Manual simulacion h._caselli_g

INDICE
Pag.
Introducción 1
Semana 01: Introducción a la Simulación 2
Semana 02: El Software Arena. Construcción de un Modelo de Simulación 9
Semana 03: Modelado de operaciones y entradas básicas 21
Semana 04: Mejorando las Animaciones 31
Semana 05: Ilustraciones y casos 40
Semana 06: Examen de Primera Unidad
Semana 07: Modelado de operaciones detalladas. 1era sesión 43
Semana 08: Modelado de operaciones detalladas. 2da sesión 48
Semana 09: Programación de recursos 50
Semana 10: Ilustraciones y casos 54
Semana 11: Examen de Segunda Unidad.
Semana 12: Medidas de Desempeño de salida 57
Semana 13: Simulación de Inventarios s_S. 59
Semana 14: Análisis Estadísticos de resultados. 66
Semana 15: Ilustraciones y casos. Exposición papers 70
Semana 16: Examen de Tercera Unidad
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS 73
TABLAS 74

Universidad Nacional del Santa
Facultad de Ingeniería
Escuela Académico Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática
Simulación Ing. Hugo Caselli Gismondi 1
recuentemente es necesario reproducir artificialmente un fenómeno o las relaciones
entrada-salida de un sistema, esto sucede cuando la operación de un sistema o la
experimentación en él son imposibles, costosos, peligrosos o poco prácticos.
Simulación es un proceso genérico, que tiene dos partes diferenciadas, la primera parte es el
modelamiento y la segunda parte es la experimentación. El modelamiento me indica que todo
el problema que yo quiero simular, debo expresarlo en base a dos tipos de relaciones: lógicas y
matemáticas. Mientras tanto la experimentación es hacer que el modelo corra en una
computadora. Simulación tiene de arte y de ciencia, el modelamiento es un arte pues es un
proceso creativo y la experimentación corresponde a la parte de la ciencia.
La Simulación por Computadora es una herramienta interdisciplinaria y tiene aplicaciones en
muchos campos de la ciencia y la tecnología, como ciencias técnicas, biología, medicina,
sociología, mercadotecnia, desarrollo urbano e incluso la economía política y mundial. Los
resultados de lo experimentos obtenidos a través de la simulación influyen cada vez más en las
decisiones tomadas en todos los campos del quehacer humano ya no solo en la industria.
Al desarrollar un modelo de simulación, el analista necesita seleccionar un armazón conceptual
para describir el sistema a ser modelado. El armazón o perspectiva contiene una "vista del
mundo” con el cual se perciben y describen las relaciones funcionales del sistema. Si el
modelador está empleando un lenguaje de simulación, la vista del mundo normalmente estará
implícita dentro del determinado lenguaje. Sin embargo, el modelador elige emplear un
lenguaje de programación de propósito general como FORTRAN, C o C++. Aun cuando estos
lenguajes son de propósito general de tipo científico, nos permiten llevar a cabo la
experimentación, creando todos los elementos necesarios para que se pueda verificar al
validez de nuestro modelo. En contra parte están los Simuladores que vienen ser herramientas
para simular pero creadas para ambientes específicos (Ej. COMNET para diseño de redes,
PROMODEL para procesos de negocios, SIMFACTORY para procesos productivos, etc.) y los
Lenguajes de Simulación son herramientas de propósito general, que nos permiten abarcar
mayor amplitud de disciplinas del quehacer humano (Ej. AweSim, SIMULA, WITNESS, Arena,
etc)
Para la parte de la experimentación nosotros emplearemos Arena, donde las alternativas de
modelado de las vistas del mundo se combinan para proporcionar un armazón modelado
unificado. Un sistema de cambio discreto puede planearse dentro de una orientación a evento,
o una orientación del proceso, o ambos. Pueden modelarse los sistemas de cambio continuos
usando ecuaciones diferenciales. Los sistemas de cambio discreto-continuos combinados
pueden ser planeados combinando el evento y/o la orientación del proceso con la orientación
continua. Un aspecto importante de Arena es que esas vistas del mundo alternas pueden
combinarse dentro del mismo modelo de simulación. Hay seis interacciones específicas que
pueden tener lugar entre la red, el evento discreto, y la vista del mundo continuo de Arena:
1. Las entidades en el modelo de la red pueden iniciar la ocurrencia de eventos discretos.
2. Los eventos pueden alterar el flujo de entidades en el modelo de la red.
3. Las entidades en el modelo de la red pueden causar los cambios instantáneos a los valores
de las variables de estado.
4. Variables de estado que alcanzan el valor del umbral prescrito pueden iniciar las entidades
en el modelo de la red.
5. Los eventos pueden causar cambios instantáneos de los valores de variables de estado.
6. Variables de estado que alcanzan valores del umbral prescrito pueden comenzar los
eventos.
Esperamos que el curso sea de utilidad para desarrollar la capacidad de poder utilizar una
herramienta de simulación, y que a su vez permita tomar las decisiones necesarias y
adecuadas dependiendo de la realidad estudiada y modelada, en provecho de la organización
que necesita o solicita un determinado estudio.
F

1. DEFINICIÓN DE SIMULACIÓN
La simulación es la imitación del funcionamiento de un proceso del mundo real o
un sistema con el tiempo (system over time). La simulación involucra la generación
de una historia artificial del sistema y la observación de esa historia artificial para
dibujar las inferencias acerca de las características que opera el sistema real que
se representa. La simulación es una metodología problema-solución indispensable
para la solución de muchos problemas del mundo real. La simulación se usa para
describir y analizar la conducta de un sistema, preguntas del tipo qué-si sobre el
sistema real ayudan en el diseño de sistemas reales.
2. CONCEPTOS DE MODELAMIENTO
2.1. Sistema, Modelo y Eventos
Un modelo es una representación de un sistema actual. Inmediatamente hay
algo concerniente a los límites o fronteras del modelo que supuestamente
representa al sistema. El modelo debe ser lo suficientemente complejo como
para responder las preguntas levantadas, pero no demasiado complejo. Se
considera un evento como la ocurrencia de cambios de estado de un sistema.
Por ejemplo, los eventos incluyen los arribos de los clientes a los servicios de
un banco y la complexión del servicio. Hay eventos internos y externos,
también llamados eventos endógenos y exógenos. Por ejemplo, un evento
endógeno es el inicio del servicio del cliente desde que el sistema esta siendo
simulado. Un evento exógeno es el arribo de un cliente al servicio desde que
ocurre fuera de la simulación. Sin embargo el arribo de un cliente para el
servicio choca con en el sistema y debe ser tomado en cuenta.
Nosotros consideraremos modelos de simulación de eventos discretos, en
contraste con otros tipos de modelos, tales como, modelos matemáticos,
modelos descriptivos, modelos estadísticos y modelos de entrada-salida.
2.2. Tipos de Simulaciones
Antes de ver los tipos de simulación debemos reconocer en primer lugar los
tipos de datos que podemos manipular a través de las variables discretas y
variables continuas. Los datos discretos son aquellos que se obtienen por
conteo, por ejemplo el número de alumnos de una sección; y los datos
continuos son los que se obtienen por medición, por ejemplo, en un
velocímetro o en un termómetro.
Esto lo podemos ver en el siguiente cuadro:

