Entrega 2 Simulacion

 

 

FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

PROYECTO GRUPAL

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano 

DESARROLLO DE UN MODELO DE SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS PARA UN SISTEMA DE COLAS

INSTRUCTOR:

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX  

INSTITUCIÓN UNIVERSITARIA POLITÉCNICO GRAN COLOMBIANO INGENIERÍA INDUSTRIAL PROYECTO DE SIMULACION 2016-2 BOGOTA D.C. 2016

 

 

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1.1 Objetvos Específcos.................. Específcos................................ ............................. .............................. ............................. ............................. .............................. .............................3 ..............3 2.

JUSTIFICACIÓN........... JUSTIFICACIÓN......................... ............................. .............................. ............................. ............................. .............................. ............................. ............................. ................... ....3 3

3.

CONCEPTUA CONCEPTUALIZAC LIZACIÓN, IÓN, CONSTRUC CONSTRUCCIÓN CIÓN Y SIMULACI SIMULACIÓN ÓN DEL PROBLEMA.... PROBLEMA......... .......... .......... .............. .................. ..............4 .....4 3.1

Aclaraci Aclaraciones ones iniciale iniciales.... s........ ......... ......... ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... ......... ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... ......... ........... ................ .............4 ....4

3.2

Concepua Concepualiza lización ción del mode modelo... lo........ .......... ......... ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... ......... ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .............. ..........5 .5

3.2.1

Análisis Análisis a los daos de enrada... enrada....... ........ ......... .......... ......... ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... ......... ......... .......... .......... .......... ............. .........5 .5

3.2.2

Prueba Prueba de bondad bondad de ajuses... ajuses........ .......... ......... ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... ......... ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .........6 ....6

3.3

Consruc Consrucción ción del mode modelo... lo....... ........ ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... ......... ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... ......... .......... ............... ..............7 .....7

3.3.1

Modelo Modelo concepua concepual.... l......... .......... .......... .......... .......... .......... ......... ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... ......... ......... .......... .......... ............ ................ ...........7 ..7

3.3.2

Modelo Modelo en Arena.... Arena........ ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... ......... ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... ......... ......... ............. ................. ..............8 .....8

3.4

Verifcac Verifcación ión del mode modelo... lo........ .......... .......... ......... ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... ......... ......... .......... .......... .......... .......... .......... .............. .................. ...........9 ..9

3.5

Corridas Corridas y análisis análisis de resulado resulados.... s......... .......... .......... ......... ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... ......... ......... .......... .......... .......... ............. ..............11 ......11

4.

ANALISIS ANALISIS DE LA AMPLIACI AMPLIACIÓN... ÓN....... ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... ......... ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .............. .................. .................11 ........11

5.

COMPARACI COMPARACIÓN ÓN DE LAS SOLUCIONE SOLUCIONESS OBTENIDA OBTENIDAS.... S......... .......... .......... .......... .......... ......... ......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .............11 ........11

6.

CONCLUSIONES............ CONCLUSIONES........................... ............................. ............................. .............................. ............................. ............................. ........................................... ............................ 11

7.

RECOMENDACIONES........... RECOMENDACIONES.......................... ............................. ............................. ............................. ............................. .............................. ................................ ..................... ....11 11

8.

BIBLIOGRAFÍA................... BIBLIOGRAFÍA................................. ............................. .............................. ............................. ............................. ............................. ....................................... .........................11 11

 

 

 

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1. OBJETIVO GENERAL  Analizar y present presentar ar una mejora al proceso producti productivo vo actual de la empresa IMPRESIONES GRR que sustente el plan de ampliación de capacidad en planta para el cumplimiento de licitación estatal de impresiones de revistas de los colegios distritales que comenzará a regir desde el 1 de Enero de 2017.



1.1 Objetivos Específicos ficos •

• •

•

Dise Diseñar ñar u un n mod model elo o del p proc roces eso o pro produc ductitivo vo de IIMP MPRE RESI SION ONES ES G GRR RR en lla a herramienta de simulación Arena para el análisis de la situación actual de la empresa y la ampliación que requiere la planta para cumplir con el aumento del 200% de las órdenes de producción diarias para el año 2017. Pro Propon poner er u una na m mejo ejora ra de de la cap capaci acidad dad en planta planta act actual ual que no ssuper upere e un una a utilización 75% los recursos empresa. Cal Calcul cular ar ladel in invers versión ióndere reque querid rida a paradee ellladesa desarrol rrollo lo de las las mej mejoras oras y ccomp omparar  arar  económicamente las propuestas para sustentar ante la junta directiva la mejor opción. Ca Calc lcul ular ar las las esta estadí díst stic icas as pa para ra la me medi dici ción ón del del de dese semp mpeñ eño o de dell sist sistem ema, a, utilizando los indicadores de tiempo promedio de espera (Wq), probabilidad de que una orden de producción haga cola P(q), Tiempo promedio de servicio Ws, entre otros.

