Final Proyecto

SIMULACION DE SISTEMAS PROYECTO FINAL “Simulación de una gasolinera”

Alumnos: Becerra Flores Héctor Gonzalo López Lara Israel Saucedo Carrillo Eduardo Daniel Téllez Tapia Jorge Alberto Valdez Ruíz Jesús Sigifredo

28 de mayo de 2012

Índice

Resumen Ejecutivo ............................................................................................................................... 2 Introducción ......................................................................................................................................... 3 1.

2.

Antecedentes y Generalidades del Proyecto ................................................................................ 4 1.1

Descripción del proceso o sistema......................................................................................... 4

1.2

Formulación de la Problemática ............................................................................................ 4

1.3

Determinación de los Objetivos ............................................................................................ 4

1.4

Análisis y recolección de datos ............................................................................................. 5

Modelado ...................................................................................................................................... 8 2.1

Desarrollo del modelo ........................................................................................................... 8

Comprensión de nuestro sistema (gasolinera) .............................................................................. 8 Características de nuestro sistema. ............................................................................................... 8

3.

2.2

Implementación en PROMODEL ......................................................................................... 8

2.3

Verificación del programa ................................................................................................... 11

2.4

Validación del modelo. ........................................................................................................ 11

Simulación .................................................................................................................................. 16 3.1

Diseño de la simulación y pruebas piloto. ........................................................................... 16

3.2

Ejecución de la simulación .................................................................................................. 17

3.3

Análisis de Resultados ......................................................................................................... 27

3.4

Documentación del Experimento ........................................................................................ 29

Conclusiones ...................................................................................................................................... 31 Anexo I ............................................................................................................................................... 32 Manual de Simulación .................................................................................................................... 32

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Resumen Ejecutivo La Simulación es una herramienta poderosa que brinda a los tomadores de decisiones y analistas la habilidad de preguntar "¿Y qué pasaría si...?" y de esta forma visualizar diversos escenarios en cualquier proceso del negocio. La Simulación es dinámica y permite que indicadores claves sean monitoreados con el tiempo. En este trabajo realizamos la simulación del área de una gasolinera, donde contendrá el proceso que se realiza desde que llegan los clientes en sus transportes, después pasan a las bombas donde serán llenados de gasolina, y de ahí seguirán su destino. La simulación a realizar tendrá como finalidad observar el comportamiento del sistema en el servicio, para ver si existen un gran número clientes en la cola del sistema, aun habiendo muchas bombas disponibles, para un llenado rápido y satisfactorio.

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Introducción En México por cada mil automóviles hay 0.7 estaciones de servicio para combustible, es decir menos de una gasolinera por cada millar, estima la Asociación Mexicana de Estaciones de Servicio (AMPES). Y si consideramos que el parque vehicular del país asciende a más de 20 millones de autos, la oportunidad de negocio es clara para nuestro cliente. Se pueden construir mini estaciones de servicio con una inversión de 50,000 Dólares (600 mil pesos). Desde 1992 las Gasolineras se han concesionado en México a través de Franquicia PEMEX. De Acuerdo con la AMPES, hoy existen diversas alternativas para incursionar en este negocio invirtiendo desde 50 mil Dólares. Una de estas opciones está constituida por las estaciones rurales y provisionales, enfocadas a atender necesidades específicas de una región como lo son el campo o zonas industriales donde el abastecimiento de combustibles no es frecuente. Otra alternativa son las llamadas mini estaciones, conformadas por uno o dos puntos de venta establecidos dentro del estacionamiento de un centro comercial. En la actualidad operan 13 en el país bajo esta modalidad, una de ellas está ubicada en Morelia. En la planeación de una gasolinera es indispensable incluir un estudio de mercado en donde se estime la afluencia de vehículos, además de cubrir los trámites para los permisos de uso de suelo, licencia de construcción, así como llevar a cabo un estudio de impacto ambiental en la zona. Al reunir todos esos datos se tiene que para montar una gasolinera tamaño estándar la inversión asciende a por lo menos un millón de dólares.

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1. Antecedentes y Generalidades del Proyecto 1.1 Descripción del proceso o sistema El proceso a describir en nuestra simulación tiene inicio cuando los clientes entran a la gasolinera, existe un supuesto de que se podrán atender a cualquier cantidad de clientes, es decir contamos con el recurso de la gasolina ilimitado para n cantidad de autos que se tengan que despachar. Una vez que el automóvil entra a la gasolinera entrará a una de las 3 estaciones que se simularán, estas estaciones contarán con un empleado que será el encargado de atender a todo auto que entre. En cada estación existe un tiempo promedio en el que el auto estará detenido allí, de igual forma existe un tiempo promedio de los autos que llegan a cada estación. Una vez que el auto es atendido dependiendo de la estación, este puede generar colas. Una vez solicitado el servicio, el auto se retira de la estación a la salida y sale del sistema, dejando la estación para que se le otorgue el servicio a otro automóvil que este por entrar al sistema o bien a otro automóvil que se encontraba en la cola de la locación. 1.2 Formulación de la Problemática Se busca determinar el número de automóviles que pueden ser atendidos en un intervalo de tiempo, simulando las entradas de automóviles a 3 estaciones de gasolina y suponiendo que se cuenta con la gasolina suficiente para satisfacer x número de automóviles. Los automóviles a simular entran al sistema cada x tiempo, de igual forma al estar en las estaciones permanecen recibiendo el servicio por x tiempo. En primera instancia se identifica que se trata de una distribución DISCRETA de POISSON ya que se busca una frecuencia de ocurrencia media en un intervalo de tiempo. 1.3 Determinación de los Objetivos    

