Los modelos de simulación: Una herramienta multidisciplinar de investigación

El entorno macroeconómico al que tienen que enfrentarse las empresas es cada vez más incierto. Paralelamente, desde el punto de vista de la empresa misma, esta ha de hacer frente a una mayor competencia, y relacionarse con clientes cada vez menos cautivos al disponer de un elevado grado de información sobre el mercado. Ello se traduce en una irremisible bajada de resultados y una incertidumbre que comporta elevados niveles de riesgo. Ante esta situación surge la necesidad de manejar nuevos instrumentos para mejorar la planificación estratégica de las empresas. Nuestro trabajo presenta la alternativa de aplicar modelos de simulación en los que se consideren los distintos escenarios posibles en las actividades clave de una empresa. Se trata de permitir a las empresas predecir, comparar y optimizar el comportamiento de sus procesos simulados en un tiempo muy breve sin el coste ni el riesgo de llevarlos a cabo, haciendo posible la representación de los procesos, recursos, productos y servicios en un modelo dinámico. Con la ayuda del correspondiente soporte informático, el modelo de simulación tiene la capacidad de considerar complejas tareas interrelacionadas y proyectarlas mediante la realización de muchas combinaciones alternativas en cuestión de segundos. Además, la interacción de los recursos con los procesos, productos y servicios sobre el tiempo se traduce en un gran número de escenarios y de posibles resultados imposibles de abarcar y valorar sin la ayuda de un modelo de simulación computerizado. En este trabajo de investigación vamos a analizar la teoría de la simulación, sus antecedentes, los procesos, métodos y lenguajes de programación para la modelización a medida para cada empresa. En futuras investigaciones procederemos a implementar dichos modelos y a estudiar su validación

PROPUESTA DE OPTIMIZACIÓN PRODUCTIVA PARA EL MANTENIMIENTO Y REPARACIÓN DE CILINDROS HIDRÁULICOS EN UNA EMPRESA METALMECÁNICA APLICANDO TÉCNICA DE SIMULACIÓN

CILINDROS HIDRÁULICOS COMPONENTES DE UN CILINDRO HIDRÁULICO TIPOS DE CILINDRO HIDRÁULICOS MANTENIMIENTO Y REPARACIÓN DE CILINDROS HIDRÁULICOS EN LA INDUSTRIA Y CLASIFICACIÓN SEGÚN LA FUNCIÓN QUE DESEMPEÑAN SIMULACIÓN EN SISTEMAS DE PRODUCCIÓN MODELOS DE SIMULACIÓN COMO ESTIMACIÓN DE DESEMPEÑO DE UN SISTEMA CARACTERÍSTICAS Y BENEFICIOS DE LA CONSTRUCCIÓN DE MODELOS DE SIMULACIÓN SOFTWARE DE SIMULACIÓN ARENA 14.0 CONSTRUCCIÓN DE MODELOS DE SIMULACIÓN COSTOS Y RIESGOS EN LA SIMULACIÓN DESCRIPCIÓN Y DIAGNÓSTICO SITUACIONAL ACTUAL MODELO DE SIMULACIÓN PLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓN Y PROPUESTA DE OPTIMIZACIÓN DETERMINACIÓN DE COSTOS Y EVALUACIÓN ECONÓMIC

Interoperabilidad de modelos de simulación

En la actualidad los diseñadores de sistemas y sus usuarios tienen dificultad a la hora de querer lograr la interconexión entre diferentes sistemas, a menudo por la falta de documentación o las deficiencias en la misma. Para salvaguardar este inconveniente se necesita de un equipo de investigadores e instituciones comprometidas con el desarrollo de programas y estándares de datos, los cuales faciliten un entendimiento funcional de cómo operan los sistemas. El uso de técnicas de simulación permite el diseño, la evaluación de alternativas, el pronóstico, la experimentación de estrategias, el contraste de teorías y el apoyo a la toma de decisiones, facilitando abordar la complejidad que presentan los sistemas. La construcción de simuladores que sean interoperables entre sí, implica el manejo de diversos aspectos complejos tales como el progreso del tiempo, los modelos matemáticos y sistemas bien definidos y documentados a nivel conceptual, como así también, el compromiso de las distintas organizaciones responsables de brindar la información requerida. El objetivo final es proveer una infraestructura que permita desarrollar sistemas con los atributos de flexibilidad, extensibilidad, mantenibilidad y reusabilidad.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelos de simulación para mejorar procesos industriales: una revisión de la literatura científica

