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"Una combinación ordenada de partes que, aunque trabajen de manera independiente, se interrelacionan o interactúan y, por medio del esfuerzo colectivo y dirigido, constituyen un todo racional, funcional y organizado, que actúa con el fin de alcanzar metas de desempeño previamente definidas".

Fuente: Chadwick, A. (1975). Sistemas, cibernética y administración.

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"El modelo es una representación parcial de la realidad; esto se refiere a que no es posible explicar una totalidad, ni incluir todas las variables que esta pueda tener, por lo que se refiere más bien a la explicación de un fenómeno o proceso específico, visto siempre desde el punto de vista de su autor."

Fuente: Aguilera, J. (2000). La representación científica. Modelos, teorías y explicación.

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En los sistemas discretos, el conjunto de variables que describen el sistema, o estado del sistema, experimentan un cambio o varios, en cantidades y/o puntos particulares o discretos en el tiempo.

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En las simulaciones continuas, el sistema se monitorea en todos y cada uno de los puntos en el dominio del tiempo.

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1.4.1. De simulación discreta 1.4.2. De simulación continua.

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1.4.1. De simulación discreta 1.4.2. De simulación continua.

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Chick, J., & Rodríguez, A. (2014). Simulación de sistemas: Fundamentos y aplicaciones. McGraw-Hill.

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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 (determinista o estocástica).

1.3.2. Continua (determinista o

estocástica).

1.4. Descripción de ejemplos o casos prototipo

1.4.1. De simulación discreta.

1.4.2. De simulación continua.

1.5. Catálogo de programas de cómputo

comerciales de simulación.

1.6. Lectura de artículos sobre aplicaciones de

la simulación.

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La simulación industrial es una herramienta clave en la ingeniería y la gestión de procesos productivos, en un entorno industrial cada vez más competitivo y demandante, la simulación se presenta como un instrumento indispensable para innovar, mejorar la productividad y asegurar la calidad en los procesos.

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La simulación es el proceso de imitar o replicar el comportamiento de un sistema o proceso real mediante un modelo a lo largo del tiempo, con el fin de estudiar sus características, evaluar su funcionamiento o predecir sus resultados sin necesidad de interactuar directamente con el sistema real.

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Aplicaciones de los modelos de simulación

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Aplicaciones de los modelos de simulación

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>Ayuda a mejorar los procesos y los resultados: decidir correctamente, diagnosticar problemas, estudiar fácilmente diferentes posibilidades, visualizaciones 3D, formación de equipos de trabajo, predecir nuevas situaciones ante cambios, asegurar inversiones.

>Permite la búsqueda del proceso óptimo: equilibrado de líneas, estudio de stocks, reparto de cargas de trabajo, identificación de cuellos de botella, dimensionamiento de cintas transportadoras.

>Permite realizar planificaciones apoyadas en modelos predictivos.

Fuente: Prodintec. (2020, septiembre). La simulación de procesos industriales. Femetal. https://www.femetal.es/ckeditor_assets/attachments/344/la_simulacion_de_procesos_industriales.pdf

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1. Modelado y simulación basados en agentes

Una simulación basada en agentes es un modelo que examina el impacto de un «agente» en el «sistema» o «entorno».

El «agente» puede ser una persona, un equipo o prácticamente cualquier otra cosa. La simulación incluye el «comportamiento» del agente, que sirve como reglas de cómo deben actuar esos agentes en el sistema. Después, se observa cómo responde el sistema a esas reglas.

Sin embargo, hay que extraer las reglas de los datos del mundo real; de lo contrario, no se generarán conocimientos precisos.

2. Simulación de eventos discretos

Un modelo de simulación de eventos discretos te permite observar los eventos específicos que resultan en tus procesos de negocio.

Aquellos en los que las variables que definen su estado en cada momento cambian únicamente en un conjunto discreto de instantes de tiempo (muestras). Esto facilita su implementación en un programa informático.

3. Simulación de dinámica de sistemas

Se trata de una forma muy abstracta de modelado de simulación. A diferencia del modelado basado en agentes y del modelado de eventos discretos, la dinámica de sistemas no incluye detalles específicos sobre el sistema.

Así, para una instalación de fabricación, este modelo no incluirá datos sobre la maquinaria y la mano de obra.

Más bien, las empresas utilizarán los modelos de dinámica de sistemas para simular una visión a largo plazo y a nivel estratégico del sistema global.

