# data[].attributes.body
La simulación es el proceso de imitar el comportamiento de un sistema real mediante un modelo matemático o computacional. Su objetivo es estudiar cómo funciona un sistema en diferentes condiciones sin necesidad de experimentar directamente con el sistema real, lo cual puede ser costoso, riesgoso o poco práctico.

En ingeniería, la simulación permite predecir el comportamiento de sistemas complejos (como una máquina, un proceso industrial o una estructura) para tomar decisiones informadas, optimizar diseños o anticipar problemas. Se utiliza en diversos campos, como la física, la economía, la biología y la ingeniería, entre otros.

# data[].attributes.body
Permite experimentar con el modelo para evaluar diferentes escenarios, estrategias o condiciones sin intervenir directamente en el sistema real.

Algunos objetivos específicos incluyen:

1. Optimización: Mejorar el rendimiento de un sistema, proceso o diseño.

2. Predicción: Anticipar el comportamiento del sistema en diferentes situaciones o escenarios.

3. Análisis de riesgos: Evaluar posibles fallos o problemas antes de que ocurran en la realidad.

4. Toma de decisiones: Ayudar en la toma de decisiones al proporcionar información valiosa basada en modelos y datos simulados.

5. Costos y tiempo: Reducir costos y tiempo al evitar la necesidad de realizar experimentos físicos o prototipos.

# data[].attributes.body
Existen varios tipos de simulación, que se clasifican según el enfoque y las características del sistema que se está modelando. Algunos de los tipos más comunes son:

1. Simulación de eventos discretos: Se utiliza para modelar sistemas donde los cambios ocurren en momentos específicos, es decir, el sistema está compuesto por eventos que ocurren de manera intermitente. Se usa mucho en la simulación de procesos industriales, redes de transporte, sistemas de comunicación, etc.

2. Simulación continua: Este tipo modela sistemas donde los cambios ocurren de manera continua a lo largo del tiempo. Se emplea en áreas como la simulación de dinámicas de fluidos, sistemas eléctricos o sistemas de control.

3. Simulación Monte Carlo: Se basa en la generación de múltiples escenarios aleatorios mediante el uso de variables estocásticas (aleatorias). Es muy útil para simular problemas con incertidumbre, como la evaluación de riesgos, optimización de carteras financieras o problemas de probabilidad.

4. Simulación estocástica: Este tipo de simulación tiene en cuenta la aleatoriedad y los factores inciertos en el modelo. Los sistemas que involucran variabilidad, como el comportamiento del mercado o procesos de manufactura con variaciones, son buenos ejemplos de aplicaciones de simulación estocástica.

5. Simulación de sistemas dinámicos: Modela la evolución de un sistema a lo largo del tiempo, teniendo en cuenta cómo los cambios de estado afectan al comportamiento futuro del sistema. Es utilizada en estudios de control de procesos, economía, ecología y otras áreas donde los sistemas son complejos y están interrelacionados.

6. Simulación de agentes: Modela sistemas compuestos por "agentes" autónomos que interactúan entre sí y con su entorno. Se usa principalmente para estudiar comportamientos colectivos y dinámicas sociales, como en la simulación de tráfico, mercados o redes sociales.

7. Simulación híbrida: Combina dos o más de los tipos anteriores, como la simulación de eventos discretos con la simulación continua, para modelar sistemas que tienen componentes tanto discretos como continuos.

# data[].attributes.body
Arena Simulation:

Utilizado para la simulación de eventos discretos, Arena es ampliamente usado en la optimización de procesos de manufactura, logística, gestión de inventarios y más. Permite modelar sistemas complejos y analizar el rendimiento de las operaciones.

Simul8:

Un software fácil de usar que permite crear simulaciones de eventos discretos para optimizar procesos industriales y de servicios. Se utiliza en áreas como la fabricación, distribución y servicios de atención al cliente.

AnyLogic:

Este software combina simulación de eventos discretos, simulación de sistemas dinámicos y simulación basada en agentes. Es útil para modelar procesos complejos en industrias como la fabricación, la logística, el transporte y la salud.

