Knowledge based improvement : simulation and artificial intelligence for understanding and improving decision making in an operations system

The thesis investigates the possibility of using simulation for understanding and improving the design of decision making in a real context. The approach is based on the problem of representing decision making behaviour in Discrete Event Simulation. An investigation of existing techniques led to the design of a methodology known as Knowledge Based Improvement (KBI). The KBI covers the key stages of the process of using simulation for understanding and improving the design of decision making. Using a research strategy that involves a case study in Ford, the research tests each stage of KBI. The thesis explains how simulation can be used for understanding real decision making problems and for collecting the data required for modelling individual decision making strategies. The thesis demonstrates the possibility of a simulation based knowledge elicitation in a real context and it investigates the practical difficulties involved in this process. The research tests the process of understanding decision making policies by modelling specific decision makers using Artificial Intelligence. It tests the use of simulation for assessing the decision making strategies and it shows that simulation can be used for identifying efficient strategies and for improving the design of decision making practices. The thesis reports the degree of success of the approach in relation to the data that were collected and it describes the validation checks that were undertaken. In addition, it reports the lessons learned from the application of the KBI methodology, the overall success of the approach and the main limitations that were identified during the implementation

Knowledge based improvement : simulation and artificial intelligence for understanding and improving decision making in an operations system

The thesis investigates the possibility of using simulation for understanding and improving the design of decision making in a real context. The approach is based on the problem of representing decision making behaviour in Discrete Event Simulation. An investigation of existing techniques led to the design of a methodology known as Knowledge Based Improvement (KBI). The KBI covers the key stages of the process of using simulation for understanding and improving the design of decision making. Using a research strategy that involves a case study in Ford, the research tests each stage of KBI. The thesis explains how simulation can be used for understanding real decision making problems and for collecting the data required for modelling individual decision making strategies. The thesis demonstrates the possibility of a simulation based knowledge elicitation in a real context and it investigates the practical difficulties involved in this process. The research tests the process of understanding decision making policies by modelling specific decision makers using Artificial Intelligence. It tests the use of simulation for assessing the decision making strategies and it shows that simulation can be used for identifying efficient strategies and for improving the design of decision making practices. The thesis reports the degree of success of the approach in relation to the data that were collected and it describes the validation checks that were undertaken. In addition, it reports the lessons learned from the application of the KBI methodology, the overall success of the approach and the main limitations that were identified during the implementation

Simulação aplicada a manufatura flexivel

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro TecnologicoOs sistemas flexíveis de manufatura resultam do desejo de alcançar a produtividade da produção de massa com a agilidade da fabricação por encomenda. Em virtude do grau de automação, da flexibilidade, do número elevado de diferentes produtos fabricados em pequenos lotes, estes sistemas apresentam uma complexidade maior do que os tradicionais. A obtenção da eficiência produtiva destes sistemas envolve otimizar um grande número de variáveis decisórias e solucionar uma problemática variada que vai de problemas de longo prazo, como os de projeto, médio prazo, representado pelo planejamento, curto prazo, identificado pelos problemas de programação e, ainda, por problemas de curtíssimo prazo, relacionados com o controle em tempo-real do sistema. A complexidade destes sistemas fez da simulação senão a única ferramenta para sua análise, pelo menos, a mais importante. Com o barateamento dos custos de hardware e a crescente aceitação da simulação como técnica da solução de problemas, o número de recursos de software relacionados aos SFM cresceu muito além do que qualquer um seria capaz de acompanhar. O propósito deste trabalho é descrever estes sistemas, sua origem, vantagens e problemática, classificando e analisando os instrumentos de software disponíveis possibilitando, desta forma, decisões melhores e mais rápidas por parte de quem pretenda faser uso da simulação para estudá-los

Un entorno de aprendizaje y una propuesta de enseñanza de Simulación de Eventos Discretos con GPSS

La enseñanza en el área de simulación de eventos discretos requiere integrar una variedad de conceptos teóricos y ponerlos en práctica a través de la creación y ejecución de modelos abstractos de simulación, con el objetivo de recopilar información que pueda traspolarse hacia los sistemas reales. Para construir modelos, ejecutarlos y analizar los resultados de cada ejecución se utilizan herramientas de software cada vez más sofisticadas que permiten expresar los elementos de los modelos en términos de entidades abstractas y relaciones, y que recopilan gran cantidad de datos y estadísticas sobre cada una de estas entidades del modelo. GPSS es una de estas herramientas, y se compone de un lenguaje de programación por bloques y un motor de simulación que traduce estos bloques en distintas entidades del modelo. A pesar de que su primera versión data de 1961, GPSS es aún muy utilizado por profesionales y empresas, y es una de las herramientas más utilizadas para la enseñanza de simulación de eventos discretos por instituciones académicas de todo el mundo.  El avance de la capacidad de cómputo de las computadoras ha permitido incorporar una mayor cantidad de herramientas y funciones a las distintas implementaciones de GPSS. Mientras que esto representa una ventaja para sus usuarios, requiere también un cada vez mayor esfuerzo por parte de los docentes para enseñar a sus estudiantes a aprovechar todo su potencial. Muchos docentes e investigadores han buscado optimizar la enseñanza de simulación de eventos discretos desde múltiples ángulos: la organización del curso y la metodología de enseñanza, la creación de elementos de aprendizaje que ayuden a aplicar los distintos elementos teóricos, la generación de herramientas para construir modelos GPSS, y la construcción de herramientas para comprender el motor de simulación por dentro. En esta tesis se introduce una herramienta de software que permite construir modelos GPSS de manera interactiva, cuyo diseño fue pensado para integrar los elementos teóricos del curso con los objetos y entidades de GPSS. Esta herramienta también permite ejecutar estos modelos y analizar con alto nivel de detalle su evolución a través del tiempo de simulación, lo que permite a los estudiantes comprender cómo funciona el motor de simulación y cómo interactúan las distintas entidades entre sí. Se incluye también una propuesta de enseñanza basada en una fuerte participación de los estudiantes, que, por medio de esta nueva herramienta, les permite incorporar los conceptos más fácilmente. Esta propuesta de enseñanza fue puesta a prueba con alumnos del área de sistemas, quienes tomaron un curso que contiene los mismos elementos teóricos y prácticos de un curso tradicional, pero con una organización diferente. Entre los resultados logrados se destacan una reducción del tiempo requerido para aprender los conceptos de GPSS cercana al 50%, una mayor capacidad por parte de los alumnos para asimilar conceptos y derivar nuevos conceptos por sí solos, a partir de conceptos adquiridos previamente.Facultad de Informátic