En otras palabras, la prioridad es obtener información asociada sobre todo el sistema en respuesta a una acción, por ejemplo, una reducción de los gastos de capital, el fin de una línea de productos, etc.

4. Simulación de Montecarlo / Análisis de riesgos

En términos sencillos, una simulación de Montecarlo es un método de análisis de riesgos. Las empresas lo utilizan antes de poner en marcha un proyecto importante o un cambio en un proceso, como una cadena de montaje de fabricación.

Basados en modelos matemáticos, los análisis de Montecarlo utilizan los datos empíricos de las entradas y salidas del sistema real (por ejemplo, la entrada de suministros y el rendimiento de la producción).

A continuación, identifica las incertidumbres y los riesgos potenciales mediante distribuciones de probabilidad.

La ventaja de una simulación basada en Montecarlo es que permite conocer y comprender a fondo las posibles amenazas para los resultados y el tiempo de comercialización.

Fuente: https://www.cursosaula21.com/que-es-la-simulacion-de-procesos-industriales/

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En los últimos años, la simulación de procesos industriales se ha hecho muy popular. Existen potentes paquetes de simulación que se adaptan fácilmente al ordenador de sobremesa de casi todos los ingenieros de diseño.

A principios de la década de 1980 era una tecnología emergente, pero ha crecido hasta alcanzar su actual posición de liderazgo en la industria.

En este artículo vamos a analizar a las características principales de la simulación de procesos industriales, sus ventajas y por qué se usan los software de simulación, entre otros aspectos.

¿Qué se entiende por simulación de procesos industriales?

La simulación de procesos industriales se define como el uso de modelos informáticos para probar virtualmente los métodos y procedimientos de fabricación, incluidos procesos como la producción, el montaje, el inventario y el transporte.

Una simulación imita el funcionamiento de los procesos o sistemas del mundo real con el uso de modelos. El modelo representa los comportamientos y las características clave del proceso o sistema seleccionado, mientras que la simulación representa cómo evoluciona el modelo en diferentes condiciones a lo largo del tiempo.

Por ejemplo, un ingeniero industrial puede necesitar saber cómo afectará a la producción el aumento del caudal en un intercambiador de calor. Una simulación de procesos puede demostrar este cambio en un software basado en la nube a través de una interfaz web, dando al ingeniero la confianza de que los ajustes serán beneficiosos.

Las simulaciones suelen estar basadas en el ordenador y utilizan un modelo generado por un software para apoyar las decisiones de los gestores e ingenieros, así como con fines de formación.

Por otro lado, las técnicas de simulación facilitan la comprensión y la experimentación, ya que los modelos son visuales e interactivos.

Además, incluyen la simulación de eventos discretos, la simulación de procesos y la simulación dinámica.

En definitiva, las empresas pueden utilizar todos estos sistemas en diferentes niveles de la organización. Esto reduce en gran medida el tiempo y los costes que supondrían las pruebas físicas de un sistema de fabricación.

El software de simulación puede utilizarse para predecir el rendimiento de un sistema de fabricación planificado y comparar soluciones para cualquier problema descubierto en el diseño del sistema.

Esto hace que la simulación de procesos industriales sea una capacidad bastante competitiva, ya que permite a los fabricantes probar una serie de escenarios antes de comprar herramientas, reservar capacidad o coordinar otros costosos recursos de producción.

Al utilizar el software de simulación para determinar exactamente lo que se necesita, el fabricante puede evitar problemas durante la producción, reduciendo al mismo tiempo los desperdicios y las repeticiones.

¿Por qué se utiliza la simulación de procesos industriales?

La necesidad de eficiencia en la industria manufacturera nunca ha sido mayor, ya que los costes de material, transporte y mano de obra siguen aumentando cada año.

Las empresas de éxito necesitan asegurarse de que los costes asociados al tiempo, los equipos y otras inversiones se tienen en cuenta y se optimizan.

En esencia, la simulación de procesos productivos es una forma barata y sin riesgos de probar cualquier cosa, desde simples revisiones hasta rediseños completos, siempre con el objetivo de cumplir los objetivos de producción al menor coste posible.

También proporciona una forma de probar y aplicar los principios del Lean Manufacturing y .

Y a diferencia del análisis y la previsión basados en hojas de cálculo, la simulación de fabricación ofrece un método rápido y eficaz para ajustar los parámetros y obtener resultados más rápidos.

Aplicaciones de la simulación de procesos industriales

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.