El tiempo es una variable de
todo Modelo de Simulación
Por ejemplo:
Ø El cajero y su cola (Banco) y cualquier modelo de colas está bajo variables
discretas.
Ø La población de Chimbote y de cualquier ciudad esta dado por 4 tasas:
nacimiento, muerte, inmigración, emigración. La población cambia en
función de una Ecuación.
Simulación Continua.- Representa las variables continuas mediante
ecuaciones, y vienen a ser aproximadamente el 5% de los modelos de
aplicación que en los últimos tiempos tienen demanda.
Simulación Discreta.- Hay mayor número de modelos de aplicación (95%).
Hay dos maneras de construir un modelo discreto: por procesos y por
eventos. En el primero se hace énfasis en la visualización del modelo, en el
segundo el modelo se representa como un conjunto de variables discretas, el
cambio de las variables se dan por eventos.
Modelos Combinados.- De los dos anteriores, surge a partir de los años 80.
2.3. Modelo de Simulación de eventos-discreto
Se han definido conceptos de modelado suficientes para que un modelo de
simulación de eventos-discreto pueda definirse como uno en que las variables
de estado cambian solo sobre puntos discretos en el tiempo en los cuales los
eventos ocurren. Los eventos ocurren como consecuencia de los tiempos de
las actividades y demoras. Entidades puede competir por recursos del
sistema, posiblemente uniendo colas, mientras espera por un recurso
disponible. La actividad y los tiempos de demora pueden sostener las
entidades por periodos de tiempo.
Un modelo de simulación de eventos-discreto es conducido con el tiempo (run
- "correr") por un mecanismo que mueve el tiempo simulado hacia adelante. El
estado del sistema se actualiza con cada evento, con la captura y liberación
de recursos que pueden ocurrir en ese momento.

3. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE SIMULACIÓN
La competencia en la industria de la computadora ha llevado a descubrimientos
tecnológicos que están permitiendo las compañías de hardware producir mejores
productos continuamente. Los nuevos desarrollos en la industria de la
computadora hacen que ellos actúen a menudo como un trampolín para las
industrias relacionadas. Una industria es en particular la industria del software de
simulación. Cuando el hardware de cómputo es más poderoso, más exacto, más
rápido, y más fácil para usar, el software de simulación también lo hace.
El número de negocios que emplea la simulación está aumentando rápidamente.
Muchos gerentes están comprendiendo los beneficios de utilizar la simulación,
debido a los adelantos en el software, gerentes están incorporando la simulación
en sus funcionamientos diarios sobre una base de aumento regular.
3.1 Ventajas
1) Elección correcta. La simulación le permite probar cada aspecto de un
cambio propuesto o adición sin comprometer los recursos para su
adquisición. Esto es crítico, porque una vez que las decisiones difíciles han
sido hechas, los ladrillos han sido puestos, los sistemas de manipulación
del material han sido instalados, cambios y correcciones pueden ser
sumamente caros. La simulación le permite probar sus planes sin
comprometer los recursos para la adquisición.
2) Compresión y extensión de tiempo. Comprimiendo o extendiendo el tiempo,
la simulación le permite acelerar o detener los fenómenos para que usted
investigue a ellos más profundamente. Puede examinar un cambio entero
en materia de minutos si lo desea, o puede pasarse 2 horas examinando
todos los eventos que ocurrieron durante minuto de una actividad simulada.
3) Entiende por qué. Gerentes a menudo quieren saber por qué ciertos
fenómenos ocurren en un sistema real. Con la simulación, usted determina
la respuesta al "por qué" cuestiona reconstruyendo la escena y tomando un
examen microscópico del sistema para determinar por qué el fenómeno
ocurre. Usted no puede lograr esto con un sistema real porque usted no
puede ver o puede controlarlo en su integridad.
4) Explore posibilidades. Uno de las más grandes ventajas de usar el software
de la simulación es que una vez usted ha desarrollado un modelo válido de
la simulación, puede explorar nuevas políticas, procedimientos de
operación, o métodos sin el gasto y la ruptura de experimentar con el
sistema real. Las modificaciones están incorporadas en el modelo, y usted
observa los efectos de esos cambios en la computadora en lugar de
hacerlo sobre el sistema real.
5) Diagnostico de problemas. El manejo de la fábrica moderna o la
organización de servicio es muy compleja, tan compleja que es imposible
considerar todas las interacciones que tienen lugar en un momento dado.
La simulación permite entender bien las interacciones entre las variables
que constituyen tales sistemas complejos. Los problemas diagnosticados y
la ganancia de visión en la importancia de estas variables aumenta su
comprensión de sus efectos importantes en el comportamiento de todo el
sistema.
Las últimas tres demandas pueden hacerse para virtualmente todas las
actividades modeladas, colas, programación lineal, y así sucesivamente. Sin
embargo, con la simulación los modelos pueden ser muy complejos y así
lograr una fidelidad más alta (es decir, ellos son representaciones válidas de
realidad).
6) Identificación de restricciones. Los “cuellos de botella” de la producción dan
dolores de cabeza a los fabricantes. Es fácil olvidarse que esos “cuellos de
botella” son un efecto más que una causa. Sin embargo, usando la

