Unidad 1 - Intro Curso Simulación UDD - 2020

SIMULACION DE
PROCESOS
Profesor: Aloys Timmermann Sandrock
MSc. Industrial Engineering, University of Pittsburgh
Ingeniero Civil Industrial, Universidad del Desarrollo
E-mail: a.timmermann@udd.cl
Introducción a la Simulación
Clase 1
Objetivos del curso
Al término del curso serán capaces de identificar cuando es conveniente

abordar un problema con simulación y tendrán herramientas para desarrollarlo
• Identificar áreas de aplicación en las cuales sea relevante desarrollar modelos de

simulación para la toma de decisiones
• Identificar los elementos claves de un modelo de simulación
• Planificar el desarrollo de un modelo
• Realizar ajuste de distribuciones para las variables aleatorias de input
• Desarrollar análisis estadístico de los resultados de un modelo
• Realizar comparaciones entre distintas configuraciones de un sistema

Contenido del Curso
1. Elementos básicos de un modelo de simulación de un sistema estocástico
1.1 Variables aleatorias de input y de output
1.2 Variables de estado
1.3 Medidas de desempeño
1.4 Eventos
1.5 Tiempos hasta el próximo evento de cada tipo
1.6 Dinámica de un modelo de simulación
2. Tipos de enfoques a los lenguajes de simulación

2.1 Simulación por eventos y simulación por procesos
2.2 Incremento de tiempo fijo
2.3 El lenguaje y software de simulación SIMIO
2.4 Entidades, atributos y recursos
Contenido del Curso
3. Áreas de aplicación de la simulación y análisis de casos reales
3.1 Procesos logísticos de centros de distribución
3.2 Procesos de atención de clientes
3.3 Dimensionamiento de capacidades de hospitales y clínicas
3.4 Operaciones ferroviarias y de puertos
4. El proceso de desarrollo de un modelo de simulación

4.1 Planificación del proyecto
4.2 Estrategias de validación de un modelo
5. Métodos para la generación de instancias de variables aleatorias

5.1 El método de la transformada inversa
5.2 El método de aceptación y rechazo
5.3 Otros métodos para generar instancias de variables aleatorias de input
Contenido del Curso
6. Análisis de bondad de ajuste: test estadísticos
6.1 El test de Chi-cuadrado
6.2 El test de Kolmogorov-Smirnov
6.3 El test de Anderson-Darling
7. Análisis del output de un modelo de simulación

7.1 Cálculo de número de réplicas
7.2 Intervalos de confianza en base a la distribución normal y la de Student, precisión del
intervalo
Ponderación notas del Curso
1. Proyecto
• Presentaciones de avance (ppt)
1. Definición del problema y alcances
2. Levantamiento de procesos y modelo
conceptual
3. Validación del modelo
• Presentación final con cliente(*)
2. Laboratorios y teórico
• 3 controles con nota
• 3 laboratorios con nota
3. Examen
• Al final del curso, evalúa teoría
Introducción a la simulación
• Simulación es una técnica computacional que

permite analizar el comportamiento de un
sistema bajo diferentes condiciones de
operación
• El sistema puede ser estudiado en forma

dinámica (comportamiento a través del tiempo)
y estocástica (aleatoriedad)
Sistemas y Modelos
• Sistema – (término amplio) conjunto de componentes
relacionados trabajando en forma conjunta para un
propósito, generalmente, a través del tiempo
• Cajero automático, Aeropuerto complejo, complejos sistemas de distribución a
nivel global
• Estos pueden, o no existir, puede ser, o no puede ser possible experimentar

en la realidad
Sistemas y Modelos
• Modelo de un Sistema
• Modelo físico - cabina de avión para entrenamiento, túneles de
viento
• Modelo analítico – Análisis matemáticos exactos (bajo dominio o
flexibilidad)
• Modelos de simulación
• Encontrar limitaciones de un sistema operacional a través del tiempo
(dinámico)
• Software para representar los componentes de un sistema, su
comportamiento e interacciones
• Grabación de historial “artificial” del modelo
• Usado para predecir los efectos de algún cambio sobre un sistema
existente o rendimiento de uno no existente
Tipos de Simulación
• Simulación de Entrenamiento
• Entrenar personal
• Mejorar las habilidades para desempeñar una tarea en
particular
• Simulación de Análisis
• Estudiar un sistema
• Analizar su compartamiento bajo diferentes condiciones de
operación
Simulación de Análisis
• El objetivo es analizar un sistema con el fin de
proponer alternativas de mejoramiento
• El modelo de simulación puede ser manipulado
y estudiado sin tener la necesidad de modificar
el sistema real
• Diferentes variaciones del sistema (escenarios)
pueden ser comparados
• En resumen, la simulación permite contestar la

pregunta:
•Que pasaría si…...?