Además de validar medios de producción totalmente nuevos en las primeras fases del ciclo de vida del producto, la simulación de la fabricación también puede aplicarse a instalaciones o procesos existentes para identificar ineficiencias o analizar el impacto de la introducción de nuevos equipos, materiales u otros cambios.

Algunos aspectos comunes de la fabricación en los que las simulaciones pueden ayudar son:

Diseño y equilibrado de líneas de montaje.

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.

¿Cuándo se utiliza la simulación de procesos industriales?

Existen principalmente tres situaciones en las que se pueden utilizar modelos de simulación:

Cuando se carece de datos, lo que es habitual en el momento que se estudian acontecimientos antiguos o históricos.

Cuando tus procesos empresariales son demasiado complejos para ser analizados mediante métodos tradicionales.

Cuando necesites experimentar en un entorno de bajo coste y bajo riesgo. (si, por ejemplo, quieres implementar un cambio arriesgado y costoso en tu negocio, y necesitas validarlo).

Cómo hacer una simulación de procesos industriales

En la práctica, la simulación de procesos industriales se realiza mediante el uso de un software de simulación intuitivo para crear una maqueta visual de un proceso.

Esta simulación visual debe incluir detalles de los tiempos, las reglas, los recursos y las restricciones, para reflejar con exactitud el proceso del mundo real.

Hay muchas formas diferentes de crear una simulación de procesos. En primer lugar, hay que conocer las propiedades del proceso que se simula.

En segundo lugar, hay que articular el comportamiento de las distintas partes del proceso. Por último, se deben proporcionar las condiciones de partida, trabajando de forma metódica en cada paso del proceso.

La matemática subyacente puede hacerse a mano mediante operaciones matemáticas, como cuando un estudiante de física calcula la trayectoria de un objeto. Incluso un simple diagrama de bloques combinado con una calculadora de bolsillo para realizar las matemáticas puede servir como simulación de procesos.

Pero, con la amplia gama de potentes programas informáticos especializados en simulación de procesos que existen, ésta suele ser la vía más eficaz.

A la postre, una simulación puede construirse utilizando asistentes de software que piden al usuario información sobre el proceso que se está simulando.

Esta información debe incluir todo lo relacionado con la simulación, como los materiales de los que está hecho el equipo.

En pocas palabras, los asistentes de software están diseñados para ayudar al usuario a identificar la información pertinente y garantizar que no se incluyan datos extraños.

Tipos de simulación de procesos

Hoy en día, puedes elegir entre una amplia gama de modelos de simulación. Su selección depende de la naturaleza de tu sistema en el mundo real, de sus requisitos y de los resultados empresariales previstos.

En general, la simulación de procesos puede dividirse en cuatro tipos fundamentales, que son los siguientes:

1. Modelado y simulación basados en agentes

Una simulación basada en agentes es un modelo que examina el impacto de un "agente" en el "sistema" o "entorno".

En términos sencillos, piensa en el impacto que tiene una nueva cortadora láser o algún otro equipo de la fábrica en la línea de fabricación general.

El "agente" puede ser una persona, un equipo o prácticamente cualquier otra cosa. La simulación incluye el "comportamiento" del agente, que sirve como reglas de cómo deben actuar esos agentes en el sistema. Después, se observa cómo responde el sistema a esas reglas.

Sin embargo, hay que extraer las reglas de los datos del mundo real; de lo contrario, no se generarán conocimientos precisos.

En cierto modo, sirve para examinar un cambio propuesto e identificar posibles riesgos y oportunidades.

2. Simulación de eventos discretos

Un modelo de simulación de eventos discretos te permite observar los eventos específicos que resultan en tus procesos de negocio.

Por ejemplo, el proceso típico de asistencia técnica implica que el usuario final te llame, que tu sistema reciba y asigne la llamada y que tu agente le atienda.

Se podría utilizar un modelo de simulación de eventos discretos para examinar ese proceso de soporte técnico.

Además, se pueden utilizar modelos de simulación de eventos discretos para estudiar muchos tipos de sistemas y para una amplia gama de resultados.

3. Simulación de dinámica de sistemas

Se trata de una forma muy abstracta de modelado de simulación. A diferencia del modelado basado en agentes y del modelado de eventos discretos, la dinámica de sistemas no incluye detalles específicos sobre el sistema.

Así, para una instalación de fabricación, este modelo no incluirá datos sobre la maquinaria y la mano de obra.

Más bien, las empresas utilizarán los modelos de dinámica de sistemas para simular una visión a largo plazo y a nivel estratégico del sistema global.