simulación para realizar el análisis de los “cuellos de botella”, usted puede
descubrir la causa de los retrasos en el proceso de trabajo, información,
materiales, u otros procesos.
7) Desarrollando comprensión. Muchas personas operan con la filosofía que
hablando en voz alta, usando diseños informatizados, y escribiendo
informes complejos convence a otros que una fabricación o el plan del
sistema de servicio es válido. En muchos casos estos planes están
basados en el pensamiento de alguien sobre la manera de operar del
sistema en lugar del análisis. La simulación estudia la ayuda que
proporciona comprensión sobre cómo un sistema opera realmente, más
que indicar las predicciones de alguien sobre cómo el sistema operará
8) Visualizando el plan. Tomando sus planes más allá de los diseños CAD
empleando las características de animación ofrecidas por muchos paquetes
de simulación le permite ver sus facilidades u organizaciones realmente
corriendo. Dependiendo del software que emplearon, debe poder ver sus
operaciones desde varios ángulos y niveles de magnificación, incluso en
tres dimensiones. Esto le permite descubrir fallas del diseño que parecen
creíbles viéndolo sobre papel en un dibujo CAD de dos dimensiones.
9) Construyendo Consenso. Empleando simulación para presentar los
cambios del diseño creando una opinión objetiva. Usted evita tener las
inferencias hechas cuando usted aprueba o desaprueba diseños porque
usted simplemente selecciona los diseños y modificaciones que
proporcionaron los resultados más deseables, si se aumenta la producción
o reduce el tiempo de espera por el servicio. Además, es más fácil de
aceptar fiables resultados de la simulación los cuales se han modelado,
probado, validado, y representado visualmente, en lugar de la opinión de
una persona de los resultados que ocurrirán de un diseño propuesto.
10) Prepare el cambio. Todos sabemos que el futuro traerá el cambio.
Contestando todos las preguntas qué-si, estos son útiles para los nuevos
sistemas, diseñando y rediseñando los sistemas existentes. Actuando
recíprocamente con todos aquellos involucrados en un proyecto durante la
fase de formulación del problema, le da una idea de los escenarios que son
de interés. Entonces usted construye al modelo para que conteste
preguntas pertinentes a esos escenarios. ¿Qué pasa si la demanda para el
servicio aumentó un 10%? Para las preguntas: que si...? Las opciones son
ilimitadas.
11) Invierta sabiamente. El costo típico de un estudio de simulación es
substancialmente menor que el 1% de la cantidad total a gastar para la
implementación de un diseño o rediseño. Dado que el costo de cambio o
modificación de un sistema después de la instalación, es muy grande, la
simulación es una inversión inteligente.
12) Entrene el equipo. Los modelos de simulación pueden proporcionar
entrenamiento excelente cuando lo diseñó para ese propósito. Usado de
esta manera, el equipo proporciona las entradas de decisión para el modelo
de simulación, como para su progreso. El equipo, y los miembros
individuales del equipo pueden aprender de sus errores y pueden aprender
a operar mejor. Esto es mucho menos caro y menos disociador que el
aprendizaje sobre el mismo trabajo.
13) Especifique los requerimientos. La simulación puede usarse para
especificar los requerimientos para un diseño del sistema. Por ejemplo, las
características técnicas para un tipo particular de máquina en un sistema
complejo para lograr una meta deseada pueden ser desconocidas.
Simulando las capacidades diferentes de la máquina, los requerimientos
pueden establecerse.

3.2 Desventajas
Las desventajas de la simulación incluyen lo siguiente:
1) El modelo construido requiere entrenamiento especial. Es un arte que es
aprendido con el tiempo y a través de la experiencia. Además, si dos
modelos del mismo sistema son construidos por dos individuos
competentes, ellos pueden tener similitudes, pero es altamente improbable
que ellos sean lo mismo.
2) Los resultados de la simulación pueden ser difíciles interpretar. Dado que
muchas salidas de la simulación son esencialmente variables aleatorias
(ellos están normalmente basado sobre entradas al azar), puede ser difícil
determinar si una observación es un resultado de interrelaciones o
aleatoriedad del sistema.
3) El Modelamiento y el análisis pueden consumir tiempo y ser caro.
Escatimar recursos en el modelado y análisis puede producir resultados del
modelo de simulación y/o análisis que no son suficientes para la tarea.
4) La simulación puede usarse impropiamente. La simulación se usa en
algunos casos cuando una solución analítica es posible, o incluso
preferible. Esto es particularmente verdad en la simulación de algunas
líneas de espera donde los modelos de colas están disponibles, por lo
menos para la corrida de evaluación.
En la defensa de simulación, estas cuatro desventajas, respectivamente,
pueden compensarse como sigue:
1) Simuladores. Vendedores de software de la simulación han estado
desarrollando activamente paquetes que contienen modelos que solo
necesitan ingresar los datos para su funcionamiento. Tales modelos tienen
etiquetas genéricas de simulación o plantillas.
2) Análisis de Salida. Más vendedores de software de simulación han
desarrollado las capacidades de análisis de rendimiento dentro de sus
paquetes o han añadido características para realizar análisis muy extensos.
Esto reduce los requisitos computacionales por parte del usuario, aunque
ellos todavía deben entender el procedimiento del análisis.
3) Rápido y más rápido. La simulación puede realizarse hoy más rápidamente
que ayer, y aun más rápido lo será mañana. Esto es atribuible a los
adelantos en el hardware que permiten la corrida rápido de los escenarios.
Es también atribuible a los adelantos en muchos paquetes de simulación.
Por ejemplo, muchos productos de software de simulación contienen las
estructuras para manipular material modelado que utilizan los
transportadores como las cintas transportadoras y guía automatizada de
vehículos.
4) Las limitaciones de los modelos de formato cerrado. Los modelos de
formato cerrado no pueden analizar la mayoría de los sistemas complejos
que se encuentran en la práctica.
4. ÁREAS DE APLICACIÓN DE LA SIMULACION
Las aplicaciones de simulación son inmensas. Las recientes presentaciones a la
Conferencia de Simulación de Invierno (WSC) puede ser dividido en los sistemas
industriales, públicos, y sistemas de servicio. WSC es una manera excelente de
aprender más sobre el último en las aplicaciones de la simulación y teoría. Hay
también numerosas guías didácticas para niveles de principiante y avanzado. WSC
se patrocina por ocho sociedades técnicas y el Instituto Nacional de Normas y
Tecnología (NIST). Las sociedades técnicas son la Asociación Estadística
americana (ASA), Asociación de Maquinaria de Computación/Grupo de Interés
Especial en Simulación (ACM/SIGSIM), Instituto de Eléctrico e Ingenieros de la
Electrónica: La Sociedad de Computo (IEEE/CS), Instituto de Eléctrico e Ingenieros

