Manualde Practicas Simulacion 1 3y4l2e

[MANUAL DE PRACTICAS DE SIMULACION (SIMIO)] ING. DANIEL GUZMAN PEDRAZA

INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE TANTOYUCA DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

1.- PRACTICA NO. 1 AEROPUERTO 1.1.1.2.1.3.1.4.1.5.1.6.1.7.1.8.1.9.-

INTRODUCCIÓN OBJETIVO DE LA PRÁCTICA PROBLEMA METODOLOGÍA REPRESENTACIÓN EN 3D DESARROLLO DEL ESCENARIO REPRESENTACION DE LA SIMULACIÓN CON ESCENA CUESTIONARIO OBSERVACIONES

3 22 22 22 24 33 36 40 40 41

2.- PRACTICA NO. 1 AEROPUERTO 2

42

2.1.2.2.2.3.2.4.2.5.2.6.2.7.2.8.-

42 42 43 52 55 59 59 60

OBJETIVO DE LA PRÁCTICA PROBLEMA METODOLOGÍA REPRESENTACIÓN EN 3D DESARROLLO DEL ESCENARIO REPRESENTACION DE LA SIMULACIÓN CON ESCENA CUESTIONARIO OBSERVACIONES

3.- SIMULACIÓN PRACTICA NO. 2

66

3.1.3.2.3.3.3.4.3.5.3.6.3.7.-

66 67 75 78 81 81 82

OBJETIVO DE LA PRÁCTICA METODOLOGÍA REPRESENTACIÓN EN 3D DESARROLLO DEL ESCENARIO REPRESENTACION DE LA SIMULACIÓN CON ESCENA CUESTIONARIO OBSERVACIONES

4.- PRACTICA NO. 2 (1 RECURSO)

83

4.1.4.2.4.3.4.4.4.5.-

83 86 86 87 88

METODOLOGÍA REPRESENTACION DE LA SIMULACIÓN CON ESCENA CUESTIONARIO OBSERVACIONES COMPARACIÓN (RESULTADOS)


90

5.1.- OBJETIVO DE LA PRÁCTICA 5.2.- METODOLOGÍA

90 92

1


5.3.5.4.5.5.5.6.5.7.-

REPRESENTACIÓN EN 3D DESARROLLO DEL ESCENARIO REPRESENTACION DE LA SIMULACIÓN CON ESCENA CUESTIONARIO OBSERVACIONES

103 107 110 110 111

6.- PRACTICA NO. 2 PROBLEMA (CON 1 RECURSO MÁS EN CADA SERVIDOR) 112 6.1.6.2.6.3.6.4.6.5.6.6.-

METODOLOGÍA REPRESENTACION DE LA SIMULACIÓN CON ESCENA CUESTIONARIO OBSERVACIONES COMPARACIÓN (RESULTADOS) OBSERVACIONES

113 117 117 118 119 120

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1.- SOFTWARE DE SIMULACIÓN DINÁMICA POR EVENTOS DISCRETOS PARA FLUJOS DE PROCESOS INDUSTRIALES Y LOGÍSTICOS (SIMIO). 1.1.- HISTORIA En los primeros años de la simulación de evento discreto el paradigma de modelamiento dominante era la orientación a evento, la que fue implementada por herramientas tales como Simscript y GASP. En este paradigma de modelamiento, el sistema es visto como una serie de eventos instantáneos que cambian el estado del sistema. El modelador define los eventos en el sistema y modela los cambios de estado que se llevan a cabo cuando estos eventos ocurren. Este enfoque de modelamiento es bastante eficiente y flexible, pero también es una representación relativamente abstracta del sistema. Como resultado, muchas personas consideran dificultoso el modelamiento utilizando una orientación a evento. En la década de los ’80 la simulación orientada a proceso desplazó a la orientación a evento, convirtiéndose en el enfoque dominante para la simulación de evento discreto. En la perspectiva del proceso se describe el movimiento de entidades pasivas a través del sistema como un flujo de procesos. El flujo de procesos está descrito por una serie de pasos de procesos (tales como retardar, aprovechar un recurso, dejarlo ir) que modelan los cambios de estado que se llevan a cabo en el sistema. Este enfoque data de la década de los ’60 con la introducción del GPSS (Sistema de Simulación de Propósito General) y proporcionó una manera más natural para describir el sistema. Sin embargo, debido a numerosos asuntos prácticos con el GPSS original (por ejemplo su reloj integrado y su lenta ejecución) este sistema no se convirtió en el enfoque dominante hasta las versiones mejoradas en el año 1976, junto con lenguajes de procesos más nuevos como SLAM y SIMAN que se volvieron ampliamente utilizados en los 80`s. Durante los 80`s y 90`s la animación gráfica también emergió como una característica clave de las herramientas de modelamiento en simulación. La construcción de modelos gráficos simplificó la confección de modelos de procesos y la animación gráfica mejoró dramáticamente la observación y validación de

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resultados de simulación. La introducción de Microsoft Windows en el mercado informático hizo posible el construir interfaces de mejoradas y el surgimiento de nuevas herramientas gráficas (por ejemplo ProModel y Witness). Desde la amplia propagación hacia la orientación a procesos basados en gráficos ha habido refinamientos y mejoras en las herramientas, pero no avances reales en la estructura fundamental del modelamiento. La gran mayoría de los modelos de evento discreto siguen siendo construidos utilizando la misma orientación a proceso de los últimos 25 años. A pesar de que esta orientación a proceso ha probado ser muy efectiva en la práctica, una orientación a objeto ofrece un atractivo paradigma de modelamiento alternativo que tiene el potencial de ser más natural y fácil de usar. En una orientación a objeto se modela el sistema al describir los objetos que lo conforman. Por ejemplo, se modela una fábrica al describir los trabajadores, las máquinas, las cintas transportadoras, los robots y otros elementos que son parte del sistema. El comportamiento del sistema emerge de la interacción de estos objetos. Aunque algunos productos han sido definidos como orientados a objeto, a la fecha en la práctica muchos simuladores han elegido continuar con la orientación a proceso. Esto se debe en gran parte a que, a pesar de que el paradigma de modelamiento fundamental puede ser más simple y menos abstracto, la implementación específica puede llegar a ser difícil de aprender y utilizar, ya que necesita programación y tiene lenta ejecución. Estos desafíos no son diferentes a los que experimentó la orientación a proceso al destronar a la orientación a evento. Cabe señalar que desde la introducción del primer lenguaje de simulación orientado a proceso (GPSS en 1961), pasaron 25 años antes de que la orientación a proceso se desarrollara a tal punto que los simuladores llegaran a ser persuadidos a realizar el cambio. Actualmente el software de simulación más utilizado en el mercado es Arena. Sus creadores, Dennis Pedgen y David Sturrock, vendieron la marca y presentaron una nueva alternativa de simulación orientada a objeto, llamada Simio (Simulación basada en Objeto Inteligente), con la que se ofrecen las siguientes ventajas: v La capacidad de definir y personalizar objetos utilizando lógica de procesos

en

lugar

de código,

permitiendo

que

s

sin

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conocimientos en programación tomen completa ventaja del poder de los objetos. v Un paradigma que permite que objetos que fueron diseñados de manera independiente tengan interacciones complejas entre ellos. v La opción de realizar simulación orientada a objeto, a proceso, de evento discreto, continuo y basado en agente, y mezclarlas en un solo modelo. v Una

fuerte

integración

en

animación

en

2D

para

una

fácil

construcción de modelos con animación en 3D automática para un mayor impacto en la presentación. (reseller, 2014)

1.2.- MODELAMIENTO EN SIMIO Simio es un lenguaje de simulación basado en objeto inteligente, y entrega diferencias con otros software de simulación en la perspectiva de la construcción del modelo. Por ejemplo, en el software Arena, se utiliza un solo tipo de patrón de modelamiento, llamado orientación a proceso, en el cual se trabaja en términos de un proceso lógico compuesto por bloques pasivos y que son activados ante la llegada de una entidad. Las entidades se mueven de bloque en bloque y cambian el estado del modelo en el tiempo. Los bloques representan acciones lógicas como aprovechar un recurso, realizar retardos en el tiempo, etc. Primero se debe crear el flujo de procesos para el modelo en forma de diagrama y luego se dibuja la animación en 2-D de forma separada y se enlaza con el proceso. En Simio, los modelos se construyen típicamente basados en una orientación a objeto. Se insertan objetos en la ventana “Facility” (instalación) y se conectan en un ambiente en 3-D. La ventana “Proceso” es donde se define la lógica en forma de diagramas similares a los de Arena. Los objetos definen tanto la lógica como la animación del modelo, construyéndose ambos aspectos en un solo paso. A diferencia de Arena, en Simio se modela a través de objetos físicos en el sistema, por ejemplo, máquinas, robots, cintas transportadoras, etc., que conforman el sistema (reseller, 2014).