Simular el sistema de atención de automóviles en una gasolinera con 3 estaciones en PROMODEL. Analizar las colas que se hacen dentro del Sistema Verificar si se es capaz de eliminar o reducir estas colas Reducir el tiempo de automóviles que se pueden atender en un intervalo de tiempo aleatorio con las 3 estaciones con las que cuenta la gasolinera.

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1.4 Análisis y recolección de datos Antes de llevar a cabo nuestra simulación, y una vez planteados nuestros objetivos que se pretenden alcanzar, es de suma importancia realizar un análisis del sistema que se pretende simular, este análisis se podrá llevar a cabo una vez se haya hecho una recolección correcta de los datos. Estos datos pueden ser determinísticos (datos que podríamos introducir fácilmente en nuestro modelo) o bien probabilísticos que se pueden incluir en el modelo ya sea representando la distribución de probabilidades de nuestra muestra o determinando una distribución probabilística teórica que se comporte como la muestra. La metodología a utilizar para la recolección de datos es realizar un muestreo aleatorio simple que consiste en tomar al azar muestras de 20 automóviles para cada estación y desde el momento en que entran al sistema, verificar el tiempo que duran en la estación recibiendo el servicio de combustible, así como el tiempo que tardaron en cola si es que estuvieron esperando a que un automóvil fuera atendido. Existen variables que perjudicarían el tiempo en que el automóvil tarda en ser atendido, y estas variables se consideraron en la recolección de datos. Algunas de ellas puede ser la demora de si un cliente tarda en pagar al empleado de la gasolinera, si un cliente solicita al empleado de la gasolinera alguna factura, la atención y verificación de alguna falla del automóvil, chequeo de las llantas del mismo, suministración de algún aditivo al automóvil, pago con tarjeta de crédito, etc. Los tiempos que los clientes tienen en cola se presentaron de una forma muy variante debido a que cuando un automóvil entra a la gasolinera éste busca la manera más fiable para salir rápidamente del mismo, es decir los clientes entraban a la estación que tuviera menos clientes o incluso ningún cliente en cola. Las entidades de nuestro sistema son los clientes/ automóviles que entran a la gasolinera a ser atendidos puesto que pueden ser afectados directamente por otras entidades. Las entidades tienen ciertas características que las identifican de las demás, estas características son las que se conocen como atributos. Los atributos para nuestro análisis no tienen mucha importancia ya que no son determinantes el color de los automóviles que entran, el nombre de los clientes, modelo de automóviles, capacidad en litros del automóvil, etc. Si nuestros objetivos hubiesen sido el número de litros que se venden en un determinado tiempo entonces estos atributos tendrían un poco de mayor relevancia. Toda simulación presenta eventos, y su importancia radica en que ellos son los que afectan directamente a las entidades. Un evento dentro de nuestra simulación es “Atender automóvil”, proceso en el cual el empleado de la gasolinera otorgaba el servicio al cliente. Los eventos pueden depender de algunas variables, en nuestro sistema el evento “Salir Gasolinera”, depende 5

directamente de las variables que se mencionaron anteriormente, por ejemplo la solicitud de una factura por parte del cliente al empleado de la gasolinera. Otro de los elementos importantes a analizar en nuestro sistema son los recursos, el recurso en nuestro sistema es la cantidad de gasolina. Se define a este recurso para nuestro análisis como ilimitado, porque el objeto de estudio de nuestra simulación es la cantidad de automóviles que son atendidos y no el número de litros vendidos, sin embargo es importante hacer mención que otro de los recursos importantes de nuestros sistema son los empleados, pues sin ellos no podría funcionar el sistema. Para la simulación de nuestro sistema se cuenta también con un acumulador estadístico que tiene la función de llevar un conteo del número de automóviles a los que se les otorgo el servicio y salieron del sistema. La recolección de datos arrojo los siguientes resultados, para la primera estación se tomaron 3 muestras de 20 automóviles, obteniendo los siguientes resultados: 1 6 10 9 13 6 6 7 4 6 8

2 5 3 5 5 7 5 7 6 7 6

2 5 7 8 6 12 4 5 8 9

3 6 2 7 8 4 6 9 11 7 6

8 4 6 5 7 8 6 6 8 5

9 5 9 7 8 4 7 8 5 8

Para la segunda estación se tomaron 3 muestras de 20 automóviles, obteniendo los siguientes resultados: 1 8 8 9 13 7 6 7 12 6 12

