Simulación de Sistemas: Conceptos Esenciales y Aplicaciones en Ingeniería
¿En qué consiste la simulación?
La simulación implica el uso de computadoras para imitar (simular) la operación de un proceso o sistema completo. Por ejemplo, se utiliza frecuentemente para la evaluación de riesgos en procesos financieros mediante la imitación repetida de la evolución de transacciones necesarias para generar un perfil de resultados posibles.
¿Cuál es el papel de la simulación en Investigación de Operaciones (IO)?
La simulación tiene un papel fundamental en muchos estudios de Investigación de Operaciones (IO). No obstante, en lugar de diseñar un avión, el equipo de IO se dedica a desarrollar un diseño o procedimiento de operación para algún sistema estocástico (que opera de forma probabilística).
¿Cuáles son los bloques de construcción básicos de un modelo de simulación?
Un modelo de simulación consta de varios bloques de construcción básicos, que incluyen:
- Definir el estado del sistema.
- Identificar los estados del sistema que pueden ocurrir.
- Identificar los eventos posibles.
- Contar con un reloj de simulación.
- Un método para generar los eventos.
- Una fórmula para identificar las transiciones.
¿En qué consiste la simulación de eventos discretos?
En la simulación de eventos discretos, los cambios en el estado del sistema ocurren de manera instantánea en puntos aleatorios del tiempo como resultado de la ocurrencia de eventos discretos.
¿En qué consiste la simulación de eventos continuos?
En una simulación continua, los cambios en el estado del sistema ocurren continuamente en el tiempo. Por ejemplo, si el sistema de interés es un avión en vuelo y su estado se define como la posición actual, el estado cambia de manera continua en el tiempo.
¿Cuáles son algunas aplicaciones de la simulación en Investigación de Operaciones (IO)?
A continuación, se explican cuatro aplicaciones clave de la simulación en IO:
- Diseño y operación de sistemas de colas: Se dispone de muchos modelos matemáticos para analizar sistemas de colas sencillos. Desafortunadamente, estos modelos solo pueden proporcionar aproximaciones.
- Administración de sistemas de inventarios: Los sistemas de inventarios que surgen en la práctica a menudo presentan complicaciones que no se toman en cuenta. Aunque en ocasiones los modelos matemáticos ayudan a analizar esos sistemas complejos.
- Estimación de la probabilidad de terminar un proyecto a tiempo: Una de las preocupaciones más grandes de un administrador de proyectos es si su equipo será capaz de terminarlo en la fecha convenida de entrega.
- Aplicaciones en el cuidado de la salud: Esta es otra área donde, al igual que en la evaluación de inversiones riesgosas, la incertidumbre futura es el eje de la toma de decisiones.
¿Qué es un generador de números aleatorios?
Un método para generar estos números aleatorios consiste en utilizar un dispositivo físico, como un disco que da vueltas, o un aleatorizador electrónico.
Categorías de números aleatorios: ¿Cuáles son y cómo se explican?
Los números aleatorios se dividen en dos categorías principales:
- Números aleatorios enteros: Los números aleatorios generados inicialmente por una computadora casi siempre son números aleatorios enteros.
- Números aleatorios uniformes: Es una observación aleatoria a partir de una distribución uniforme (continua) en un intervalo [a,b].
¿En qué consiste el método congruencial mixto?
El método congruencial mixto incluye características de los otros dos. Este método genera una sucesión de números aleatorios enteros en un intervalo de 0 a m-1.
Fases de un Estudio de Simulación
Un estudio de simulación se desarrolla a través de una serie de pasos estructurados:
Paso 1: Formulación del problema y planificación del estudio
El equipo de Investigación de Operaciones debe abordar el problema a partir de las siguientes preguntas:
- ¿Qué problema desea estudiar la administración?
- ¿Cuáles son los objetivos globales del estudio?
- ¿Qué aspectos específicos debe incluir?
Paso 2: Recolección de datos y formulación del método de simulación
Los tipos de datos necesarios dependen de la naturaleza del sistema que se simula. En el caso de un sistema de colas, los datos clave serían la distribución de los tiempos entre llegadas y de los tiempos de servicio.
Paso 3: Comprobación de la precisión del modelo de simulación
Antes de construir un programa de computadora, el equipo de IO debe involucrar a las personas más familiarizadas con la operación futura del sistema para verificar la precisión del modelo de simulación.
Paso 4: Selección del software y creación del programa de computadora
Existen varias clases importantes de software que se utilizan para realizar simulaciones en computadora. Una de ellas es la hoja de cálculo, que puede realizar algunas simulaciones básicas.
Paso 5: Prueba de validación del modelo de simulación
Después de construir y depurar el programa de computadora, el siguiente paso es probar si el modelo de simulación incorporado en él proporciona resultados válidos para el sistema que intenta representar.
Paso 6: Planificación de las simulaciones a realizar
En este punto, es necesario comenzar a tomar decisiones acerca de las configuraciones del sistema que se va a simular. Es necesario tomar decisiones sobre algunos aspectos estadísticos. Uno de ellos es la longitud del periodo de calentamiento para esperar que el sistema alcance un estado estable.
Paso 7: Realización de la simulación y análisis de los resultados
La salida de la corrida de simulación proporciona estimaciones estadísticas de las medidas de desempeño deseadas para cada configuración del sistema de interés.
Paso 8: Presentación de recomendaciones a la administración
Después de completar su análisis, el equipo de IO debe presentar sus recomendaciones a la administración. Esta presentación suele hacerse mediante un informe por escrito y una presentación formal a los administradores responsables de tomar las decisiones respecto del sistema que se estudia.