Universidad de Santiago de Chile Departamento de Ingeniería en Minas Laboratorio Modelación y Simulación
Informe N°3 Modelación y Simulación: Simulación por Crystal Ball
Alumno: Ayudante: Profesor:
Darío Agüero Meza Sebastián Espina Fernando Machuca
Resumen ejecutivo El presente informe, Trata del uso de softwares computaciones cuyo objetivo es realizar trabajos de simulación sobre análisis de datos, el programa usado es Crystal Ball, que realizo una serie de iteraciones aleatorias con las suposiciones de interés que eran las velocidades de camiones llenos y vacíos, estas variables, sujetas a sus propios Gráficos de distribución, en este caso distribución Weibull para camiones vacíos, y Extremo mínimo para camiones llenos. Tras el análisis, la cantidad de camiones para el lastre y para el mineral que se utilizara. Teniendo como gráficos resultantes los siguientes: Pronostico para camiones Lastre:
Pronostico para Camiones Mineral
Se concluye con una simulación exitosa, pero deseando mayor información para un mejor análisis.
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Índice
Introducción ……………………………………………………………………………………………………………………………… 4 Objetivos ……………………………………….………………………………………………………………………………………...
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Marco Teórico
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………………………………………………….…………………………………………………………………….
Desarrollo …………………………………………………………………………………………………………………………………
Análisis de Datos
…………………………………………………..………………………………………….…………………….. .
Conclusiones. ……………………………………………………………………………………………….………….………………..
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Anexos ……………………………………………………………………………………………………………………………………….. 1 3
Bibliografía
…………………………………………………………………………………………………..………………………....
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Introducción
El presente informe consta de una simulación realizada para una flota de camiones de petróleo, en que se tiene interés en conocer el comportamiento de numero nominal de camiones de lastre y mineral necesarios , quedando sujetos a variables dependientes de la velocidad de los camiones cuando están vacíos y cuando están llenos, la Simulación , realizado el día 25 de junio presente año, que habla de la flota de camiones. Fue realizada sobre una planilla Excel en conjunto con el programa complementario Crystal Ball.
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Objetivos Objetivo principal
Realizar una Simulación a la Flota de Camiones, para conocer su comportamiento tomando como variables de dependencia las velocidades de los camiones en lleno y vacíos.
Objetivos Secundarios
Aprender a Formular supuestos y previsiones en software Crystal Ball. Y comprender la naturaleza y comportamiento de las variables que se asignan. Aprender a interpretar gráficos y resultados, y el significado de la simulación.
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Marco Teórico
Simulación: La simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y llevar a término experiencias con él, con la finalidad de comprender el comportamiento del sistema o evaluar nuevas estrategias -dentro de los límites impuestos por un cierto criterio o un conjunto de ellos - para el funcionamiento del sistema, La simulación intenta: 1. Descubrir el comportamiento de un sistema. 2. Postular teorías o hipótesis que expliquen el comportamiento observado. 3. usar esas teorías para predecir el comportamiento futuro del sistema, es decir mirar los efectos que se producirían en el sistema mediante los cambios dentro de él o en su método de operación (tiempo en minutos).
Simulación por Computadora: Es un intento de modelar situaciones de la vida real por medio de un programa de computadora, lo que requiere ser estudiado para ver cómo es que trabaja el sistema. Ya sea por cambio de variables, quizás predicciones hechas acerca del comportamiento del sistema. Esta etiqueta ha sido adoptada al ampliar la definición de "simulación", que abarca virtualmente cualquier representación computarizada.
Oracle Crystal Ball: Oracle Crystal Ball (figura 1) es la aplicación líder basada en hojas de cálculo para elaborar modelos predictivos, previsión, simulación y optimización. Le brinda una perspectiva inigualable de los factores críticos que afectan el riesgo. Con Crystal Ball. Puede tomar las decisiones tácticas correctas para alcanzar sus objetivos y ganar una ventaja competitiva incluso bajo las condiciones de mercado más inciertas. 6
Figura1 – Software Crystal Ball
Desarrollo Se trabaja sobre una tabla Excel, que fue entrega con fecha 05/01/2014, Usando la metodología antes mencionada, con 5000 interacciones y 98 % de confianza
Cálculos. a) Supuestos Como se muestra en el grafico 1, que representa la distribución de las velocidades de los camiones Cargados, se obtiene que la velocidad máxima probable es de 16,9 Km/horas.
Grafico 1.
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Por otro lado, en el grafico 2 se aprecia la distribución de las velocidades de los camiones Vacíos, donde la velocidad máxima probable resulta 25,2 Km/horas.
Grafico 2.
b) Dispersión En la grafico 3, se pueden observar las dispersiones de las distribuciones de las velocidades de los camiones vacíos (E7) y cargados (E8)
Grafico 3. 8
c) Pronóstico
Luego de obtenidos los números aleatorios y distribuciones, se procede con el pronóstico de camiones entre lastre y mineral que se requieren. En el grafico 4 muestra el pronóstico para camiones lastres.
Grafico 4.
Y en el grafico 5 en cambio, se muestra el pronóstico obtenido para los camiones mineral.
Grafico 5.