FlexSim:

Un software visual que se utiliza para la simulación de procesos de manufactura, logística, salud, y más. Su interfaz intuitiva facilita la creación de modelos 3D para representar sistemas industriales de manera detallada.

AutoMod:

Específicamente diseñado para la simulación de procesos de manufactura y sistemas de transporte, AutoMod es útil para la optimización de líneas de producción, almacenes y sistemas de distribución.

ProModel:

Usado principalmente para la simulación de procesos de manufactura y la optimización de operaciones, ProModel es una herramienta poderosa en la gestión de recursos, la planificación de la producción y la logística.

Tecnomatix Plant Simulation (de Siemens):

Software orientado a la simulación de procesos de manufactura y producción. Permite modelar y analizar el comportamiento de fábricas y líneas de ensamblaje, ayudando en la toma de decisiones para mejorar la eficiencia y reducir costos.

Witness:

Una herramienta de simulación industrial avanzada que permite modelar, analizar y optimizar sistemas complejos, especialmente en manufactura, distribución, salud y otros sectores. Es conocida por su capacidad de generar modelos detallados y visualmente atractivos.

MATLAB/Simulink:

Aunque es más general, MATLAB y Simulink se utilizan frecuentemente en la simulación de sistemas de control, procesos dinámicos y análisis de datos en industrias como la automotriz, aeroespacial y manufactura.

Rockwell Arena:

Este software es muy utilizado en la industria para la simulación de procesos de manufactura, diseño de líneas de producción y mejora de la eficiencia operativa.

Visio (para diagramas de flujo de procesos):

Aunque no es un software de simulación en sí, Microsoft Visio se utiliza en algunos casos para representar procesos industriales y crear diagramas de flujo, que luego pueden ser utilizados como base para la simulación en otros programas.

# data[].attributes.attachment_link.description
Software Software de Simulación de Sistemas, Propósitos Generales y Arquitectura Abierta. Promodel es un simulador con animación y optimización para hacer modelos de simulación y oprtimizarlos. Permite simular cualquier tipo de sistemas de manufactura, lógistica, servicios, call centers, manejo de materiales, etc. Puedes simular call centers, servicio al cliente, bandas de transporte, ensamble, corte, fundición

# data[].attributes.body
La simulación industrial se aplica en diversos ámbitos para optimizar procesos y mejorar la eficiencia. Algunos ejemplos incluyen:

1. Optimización de procesos de producción: Mejora el flujo de trabajo y la asignación de recursos en fábricas.

2. Gestión de inventarios: Ayuda a prever la demanda y gestionar el almacenamiento de productos.

3. Simulación de líneas de producción: Optimiza el diseño de las líneas y la distribución de equipos.

4. Sistemas de transporte interno: Mejora la circulación de materiales dentro de fábricas o almacenes.

5. Planificación de la producción: Organiza las órdenes de producción para cumplir plazos y evitar sobrecargas.

6. Control de calidad: Optimiza el proceso de inspección y detección de fallos.

7. Eficiencia energética: Mejora el funcionamiento de sistemas eléctricos y plantas de energía.

8. Logística y distribución: Optimiza rutas de entrega y el uso de vehículos.

9. Cadena de suministro: Mejora la sincronización entre proveedores, fabricantes y distribuidores.

10. Diseño de productos: Permite probar productos en condiciones reales sin necesidad de prototipos físicos.

# data[].attributes.attachment_link.description
Cuando vemos la reproducción virtual de un proceso en una fábrica, nos encontramos frente a lo que hoy se conoce como simulación de ingeniería industrial. Esta técnica es una de las más utilizadas en la actualidad en las empresas automatizadas. Los avances en la simulación de ingeniería industrial han crecido en parale

# data[].attributes.body
La simulación no se limita solo a la industria, sino que también se aplica en una amplia gama de áreas para resolver problemas complejos, optimizar procesos y tomar decisiones más informadas. Algunas otras áreas donde se utiliza la simulación son:

# data[].attributes.body
1. Salud:

Simulación de procesos médicos: Optimización de la gestión de recursos en hospitales, como el flujo de pacientes, las camas disponibles y el tiempo de atención.