1.3.- OBJETOS Y SU JERARQUÍA Existen seis clases básicas de objetos en Simio, Éstas proveen un punto de partida para crear objetos inteligentes en Simio. Por defecto estas seis clases de objeto tienen poca inteligencia nativa, pero poseen la capacidad de irla

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adquiriendo. Las clases definen un comportamiento genérico, pero no el comportamiento específico de un objeto, ya que éste último se da por una definición particular del objeto, lo que le da su propio comportamiento inteligente. Por ejemplo, una cinta transportadora puede ser creada mediante la definición de características singulares en un enlace entre dos nodos. Se puede construir versiones inteligentes de estos objetos al modelar su comportamiento como una colección de procesos manejados por eventos. La primera clase es el objeto fijo. Éste tiene una ubicación fija en el modelo y puede usarse para representar un sistema completo (por ejemplo una planta) o componentes del sistema que no se mueven de un lugar a otro (por ejemplo máquinas, equipamiento). Los agentes son objetos que pueden moverse libremente en el espacio 3D y se usan típicamente para desarrollar modelamiento basado en agente, lo que es útil para estudiar sistemas que están compuestos por muchos objetos inteligentes independientes que interactúan entre ellos para crear un comportamiento general del sistema. Ejemplos de aplicaciones incluyen aceptación del mercado de un nuevo producto o servicio, o crecimiento poblacional de especies rivales dentro de un ambiente. Una entidad es una subclase de la clase Agente y posee un comportamiento adicional importante. Pueden seguir un flujo de trabajo en el sistema, incluyendo la capacidad de utilizar una red de enlaces para moverse entre objetos; la habilidad de visitar, entrar y salir de ubicaciones entre otros objetos a través de nodos, y la capacidad de ser recogidas, llevadas y entregadas por objetos transportadores. Ejemplos de entidades incluyen clientes de un sistema de servicio, piezas de trabajo en un sistema de manufactura o doctores, enfermeras y pacientes en un sistema de salud. Cabe señalar que en un sistema de modelamiento clásico las entidades son pasivas y son controladas por los procesos del modelo. Los objetos enlace y nodo se utilizan para construir redes por donde las entidades pueden circular. Un enlace define un camino para el movimiento de entidades entre objetos. Un nodo define un punto de partida o de fin para un enlace. Ambos pueden combinarse para componer redes complejas con comportamiento de flujo sin restricción o de tráfico congestionado, entre otros . La clase final es el transporte, que es una subclase de la clase Entidad. Un transporte es una entidad que adicionalmente posee la capacidad de recoger objetos en una ubicación, llevar esas entidades a través de una red de enlaces

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o en el espacio libre, y luego dejarlas en un destino. Un objeto transporte también la habilidad de moverse fuera de una red y mantener una asociación con un nodo en esa red, como por ejemplo estacionarse en un nodo de una red. Simio es un software de modelización, simulación y animación 3D de flujos de procesos por eventos discretos, basado en un enfoque mixto objetosprocedimientos. Esto quiere decir que: v Modeliza: captura y describe un funcionamiento, un comportamiento de un sistema real o imaginario. v simula: permite estudiar resultados, respuestas del sistema ante nuevas situaciones hipotéticas o futuras. v anima 3D: presenta los resultados en animaciones 3D gráficamente muy atractivas, además de informes numéricos de todo tipo. Además Simio se puede usar en sistemas en donde exista un flujo, gobernado o no por un tiempo de ciclo o takt time calculado, con un sentido de progresión (movimiento o transformación) de entidades de productos n el tiempo: Cadenas de montaje y procesos de fabricación en general, situaciones donde se producen colas de espera a servicio (hospitales, call-centers, aeropuertos), recorridos de elementos de transporte (logísticos, transporte de personas, tráfico) o traslado de entidades (terminales de puertos). La simulación es una herramienta complementaria en relación a técnicas Lean como el Value Stream Mapping, Kanban, Heijunka (producción nivelada y mezclada) o el concepto de células de fabricación. Hay varios programas de simulación en la misma categoría que Simio, desde el puramente procedimental (100% procedimientos, no existen los objetos) a algunos más orientados a objetos, con inteligencia añadida mediante una programación propia para cada objeto). No obstante, el enfoque de Simio no lo comparte ningún otro: una reducida combinación de objetos “básicos” modificables que incrementan su “inteligencia” mediante un juego de instrucciones estándares, compartidas y “heredables”. Ventajas adicionales: interfaz moderna, fácil de aprender, infinita capacidad de aportar grafismo nuevo gracias a su conexión con Google Warehouse… y precio. Simio proporciona una arquitectura basada en el entorno .NET para aquellos s que desean usar la programación para extender la potencialidad del

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sistema en diferentes aspectos: comunicación, automatización, análisis de resultados y optimización con algoritmos propios. SIMIO ha sido desarrollado por el mismo equipo que creó el lenguaje de programación SIMAN y su entorno gráfico ARENA, por lo que cuenta con una gran experiencia y apoyo de parte de una red de consultores en numerosos países. Con Simio es fácil conectar los modelos de simulación con los sistemas información corporativa (ERPs) y utilizar las herramientas de análisis optimización incluidas con Simio (OptQuest para Simio) con el objetivo encontrar las mejores alternativas en la evaluación de los indicadores claves gestión (KPIs) del sistema estudiado.

de y de de

Simio aporta una facilidad inigualable a la hora de crear experimentos donde evaluar los diferentes escenarios planteados para evaluar las diferentes alternativas de diseño o de reingeniería de procesos (por ejemplo, dentro de una iniciativa de adopción de estrategia LEAN). (reseller, 2014)

1.4.- SIMULACIÓN DINÁMICA EVENTOS DISCRETOS

DE

PROCESOS

MEDIANTE

La simulación es una potente metodología que consiste en reproducir en un computador el comportamiento de un sistema de interés, de manera a facilitar su estudio y análisis en situaciones en las que un análisis en la vida real no es posible o deseable (por ejemplo, porque el sistema no exista aún, o porque su estudio real comportaría una disrupción demasiado costosa de su funcionamiento, etc.). Prácticamente cualquier sistema, entendiendo éste como un conjunto de objetos o entidades, reales o virtuales, que interactúan entre sí siguiendo una lógica orientada a un objetivo común, es susceptible de ser simulado; para ello se construye un modelo o maqueta sobre el cual se aplican y experimentan las situaciones de interés para conocer el comportamiento del mencionado sistema. La simulación es una técnica experimental de resolución de problemas, mediante la comprensión de cómo opera un sistema existente, o uno propuesto, y cómo puede funcionar mejor. (reseller, 2014)

1.5.- FUNCIONALIDADES Las funcionalidades aportadas por Simio 5 se listan a continuación:

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v Gestión mejorada de las capacidades y de las restricciones de carga/descarga de los vehículos de transporte. v Nuevos bloques funcionales para conseguir una programación lógica más refinada: v Sobrepasada la marca de los 100 Simbits, modelos pequeños y bien documentados que ilustran un concepto de modelización o explican cómo resolver un problema común. v Posibilidad de conectarse directamente a un origen de datos SQL, a añadir a la liste des orígenes habilitados: Excel, Access, Oracle... v Lectura/escritura directa desde Excel desde el flowchart de procesos v Animación realista de las figuras humanas, sin necesidad de programación, con múltiples acciones de movimiento para seleccionar v Nueva capacidad de importación de más formatos gráficos v Nueva biblioteca de elementos de fluidos. v Nueva biblioteca de grúas y elementos de elevación, con gestión de bloqueos, aceleraciones, movimiento flexible de cabrestantes, etc. v Centralización de todos los elementos de soporte en un sólo menú cinta "". v Grabación de secuencias de video en modo script directamente desde la aplicación. (reseller, 2014)

1.6.- VENTAJAS DE SIMIO LA TECNOLOGÍA 3D INTEGRADA PROPORCIONA UNA MEJOR IMPRESIÓN VISUAL.

Simio ha sido diseñado desde el origen para usar una tecnología 3D avanzada que no implica ningún coste adicional. Esto constituye una gran mejora en relación a los programas con tecnología 2D, más antigua, a menudo añadiendo un postprocesador 3D vendido como un módulo aparte. La 3D en modo concurrente le permite ver los cambios que haya aportado al modelo con carácter inmediato. También puede permutar entre modo 2D y modo 3D instantáneamente.

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Simio es el primer producto que integra el Google 3D Warehouse para acceder a miles de símbolos en 3D que pueden integrarse en los modelos.

