modelos unidad 6

Instituto tecnológico de Villahermosa Ciencias de la tierra Materia: Modelos y Optimización de recursos Unidad 6 Tema: Modelación y Simulación de Operaciones y Procesos  Autores: Roxana Hernández Oramas Heriberto Olivera torres Daniel blancas Gutiérrez Jorge Iván León Domínguez Nelson Almanza mola Profesor: Ing. Juan Solís Hernández

Introducción La creciente capacidad de las computadoras y la inmensa investigación en el campo de la Ciencia de la Computación otorgan nuevas herramientas para apoyar el proceso de la toma de decisiones en diversas disciplinas y áreas de diseño y manejo de la industria. La Simulación es una de las herramientas más importantes y más interdisciplinarias. En pocas palabras podemos decir, que la simulación realiza cuando la computadora finge ser una tienda, un avión o un mercado de abarrotes. El usuario define la estructura del sistema que quiere simular. Una corrida del programa de simulación correspondiente le dice cual será el comportamiento dinámico de su empresa o de la maquina que esta diseñando. Así podemos ver los pronósticos para la demanda y utilidad de nuestro producto, o ver cuando un mecanismo pueda fallar en las condiciones adversas del ambiente donde funcionará. Es una herramienta de ingeniería que hace: •Cálculos automatizados •Balances de Masa y/o Energía (flowsheeting) •Estimación de propiedades físicas •Diseño / tamaño/costo de equipos •Optimización de procesos

No reemplaza al ingeniero de procesos si no que lo asiste en la generación de resultados Su gran popularidad radica en que diversos escenarios son evaluados rápidamente lo que permite una mejor toma de decisiones.

Marco teórico

ALGORITMO:

Diccionario de términos del tema Simulación

“Es el seguimiento ordenado de pasos que se realizan para dar solución a un problema o para realizar una actividad”

Autor: Leobardo López Román Metrología de la Programación orientada a objetos Ed. Alfaomega Autor: Osvaldo Cairo Metrología de la Programación de Algoritmos, diagramas de flujo y programas. Ed. Alfaomega

DEPURACIÓN EN COMPUTACIÓN: “Es un proceso mediante el cual nos permite saber si un programa computacional contiene errores o no. Asimismo también nos ayuda a corregir dichos errores. Así como ejecutar paso a paso un programa, establecer puntos de detección, examinar el contenido de las variables u objetos y retomar la ejecución hasta un nuevo punto de detección. Estas acciones se repiten hasta que el programa no co ntiene ningún tipo de errores, tanto en tiempo de programación como en tiempo de ejecución. ”

http://www.desarrolloweb.com/faq/493.php http://es.wikipedia.org/wiki/depuración

DESVIACION ESTANDAR DE LA DISTRIBUCION DE NUMEROS ALEATORIOS: “Es una medida (cuadrática) que informa de la media de distancias que tienen los datos aleatorios respecto de su media aritmética, expresada en las mism as unidades que la variable. ”

www.monografias.com/trabajos43/medidas-dispersion/medidas-dispersion2.shtml es.wikipedia.org/wiki/Desviación_estándar

DIFERENCIA ENTRE NUMEROS ALEATORIOS Y PSEUDOALEATORIOS: “Radica en que los primeros son es un resultado de una variable al azar y los números pseudo aleatorios son generados con algoritmos determinados a partir de un número inicial tienden a generar resultados iguales y cuando esto sucede se detienen la s imulación .”

http://es.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmero_aleatorio http://es.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmero_pseudoaleatorio

ESTADO: “Es el conjunto de propiedades relevantes con las que cuenta un sistema en ese momento. ”

es.wikipedia.org/wiki/Simulación www.itson.mx/dii/atorres/Introd.doc

EVENTOS DISCRETOS:

“Es el conjunto de relaciones lógicas, matemáticas y probabilísticas que integran el comportamiento de un sistema bajo estudio cuando se presenta un evento determinado .”

http://www.mitecnologico.com/Main/IntroduccionSimulacionEventosDiscretos www.dc.uba.ar/people/materias/sim/monografias.htm

EXTRAPOLACIÓN: “Es el método más habitual de pro nóstico, el cual consiste en suponer que el c urso de los acontecimientos continuarán en el futuro, convirtiéndose en las reglas que se utilizarán para llegar a una nueva conclusión. La base para una extrapolación es el c onocimiento sobre el reciente desarrollo del fenómeno. ”

http://es.wikipedia.org/wiki/Extrapolaci%c31B3n http://sunwc.cepade.es/jrivera/org_temas/metodos/prospectiva/extrapolacion.htm

GENERADOR (EN NUMEROS PSEUDOALEATORIOS) “Es una secuencia de números que siguen una distribución de probabilidad específica, tienen apariencia y propiedades de aleatoriedad, se crean mediante algoritmos estos pueden generar un conjunto muy grande de números sin mostrar correlación entre ellos. ”

es.wikipedia.org/wiki/Generador_de_números_pseudo-aleatorios

INFERENCIA: “Es la forma en la que podemos obtener conclusiones en base a hechos o sucesos pasados. ”

Autor: C. Canavos George. Probabilidad y Estadística Aplicaciones y Métodos. Ed. Mc Graw Hill.Autor: Murray R. Spiegel. Estadística, Teoría y Problemas Resueltos. Ed. Mc Graw Hill.

