CAPÍTULO 1.- PRINCIPIOS BÁSICOS DE LA SIMULACIÓN

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Las localizaciones son todos aquellos lugares en los cuales la pieza puede detenerse para ser transformada o esperar a serlo. Dentro de estas localizaciones tenemos almacenes, bandas transportadoras, máquinas, estaciones de inspección etc..

Los recursos son todos aquellos dispositivos diferentes a las localizaciones que son necesarios para llevar a cabo una operación. Por ejemplo un montacargas que lleva una pieza de un lugar a otro, una persona que realiza la inspección en la estación de inspección y que toma turnos para descansar, una herramienta que es necesaria para realizar un proceso y que no forma parte de una localización específica sino que es trasladada de acuerdo a los requerimientos del proceso.

Un atributo es una característica de una entidad por ejemplo si la entidad es un motor, un atributo puede ser el color, el peso, el tamaño o si es de 4 o 6 cilindros. Los atributos son muy útiles para diferenciar entidades sin necesidad de generar una entidad nueva. Estos atributos pueden ser generados al momento de la creación de la entidad o pueden asignarse y/o cambiarse durante el proceso.

Las variables como su nombre lo indica son creadas y modificadas por medio de ecuaciones matemáticas y relaciones lógicas y podemos encontrarlas continuas como el costo promedio de operación de un sistema o discretas como el número de unidades que deberán de empacarse en un contenedor. Las variables son muy útiles para realizar conteos de piezas, ciclos de operación y determinar características de operación del sistema.

El reloj de simulación es el contador del tiempo de la simulación, responde preguntas tales como el tiempo que se ha simulado el modelo y el tiempo total que se desea simular. En general se relaciona con la tabla de eventos futuros pues al cumplirse el tiempo de un evento futuro este pasa a ser un evento actual. Regresando al ejemplo de la pieza en la máquina, cuando el tiempo de proceso se cumpla la pieza seguirá a su siguiente localización. Este tiempo lo controla el reloj de la simulación. Podemos hablar de 2 tipos de reloj de simulación. El reloj absoluto que parte de cero y termina en el tiempo total de simulación definido o un reloj relativo que solo considera el lapso de tiempo entre dos eventos. Por ejemplo el tiempo de proceso de una pieza lo podemos ver como de 5 minutos y este tiempo es relativo pues desde que comienza hasta que termina su proceso siempre pasarán 5 minutos. Mientras que en el caso del absoluto veríamos el tiempo global de la simulación en el cual la pieza entró a ser procesada y el tiempo final en el cual terminó con su proceso.

Un modelo de simulación puede tener diferentes características que lo distinguen y que nos permiten representar una situación real, podemos tener modelos físicos, como el del avión que mencionábamos en la sección anterior, o modelos matemáticos al cuál pertenecen los modelos de simulación de eventos discretos. Por otro lado los modelos también pueden diferenciarse por el tipo de ecuaciones matemáticas que los componen. Por ejemplo un modelo en el cual las relaciones entre las variables relevantes de la situación real son definidas por medio de ecuaciones diferenciales se conocen como modelos continuos dado que estas diferenciales permiten conocer el comportamiento de las variables en un lapso continuo de tiempo, simulaciones de cómo se transfiere el calor en un molde o como fluye un cierto material dentro de una tubería pueden ser simulados en estos términos, incluso el comportamiento del nivel de un tanque de gasolina con el paso del tiempo mientras el auto está en marcha. Así como existen los modelos continuos tenemos los modelos discretos que en este caso son los que nos interesan en los cuales el comportamiento del problema que se esté analizando puede representarse por medio de ecuaciones evaluadas en un determinado punto. Por ejemplo si hacemos un muestreo del número de personas que llegaron a un banco en un lapso de tiempo podemos simular esta variable con ecuaciones ligadas a distribuciones de probabilidad que reflejen este comportamiento. Otro tipo de clasificación es la de los modelos dinámicos o estáticos, en el caso de los dinámicos hablamos de aquellos modelos en los cuales el estado del sistema que estamos analizando cambia con respecto al tiempo. Por ejemplo el número de personas que estarán haciendo fila para entrar a una función de cine varia con el tiempo. Por otro lado los modelos estáticos que representan un resultado en un determinado conjunto de situaciones, por ejemplo el resultado que se obtendrá al tirar un dado de seis lados solo puede ser 1,2,3,4,5 o 6 y el resultado de la simulación será uno de estos valores posibles. Este tipo de simulación generalmente se conoce como simulación de Monte Carlo. Finalmente podemos hablar de modelos que son determinísticos o probabilísticos también conocidos como estocásticos. Los primeros se refieren a relaciones constantes entre los cambios de las variables del modelo. Por ejemplo si una caja de productos siempre contiene 5 de estos cada vez que se llegue una caja el inventario se incrementará en 5 unidades. En el caso de los estocásticos el número de piezas en una caja puede variar de acuerdo a una distribución de probabilidad por lo que en ocasiones pueden llegar, 3 otras 4 y así en cada oportunidad que se presente esta situación por lo que el nivel del inventario cambiará de acuerdo al número de piezas que vengan en cada caja. En el caso de la simulación de eventos discretos hablaremos de modelos matemáticos, discretos, dinámicos y que pueden incluir variables determinísticas y probabilísticas.

Ejemplo 1.1

A un taller llegan piezas que son acumuladas en un almacén temporal donde esperan a ser procesadas. Las piezas son trasladadas por un operador del almacén a un torno donde son maquinadas. Desarrolle un modelo donde incluya el número de piezas que hay en el almacén esperando a ser atendidas en todo momento y el número de piezas procesadas en el torno.

En la siguiente figura podemos observar como se vería un modelo de simulación para este ejemplo.

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Figura 1.1: Modelo de simulación para el ejemplo 1.1.

En este ejemplo podemos identificar algunos de los elementos de un modelo de simulación de acuerdo a las definiciones que hemos realizado

Sistema: En este caso el sistema es el área del taller donde se realizan las operaciones

Entidades: En este modelo solo tenemos una entidad que representa las piezas de problema bajo