Entrenamiento de personal médico: Simuladores para entrenar a médicos y cirujanos en procedimientos sin riesgo para los pacientes.

Modelado de enfermedades y su propagación: Utilizado para estudiar el comportamiento de epidemias y enfermedades contagiosas, y para prever su propagación.

# data[].attributes.body
1. Transporte y movilidad:

Simulación de tráfico: Optimización de la gestión del tráfico en ciudades, simulando diferentes escenarios para reducir los embotellamientos y mejorar los flujos de vehículos.

Transporte público: Modelado de sistemas de transporte público (autobuses, trenes, metro) para optimizar rutas y horarios, mejorar la eficiencia y reducir tiempos de espera.

# data[].attributes.body
1. Finanzas y economía

Simulación de mercados financieros: Para prever comportamientos del mercado, analizar riesgos y optimizar carteras de inversión.

Análisis de riesgos: Evaluar el impacto de diferentes variables económicas o financieras, como tasas de interés, inflación o fluctuaciones de divisas.

# data[].attributes.body
1. Educación:

Simuladores de aprendizaje: Uso de simuladores para entrenar a estudiantes en diversas disciplinas, como la ingeniería, medicina, aeronáutica, etc., proporcionando un entorno práctico y seguro para aprender conceptos teóricos.

Simulación de entornos educativos: Modelado de la interacción entre estudiantes, profesores y recursos educativos para optimizar el rendimiento académico.

# data[].attributes.body
1. Agricultura:

Simulación de cultivos y cosechas: Para predecir rendimientos de cultivos bajo diferentes condiciones climáticas, optimizar el uso de recursos (agua, fertilizantes) y mejorar la eficiencia en la producción agrícola.

Manejo de plagas y enfermedades: Modelado de la propagación de plagas y enfermedades en cultivos para diseñar estrategias efectivas de control.

# data[].attributes.body
1. Energía:

Simulación de redes eléctricas: Modelar el comportamiento de redes de distribución eléctrica para mejorar la eficiencia, la distribución de energía y la gestión de recursos renovables.

Simulación de plantas de energía: Para optimizar la operación y el mantenimiento de plantas de energía (renovables o convencionales), minimizando el tiempo de inactividad y los costos operativos.

# data[].attributes.headline
VII. INGENIERIA AERONAUTICA Y AEROESPACIAL

# data[].attributes.subject
VII. INGENIERIA AERONAUTICA Y AEROESPACIAL

# data[].attributes.body
1. Ingeniería aeronáutica y aeroespacial:

Simulación de vuelos y aeronaves: Para entrenar pilotos en simuladores de vuelo, modelar el comportamiento de aeronaves en diferentes condiciones y estudiar la aerodinámica sin riesgo.

Diseño de satélites y misiones espaciales: Simulación de trayectorias de satélites, sistemas de propulsión y otras variables críticas en misiones espaciales.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
La ingeniería aeroespacial ha sido fundamental para el desarrollo tecnológico de la segunda mitad del siglo XX. Al ser propulsada por la Guerra Fría, trajo avances y tecnologías como llevar al hombre a la luna.

Varias de estas tecnologías siguen presentes en la actualidad, como el sistema de georreferenciación, utilizado en dispositivos GPS. Durante este periodo, la dinámica de fluidos computacional fue desarrollada y se volvió una gran herramienta para la ingeniería aeroespacial.

Al pasar el tiempo y con los avances de la computación, la industria aeroespacial empezó a contar con nuevas herramientas de proyecto, las cuales fueron útiles para minimizar o hasta sustituir ensayos experimentales y la construcción de prototipos

En esta senda de desarrollo, las herramientas CFD ganan un lugar destacado al ser útiles para el análisis y diversas fases del proyecto de cohetes, desde la aerodinámica y simulación de trayectoria, hasta las fases de extrema complejidad, como combustión y reentradas en la atmósfera.

La ingeniería aeroespacial en Brasil

En Brasil, la ingeniería aeroespacial se desarrolló a mediados de los años 50 con la fundación del Instituto de Tecnología Aeronáutica en la ciudad de San José de los Campos.