ITERACION: “Se refiere a hacer o repetir varias veces los mismos pasos o instrucciones en un programa. ”

Autor: Swokowski Earl W. Algebra y Trigonometría con geometría analítica. Ed. Iberoamericana Autor: Arya, Jagdish C. Matemáticas aplicadas a la administración y a la economía. Ed. Prentice Hall.

LINEA DE PRODUCCION: “Un extenso grupo de productos, que están destinados a usos esencialmente

Semejantes y que poseen características físicas muy parecidas, constit uyen una línea de producción. Cada línea de producción requiere una estrategia de marketing y los expertos tienen que tomar decisiones difíciles en cuanto a la extensión de la línea y sus características. Es una fila de personas donde c ada una ensamblaba una y solo una parte del producto de forma que al final de la fila el producto está completo. Es una forma de agilizar u optimizar la producción en la etapa económica conocida como industrialización, hay fuertes teorías actualmente que sustentan que esta forma de producción ya es obsoleta. ” http://ar.answers.yahoo.com/question/index?qid=20070301154816AA35cnS http://hosting.globalcorporativa.com/empresa/general/monografias147

MODELO DETERMINÍSTICO: “Representación matemática en el que las relaciones son fijas a pesar de los cambios de las variables, en este modelo se obtiene la conducta exacta de cada componente. ”

PRAWDA, JUAN Métodos y Modelos de Inv. de Operaciones Vo l. 2 Modelos Estocásticos Noriega Editores EDUARDO GARCIA DUNNA, HERIBERTO GARCIA REYES, L EOPOLDO E. CARDENAS BARRAN Simulación y Análisis de Sistemas con Promodel Editorial Pearson / Prentice Hall

ESTADO DE SISTEMA: “Condición o número de cambios que guarda el sistema en cierto instante. ”

AZARANG ESFANDIARI, MO HAMMAD Simulacion y Analisis de Modelos Estocásticos Editorial Mc Graw HillEDUARDO GARCIA DUNNA, HERIBERTO GARCIA REYES, LEOP OLDO E. CARDENAS BARRAN Simulación y Análisis de Sistemas con Promodel Editorial Pearson / Prentice Hall

MODELO ESTOCASTICO: “Representación de un sistema que funciona aleatoriamente y del cual se obtienen efectos variables .”

PRAWDA, JUAN Métodos y Modelos de Inv. de Operaciones Vo l. 2

Modelos Estocásticos Noriega Editores EDUARDO GARCIA DUNNA, HERIBERTO GARCIA REYES, LEOPOLDO E. CARDENAS BARRAN Simulación y Análisis de Sistemas con Promodel Editorial Pearson / Prentice Hall

MODELO: “Un modelo es un punto de referencia para imitarlo o reproducirlo.

La experimentación puede ser un trabajo de campo o de laboratorio. El modelo de método usado para la simulación seria teórico, conceptual o sistémico. Después de c onfirmar la hipótesis podemos ya diseñar un teorema. Finalmente si éste es admitido puede convertirse en una teoría o en una ley. ” Análisis y simulación de procesos David m. himmelblau y Kenneth b. bischoff Editorial reverte s.a. La simulación Albaladejo García, Manuel

PROMODEL: “Es uno de los paquetes de software comercial para simulación más usados en el mercado, cuenta con herramientas de análisis y diseño que, unidas a la animación de los modelos bajo estudio, permiten al analista conocer mejor el problema y alcanzar resultados más confiables respecto de las decisiones a tomar.

