FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS
PROYECTO GRUPAL
Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano
ENTREGA FINAL PROYECTO GRUPAL DESARROLLO DE UN MODELO DE SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS DE UN SISTEMA DE COLAS
AMPLIACION DE CAPACIDAD PARA CUMPLIMIENTO DE LICITACION EN LA EMPRESA
TUTOR: JUAN SEBASTIAN MARTINEZ GRISALES
CESAR AUGUSTO GUZMAN ALBARRAN COD. 1511980389 ELVIS AGUIRRE ROMERO COD. 1511980172 DEYANIRA BLANCO NUÑEZ COD. 1511980376
INSTITUCIÓN UNIVERSITARIA POLITECNICO GRANCOLOMBIANO MODALIDAD VIRTUAL FACULTAD DE INGENIERIA BOGOTÁ D.C. 2016 1
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PROYECTO GRUPAL
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Contenido 1. OBJETIVOS...................................................................................................... 3 1.1
OBJETIVO GENERAL ............................................................................... 3
1.2
OBJETIVOS ESPECÍFICOS ...................................................................... 3
2. INTRODUCCION .............................................................................................. 4 3. DIAGRAMA DE MODELAMIENTO ................................................................... 5 4. ANALISIS DE DATOS ...................................................................................... 6 4.1 TIEMPO DE LLEGADA .................................................................................. 6 4.2 TIEMPO DE PLEGADO ................................................................................. 7 4.3 TIEMPO DE CORTE ...................................................................................... 9 4.4
TIEMPO DE PEGADO ............................................................................. 10
4.5 TIEMPO DE CUBIERTA .............................................................................. 12 4.6
TIEMPO DE ARREGLADO ...................................................................... 13
5.BIBLIOGRAFIA .................................................................................................. 15
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1. OBJETIVOS
1.1 OBJETIVO GENERAL Optimizar y mejorar el proceso productivo actual, elaborando simulaciones por medio de sistemas de evento discreto para diseñar. Herramienta que mejorara los procesos en la línea de producción y permitirá evaluar las posible mejoras que se pueden implementar.
1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Determinar la situación actual de los procesos productivos y logísticos, para poder comparar en poco tiempo la mejora que proporcionara el sistema discreto para diseñar que se ha contratado.
Suministrar el análisis de datos arrojados por el sistema de evento discreto, verificando así las posibles opciones de mejora que se pueden implementar; por ejemplo, en reducción de movimientos y optimización de tiempos.
Difundir, habilitar y evaluar información sobre cómo están funcionando los procesos de manera que permita detectar a tiempo posibles problemas, que alteran la línea productiva como lo son comúnmente las paradas de línea, afectando así toda la cadena logística-productiva y el tiempo de respuesta al cliente.
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2. INTRODUCCION
Actualmente el avance de la tecnología ha permitido la mejora continua dentro las organizaciones haciendo de estas unas entidades competitivas a nivel mundial, sin embargo con el correr del tiempo las empresas requieren seguir innovando y haciendo de su actividad un negocio rentable. Por esta razón las empresas se han dedicado a implementar softwares que faciliten el flujo correcto de la información, que permitan la detección de posibles problemas y soluciones, así como también la reducción de costos y la optimización de la logística interna. La simulación es una de las técnicas más usadas para resolver problemas. Biocca (1995). Se enfoca en el muestreo estadístico, modelamiento y análisis de distribuciones, como su nombre lo indica puede simular cualquier proceso con el fin de detectar a tiempo errores dentro de una actividad productiva.
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3. DIAGRAMA DE MODELAMIENTO
REVISTAS GRANDES 1
PLEGADO 1
Route 2
S tation 2
CORTE 1
CONTROL CALIDAD 1
S tation 3
Route 3
0 0
0
REVISTAS PEQUENAS 2
PLEGADO 2
Route 1
S tation 1
0
CORTE 2
Route 4
CONTROL CALIDAD 2
S tation 4
0 0
Route 5
S tation 5
0
0
PEGADO 1
Route 7
S tation 7
ENCUADERNADO 1
0
Route 6
S tation 6
PEGADO 2
0
Route 8
0 S tation 8
ENCUDERNADO 2
0
DISTRIBUCION DE REVISTAS
Route 9
S tation 9
0
Leave 1
ENTREGA FINAL CLIENTE
0 0
5
RECOPILCION DE LAS REVISTAS
EMPAQUE DE LAS REVISTAS
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4. ANALISIS DE DATOS
4.1 TIEMPO DE LLEGADA
La grafica del software arena nos indica que es una distribución beta debido a que su nivel de significancia es igual a 0.15 mayor al alfa que es 0.5.
