Consejo de Postgrado de Ingeniería Industrial. IT Culiacán. Dr. José Fernando Hernández Silva Dra. Carmen Guadalupe López Varela

Transcripción

1 Nombre de la Asignatura: Simulación Línea de Trabajo: Asignatura Optativa (Optimización) Docencia Trabajo de Investigación Supervisado - Trabajo Profesional Supervisado - Horas totales Créditos Historial de la asignatura. Lugar y fecha de elaboración o revisión Instituto Tecnológico de Culiacan, Culiacan, Sinaloa. Abril del 2011 Participantes Consejo de Postgrado de Ingeniería Industrial. IT Culiacán. Dr. José Fernando Hernández Silva Dra. Carmen Guadalupe López Varela Observaciones (cambios y justificación) Desarrollo de la asignatura 2. Pre-requisitos y correquisitos. Investigación de Operaciones 3. Objetivo de la asignatura. Proporcionar al alumno los conceptos, teoría y práctica de la herramienta metodológica llamada Simulación para que pueda realizar investigación, análisis, síntesis, diseño, gestión y mejoramiento de los sistemas productivos de bienes y servicios. El alumno aprenderá un lenguaje profesional de simulación y estará capacitado para aplicarlo en la solución de problemas que se presentan en las empresas e instituciones, mediante la aplicación del método científico y tecnológico. 4. Aportación al perfil del graduado. La materia contribuye a la conformación de una serie de conocimientos que ayudaran al egresado a tener las herramientas necesarias para la correcta toma de decisiones en los sistemas industriales y de servicios para minimizar los riesgos. Específicamente el curso coadyuva a: Comprender, mediante el uso de la simulación, el funcionamiento de un sistema. Generar una capacidad de análisis sobre la pregunta Qué pasaría si? al modificar las variables de entrada de un sistema. Evaluar todos los posibles escenarios en un sistema para la correcta toma de decisiones. Desarrollar una metodología propia para el análisis y diseño de sistemas industriales y de servicios a través de la simulación. Lograr una reducción probabilística del error en la toma de decisiones. 5. Contenido temático. Unidad Temas Subtemas 1 Introducción a la Simulación 1.1 Introducción a la simulación. 1.2 Qué es simular? 1.3 Porqué simular? 1.4 Cómo funciona la simulación? 1.5 Terminología de simulación. 1.6 Proyecto de simulación.

2 1.7 Pasos en un estudio de simulación. 1.8 Distribuciones de probabilidad. 1.9 Periodo de Warm-Up Réplicas e Inferencia estadística Implicaciones de la simulación Lenguajes de simulación Ejemplos del uso de la simulación 2 Números Aleatorios y pseudoaleatorios 2.1. Números aleatorios definición propiedades, generadores y tablas 2.2. Números Pseudo aleatorios propiedades, Técnicas para Generar números Pseudo aleatorios Métodos de Centros al Cuadrado Métodos de Congruencia: multiplicativo y mixto 2.3. Pruebas de Aleatoriedad 3 Generación de variables aleatorias 3.1. Introducción 3.2. Métodos para Generar Variables aleatorias Transformada inversa, aceptación-rechazo, convolución, directos Generación de variables aleatorias discretas: distribuciones poisson, binomial, y geométrica Generación de variables aleatorias continuas: distribuciones uniforme, exponencial, normal, Erlang, Gamma, Beta, y Triangular Distribuciones Empíricas de probabilidad 4 Modelos de Líneas de Espera 4.1 El modelo general de líneas de espera. 4.2 Notación de modelos. 4.3 Procesos de nacimiento y muerte 4.4 Modelo de una fila, un servidor, Población infinita. 4.5 Modelo de una fila, un servidor, Población finita.

3 4.6 Modelo de una fila, servidores múltiples en paralelo, población infinita. 4.7 Modelo de una fila, servidores múltiples en paralelo, población finita. 4.8 Modelo de servidores múltiples en serie. 4.9 Aplicaciones de las líneas de espera. 5 Software de Simulación 5.1 Simuladores: Promodel, Arena. 5.2 Aprendizaje y Uso de un Simulador Características del software Elementos del modelo Menús principales Construcción del modelo. 6 Proyecto de Aplicación Proyecto Final el cual consiste en el análisis, modelado y simulación de sistema de servicios o productivo de una empresa para detectar las mejoras posibles a realizar, y plantear acciones que mejoren el desempeño de sistemas. 6. Metodología de desarrollo del curso. Desarrollar el curso mediante el uso de ejercicios sencillos de simulación aumentando el nivel de complejidad a medida que se vaya cubriendo el temario. 7. Sugerencias de evaluación. Exposición y presentación de un proyecto de simulación Aplicando la metodología de simulación vista en clase para simular un sistema real de manufactura o servicios Solución de problemas de simulación. Realizar investigaciones en internet sobre los avances y aplicaciones de la simulación a nivel mundial (imprimir investigación, hacer resumen de 400 palabras sobre el artículo y escribir comentarios propios acerca del mismo en un máximo de una cuartilla) Caso especial de simulación para resolver frente al instructor. Exámenes escritos y Prácticas de laboratorio.

4 8. Bibliografía y Software de apoyo. Harrell, C.R., Ghosh, B.K., Bowden, R.O., Simulation using Promodel, Mc Graw Hill, 2ª. Edicion, Banks, J., Carson, J.S., Nelson, B.L., Nicol, D.M., Discrete-Event system simulation, Prentice Hall, 5ª Edicion, Kelton, W., Sadowski, R., Swets, N., Simulation with Arena. Mc Graw Hill, 5ª Edicion, Hillier, F.S., Lieberman, G.J. Introducción a la Investigación de Operaciones, Mc Graw Hill, 9ª Edición, Taha, H.A. Investigación de Operaciones, Prentice Hall. 7ª Edición Azarang, M. R. y García Dunna, E. Simulación y Análisis de Modelos Estocásticos, Mc Graw Hill Coss Bu Raúl, Simulación Un enfoque práctico, Editorial Limusa Ross, S. Simulation, Academic Press, 4ª Edición, Law, A., Simulation Modeling and Analysis, Mc Graw Hill, 4ª Edición, Winston W.L., Investigación de Operaciones, Cengage Learning, 4ª Edición, Prácticas propuestas. Unidad Práctica 1. Introducción a la Simulacion Integrándose en equipos de trabajo, se discutirá la importancia la Simulacion. Se planteara las necesidades básicas de información para la elaboración de un proyecto de Simulacion. El producto entregable será un reporte escrito. 2. Números Aleatorios y pseudoaleatorios Realizar pruebas de aleatoriedad a los números pseudo aleatorios obtenidos usando algún generador (ejemplo: los vistos en clase, uno propio, Excel, etc) 3. Generación de variables aleatorias Realizar pruebas de ajuste de bondad a un conjunto de datos usando software (Stat:Fit) 4. Modelos de Líneas de Espera Resolver algunos ejercicios de teoría de colas utilizando el software WinQSB en el laboratorio de cómputo, discutir los resultados y compararlos con sus compañeros. Ademas, Simular el comportamiento con Promodel o Arena.

5 5. Software de Simulación Resolver un caso práctico de estudio, de simulación en el software Promodel o ARENA en el laboratorio de cómputo, discutir los resultados y compararlos con sus compañeros. 6. Proyecto de Aplicación Presentar un trabajo de aplicación en un caso real del sector productivo de la localidad. Nombre y firma del catedrático responsable. Dr. José Fernando Hernández Silva