La investigación es tuvo como problema ¿Qué se conoce sobre modelos de simulación aplicados para mejorar de los procesos industriales durante los años 2009-2019?, el objetivo de esta revisión sistemática es analizar los estudios teóricos y empíricos sobre modelos de simulación aplicados en la mejora de procesos industriales. Se encontraron 13 artículos científicos de los cuales se han excluido 3 artículos pertenecientes a los años 2001, 2007 y 2004. Los 10 artículos seleccionados pertenecen al tema de modelos de simulación en procesos industriales, 2 de ellos se han extraído de la base de datos Google Académico, 3 de Redalyc, 4 de Scielo y 1 artículo de Ebsco. Los documentos encontrados se clasifican a los métodos de simulación en Métodos analíticos, métodos continuos y métodos discretos, asimismo existen modelos de simulación físicos, analíticos y matemáticos. Los tipos de simulación encontrados en este documento son simulación Montecarlo, juegos operacionales y simulación en sistemas. Las técnicas estadísticas aplicadas en la simulación son medidas de centralización, medidas de dispersión y prueba T de Student. Los softwares para simulación encontrados fueron Writness, Pro-Model, Arena y Ithink

Snowpack assessment and avalanche forecasting tools

Seminario técnico de las becas de formación de posgraduados de Aemet celebrado el 21 de febrero de 2012. Proyecto: Formación en técnicas de evaluación del estado del manto nivoso y herramientas de predicción operativa del peligro de aludes. Validación de los modelos de simulación del estado del manto nivos

FLBEIA fisheries management simulation model. Definition of new criteria and guidelines for efficient validation of the model using global sensitivity analysis

229 p.En esta tesis se ha desarrollado el modelo bio-económico de simulación pesquera FLBEIA y se han definido una serie de direcciónes para validarlo y fomentar la validación de los modelos de simulación pesquera. El modelo FLBEIA da respusta a la necesidad de modelos de este tipo identificada en el marco de los análisis de impacto llevado a cabo por la Comisión Europea para anticipar la eficacia de las estrategias de gestión pesquera. La modelización de la incertidumbre ha sido un punto clave en el desarrollo del modelo FLBEIA sigue la aproximación de evaluación de estrategias de gestión que formaliza la incorporación de la incertidumbre en el proceso de toma de decisiones. Al ser los modelos de simulación abtracciones de la realidad, no son capaces de describir el sistema real de manera perfecta y es necesario validarlos para asegurar que representan el sistema modelado de manera idónea. El análisis de sensibilidad global es una de las técnicas cuantitativas más utilizadas en la validación de modelos de simulación. Sin embargo, su uso en modelos pesqueros es escaso. El conjunto de directrices definitivas en esta tesis permite condicionar los modelos pesqueros de manera efectiva y combinar dos de los métodos de análisis de sensibilidad global más utilizados. La combinación de estos métodos permite identificar los factores de entrada que más impactan en los resultados del modelo con un coste computacional aceptable para disponer de un modelo reducido al cual poder aplicar posteriormente el método más costoso. El modelo FLBEIA y las directrices propuestas se han aplicado a la pesquería demersal que opera en la fachada atlántica de la península ibérica

La evolución del aborto en el estado de México

Este artículo analiza los métodos de medición y las cifras disponibles de aborto para el Estado de México. Asimismo, propone un método alternativo para la estimación de abortos inducidos, al igual que el uso de modelos de simulación para crear escenarios y descartar niveles de estimación exagerados. Por último, se presenta un breve análisis de las perspectivas teóricas usadas en la temática

Modelos de simulación :contexto y efectos

Forestales-Foresterí