2 10 6 9 4 8 11 4 8 6 8

11 6 11 8 6 12 4 7 8 9

3 6 8 6 11 6 11 8 6 12 6

12 8 6 11 9 8 6 12 8 5

10 6 9 4 8 11 4 8 6 8

Para la tercera estación se tomaron 3 muestras de 20 automóviles, obteniendo los siguientes resultados: 6

1 8 8 9 13 7 6 7 12 6 12

2 6 9 10 6 4 11 4 6 4 6

11 6 11 8 6 12 4 7 8 9

3 6 7 5 8 5 6 9 11 4 6

12 4 6 11 9 8 6 12 8 5

10 6 9 4 8 11 4 8 6 8

Analizando y sacando la media de los datos obtenidos en resumen son los siguientes, agregando el tiempo promedio en cola de los automóviles por estación:

Estación 1 Estación 2 Estación 3

Tiempo/Cola 4 minutos 2 minutos 3 minutos

Tiempo/Estación 6.6 minutos 8.05 minutos 7.03 minutos

La estación 1 el promedio de tiempo que tardan los automóviles en cola es de 4 minutos, y el promedio que tardan en la estación de 6.6 minutos, para la estación numero dos el promedio que tardarían los automóviles en la cola es de 2 minutos por 8.05 minutos que duran promedio en la estación, y por último en la estación tres el promedio en cola es de tres minutos por 7.03 en estación.

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2. Modelado 2.1 Desarrollo del modelo Para iniciar esta etapa debemos saber que el desarrollo incluye la construcción y depuración del sistema real el cual dividiremos en dos: 1) Comprensión del sistema, 2) Construcción del modelo. Comprensión de nuestro sistema (gasolinera) Debemos identificar nuestras entidades principales que son: 

Automóviles. Son la única entidad en nuestro modelo ya que son lo mismo que el cliente.

También para un mejor modelado necesitamos identificar nuestras locaciones que utilizaremos para que nuestro modelo funcione correctamente a continuación se describen:   

Entrada. Es el lugar donde se acumulan nuestras colas, aquí van llegando nuestras entidades y con forme pasa el tiempo puede ir saliendo de una en una. Estaciones. Es donde se despachara a cada entidad. Salida. Características de nuestro sistema.

   

Tenemos tres estaciones de gasolina que pueden abastecer a un automóvil por vez. El tiempo que tarde en abastecerse varía entre cada vehículo. Cada estación tiene su propia entrada. Cada estación debe tener un operario para manejar cada bomba

Para la construcción de nuestro modelo utilizaremos la herramienta de PROMODEL. 2.2 Implementación en PROMODEL Primero pasaremos a crear nuestras locaciones que son las requeridas en nuestro modelo con sus respectivos operadores en cada una de las estaciones.   

Estación Uno Estación Dos Estación Tres

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Después necesitaremos tres entradas una para cada estación y una salida para las tres.

Después necesitamos nuestras entidades que serán:  Pickup  PickupA  PickupB

Necesitaremos un proceso para cada entrada en donde ira llegando cada entidad, el tiempo que tarde en llegar puede variar por lo que utilizaremos un tiempo aleatorio no mayor a 10min. También necesitaremos un proceso para cada estación, en cada una puede variar el tiempo que tarde en salir de hasta 3 min.

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Y un proceso final de 30 sec.

Crearemos una llegada para cada locación.

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2.3 Verificación del programa Podemos verificar que el modelo funciona creando una simulación en el PROMODEL como se puede ver en la captura, cada automóvil sigue un recorrido desde la entrada hasta la salida.

2.4 Validación del modelo. Consiste en comprobar que el modelo refleja convenientemente el mundo real. En dicho proceso de validación es frecuente el uso de técnicas estadísticas que permitan comparar dos conjuntos de datos. Para la validación de nuestro modelo desarrollado se hará uso de la media y desviación estándar de un conjunto de salidas arrojadas por nuestro modelo para calcular el intervalo de confianza; una vez calculado revisaremos que la media se encuentre entre ese intervalo a sabiendas que la distribución de los datos arrojados siguen una distribución normal. La fórmula para el intervalo de confianza es:

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El promedio del tiempo que dura el cliente en transitar por todo el sistema en 100 réplicas, debe estar entre el intervalo en los procesos de las 3 entidades para así validar el modelo. El resultado del experimento con 100 réplicas se muestra a continuación:

El tiempo promedio que tarda un cliente en transitar por el sistema hasta su salida es la suma del tiempo de permanencia en sus locaciones. Este promedio se sacara para cada una de las entidades del modelo que son los clientes. a) Pickup µP=10.22 b) PickupA µPA=10.18 c) PickupB µPB=10.37 Se calculara un intervalo por cada proceso de las 3 entidades de nuestro modelo, generando un conjunto de datos para cada proceso durante diez réplicas de nuestra simulación; los resultados de los tiempos que permanece el cliente en cada una de las locaciones es el total del tiempo que tardo desde su entrada hasta su salida; los datos se ordena a continuación:

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a) Pickup N° Replica 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Entrada 1 7.02 6.78 7.54 7.07 7.32 6.79 7.0 7.09 7.12 6.80

Estación 3 2.68 2.56 2.64 2.68 2.69 2.70 2.68 2.62 2.42 2.63

Salida .5 .5 .5 .5 .5 .5 .5 .5 .5 .5

Tiempo Total 10.20 9.84 10.73 10.25 10.51 9.99 10.18 10.21 10.04 9.93



Calculamos Media y Varianza de los datos de la tabla anterior µ=10.188 S=0.25509988



Calculamos intervalo de confianza con un nivel de aceptación de 95% Numero de Replicas=r=10; ICP=[10.188-(0.25509988*2.685)/sqrt(10),10.188+(0.25509988*2.685)/sqrt(10)]; =[10.188-0.2165979 , 10.188+0.2165979]; =[9.971403 , 10.40]; Verificamos que el promedio del tiempo del tránsito de un cliente en el sistema en 100 réplicas se encuentra en el intervalo de confianza; este promedio es: µP=10.22; Por lo tanto: µP Є ICP



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b) PickupA N° Replica 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Entrada 2 7.10 7.49 7.46 6.95 7.17 7.77 7.09 7.48 7.52 6.82

Estación 1 2.56 2.62 2.66 2.64 2.65 2.65 2.67 2.79 2.75 2.57

Salida .5 .5 .5 .5 .5 .5 .5 .5 .5 .5

Tiempo Total 10.16 10.61 10.62 10.09 10.32 10.92 9.81 10.77 10.77 9.89



Calculamos Media y Varianza de los datos de la tabla anterior µ=10.3460 S=0.354378



Calculamos intervalo de confianza con un nivel de aceptación de 95% Numero de Replicas=r=10; ICPA=[10.346-(0.354378*2.685)/sqrt(10), 10.346+(0.354378*2.685)/sqrt(10)]; =[10.346-0.3008922 , 10.346+0.3008922]; =[9.699108 , 10.646892];



Verificamos que el promedio del tiempo del tránsito de un cliente en el sistema en 100 réplicas se encuentra en el intervalo de confianza; este promedio es: µPA=10.18 Por lo tanto: µP Є ICP

c) PickupB N° Replica 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Entrada 3 6.78 7.02 7.62 7.17 7.22 7.24 7.14 7.06 6.73 6.78

Estación 2 2.70 2.66 2.84 2.54 2.58 2.68 2.64 2.49 2.74 2.78

Salida .5 .5 .5 .5 .5 .5 .5 .5 .5 .5

Tiempo Total 9.98 10.18 10.96 10.21 10.30 10.42 10.28 10.05 9.97 10.06 14



Calculamos Media y Varianza de los datos de la tabla anterior µ=10.240999 S=0.277396801



Calculamos intervalo de confianza con un nivel de aceptación de 95% Numero de Replicas=r=10; ICPB=[10.240-(0.2773968*2.685)/sqrt(10), 10.240+(0.2773968*2.685)/sqrt(10)]; =[10.240999-0.2355297 , 10.240999+0.2355297]; =[10.005 , 10.476528];



Verificamos que el promedio del tiempo del tránsito de un cliente en el sistema en 100 réplicas se encuentra en el intervalo de confianza; este promedio es: µPB=10.37 Por lo tanto: µP Є ICP

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3. Simulación 3.1 Diseño de la simulación y pruebas piloto. Una vez aceptado el modelo como válido, el siguiente paso es diseñar las características del experimento o experimentos de simulación que se van a llevar a cabo, es decir, responder a preguntas como cuál será el número de iteraciones, las variables de entrada empleadas, la conveniencia de usar técnicas de reducción de la varianza. Suele ser de gran utilidad la realización de pruebas piloto (simulaciones cortas) que proporcionen orientaciones sobre cómo conviene afrontar el estudio. Los experimentos que se harán en la simulación se harán en base al análisis para las colas que se generan en la entrada de la gasolinera y sobre sus cambios. En el proceso del modelo desarrollado se trabaja con los siguientes datos:

Los tiempos de espera aleatorios en cada locación varían dentro de un rango de tiempo definido. El único tiempo de fijo es el tiempo que tarda la entidad en la salida del sistema.

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Dentro de los experimentos se cambiaran los tiempos de espera para ver los cambios en las colas. a) Primer experimento: Se basara en los siguientes cambios en los valores de tiempo de operación para cada locación por entidad mostrados en la parte de arriba. Locaciones Entrada G., G1 y G2

Entradas Pick., PickA. Y PickB.

