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En este Padlet encontrarás los elementos de un sistema, modelo y la simulación.

Sistema: ¿Qué es un sistema?

Modelo: ¿Qué es un modelo?, ¿Cuál es el propósito de un modelo?

Simulación: ¿Qué es la simulación?, ¿Cuál es el objetivo de la simulación?, ¿Cuáles son los tipos de simulación?, ¿Cuáles son las aplicaciones de los modelos de simulación?, ¿Cuáles son los 4 modelos de simulación en la actualidad?, software de simulación de eventos discretos, software de simulación de procesos industriales y manufactura, importancia de la lectura de

artículos científicos, ejemplos de aplicaciones en diferentes sectores.

El objetivo es comprender a fondo que es y para que sirve una simulación

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

Estos elementos pueden ser físicos, como componentes mecánicos en una máquina, o abstractos, como procesos en una organización. La comprensión de un sistema implica analizar tanto sus componentes individuales como las interacciones que los unen.

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

Los modelos pueden ser físicos, como maquetas a escala, o abstractos, como ecuaciones matemáticas que describen el comportamiento de un sistema.

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1-Predicción

Permite predecir el comportamiento del sistema real sin experimentar directamente con él.

2-Análisis

Facilita el análisis del comportamiento del sistema real.

3-Estudios Piloto

Los estudios piloto utilizan modelos para analizar sistemas complejos antes de su construcción o modificación.

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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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Permite experimentar con el modelo para evaluar diferentes escenarios, estrategias o condiciones sin intervenir directamente en el sistema real.

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

Simulación Discreta (determinista o estocástica):

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.

simulación Continua (determinista o estocástica):

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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¿Cuáles son las aplicaciones de los modelos de simulación?

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¿Cuáles son las aplicaciones de los modelos de simulación?

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Las principales aplicaciones de los modelos de simulación son el análisis predictivo y la toma de decisiones basada en datos.

Análisis Predictivo

Los modelos de simulación permiten realizar análisis predictivos para tomar decisiones informadas.

Toma de Decisiones

Estos modelos son herramientas valiosas para la toma de decisiones basadas en datos.

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¿Cuáles son los 4 modelos de simulación en la actualidad?

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¿Cuáles son los 4 modelos de simulación en la actualidad?

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Método Montecarlo: es una técnica matemática que se utiliza para estimar los resultados posibles de un suceso incierto.

Modelado basado en agentes: se utiliza para simular sistemas complejos y dinámicos.

Simulación de eventos discretos: aquellos en los que las variables que definen su estado en cada momento cambian únicamente en un conjunto discreto de instantes de tiempo (muestras).

Modelado dinámico de sistemas: modelos de simulación de sistemas que varían con el tiempo.

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software de simulación de eventos discretos

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software de simulación de eventos discretos

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Arena

Modelado visual de procesos industriales y logísticos.

Análisis de flujo de materiales y tiempos de espera.

Uso en manufactura, salud y servicios.

FlexSim

Simulación en 3D con interfaz intuitiva.

Análisis de líneas de producción y almacenes.

Integración con datos de manufactura.

Simio

Simulación basada en objetos representación visual.

Ideal para manufactura y gestión de cadenas de suministro.

AnyLogic

Combina eventos discretos, dinámica de sistemas y simulación basada en agentes.

Aplicaciones en manufactura, salud y transporte.

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.

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Software de simulación de procesos industriales y manufactura 

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Software de simulación de procesos industriales y manufactura 

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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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Importancia de la Lectura de artículos científicos 

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Importancia de la Lectura de artículos científicos 

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1 Tendencias Actuales

Conocer las últimas tendencias en

simulación.

2 Mejores Prácticas

Aplicar las mejores prácticas en la industria.

3 Innovación

Facilitar la innovación en procesos de manufactura y logística.

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Ejemplos de aplicaciones en diferentes sectores.

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Ejemplos de aplicaciones en diferentes sectores.

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Procesos industriales

Optimización de procesos de reingeniería de

planta y diseño de nuevas instalaciones de fabricación.

Construcción

Mejora de la eficiencia y el desempeño operacional en proyectos de construcción.

Salud

Evaluación y mejora del área de urgencias de una institución de salud.