Es el área de trabajo donde se definirán el modelo y todos sus componentes. En este modulo se programa todo lo que tiene k ver con las relaciones entre las variables del m odelo, tanto contadores como relaciones lógicas, flujos, actividades ciclos e producción. ” Simulación y análisis de sistemas con Promodel García Dunna, Eduardo Editorial: Prentice Hall

SEMILLA EN (NUMEROS PSEUDOALEATORIOS) “Es un numero entero denotador el cual tiene como entrada un número que se supone aleatorio, y tiene como salida una sucesión de números “casi” aleatoria.”

www.periciascaligraficas.com

SIMULACION DE PROCESOS: “La simulación es la representación d e un proceso o fenómeno mediante otro más simple, que permite analizar sus características es por ello que:

La simulación de procesos es una de las más grandes herramientas de la ingeniería industrial, la cual se utiliza para representar un proceso mediante otro que lo hace mucho más simple y entendible. Esta simulación es en algunos casos casi indispensable. La simulación de procesos, ha sido desarrollada con una mejor visión en pro del s er humano, en el ámbito de salud, ya que, permite el estudio, preparación, y la evaluación de los futuros médicos. La simulación en todos estos campos, tiene algo en común, que es la creación de un mundo irreal, pero muy real para la personas que diariamente dependen de su existencia, en campos como la calidad industrial, la m edicina, le entrenamiento, los juegos, etc. Gracias a la simulación de procesos nuestro mundo real es mejor. ” www.monografias.com/trabajos6/sipro/sipro.shtml

SIMULAR: “Como su nombre lo indica esta ciencia se encarga de presentar de manera cierta o real lo que es falso o imaginario, así también lo podemos definir como fingir ya sea un modelo, cosas, situaciones, etc. Haciendo que lo irreal parezca real. ”

Análisis y simulación de procesos David m. himmelblau y Kenneth b. bischoff Editorial reverte s.a. La simulación albaladejo García, Manuel

SIMULTANEIDAD: “Es la capacidad de que varios usuarios tengan acceso a los datos al mismo tiempo. El control de simultaneidad se consigue utilizando bloqueos controlan el modo en el qu e los distintos usuarios pueden tener acceso y cambiar los datos compartidos al mismo tiempo sin entrar en conflicto entre ellos. ”

http://msdn.microsoft.com/es./library/ms/71845CQ¡5QL.90/.aspx http://enciclopedia.us.es/index.php/simultaneidad

SISTEMA CONTINUO “Son variables de estado que c ambian de forma continua con el tiempo. Por ejemplo, el movimiento de un tren por una vía, las variables de estado son posición, velocidad y aceleración.”

www.sistemacontinuo.com

Proceso de Simulación

Conclusiones - La importancia de emplear modelos matemáticos para la simulación de procesos y operaciones metalúrgicas. - Estas simulaciones servirán para un mejor planeamiento y control de las variables industriales en plantas concentradoras. - También, estos modelos fenomenológicos darán soporte a la interpretación y diseño de softwares de los procesos metalúrgicos.

Anexos CLASIFICACIÓN DE LOS MODELOS DE SIMULACIÓN Las diferentes clasificaciones de los modelos dan una idea adicional de sus características esenciales, porque pueden describirse de muchos modos. Los modelos pueden clasificarse por sus dimensiones, funciones, propósitos, temas o grado de abstracción. La base más común es la de tipos de modelos, que incluye los tipos básicos: icónico, analógico y simbólico o matemático. Los modelos pueden clasificarse de manera general y los modelos de simulación de manera particular, de diversas formas. Por desgracia, ninguna es completamente satisfactoria, a pesar de que cada una sirve a un propósito particular. Algunos de estos esquemas de clasificación son los siguientes: Estático (de corte seccional) vs. Dinámico (series de tiempo) Determinístico vs Estocástico. Discreto vs Continuo. Icónico o físico vs Analógico vs Simbólico. Podemos pensar a los modelos de simulación como un espectro continuo, empezando con los modelos exactos o modelos reales a escala y siguiendo con los modelos matemáticos completamente abstractos (véase la figura 2.1) Modelos Modelos Modelos Modelos Simulación por Modelos físicos a escala analógico administrativo computadora matemático Exactitud Abstracción

MODELOS ICONICOS O FÍSICOS Un modelo icónico es una representación física de algunos objetos, ya sea en forma idealizada o en escala distinta. Para expresarlo de otro modo, una representación es un modelo icónico hasta el grado en que sus propiedades sean las mismas que tiene lo que representa. Los modelos icónicos son muy adecuados para la descripción de acontecimientos en un momento especifico del tiempo. Por ejemplo, una maqueta es una buena imagen de una fabrica, mientras que las operaciones reales de una fabrica construid en términos de un pequeño modelo que funcione, pueden ser demasiado costosas para construir y modificar a fin de estudiar sus posibles mejoras. Otra característica de un modelo icónico la constituyen sus dimensiones , dos dimensiones (fotografía, plano y mapa), o tres dimensiones(maqueta, globo, automóvil y avión), llamados generalmente modelos escala. Cuando un modelo sobrepasa la tercera dimensión, como ocurre en muchos problemas de investigación de operaciones y simulación, es imposible construirlo físicamente, y entonces pertenece a otra categoría de modelos llamados simbólicos o matemáticos.