de la Electrónica: Sistemas, Hombre y Sociedad Cibernética (IEEE/SMCS),
Instituto de Ingenieros Industriales (IIE), Instituto de Investigación de Operaciones
y Ciencias Administrativas, Universidad en la Simulación (INFORMS/CS), y
Sociedad para la Simulación de la Computadora (SCS).
Ø Aplicaciones sobre Fabricación y Manipulación de Material
Ø Aplicaciones sobre los Sistemas públicos
o Sistemas de salud
o Sistemas militares
o Recursos naturales
o Servicios públicos
Ø Aplicaciones de los Sistemas de Servicio
o Transporte
o Desempeño de los sistemas de computo
o Transporte aéreo
o Sistemas de Comunicación
Ø Entrenamiento
Ø Defensa
Ø Entretenimiento
5. PASOS EN UN ESTUDIO DE SIMULACIÓN
El diagrama de flujo de la figura se muestra un conjunto de pasos para guiar a un
modelador en un estudio simulación completa y confiable.
1) Formulación del problema. Cada estudio de la simulación empieza con un
problema de declaración. Si la declaración es proporcionada por aquellos que
tienen el problema (el cliente), el analista de simulación debe tener el cuidado
extremo para asegurar que el problema se entiende claramente. Si una
declaración del problema ha sido preparado por la analista de la simulación, es
importante que el cliente entienda y este de acuerdo con la formulación. Se
sugiere que un juego de asunciones se prepare por el analista de la simulación
y de acuerdo con el cliente. Incluso con todas estas precauciones, es posible
que el problema necesite ser reformulado, como los progresos de estudio de
simulación.
2) Configurando los objetivos y el plan global del proyecto. Otra manera de
declarar este paso es “preparar una propuesta". Este paso debe conseguirse a
pesar de la situación del analista y el cliente (es decir, como un consultor
interno o externo). Los objetivos indican las interrogantes que serán
contestados por el estudio de simulación. El plan del proyecto debe incluir una
declaración de los escenarios que se investigarán. Los planes para el estudio
deben ser indicados en términos de tiempo que serán requeridos, personal que
se empleará, requerimientos de hardware y software, y si el cliente quiere
ejecutar al modelo y dirigir el análisis, las fases en la investigación, el
rendimiento en cada fase, costo del estudio y la cuenta de los procedimientos.
3) Conceptualización del Modelo. El sistema del mundo real bajo investigación
está abstraído por un modelo conceptual, una serie de relaciones lógicas y
matemáticas concernientes a los componentes y la estructura del sistema. Se
recomienda que el modelo inicial sea simple y que el modelo crezca hasta un
modelo de complejidad apropiada sea desarrollado. Por ejemplo, considere el
modelo de un sistema de fabricación y manipulación de material. El modelo
básico con las llegadas, colas, y los servidores es construido. Entonces
agregue las fallas y los horarios de cambio. Luego, agregue la capacidad de
manipulación del material. Finalmente, agregue las características especiales.
No es necesario construir un modelo excesivamente complejo. Esto agregará
costo al estudio y tiempo para su ejecución sin aumentar la calidad del
rendimiento. El cliente debe ser involucrado a lo largo del proceso de

construcción del modelo. Esto reforzará la calidad del modelo resultante y
aumentará la confianza del cliente en su uso.

4) Colección de datos. Después que la propuesta es aceptada, una programación
de requerimientos de datos se alcanza al cliente. En la mejor de las
circunstancias, el cliente ha estado coleccionando el tipo de datos necesario en
el formato requerido y puede alcanzar estos datos al analista de la simulación
en formato electrónico. A menudo, el cliente indica que los datos requeridos
están de hecho disponibles. Aunque esto no sucede siempre en realidad.
5) Traducción del Modelo. El modelo conceptual construido en paso 3 es
codificado en un formato de computadora reconocible, un modelo operacional.
6) ¿Verificado? La comprobación involucra al modelo operacional. ¿Está
desempeñándose apropiadamente? Incluso con los pequeños modelos de tipo
académico, es posible que ellos tengan dificultades de comprobación. Estos
modelos son de magnitud menor que el modelo real (digamos, 50 líneas de
código de computación contra 2000 líneas de código de computación). Es
aconsejable que el análisis de comprobación se tome como un proceso
continuo. Es mal consejo para el analista de simulación esperar hasta que el
modelo entero está completo para empezar el proceso de comprobación.
También, el uso de un controlador de corridas interactivo, o depurador, es
altamente estimulante como una ayuda al proceso de comprobación.
7) ¿Validado? La validación es la determinación que el modelo conceptual es una
representación acertada del sistema real. ¿Puede el modelo sustituirse con el
sistema real para propósitos de experimentación? Si hay un sistema existente,
llamarlo sistema base, una forma ideal de validar el modelo es comparar su
rendimiento con el del sistema base. No siempre hay desgraciadamente, un
sistema base (como en el diseño de un nuevo sistema).
8) Diseño experimental. Por cada escenario que será simulado, las decisiones
necesitan ser hechas acerca del tamaño de la corrida de simulación, el número
de corridas (también llamadas repeticiones), y la manera de inicialización,
como es requerido.
9) Corridas de producción y análisis. Correr la producción, y su análisis
subsecuente, se utiliza para estimar medidas de desempeño para los
escenarios que están siendo simulados.
10)¿Más corridas? Basado en el análisis de corridas que se han completado, el
analista de simulación determina si se necesitan corridas adicionales y si
cualquier escenario adicional necesita ser simulado.
11)Documentando y reportando. La documentación es necesaria por numerosas
razones. Si el modelo de simulación va a ser usado de nuevo por los mismos o
diferentes analistas, puede ser necesario entender cómo opera el modelo de
simulación. Esto estimula confianza en el modelo de simulación para que el
cliente pueda tomar decisiones basadas en el análisis. También, si el modelo
debe ser modificado, esto puede facilitarse grandemente por la documentación
adecuada. Una experiencia con un modelo inadecuadamente documentado
normalmente es bastante para convencer a analista de la simulación de la
necesidad de este paso importante. El resultado de todo el análisis debe ser un
informe claro y conciso. Esto le permitirá al cliente repasar la última
formulación, las alternativas que se eligieron, el criterio por el cual los sistemas
alternativos fueron comparados, los resultados de los experimentos, y
recomendaciones del analista.
12)Implementación. El analista de simulación actúa como un periodista más que
un abogado. El informe preparado en el paso 11, se posiciona en sus méritos y
simplemente es información adicional que el cliente usa para tomar una
decisión. Si el cliente ha estado envuelto a lo largo del período del estudio, y el
analista de la simulación ha seguido todos los pasos rigurosamente, la
probabilidad de una aplicación exitosa se aumenta.

