IMPORTANCIA DE LA SIMULACIÓN EN
PROCESOS PRODUCTIVOS
Antecedentes
Empezó en la época del renacimiento donde se realizó la construcción de los
primeros simuladores, con juegos de azar y la comprobación de los datos
probabilísticos. La simulación se desarrolla con la teoría de muestreo estadístico
y análisis de sistemas físicas probabilísticos complejos.
Durante el periodo de la Segunda Guerra Mundial, con ayuda de simuladores resolvieron problemas relacionados con las
reacciones nucleares generadas por las bombas atómicas cuya solución experimental sería demasiado costosa y los cálculos
matemáticos serían muy complejos, fue ahí donde se observo que la simulación tiene interacción entre el simulador y la
sociedad
Los primeros modelos fueron aplicados en fábricas para disminuir la mano de obra en actividades
tales como anotaciones contables, escritura de informes y resolución de ecuaciones, de los cuales se
obtenía como resultado ventajoso la velocidad y la exactitud de los cálculos.
Origen de la
palabra
La palabra simulación empezó en la década de 1940, cuando los científicos de J. Von Neuman y S.
Ulam trabajaban en el proyecto Monte Carlo, basado en la obtención de los resultados de la ruleta
rusa en Mónaco, tenían el reto de resolver un problema complejo relacionado con el comportamiento
de los neutrones. Lo cual era muy costos en ese tiempo y llevaba mucho tiempo resolverlo
Lenguajes
Los lenguajes utilizados para resolverlos no eran adaptables, ya que dependían en gran cantidad a la
experiencia científica de quienes lo creaban utilizaban lenguajes de maquina o assembler, con la dificultad
de ser exactos en cuanto a fechas con el avance del diseño de hardware y la aplicación de lenguajes de
propósito general y especiales, permitieron una mejora en los simuladores y su manejo
Definición
La simulación es la utilización de un modelo de sistemas que trata de acercarse
más a las características de la realidad a fin de ser lo mas parecido a la realidad.
Beneficio
Los principales beneficios son el ahorro de dinero, de tiempo y de esfuerzo
minimizando los riegos que conlleva un modelo sobre un proceso
convencional ya que se trabaja sobre un software y estos resultados tiende
a tener un mayor contenido de precisión y nos permite prevenir errores
Que nos
permite
Diseñar, validar y mejorar procesos, predecir el curso y
los resultados de determinadas acciones, confirmar las
relaciones causa efecto de ciertos eventos, explorar el
efecto de cambios en el sistema
Aplicaciones de
simulación
Las principales aplicaciones de la simulación se centran en:
Fenómenos de espera, Gestión de inventarios, Mantenimiento y
verificación de la calidad, Planeación, Programación y control de
Proyectos
Tipos de
Aplicaciones
Experimentación: el objetivo es diseñar un nuevo sistema, dado que el modelo puede ir
modificándose fácilmente hasta obtener el comportamiento deseado. Predicción: El modelo
se puede usar para pronosticar el comportamiento del sistema real bajo ciertos estímulos.
Enseñanza: adiestramiento de astronautas, en los juegos de negocios
Campos de
Aplicación
Se aplica en diferentes campos como: Fabricación: en el campo de los procesos de fabricación y los sistemas de manipulación
de materiales. Redes de distribución: En el mundo de las corporaciones virtuales, ya no son las empresas productoras las que
compiten entre sí, sino las redes de distribución, ya que dependen de un conjunto de suministradores, recursos de transporte,
fábricas y almacenes para su correcto funcionamiento. Transporte: Es un área con un interés creciente en las técnicas de
simulación. Sanidad: para controlar los costos manteniendo o mejorando los niveles de servicio, el principal reto es
incrementar la eficiencia en sus operaciones. Negocios: La simulación se aplica con éxito en el proceso administrativo
Tareas
Puede ser empleado en otro tipos de tareas como: Diagnosis: se emplea como representación profunda del sistema, sobre el que es
posible determinar las causas que generan una desviación respecto a un comportamiento teórico. Control basado en modelos:El
modelo se emplea para determinar las posibles acciones a realizar sobre el sistema que conducirían al mismo a una determinada
situación. Optimización: determina situaciones del proceso en las que se logra una mejoría del rendimiento. Enseñanza: se utiliza para
que una persona estudie el comportamiento del sistema al que modela