MODELADO Y SIMULACIÓN. Solución al Ejercicio de Autocomprobación 1



Documentos relacionados
MODELADO Y SIMULACIÓN. Febrero de Primera semana

MODELADO Y SIMULACIÓN. Solución al Ejercicio de Autocomprobación 2

MODELADO Y SIMULACIÓN. Febrero de Segunda semana

MODELADO Y SIMULACIÓN. Febrero de Segunda semana

MODELADO Y SIMULACIÓN. Febrero de Segunda semana

MODELADO Y SIMULACIÓN. Febrero de Segunda semana

MODELADO Y SIMULACIÓN. Febrero de Primera semana

Introducción n a la Simulación n con Arena

TEMA 1 INTRODUCCIÓN AL MODELADO Y LA SIMULACIÓN

PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA. Sesión 5 (En esta sesión abracamos hasta tema 5.8)

CAPITULO III: METODOLOGIA. En el presente capítulo se describirá el conjunto de pasos a seguir para lograr el

SIMULACIÓN. Orientaciones para la solución del examen de Febrero 2011, Segunda Semana

UNIVERSITAS XXI - ACADÉMICO ÁREA DE ORDENACIÓN ACADÉMICA GESTIÓN DE HORARIOS

UNIVERSIDAD DE MANAGUA Al más alto nivel

PAUTAS PARA LA REALIZACIÓN DE PREINFORMES Y DEL INFORMES DEL LABORATORIO DE CIRCUITOS II

Tema 5: Principales Distribuciones de Probabilidad

Test de Kolmogorov-Smirnov

MODELO DE CASCADA PURA. Son métodos que indican cómo hacer más eficiente el desarrollo de sistemas de

Contabilidad electrónica con Aspel-SAE 6.0

Oferta tecnológica: Desensamblado automático de componentes para desmantelamiento y reciclado de sistemas

Introducción al Análisis y Diseño Estructurado usando System Architect (SA)

Calidad del software. Métricas y fiabilidad de aplicaciones (2ª parte) (DV00104A)

1 Variables aleatorias independientes

Fundamentos de Informática

BALANCED SCORECARD. Creación Claves de Usuarios Tablero de Indicadores. Cartilla I

Manual Configuración de Adobe Reader para la validación de la firma de un documento

Solución a los Ejercicios de MER.

COMBINACIONAL USANDO PUERTAS LÓGICAS CONVERSOR DE CODIGO GRAY A BINARIO

2.2. CREAR Y MODIFICAR CAMPOS.

FASES DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN DE MERCADOS

Instituto Tecnológico de Altamira

UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL CONTROL #3

Aplicación del método de los elementos discretos a problemas de desgaste INTRODUCCIÓN

COMPARACIÓN DE SUPERFICIES DE RESPUESTA CON BÚSQUEDA TABÚ Y ALGORITMOS GENÉTICOS

Emitiendo Comprobantes Fiscales Digitales por Internet (CFDI) con Aspel-SAE 5.0 en renta (Timbrado incluido)

Tema 4: Diagramas de Casos de Uso

Práctica 1: Introducción a SPSS 1

Selectividad Junio 2007 JUNIO 2007

Software Arena de Rockwell

Tema 11: Intervalos de confianza.

NOTACIÓN CIENTÍFICA Y CIFRAS SIGNIFICATIVAS. GRM. Física I. Semestre

1 Sistema de información de ejemplo.

El supermercado XYZ desea conocer el comportamiento del mismo en una sola hora de un día típico de trabajo.

Práctica 1: Una primera aproximación a la programación de sistemas concurrentes y distribuidos en C++

ÍNDICE CAPITULO UNO CAPITULO DOS. Pág.

Las listas son una sucesión de cero o más elementos. Esta es una definición muy simple y que no aclara demasiado en términos informáticos.

Facultad de Ciencias Económicas y Sociales

Curso 06/07. Jefatura de Estudios ETSII UPM. Febrero Límite de horas de trabajo del alumno

1. (10 min 1p) Cómo puede saber una empresa española si es mejor o peor que otra en el ámbito de la calidad total? Justifique la respuesta.