Luego, esa ciudad se convertiría en el polo aeronáutico y aeroespacial brasileño. En este polo contamos con diversas empresas e institutos de investigación reconocidos en el escenario mundial, como Embraer, Avibrás y el INPE.

Actualmente, existen competencias estudiantiles que apuntan a complementar la formación técnica de ingeniería orientada hacia el área aeroespacial. Un caso destacado es el equipo de diseño de cohetes de la USP, el Proyecto Júpiter.

El grupo se esmera en construir cohetes para competencias nacionales e internacionales, principalmente para la Intercollegiate Rocket Engineering Competition, la IREC, como es más conocida, que se lleva a cabo anualmente y es organizada por la Experimental Sounding Rocket Association (ESRA). En el 2015 el Proyecto Júpiter se volvió el segundo equipo brasileño en participar en ella.

El equipo cuenta con aproximadamente 70 miembros divididos en áreas como aerodinámica, propulsión, electrónica y administración. Su formación se compone por alumnos de todas las ingenierías de la USP, además de alumnos de administración, matemáticas, física y astronomía.

Los números del proyecto impresionan. Este prototipo opera con una aceleración máxima de 18,7 G, y alcanza una velocidad máxima de 302,2 m / s. Está diseñado para alcanzar una altura máxima (en su rango) de 5 km.

"Los equipos que participan en este tipo de competencia tienen la motivación de superar desafíos en el área de ingeniería aeroespacial. El participar en competencias internacionales representando a Brasil es el combustible para que estos alumnos superen tales desafíos y dejen por marcada la diferencia en su formación."
Prof. Dr. Bruno Souza Carmo - Ingeniero Mecatrónico y profesor orientador del proyecto.

ESSS cree y apoya a los alumnos del Proyecto Júpiter. Este tipo de iniciativa le permite a los alumnos usar la simulación computacional y llegar más preparados al mercado de trabajo para resolver desafíos cada vez más complejos de la industria aeroespacial.

Simulación CFD en el proyecto aeroespacial

El lanzamiento de un cohete involucra varios desafíos de mecánica de los fluidos y termodinámica, por lo tanto pueden y deben ser aplicadas las herramientas de CFD.

Al tratarse de velocidades superiores a la velocidad del sonido en el aire, debemos tomar en cuenta los efectos de compresión, y por lo tanto, la variación en la densidad del fluido.

Esto requiere un cálculo matemático más sofisticado, ya que es necesario agregarle a las ecuaciones tradicionales de CFD otras dos ecuaciones: una ecuación para el estado del gas y una ecuación para la energía.

En la mayoría de los casos compresión, la ley de los gases ideales es una aproximación razonable como ecuación de estado.

La complejidad matemática va aumentando a medida que el número de Mach aumenta. A partir de 1 Ma, las ondas de choque empiezan a aparecer y deben ser tomadas en cuenta, pues son de total importancia en el diseño aerodinámico del cohete.

Si quieres saber más sobre flujos compresibles y los sistemas de flujos, tenemos un post sobre buenas prácticas que mejoran la convergencia. Puedes revisarlo abajo:

# data[].attributes.attachment_link.title
La simulación numérica en la ingeniería aeroespacial

# data[].attributes.attachment_link.description
Descubre cómo la simulación numérica puede ayudar en el desarrollo de tecnologías enfocadas en la ingeniería aeroespacial.

# data[].attributes.body
1. Construcción y urbanismo:

Simulación de proyectos de construcción: Para optimizar la planificación de proyectos de construcción, gestionando el tiempo, los recursos y los costos.

Modelado de ciudades inteligentes: Simulación del diseño y funcionamiento de infraestructuras urbanas (como redes de agua, energía, tráfico) para mejorar la sostenibilidad y la calidad de vida.

# data[].attributes.attachment_link.title
Uso de la simulación en procesos de construcción

# data[].attributes.body
1. Ciencias sociales:

Simulación de comportamientos humanos: Utilizado para modelar el comportamiento social y económico de grupos humanos, como en estudios de migración, distribución de recursos o toma de decisiones.