1.7.- MODERNA INTERFAZ PARA UNA MAYOR PRODUCTIVIDAD La mayoría de los productos de simulación en el mercado cuentan con más de 10 años de existencia, y su diálogo con el refleja este hecho. Simio presenta una interfaz basada en las más modernas especificaciones de Office y otros paquetes muy conocidos. Esto le garantiza que Simio es el programa de simulación más fácil de aprender a usar. Construya modelos rápidamente con las capacidades "drag&drop" de la innovadora interfaz de Simio, gracias a su nuevo paradigma basado en objetos que cambia radicalmente la manera en la que los objetos son construidos y utilizados. Seleccione sus objetos de las librerías y posiciónelos gráficamente en su modelo. Defina sus reglas de funcionamiento y relación con otros objetos en el modelo mediante sus ventanas de propiedades, y agregue una lógica adicional mediante el flowchart de bloques lógicos si necesario. (reseller, 2014) 1.7.1 Producción (Aplicaciones) En entornos de producción, un modelo de simulación se construye para responder a una serie de cuestiones precisas; v Número y tipología de máquinas requeridos para conseguir un objetivo fijado de producción v Disposición en planta (layout) de la maquinaria y del flujo de materiales correspondiente v Tamaño y ubicación de los posibles pulmones o búferes intermedios v Respuestas del sistema ante variaciones del product mix o de la necesidades de producción v Utilización óptima de recursos móviles, de transporte (AGVs), de mano de obra v Detección de cuellos de botella y otras restricciones v Estrategias de inventario de producto terminado, aprovisionamiento, WIP v Estudio de la eficiencia (OEE) (reseller, 2014)

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1.7.2 Supply Chain (Aplicaciones) La simulación permite representar el funcionamiento de una cadena logística y determinar así cuál es la estrategia de diseño y resilencia de la misma. Dentro del programa, un conjunto de funciones servirá para presentar toda la información correspondiente a niveles de servicio, inventarios, costes de transporte, etc. SIMIO permite conectarse a todo origen de datos externos ( incluyendo SAP, SQL, Oracle y Access) para estudiar y anticipar cuál debería ser la respuesta más eficaz ante las variaciones de la demanda del cliente, las disrupciones del servicio en cualquier extensión de la supply chain, o frente al riesgo de ruptura de stock, por ejemplo. Los flujos de materiales e información entre centros de distribución, proveedores y clientes son fácilmente observables y constituyen la base sobre la cual se diseñarán los escenarios posibles. Los módulos adicionales como OptQuest colaboran a optimizar los valores numéricos que ofrecerán la mejor respuesta a los mismos. (reseller, 2014) 1.7.3 Aeropuertos (Aplicaciones) La simulación presenta interés para diversas operaciones que se gestionan en los aeropuertos. La más visible, en el sentido que afecta a la experiencia como viajero de cada uno de nosotros, consiste en la evaluación del diseño de los filtros de seguridad en el al embarque de las aeronaves. Se trata en este caso de considerar los flujos de pasajeros que son sometidos a una serie de controles (formación de colas) en un recorrido predeterminado hacia su embarque. El nivel de calidad del aeropuerto vendrá modificado por el correcto diseño de estos procesos y recorridos, penalizándose aquéllos que proporcionen más retrasos e incomodidades a los viajeros. Igualmente podemos señalar la implementación de los sistemas automatizados (o parcialmente manuales) de disposición para embarque y recogida de equipajes, la planificación de las operaciones en tierra para aeronaves y vehículos de servicios varios, e incluso en determinadas latitudes se encuentra aplicación de la simulación en el estudio de los procesos de preparación al vuelo en el caso de aeronaves sometidas a riesgos de acumulación de hielos en alas y fuselaje ("deicing"). (reseller, 2014) 1.7.4 SIMULACION La definicion de simulacion dado por Thomas H. Naylor es una tecnica numerica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos

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comprenden ciertos tipos de relaciones matematicas y logicas, las cuales son necesarias para descubrir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a traves de largos periodos de tiempo. La definicion de simulacion dado por H. Maisel y G. Gnugnoli es una tecnica numerica para realizar experimentos en una computadora digital. Estos experimentos involucran ciertos tipos de modelos matematicos y logicos que describen el comportamiento de sistemas de negosios, economicos, sociales, biologicos, fisicos o quimicos a traves de largos periodos de tiempo. Otra definición dada por Robert E. Shannon 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. (coss, 2003) 1.7.5 Etapas del estudio de simulación Se a escrito mucho acerca de los pasos necesarios para realizar un estudio de simulacion. Sin embargo la mayoria de los autores opinan que los pasos necesarios para llevar acabo un experimento de simulacion son: Definicion de sistema: para tener una definicion exacta del sistema que se desee simular, es necesario hacer primeramente un analisis del mismo. Con el fin de determinar la interaccion del sistema, las variables que interactuan dentro del sistema y sus interrelaciones, las medidas de efectividad que se van a utilizar para definir y estudiar el sistema y los resultados que se esperan obtener del estudio. Formulacion del modelo: una vez que estan definidos con exactitud los resultados que se esperan obtener del estudio, el siguiente paso es definir y construir el modelo con el cual se obtendran los resultados deseados. En la formulacion del modelo es necesario definr todas las variables que forman parte de el, sus relaciones logicas y los diagramas de flujo que describan en forma comleta al modelo. Colleccion de datos: es posible que la facilidad de obtencion de algunos datos o la dificultad de conseguir otros, pueda influenciar el desarrollo y formulacion del modelo. Por consiguiente, es muy importante que se definan con claridad y exactitud los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados. Normalmente, la informacion requerida por un modelo se puede obtener de registros contables, de ordenes de trabalo, de ordenes de compra, de opiniones de expertos y si no hay otro remedio por experimentacion.

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Implementacion del modelo en la computadora: Con el modelo definido, el siguiente paso es decidir si se utiliza algun lenguaje como fortran, basic, algol, etc., o se utiliza algun paquete como GPSS, simula, simscript, etc., para procesarlo en la computadora y obtener los resultados deseado. Validacion: una de las principales etapas de un estudio de simulacion es la validacion. A traves de esta etapa es posible detallar deficiencias en la formulacion del modelo o en los datos alimentados al modelo. Las formas mas comunes de validar un modelo son: 1. La opinión de expertos sobre los resultados de simulación. 2. La exactitud con que se predicen datos históricos. 3. La exactitud de predicción del futuro. 4. La comprobación de falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema real. 5. La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los resultados que arroje el experimento de simulación. Experimentación: la experimentación con el modelo se realiza después de que este ha sido valido. La experimentación consiste en generar los datos deseados y en realizar análisis de sensibilidad de los índices requeridos. Interpretación: en esta etapa de estudio, se interpretan los resultados que arroja la simulación y en base a esto se toma una decisión. Es obvio que los resultados que se obtienen de un estudio de simulación ayudan a soportar decisiones del tipo semi-estructurado, es decir, la computadora en si no toma la decisión, sino que la información que proporciona ayuda a tomar mejores decisiones y por consiguiente a sistemáticamente obtener mejores resultados. Documentación: dos tipos de documentación son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación. La primera se refiere a la documentación de tipo técnico, es decir, a la documentación que el departamento de procesamiento de datos debe tener del modelo. La segunda se refiere al manual del con el cual se facilita la interacción y el uso del modelo desarrollado. A través de una terminal de computadora. (coss, 2003)

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2.- FUNDAMENTOS GENERALES DEL SOFTWARE Para trabajar con el software de simulación de procesos discretos “SIMIO”, debe estar previamente instalado en el disco duro de la computadora. El software requiere una computadora que cumpla por lo menos las siguientes especificaciones para su correcta instalación:

2.1.- HARDWARE Cumplir con los requerimientos mínimos del sistema •

Procesador: 1.5 GHz 32-bit o 64-bit.

•

Sistema operativo: Windows XP, Windows vista, Windows 7, incluyendo la última actualización del NET 2.0 framework.

•

Memoria: 500 MB (mínimo).

•

Espacio de disco duro: 1 GB (mínimo).

•

Monitor: 1024 X 768 pixel resolución (mínimo) o (1280 X 1024 recomendado).

•

Instalación: memoria USB

2.2.- SOFTWARE Deberá disponer de Windows 98, Windows 2000, Windows NT, Windows XP o Windows 7 en su PC para poder trabajar con SIMIO. Asegúrese de tener su sistema operativo Windows configurado correctamente. Una vez instalado el software siga lo siguientes pasos para abrirlo: •

Encienda la computadora.

•

Deslice el mouse sobre el menú de inicio.

•

Seleccionar el icono SIMIO dando un clic con el botón izquierdo del mouse.

2.3.- RECOMENDACIONES PARA DESCARGA DE FORMAS Para realizar la descarga de formas en la realización de la construcción, se deben descargar formas que nos sean apropiados para la misma dependiendo del tipo de proceso, ya que el software no permite observar las mismas formas cada vez que se realice la búsqueda ya que las brinda de forma aleatoria y con ello la construcción será de acuerdo a criterio propio (en la practica 1 se da un ejemplo de la búsqueda).

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Además de que se tiene que adecuar las formas de acurdo al tamaño que desee cimentar el diseño de la construcción y la distancia de los comandos del proceso que se podrá apreciar al momento de que comience con las practicas. Por lo que se le recomienda tener una visualización de construcción y tener una creatividad para realizar un excelente diseño.