EDOMO EDOMO. Edomo Basic. Manual de programación. Módulo SMS Versión /04/2007. Indomótika. Indomótika INDICE

CONCEPTOS BÁSICOS DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

CONCEPTOS FUNDAMENTALES

INGENIERÍA DE COMPUTADORES 3. Solución al examen de Junio 2017, Primera Semana

Características Humanas. Percepción Aprendizaje Memoria Diferencias humanas

Monitoring and Operating a Private Cloud with System Center 2012

en 200 días aplicando el T.C.L o convergencia de la Poisson

DEPARTAMENTO DE CIENCIAS BASICAS AREA DE MATEMATICAS INVESTIGACION DE OPERACIONES

SACHMI. Sistema de Administración y Control para el Hospital Materno Infantil SACHMI 1.0 Visión. Versión 1.0

AUTORES...13 PRESENTACIÓN Y OBJETIVOS...17

INGENIERÍA DE COMPUTADORES 3. Solución al Trabajo Práctico - Junio de 2014

Programación I. Práctica parcial: el juego de los barquitos (ENTREGA OBLIGATORIA)

Unidad Temática 5 Estimación de parámetros: medias, varianzas y proporciones

Probabilidad. Distribuciones binomial y normal

La herramienta ArtEM: Aritmética Entera y Modular

LAS PROFESIONES. Publicaciones Eledeliceo ISSN: Ángela Fernández

Impresión a dos caras

Capítulo 2. Desigualdades y valor absoluto

1. OBJETO Y MOTIVACIÓN de los SISTEMAS de ESPERA. Ejemplos.

SIIGO WINDOWS. Comprobantes. Cartilla I

PRUEBAS PARA DOS MUESTRAS RELACIONADAS

PROBLEMAS TEMA 1: Estructuras de interconexión de un computador

TEORIA DE NUMEROS (I) REGLAS DE DIVISIBILIDAD

Población finita. reemplazo sobre poblaciones de tamaño finito N.

COMPROBANTES DIFERIDOS

PROBLEMAS DE NEUMÁTICA

Unidad de Promoción y Desarrollo Guadiana OBJETIVO GENERAL

CAPÍTULO 1. Introducción. la competitividad exige actualización y mejora continua por parte de todos y cada uno

Cómo accedo al campus y a mi curso? Porqué un nuevo campus? CAMPUS VIRTUAL TUTORIAL CAMPUS. usuario alumno

Generación de Números Aleatorios. Modelos de Probabilidad. Introducción a la Simulación con EXCEL.

Grado en Química Bloque 1 Funciones de una variable

Jorge Eduardo Ortiz Triviño

Distribución Normal Curva Normal distribución gaussiana

Puesta en marcha de Aspel-FACTURe 3.0

Introducción a la estadística básica, el diseño de experimentos y la regresión

11 Número de publicación: Int. Cl. 7 : B42D 1/ Inventor/es: Imelauer, Ron. 74 Agente: Tavira Montes-Jovellar, Antonio

II. SECCIONES PRINCIPALES Figura1: Partes principales de un Informe Técnico

Su empresa Está preparada para un ERP?

Clase adicional 2. Estructuras básicas de control. Temas

LUGAR GEOMÉTRICO DE LAS RAICES (LGR)

CALIDAD 1 JOSÉ MANUEL DOMENECH ROLDÁN PROFESOR DE ENSEÑANZA SECUNDARIA

SUDOMATES DE LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN

REPRESENTACIÓN SÍMBOLICA DE UNIONES SOLDADAS UNE-EN ISO 2553:2014

4 Elaboración del plano básico de nomenclatura y numeración urbana

METODOLOGÍA COMMONKADS.

Padrón de Importadores y Sectores Específicos Manual de Usuario Contribuyente

DISEÑO DE PROCESOS Y PROCEDIMIENTOS CONTROL DE DOCUMENTOS GRUPO SISTEMA INTEGRADO DE GESTIÓN

Solicitud de Certificado Académico

ESTRUCTURA Y TECNOLOGÍA DE COMPUTADORES PRÁCTICAS DE LÓGICA CABLEADA

1.3 Describa brevemente como opera el y realice un diagrama interno de éste circuito integrado.

3. Requisitos del sistema. a) Hardware: un portátil o PC de sobremesa con puerto USB 1.0, 1.1 ó 2.0.

Transcripción:

Solución al Ejercicio de Autocomprobación 1 PREGUNTA 1 (3 puntos) Se pretende estudiar mediante simulación el funcionamiento de un taller dedicado al ensamblaje y pintado de marcos para cuadros. Los marcos llegan desmontados, en grupos de 4 o de 6 marcos. La probabilidad de que el grupo esté compuesto por 4 marcos es 0.6, mientras que la probabilidad de que esté compuesto por 6 marcos es 0.4. El tiempo que transcurre entre la llegada de dos grupos consecutivos de marcos está distribuido exponencialmente, con media 5 horas. Los marcos desmontados se ponen en la cola FIFO del proceso de ensamblaje, que es realizado por 5 carpinteros. El ensamblaje consiste en repasar el corte de cada una de las piezas de madera y pegarlas entre sí. Los carpinteros trabajan independientemente los unos de los otros, procesando los marcos de principio a fin y de uno en uno. Se estima que el tiempo que emplea cualquiera de los carpinteros en ensamblar un marco está distribuido uniformemente entre 2 y 6 horas. Una vez finalizado el ensamblaje de un marco, éste se lleva a un almacén en el cual permanecerá durante 24 horas. El propósito es permitir que el pegamento se seque completamente. Transcurridas estas 24 horas, el marco es puesto en la cola FIFO del proceso de pintado. El taller tiene una única máquina de pintura, que procesa los marcos de uno en uno. El tiempo que dura el proceso de pintado está distribuido uniformemente, con rango [10, 20] minutos. Una vez pintado, el marco pasa un proceso de inspección. Se estima que el 90 % de los marcos superan con éxito la inspección y el resto deben ser retrabajados. El proceso de retrabajado consiste en eliminar la pintura, de modo que el marco quede en condiciones de volver a ser pintado. El retrabajado se realiza en la

máquina de eliminar pintura, frente a la cual hay una cola con disciplina FIFO. La máquina de eliminar pintura procesa los marcos de uno en uno, estando el tiempo de proceso distribuido triangularmente con rango [30,40] minutos y moda 35 minutos. Una vez se ha eliminado la pintura del marco, éste es puesto de nuevo en cola de la máquina de pintura. El proceso de pintado al que se someten los marcos retrabajados, así como la posterior inspección, tienen las mismas características que los procesos a los que se someten los marcos que llegan del almacén. Los marcos que superan la inspección se ponen en la cola FIFO del proceso de embalaje. Este proceso se realiza en una única máquina empaquetadora, que procesa los marcos de uno en uno. El tiempo de proceso está distribuido uniformemente, con rango [10, 15] minutos. Una vez ha sido embalado, el marco abandona el sistema. Se realiza una simulación del sistema de 10000 horas de duración, con el fin de estimar la utilización de los recursos y el tiempo de ciclo. Por favor, conteste a las preguntas siguientes. 1.a (2 puntos) Describa detalladamente cómo realizaría el modelo del sistema anterior usando Arena. En particular, dibuje el diagrama de módulos e indique qué parámetros del comportamiento del sistema deben definirse en cada módulo. 1.b (1 punto) Suponga que cada 20 marcos procesados es preciso realizar un mantenimiento en la máquina de pintura para limpiarla y recargarla. El tiempo necesario para realizar el mantenimiento está distribuido triang(30, 45, 60) minutos. Describa detalladamente cómo modificaría el modelo en Arena para describir estos mantenimientos. Solución a la Pregunta 1 En la Figura 1.1 se muestra una posible manera de describir el funcionamiento del sistema. El proceso de llegada de marcos puede ser descrito tal como se muestra en la Figura 1.2. Los procesos Ensamblaje, Pintura, Embalaje y Eliminar pintura son del tipo Seize-Delay-Release. El proceso Secado es del tipo Delay. Por ejemplo, en la Figura 1.3 se muestra la especificación de los procesos Ensamblaje y Secado. 2 Dpto. de Informática y Automática, UNED

SOLUCIÓN AL EJERCICIO DE AUTOCOMPROBACIÓN 1 Figura 1.1: Diagrama de módulos. Figura 1.2: Módulo Create que describe la llegada de marcos. En la Figura 1.4 se muestra un resumen de las características de los procesos. Dicha información se muestra al hacer clic sobre cualquiera de los bloques Process que componen el diagrama de módulos. Arena va completando automáticamente el contenido de esa tabla a medida que el usuario va añadiendo bloques Process al diagrama del modelo. La capacidad de los recursos debe especificarse en el bloque de datos Resource (véase la Figura 1.6). En este modelo, la capacidad de todos los recursos es uno a excepción de carpintero (el recurso del proceso Ensamblaje ), cuya capacidad es igual a cinco. Dpto. de Informática y Automática, UNED 3