Tiempo Aleatorio de Espera RAND(5)

b) Segundo experimento: Se basara en los siguientes cambios en la capacidad de cada una de las estaciones: Locaciones Estación Estacion1 Estacion2

Capacidad 2 2 2

c) Tercer experimento: Se basara en los siguientes cambios en los valores de tiempo de operación para cada locación por entidad mostrados en la parte de arriba Locaciones Estación, Estacion1 y Estación 2

Entradas Pick., PickA., PickB.

Tiempo Aleatorio de Espera y RAND(1.5)

3.2 Ejecución de la simulación Se procede a llevar a cabo la simulación establecida en el paso anterior. Procedemos a la ejecución de las simulaciones basándonos en los cambios realizados mencionados en cada uno de los experimentos.

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a) Resultados del primer experimento con 10 réplicas: Locaciones

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Estado de locaciones con más de 1 en capacidad

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Estado de locaciones con 1 de capacidad

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b) Resultados del segundo experimento Locaciones

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Estado de locaciones con más de 1 en capacidad

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Estado de locaciones con 1 de capacidad

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c) Resultados del tercer experimento Locaciones

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Estado de locaciones con más de 1 de capacidad

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Estado de locaciones con 1 de capacidad

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3.3 Análisis de Resultados El análisis de resultados arrojados en cada uno de los experimentos se comparara con los resultados promedios del modelo original aplicando 10 réplicas de simulación que se muestran a continuación: Locaciones

Estado de locaciones con más de una capacidad

Estado de locaciones con 1 capacidad

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a) Análisis del primer experimento Locaciones: Se observa que al disminuir el tiempo de operación de las entradas de la gasolinera, el tiempo promedio de estancia por entidad en cada una de las entrada de la gasolinera aumenta entre 1 a 6 min aproximadamente (el tiempo en que la entidad tarda en salir de la locación de entrada de la gasolinera es hasta 16 min aprox.) por lo que sumando los tiempos en cada una de las locaciones de los resultados del experimento, el tiempo que tarda en ser atendido el cliente desde su entrada al sistema hasta su salida es mayor que el tiempo en el experimento del modelo original el cual tiene un promedio máx. De 7.77. Este problema puede ser generado por colas en alguna parte del sistema Estado de locaciones con más de 1 en capacidad: Los resultados de experimento en el análisis de las estaciones de la gasolinera demuestran que las entradas a la gasolinera están más parte del tiempo llenas en comparación con la simulación de modelo original por lo que se observa un aumento de la cola en esta locación del sistema. Estado de locaciones con 1 de capacidad: En los resultados del experimento sobre las estaciones se ve un aumento en el tiempo de inactividad de cada estación pero muestra una disminución el tiempo de bloqueo, esto significa que existen colas en la salida por lo que bloquea a las estaciones en un promedio del 38% aproximadamente, que en comparación con los resultados de la simulación del modelo original el bloqueo en las estaciones puede ser de hasta un promedio de 41% aproximadamente; b) Análisis de Segundo experimento: Locaciones A partir del análisis de los resultados del segundo experimento se observa un aumento en el promedio de entrada de los clientes en la locación de las estaciones, lo que implica un aumento en la utilización de la cada una de las estaciones. También se observa que el tiempo que tarda en ser atendido un cliente no varió a los resultados de la simulación del modelo original. Estado de locaciones con más de 1 en capacidad Entradas a la gasolinera: Se observa que las colas en las entradas a la gasolinera disminuyen, esto debido a que hay un aumento en la capacidad que tiene las estaciones de atender a los clientes Estaciones: En las estaciones se observa que entre el 80% y 90% del tiempo aprox. están llenas provocando colas en la entrada pero menores en comparación con los resultados de la simulación del modelo original

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c) Análisis del Tercer experimento Locaciones: En base a los resultados del tercer experimento se observa que el tiempo que tarda en ser atendido un cliente en la gasolinera desde el momento que llega hasta el momento que sale disminuye en comparación con los resultados del modelo original, esto se debe a que el tiempo que la estaciones tarda en atender es más rápido que en el modelo original. Estado de locación con más de 1 de capacidad: Se observa por el lado de la entradas a la gasolinera una disminución en la colas por lo que se puede concluir que la velocidad de en el aumento con que trabajan las estaciones ayuda en gran parte a las colas generadas en las entradas de la gasolinera Estado de locación con 1 de capacidad En este apartado se puede observar que aunque el tiempo de utilización de las estaciones hayan aumentado, disminuye su % de Operación dentro del sistema y hay aumento en su inactividad y aumenta el tiempo que dura bloqueado el proceso en la estaciones. La disminución de la operación en el sistema se debe a que aunque la fila allá disminuido en la entrada y la estaciones procesen con rapidez en esta aún sigue habiendo perdidas de clientes debido a que en más de la mitad del tiempo esta bloqueadas, esto lo provoca las colas que existen en la salida; al aumentar la rapidez con la que procesa clientes la estaciones permite que más clientes quieran salir por lo que la cola crece de manera exponencial provocando una gran pérdida de clientes en la estaciones y esto no hace bien al negocio. 3.4 Documentación del Experimento Primer Experimento Al disminuir el tiempo de procesamiento en la locación de entrada a la gasolinera aumentó su tiempo de estancia de la propia entidad debido a que se forman colas en las estaciones, ya que estas últimas no son lo suficientemente rápidas de procesar; sin embargo, las colas que existen en las salidas disminuyen ya que el cliente se van sin ser atendidos, esto incrementa debido al aumento del tiempo para ser atendidos. Al mismo tiempo que los clientes se van al momento de haber cola, esto luego repercute y provoca un aumento en la inactividad de las mismas. En base a esto se concluye que si se tuviera la forma de aumentar la rapidez en procesar la cola no sería una buena opción si no se tienen las estaciones con una rapidez adecuada ya que la pérdida de clientes aumenta al mismo tiempo que el tiempo de atención al cliente por la gasolinera. Segundo Experimento: En base al análisis anterior se concluye que hay una mayor productividad pero al mismo tiempo la pérdida de clientes que se van permanece igual al modelo original y las colas en el momento de salir 29