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Resultados. a) Supuestos: Los resultados obtenidos en supuestos son: -
La Velocidad de los camiones vacíos tiene como valor máximo probable 29,08 km/horas y una escala 17,44. Con distribución extremo máximo.
-
La velocidad de los camiones vacíos tiene como valor máximo 16,23 km/horas y una escala de 3,32. Con distribución logística.
b) Pronósticos: Para camiones lastre se obtuvo:
Estadísticas: Pruebas Caso base Media Mediana Modo Desviación estándar Varianza Sesgo Curtosis Coeficiente de variación Mínimo Máximo Ancho de rango Error estándar medio
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Valores de previsión 10.000 50,78 52,63 52,05 --3,89 15,14 1,58 11,13 0,0739 43,82 109,46 65,63 0,04
Y para camiones mineral:
Valores de previsión 10.000 15,88 16,41 16,24 --1,11 1,24 1,58 11,13 0,0677 13,89 32,65 18,75 0,01
Estadísticas: Pruebas Caso base Media Mediana Modo Desviación estándar Varianza Sesgo Curtosis Coeficiente de variación Mínimo Máximo Ancho de rango Error estándar medio
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Conclusiones y recomendaciones.
Se puede concluir a partir de los resultados que se logró satisfactoriamente la simulación, dejando en claro la herramienta utilizada Crystal Ball resulta muy conveniente para este y otro posibles problemas. Con el fin de mejorar los análisis, se recomienda hacer una distribución de los datos que no
fueron considerados, como la granulometría, estados de camiones, estado de
carretera, etc. Finalmente, de los resultados obtenidos, se recomienda a la faena, revisar el estado de caminos y camiones, sincronizar los viajes, de manera de mejorar las velocidades de los camiones.
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Anexos Reporte completo. Simulación detenida el 28-06-2014 a las 14:31
Número de pruebas ejecutadas Velocidad extrema Monte Carlo Inicialización aleatoria Control de precisión activado Nivel de confianza
Tiempo de ejecución total (seg) Pruebas/segundo (promedio) Números aleatorios por segundo
Suposiciones Correlaciones Matrices de correlación Variables de decisión Previsiones
10.000
95,00%
0,54 18.567 74.267
4 0 0 0 2 Previsiones
El rango completo es de 43,82 a 109,46 El caso base es 50,78 Después de 10.000 pruebas, el error estándar de la media es 0,04
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Pruebas Caso base Media Mediana Modo Desviación estándar Varianza Sesgo Curtosis Coeficiente de variación Mínimo Máximo Ancho de rango Error estándar medio
Valores de previsión 10.000 50,78 52,63 52,05 --3,89 15,14 1,58 11,13 0,0739 43,82 109,46 65,63 0,04
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Valores de previsión 43,82 48,39 49,50 50,37 51,16 52,05 52,95 54,01 55,26 57,42 109,46
El rango completo es de 13,89 a 32,65 El caso base es 15,88 Después de 10.000 pruebas, el error estándar de la media es 0,01
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Pruebas Caso base Media Mediana Modo Desviación estándar Varianza Sesgo Curtosis Coeficiente de variación Mínimo Máximo Ancho de rango Error estándar medio
Valores de previsión 10.000 15,88 16,41 16,24 --1,11 1,24 1,58 11,13 0,0677 13,89 32,65 18,75 0,01
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Valores de previsión 13,89 15,20 15,52 15,76 15,99 16,24 16,50 16,81 17,16 17,78 32,65
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Suposición
Ubicación Escala Forma
12,00 14,14 4,804936614
El rango seleccionado es de 0,00 a Infinito
Más probable Escala
16,90 1,16
El rango seleccionado es de 0,00 a Infinito
Más probable Escala
16,90 1,16
El rango seleccionado es de 0,00 a Infinito
Ubicación Escala Forma
12,00 14,14 4,804936614
El rango seleccionado es de 0,00 a Infinito
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Planilla Excel Database2013 “
”
– Utilizado para hacer la
simulación.
Calculo de flota
Tonelaje a transportar dia mina tonelaje lastre Tonelaje mineral Velocidad vacio Velocidad cargado Origen destino Mineral Distancia Tiempo carga y descarga Lastre Distancia Tiempo carga y descarga Camión Lastre Mineral numero de horas/dia Tiempo de ciclo lastre tiempo de ciclo mineral Numero de ciclos dia lastre Numero de ciclos dia mineral Tonelaje diario lastre Tonelaje diario Mineral numero de camiones operativos lastre numero de camiones operativos Mine Factores DF EO UE Número de camiones nominales Lastre Número de camiones nominales Mine Total Camiones
900000 600000 300000 25,2 16,9
dia dia dia Km/hr Km/hr
2000 3
metros minutos
3500 3
metros minutos
240 240 24 23,8 14,9 60,6 96,9 14545,8 23253,2 41,2489 12,9015 0,9500 50,7835 15,8836 66,6671
toneladas toneladas horas min min
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toneladas toneladas
0,9
0,95
Factor 0,81225
Bibliografia
- http://www.oracle.com/lad/products/applications/crystalball/overview/index.html - http://iisdiur-ucc.blogspot.com/2012/04/simulacion-y-modelacion.html
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