Distribution Summary Distribution: Beta
Expression:
241 * BETA(1.08, 1.3) Square Error: 0.007713 Chi Square Test
Number of intervals = 6
Degrees of freedom = 3
Test Statistic = 2.93
Corresponding p-value= 0.419
Kolmogorov-Smirnov Test Test Statistic = 0.0779
Corresponding p-value = > 0.15 Data Summary
Number of Data Points 60 Min Data Value Sample Mean
=0.87 Max Data Value
=110
240
Sample Std Dev = 65.2 Histogram Summary
Histogram Range
= 0 to 241
Number of Intervals = 7
6
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MODELO EN EXCEL 300.00
TIEMPO DE ENTRADAS 250.00 200.00 150.00 100.00 50.00 0.00 -50.00
0.00
50.00
100.00
150.00
200.00
250.00
300.00
-50.00 -100.00
La grafica en Excel nos muestra el comportamiento de los datos, como una distribución beta ya que los datos están muy cerca de la línea de tendencia.
4.2 TIEMPO DE PLEGADO
La grafica del software arena nos indica que es una distribución normal debido a que su nivel de significancia que es igual a 0.15 mayor al alfa que es 0.5. 7
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Distribution Summary Distribution: Normal
Expression:
NORM(0, 0)
Square Error:
0.005821
Chi Square Test Number of intervals = 5
Degrees of freedom = 2
Corresponding p-value=0.537
Test Statistic = 1.27
Kolmogorov-Smirnov Test Test Statistic = 1.27
Corresponding p-value = > 0.15 Data Summary
Number of Data Points 60 Min Data Value Sample Mean
=1.49
=4.91
Max Data Value Sample Std Dev = 1.54
Histogram Summary Histogram Range
=1
MODELO EN EXCEL 300.00
TIEMPO DE ENTRADAS 250.00 200.00 150.00 100.00 50.00 0.00 -50.00
0.00
50.00
100.00
150.00
200.00
250.00
300.00
-50.00
-100.00
La grafica en Excel nos muestra el comportamiento de los datos, como una distribución normal ya que los datos están muy cerca de la línea de tendencia. 8
8.62
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4.3 TIEMPO DE CORTE
La grafica del software arena nos indica que es una distribución normal debido a que su nivel de significancia que es igual a 0.15 mayor al alfa que es 0.5.
Distribution Summary Distribution:
Expression:
NORM(0, 0)
Square Error:
0.003119
Chi Square Test Number of intervals = 4
Degrees of freedom = 1
Test Statistic = 0.625
Corresponding p-value=0.451
Kolmogorov-Smirnov Test Test Statistic = 0.0564
Corresponding p-value = > 0.15 Data Summary
Number of Data Points 60 Min Data Value Sample Mean
= 9.8
=4.67
Max Data Value Sample Std Dev = 1.97
Histogram Summary Histogram Range
=4 to 15
Number of Intervals = 7
MODELO EN EXCEL 9
14.2
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TIEMPO CORTE 16.00 14.00 12.00 10.00 8.00 6.00 4.00 2.00
0.00 0.00
2.00
4.00
6.00
8.00
10.00
12.00
14.00
16.00
La grafica en Excel nos muestra el comportamiento de los datos, como una distribución normal ya que los datos están muy cerca de la línea de tendencia. 4.4 TIEMPO DE PEGADO
La grafica del software arena nos indica que es una distribución beta debido a que su nivel de significancia que es igual a 0.15 mayor al alfa que es 0.5
10
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Distribution Summary Distribution: Beta
Expression:
0.48 + 0.94 * BETA(0, 0) Square Error:
0.006466
Chi Square Test Number of intervals = 5
Degrees of freedom = 2
Corresponding p-value=0.413
Test Statistic =1.87
Kolmogorov-Smirnov Test Test Statistic =0.0646
Corresponding p-value = > 0.15 Data Summary
Number of Data Points 60 Min Data Value Sample Mean
= 0.56
= 9.88
Max Data Value
1.34
Sample Std Dev =0.183 Histogram Summary
Histogram Range =0.48 to 1.42
Number of Intervals = 7
MODELO EN EXCEL 8.00
TIEMPO PEGADO
7.00 6.00 5.00 4.00 3.00 2.00 1.00 0.00 0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
8.00
La grafica en Excel nos muestra el comportamiento de los datos, como una distribución beta ya que los datos están muy cerca de la línea de tendencia. 11
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4.5 TIEMPO DE CUBIERTA
La grafica del software arena nos indica que es una distribución beta debido a que su nivel de significancia que es igual a 0.15 mayor al alfa que es 0.5.
