{"id":2,"date":"2013-07-13T05:23:25","date_gmt":"2013-07-13T11:23:25","guid":{"rendered":"http:\/\/agiltools.com\/blogsp\/?page_id=2"},"modified":"2015-10-15T12:09:35","modified_gmt":"2015-10-15T18:09:35","slug":"simulacion","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/agiltools.com\/blogsp\/simulacion\/","title":{"rendered":"Simulaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Qu\u00e9 es simulaci\u00f3n?<\/h1>\n

La simulaci\u00f3n es la representaci\u00f3n anal\u00edtica por medios num\u00e9ricos y\/o computacionales de cualquier actividad. Existen varias metodolog\u00edas, herramientas y paradigmas para simular. Es posible simular utilizando l\u00e1piz y papel, utilizando calculadoras y hasta hojas de c\u00e1lculo. Tambi\u00e9n existen programas especializados para simular. Hay programas gen\u00e9ricos o especializados para simular.<\/p>\n

Historia de la simulaci\u00f3n<\/h1>\n

El siguiente art\u00edculo contiene una breve historia de la simulaci\u00f3n<\/a> elaborado en el marco de la conferencia anual de simulaci\u00f3n (Wintersim) en 2009.<\/p>\n

A proposito de la historia de la simulacion, la universidad estatal de Carolina del Norte en Estados Unidos ha\u00a0realizado una serie de entrevistas a los pioneros de la simulacion. Los videos son de acceso p\u00fablico y estan disponibles\u00a0en el siguiente link<\/a>.<\/p>\n

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Paradigmas de simulaci\u00f3n<\/h1>\n
Existen cuatro metodolog\u00edas b\u00e1sicas para realizar simulaciones:<\/div>\n
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  1. Montecarlo:<\/strong> Consiste en identificar distribuciones estad\u00edsticas\u00a0y ejecutarlas de manera artificial\u00a0m\u00faltiples veces en busca de replicar el fen\u00f3meno de estudio. Ejemplo de esto puede ser la llegada de llamadas a un call center, la distribuci\u00f3n de cartas en una baraja, la predicci\u00f3n de tr\u00e1fico en una v\u00eda en diferentes horas del d\u00eda. La universidad de Lancaster en el reino unido tiene un interesante \u00a0recuento sobre este\u00a0metodo, usted puede acceder a el en el siguiente link<\/a>.<\/li>\n
  2. Sistemas din\u00e1micos:<\/strong> Esta t\u00e9cnica nace de la\u00a0utilizaci\u00f3n de ecuaciones de estado y de flujo a procesos din\u00e1micos como el crecimiento o la din\u00e1mica de flu\u00eddos. Si bien existen m\u00faltiples t\u00e9cnicas anal\u00edticas para la soluci\u00f3n de este tipo de din\u00e1micas como las ecuaciones diferenciales y el c\u00e1lculo de variaciones, es tambi\u00e9n cierto de el grado de complejidad para resolverlas es elevado. Adicionalmente al introducir variabilidad\u00a0al sistema la complejidad se multiplica. En estos casos la simulaci\u00f3n se vuelve muy eficaz y permite modelar y resolver los sistemas con gran precisi\u00f3n y rapidez. Ejemplos de este tipo de simulaciones es el crecimiento econ\u00f3mico, la migraci\u00f3n, los modelos de poblaciones, etc.<\/li>\n
  3. Simulaci\u00f3n de eventos discretos:<\/strong> Es tal vez la t\u00e9cnica m\u00e1s conocida. Se basa en la generaci\u00f3n anticipada de eventos en un espacio discreto. Cada evento es programado en funci\u00f3n de un comportamiento pre-definido como una distribuci\u00f3n estad\u00edstica o un tiempo fijo as\u00ed como un estado general del sistema. Los eventos ocurren de manera secuencial y el simulador\u00a0itera en funci\u00f3n de ellos generando los resultados. En t\u00e9rminos m\u00e1s sencillos\u00a0se puede decir que cada entidad es una caja negra que posee sus propios atributos, el sistema central lee cada caja negra cada fracci\u00f3n de tiempo y ejecuta una lista de eventos en funci\u00f3n de los par\u00e1metros y variables de cada caja.\u00a0Los eventos son ejecutados en secuencia incluyendo las llegadas e iteraciones entre las mismas entidades. Entre los\u00a0ejemplos encontramos un taller de manufactura, una cola en un cajero y un proceso log\u00edstico en una central de distribuci\u00f3n.<\/li>\n
  4. Simulaci\u00f3n basada en agentes:<\/strong> Es la t\u00e9cnica m\u00e1s reciente\u00a0(nace en los a\u00f1os 90\u00b4s) con mayor complejidad y a la vez la m\u00e1s vers\u00e1til. Contrario a la simulaci\u00f3n de eventos discretos, en la ABS (por sus siglas en ingl\u00e9s) las entidades son sustituidas por agentes individuales en donde los eventos\u00a0se definen y ejecutan de manera individual lo que ocasiona que el sistema central solo reciba las acciones individuales componiendo as\u00ed el estado del modelo. Esta metodolog\u00eda es particularmente \u00fatil cuando se desea simular sistemas de mediana y alta complejidad donde definir las ecuaciones de estado y de transici\u00f3n que rigen todo el sistema es muy complejo y en cambio definir las ecuaciones individuales de cada elemento o sub-grupo es m\u00e1s sencillo. Muchos ejemplos hay de esta t\u00e9cnica, pr\u00e1cticamente todos los modelos realizables en las primeras tres metodolog\u00edas pueden construirse con este enfoque. Por mencionar algunos estan los mercados de valores, los modelos de difusi\u00f3n de enfermedades, la publicidad, las compras en almacenes, etc.<\/li>\n<\/ol>\n