Figura 1.3: Procesos de ensamblaje y secado. Figura 1.4: Características de los procesos. 4 Dpto. de Informática y Automática, UNED

SOLUCIÓN AL EJERCICIO DE AUTOCOMPROBACIÓN 1 Figura 1.5: Tipo de fallo definido en el módulo Failure. Figura 1.6: Definición de la capacidad de los recursos en el módulo de datos Resource y asociación del tipo de fallo MantenimientoMaqPintura con el recurso MáquinaPintura. El modelado del mantenimiento en la máquina de pintura se realiza de la forma siguiente. Primeramente, se define el tipo de fallo en el módulo de datos Failure, que está en el panel Advanced Process (véase la Figura 1.5). A continuación, se asocia el tipo de fallo con el recurso. Esto se hace en el módulo de datos Resource, tal como se muestra en la Figura 1.6. Dpto. de Informática y Automática, UNED 5

PREGUNTA 2 (3 puntos) Describa, empleando el formalismo DEVS clásico, el comportamiento del sistema descrito a continuación. El sistema tiene dos puertos de entrada (In, Sat) y un puerto de salida (Out). Véase la parte izquierda de la figura. Los eventos de entrada llegan al sistema de uno en uno. Los valores recibidos en el puerto In son números reales y los recibidos en el puerto Sat son reales positivos. El parámetro puede tomar valores reales positivos. out sat In Sat Out -sat sat in -sat sat si in> sat out= in si sat in sat sat si in < sat El sistema puede encontrarse en una de las dos fases siguientes: { pasivo, activo }. Si el sistema está en la fase pasivo y llega un evento al puerto In, entonces pasa a la fase activo. Si a partir de ese instante transcurre un tiempo sin que lleguen eventos al puerto In, entonces transcurrido ese intervalo de tiempo el sistema genera un evento de salida y pasa a la fase pasivo. Si el sistema está en la fase activo y llega un evento al puerto In, entonces continúa en la fase activo. Si durante las siguientes unidades de tiempo no llegan eventos al puerto In, entonces transcurrido un tiempo desde el último evento recibido en el puerto In se genera un evento de salida y el sistema pasa a la fase pasivo. El valor del evento de salida (out) se calcula tal como se muestra en la parte derecha de la figura, donde sat e in son los valores de los últimos eventos recibidos en los puertos Sat e In, respectivamente. Puede realizar las hipótesis adicionales que estime convenientes, siempre que éstas estén en consonancia con la descripción anterior del sistema. 6 Dpto. de Informática y Automática, UNED

SOLUCIÓN AL EJERCICIO DE AUTOCOMPROBACIÓN 1 Solución a la Pregunta 2 La descripción DEVS clásico del sistema se muestra en la tabla siguiente. En las variables de estado in y sat se almacena el valor del último evento recibido en el puerto In y Sat, respectivamente. Nombre del modelo Parámetros R + ; DEVS_saturación X (In, R), (Sat, R + ) Y (Out, R) Variables de estado δ int : S S fase { pasivo, activo }; σ R + 0, ; in R; sat R + ; return ( pasivo,, in, sat); δ ext : Q X S if ( dato(in) ) { return ( activo,, dato(in), sat); } else { return (fase, σ e, in, dato(sat)); } λ : S Y if ( in >sat ) { return (Out, sat); } else if ( -sat in sat ) { return (Out, in); } else { return (Out, -sat); } ta : S R + 0, return σ; Dpto. de Informática y Automática, UNED 7

PREGUNTA 3 (2 puntos) 3.a) (1 punto) Explique qué son los generadores combinados de números pseudo aleatorios. 3.b) (1 punto) Ponga dos ejemplos de este tipo de generador. Solución a la Pregunta 3 Véase la Sección 5.2.7 del texto base. PREGUNTA 4 (2 puntos) 4.a) (1 punto) Explique en qué consiste un diseño experimental factorial completo y ponga un ejemplo que tenga 3 factores y 2 niveles por factor. 4.b) (1 punto) Explique en qué consiste un diseño experimental factorial fraccional y ponga un ejemplo de diseño factorial fraccional 2 3 1. Solución a la Pregunta 4 Véanse las Secciones 7.3 y 7.4, y el Problema 7.2 del texto base. 8 Dpto. de Informática y Automática, UNED