• Modelos estocásticos v/s Determinísticos
• Estocásticos – ingreso de valores (inputs) aleatorios al
modelo para representar la variación real existente en la
mayoría de los sistemas (tiempo para completer una actividad, tiempo
entre llegada de clientes, detención de máquinas, alternativas de ruteo, etc)
• Valores de salida (outputs) también son aleatorios sujetos al
análisis estadístico
• Determinístico - ingreso de valores (inputs) NO aleatorios

al modelo, por lo que los valores de salida (outputs) son
siempre iguales (siempre y cuando no se cambie algo en el
modelo)
• Tipos de simulación de análisis
 Simulación Continua
 Simulación Discreta
Simulación Continua
• Eventos no están delimitados como en el caso
discreto
• Entidades representan flujos continuos
• Aplicaciones principales
• Ingeniería eléctrica
• Procesos químicos industriales
• Software
• ASPEN
• Simulink
Simulación Discreta
• El término discreto se refiere básicamente a la
clase de entidades que forman parte del
sistema analizado
• De igual manera la simulación avanza a
intervalos discretos a medida que los eventos
transcurren
• Esta clase de simulación es la más utilizada en
Ingeniería Industrial
• Estudiaremos sistemas discretos, en que los
cambios en las variables de estado se producen en
instantes perfectamente definidos.
•Ejemplos:
• Cuando llega una persona
• Cuando termina una llamada
• Cuando falla un dispositivo
• Areas de aplicación
Transporte y
Minería
logística
Puertos Producción
Retail Salud
• Software de Simulación
• SIMIO
• Flexsim
• Arena
• Anylogic
• Promodel
• Slam II
• Witness
• Simul8
• Automod
• Otros
• Simulación de operación marítima de un puerto
Contenido del Curso

Procesos considerados:
•Llegada de naves con:
• Contenedores
• CuCon
• Granel
• Carga general
•Descarga de contenedores
•Viaje a zonas de acopio
•Carguío de naves con:
• Contenedores
• CuCon
• Cobre BreakBulk
• Carga general
Variables a optimizar:
•Número de tractos
•Número de ramplas
•Número de portacontenedores
•Número de grúas horquilla
Etapas de un Proyecto de Simulación
Definición del Problema
Establecer Objetivos y Plan General del Proyecto
Conceptualización Modelo Recolección de Datos
Construcción del Modelo
no
¿Verificado?
no no
¿Validado?
Diseño de Experimentos
Corridas de Piloto / Análisis de Resultados
si si
¿Más Corridas?
Reportes Preliminares, Documentar y Reportes Finales

¿Por qué simular?
• Objetos pueden influenciar a otros
• Todos los sistemas tienen variación

Fallas, enfermedades, atrasos…
• La combinación es compleja
+ =
“La simulación es capas de manejar esta complejidad”

Taller
• Considere un proceso “Hipotético” imagenología, el cual está

compuesto por dos actividades secuenciales (en línea). En la
primera etapa los pacientes son atendidos en una recepción.
Luego los pacientes pasan al examen. Una muestra aleatoria de
tamaño 300 fue tomada a cada etapa de atención. Esta muestra
considera el tiempo de duración de la atención de cada paciente
en cada una de las etapas. También se obtuvo una muestra del
tiempo que transcurre entre la llegada de un paciente y otro.
Los resultados del análisis estadístico se muestran a
continuación, los tiempos están expresados en minutos:
Taller
Proceso Promedio (300 obs.)
Tiempo entre llegadas 10 minutos
Duración atención A 9 minutos

Duración atención B 9 minutos
En base a la información entregada, realice un estudio que permita

responder la siguiente interrogante:

Cuanto es el tiempo PROMEDIO que transcurre desde el momento que
llega un paciente hasta que sale del servicio. Considere que el tiempo de
traslado entre una estación y otra es despreciable.
¿Consultas?

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SIMULACION DE

Al término del curso serán capaces de identificar cuando es conveniente

• Identificar áreas de aplicación en las cuales sea relevante desarrollar modelos de

• Planificar el desarrollo de un modelo

• Realizar ajuste de distribuciones para las variables aleatorias de input

• Desarrollar análisis estadístico de los resultados de un modelo

• Realizar comparaciones entre distintas configuraciones de un sistema

2. Tipos de enfoques a los lenguajes de simulación

4. El proceso de desarrollo de un modelo de simulación

5. Métodos para la generación de instancias de variables aleatorias

7. Análisis del output de un modelo de simulación

• Simulación es una técnica computacional que

• El sistema puede ser estudiado en forma

• Estos pueden, o no existir, puede ser, o no puede ser possible experimentar

• En resumen, la simulación permite contestar la

•Que pasaría si…...?

• Determinístico - ingreso de valores (inputs) NO aleatorios

Contenido del Curso

Establecer Objetivos y Plan General del Proyecto

Conceptualización Modelo Recolección de Datos

Construcción del Modelo

Corridas de Piloto / Análisis de Resultados

Reportes Preliminares, Documentar y Reportes Finales

• Todos los sistemas tienen variación

“La simulación es capas de manejar esta complejidad”

• Considere un proceso “Hipotético” imagenología, el cual está

Duración atención A 9 minutos

En base a la información entregada, realice un estudio que permita

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