Estudios de comportamiento colectivo: Simulaciones de la interacción entre individuos o grupos, como en el análisis de movimientos sociales, política o marketing.

# data[].attributes.attachment_link.title
CONFERENCIA: DE LA NEUROCIENCIA COMPUTACIONAL A LA SIMULACION SOCIAL

# data[].attributes.body
1. Defensa y seguridad:

Simulación militar: Para entrenar tropas y estudiar tácticas y estrategias militares sin los riesgos de entrenamientos reales.

Simulación de situaciones de emergencia: Entrenamiento en la respuesta a desastres naturales, ataques terroristas o pandemias, evaluando la eficiencia de las acciones tomadas.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
En el contexto de los conflictos bélicos actuales, el adiestramiento de las tropas es un factor determinante. El combate, ya sea asimétrico o convencional, requiere de un alto grado de entrenamiento y especialización de las unidades intervinientes debido a la sofisticación, no sólo de las armas y medios, sino de los nuevos conceptos operativos y las tácticas desplegadas. La simulación, en sus diferentes vertientes (constructiva, virtual o real), constituye una capacidad crítica que no sustituye el adiestramiento en condiciones reales, sino que lo optimiza al propiciar que las unidades y su personal pongan reiteradamente en práctica los procedimientos técnicos y doctrinales de manera plenamente consciente y depurada.

Esta colaboración ha propiciado que, en la actualidad, la empresa cuente con tres simuladores para grupos de artillería en España, Brasil y Emiratos Árabes Unidos, siendo todos ellos referentes en su ámbito y el primero, el Simulador de Artillería de Campaña (SIMACA), el principal recurso de instrucción y adiestramiento de los alumnos de la Academia de Artillería (ACART) y de los grupos de artillería en España desde el año 2001.

De otra parte, Tecnobit-Grupo Oesía también trabaja en otro ámbito muy específico de la simulación como es la simulación de duelo (tanto a nivel del combatiente como de los de combate), desde el año 2002, cuando introdujo en España este tipo de simulación de la mano de un tecnólogo extranjero. Durante este tiempo ha participado en todas las fases del ciclo de vida de estos productos. A este respecto, destacan:

Su contribución en 2006 al diseño e integración de los simuladores de duelo (específicos del Ejército de Tierra) de los vehículos de combate de infantería /caballería (VCI/C Pizarro) y de los carros de combate (CC) Leopardo 2E.

La fabricación de las partes más críticas del simulador de los vehículos como es el Emisor Láser (LTU), el Visualizador de Trayectoria (TBU), la Unidad de Control y Potencia (PCU) y todos los cableados.

Las modificaciones durante el mantenimiento evolutivo, señalándose entre éstas la integración completa de la dirección de tiro del VCI/C Pizarro Fase I con su simulador de duelo o diversa o las mejoras en la adaptabilidad de los simuladores de duelo de los VCI/C Pizarro y de los CC Leopardo 2E a los vehículos.

Los servicios de sostenimiento y apoyo a la operación que viene prestando desde el inicio a un parque compuesto por 100 simuladores del CC Leopard, 85 del VCI/C Pizarro y 950 del soldado, así como a la infraestructura de comunicaciones y a las 3 estaciones de análisis que posibilitan el seguimiento y revisión de los ejercicios sobre el terreno de unidades de infantería y caballería. Cabe señalar que el software de estas estaciones fue diseñado íntegramente por Tecnobit.

La gestión de las obsolescencias de este material durante los últimos años -apoyándose en su capacidad de ingeniería- que ha posibilitado que estos medios se mantengan operativos incluso más allá de su vida útil nominal.

​ Carro de combate con simulador de duelo (Saab)

En aras de reproducir este mismo modelo, y pensando en la necesaria reposición de este tipo de simulación dentro de las Fuerzas Armadas, Tecnobit-Grupo Oesía alcanzó en 2022 un acuerdo con la empresa sueca Saab, líder mundial en la industria de simulación de combate.

