MODELAMIENTO

Y SIMULACIN

OBTENCIN Y ANLISIS ESTADSTICO DE LOS DATOS

PARA EL MODELO

Ing. Luis G. Campos Orrego.

ASPECTOS IMPORTANTES EN

LA ETAPA DE RECOLECCIN

DE DATOS

IDENTIFICAR LOS REQUERIMIENTOS

DE LOS DATOS

La recoleccin debe ser orientada en funcin de

los objetivos del estudio.

Se debe considerar solo los factores relevantes.

Se debe modelar la esencia del sistema real, no

los mecanismos con que funciona.

IDENTIFICAR LAS REALACIONES

CAUSA-EFECTO

Es importante identificar correctamente las

causas o condiciones bajo las cuales las

actividades son ejecutadas durante la

simulacin.

En algunos casos se produce durante la

ejecucin de eventos programados, sin embargo

en otros casos la ejecucin de las actividades

obedece a la ejecucin de eventos

condicionales.

RECOLECCIN DE DATOS EN

FORMA SISTEMTICA

Los datos se deben obtener de manera

sistemtica, es decir comenzar con informacin

general acerca del sistema y luego informacin

ms especfica como parte de un refinamiento

progresivo.

Esto se puede realizar a travs de un diagrama

de flujo.

Luego se tiene que definir como se mueven las

entidades dentro del sistema y que recursos se

utilizan en cada parte del sistema donde se

realizan las operaciones.

RECOLECCIN DE DATOS EN

FORMA SISTEMTICA

Lo ltimo es determinar los valores que se

utilizarn en las capacidades, tiempos de

desplazamiento, tiempos de proceso, etc.

En el modelado de sistemas de manufactura, el

modelador debe, a menudo, estimar los tiempos

de ciclo o tiempos de inactividad por fallas de las

mquinas; mediante estudios de tiempo, tiempos

estndar predeterminados, datos histricos o

especificaciones tcnicas de los equipos.

RECOLECCIN DE DATOS EN

FORMA SISTEMTICA

Es importante preparar una lista de preguntas

que orienten hacia la obtencin de la

informacin adecuada:

Cules son los tipos de entidades que fluirn por el

sistema y que atributos los distinguen en a manera

en que las entidades del mismo tipo son

procesadas?

Cul es la ruta de los puntos de procesamiento del

sistema y cuales son sus capacidades?

Si el punto de procesamiento es una cola en que

orden se formar la cola (FIFO,LIFO,etc)

RECOLECCIN DE DATOS EN

FORMA SISTEMTICA

Qu tipo de recursos (personal, vehculos,mquinas, etc.) son utilizados en el sisema, ycuantas unidades se requieren de cada tipo?

Dnde, cuando y en que cantidades ingresan lasentidades al sistema?

Cul es la ruta o secuencia que sigue cada tipode entidad?

Qu actividad es requerida por cada tipo deentidad?

Si una entidad saliente de un mdulo de decisinpuede ser dirigida a varias locaciones Cmo seestablece la ruta de decisin (probabilstica o porcondicin)?

USAR FUENTES DE DATOS

APROPIADAS

Los datos raramente se recolectan de una nica

fuente, por lo general son resultado de

tabulacin, extrapolacin, entrevistas y a veces

de conjeturas propias del modelador. Las

principales son:

Planes de procesos

Estudios de tiempo

Diagramas de flujo

Diagramas de disposicin

Entrevistas personales

PREPARAR UNA LISTA DE SUPUESTOS

Para fenmenos donde la informacin es

desconocida o imposible de determinar se

deben establecer suposiciones.

Estas suposiciones dependen del tipo de sistema

a modelar. (varianza tiempo de actividadconstante).

Otro tipo de suposiciones consiste en ejecutar

tres escenarios diferentes: el mejor caso, elpeor caso y el caso ms probable. Esto ayudaa cuantificar el riesgo que se va a adoptar con el

supuesto.

CONVERTIR LOS DATOS EN UNA

FORMA UTILIZABLE EN EL MODELO

Una vez recolectados los datos se deben realizar

ciertas pruebas de ajuste de estos a alguna

distribucin terica poblacional..

El objetivo es resumir los datos en forma de una

distribucin que pueda ser utilizada directamente

en le modelo.

DOCUMENTACIN DE LOS DATOS

La informacin relevante se debe documentar

con el objetivo de someterla a evaluaciones,

validaciones y aprobaciones por parte de otras

personas que puedan realizar este escrutinio.

Organizar la informacin en un resumen escrito

har que los datos sean fciles de revisar.

AJUSTE DE LOS DATOS

MUESTRALES A DISTRIBUCIONES

DE PROBABILIDAD TEORICAS

POBLACIONALES

DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

Distribuciones Tericas:

Distribuciones Discretas: valores enteros

Poisson

Binomial

Distribuciones Continuas: nmeros reales

Uniforme

Exponencial

Normal

Triangular

Beta

ANLISIS DE DATOS EN ARENA

El software Arena soporta el proceso de ajuste de

funciones de distribuciones de probabilidad a

muestras de datos. Es decir, poseen un analizador

de datos denominado INPUT ANALYZER, en entre

otras funciones establece las hiptesis y realiza las

pruebas de Chi-Cuadrado y Kolmogorov-Smirnov

en forma automtica.

EJEMPLO

ANLISIS DE DATOS EN ARENA

EJEMPLO:

Dado los siguientes tiempos de servicio de un

operario, en el procesado de una pieza. Determinar

si estos se ajustan a distribucin de probabilidad.

Tiempos de Servicio:

5.4 6.3 5 5.9 6.3 5.7 5.7

4.8 6.1 5.2 5.2 6.4 6.9 6.2

5.8 5.8 4.9 5.7 5.7 6.3 4.9

4.8 5.8 5.7 6.2 5.5

CASO PRCTICO

EN ARENA