 

 

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2. JUSTIFICA JUSTIFICACIO CIO N Este documento tiene como finalidad permitir a la compañía IMPRESIONES GRR realizar una aplicación de su capacidad de producción para cumplir con los requerimientos de órdenes de producción del año 2017 en que comenzará a produc pro ducir ir revi revista stass para los col colegi egios os distri distrital tales es y con contin tinuar uará á ate atendi ndiend endo o a sus clientes habituales con la calidad y compromiso que IMPRESIONES GRR ha manejado en los últimos 15 años.

3. CONCEPTU CONCEPTUALIZA ALIZACIO CIO N, CONSTRU CONSTRUCCIO CCION Y SIMULACIO SIMULACION DEL PROBLEMA 3.1 Aclaraci Aclaraciones ones iniciales. iniciales.

 

 

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Con base en la cartilla Introducción a la simulación (sección 3) del POLITÉCNICO GRAN COLOMBIANO, se seguirán los que la empresa IMPRESIONES GRR consid con sideró eró pert pertine inente ntess para para realiz realizar ar el estudi estudio o de una sim simula ulació ción n de su cas caso o particular. La formulación del problema y los objetivos fue expuesto por la junta directiva en el documento: docume nto: Proyecto para la ampliación ampliación de la capacid capacidad ad para el cumplimi cumplimiento ento de licitación. Para la recolección de información se contrató a la empresa INFO-REAL que entregó el documento DATOS, se realizó la contratación para evitar demoras en recoger la información e impedir el problema comúnmente llamado “garbage in garbage out”.

3.2 Conceptua Conceptualizac lizacio io n del del model modeloo 3.2.1 Ana Ana lisis lisis a los datos de entrada Debido a que los datos están disponibles, se puede utilizar una identificación gráfica para aproximarnos al posible ttipo ipo de distribución. De los datos se pueden generar en Excel diferentes medidas estadísticas como se muestra a continuación:

De los 60 datos se pueden analizar por separado el promedio que demora cada proc proceso eso pa para ra lo loss do doss fo form rmat atos os par para a det determ ermin inar ar si exis existe ten n si simi mililitu tude dess en lo loss tiempos dependiendo del tipo de plegado. DATOS ESTADISTICOS DE LOS TIEMPOS DE PROCESO

Plegado

Pegado

Cubiera

Arreglar

Promedio Varianza

7,10

9,80

5,97

0,99

4,91

1,16

3,81

0,38

0,03

2,32

Promedio

7,11

9,89

5,95

1,00

4,90

Muesra Formao pequeño

Core

 

 

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Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano  1,21

3,83

0,43

0,03

2,51

7,08

9,68

5,99

0,97

4,93

1,08

3,74

0,31

0,04

2,05

Varianza Promedio Varianza Formao grande

En la tabla no se encontró una similitud en los tiempos por proceso dependiendo de cada formato, con estos datos y la información que se tiene de la planta, se toman los siguientes supuestos para el modelo: •

• •

La dem demanda anda d de e imp impresi resiones ones p pued uede e lleg llegar ar indist indistint intame amente nte en cual cualqui quiera era de los dos formatos y con los datos actuales no es posible determinar la demanda futura. Los ttiem iempos pos d de e pro proceso ceso no de depen penden den d del el fform ormato ato a fab fabric ricar. ar. La Lass ma maqu quin inas as op oper erar arán án de form forma a cont contin inua ua mi mien entr tras as teng tengan an or orde dene ness de producción en cola y no se asociaran tiempos para mantenimiento u otros.

Con la información suministrada y teniendo en cuenta que no se encontró una discriminación de las ordenes de producción por el formato, se realiza una prueba de bondad de ajustes.

3.2.2 Prueba de de bondad de ajustes “Las pruebas de bondad de ajuste son pruebas de hipótesis que permiten evaluar  la id idon onei eida dad d de un conj conjun unto to de dato datos, s, dada dada una una dist distri ribu buci ción ón teór teóric ica a de 1  probabilidad donde se podrían ajustar”

Utilizando Util izando la herramienta herramienta INPUT INPUT ANALYZE ANALYZER R incluida incluida en el software AREN ARENA, A, se realizó prueba de hipótesis y los resultados se muestran a continuación, en el que para el caso de la variable aleatoria llegadas se pueden obtener datos como el promedio, promed io, mínimo mínimo,, máximo y el P-value que con relación relación a nuestro nuestro α de 0,05 nos da un criterio para no rechazar la hipótesis H0.