del sistema también permanecen. Lo anterior nos lo indica el tiempo que tarda el ser atendido el cliente, el cual en el los resultados del experimento y en los de la simulación del modelo original no cambiaron por lo que identificamos con este experimento que las estaciones siguen bloqueadas debido a las colas en la salida La mejora al modelo con este experimento se ven en la productividad del sistema solamente pero afecta en la pérdida de clientes. Tercer experimento: El experimento presento mejorías al modelo original en solo ciertos aspectos como fueron la disminución del tiempo de atender a un cliente, y la disminución de las colas a la entrada de la gasolinera; pero también se observó que las pérdidas de clientes en el experimento fue mayor que en el modelo original debido a que el aumento de la cola en la salida fue muy grande provocando que más de la mitad del tiempo las estaciones estuvieran bloqueadas, por lo que se concluye que el modelo del experimento podría tener grandes alcances si se tuviera una salida del sistema mejor planeada.

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Conclusiones En el presente proyecto realizado de una gasolinera, en este caso, mediante la generación de un modelo y el análisis de los datos estadísticos arrojados por el mismo del programa ProModel, es más fácil tomar una decisión sobre el modelo estudiado ya que nos presenta distintos escenarios con la ocurrencia de ciertos eventos y permite analizar y ver de distintas formas la situación, cómo se comportan las variables dentro del sistema. Además de proporcionar una idea más clara de cómo mejorar el modelado ya planteado En general el equipo puede concluir que la simulación es una herramienta muy importante que nos permite llevar acabo el análisis de un proceso real o abstracto de un sistema, con la finalidad de poder ubicar en el modelo del proceso dónde se podrían hacer mejoras, dónde se encuentran los cuellos de botella de los procesos, que localidades del sistema no son aprovechadas al máximo, etcétera. Con la finalidad de así poder dar sugerencias sobre cómo se mejoraría de una forma mucho más eficiente dicho sistema. De igual forma tomar decisiones apoyados de estadísticas que favorezcan la confianza en el proyecto como el éxito del mismo.

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Anexo I Manual de Simulación Introducción El siguiente manual fue mejorado y perfeccionado a partir del modelo ya planteado, desarrollado e implementado en ProModel del presente proyecto de una gasolinera con 3 estaciones. Contenido El siguiente manual de simulación, hace referencia al software especializado para realizar simulación de procesos, ProModel en su versión 7 estudiantil, como se puede apreciar en la figura 1.

Figura 1. ProModel v7, versión estudiantil Enseguida se ubicará el menú File en la parte superior izquierda, en donde encontraremos la opción New la cual abrirá la ventana llamada “General Information” en donde introduciremos la información general de nuestro modelo a simular. El título de la simulación, la unidad de tiempo, la unidad de distancia, notas sobre el modelo, etcétera, tal como se ilustra la figura 2.

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Figura 2. Ventana “General Information” Se escribe en título “Gasolinera de 3 estaciones” para que éste haga mención a el modelado planteado, en unidades se escoge el tiempo en minutos y la distancia en metros. A continuación se introducen las notas sobre el modelo (ver figura 3).

Figura 3. Notas sobre el modelo En la ventana “Model Notes”, introduciremos cualquier nota sobre modelo que pueda ayudar a reconocer el funcionamiento de éste. Una vez terminado esto, se da clic en el botón “OK” para dar por finalizado la introducción de la información general. Ahora ubicaremos el menú Build (ver figura 4) y se seleccionará el submenú Locations.

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Figura 4. Contenido del menú Build. Además de Locations, el menú Build agrupa los comandos referentes a la construcción de elementos dentro del diseño de nuestro sistema: Entities (entidades), Path Networks (rutas de movimiento de los recursos o entidades), Resources (recursos), Arrivals (llegadas de entidades al sistema) y Processing (la programación de la simulación en sí misma), entre otros. Una vez ejecutado el comando Locations el programa aparecerán 3 ventanas en pantalla: Graphics, Locations y Layout (figura 5).