ARENA y PROCESOS BÁSICOS
1. ARENA
ARENA combina la facilidad de uso de los simuladores de alto nivel con la
flexibilidad de los lenguajes de simulación. ARENA se nos presenta como una
Herramienta “Orientada al Proceso”, por cuanto permite la descripción completa de
la experiencia que una entidad desarrolla al interior del sistema conforme fluye a
través de él. La orientación al proceso asoma como una forma más natural de
descripción de un sistema en contraposición con la orientación al evento donde se
establece una descripción detallada de cada uno de ello y se debe mantener un
control omnipresente de las entidades, variables, eventos, etc.
Sin embargo, la ejecución de un modelo de simulación construido a través de la
orientación al proceso es llevada a cabo siguiendo el paradigma de la orientación a
eventos. En efecto, aún cuando durante el modelamiento no se pueda observar, la
definición de eventos, cálculos de variables, actualización de lista de eventos,
avance del reloj de simulación, etc., estos están presentes desarrolladas
internamente por el software de manera encapsulada.
Debido a su poder y simplicidad la lógica de la orientación al proceso se ha hecho
muy popular y será la que utilizaremos de ahora en adelante (dado que ARENA la
utiliza). Sin embargo es conveniente reconocer que es lo que está operando tras
esta orientación al proceso. Tal es así que, ARENA permite descender hasta la
lógica misma de los eventos que tienen lugar en el modelo de simulación creado,
lo que en términos prácticos significa acceder al código en el que el modelo de
simulación está construido.
Este código es el utilizado por el lenguaje de simulación SIMAN el que constituye
la plataforma sobre la que está desarrollado ARENA y todos los módulos que lo
componen. Esto habla de una estructura jerárquica de ARENA, en cuanto a que se
presenta como una herramienta de modelación de alto nivel (asistida gráficamente)
pero con la capacidad de alcanzar un alto grado de flexibilidad al permitir modificar
directamente el código computacional subyacente a ella.
Para construir modelos con Arena, se utiliza el modelamiento de shapes (formas)
llamados módulos, desde el panel de procesos básicos (y quizás desde otros
paneles de construcción de modelos) para definir sus procesos.
Hay dos tipos de módulos sobre el panel: Diagrama de flujo y datos.
En el módulo Diagrama de flujo las formas se colocan en la ventana de
modelado y son conectadas para formar un diagrama de flujo,
describiendo la lógica de su proceso, además contendrá la animación y
elementos gráficos de la simulación.

En el módulo de Datos contiene la información del modelo, permite el
acceso a todos los parámetros y elementos del modelo, ellos son
editados a través de una interfaz de hoja de cálculo. Tal como se
muestra a continuación:
Barra de proyectos.- Contiene una serie de paneles los cuales sirven para diseñar
los modelos.
Ø Basic Process Panel: contiene los elementos básicos de construcción de
modelos, estos elementos se denominan módulos.
Ø Reports Panel: contiene una lista de los resultados de la simulación tras la
ejecución.
Ø Navigate Panel: permite mostrar diferentes vistas de un modelo, incluyendo
diferentes submodelos de forma jerárquica.
Existen otros paneles disponibles en ARENA:
Ø Advanced Process, más módulos para tareas adicionales.
Ø Advanced Transfer: opciones para mover entidades
Ø Block and Elements: proporciona un acceso completo al lenguaje de simulación
SIMAN.
Para incluir o quitar paneles en la barra de proyectos hay que attach o detach
paneles, con la siguiente secuencia de comandos: FileTemplate_PanelAttach, o
el botón Template Attach. Mediante ToolsOptionsSettings se pueden definir los
paneles que aparecen por defecto al crear un modelo nuevo.
Barra de Herramientas.- Situada en la parte superior de la pantalla proporciona
acceso rápido a distintas herramientas del programa, pueden mostrarse o
ocultarse mediante ViewToolbars...
Barra de estado.- Situada en la parte inferior de la pantalla. Despliega información
dependiendo de lo que esté pasando en el modelo. Cuando el modelo está en
construcción entrega las coordenadas de ubicación y cuando el modelo está en
Barra del
proyecto
Flowchart view
(vista del
diagrama de flujo)
Spreadsheet view
(vista hoja de calculo)
Barra de
herramientas
Barra de
estado

funcionamiento indica el tiempo de simulación, el número de réplica y la cantidad
de replicas programadas. La barra de estado puede ocultarse mediante
ViewStatus Bar.
2. Módulos
Los módulos son los elementos básicos con los que se construyen los modelos,
estos se seleccionan de algunos de los paneles existentes en la barra de
proyectos.
El diagrama que se construirá con estos módulos describe la dinámica asociada a
los procesos que tienen lugar en el sistema, por lo que es conveniente
conceptualizar los módulos como nodos de una red por donde circulan las
entidades (clientes, productos, etc.), que fluyen por esta red desde un punto inicial
hasta un punto de salida.
3. Entidades
Las entidades pueden ser personas u objetos, reales o imaginarios, sus
movimientos a través del sistema causan un cambio en el Estado del sistema.
Las entidades (documentos, clientes, piezas, etc.) son aquellas que están siendo
producidas o atendidas o que de cualquier otra manera influyen en nuestro
proceso. Por ejemplo: Clientes que están entrando a un restaurante, o partes que
están siendo producidas en una fábrica.
Las entidades son objetos dinámicos en la simulación, usualmente son creadas,
circulan por un tiempo y después se van, aunque es posible también tener
entidades que nunca se van y que se mantienen circulando en el sistema. Todas
las entidades tienen que ser creadas ya sea por el modelador o automáticamente
por ARENA. Las entidades contienen propiedades llamadas atributos que permiten
crear diferencias entre ellas. Los atributos pueden ser el tiempo de llegada, la
prioridad, fecha de vencimiento, color, etc.
4. Módulo CREATE
Este módulo es el punto de partida para las entidades en un modelo de simulación.
Las entidades son creadas usando un programa o sobre la base de un tiempo
entre llegadas, luego salen del módulo para continuar el proceso a través del
sistema. El tipo de entidad se especifica en este módulo.
El tipo de entidad se añadirá automáticamente a la Entidad de hoja de cálculo,
utilizando los valores por defecto para la entidad de imagen y la información de
costos. Los valores por defecto pueden ser cambiados haciendo click en la Entidad
de módulo y modificar el tipo de entidad especificada. Si un programa es
especificado, se añadirá automáticamente a la lista de hojas de cálculo.
Create 1
0