En otras palabras, la prioridad es obtener información asociada sobre todo el sistema en respuesta a una acción, por ejemplo, una reducción de los gastos de capital, el fin de una línea de productos, etc.

4. Simulación de Montecarlo / Análisis de riesgos

En términos sencillos, una simulación de Montecarlo es un método de análisis de riesgos. Las empresas lo utilizan antes de poner en marcha un proyecto importante o un cambio en un proceso, como una cadena de montaje de fabricación.

Basados en modelos matemáticos, los análisis de Montecarlo utilizan los datos empíricos de las entradas y salidas del sistema real (por ejemplo, la entrada de suministros y el rendimiento de la producción).

A continuación, identifica las incertidumbres y los riesgos potenciales mediante distribuciones de probabilidad.

La ventaja de una simulación basada en Montecarlo es que permite conocer y comprender a fondo las posibles amenazas para los resultados y el tiempo de comercialización.

En el fondo, puedes implementar las simulaciones de Montecarlo en prácticamente cualquier industria o campo, incluyendo el petróleo y el gas, la fabricación, la ingeniería, la gestión de la cadena de suministro y muchos otros.

Beneficios de la simulación de procesos industriales

El uso de métodos basados en la simulación para mejorar la fabricación tiene importantes beneficios.

Los beneficios se obtienen en términos de ahorro de costes y de activos intangibles, como un conocimiento más profundo del proceso.

El tiempo de amortización de un proyecto de mejora típico es inferior a dos años, en algunos casos sólo unos meses.

Las ventajas de aplicar la simulación de procesos industriales son:

1. Flexibilidad

Se pueden simular muchas cosas diferentes. Desde las operaciones empresariales hasta el flujo de trabajo de una planta de envasado, no faltan las aplicaciones existentes y potenciales para los sistemas de simulación.

Cuando se trata de la simulación de procesos industriales, se puede emplear para capturar ideas en la fabricación, la gestión de la cadena de suministro, la logística, y muchos otros. Es algo independiente de la industria que se desee utilizar y aplicable a innumerables casos de uso.

2. Probar sistemas grandes y/o complejos

Si tienes suficiente potencia de cálculo, puedes simular escenarios increíblemente complejos, como las operaciones diarias de un sistema de automatización y control industrial durante todo un trimestre o el tráfico de robots móviles en un almacén.

No importa el número de reglas que introduzcas o las variables que introduzcas en el sistema. Mientras tengas la potencia de cálculo necesaria, podrás simularlo con relativa facilidad.

Actualmente, la diferencia radica en realidad en la forma de modelar y analizar las simulaciones, no en el concepto de modelado de simulación en sí.

3. Aislado de la vida real

Con el modelado de simulación, se pueden generar grandes cantidades de información sin tener que tocar el sistema del mundo real.

Esta es una ventaja importante para los entornos a gran escala. Ya sean plantas de producción, explotaciones mineras, actividades de transporte y distribución mundial o ensamblaje de aviones, todas ellas son operaciones multimillonarias.

La introducción de un solo cambio en un proceso complejo a gran escala puede provocar retrasos y problemas de control de calidad por valor de decenas o cientos de millones de euros.

Con la simulación, puedes probar sus cambios sobre el terreno antes de implementarlos en el mundo real. Puedes obtener información sobre los posibles riesgos de antemano y prepararte para ellos.

4. Abordar cuestiones teóricas, "qué pasaría si"

Tanto si se trata de comprender mejor las operaciones del pasado como de crear inteligencia empresarial, también se puede utilizar el modelado de simulación para generar conocimientos por sí mismos.

Los datos pueden ser inaplicables hoy, pero podrían ser relevantes en el futuro cuando se materialicen los factores adecuados (por ejemplo, la tecnología, el entorno normativo, etc.).

5. Estudiar el impacto de diferentes variables interrelacionadas

Es habitual que en las operaciones complejas intervengan muchos factores diferentes. En la fabricación, por ejemplo, se depende de cientos o miles de máquinas, una cadena logística, proveedores, acceso a materiales y mano de obra.

Con el modelado de simulación, puedes adquirir una comprensión de cómo tus operaciones de fabricación se verán afectadas como resultado de una variable, como el mal tiempo, una huelga de trabajadores, una crisis política en un país que suministra materias primas, y otros.

Se trata de una información valiosa para los responsables de la toma de decisiones, los ejecutivos y los accionistas que examinan las propuestas de proyectos y los cambios en sus sistemas actuales.

