistema de Manufactura

Simular el flujo de productos a través de diferentes estaciones de trabajo para identificar cuellos de botella y mejorar la eficiencia de la producción.

Ejemplos de Simulación Continua

Dinámica de Fluidos:

Simular el flujo de líquidos o gases en diferentes condiciones para diseñar sistemas hidráulicos o aerodinámicos.

Modelado Ecológico

Simular el crecimiento de poblaciones de especies en un ecosistema, considerando factores como la depredación, la disponibilidad de recursos y las tasas de reproducción.

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1.5.Catalogo de programa de computo comerciales de simulación

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1.5.Catalogo de programa de computo comerciales de simulación

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Software de Simulación de Eventos Discretos

WITNESS (Lanner Group) Simulación detallada de procesos productivos y empresariales. Integración con herramientas de análisis de datos.

ProModel

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

Tecnomatix Plant Simulation

Optimización de sistemas productivos complejos. Simulación de flujo de materiales en plantas de producción. AutoMod

Especializado en la simulación de sistemas automatizados. Uso en fabricación y transporte interno de materiales.

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La simulación es una técnica que implica la creación y el uso de un modelo para imitar el comportamiento de un sistema real o teórico a lo largo del tiempo.

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Las simulaciones se pueden clasificar según la naturaleza de las variables y el comportamiento del sistema en estudio.

1.3.1 Simulación Discreta discreta (determinista o estocástica)

En esta, los cambios en el estado del sistema ocurren en puntos específicos en el tiempo, generalmente como resultado de eventos claramente definidos. Por ejemplo, en una línea de producción, la finalización de una etapa de ensamblaje es un evento discreto que cambia el estado del sistema.

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.

1.3.2 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. Un ejemplo típico es la simulación del crecimiento de una población, donde el número de individuos cambia continuamente.

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.

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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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Industria fabricante : Simulación de líneas de producción para mejorar la eficiencia y reducir costos.

Logística y transporte : Simulación de rutas de distribución para minimizar tiempos y costos.

Salud : Simulación de procesos hospitalarios para mejorar la atención al paciente.

Finanzas : Simulación de escenarios económicos para evaluar riesgos y tomar decisiones estratégicas.

Ingeniería de tráfico : Simulación del flujo vehicular para mejorar la movilidad en ciudades.

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La simulación es una herramienta poderosa para analizar, optimizar y predecir el comportamiento de sistemas complejos. Aunque presenta desafíos, su capacidad para reducir costos y riesgos la hace indispensable en la toma de decisiones.