*Nota: La comprensión de un sistema implica analizar tanto sus componentes individuales como las interacciones que los unen.

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

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

Objetivo:

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

Aplicación:

"En el ámbito de producción, la simulación es empleada para representar y analizar distintas alternativas de un sistema y finalmente decidir cuál es la mejor de las distintas alternativas.” (Banks, J., 1998).

• Sistema: ¿Qué es?, nota importante

• Modelo: ¿Qué es?, ejemplos

• Simulación: ¿Qué es? ¿Qué objetivo tiene? ¿Qué aplicación tiene? ¿Qué es? ¿Qué tipos de simulación existen? ¿Qué modelos existen en la actualidad? ¿Qué softwares de simulación existen?

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

• Determinista: las relaciones entre variables están definidas por ecuaciones precisas, y no hay lugar para la aleatoriedad; el resultado es predecible y consistente.

• Estocástica: se introducen elementos de aleatoriedad, lo que permite modelar sistemas donde existen incertidumbres inherentes o variabilidad natural.

Simulación Discreta

"Simulación de eventos discretos es el conjunto de relaciones lógicas, matemáticas y probabilísticas que integran el comportamiento de un sistema bajo estudio cuando se presenta un evento determinado." (García, D., 2006).

Ejemplos:

• Gestión de colas: modelar la llegada de clientes, tiempos de servicio y formación de filas para optimizar el número de cajeros y reducir los tiempos de espera.

• Sistema de manufactura: simular el flujo de productos a través de diferentes estaciones de trabajo para identificar cuellos de botella y mejorar la eficiencia de la producción.

• Dinámica de fluidos: simular el flujo de líquidos o gases en diferentes condiciones para diseñar sistemas hidráulicos o aerodinámicos.

• Modelado ecológico: simular el crecimiento de poblaciones de especies en un ecosistema, considerando factores como la depredación, la disponibilidad de recursos y las tasas de reproducción.

Simulación discreta

• Gestión de colas: modelar la llegada de clientes, tiempos de servicio y formación de filas para optimizar el número de cajeros y reducir los tiempos de espera.

• Sistema de manufactura: simular el flujo de productos a través de diferentes estaciones de trabajo para identificar cuellos de botella y mejorar la eficiencia de la producción.

Modelado basado en agentes: se utiliza para simular sistemas complejos y dinámicos. Un agente es una pieza de software capaz de analizar su entorno, procesar la información y actuar sobre él.

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). Esto facilita su implementación en un programa informático.

Modelado dinámico de sistemas: modelos de simulación de sistemas que varían con el tiempo. Se caracterizan por variables que determinan el estado del sistema en cada instante y un conjunto de reglas que establecen cuál será el siguiente estado del sistema.

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.

Importancia de actualización

Tendencias actuales.

Conocer las últimas tendencias en simulación.

Mejores prácticas.

Aplicar las mejores prácticas en la industria.

Innovación.

Facilitar la innovación en procesos de manufactura y logística.

• Reducción del coste de las instalaciones debido a un lay-out optimizado, lo que hace que la superficie total a construir se pueda reducir.

• Reducción de costes debido a la optimización del empleo de la mano de obra, derivado de un empleo más eficiente de los recursos y a una sistemática de planificación que contemple en detalle las capacidades productivas de las instalaciones.

• Reducción de costes debidos a la optimización del flujo de materiales, los movimientos de material no aportan valor al producto, pero conllevan un importante porcentaje de tiempo desde que la materia prima entra en la planta industrial hasta que esta es trasformada en un producto final.

  
  

• Reducción del número de máquinas, centros de trabajo y herramientas.

  
  

• Reducción del coste de producción, derivado de los diferentes ahorros comentados anteriormente.

  
  

• Incremento de la productividad, resultado de un mejor empleo de los recursos.

  
  

• Reducción del time-to-market, es decir, reducción del tiempo total desde que se decide industrializar un producto hasta que éste llega al mercado.

• Las simulaciones pueden ser costosas tanto en tiempo como en dinero.

  
  

• La adquisición de los datos, en ocasiones pueden requerir más tiempo del planificado, debido principalmente a que un gran número de empresas no tiene controlados los tiempos de ciclo, de cambio y otros datos de sus procesos productivos o que la información del ERP no es la requerida para poder analizar la situación que se pretende estudiar.

  
  

• Las simulaciones pueden ser usadas inadecuadamente, los datos presentados deben estar siempre ligados a las hipótesis y datos de partida.

La simulación de procesos nos permitirá verificar desde el punto de vista de la fabricación un lay-out, midiendo productividades, unidades fabricadas, tiempo empleado en transportes de material que se realizan dentro de una planta. También nos permitirá organizar correctamente células de fabricación en U, disponiendo de la mejor ubicación posible de máquinas y operarios.

Optimización del flujo de material

El flujo de materiales dentro de una fábrica está íntimamente ligado con el lay-out, y la consecuencia de éste con el propio proceso productivo.

Balanceo de líneas de producción

Uno de los principales problemas que presentan muchas de las líneas de producción son las diferencias de tiempo de ciclo entre unas máquinas y otras y la dificultad de planificar las horas de funcionamiento de éstas. Con la simulación se consigue detectar con claridad los cuellos de botella y tener una perspectiva dinámica del balanceo de la línea de producción, permitiendo analizar el material en proceso, el empleo de recursos y la saturación de los buffer intermedios.

Optimizar nivel de stocks

Ligado al apartado anterior, balanceo de líneas de producción, tenemos la optimización del nivel de stocks intermedios, que serán los que regulen las diferencias de tiempo de ciclo de unos procesos y otros. Además de los stocks intermedios, también podremos calcular los requisitos de materiales para una determinada capacidad de fabricación.

Validación de sistemas logísticos automáticos

En este apartado se encontraría la validación de sistemas logísticos como es el caso de sistemas automáticos de movimiento de materiales como son los AGVs, cintas transportadoras, cadenas de transporte elevadas e incluso los transe levadores de los sistemas automáticos