2.4.- AMBIENTE DE PANTALLA (SIMIO) 1. Menú principal 2. Barra de herramientas 3. Barra de procesos 4. Menú libraries 5. Plano de construcción 6. Propiedades del proceso

2.4.1 Utilización del mouse En SIMIO los botones del mouse realizan funciones predeterminadas, estas son:

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•

Clic izquierdo: este botón se usa frecuentemente para mover el plano de construcción y además de que se utiliza para seleccionar y mover los comandos a utilizar.

•

Clic derecho: este botón no es recomendable su utilización debida que en este software no es necesario. 2.4.2 IV.2.2 Uso de teclas de función y números F5 Shif+F5 Ctrl+Shif+F5 F6 Shif+F6 2 3 W Esc

Al pulsar la tecla F5 inicia o pausa con el proceso de simulado Esta tecla de función acciona la opción para detener la simulación. Con la combinación de las teclas es aplicable para realizar una simulación rápida. Esta tecla se utiliza también para realizar el pausado de la simulación del proceso. Con la tecla es aplicable para realizar el retroceso total del proceso de simulación. Con la utilización de la tecla se podrá observar el diseño en 2D. Con la utilización de la tecla se podrá observar el diseño en 3D. Con esta tecla es posible observar el diseño en una vista frontal. La tecla cancela cualquier acción realizado anteriormente y detiene el uso de cualquier comando.

A continuación se menciona la función de los iconos que integran el menú principal de la pantalla. Dentro del interface SIMIO se encuentran diferentes tipos de iconos que representan los comandos más utilizados. En la columna de comandos se encuentran a su vez iconos ocultos, para visualizarlos solamente hay que seleccionar el icono y con un clic sostenido del mouse se mostrara. Para leer la descripción de los iconos basta con que pase el puntero del mouse sobre algunos de ellos.

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Source

El comando (entrada) es útil para insertar los datos en llegadas para un proceso determinado.

Sink

El comando (salida) es útil para terminar un proceso determinado.

Server

Este comando (proceso) es utilizable para insertar datos para realizar proceso de una actividad.

Workstation

El comando se utiliza solo para realizar una simulación sin la inserción de datos.

Combiner

El comando es aplicable cuando existe la entrada de 2 tipos diferentes de X actividad para su proceso.

Separator

El comando es aplicable cuando existe la salida de 2 tipos diferentes de X actividad para su envió.

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Conector

Este comando es aplicable cuando no se tienen datos y solo sirven para realizar una conexión de nodos.

Path

Este comando es aplicable cuando en los datos no se cuenta con un tiempo de avance.

TimePath

Este comando es aplicable cuando en los datos se cuenta con un tiempo de avance.

Conveyor

Este comando es aplicable cuando se tiene el dato del peso del objeto.

ModelEntity

Esta opción es útil para insertar el objeto o persona que en el proceso se requiera.

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Es utilizada para iniciar con el proceso de simulado. Run

Pause

La opción simulado.

es necesaria para pausar el proceso de

Es necesaria para detener el proceso de simulación. Stop

Step

Esta opción también se utiliza para pausar el proceso de simulación.

Fast-Forward

Con esta opción se realiza un avance rápido de la simulación.

Reset

Se utiliza para realizar el retroceso total del proceso de simulación.

Floating Label

Es útil para insertar un nombre en el plano de construcción.

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Es adecuado para colocar carteles en el plano de construcción.

Floor Label

Es necesaria para buscar formas u objetos para realizar una construcción para una mejor visualización de simulado. La opción texture es útil para personalizar la textura de una forma insertada.

Place Symbol

Texture

Color

Erase decoration

La opción es útil para personalizar el color de una forma insertada, para que tenga una mejor apreciación. Esta herramienta es útil para eliminar la textura o el color colocado anteriormente.

2D

Con esta opción se puede observar el plano de construcción en 2 dimensiones.

3D

Con esta opción se puede observar el plano de construcción en 3 dimensiones.

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View All

Es necesaria para poder observar la construcción de forma completa.

Auto Rotate

Esta opción es útil para rotar automáticamente el plano de construcción.

Walk

La opción mejora la vista del modelo y con ello se puede apreciar la vista con SkyBox.

Brackgroud Color

Esta opción es útil para cambiar el color del plano de construcción.

SkyBox

Esta opción es utilizable para dar vista al cielo del diseño.

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3.- PRACTICA NO. 1 AEROPUERTO 3.1.- INTRODUCCIÓN

En la actualidad la simulación de algunos procesos es muy importante, de manera que facilita el estudio y el análisis de situaciones que en la vida real no es posible efectuarla, ya sea porque el sistema aún no existe (prueba), o porque el estudio en forma presencial utilizaría recursos elevados. Esto se realiza mediante la representación o construcción de algún modelo o maqueta especifica en una computadora digital. Por ello se utilizara el software SIMIO, el cual es una herramienta que permite realizar una modelización, animación en 3D y simulación de procesos de flujo, utilizando tiempos y entidades a relacionar. Creando además escenas que tengan una representación acorde al proceso que se requiere analizar.

3.2.- OBJETIVO DE LA PRÁCTICA Que el alumno analice, diseñe e interactúe con el software SIMIO utilizando las herramientas vistas en clase.

REQUERIMIENTOS •

Computadora.

•

Software SIMIO.

3.3.- PROBLEMA 1) Se analizara la siguiente situación con la siguiente información, para realizar la simulación se recopilo información, la cual se llevó a cabo en el aeropuerto de la Ciudad de México, en donde los pasajeros llegan al aeropuerto con una distribución uniforme de (4,6) y tienen que trasladarse una distancia de 85 metros hasta la ventanilla de venta de boletos, en donde en el proceso de servicio de toma de datos personales y pago del

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boleto toma en promedio entre 5 y 6 minutos con una distribución uniforme con 3 ventanillas abiertas durante 12 horas al día, posteriormente los pasajeros se dirigen hacia la salida recorriendo la misma distancia de 85 metros a una velocidad de 0.8 m/s.

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3.4.- METODOLOGÍA SOFTWARE SIMIO 1. Abrir el software SIMIO, el cual se utilizara para realizar las prácticas correspondientes e indicadas por el docente.

Fig. 1 Logotipo del Software

VENTANA PRINCIPAL DEL SOFTWARE 2. Enseguida se abrirá la ventana principal del programa en donde se encuentran todas las opciones que serán utilizadas en la elaboración de las prácticas, como se muestra en la siguiente imagen.

3. 2 Ventana Principal del Software Fig.

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4. En las operaciones a realizar, se utilizara la barra de herramientas establecida en la parte lateral izquierda de la ventana principal del programa. Como se muestra en la figura:

Barra de herramientas

Fig. 3 Barra de Herramientas

Iconos a utilizar

Fig.

4

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SOURCE 5. De acuerdo con el problema planteado, se utilizara un

para

indicar la llegada de los pasajeros, en donde el icono se encuentra en la barra de herramientas de la parte lateral izquierda, se da un clic sobre este y se inserta en el grafico correspondiente utilizando una distribución exponencial con media de 10.2.

Distribución Exponencial con Media 10.2

Fig. 5 Source creado y datos insertados.

SERVER 6. Enseguida se realizara el

teniendo como función indicar el

proceso de servicio de toma de datos personales y pago del boleto en este caso la atención a los pasajeros, el cual toma un promedio de 5 y 6 minutos con una distribución uniforme, y tres ventanillas abiertas.

Distribución Uniforme con promedio de 5 y 6, utilizando 3 ventanillas.

Fig. 6 Server creado y datos insertados.

26


SINK 7. Se creara la representación de salida de los pasajeros utilizando en este caso el icono

ubicado en la misma barra de herramientas que las

demás.

Fig. 7 Sink creado y datos insertados.

PATH RELACIÓN (UNIÓN) 8. Se utilizara el icono

como conector entre

y

en

el cual se insertara la distancia que debe recorrer en este caso el pasajero desde la entrada hasta el proceso de servicio (ventanilla de boletos).

Fig. 8 Path creado y relacionado.

27


PATH INSERTAR DATOS 9. El icono

se distingue por utilizar distancias o escalas a recorrer.

Para poder insertar una distancia especifica se debe poner en falso la opción de dibujar a escalas (Draw To Scale), dando así la opción de poder establecer la distancia en donde se insertara un recorrido de 85 metros desde la entrada hasta la ventanilla.

85 Metros de recorrido

85 metros de recorrido.

Fig. 9 Datos establecidos

28


PATH RELACIÓN (UNIÓN) 10. Nuevamente se utilizara el icono y

como conector pero ahora entre

en donde se insertara la distancia que debe recorrer

en este caso el pasajero desde el proceso de servicio (ventanilla de boletos) hasta la salida. Insertando de igual forma que en el anteriormente realizado los valores asignados.

Fig. 10 Path creado y relacionado

MODEL ENTITY 11. Se insertara el icono

posicionándolo en la parte superior o

frontal de (Source) es decir de la entrada de los pasajeros con una velocidad de 0.8 m/s.

