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1 SIMULACIÓN: La simulación se define como una técnica numérica utilizada para representar un proceso o fenómeno mediante otro más simple que permite analizar sus características. Esta técnica emplea relaciones matemáticas y lógicas que son necesarias para describir el comportamiento y estructura de sistemas complejos del mundo real a través de períodos de tiempo prolongado. Comúnmente, para realizar lo anterior se utilizan programas computacionales, en los que se utilizan estimaciones de las variables del sistema real. La finalidad de esta técnica no consiste en optimizar, sino que comparar distintos escenarios, modificando el valor de las variables, para así encontrar posibles mejoras que se puedan implementar en el sistema real. Asimismo permite estudiar la sensibilidad del sistema respecto a cada una de las variables que lo definen. A pesar de que la simulación no está enfocada a la optimización de los procesos, son muchos los beneficios o ventajas que se pueden obtener a través de ésta, como por ejemplo: permite analizar el efecto que pequeños cambios en las variables pueden provocar sobre el rendimiento global del sistema, mediante el análisis del sistema es posible inferir algunas mejoras para el sistema real, y detectar las variables que más influyen sobre él, permite disminuir el riesgo en la toma de decisiones sobre el sistema. Sin embargo, es importante resaltar que una simulación es sólo una representación aproximada de la realidad, por lo cual las soluciones que se obtienen de ésta no son exactas, y existe el riesgo de tomar malas decisiones basadas en simulaciones que no han sido o verificados correctamente. Un sistema puede ser simulado bajo dos estados: transiente y estacionario. En el primero los resultados obtenidos dependen de las condiciones iniciales del sistema y la simulación tiene una duración acotada, mientras que en el estado estacionario los tiempos de simulación son largos, para así aproximarse a la situación de largo plazo. El uso de esta técnica se ha implementado en diversos campos de la ciencia, como por ejemplo en sistemas naturales en física, biología y química, y en sistemas humanos como las ciencias sociales, economía y sistemas operativos como es el caso de sistemas de atención. Se utiliza cuando el costo (en tiempo y precio) de simular un sistema real y/o muy complejo es muy alto, debido a la presencia de variables aleatoria, que no permiten describir un sistema con total exactitud. La simulación se utiliza muy a menudo en campos empresariales: en procesos de fabricación para el diseño y toma de decisiones, contribuye en la mejora de procesos logísticos en general como es el caso de la gestión de inventarios en un almacén, en el diseño de redes de transporte, en la simulación de los procesos administrativos y de negocio de una empresa o servicios públicos.

2 Para llevar a cabo una simulación, se requiere implementar las siguientes etapas: a. Definición del sistema: Para obtener una definición del sistema que se quiere simular, se necesita llevar a cabo un análisis preliminar del mismo, con el objetivo de estudiar su interacción con otros sistemas, sus restricciones, las variables que interactúan dentro del sistema y sus interrelaciones. b. Formulación del modelo: Una vez definido el sistema, se construye el modelo con el cual se obtendrán los resultados a analizar. En la formulación del modelo es necesario definir todas las variables que forman parte de él, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan en forma completa el modelo. c. Colección de datos: Es necesario realizar un registro de datos relevantes para describir con mayor exactitud el modelo a estudiar. d. Implementación del modelo en el computador: Con la ayuda de un programa computacional se implementa el modelo, obteniéndose los resultados que serán estudiados posteriormente. e. Validación: Al validar el modelo es posible encontrar deficiencias en la formulación de éste o en los datos que lo alimentan. Las formas más comunes de validar un modelo son: 1. La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación. 2. La exactitud con que se predicen datos históricos. 3. La exactitud en la predicción del futuro. 4. La comprobación de falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema real. 5. La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los resultados que arroje el experimento de simulación. f. Experimentación: Luego de la validación, se experimenta con el modelo, realizando un análisis de sensibilidad cambiando los valores de los parámetros que lo definen. g. Interpretación: Finalmente se interpretan los resultados que arroja la simulación y con base a esto se toman decisiones sobre el modelo. Simulación Arena El software Arena es una herramienta que permite modelar y simular con el fin de implementar mejoras en sistemas y procesos. Generalmente se utiliza en sistemas de flujo, tales como procesos de manufactura, operaciones de negocios, servicios, etc. i. Elementos de un modelo de Arena a. Entidades: son los elementos dinámicos del sistema, se mueven a través del modelo durante la simulación para finalmente abandonarlo. Éstas cambian de estado, afectan y son afectadas por otras entidades y por el estado del sistema, afectando las medidas de eficiencia de éste. b. Atributos: un atributo es una característica de todas las entidades, pero con valores específicos que cambian dependiendo de la entidad. Por ejemplo, un atributo que diferencia dos entidades podría ser la tasa de llegada de un grupo de personas a un estadio: la llegada de mujeres puede ser distinta al arribo de hombres.