Si tiene un sistema determinista, Constant debe utilizarse para los tipos ínter
arribos. Si tiene un sistema estocástico, la distribución más apropiada para el ínter
arribo es exponencial. Exponencial se utiliza para ambos casos: aleatorios y
programados. En el caso de las llegadas al azar, value se utiliza como la media de
la distribución exponencial. En el caso de las llegadas programadas, no-
estacionarias se utiliza exponencial, con el valor de la lista que representa la media
de la distribución exponencial.
Para utilizar un calendario para un sistema determinista, una lista puede ser creada
de tipo Otros (ver el módulo Schedule), donde el valor para la programación es el
tiempo del ínter arribo. Luego, en el módulo Crear, utilizar el tipo de expresiones y
especificar SchedValue (Cuadro Name) para la expresión. Esto funciona bien
cuando los números se suman perfectamente con el tiempo. Si no lo hacen, el
calendario aproximado, ya que no tiene límite de cruce de la lógica.
Si las Entidades de llegada son mayores que uno, el lote de entidades se crea en
tiempo de ejecución. Sin embargo, las entidades entran al modelo uno a la vez
para ser procesados hasta llegar a un tiempo de demora, siendo eliminados, o
entrando en una cola (como en un proceso por lotes o módulo).
Una simulación puede terminar, limitando el número de entidades que se generan
en los módulos Crear (es decir, proporcionando un valor máximo de llegadas) y
que incumplan la duración de la replicación (en el cuadro de diálogo Parámetros
Replication de Run, elemento de menú Setup). En este caso, la simulación se
ejecutará hasta que todas las entidades hallan sido procesadas a través del
sistema.
Cuando una entidad entra en el modelo de simulación, la entidad
Entity.CreateTime atributo está establecido en el actual tiempo de simulación. La
entidad también se le asigna un número único (un valor que aumenta en toda la
simulación run) en su Entity.SerialNumber atributo. Este valor puede ser usado en
un lote módulo partido junto a las entidades que antes eran separados para
procesamiento paralelo. Además, una variable se mantiene en el número de
entidades de un determinado tipo de entidad que han entrado en el sistema. Esta
variable, denominada "tipo de entidad". NumberIn, se incrementa cada vez que
una entidad de ese tipo se crea. Una variable llamada "Nombre del módulo".
NumberOut se crea para cada módulo de Crear. Esta variable se incrementa cada
vez que uno sale de la entidad correspondiente Crear módulo.
Cuando un módulo Crear se utiliza dentro de un proceso de submodel, la variable
de proceso llamado "Proceso de Nombre". NumberIn, no se incrementa para las
entidades creadas. Por otra parte, la variable correspondiente de cada proceso
padre del módulo Crear NO incrementa. Véase el Proceso de Jerarquía para
obtener más información.
Ejemplo:

El módulo de Cuentas por Cobrar generará entidades Documento en el sistema
sobre la base de una distribución exponencial con una media de 8 horas. Los
arribos de las entidades es una distribución uniforme entre 2 y 8 documentos. El
primer lote de documentos se genera a las 4 horas de ejecutada la simulación.
5. Módulo PROCESO
Este módulo es el principal método de procesamiento en la simulación. Opciones
para la captura y liberación de recursos limitados están disponibles. Además,
existe la opción de utilizar un "submodelo" y especificar la jerarquía definida por la
lógica del usuario. El tiempo de proceso es asignado a la entidad y puede
considerarse como: valor añadido, valor no añadido, transferencia, espera u otro.
El costo asociado se añadirá a la categoría apropiada. El módulo y caja de dialogo
se muestra a continuación:
Si se utiliza un recurso para la transformación, los recursos se añaden
automáticamente a la hoja de cálculo de recursos utilizando los valores por
defecto. El módulo de Recursos podrá ser modificado para proporcionar
información adicional de los recursos.
Si se utiliza un conjunto de recursos para la transformación, el conjunto
especificado se añadirá automáticamente al conjunto de hojas de cálculo. El
conjunto contendrá no miembros y el Conjunto del módulo debe ser editado. El
modelo de simulación proporcionará un mensaje de error "Este módulo no se ha
editado" cuando un conjunto se define con no miembros. Basta con hacer click en
el botón Buscar para editar el conjunto de recursos y añadir miembros.
Si varios recursos dentro de un conjunto específico se han asignado a una entidad
(por ejemplo: utilizando la acción tamaño de demora), los recursos serán liberados
(por ejemplo: utilizando la acción liberación de la demora) en el orden opuesto al
que fueron capturadas. Por ejemplo: el Set 1 tiene 2 integrantes, María y Jane. En
el primer módulo de proceso en un modelo, un miembro del conjunto, María, se
captura (y no es liberada). Más adelante en el modelo, otro miembro del conjunto,
Jane, se halla capturada, y no es liberada. Cuando la entidad está dispuesta a
liberar los miembros del Conjunto 1 de recursos establecido, Jane será liberada
primero y luego María.
El campo prioridad de este módulo se usa cuando varias entidades están
esperando capturar el mismo recurso(s). Entidades con prioridad 1 se asignan un
recurso ante una de las prioridades 2 y 3. Entidades con la misma prioridad serán
atendidas: primero en entrar, primero en salir (FIFO).

