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1. Modelos

2. Sistemas

3. ¿Qué es Simulación?

4. Objetivo de la Simulación

5. Simulación Discreta

6. Ejemplos Simulación Discreta

7. Simulación Continua

8. Ejemplos de Simulación Continua

9. Aplicaciones de los Modelos de Simulación

10. Modelos de Simulación en la Actualidad

11. Conclusión general

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Un modelo es como una versión más simple de la realidad, donde se muestran solo las partes más importantes de un sistema para poder entenderlo y analizarlo más fácilmente.

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Los sistemas son un conjunto de varios elementos trabajando juntos para un objetivo en específico.

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La simulación es una manera de usar un modelo para reproducir cómo se comporta un sistema, ya sea real o imaginado, conforme pasa el tiempo.

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Ecosistema de Recursos Educativos Digitales SENA 

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Sirve para probar el modelo y ver qué pasa en diferentes situaciones, planes o condiciones, sin tener que meterse directamente con el sistema real.

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El sistema va cambiando poco a poco y sin pausas a lo largo del tiempo, y las variables pueden tomar muchísimos valores posibles.

Determinista: Todo está definido con ecuaciones exactas y no hay azar. Si partes de las mismas condiciones, siempre obtendrás el mismo resultado.

Estocástica: Entra la parte aleatoria, lo que permite representar la variabilidad o la incertidumbre natural del sistema, haciendo que los resultados puedan variar aunque empieces con las mismas condiciones.

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Procesos químicos: Modelar la temperatura, presión y concentración de los reactivos y productos en un reactor químico. Estas variables cambian de forma continua, y la simulación ayuda a optimizar las condiciones de operación para maximizar la producción o la seguridad.

Dinámica de fluidos: Simular el flujo de agua en una tubería o la forma en que el aire se mueve alrededor de un ala de avión. La velocidad, presión y densidad del fluido son variables continuas que se modelan para predecir el comportamiento del sistema.

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Una fila en un banco: Los clientes llegan en distintos momentos (eventos), esperan en la fila, y cuando un cajero queda libre, atiende a la siguiente persona. Cada vez que ocurre algo (llega un cliente, empieza o termina una atención) cambia el estado del sistema.

Una línea de ensamble de autos: En cada estación hay tiempos de proceso diferentes y recursos limitados. La simulación permite ver cuántos autos se producen en cierto tiempo, dónde se forman cuellos de botella y cómo afectaría meter más personal o una máquina extra.

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9. Aplicaciones de los Modelos de Simulación

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9. Aplicaciones de los Modelos de Simulación

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Las simulaciones se usan sobre todo para predecir resultados y para apoyar la toma de decisiones con datos reales.

Análisis predictivo: Se pueden anticipar escenarios futuros y así tomar decisiones con más certeza.
Toma de decisiones: Son una herramienta muy útil para decidir basándose en información y datos.

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Los cambios en el sistema suceden en momentos específicos, casi siempre a partir de eventos bien definidos. Por ejemplo, en una línea de producción, cuando termina una etapa de ensamblaje, ese evento modifica el estado del sistema.

Determinista: En una simulación discreta de este tipo no hay nada de azar; con las mismas condiciones iniciales, siempre se obtiene el mismo resultado.

Estocástica: Entra la parte aleatoria, lo que hace que, aunque empieces con las mismas condiciones, cada ejecución de la simulación pueda dar resultados distintos.

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En este padlet se encontrará lo que se vio en la unidad 1 de la materia de simulación pero esto es con mis propias palabras, como es que le entiendo. Pero la simulación es importante ya que, antes de poner el práctica el proyecto, se simula antes para así no perder tiempo, esfuerzo e incluso dinero.

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10.  Modelos de Simulación en la Actualidad

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10.  Modelos de Simulación en la Actualidad

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Montecarlo: técnica que usa números aleatorios para estimar resultados de algo incierto.

Basado en agentes: simula sistemas donde cada agente observa, decide y actúa.

Eventos discretos: el sistema cambia solo en momentos específicos.

Dinámico de sistemas: muestra cómo un sistema evoluciona con el tiempo según reglas y variables.