3 c. Variables (globales): existen dos tipos de variables, las preestablecidas por Arena (capacidad de una cola, tiempo de simulación, etc), y las definidas por el usuario (número de unidades en el sistema, turnos de trabajo, etc). A diferencia de los atributos, las variables no están unidas a ninguna entidad en particular, sino que pertenecen al sistema en su conjunto. Sin embargo, las entidades influyen en el valor de las variables, por ejemplo, la variable cantidad de unidades en el sistema varía al agregar o eliminar una entidad. d. Recursos: existe competencia entre las entidades para ser atendidas por los recursos de sistema, como por ejemplo, personal, cajas, equipos, etc. Los recursos son asignados a una o varias entidades, para posteriormente eliminar a la entidad del servicio respectivo, quedando liberado para ser utilizado por una nueva entidad. Cabe destacar que una entidad puede recibir simultáneamente servicio de dos recursos, por ejemplo, de una máquina y un operario. e. Colas: es el espacio que ocupa la entidad cuando el recurso del que requiere atención está ocupado. Cada cola tiene un nombre y se le puede asignar una capacidad determinada. f. Acumuladores de estadísticas: mediante el registro de datos se puede medir la eficiencia del sistema, como por ejemplo, número de entidades que han pasado por un servicio específico, el tiempo que demora cada entidad en la cola, etc. g. Eventos: es algo que sucede en un instante de tiempo determinado en la simulación. Un ejemplo puede ser la llegada y/o salida de entidades al sistema. h. Reloj de simulación: es la variable donde se almacena el valor del tiempo transcurrido. El reloj avanza de evento en evento. ii. Construcción de un diagrama de flujo: Para la construcción de diagramas de flujo, el software Arena cuenta con una simbología propia, la cual permite incluir los distintos elementos del modelo (especificados en la parte ii) en la simulación. Consiste básicamente en lo siguiente: a. Create: permite crear entidades, a las que se le asigna un nombre, tasas de llegada, número de entidades por llegada y capacidad máxima del sistema. b. Dispose: se utiliza para sacar a las entidades del sistema. c. Process: se les asigna un nombre, la acción que ejecuta, los recursos que posee y la distribución de los tiempos de atención. Para cada recurso se debe describir el conjunto y cada uno de sus componentes recursos. d. Decide: su función es separar en dos flujos por entidad y/o porcentaje (filtro). e. Record: cuenta entidades. True Create Process Dispose Decide False Fig. 1: Simbología para los procesos en Arena

4 Create: Para acceder a la configuración de un elemento Create, hacer doble click en el elemento depositado en el área de trabajo. Expression permite seleccionar el tipo de distribución. Los parámetros de la distribución se ingresan dentro del paréntesis. Process: Add: Determinar el tipo de recurso: uno o un set de recursos. Para usar un set, se debe crear primero. Largest remain capacity : Una cola donde las entidades que llegan deben esperar su turno, para luego ser atendidas por el recurso correspondiente. Quiénes son los recursos?: En general los participantes de los procesos o empleados.

5 Decide: Decide permite separar por probabilidad o por condición. Si se emplea probabilidad, se debe definir qué representarán true y false para el modelo a simular (ejemplo: true los aprobados y false los rechazados).

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