Si la acción del Proceso es capturar la demora o liberar la demora capturada, una
cola se asocia con el proceso. El nombre de la cola se crea a partir de la
Denominación del proceso ”. Queue" adicionado a ella. No hay cola, si es el tipo de
Delay o Delay realese. La variable NQ (Nombre de cola) se puede usar para
mostrar el número de entidades que simultáneamente esperan en la cola.
Hay cinco opciones para el control de costes y la asignación del tiempo dentro de
un proceso de módulo: Valor Añadido (VA), Valor no Añadido (NVA), transferencia
(Tran), Espera y otros. Un proceso puede tener cualquier combinación de tipos de
asignación, en caso contenga un submodel, como submodelos puede constar de
varios módulos de proceso
Todas las estadísticas del proceso, tales como el calendario y los costos, se
recogen cuando la entidad deja el proceso de módulo. Todas las estadísticas del
proceso padre se registran cuando la entidad regresa a través de los niveles de
jerarquía. Ver submodelos para obtener más información sobre estadísticas en
proceso de submodelos.
La variable "Nombre del proceso". NumberIn se crea automáticamente por el
módulo de proceso y se incrementa cada vez que una entidad se dirige en un
proceso. La variable "Nombre del proceso". NumberOut se crea automáticamente
por el módulo de proceso y se incrementa cada vez que una entidad deja un
proceso. La variable "Nombre del proceso". WIP se crea automáticamente por el
módulo de proceso y se incrementa/decrementa cuando las entidades entran/
salen del proceso.
Si el proceso WIP se utiliza con un proceso de tipo SubModel, hay que tener
cuidado extra. El Proceso WIP se actualiza automáticamente sólo cuando las
entidades entran o salen directamente del módulo de proceso. Cualquier acción
tomada en un submodel que puede crear o eliminar las entidades no impactan
automáticamente en la variable WIP. Si utiliza Crear, Eliminar, por lotes, por
separado, o similares módulos, usted debe utilizar un módulo Asignar a
incrementar o decrementar la variable WIP (ProcessName.WIP) para cada entidad
que indirectamente entra o sale del nivel más alto módulo de proceso. Si el
proceso WIP no es utilizado en la lógica del modelo o animación, entonces este
paso es innecesario.
Cuando un modelo de Arena (por ejemplo: archivo .doe) es ejecutado, los
resultados de la simulación se almacenan en una base de datos de Microsoft
Access (. Mdb) el archivo con el mismo nombre (por ejemplo, los resultados de la
simulación para Banking.doe se almacenan en Banking.mdb) . Si la colecta de
estadísticas para todos los procesos se activa desde el dialogo
Ejecutar/Configuración/Proyecto_Parámetros (Run/Setup/Projects_paramenters) e
Informe de Estadística (Report/Statics) es "Sí" (“Yes”) para un módulo proceso
individual, entonces Arena automáticamente crea, recoge, e informa las
estadísticas de ese proceso.
Ejemplo:

6. Módulo DISPOSE
Este módulo pretende ser el punto final para las entidades en un modelo de
simulación. Las estadísticas de Entidad pueden ser registradas antes que la
entidad halla sido eliminada. El módulo y caja de dialogo a continuación:
Si el campo Colección de Estadística de Entidades se chequea en la página de los
Parámetros del proyecto del menú Ejecutar/configuración (Run/Setup), las
estadísticas incluyen entidad VA Time, NVA Time, el tiempo de espera, tiempo de
traslado, otro tiempo y tiempo total de las entidades. Si los costos de Estadística de
la colección sobre el terreno se ha comprobado también en el marco del proyecto
Parámetros de la página Ejecutar / elemento del menú de configuración, entidad
estadísticas adicionales incluyen VA Coste, NVA Coste, Coste Espere,
transferencia de costos, otro costo, y el coste total. Además, el número de
entidades que abandonan el sistema (dado el tipo de entidad) y los que se
encuentran actualmente en el sistema (WIP) se calculan.
Las entidades que fueron creadas como lotes temporales debe ser divididas entre
las entidades miembro original antes de ser eliminadas. Si no lo son, una
advertencia SIMAN se publicará cuando la entidad sea eliminada.
Si parece que hay una gran acumulación de entidades en uno o más módulos
Proceso en el modelo, puede ser porque una entidad no dejó un recurso que
anteriormente había cogido.
Si una entidad que tiene costos no registrados se elimina sin grabar, entonces un
mensaje de advertencia aparecerá.

ILUSTRACIÓN 01
El Banco Nacional piensa abrir una ventanilla de servicio para clientes en
automóvil. La gerencia estima que los clientes llegarán cada 4 minutos en
promedio. El cajero que estará en la ventanilla puede atender clientes a una
tasa de uno cada tres minutos.
Suponiendo que las llegadas son de Poisson y que el servicio es exponencial,
encuentre:
1. La utilización del cajero.
2. El número promedio en cola.
3. Número promedio en el sistema.
4. Tiempo promedio de espera en cola.
5. Tiempo promedio de espera en el sistema (incluyendo el servicio).
Por la disponibilidad limitada de espacio y el deseo de proporcionar un nivel
de servicio aceptable, el gerente del banco quisiera asegurar, con un 95% de
certeza que los clientes no tengan que esperar y sean atendidos
inmediatamente. Para ello tiene dos opciones: conseguir que el empleado de
la ventanilla trabaje más rápido, o poner más empleados conservando la
misma tasa de servicio. Evaluar las dos posibilidades.

RUN
Animando RECURSO
En la barra de herramientas de Animación, seleccionar Recurso
Aparece el dialogo Resource Picture Placement:

Seleccionar el recuso, en nuestro caso CAJERO:
Luego asociar un grafico para idle (desocupado) y busy (ocupado)
Para asociar un gráfico a la entidad, seleccionamos el modulo de datos
entity:
Y escogemos el initial picture

EJEMPLO
Una organización del sistema financiero, desea mejorar sus procesos y, dentro de
ellos, el de gestión y atención de clientes en las ventanillas de servicio. Considerando
la problemática existente, se desea implementar un sistema de atención que optimice
los procesos de atención en ventanilla. El sistema tiene una ventanilla de atención con
un empleado. Los procesos que sigue un cliente (de tipo único), después de ingresar al
sistema son: dirigirse a la maquina emisora de ticket para conseguir un ticket con un
número que indica su orden de atención, luego dirigirse a cola en caso el servidor se
encuentre ocupado, de la cola dirigirse a la ventanilla de atención, recibir atención en
la respectiva ventanilla y finalmente, luego de recibir atención, salir del sistema.
Para sacar su ticket un cliente demora en promedio 12 segundos.
Además, se tiene en base datos el total de clientes que llegaron al sistema, durante
los últimos 40 días. Estos datos lo vemos en la Tabla 1.
Tabla 1: Muestra de cuarenta días del total de clientes que llegaron al sistema.
También, se ha levantado una muestra del tiempo entre arribos de sólo 44 clientes.
La siguiente tabla contiene esta información.
Tabla 2: Tiempo entre arribos de clientes.(min)
Además, se ha calculado que el tiempo promedio de atención en ventanilla es
U(3,5) minutos por cliente.
Día Total Día Total Día Total Día Total
1 93 11 93 21 96 31 94
2 94 12 91 22 98 32 94
3 100 13 96 23 94 33 99
4 100 14 96 24 92 34 93
5 93 15 90 25 97 35 96
6 90 16 99 26 91 36 94
7 96 17 100 27 92 37 97
8 92 18 91 28 99 38 91
9 93 19 93 29 92 39 93
10 99 20 98 30 97 40 100
Cliente
Tiempo
entre
arribos
Cliente
Tiempo
entre
arribos
Cliente
Tiempo
entre
arribos
Cliente
Tiempo
entre
arribos
1 00.00 12 01.46 23 00.35 34 01.50
2 00.28 13 03.53 24 02.46 35 02.19
3 03.04 14 00.18 25 00.35 36 02.35
4 00.28 15 02.54 26 06.29 37 10.34
5 00.46 16 00.31 27 03.57 38 00.04
6 00.03 17 04.20 28 00.07 39 00.15
7 02.24 18 00.31 29 04.45 40 08.59
8 00.31 19 04.36 30 04.06 41 01.53
9 00.18 20 03.38 31 06.28 42 05.45
10 02.34 21 03.47 32 01.25 43 00.15
11 11.45 22 01.23 33 00.50 44 06.50