Fig. 11 ModelEntity creado

29


BARRA DE HERRAMIENTAS E ICONOS A UTILIZAR 2DA PARTE 12. Ahora se utilizara la barra de herramientas ubicada en la parte superior de la ventana principal del programa. Como se muestra en la figura:

Barra de herramienta


Menú e iconos a utilizar

Fig. 13 Menú e iconos

30


MODEL ENTITY MODIFICACIÓN 13. Si se desea utilizar algún símbolo en específico para la simulación se utilizara el menú

y el icono en

donde

se

desglosaran

varios símbolos que pueden ser utilizados en la simulación.

14. Fig. 14 ModelEntity

Fig. 15 ModelEntity modificado

31


INSERTAR TIEMPO 13. Para ingresar el tiempo en que estarán abiertas las ventanillas en el proceso de servicio, se utilizara el menú apartado

,

y se insertara un clic en el tomando

como

opción

en donde se insertara el tiempo especificado en este caso 12 horas.

Fig. 16 Insertando tiempo

32


3.5.- REPRESENTACIÓN EN 3D 14. Las simulaciones pueden ser presentadas en dos perspectivas ya sea 2D o 3D. Para realizar la simulación en 3D se utilizara el menú

y la opción

Dando una mejor perspectiva a la representación a simular. Como se muestra en la figura:

Fig. 17 Representación en 3D

33


SIMULACIÓN APLICADA 15. Para finalizar se realizara la simulación. Utilizando el menú anterior y dando clic en el icono

Fig. 18 Simulación Aplicada

RESULTADOS OBTENIDOS 16. Una vez realizada la simulación al 100% se analizarán los resultados obtenidos, los cuales se encontraran en el apartado.

Fig. 19 Resultados Obtenidos

34




35


3.6.- DESARROLLO DEL ESCENARIO 17. Para realizar el paisaje o escena correspondiente se deben de utilizar los iconos o herramientas que a continuación se muestra.

Iconos a utilizar


18. Para realizar el diseño de las paredes se

utilizara

el

icono en donde se creara a la

medida deseada

y en el apartado se insertara el valor

de 15.


36


19. Para darle una vista más acorde a la figura se utilizara

el

comando en donde al dar clic se desglosara una gama de texturas y se elegirá la adecuada para la escena a realizar. Se inserta clic en la textura elegida y de inmediato se selecciona la entidad a cambiar.


20. De igual manera se creara el piso, insertando ahora un valor de 0.1 de grosor.


37


21. La textura a utilizar será

y se aplicara seleccionando la entidad.


22. Para agregar el ambiente (personas, objetos, etc.) nos posicionamos en el menú

se insertara clic en el submenú

desglosara una ventana, la cual contendrá una

en

donde

se

gran variedad de

artículos y personas las cuales pueden ser utilizadas en cualquier diseño de escenario.


38


23. El escenario puede ser diseñado de varias maneras como el desea, a continuación se muestra un ejemplo de la creación de un aeropuerto.

Fig. 28 Escenario

39


3.7.- REPRESENTACION DE LA SIMULACIÓN CON ESCENA

Fig. 29 REPRESENTACION DE LA SIMULACIÓN CON PAISAJE GRAFICO

3.8.- CUESTIONARIO 1. ¿Cuántos pasajeros entraron en total al sistema? 68 pasajeros entraron al sistema. 2. ¿Cuántos pasajeros están dentro del sistema en promedio? 3 pasajeros 3. ¿Cuánto tiempo está un pasajero dentro del sistema en promedio? 0.1499 4. ¿Cuál es el porcentaje de utilización de las tres ventanillas? 17.1665 % 5. ¿Cuánto tiempo en total estuvieron operando las tres ventanillas? 4.7119 hrs 6. ¿Cuánto tiempo en total no estuvieron operando las tres ventanillas? 7.2881 hrs 7. ¿Cuántos pasajeros en promedio están en la cola de espera?

40


0.0037 en promedio. 8. ¿Cuántos pasajeros en total trataron con las cajeras de las ventanillas? 68 pasajeros trataron con las cajeras en ventanilla 9. ¿Cuánto tiempo espera cada pasajero en la cola? 0.0007 hrs. 10. ¿Cuántas personas en total entraron a hacer la cola? No hubo cola 11. ¿Cuántas personas en total salieron de la cola? 68 personas. 12. ¿Transcurrido el tiempo del servicio cuantas personas se quedaron en la cola? Ninguna 13. ¿Cuál es el promedio de pasajeros comprando boletos en las ventanillas? 0.5150 en promedio 14. ¿Cuánto tiempo demora la atención al pasajero en la ventanilla en promedio? 0.0909= 5.454 min. 15. ¿Cuántas personas en total salieron del sistema? 67 personas salieron en total del sistema.

3.9.- OBSERVACIONES De acuerdo a los resultados obtenidos en la práctica realizada anteriormente, se podría decir que son poco favorables o que este tipo de distribución no es adecuado, ya que el tiempo de ocio en las ventanillas es muy alto a comparación del tiempo en que estas están operando, lo cual podría decirse que no conviene a la compañía, ya que también afectaría a muchos factores.

41


4.- PRACTICA NO. 1 AEROPUERTO 2 4.1.- OBJETIVO DE LA PRÁCTICA Que el alumno analice, diseñe e interactúe con el software SIMIO utilizando las herramientas vistas en clase. REQUERIMIENTOS Computadora. Software SIMIO.

4.2.- PROBLEMA

2) Se analizara la siguiente situación con los siguiente datos, para realizar la simulación se recopilo información, la cual se llevó a cabo en el aeropuerto de la Ciudad de México, en donde los pasajeros llegan al aeropuerto con una distribución triangular, con un mínimo de 3, moda 4 y máximo 6, y se tienen que trasladar a una distancia de 85 metros hasta la ventanilla de venta de boletos, en donde en el proceso de servicio de toma de datos personales y pago del boleto toma en promedio entre 8 y 9 minutos con una distribución uniforme con 3 ventanillas abiertas durante 12 horas al día, posteriormente los pasajeros se dirigen hacia la salida recorriendo la misma distancia de 85 metros a una velocidad de 0.8 m/s.

42




VENTANA RPINCIPAL DEL SOFTWARE 2. Enseguida se abrirá la ventana principal del programa en donde se encuentran todas las opciones que serán utilizadas en la elaboración de las prácticas, como se muestra en la siguiente imagen.

BARRA DE HERRAMIENTAS E ICONOS A UTILIZAR 1ER PARTE BARRA DE HERRAMIENTAS E ICONOS A UTILIZAR 1ER PARTE

Fig. 2 Ventana Principal del Software

43


3. En las operaciones a realizar a continuación se utilizara la barra de herramientas establecida en la parte lateral izquierda de la ventana principal del programa. Como se muestra en la figura:



Iconos a utilizar

Fig. 4 Iconos

44



para

indicar la llegada de los pasajeros, en donde el icono se encuentra en la barra de herramientas de la parte lateral izquierda, se da un clic sobre este y se inserta en el grafico correspondiente utilizando una distribución triangular con un mínimo de 3, moda 4 y máximo 6.

Distribución triangular con min: 3, moda: 4, y máximo 6.




proceso de servicio de toma de datos personales y pago del boleto en este caso la atención a los pasajeros, el cual toma un promedio de 8 y 9 minutos con una distribución uniforme, y tres ventanillas abiertas.

Distribución Uniforme con promedio de 8 y 9 minutos, utilizando 3 ventanillas.


45


SINK 6. Se creara la representación de salida de los pasajeros utilizando en este caso el icono


demás.


PATH RELACIÓN (UNIÓN) 7. Se utilizara el icono

como conector entre

y

en

el cual se insertara la distancia que debe recorrer en este caso el pasajero desde la entrada hasta el proceso de servicio (ventanilla de boletos).

Fig. 8 Path creado y relacionado.

46


PATH INSERTAR DATOS 8. El icono

se distingue por utilizar distancias o escalas a recorrer.

Para poder insertar una distancia especifica se debe poner en falso la opción de dibujar a escalas (Draw To Scale), dando así la opción de poder establecer la distancia en donde se insertara un recorrido de 85 metros desde la entrada hasta la ventanilla.

85 Metros de recorrido

85 metros de recorrido.

Fig. 9 Datos establecidos

47


PATH RELACIÓN (UNIÓN) 9. Nuevamente se utilizara el icono y

como conector pero ahora entre

en donde se insertara la distancia que debe recorrer

en este caso el pasajero desde el proceso de servicio (ventanilla de boletos) hasta la salida. Insertando de igual forma que en el anteriormente realizado los valores asignados.

Fig. 10 Path creado y relacionado



frontal de (Source), es decir, de la entrada de los pasajeros con una velocidad de 0.8 m/s.


48







49



y el icono en

donde

se

desglosaran


13. Fig. 14 ModelEntity


50



,


como

opción



51



y la opción



52






53




54



Iconos a utilizar


25. Para realizar el diseño de las paredes se

utilizara

el

icono en donde se creara a la

medida deseada

y en el apartado se insertara el valor

de 15.