· Realismo en los ejercicios: los simuladores de Saab utilizan sistemas láser de alta precisión que simulan el comportamiento balístico de las municiones incluyendo efectos de distancia, velocidad y trayectoria; y son modulables, reduciendo al mínimo cualquier efecto espurio derivado del entorno de operación. Además, reproducen impactos en equipos, vehículos y soldados mediante sensores electrónicos. Incorporan escenarios inmersivos que incluyen entornos abiertos, urbanos o condiciones adversas.

· Modularidad y escalabilidad que posibilita la adaptación rápida a diferentes tipos de entrenamiento, su integración con otros sistemas existentes -desde armas ligeras hasta vehículos blindados-, la escalabilidad para entrenamientos de pequeño o gran alcance, incluyendo ejercicios multinacionales.

· Tecnología de seguimiento y evaluación en tiempo real: Saab equipa sus simuladores con sistemas de monitorización que recopilan datos en tiempo real durante los entrenamientos. Esto permite a los instructores observar el desempeño de los participantes y realizar ajustes inmediatos.

· Interoperabilidad: Los simuladores de Saab son altamente interoperables y cumplen con estándares internacionales como UCATT, HLA y DIS. Esto los hace compatibles con otros sistemas y aptos para ejercicios multinacionales.

· Portabilidad y facilidad de despliegue: los sistemas pueden instalarse rápidamente en cualquier entorno y son compatibles con diversos equipos existentes. Esto permite a los usuarios integrarlos sin necesidad de grandes inversiones adicionales.

Solución para entrenamiento en combate urbano (Saab)

Ejemplos destacados de interoperabilidad es el uso reciente de los sistemas de Saab en ejercicios conjuntos de la OTAN son Defender Europe 2024, Steadfast Defender 24 o Nordic Response 24, donde sus simuladores se integraron con tecnologías de múltiples naciones, permitiendo a los participantes entrenar bajo un marco común y evaluarse de manera centralizada.

A nivel nacional, algunas unidades del Ejército de Tierra y representantes de otros organismos han podido probar la amplia gama de equipos de simulación de duelo de Saab ( fusil, lanzacohetes, granadas, sensores en el combatiente y vehículos, etc.) y comprobar su versatilidad e idoneidad para la simulación de distintas situaciones de combate, así como las opciones de hacer un seguimiento de estos ejercicios a distintos niveles orgánicos. Durante los últimos años, han tenido lugar demostraciones en distintos centros de adiestramiento como el CNAD de San Gregorio o Portocuaces con la participación de las dos empresas.

Como conclusión, la tecnología de Saab integrada en el modelo de apoyo a la operación y sostenimiento puesto en marcha por el Ejército de Tierra con la contribución de Tecnobit garantizan una transición ordenada durante la reposición de los medios de simulación actuales y el éxito de la capacidad renovada desde las primeras fases de su despliegue. La colaboración entre ambas empresas contribuye hace años a la autonomía estratégica europea y a la soberanía nacional, dando soporte y contenido local a esta capacidad. (José Mª Navarro García)

# data[].attributes.attachment_link.title
La simulación, pieza clave para un adiestramiento militar efectivo

# data[].attributes.attachment_link.description
La colaboración entre Tecnobit - Grupo Oesía y Saab garantizará la soberanía nacional en el área de simulación y adiestramiento para el Ejército de Tierra

# data[].attributes.body
En conclusión, la simulación es una herramienta poderosa y versátil que permite modelar, analizar y optimizar sistemas y procesos en una amplia variedad de áreas. Desde la industria hasta la salud, la economía y la educación, la simulación facilita la toma de decisiones al proporcionar un entorno controlado para experimentar con diferentes escenarios y variables sin los riesgos o costos asociados a las pruebas físicas.

Su capacidad para prever resultados, analizar comportamientos complejos y mejorar la eficiencia la convierte en una herramienta clave para la innovación, el ahorro de recursos y la resolución de problemas complejos. Al seguir evolucionando con el avance de la tecnología y los métodos computacionales, la simulación seguirá siendo fundamental para mejorar procesos y sistemas en múltiples sectores, contribuyendo a una toma de decisiones más informada y eficaz