MODELOS Y SIMULUACION
UNIDAD 1: PASO 1 - ACTIVIDAD DE RECONOCIMIENTO
PRESENTADO POR WILLY ARDILA PERDOMO COD: 7727089
GRUPO 212026_8
TUTOR GUSTAVO ANDRES ARAQUE
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD PROGRAMA INGENIERIA INDUSTRIAL SEPTIEMBRE 2017
INTRODUCCION
En el actual informe, se evidencia los conceptos básicos de modelos de simulación el cual estaremos estudiando en el transcurso del periodo académico que consta de 3 créditos, destacando sus ventajas, desventajas, identificando sus funciones y aplicaciones.
OBJETIVOS
Reconoce los modelos de simulación como medio de mejoramiento de procesos y sistemas, así como en el uso de nuevas aplicaciones tecnológicas para este propósito.
¿Qué es la simulación?
La simulación es una técnica que permite imitar o simular en un ordenador el comportamiento de un sistema físico o teórico según las condiciones particulares de operación. i.
Tipos.
Sistemas continuos: Las variables del estado del sistema evolucionan de modo continuo a lo largo del tiempo. En ejemplo de este tipo de sistema es la evolución de la temperatura en una habitación durante un tiempo determinado, o bien la evolución del nivel de líquido en un tanque. Sistemas Discretos: Se caracterizan por las propiedades de interés del sistema cambian únicamente en un cierto instante o secuencia de instantes, y permanecen constantes el resto de tiempo. La secuencia de instantes en los cuales el estado del sistema puede presentar un cambio, obedece normalmente a un patrón periódico. Sistemas Orientados a eventos Discretos: Al igual que los sistemas discretos, se caracterizan porque las propiedades de interés del sistema cambian únicamente en una secuencia de instantes de tiempo y podemos considerar que permanecen constantes el resto del tiempo. Sistemas combinados: Aquellos que combinan subsistemas que siguen filosofías continuas o discretas, respectivamente. Es el caso de sistemas que poseen componentes que deben ser necesariamente modelados según alguno de dichos enfoques específicos. b.
¿Qué es la modelación?
En general un modelo puede ser entendido como una representación, bien sea abstracta, análoga, fenomenológica o idealizada, de un objeto que puede ser real o ficticio. En este caso y por su naturaleza, el programa de maestría propuesto se ocupará de modelos fenomenológicos y/o modelos de procesos que requieren el uso formal de herramientas matemáticas y/o computacionales para representar algún sistema y su comportamiento. Así denominamos modelo, en este contexto, a la representación matemática y /o computacional de un sistema, podemos llamar simulación a la operación matemática y computacional de un modelo que comprende la representación temporal del comportamiento o la evolución de un sistema para formalizar, con técnicas computacionales, la experimentación artificial de un fenómeno o proceso. i.
Tipos.
Modelo Icónico: Es una representación a escala del objeto real, donde se muestra la misma figura, proporciones y características que tiene el objeto real.
Modelo Analógico: Que consiste en un esquema, diagrama o representación donde se refleja la estructura de relaciones y determinadas p ropiedades fundamentales de la realidad. Modelo Teórico: Utiliza símbolos para designar las propiedades del sistema que se desea estudiar, representa las características y las relaciones fundamentales del objeto, proporciona explicaciones y sirve de guía para generar hipótesis teóricas.
c.
Hitos relevantes de la modelación.
Hay varias maneras de encontrar soluciones de aproximación numérica para las ecuaciones diferenciales. Los métodos son basados en la idea de reemplazar las ecuaciones diferenciales por una ecuación de diferencia. El método de Euler es basado en aproximación de la derivativa por una diferencia de primer orden. Hay técnicas más eficientes tales como Runge-Kutta y métodos de múltiple pasos. Estos métodos fueron muy conocidos cuando emergieron los simuladores digitales en el año de 1960. El campo de las matemáticas numéricas experimentó un ren acimiento debido al impacto de las computadoras digitales. La integración numérica de ODEs y DAEs son campos muy activos de la investigación que continúan teniendo impacto fuerte en el modelado y simulación, considera Hairer y Wanner (1991). Entre el desarrollo interesante está el algoritmo mejorado, una estructuración mejor del código en donde se separan los algoritmos y el error de control. Los algoritmos para ecuaciones algebraicas todavía no están muy desarrollados como los algoritmos para ecuaciones diferenciales ordinarias d.