    En los \u00faltimos a\u00f1os se ha vuelto popular la combinaci\u00f3n de estas t\u00e9cnicas, lo que permite construir modelos m\u00e1s completos y alta complejidad.<\/p>\n

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    Ejemplo de algunas aplicaciones\u00a0de la simulaci\u00f3n<\/h1>\n

    Los siguientes son algunos modelos que he construido a lo largo de mi ejercicio\u00a0como consultor en simulaci\u00f3n y optimizaci\u00f3n. En cada uno encontrar\u00e1 una explicaci\u00f3n del contexto,\u00a0el problema puntual a resolver y la metodolog\u00eda empleada. En algunos casos incluyo el modelo o alg\u00fan recurso que permita visualizar los resultados (fotos, videos, etc.)<\/p>\n

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    1. \n
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      1. Manufactura y Servicios<\/strong>\n
          \n
        1. Taller simple<\/li>\n
        2. Taller complejo<\/li>\n
        3. Optimizaci\u00f3n de operaciones en un aserradero industrial<\/a><\/li>\n
        4. Call center<\/a><\/li>\n
        5. Gesti\u00f3n de colas en un aeropuerto<\/li>\n
        6. Gesti\u00f3n de camiones en una construcci\u00f3n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
        7. Log\u00edstica<\/strong>\n
            \n
          1. Simulador de inventarios<\/li>\n
          2. Central de distribuci\u00f3n<\/li>\n
          3. Cadena de aprovisionamiento 1<\/li>\n
          4. Cadena de aprovisionamiento 2 (Efecto bullwhip o l\u00e1tigo)<\/li>\n
          5. Almacenamiento de alta densidad (carrusel) vs convencional<\/li>\n
          6. Seguimiento a camiones con GIS<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
          7. Salud<\/strong>\n
              \n
            1. Modelo de admisiones<\/li>\n
            2. Triage en urgencias<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
            3. Energ\u00eda<\/strong>\n
                \n
              1. Aprovechamiento de res\u00edduos s\u00f3lidos para generaci\u00f3n el\u00e9ctrica<\/li>\n
              2. Red de abastecimiento el\u00e9ctrico<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
              3. Econom\u00eda<\/strong>\n
                  \n
                1. Crecimiento econ\u00f3mico<\/li>\n
                2. Desempleo<\/li>\n
                3. Mercado artificial de valores<\/a><\/li>\n
                4. Pricing<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
                5. Otros<\/strong>\n
                    \n
                  1. Modelo de ascensores<\/a><\/li>\n
                  2. Modelo de trenes<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                    Constantemente\u00a0estoy\u00a0actualizando mi librer\u00eda de modelos, si usted tiene sugerencia de alg\u00fan caso a ser modelar\u00a0por favor deje un comentario.<\/p>\n

                     <\/p>\n

                    Bibliograf\u00eda recomendada<\/h1>\n

                    Los siguientes son algunos libros que pueden ayudar al lector a profundizar su aprendizaje sobre la teor\u00eda de la simulaci\u00f3n:<\/p>\n