55



el





56








en

donde

se

gran variedad de



57



Fig. 28 Escenario

58



Fig. 29 REPRESENTACION DE LA SIMULACIÓN CON PAISAJE GRAFICO

4.7.- CUESTIONARIO 1. ¿Cuántos pasajeros entraron en total al sistema? 169 pasajeros 2. ¿Cuántos pasajeros están dentro del sistema en promedio? 3 pasajeros 3. ¿Cuánto tiempo está un pasajero dentro del sistema en promedio? 0.2003 hrs * 60 = 12.08 min. 4. ¿Cuál es el porcentaje de utilización de las tres ventanillas? 65.6872 % 5. ¿Cuánto tiempo en total estuvieron operando las tres ventanillas? 11.9705 hrs 6. ¿Cuánto tiempo en total no estuvieron operando las tres ventanillas? 0.0295 hrs 7. ¿Cuántos pasajeros en promedio están en la cola de espera? 1.9706 en promedio.

59


8. ¿Cuántos pasajeros en total trataron con las cajeras de las ventanillas? 168 pasajeros. 9. ¿Cuánto tiempo espera cada pasajero en la cola? 0.1413 hrs. 10. ¿Cuántas personas en total entraron a hacer la cola? No hubo cola. 11. ¿Cuántas personas en total salieron de la cola? 168 personas. 12. ¿Transcurrido el tiempo del servicio cuantas personas se quedaron en la cola? 1 persona 13. ¿Cuál es el promedio de pasajeros comprando boletos en las ventanillas? 1.9706 en promedio. 14. ¿Cuánto tiempo demora la atención al pasajero en la ventanilla en promedio? 0.1413 en promedio. 15. ¿Cuántas personas en total salieron del sistema? 166 personas.

4.8.- OBSERVACIONES De acuerdo con la práctica o proceso realizado en el software simio se obtuvieron datos favorables ya que la mayor parte del tiempo las ventanillas están en operación, teniendo como entrada un total de 169 pasajeros ofreciendo un servicio con rapidez, pero obteniendo también en contra un pasajero en cola el cual debido al tiempo de proceso no llego a ser atendido.

60


COMPARACIÓN (RESULTADOS) 1. ¿Cuántos pasajeros entraron en total al sistema? PRACTICA 1

PRACTICA 2

68 pasajeros.

169 pasajeros.

Se observa que el cambio es drástico, en la práctica 1 se obtuvo un total de 68 pasajeros los cuales entraron al sistema, siendo que en la practica 2 el sistema tuvo más pasajeros con un total de 169. 2. ¿Cuántos pasajeros están dentro del sistema en promedio? PRACTICA 1

PRACTICA 2

3 personas en promedio.

3 personas en promedio.

En promedio 3 pasajeros estuvieron siendo atendidos en el proceso de servicio en donde se utilizaron 3 ventanillas teniendo una relación entre las dos prácticas ya que se obtuvieron los mismos resultados.

3. ¿Cuánto tiempo está un pasajero dentro del sistema en promedio? PRACTICA 1

PRACTICA 2

0.1499 hrs. * 60 = 8.94 min.

0.2003 hrs * 60 = 12.08 min.

El servicio que se realiza con mayor rapidez es en la practica 1 ya que tarda en promedio 8.94 minutos, a diferencia de la 2 con un tiempo de 12.08 minutos, con una diferencia de 3.14 minutos.

61


4. ¿Cuál es el porcentaje de utilización de las tres ventanillas? PRACTICA 1

PRACTICA 2

17.1665%

65.6872%

En la practica 2 las ventanillas fueron utilizadas con mayor frecuencia, teniendo así mayor labor, mientras que en la practica 1 el servicio dado es poco teniendo un tiempo de ocio alto el cual no favorece al proceso.

5. ¿Cuánto tiempo en total estuvieron operando las tres ventanillas? PRACTICA 1

PRACTICA 2

4.7119 hrs.

11.9705 hrs.

Las ventanillas con mayor tiempo de operación son las utilizadas en la practica 2, es decir el tiempo de ocio es poco y se podría tomar como aceptable, a diferencia de la practica 1 el tiempo de operación de las ventanillas es poco.

6. ¿Cuánto tiempo en total no estuvieron operando las tres ventanillas? PRACTICA 1

PRACTICA 2

7.2881 hrs

0.0295 hrs.

Las ventanillas con menos tiempo de ocio son las utilizadas en la practica 2, debido a que la mayor parte del tiempo se utiliza en servicio.

7. ¿Cuántos pasajeros en promedio están en la cola de espera? PRACTICA 1

PRACTICA 2

0.0037 en promedio.

1.9706 en promedio

62


En este caso los resultados favorecen a la práctica 1 ya que la cola de espera será menor, es decir, el tiempo de espera será menor.

8. ¿Cuántos pasajeros en total trataron con las cajeras de las ventanillas? PRACTICA 1

PRACTICA 2

68 pasajeros.

168 pasajeros.

De acuerdo a los resultados obtenidos en la práctica número 1 se obtuvo mayor interacción de pasajeros con las cajeras teniendo un total de 168.

9. ¿Cuánto tiempo espera cada pasajero en la cola? PRACTICA 1

PRACTICA 2

0.0007 hrs.

0.1413 hrs.

El proceso en donde se tiene menor tiempo de espera es en la práctica número 1, con un tiempo de 0.0007 hrs. 10. ¿Cuántas personas en total entraron a hacer la cola? PRACTICA 1

PRACTICA 2

No hubo cola

No hubo cola

11. ¿Cuántas personas en total salieron de la cola? PRACTICA 1

68 personas.

PRACTICA 2

168 Personas.

63


En el proceso número 2, la cantidad de personas que salieron de la cola es mayor con un total de 168 personas.

12. ¿Transcurrido el tiempo del servicio cuantas personas se quedaron en la cola? PRACTICA 1

PRACTICA 2

0

1 persona.

En el proceso número 2, a una persona no se le brindo el servicio ya que el tiempo de proceso expiro, en cambio en el proceso número 1 todos fueron atendidos por las cajeras.

13. ¿Cuál es el promedio de pasajeros comprando boletos en las ventanillas? PRACTICA 1

PRACTICA 2

0.5150 en promedio.

1.9706 en promedio.

El promedio más alto se registró en el proceso número 2, el cual significa que hubo mayor movimiento o atención a los pasajeros

14. ¿Cuánto tiempo demora la atención al pasajero en la ventanilla en promedio? PRACTICA 1

PRACTICA 2

0.0909 en promedio.

0.1413 en promedio.

64


En el proceso número 1 el tiempo promedio de demora es menos, logrando brindar un servicio eficaz.

1. ¿Cuántas personas en total salieron del sistema? PRACTICA 1

67 personas.

PRACTICA 2

166 personas.

De acuerdo a los datos utilizados en los dos procesos, es en el segundo en donde la salida de personas del sistema es más con 166 personas, es decir, en donde hubo mayor servicio. A comparación del 1°, en este hubo 67 personas.

65




REQUERIMIENTOS •

Computadora.

•

Software SIMIO.

PROBLEMA (2 RECURSOS) 1) Se tiene un sistema de colas formado por dos estaciones en serie. Los clientes atendidos en la primera estación pasan enseguida a formar cola en la segunda. En la primera estación de servicio, la razón de llegadas sigue una distribución exponencial con media de 3 min, y el tiempo de servicio sigue una distribución exponencial con media de 2 minutos por persona. En la segunda estación, el tiempo de servicio está uniformemente distribuido entre 1 y 2 minutos. Para esta información correr el modelo 10 horas:

a) Con 2 recursos por cada estación.

66





BARRAPrincipal DE HERRAMIENTAS Fig. 2 Ventana del Software

E ICONOS A UTILIZAR 1ER PARTE

67


17. En las operaciones a realizar, se utilizara la barra de herramientas establecida en la parte lateral izquierda de la ventana principal del programa. Como se muestra en la figura:



Iconos a utilizar

Fig. 4 Iconos

68



para

indicar la llegada de los clientes, en donde el icono se encuentra en la barra de herramientas de la parte lateral izquierda, se da un clic sobre este y se inserta en el grafico correspondiente utilizando una distribución exponencial con media de 3 minutos.

Distribución Exponencial con Media 3




proceso de servicio de atención a los clientes, el cual sigue una distribución exponencial con media de 2 minutos por persona, utilizando dos estaciones.

Distribución Exponencial con media de 2 y utilizando 2 recursos..


69


20.

De acuerdo al problema planteado anteriormente se deben

de utilizar 2 servidores para la simulación, cada uno de ellos con valores diferentes, ahora con una distribución uniforme con 1 y 2 minutos utilizando el mismo número de recursos que el anterior.

Distribución Uniforme distribuido entre 1 y 2 minutos utilizando 2 recursos..