6. Compresión temporal

Aunque se quiera obtener información que abarque meses o años en el futuro, no se puede permitir esperar tanto tiempo para conseguirla. Con los modelos de simulación, es posible obtener información sobre el largo plazo -por ejemplo, 12 meses- y con relativa rapidez, por ejemplo, en un día.

7. Probar las complicaciones

Tanto si se trata de la introducción de una nueva máquina en una fábrica como de un nuevo proceso administrativo, puedes probar si funciona como está previsto mediante un modelo de simulación.

Además, se pueden identificar las posibles complicaciones e incorporar soluciones para ellas (y volver a probarlas) antes de implementar el cambio en el mundo real.

Como puedes ver, el modelado de simulación proporciona una amplia gama de beneficios empresariales.

Si se puede resumir en una idea, sería la de predecir objetivamente los resultados de tus acciones antes de que sucedan en el mundo real.

Conclusiones

La simulación de procesos de fabricación constituye un conjunto indispensable de herramientas y métodos tecnológicos para la implantación con éxito de la fabricación digital, ya que permite experimentar, validar el diseño y la configuración de productos, procesos y sistemas.

El valor de la simulación de procesos industriales es evidente, especialmente en el inquieto entorno actual de la fabricación, que se ve afectado por megatendencias como la globalización y los requisitos crecientes de un mayor grado de adaptación y personalización de los productos.

Los nuevos procesos de fabricación de materiales compuestos, en los que la experiencia industrial es limitada, demuestran la necesidad de realizar simulaciones de procesos para reducir el tiempo y el coste asociado a los desarrollos de productos y procesos.

Las tecnologías basadas en la simulación constituyen un punto central de las soluciones de fabricación digital, ya que permiten experimentar y validar diferentes configuraciones de productos, procesos y sistemas de fabricación.

Como conclusión final, las herramientas de simulación están en constante evolución y sin duda conducen a sistemas de fabricación más eficientes.

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Qué es la simulación de procesos industriales y cómo se realiza

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Descubre qué se entiende por simulación de procesos industriales y cómo se hace. Conoce por qué se simulan procesos y sus aplicaciones

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MATLAB es una plataforma de programación y computación numérica que permite a las empresas e instituciones educativas crear modelos, desarrollar algoritmos, analizar conjuntos de datos y más. Los profesionales pueden usar el editor en vivo para crear scripts y mejorar el código mediante hipervínculos, imágenes y encabezados.

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AnyLogic es un software de simulación que ayuda a las empresas de los sectores de logística ferroviaria, minería, atención sanitaria y otros a probar y explorar escenarios hipotéticos mediante modelado 2D y 3D. Ofrece bibliotecas de animaciones integradas pertenecientes a diversos sectores, como ferrocarriles, tráfico rodado y gestión de materiales.

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Fusion 360 by Autodesk es una herramienta 3D CAD, CAM y CAE que combina diseño industrial y mecánico, simulación, colaboración y mecanizado para conectar todo el proceso de desarrollo de productos en un conjunto de herramientas integrado desde el concepto hasta la producción.

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FlexSim es un software de modelado y análisis de simulaciones en 3D que está diseñado para ayudar a las empresas de los sectores de fabricación, atención médica, almacenamiento, cadena de suministro, logística y otros a simular, optimizar y visualizar sus procesos comerciales.

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Simio es una plataforma de simulación que permite a los usuarios crear modelos animados en 3D precisos y analizar objetivamente alternativas para tomar decisiones informadas y rápidas.

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ProModel es un paquete de simulación que no requiere programación, aunque si lo permite. Corre en Windows y no requiere hardware especializado. Es la combinación perfecta entre facilidad de uso y flexibilidad para modelos complejos.

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Como profesionales en la era actual, es vital mantenerse informado acerca de toda herramienta util y necesaria para aumentar la eficiencia de nuestro trabajo. El mantenerse informado acerca de la Simulación nos permitirá como ingenieros industriales acceder a la gama de aplicaciones, programas, modelos y beneficios que esta trae consigo.

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Simulación aplicada a la industria alimentaria

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Simulación aplicada a la industria alimentaria

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Simulación aplicada a una línea de producción de tejido industrial 

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Simulación aplicada a una línea de producción de tejido industrial 

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Comprender las bases teóricas que sustentan la simulación, sus aplicaciones y las herramientas que facilitan su uso, es de vital importancia no solo para la materia, sino para futuros proyectos y toda nuestra vida profesional.

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Representación

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Simulación

Análisis

Optimización

Prueba de hipótesis

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