La modelación y las herramientas de software
El desarrollo de Software es un proceso complejo y a menudo difícil que requiere la síntesis de muchos sistemas. Desde el modelado y diseño hasta el código, administración del proyecto, pruebas, despliegue, administración de cambios y más, Enterprise Architect una herramienta de modelado basada en UML se ha convertido en una parte esencial para administrar esa complejidad. ”
Si necesita: -Administrar Requisitos -Modelar y analizar los procesos de negocios -Construir diseño y modelos de comportamientos -Generar e importar código fuente en una variedad de lenguajes -Generar e importar esquema de base de datos -Generar e importar XSD
-Crear modelos de componentes y de despliegue -Rastrear cambios -Administrar pruebas -Confirmar la trazabilidad desde los requisitos a través y hasta el despliegue -Documentar su desarrollo de software -Comunicar y desarrollar proyectos de ingeniería de software basados en el equipo -Modelado/ingeniería rápida de su desarrollo de software
Lenguajes
El UML es principalmente un lenguaje para describir sistemas orientados a objetos independientes de cualquier lenguaje de programación específico. Es simple de aprender, y bastante flexible, y consistente desde el planeamiento hasta el despliegue. Los beneficios de usar UML incluyen la trazabilidad, mejorada, inteligibilidad entre los usuarios y un mantenimiento realmente simplificado. Enterprise Architect soporta el UML 2.1 estándar, y Sparx Systems tiene disponible extensiones personalizadas para UML con los propósitos de modelar los procesos de negocios, esquemas XSD y más. Metodologías
Hay un extenso rango de prácticas de desarrollo, por ejemplo métodos como el Proceso unificado y el Desarrollo ágil. Ninguna práctica en particular es la mejor, ya que los requisitos pueden variar enormemente de proyecto a proyecto, y por esto EA facilita un amplio rango de metodologías. Soporta un amplio rango de diagramas del UML 2.0, permitiendo modelar casi cualquier sistema, desde aplicaciones Web hasta sistemas embebidos. La generación de diagramas UML es fácil y rápida, y la máquina de gráficos produce diagramas altamente legibles. El explorador de proyectos hace que la navegación de procesos enteros sea un asunto simple. Además, las características de la amplia documentación de EA le permiten generar, personalizar y mantener soluciones de software completas fácilmente.
APLICACIONES EN LA INGENIERIA
Los modelos de simulación basados en la Dinámica de Sistemas encuentran aplicación en todas las actividades dentro de la empre sa, y no voy a relatarlas todas, sino simplemente comentar algunas de las que creo son más importantes. La Dinámica de Sistemas se utiliza dentro de las empresas en ámbitos operativos, como por ejemplo en la Gestión de Proyectos. Las herramientas habituales de Gestión de Proyectos permiten organizar las tareas que se han de hacer de una forma lineal, pero tienen dificultades para gestionar imprevistos, cambios bruscos en la planificación, o errores en las tareas ya realizadas. La Dinámica de Sistemas se utiliza tanto en el diseño de grandes proyectos de infraestructura, como son las presas y carreteras, como en la gestión de proyectos empresariales mucho más pequeños como el cambio de emplazamiento de la fábrica o el lanzamiento de un nuevo producto. En el ámbito de la Gestión de la Producción, la Dinámica de Sistemas nos permite comprender mejor la causa de algunos problemas como los retrasos en la producción, o de las oscilaciones en el número de piezas que hay en el almacén de productos acabados, y simular de una forma transparente el impacto de diferentes formas de organizar la producción. Dentro de la Gestión de Procesos un modelo de Dinámica de Sistemas nos permite simular la estructura de cada proceso y realizar análisis de sensibilidad de sus diferentes fases. En el ámbito de la gestión de los recursos humanos de la empresa, la Dinámica de Sistemas también es una aportación muy valiosa, ya que permite analizar la influencia en la evolución de la empresa de aspectos no cuantificables como son la motivación, la política de objetivos de la empresa o el nivel de formación de los empleados, en el análisis de problemas muy concretos como por ejemplo, según mi propia experiencia, en el número de accidentes de trabajo.
ESQUEMA DEL TRABAJO
MAPA MENTAL LA MODELACION
MAPA MENTAL LA MODELACION
CONCLUSION
Para concluir esta actividad, podemos decir que los modelos y simulación es un área bastante extensa donde podemos realizar procesos sistemáticos basados en modelos matemáticos. La Dinámica de Sistemas se utiliza dentro de las empresas en ámbitos operativos, como por ejemplo en la Gestión de Proyectos. Las herramientas habituales de Gestión de Proyectos permiten organizar las tarea s que se han de hacer de una forma lineal, pero tienen dificultades para gestionar imprevistos, cambios bruscos en la planificación, o errores en las tareas ya realizadas.
CONCLUSION
Para concluir esta actividad, podemos decir que los modelos y simulación es un área bastante extensa donde podemos realizar procesos sistemáticos basados en modelos matemáticos. La Dinámica de Sistemas se utiliza dentro de las empresas en ámbitos operativos, como por ejemplo en la Gestión de Proyectos. Las herramientas habituales de Gestión de Proyectos permiten organizar las tarea s que se han de hacer de una forma lineal, pero tienen dificultades para gestionar imprevistos, cambios bruscos en la planificación, o errores en las tareas ya realizadas.
BIBLIOGRAFIA
Guasch, A., Piera, M. À., & Casanovas, J. (2002). Modelado y simulación: aplicación a procesos logísticos de fabricación y servicios. Madrid, ES: Universitat Politècnica de Catalunya. Disponible en la Biblioteca Virtual de la UNAD. Recuperado de http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/detail.action?docID=11138241 &p00=an%C3%A1lisis+simulaci%C3%B3n+procesos Urquía, M. A., & Martín, V. C. (2013). Modelado y simulación de eventos discretos. Madrid, ES: UNED - Universidad Nacional de Educación a Distancia. Disponible en la Biblioteca Virtual de la UNAD. Recuperado de http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/detail.action?docID=10803904 &p00=simulacion+sistemas+discretos