Fig. 7 Server 2 creado y datos insertados.

SINK 21. Se creara la representación de salida de los clientes utilizando en este caso el

icono


demás.


70


CONNECTOR RELACIÓN (UNIÓN) 22. Se utilizara el icono realizados, desde

para

relacionar

pasando por los

todos

los

sistemas

y finalizando en

.

Fig. 9 Connector creado y relacionado.



frontal de (Source), es decir, de la entrada de los clientes esta ocasión sin utilizar una velocidad especificada.


71







72



y el icono en

donde

se

desglosaran


Fig. 13 ModelEntity


73



,


como

opción



74



y la opción



75




RESULTADOS OBTENIDOS

29. Una vez realizada la simulación al 100% se analizarán los resultados obtenidos, los cuales se encontraran en el apartado.


76





77



Iconos a utilizar


31. Para realizar el diseño de las paredes se icono en donde se creara a la

utilizara

el

medida deseada

y en el apartado se insertara el valor de 15.


el



78







79





en

donde

se

gran variedad de




Fig. 26 Escenario

80



Fig. 26 Escenario

5.6.- CUESTIONARIO 1. ¿Cuál es el número máximo de clientes en el sistema? 190 es el máximo número de clientes. 2. ¿Cuál es el número de mínimo de clientes en el sistema? No hay. 3. ¿Cuál es el número promedio de clientes en el sistema? 1.1414 es el promedio. 4. ¿Cuál es el tiempo máximo de los clientes en el sistema? 0.1810 = 10.86 min. Es el tiempo máximo. 5. ¿Cuál es el tiempo mínimo de los clientes en el sistema? 0.0175 = 1.05 min. Es el tiempo mínimo.

81


6. ¿Cuál es el tiempo promedio de los clientes en el sistema? 0.0602 = 3.612 min. Es el tiempo promedio. 7. ¿Cuántos son los clientes que entraron al sistema? 190 clientes entraron al sistema 8. ¿Cuántos son los clientes que salieron del sistema? 188 clientes salieron del sistema. 9. ¿Cuál es el tiempo promedio de uso de los 2 servidores? S1 = 0.0491 hrs. = 2.946 min S2 = 0.0335 hrs. = 2.01 min

2.946 + 2.01 = 4.956 / 2 = 2.478 min.

5.7.- OBSERVACIONES El número de clientes en el sistema son 190, en donde el tiempo máximo que puede estar el cliente es de 10.86 min, optando además por tener un tiempo mínimo en el sistema de 1.05 min. Es decir, el tiempo promedio que el cliente estará en el sistema es de 3.612 min. En donde, de los 190 que entraron solo llegan a salir 188. Teniendo un promedio de servicio entre los dos sistemas de 2.478 min.

82


6.- PRACTICA NO. 2 (1 RECURSO) 2) Se tiene un sistema de colas formado por dos estaciones en serie. Los clientes atendidos en la primera estación pasan enseguida a formar cola en la segunda. En la primera estación de servicio, la razón de llegadas sigue una distribución exponencial con media de 3 min, y el tiempo de servicio sigue una distribución exponencial con media de 2 minutos por persona. En la segunda estación, el tiempo de servicio está uniformemente distribuido entre 1 y 2 minutos. Para esta información correr el modelo 10 horas:

b) Con 1 sólo recurso.

6.1.- METODOLOGÍA 1. La metodología a realizar para la creación de esta situación

será la misma ejecutada anteriormente, con la diferencia de que en esta escena se utilizara 1 recurso en los servidores, es decir, solo se contara con una ventanilla en cada servidor.

83





84




85



Fig. 5 Escenario

6.3.- CUESTIONARIO 1. ¿Cuál es el número máximo de clientes en el sistema? 198 clientes 2. ¿Cuál es el número de mínimo de clientes en el sistema? No hay 3. ¿Cuál es el número promedio de clientes en el sistema? 2.3553 4. ¿Cuál es el tiempo máximo de los clientes en el sistema? 0.3050 = 18.3 min. 5. ¿Cuál es el tiempo mínimo de los clientes en el sistema? 0.0248 = 1.488 min. 6. ¿Cuál es el tiempo promedio de los clientes en el sistema? 0.1193 = 7.158 min. 86


7. ¿Cuántos son los clientes que entraron al sistema? 198 8. ¿Cuántos son los clientes que salieron del sistema? 197 9. ¿Cuál es el tiempo promedio de uso de los 2 servidores? S1 = 0.0951 hrs. = 5.706 min S2 = 0.0443 hrs. = 2.658 min

5.706 + 2.658 = 8.364 / 2 = 4.182 min.

6.4.- OBSERVACIONES Utilizando los mismos valores que el problema anterior pero ahora con un solo servidor se obtuvieron los siguientes datos. El número de clientes en el sistema son 198, en donde el tiempo máximo que puede estar el cliente es de 18.3 min, optando además por tener un tiempo mínimo en el sistema de 1.488 min. Es decir, el tiempo promedio que el cliente estará en el sistema es de 7.158 min. En donde, de los 198 que entraron solo llegan a salir 197. Teniendo un promedio de servicio entre los dos sistemas de 4.182min.

87


6.5.- COMPARACIÓN (RESULTADOS)

COMPARACIÓN Utilizando valores en la primer estación de servicio siguiendo una distribución exponencial con media de 3 min, y el tiempo de servicio con distribución exponencial con media de 2 minutos y en la segunda estación, uniformemente distribuido entre 1 y 2 minutos. CUESTIONARIO

1. ¿Cuál es el número máximo de clientes en el sistema? 2. ¿Cuál es el número de mínimo de clientes en el sistema? 3. ¿Cuál es el número promedio de clientes en el sistema? 4. ¿Cuál es el tiempo máximo de los clientes en el sistema? 5. ¿Cuál es el tiempo mínimo de los clientes en el sistema?

CON 2 RECUSRSOS

CON 1 RECURSO

190 clientes.

198clientes.

No hay

No hay

1.1414 es el promedio

2.3553 es el promedio

0.1810 = 10.86 min

0.3050=18.3min

0.0175 = 1.05 min

0.0248=1.488min

88


6. ¿Cuál es el tiempo promedio 0.1193=7.158min. 0.0602 = 3.612 min de los clientes en el sistema? 7. ¿Cuántos son los 198 clientes clientes que 190 clientes entraron al sistema? 8. ¿Cuántos son los 197 clientes clientes que 188 clientes salieron del sistema? S1 = 0.0491 hrs. = 2.946 min S1 = 0.0951 hrs. = 5.706 min 9. ¿Cuál es el tiempo S2 = 0.0335 hrs. = 2.01 min S2 = 0.0443 hrs. = 2.658 min promedio 2.946 + 2.01 = 4.956 / 2 = 2.478 min. 5.706 + 2.658 = 8.364 / 2 = 4.182 min. de uso de los 2 servidores? Tabla 1. Comparaciones

89


7.- SIMULACIÓN PRACTICA NO. 3 REFINERÍA


REQUERIMIENTOS •

Computadora.

•

Software SIMIO.

PROBLEMA 1) El modelo que se simulara es la entrada de Pipas de combustible a cargar producto a una refinería los pasos que se siguen para esta actividad son los siguientes: 1. La razón de llegadas de las pipas sigue una distribución exponencial con media de 15 min. 2. El tiempo de trayectoria de la unidad es de 5 minutos al siguiente nodo. 3. La inspección de tiene capacidad de una unidad, y sigue un tiempo de proceso con comportamiento triangular de (2,4, 6) min. 4. El tiempo de trayectoria de la pipa es de 10 minutos al siguiente nodo. 5. En la estación de ingreso de pedidos tiene una capacidad de atención

de

2

unidades,

con

un

tiempo

de

proceso

de

comportamiento triangular de (8, 15, 20). 6. El tiempo de trayectoria de la unidad de la estación de ingreso de pedido a la estación de carga es de 25 min.

90


7. La estación de carga tiene una capacidad de operación de 10 unidades, con un tiempo de proceso de (25, 35, 48) min. 8. El tiempo de trayectoria de la estación de carga a la colocación de sellos de seguridad e inspección es de 15 min. 9. En inspección de sellos de seguridad y facturación tiene capacidad para 2 unidades con tiempo de proceso con un comportamiento triangular (4, 6, 8) min. Correr el modelo en un transcurso de 8 horas.

91





Fig. 2 Ventana Principal del Software

92


BARRA DE HERRAMIENTAS E ICONOS A UTILIZAR 1ER PARTE 3. En las operaciones a realizar, se utilizara la barra de herramientas establecida en la parte lateral izquierda de la ventana principal del programa. Como se muestra en la figura:



Iconos a utilizar

Fig. 4 Iconos

93



para

indicar la llegada de las Pipas de Combustible, en donde el icono se encuentra en la barra de herramientas de la parte lateral izquierda, se da un clic sobre este y se inserta en el grafico correspondiente utilizando una distribución exponencial con media de 15 minutos.