 

 

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El caso de llegadas, cuando se hace la prueba de bondad de ajuste para la distribución normal, se obtiene un P-Value de 0,251 no rechazando la hipótesis y concluyendo que siguen una distribución normal. Este mismo análisis se realizó para cada una de las variables aleatorias, los resultados son los siguientes: Resumen de las pruebas de bondad de ajuste Lleg Llegad ada a

Pl Pleg egad ado o

60

Número de datos

Corte orte

Pega Pegado do

60

60

Cubi Cubier erta ta

Arr Arr egl eglar ar

60

60

60

Mínimo

0,87

5,36

4,67

5,1

0,56

1,49

Máximo

240

9,44

14,2

6,99

1,34

8,62

Promedio

110

7,1

9,8

5,97

0,99

4,91

65,2

Des. Estándar H0

Uniorm

α g.l.

1,09 Lognormal

1,97 Normal

0,62 Uniorm

0,18 Normal

0,05

0,05

0,05

0,05

0,05

6

1

1

6

1

P-Value

0,5

Conclución

No se rechaza H0, se puede concluir que los daos siguen la disribución planeada.

0,08

0,45

>0,75

se No se No se No rechaza rechaza rechaza se H0, se H0, se H0, puede puede puede concluir concluir concluir que que que los daos los daos los daos siguen la siguen la siguen la disribución disribución disribución planeada. planeada. planeada.

1,54 Normal 0,05 2

>0,15

0,54

No se rechaza H0, se puede concluir que los daos siguen la disribución planeada.

No se rechaza H0, se puede concluir que los daos siguen la disribución planeada.

Los datos anteriores y los parámetros que nos arroja la herramienta INPUT  ANALYZER serán tomados como base para el modelo en ARENA. 

 

 

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3.3 Construcc Construccio io n del modelo modelo 3. 3.3. 3.1 1 Mode Modelo lo con conce cept ptua uall El siguiente esquema muestra a grandes rasgos el flujo de proceso dentro de la empre em presa sa IMPR IMPRES ESIO IONE NES S GRR GRR desde desde el mo mome ment nto o en que lllleg ega a un una a or orde den n de producción.

3. 3.3. 3.2 2 Mode Modelo lo en Ar Aren enaa Para la consrucción del modelo modelo se utlizó el módulo de “Creae” para la llegada llegada de órdenes de producción. Los módulos “Process” se utlizaron por separado para plegado de los dos ormaos debido a las caracerístcas de las máquinas, el módulo ambién se utlizó para los procesos de core y cubieras. El modulo “Decide” se utlizó para seleccionar los ormaos con probabilidad 50% para grades y 50% para pequeños, con base en el análisis de los daos de enrada no ue posible deerminar que la demanda esa sesgada y en odos los casos se rabajaron equiprobables. Se esá esá evalu evaluand ando o la posibi posibilid lidad ad de utliza utlizarr un módulo módulo “Bach “Bach”” para para acumul acumular ar las unidad unidades es

 

 

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deecuosas que esperan en cola al repartdor, por últmo el módulo “Dispose” tenen como fnalidad depurar el sisema y hacer un coneo de las salidas. En general odos los módulos han sido ediados para que sigan las disribuciones de probabilidad que se concluyeron por procesos.

Estado actual del modelo:

El modelo pruebas 002 es funcional pero no cumple todas las caracteríscas

del proceso y el modelo 001 ene ene los nuevos módulos pero está en en mejora.

 

 

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3.4 Verifica Verificacio cio n del modelo modelo En una prueba de escriorio se enconró un inconveniene que no se ha podido resolver, al ser la probabilidad de recuperar recuperar los ormaos dependiene del tpo Grande 60% y Pequeño 80% es necesario marcar la variable desde el primer “Decide”, el módulo “Assign” en la opción asignar un aribuo puede ser una solución pero hasa el momeno no ha dado los resulados esperados. Los ingenieros de IMPRESIONES GRR siguen rabajando en buscar una solución al problema o deerminar si el modelo es equivalene al acual que usa las verifcaciones de ormao.

 

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3.5 Corridas Corridas y ana ana llisis isis de result resultados ados

4. ANALISIS DE LA AMPLIACIO AMPLIACIO N 5. COMPARA COMPARACIO CIO N DE LAS SOLUCION SOLUCIONES ES OBTENIDA OBTENIDAS. S. 6. CONC CONCLU LUSI SION ONES ES 7. RECOM RECOMEND ENDACI ACION ONES ES 8. BIBL BIBLIO IOGR GRAF AFIIA

Resúmenes teóricos CLASE SIMULACION 2016-2.POLITECNICO GRANCOLOMBIANO. GRANCOLOMBIANO. BOGOTÁ 2016.

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Cartilla semana 3.