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Figura 5. Definición de localizaciones en ProModel. Se trabajará de forma intuitiva aprovechando los botones del área Graphics y la característica de “arrastrar y colocar”. El procedimiento es el siguiente: 



 

Verificaremos que el cuadro de verificación New se encuentre activado, de esta manera se hará referencia que cada elemento arrastrado y colocado en la ventana Layout represente una locación nueva. Ubicaremos los botones que servirán para la representación gráfica de las locaciones principales: o Entrada del vehículo; El botón Conv/Que el cual parece una escalera o una banda de producción en este modelo representara la entrada o más específico la cola de la llegada de los vehículos al sistema. o Estación 1, Estación 2y Estación 3; En este caso previamente se definió dentro de la librería gráfica de ProModel un icono representativo de una estación o bomba de gasolina para el modelo. o Salida del Vehículo; El botón “Entity Spot” nos auxiliará para representar la salida de los vehículos del sistema. Con ayuda del cursor se colocan estas locaciones en la ventana Layout. Para dar mejor presentación al modelado gráfico se utilizará el botón Text, Counter y Worker (Nota: para añadir el elemento deseado a la locación, es necesario tener desactivada la casilla New para que no cree locaciones nuevas e independientes, además de tener seleccionada la locación a la cual se desea añadir el texto o gráfico). 35

A continuación se muestra de forma gráfica el resultado en la figura 6.

Figura 6. Definición de localizaciones en Layout. Enseguida, en la ventana Locations, se editarán los datos correspondientes a nombre, capacidad y su regla como se muestra en la siguiente tabla. Name Entrada_Vehiculo Estacion_1 Estacion_2 Estacion_3 Salida_Vehiculo

Cap. INFINITE 1 1 1 INFINITE

Rules FIFO (First In Fisrt Out)

Tabla 1. Definición de las locaciones.

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Una vez definida la configuración del proceso, pasaremos a definir las entidades y los recursos que representará la pieza del proceso. Para ello: 

Se abrirá el menú Build y se ejecutará el comando Entities. Una vez más en la pantalla aparecerán tres ventanas: Entities, Entities Graphics y Layout, cuyo propósito es muy similar al de las definiciones de localizaciones.

Tanto la definición de entidades y recursos como su edición se llevan acabo mediante procedimientos muy parecidos a los que se realizaron en localizaciones. (Nota: al igual que en el caso de las localizaciones, si se mantiene activada la casilla de verificación New definirá nuevas entidades con cada selección de icono que se haga.)  

Se definirá la entidad Vehículo como se muestra en la figura 7. Se definirán los recursos Trabajador y Gasolina como se muestra en la figura 8.

Figura 7. Definición de entidades.

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Figura 8. Definición de recursos. Una vez definidos los recursos y la entidad se determinará la frecuencia de llegada al modelo. Para ello: 

Se abrirá el menú Build y se ejecutará el comando Arrivals. A continuación se desplegará la ventana Arrivals (ver figura 8), en esta ventana se definirá la frecuencia de llegada del auto.

Figura 8. Definición de llegadas de la entidad al sistema    

Se dará clic a cada una de las locaciones para que estos aparezcan en la tabla de arribos. En la columna Qty Each, se colocará 1 correspondiente a la llegada de 1 vehículo cada vez que se cumpla el tiempo entre llegadas. En la columna Ocurrences se manejará INF correspondiente a infinito lo cual implica que se adquirirá un número infinito de eventos de llegada. En la columna Frecuency se especificara la distribución del tiempo entre llegadas, en este caso se maneja un valor de 1.

Los datos introducidos al modelo se aprecian en la siguiente tabla. Entity Vehiculo

Location Entrada_ Vehiculo

Qty Each 1

First Time 0

Occurrences INF

Frequency 1

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Vehiculo Vehiculo Vehiculo Vehiculo

Estacion_1 Estacion_2 Estacion_3 Salida_Vehiculo

1 1 1 1

0 0 0 0

INF INF INF INF

1 1 1 1

Tabla 2. Definición de las llegadas de la entidad al sistema. Finalmente se completará el modelo definiendo la lógica de la simulación; para ello se abrirá el menú Build y se elegirá Processing. En esta ocasión se despliegan tres ventanas en donde se procederá a programar de manera secuencial el proceso que sigue el auto en el sistema: Process, Routing for y Tools. En la primera definiremos las operaciones que se harán sobre la entidad, en la segunda se indicará la ruta secuencial en el proceso y en la tercera nos auxiliará para añadir un nuevo proceso una ruta adicional para algún proceso y dirigir la entidad hacia la salida del sistema. El proceso se divide en los siguientes pasos: 1. El vehículo llega a la gasolinera, si no hay lugar disponible espera. 2. Se dirige a una de las bombas de gasolina para ser atendido. 3. Una vez atendido, el vehículo simplemente se retira. A continuación cada uno de estos pasos se programará de forma independiente:  

Se selecciona la entidad Vehículo en la ventana Processing, haciendo clic en el botón Entity o escribiendo directamente en el campo de la columna. Se selecciona la locación haciendo clic en el botón Location; de bajo se desplegarán todas las locaciones anteriormente definida, se seleccionará la correspondiente, en este caso Entrada_Vehiculo.