Distribución Exponencial con Media 15


SERVER 5. Enseguida se realizaran los

este será la inspección de

el cual tendrá una capacidad de unidad, siguiendo un tiempo de proceso con comportamiento triangular de (2, 4, 6) min.

Comportamiento Triangular de (2, 4, 6) min. Con una unidad de capacidad.


94


6. El siguiente server será la estación de ingresos de pedidos que tendrá una capacidad de atención de 2unidades con un comportamiento triangular de (8, 15, 20) min.

Comportamiento Triangular de (8, 15, 20) min. Con 2 unidades de capacidad.


7. El próximo será la estación de carga que tendrá una capacidad de operación de 10 unidades con un tiempo de proceso de (25, 35, 48) min.



95


8. Para finalizar el ultimo server dará lugar a la inspección de sellos de seguridad y facturación que tendrá una capacidad e 2 unidades con un tiempo de proceso y comportamiento triangular de (4, 6, 8) min.



SINK 9. Se creara la representación de salida de los clientes utilizando en este caso el

icono


demás.


96


CONNECTOR RELACIÓN (UNIÓN) 10. Se utilizara el icono realizados, desde

para relacionar todos los sistemas pasando por los

y finalizando en

. El primer TimePath tendrá un valor de 5 minutos de trayectoria hasta el siguiente nodo.

Fig. 11 TimePath creado y relacionado.

11. El tiempo de trayectoria del siguiente TimePath tendrá un tiempo de 10 minutos hasta llegar a la estación de ingreso de pedidos.


97


12. El TimePath que ira de la estación de ingreso de pedidos hasta la estación de carga, tendrá una trayectoria de 25 minutos.


13. Y el último TimePath a utilizar será de la estación descarga a la colocación de sellos de seguridad e inspección con un tiempo de trayectoria de 15 minutos.


98


14. Para finalizar el recorrido se utilizara un

el cual partirá desde

la inspección de sellos de seguridad y facturación hasta la salida.

Fig. 15 Connector creado y relacionado.



frontal de (Source), es decir, de la entrada de las pipas esta ocasión sin utilizar una velocidad especificada.


99







10 0



y el icono en

donde

se

desglosaran


Fig. 19 ModelEntity


10 1



,


como

opción



10 2



y la opción





10 3





10 4





10 5




10 6



Iconos a utilizar

Fig. 31 Herramientas

23. Para realizar el diseño de las paredes se icono en donde se creara a la

utilizara

el

medida deseada

y en el apartado se insertara el valor de 15.


el


Fig. 32 Paredes

10 7






Fig. 34 Textura del Piso

10 8





en

donde

se

gran variedad de


Fig. 35 Ambiente

27. El escenario puede ser diseñado de varias maneras como el desee.

Fig. 36 Escenario

10 9



Fig. 37 Escenario

7.6.- CUESTIONARIO 10.

¿Total de conductores de pipas que entraron al sistema?

25 conductores de pipas. 11. ¿Cuál es el tiempo promedio de pipas en el sistema? 5.2380 es el tiempo promedio. 12. ¿Porcentajes de utilización de las cuatro estaciones? 20.9625 %, 55.7257 %, 82.8449 %, 22.1036% 13. Tiempo total de operación de cada una de las 4 estaciones(horas) 1.6770, 4.4581, 6.6276, 1.7683 14. Tiempo total de ocio de las 4 estaciones. 6.3230, 3.5419, 1.3724, 6.2317. 15. Promedio de conductores de pipas en la cola de espera

11 0


0.0081, 0.0089. 16. Total de pipas que salieron de la cola 20.

7.7.- OBSERVACIONES En base a los resultados obtenidos y el análisis realizado se llegó a la conclusión de que el total de pipas que entraron al sistema fueron 25, con un tiempo dentro del sistema de 5.24 min. Con diferentes variedades en la utilización de las estaciones, teniendo a la tercera estación con mayor operación y menor tiempo de ocio, sin embargo, la primera estación obtiene un tiempo muerto elevado y con un tiempo de servicio muy bajo. De las 25 pipas que entraron al sistema solo 20 trataron con todas las estaciones, las mismas que salieron de la cola.

11 1


8.- PRACTICA NO. 2 PROBLEMA (CON 1 RECURSO MÁS EN CADA SERVIDOR)

2) El modelo que se simulara es la entrada de Pipas de combustible a cargar producto a una refinería los pasos que se siguen para esta actividad son los siguientes: 1. La razón de llegadas de las pipas sigue una distribución exponencial con media de 15 min. 2. El tiempo de trayectoria de la unidad es de 5 minutos al siguiente nodo. 3. La inspección de tiene capacidad de dos unidades, y sigue un tiempo de proceso con comportamiento triangular de (2,4, 6) min. 4. El tiempo de trayectoria de la pipa es de 10 minutos al siguiente nodo. 5. En la estación de ingreso de pedidos tiene una capacidad de atención

de

3

unidades,

con

un

tiempo

de

proceso

de

comportamiento triangular de (8, 15, 20). 6. El tiempo de trayectoria de la unidad de la estación de ingreso de pedido a la estación de carga es de 25 min. 7. La estación de carga tiene una capacidad de operación de 11 unidades, con un tiempo de proceso de (25, 35, 48) min. 8. El tiempo de trayectoria de la estación de carga a la colocación de sellos de seguridad e inspección es de 15 min. 9. En inspección de sellos de seguridad y facturación tiene capacidad para 3 unidades con tiempo de proceso con un comportamiento triangular (4, 6, 8) min. Correr el modelo en un transcurso de 8 horas.

11 2


8.1.- METODOLOGÍA 1. La metodología a realizar para la creación de esta situación será

la misma ejecutada anteriormente, con la diferencia de que en esta escena se utilizara 1 recurso más en cada servidor.

RESULTADOS OBTENIDOS

2. Una vez realizada la simulación al 100% se analizarán los resultados obtenidos, los cuales se encontraran en el apartado


11 3




11 4




11 5




11 6



8.3.- CUESTIONARIO 1. ¿Total de conductores de pipas que entraron al sistema? 38 conductores de pipas. 2. ¿Cuál es el tiempo promedio de pipas en el sistema? 5.9466 es el promedio. 3. ¿Porcentajes de utilización de las cuatro estaciones? 26.4682 %, 66.0078 %, 84.1020 %, 27.9007% 4. Tiempo total de operación de cada una de las 4 estaciones (horas). 2.1175, 5.2806, 6.7282, 2.2321. 5. Tiempo total de ocio de las 4 estaciones. 5.8825, 2.7194, 1.2718, 5.7679. 6. Promedio de conductores de pipas en la cola de espera.

11 7


0.0014, 0.0020, 0.0019. 7. Total de pipas que salieron de la cola. 31 pipas.

8.4.- OBSERVACIONES Los conductores que entraron en total al sistema fueron 38 conductores, en donde la tercera ventanilla fue la más utilizada con un porcentaje de 84 %, siendo además la que menos ocio realiza. De los 38 conductores que entraron al sistema solo 31 salieron.

11 8


8.5.- COMPARACIÓN (RESULTADOS)

COMPARACIÓN Utilizando valores en la primer estación de servicio siguiendo una distribución exponencial con media de 3 min, y el tiempo de servicio con distribución exponencial con media de 2 minutos y en la segunda estación, uniformemente distribuido entre 1 y 2 minutos. CUESTIONARIO

1. ¿Total de conductores de pipas que entraron al sistema? 2. ¿Cuál es el tiempo promedio de pipas en el sistema? 3. ¿Porcentajes de utilización de las cuatro estaciones? 4. Tiempo total de operación de cada una de las 4 estaciones (horas). 5. Tiempo total de ocio de las 4 estaciones. 6. Promedio de conductores de pipas en la cola de espera. 7. Total de pipas

CON 2 RECUSRSOS 25 conductores de pipas.

5.2380 es el tiempo promedio.

CON 1 RECURSO

38 conductores de pipas.

5.9466 es el promedio.

20.9625 %, 55.7257 %,

26.4682 %, 66.0078 %,

82.8449 %, 22.1036%

84.1020 %, 27.9007%

1.6770, 4.4581, 6.6276,

2.1175,

1.7683

2.2321.

5.2806,

6.7282,

6.3230, 3.5419, 1.3724, 6.2317.

0.0081, 0.0089.

25 pipas.

5.8825, 2.7194, 1.2718, 5.7679.

0.0014, 0.0020, 0.0019.

38 pipas.

11 9


que trataron con las 4 estaciones. Tabla 1. Comparaciones

8.6.- OBSERVACIONES En este caso el número de pipas promedio que se encuentran dentro del sistema en la corrida 1 es menor al de la corrida 2, esto se debe al aumento de la capacidad de cada uno de los servidores con los que está conformado el sistema aumentando así el número de pipas que se encuentran dentro del mismo. Al no cambiar el tiempo de la simulación no se ve alterado este punto. Observándose aún pipas en la cola de espera.

12 0


12 1

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