MODELOS ANALOGICOS Los modelos analógicos pueden representar situaciones dinámicas y se usan más que los icónicos, porque pueden mostrar las características del acontecimiento que se estudia. Las curvas de demanda, las curvas de distribución de frecuencia en las estadísticas y los diagramas de flujo, son ejemplos de modelos analógicos. A menudo un modelo analógico es muy adecuado para representar relaciones cuantitativas entre las propiedades de los objetos de varias clases. Al transformar las propiedades en propiedades analógicas, con frecuencia podemos incrementar nuestra capacidad de hacer cambios. Otra ventaja de los modelos analógico sobre los icónicos es que ordinariamente puede hacerse que los primeros representen muchos procesos del mismo tipo, lo que se hace evidente en el flujo de trabajos en procesos y productos terminados de una fabrica. No podría usarse eficazmente un modelo icónico para estudiar los efectos de ciertos cambios en el control de calidad. Un diagrama de flujo es un modelo analógico muy sencillo y eficaz en esas condiciones.

MODELOS SIMBOLICOS (MATEMATICOS) Nos interesan principalmente los modelos simbólicos que son verdaderas representaciones de la realidad y toma la forma de cifras, símbolos y ecuaciones matemáticas. Comienzan como modelos abstractos que formamos en nuestra mente y luego se registran como modelos simbólico o matemático que se usa comúnmente en la investigación en general, es la ecuación. Una ecuación es concisa y fácil de comprender. Sus símbolos no sólo son más fáciles de manipular que las palabras, sino que se escriben más rápidamente. Además de estos atributos, los modelos simbólicos se prestan a las manipulaciones de las

computadora, a través de lenguajes de programación de propósito partículas o general, los cuales trataremos en un capítulo posterior. Los modelos simbólicos los hemos descrito hasta ahora en un sentido muy amplio. Las ecuaciones no sólo son ejemplos de modelos, sino que modelos comunes de negocios incluyen además, declaraciones de ingresos, tablas de organización de empresas, etc., Otros ejemplos incluyen modelos gráficos y pictóricos. Hay que tener en cuenta que pueden representarse problemas para los que las analogías son más eficientes que los modelos simbólicos. Por ejemplo, un sistema puede ser tan complicado que la cantidad de trabajo requerida para construir un modelo simbólico sea demasiado costosa si se relaciona con ganancias posibles. A menudo es difícil asignar tan sólo un modelo a una clase, y esto es especialmente cierto con respecto a los modelos de simulación, que son modelos analógicos y que se describen con símbolos matemáticos.

TIPOS DE MODELOS MATEMÁTICOS Como los modelos matemáticos son los que más interesan principalmente, los separaremos por categorías, lo que nos dará un soporte lógico para clasificarlos. Sin que esta clasificación pretenda estar completa; la podemos a disposición del lector, para que éste tenga una mejor comprensión de las diferencias esenciales entre los modelos.

CUANTITATIVOS Y CUALITATIVOS Cuando construimos un modelo matemático e insertamos símbolos para representar constantes y variables ( en gran parte números), Llamamos a esto un modelo cuantitativo. Se considera que una ecuación matemática es un modelo de este tipo, porque representa una abstracción de las relaciones o condiciones entre constantes y variables. Las fórmulas, matrices, diagramas o series de valores que se obtienen mediante procesos algebraicos son ejemplos comunes de los modelos matemáticos. Los modelos que se ocupan de las cualidades de los componentes se llaman cualitativas. Hay muchos problemas en los que no pueden cuantificarse exactamente debido a uno o más de los siguientes motivos: técnicas inadecuadas de medición, necesidad de muchas variables, algunas variables desconocidas, relaciones especiales desconocidas, relaciones demasiado complejas para expresarse en forma cuantitativa. Sin embargo, mediante el empleo del análisis lógico, sistemas de clasificación, métodos de ordenamiento, teoría de conjuntos, análisis dimensional, investigación de operaciones, análisis de decisiones y simulación se pueden obtener ciertos valores representativos del sistema bajo análisis.

ESTANDAR Y HECHOS A LA MEDIDA Se usan modelos estándar para describir las técnicas que han llegado a asociarse con la investigación de operaciones (I. O.). Para usar esas técnicas se insertan los valores (números) apropiados de un problema específico de negocios en el modelo estándar para obtener una respuesta. Se obtiene un modelo hecho a la medida cuando se usan los conceptos básicos de diversas disciplinas, y especialmente las matemáticas, para construir un modelo de ajuste al problema de que se trata.

Bibliografía Lovera (1998). Modelación y simulación del proceso cinemático y dinámico de sedimentación. UNMSM www.imp.mx http://www.imp.mx www.stmecanica.com http://www.stmecanica.com www.adoble.com http://www.adoble.com www.wikipedia.com