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Introduccion: La simulación consiste en diseñar un modelo de un sistema real, quepermita mostrar el funcionamiento de cada uno de los procesos necesarios paraun normal funcionamiento, pues bien, se requiere de tomar cada uno de loscomportamientos y representarlos de manera que ejecuten en tiempo real lasactividades programadas.

Desarrollo: Esta unidad los cuales hablan acerca de lo que es un sistema que es un sistema de conjunto de partes o elementos organizados y relacionadas que interactúan entre sí para lograr un objetivo.

La idea es que la simulación permita comprobar el comportamiento de unapersona, de un objeto o de un sistema en ciertos contextos que, si bien no sonidénticos a los reales, ofrecen el mayor parecido posible.

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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Sistema: 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.

Modelo: 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.

Simulación: 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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Simulación 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.

Simulación continua: 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. Las simulaciones continuas también producen datos en casos en que ninguna mudanza continua ocurra.

Simulación combinada discreta-continua:Este es una modelación la cual se da mediante la presentación de unas variables que cambian continuamente de estado con respecto al tiempo y algunas cambian instantáneamente en tiempos separados. Es una simulación en la cual interactúan variables de estado discretas y continuas. Existen tres tipos de interacciones entre las variables de estado de este tipo de simulaciones:

Un evento discreto puede causar un cambio discreto en el valor de una variable de estado continua.

Un evento discreto puede causar que la relación que gobierna una variable de estado continua cambie en un instante de tiempo en particular.

Una variable de estado continua de punto de partida puede causar que un evento discreto ocurra, o sea, programado.

Simulación determinística y/o estocástica: La simulación puede ser determinista o estocástica, dependiendo de si los modelos simulados son deterministas o, por el contrario, contienen alguna variable aleatoria. Este mismo modelo puede ser evaluado asumiendo que existe un elemento al azar que en cada simulación toma un valor distinto dependiendo de un modelo estocástico determinado. La simulación estocástica nos lleva a la necesidad de generar variables aleatorias continuas y discretas.

Simulación estática y dinámica: La simulación estática es un modelo de simulación que no tiene un historial interno de los valores de entrada y salida que se aplicaron previamente. También representa un modelo en el que el tiempo no es un factor. Este tipo de modelo de simulación generalmente tiene alguna función (f) que está hecha de entradas (u). Cada salida en este tipo de simulación depende de los valores de la función (f) y las entradas (u).

Simulación con orientación hacia procesos: Este es un modelaje basado en un esquema de un flujograma de procesos, la lógica del modelo gira entorno a los demás procesos los cuales deben seguir las entidades.

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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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Arena: Procesos industriales y logísticos

FlexSim: Simulación 3D de lineas de producción y almacenes.

Simio: Modelado visual, manufactura y supply chain.

AnyLogic: Combina eventos discretos, agentes y dinámica de sistemas.

WITNESS: Procesos productivos con análisis de datos.

ProModel: Uso en manufactura defensa y salud.

AutoMod: Sistemas automatizados y transporte interno.

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En este artículo se expone la simulación del comportamiento de una empresa de manufactura a nivel de producción con el objetivo de generar una solución para uno de sus problemas más graves que es el desabasto del producto final para atender la demanda de los clientes; se define el problema al que se enfrenta la empresa, con lo que se permite identificar las variables y parámetros para la definición del modelo, para ello se recopilaron datos históricos que se analizaron con el software estadístico R para determinar las distribuciones estadísticas.

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Simulación para la optimización de la producción de ejes en la línea de ensamblaje de una empresa de manufactura

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Simulación basada en agentes:

Ideal para comprender el comportamiento de sistemas complejos y descubrir patrones emergentes, como el tráfico o el comportamiento del consumidor.

Simulación de gemelos digitales:

Crea réplicas virtuales de sistemas físicos para monitorear y optimizar su rendimiento en tiempo real, mejorando la producción en fábricas.

Simulación Monte Carlo:

Se usa para evaluar escenarios de riesgo mediante el análisis de miles de cálculos "hipotéticos", siendo útil en análisis financiero y de riesgos.

Simulación estocástica:

Considera la aleatoriedad de las entradas para producir salidas aleatorias, permitiendo modelar la incertidumbre en un sistema.

Simulación dinámica:

Modela la evolución de un sistema o proceso a lo largo del tiempo, lo que es útil para procesos biológicos, reacciones químicas o dinámicas de fluidos.

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La conclusión de una simulación es que es una herramienta poderosa para comprender, predecir y optimizar sistemas complejos, permitiendo la experimentación con escenarios "que pasaria si" sin afectar la realidad. Proporciona conocimiento profundo, mejora la toma de decisiones y ayuda a identificar cuellos de botella y áreas de mejora, ofreciendo así un ahorro de costes y tiempo valioso en la planeación y ejecución de proyectos.