A continuación se define la ruta de salida en la ventana Routing for:    

Dado que la entidad de salida es la misma, en la columna Output se escribirá Vehículo. En la columna Rule se mantendrá First 1 dado que el vehículo avanzará tan pronto se tenga alguna bomba desocupada. En la columna Destination, se selecciona el destino de la entidad, en este caso Estacion_1 Se añadirán las dos rutas o destinos restantes (Estacion_2 y Estacion_3) con la ayuda del botón Add Routing en la ventana Tools. o Una vez seleccionado el proceso número 1. Se da un clic sobre Add Routing, en seguida se da de nuevo un clic sobre la locación deseada (Estacion_2). o Se repite el paso anterior pero ahora se da clic sobre la locación Estacion_3.

La primera línea de programación deberá quedar como se ilustra en la figura 9, ya incluyendo las tres distintas rutas.

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Figura 9. Definición de la primera línea de programación con tres rutas. 



Ahora se seleccionará el botón New Process en la ventana Tools para agregar un nuevo proceso. Una vez activado este botón se da clic sobre la locación estacion_x y el siguiente clic se dará sobre la locación Salida_Vehiculo, este paso se realiza para cada locación estación. Enseguida se seleccionará de nuevo el botón New Proces, una vez activado se procede a dar clic en la locación Salida_Vehiculo y el siguiente clic se dará sobre el botón Rout to Exit de la ventana Tools, esto con la finalidad de indicar la salida de la entidad Vehículo del sistema.

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La programación de estos pasos deberá quedar como se ilustra en la figura 10.

Figura 10. Definición de las líneas todas las líneas de programación. 

Enseguida se programa la lógica de la operación. Al hacer clic en el botón Operación de la ventana Process. Enseguida se desplegará la ventana Operation (vea la figura 11), en donde se escribirá la lógica del proceso.

Figura 11. Ventana Operation permite programar las operaciones. 41

(Nota: en caso de no conocer la sintaxis de los comandos se puede auxiliar del botón Construir lógica de la ventana Operation) Se escribirá la lógica para cada uno de los procesos, en la columna Operation, de la ventana Process, de la siguiente manera: Proceso 1 2 3 4 5

Entity Vehículo Vehículo Vehículo Vehículo Vehículo

Location Entrada_Vehiculo Estacion_1 Estacion_2 Estacion_3 Salida_ Vehiculo

Operation WAIT RAND(10) MIN WAIT RAND(3) MIN WAIT RAND(3) MIN WAIT RAND(3) MIN WAIT 30 SEC

Tabla 3. Definición de la programación de la operación. Una vez ya añadida la lógica correspondiente a cada proceso, se programará el movimiento lógico de cada uno de estos procesos. Dando clic el botón Move Logic ubicado en la ventana Routing for se desplegará en pantalla una ventana de mismas características a la ventana Operations mostrado en la figura 11. Para cada uno de los procesos, en la ventana Routing for, en la columna Move Logic, la lógica será la siguiente: Output Vehículo Vehículo Vehículo

Destination Estacion_1 Estacion_2 Estacion_3

Rule FIRST 1 FIRST FIRST

Move Logic MOVE FOR 30 SEC MOVE FOR 30 SEC MOVE FOR 30 SEC

Tabla 4.1. Definición de la programación para el movimiento lógico en el proceso 1. Output Vehículo

Destination Salida_Vehiculo

Rule FIRST 1

Move Logic MOVE FOR 30 SEC

Tabla 4.2. Definición de la programación para el movimiento lógico en el proceso 2. Output Vehículo

Destination Salida_Vehiculo

Rule FIRST 1

Move Logic MOVE FOR 30 SEC

Tabla 4.3. Definición de la programación para el movimiento lógico en el proceso 3. Output Vehículo

Destination Salida_Vehiculo

Rule FIRST 1

Move Logic MOVE FOR 30 SEC

Tabla 4.4. Definición de la programación para el movimiento lógico en el proceso 4. Output Vehículo

Destination EXIT

Rule FIRST 1

Move Logic MOVE FOR 30 SEC

Tabla 4.5. Definición de la programación para el movimiento lógico en el proceso 5. 42





Para finalizar, en el menú Simulation, se encuentran los comandos Options y Run; el primero para indicar opciones de la simulación, como cuántas horas se desea simular y el segundo para ejecutar la simulación realizada. Si se desea finalizar la simulación solo se ejecuta el comando End Simulation que se encuentra en el menú Simulation. Si se desea recolectar y analizar las estadísticas, indicar “si deseo recolectar las estadísticas” en el mensaje de dialogo.

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