Distribution Summary Distribution: Beta
Expression:
0.48 + 0.94 * BETA(3, 2.55) Square Error:
0.006466
Chi Square Test Number of intervals = 5
Degrees of freedom = 2
Test Statistic =1.87
Corresponding p-value=0.413
Kolmogorov-Smirnov Test Test Statistic =0.0646
Corresponding p-value = > 0.15 Data Summary
Number of Data Points 60 Min Data Value Sample Mean
= 9.88
= 0.56
Max Data Value
Sample Std Dev =0.183 Histogram Summary
Histogram Range =0.48 to 1.42
Number of Intervals = 7
MODELO EN EXCEL
12
1.34
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TIEMPO DE CUBIERTA 1.60 1.40 1.20 1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 0.00 0.00
0.20
0.40
0.60 Series1
0.80 Series2
1.00
1.20
1.40
1.60
Linear (Series2)
La grafica en Excel nos muestra el comportamiento de los datos, como una distribución normal ya que los datos están muy cerca de la línea de tendencia.
4.6 TIEMPO DE ARREGLADO
La grafica del software arena nos indica que es una distribución normal debido a que su nivel de significancia que es igual a 0.15 mayor al alfa que es 0.5. 13
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Distribution Summary Distribution: Normal
Expression:
NORM(0, 0)
Square Error:
0.005821
Chi Square Test Number of intervals = 5
Degrees of freedom = 2
Test Statistic =1.27
Corresponding p-value= 0.537
Kolmogorov-Smirnov Test Test Statistic =0.0561
Corresponding p-value = > 0.15 Data Summary
Number of Data Points 60 Min Data Value Sample Mean
= 1.49
=4.91
Max Data Value
8.62
Sample Std Dev =1.54 Histogram Summary
Histogram Range
= 1 to 9
Number of Intervals = 7
MODELO EN EXCEL
TIEMPO ARREGLAR 10.00 9.00 8.00 7.00 6.00 5.00
4.00 3.00 2.00 1.00 0.00 0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
8.00
9.00
La grafica en Excel nos muestra el comportamiento de los datos, como una distribución normal ya que los datos están muy cerca de la línea de tendencia. 14
10.00
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MODELO DE SIMULACION
PLEG ADO RA G RANDE 1
0 Tr u e
Fa ls e
CALI DAD REVI STA G RANDE
O PERARI O 1
0
0
0
0
CO RTADO RA 2
PLEG ADO RA G RANDE 2
0
REVISTA GRANDE
0
CO RTADO RA 1
O PERARI O 2
0 O PERARI O 3
CO RTADO R 3
0 0
0 Tr u e
O RDENES DE CO MPRA
CLASE DE REVISTA
PLEG ADO RA PEQ UENA 1
0
Fa ls e
0 Tr u e
PLEG ADO RA PEQ UENA 2
REVISTA PEQUENA
CONTROL CALIDAD CALIDAD 90% PEQUENA
SALI DA
0
O PERARI O 4
0
Fa ls e
0
CUBI ERTA REVI STA PEQ UENA
CO RTADO RA 5
O PERARI O 5
0
0
0
0
0
Fa ls e
CO RTADO RA 6
O PERARI O 6
0
Fa ls e
0 Tr u e
Fa ls e
0 0
RECOPILACION PARA Tr u e CUBIERTA
0
0
Fa ls e
0
0
0 Tr u e
0 0
0
0
RECOPILACION PARA Tr u e CORTE CO RTADO RA 4
CUBI ERTA REVI STA G RANDE
PLEG ADO RA PEQ UENA 3
CO RTADO RA 7
0
0
0 O PERARI O 7
CAI DAD REVI STA PEQ UENA
CO RTADO RA 8
0 O PERARI O 8
0
0
0
VER ANEXOS EN ARENA
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CONCLUCIONES Aprendimos en el módulo, que La simulación es una técnica útil para observar comportamientos en procesos de sistema de colas, cómo éstos cambiarán con la aleatoriedad de las variables además que es más práctico y menos arriesgado económicamente hablando, con respecto al modelado de un sistema real. Conocimos y aprendimos a simular en dos y tres dimensiones por medio del software arena, realmente es una herramienta muy útil antes de tomar decisiones con respecto al modelado de un sistema de colas.
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5.BIBLIOGRAFIA
http://www.dtic.upf.edu/~gvirtual/master/rv/seccio2/seccio2.htm www.youtube.com/watch?v=-r0ir9KUmo4
https://www.youtube.com/watch?v=vjSyCTCOmXA
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