Un sistema es un conjunto de elementos interrelacionados que trabajan juntos para cumplir un propósito específico y que pueden ser estudiados y analizados mediante modelos simulados.

Un modelo es una abstracción o simplificación de un sistema real, que capta sus características más importantes para poder analizarlo sin tener que experimentar directamente con el sistema real.

El estado del sistema cambia de manera continua a lo largo del tiempo , y las variables pueden asumir un rango infinito de valores.

• ANSYS

• PROMODEL

• FlexSim

Realiza simulaciones en temas de Mecánico / Estructural, fluidos, electromagnéticos , térmico y dinámica. siendo este considerado un programa muy completo para facilitar el uso en la empresa.

DATO IMPORTANTE ofrece acceso gratuito a estudiantes.

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Es una herramienta simple, predictiva, de mejora de productividad que te facilitará el análisis de tus proyectos.

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Se utiliza principalmente para:

• Simular y optimizar procesos industriales.

• Modelar fábricas, almacenes, hospitales, puertos, centros logísticos, etc.

• Visualizar y analizar flujos de trabajo.

• Tomar decisiones basadas en datos simulados.

  
  

FlexSim se usa para responder preguntas como:

• ¿Cuántos operarios necesito para evitar cuellos de botella?

• ¿Cómo afecta una nueva máquina a la producción total?

• ¿Qué pasaría si cambio el layout del almacén?

• Antigüedad:

  • Se usaban modelos físicos y maquetas para representar ciudades, batallas o mecanismos.

  Ejemplo: maquetas militares en China, Egipto o el Imperio Romano.

  
  

  Simulación basada en datos reales (2020-2025)

• Es utilizado para analizar los comportamientos futuros dando una alta precisión y realismo. La IA mejora la velocidad de simulación y permite realizar predicciones a partir de datos reales.

  
  

  Ejemplo: La IA genera ideas de posibles diseños para la solución aplicándolas en Software de simulación.

• Probar cambios sin afectar el sistema real.

• Evaluar diferentes escenarios o políticas.

• Predecir el comportamiento futuro.

• Optimizar procesos y recursos.

  
  

  
  

• Interrelación de componentes.

• Retroalimentación.

• Globalismo

  
  

• Entender un sistema

• Analizar su comportamiento

• Predecir resultados

• Reducir riesgos

• Poder tomar decisiones

  
  

• Simplifica la realidad (no incluye todos los detalles, solo los relevantes).

• Puede ser matemático, lógico, físico o computacional.

• Se usa para explicar, predecir o entender el funcionamiento del sistema que representa.

Estocástica: En una simulación continua estocástica, se introducen elementos de aleatoriedad, lo que permite modelar sistemas donde existen incertidumbres inherentes o variabilidad natural.

• Dinámica de fluidos

• Modelado Ecológico

En esta, los cambios en el estado del sistema ocurren en puntos específicos en el tiempo, generalmente como resultado de eventos claramente definidos.

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.

• Gestión de colas

• Sistemas de manufactura.

• Una línea de producción donde los productos llegan uno por uno.

• Un hospital con pacientes que entran y salen en diferentes momentos.

• Un aeropuerto con aviones que despegan y aterrizan en horarios definidos.

• Flujo de un líquido en una tubería.

• Temperatura que varía con el tiempo en una pieza metálica.

• Vibración de una estructura al ser golpeada.

Procesos con llegadas y salidas (colas)

• Simulación Discreta

Sistemas físicos con variación

• Simulación Continua

La verdad que nunca había realizado un trabajo en una plataforma como esta, es muy didáctica y aprender de una manera muy divertida jugando con los colores, imágenes, GIF y el acomodo de información. Siempre hay algo nuevo que aprender:).

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• Análisis de sistemas complejos:

  Permite estudiar sistemas grandes y complejos que son difíciles de analizar de otras maneras, identificando cuellos de botella y la importancia de diferentes variables. 

• Experimentación segura y económica:

  Ofrece la posibilidad de probar diferentes escenarios y estrategias sin interrumpir operaciones reales, lo que reduce costos y riesgos. 

• Simplificación y comprensión:

  Un modelo hace que los conceptos complejos sean más fáciles de entender para un público no especializado, incluyendo clientes y equipos de ingeniería. 

• Comunicación:

  Facilita la comunicación entre los miembros del equipo y con los clientes al proporcionar un objeto físico o digital para discutir. 

• Exploración y prueba de ideas:

  Permite probar y manipular ideas de forma tangible, lo que ayuda a mejorar el diseño y la funcionalidad del producto final. 

• Simplificación y comprensión:

  Un modelo hace que los conceptos complejos sean más fáciles de entender para un público no especializado, incluyendo clientes y equipos de ingeniería. 

• Comunicación:

  Facilita la comunicación entre los miembros del equipo y con los clientes al proporcionar un objeto físico o digital para discutir. 

• Exploración y prueba de ideas:

  Permite probar y manipular ideas de forma tangible, lo que ayuda a mejorar el diseño y la funcionalidad del producto final. 

• Mejora la eficiencia y reduce costos:

  Al integrar y automatizar procesos, se eliminan las tareas repetitivas, lo que ahorra tiempo y dinero. 

• Facilita el control:

  Permite monitorizar y revisar las operaciones con mayor facilidad, asegurando el cumplimiento de los objetivos.