Gestion de los sistemas de calidad.

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Este tema es muy importante en la sociedad porque a medida que avanzamos, la tecnología avanza y es muy importante simplificar y facilitar la cadena de suministro, así como avanzar tecnológicamente en la empresa, en este caso sería el instituto tecnológico de Culiacán, logrando así mayor cantidad de estudiantes que les llame la atención los nuevos avances tecnológicos presentados.

La metodología en Monte Carlo es hacer una investigación para saber los datos del proyecto y los datos simulados para tener información más precisa, certera y completa para que el resultado sea más acercado a la realidad, se puede simular en las tareas, costos, tiempo y limitaciones, todo depende de que se quiera resolver. Se pueden presentar diferentes escenarios dependiendo de la hipótesis del proyecto, los resultados obtenidos se expresanpor medio de graficas de barras, formulas resultas, entre otras, con esto concluir el resultado de manera escrita.

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metodología

Simulación es el proceso de diseñar y desarrollar un modelo computarizado de un sistema o proceso y conducir experimentos con este modelo con el propósito de entender el comportamiento del sistema o evaluar varias estrategias con las cuales se puede operar el sistema.

Etapas de un estudio de simulación:

1.- Formular el problema y planificar el estudio.

2.- Recogida de datos.

3.- Construir y verificar el programa del modelo para computador.

4.- Si es válido seguir, si no regresar a la etapa 2.

5.- Ejecuciones de prueba.

6.- Validación del modelo.

7.- Si es válido regresar al paso 2, si no es válido seguir.

8.- Diseño de los experimentos de simulación.

9.- Ejecución de los experimentos de simulación.

10.- Análisis de resultados.

El desarrollo experimentado por el software de simulación en estos últimos años ha hecho más fácil el uso de la simulación, lo que ha incrementado notablemente su uso frente al de otros métodos para estudiar sistemas.

La simulación es recomendable, o incluso puede ser la única alternativa posible, para investigar sistemas complejos en los que estén presentes elementos estocásticos que difícilmente pueden ser tratados con la precisión adecuada en un modelo matemático. La simulación permite con relativa facilidad estimar el funcionamiento del sistema bajo condiciones de operación alternativas, o es la herramienta para comparar diseños alternativos de un sistema que tengan que satisfacer requerimientos específicos [4].

En todos los experimentos de simulación existe la necesidad de generar valores de variables aleatorias que representan a una cierta distribución de probabilidad. Durante un experimento de simulación, el proceso de generar un valor de la variable aleatoria de una distribución particular, puede repetirse tantas veces como se desee y tantas veces como distribuciones de probabilidad existan en el experimento de simulación.

Para generar nuestros números aleatorios utilizaremos el método congruencial mixto. Los generadores congruenciales lineales general una secuencia de números pseudoaleatorios en el cual el próximo número pseudoaletorio es determinado a partir del último generado, es decir el número pseudoaletorio es derivado a partir del número pseudoaleatorio .[pic 1][pic 2]

Para el caso del generador congruencial mixto, la relación de recurrencia es la siguiente:

[pic 3]

(1)

Dónde:

[pic 4]

[pic 5]

[pic 6]

[pic 7]

Esta relación de recurrencia nos dice que es el residuo de dividir a entre el modulo. Lo anterior significa que los valores posibles deson 0, 1, 2,3…, m -1, es decir, m representa el número posible de valores diferentes que pueden ser generados [1].[pic 8][pic 9][pic 10]

Método Monte Carlo

El método Montecarlo forma parte de las herramientas de la estadística, Este se utiliza para la generación de muestras aleatorias de una distribución conocida. Se dice que las primeras apariciones del título de Método de Montecarlo fueron en 1949, y existen diferentes libros que incluyen algunas referencias y definiciones del método previas a 1949, en donde se le da respuesta a problemas estadísticos y matemáticos y en este caso experimentando con una base de datos de números aleatorios.

Es necesario dar una definición del Método Montecarlo y como existen muchos libros y revistas que hablan de este, las principales definiciones encontradas son las siguientes:

“El método monte Carlo es un muestreo a azar de un universo de posibles resultados” [2].

“El método Montecarlo se consideraba una técnica que utiliza números aleatorios o pseudoaleatorios para resolver un modelo” [3].

“Es un método numérico para resolver problemas matemáticos mediante el muestreo aleatorio de variables aleatorias” [3].

Historia de Monte Carlo

Los primeros ejemplos en la literatura de la utilización del método Montecarlo es el intento de calcular en número de π de forma experimental, por otro lado en el antiguo testamento hay una referencia en la que se relaciona el perímetro y el diámetro de las columnas del templo del rey Salomón, y en el Talmud se menciona la primera generación de una cadena de números con periodo completo para asignación de tierras.

En la historia también se mencionan los juegos de azar para calcular las probabilidades de éxito, esto con el único fin de recolectar información para realizar cálculos que permitieran apostar de forma más precisa.

En el campo de los juegos de azar fue en donde más se ha desarrollado el método Montecarlo y es en donde se le reconoce, por ejemplo se realizó un estudio en las cartas este fue ErastusLyman.También se tiene el registro

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