7. Módulo ASSIGN (Asignar)
Este módulo se utiliza para asignar nuevos valores a las variables, atributos de
entidad, tipos de entidad, imágenes de entidad, u otras variables del sistema.
Múltiples asignaciones se pueden realizar con un solo módulo Asignar.
Modelo de variables de estado, tales como costo de entidad y atributos de tiempo o
costos de proceso y tiempos, no podrán ser asignados con un valor con el módulo
Asignar.
Múltiples asignaciones se realizan en el orden en el que se muestran en el Grupo
de Tareas de repetición.
Si una entidad tipo es reasignada, el número de (tipo de entidad entrante)
entidades que salen del sistema se incrementa, mientras que el número de (tipo de
entidad entrante) entidades procesadas en el sistema disminuye. Entonces, el
número de (tipo de entidad saliente) entidades en el sistema se incrementa y el
número de (tipo de entidad saliente) entidades procesadas en el sistema se
incrementa. Si las estadísticas de entidad (tipo de entidad entrante) se desean
antes de cambiar los tipos de entidad, un módulo Registro para recopilar las
estadísticas de entidad debe utilizarse antes del módulo Asignar.
Al realizar una asignación tipo de entidad, el nuevo tipo de entidad generará
automáticamente el tipo de entidad especificada en la Entidad de hoja de cálculo,
utilizando los valores por defecto para la imagen (Picture) de entidad y la
información de costos. El valor por defecto puede ser cambiado haciendo click en
el módulo Entidad y modificar el tipo de entidad especificada.
Cuando se hace una asignación variable, la variable especificada se añadirá
automáticamente a la hoja de cálculo de variable si aún no ha sido definida. Esto
incluye arreglos de variables. Sin embargo, las dimensiones de fila y columna de
un arreglo de variable deben ser especificadas en la hoja de cálculo de variables
antes de ejecutar la simulación.
Ejemplos:

Este ejemplo muestra cómo a un atributo, llamado Registro de Tiempo, se le puede
asignar un valor. Cuando la entidad entra en el módulo, el tiempo de registro se
establece para el tiempo actual de simulación, TNOW. Este atributo podría ser
utilizada más tarde en un módulo de registro, utilizando intervalo de estadísticas,
para entrar en el intervalo entre el momento en que la entidad pasa a través del
módulo de Registro y el momento en que el atributo Tiempo de registro fue
asignado.
8. Módulo DECIDE (Decisión)
Este módulo permite procesos de toma de decisiones en el sistema. Incluye
opciones para tomar decisiones basadas en una o más condiciones (por ejemplo,
si el tipo de entidad Gold Card -tarjeta dorada- ) o sobre la base de uno o más de
probabilidades (por ejemplo, el 75% verdaderas; el 25% falsa). Las condiciones
pueden basarse en valores de atributo (por ejemplo, prioridad), los valores de las
variables (por ejemplo, Number Denied –número de denegados-), el tipo de
entidad, o una expresión (por ejemplo, NQ (ProcessA.Queue)).
Hay dos zonas de salida asociados a este módulo. Las entidades que son
consideradas "verdadero" va a salir por la parte derecha del módulo, mientras que
las entidades "falsos" / "si no" van a salir por la parte inferior del módulo. El
"verdadero" punto de salida para el tipo de 2 vías (2-way) es un único punto de
salida. El "verdadero" punto de salida para el tipo N-way es un repetible punto de
salida, que constará de una salida para cada una de las condiciones o las
probabilidades especificadas. Todos los puntos de salida deben ser conectados a
otros módulos para ejecutar la simulación. (Nota: pueden ser conectados al mismo
módulo, si lo desea).
Al utilizar la condición Tipo de módulo, si todas las condiciones especificadas son
falsas, la salida de la entidad automáticamente será "falsa" / "si no" por la parte
inferior del módulo. Cuando se utiliza el tipo de módulo de oportunidad, una
muestra aleatoria se genera cuando una entidad llega al módulo. Si la muestra
aleatoria queda fuera de cierto porcentaje verdadero de un rango especificado, la
entidad automáticamente sale ("falsa" / "si no") por la parte inferior del módulo.
Cuando la utilización de la expresión de un tipo condicional del módulo Decide, un
evaluador, tales como los listados en el ("es" – is) debe ser utilizado con la
condición. Por ejemplo, una expresión puede ser tan simple como "TNOW> 300" o
tan complicado como "Picture.EQ.Document.AND. Process1.VACost.LT.200.AND
.Process3.WIP.LE.50".
Cuando compare por la igualdad, un error común es introducir un solo signo igual.
Asegúrese de utilizar cualquiera de los dos. EQ. la igualdad o la comparación de
operandos, ==.
Ejemplo:
En el siguiente ejemplo, la variable definida por el usuario, Bandera de
Mantenimiento, se utiliza para determinar cómo las entidades deben fluir a través

del modelo. Cuando la entidad entra en el módulo Decidir, el valor de la variable se
evalúa. Si Bandera de Mantenimiento es igual a 0, la entidad será enviada a (true -
"verdadero") la salida, la cual se dirige a otra área en el modelo. Si la variable no
es igual a cero, la entidad entrante será enviada a (false - "falsa") la salida, la que
puede ser conectada a otra lógica de sistema.
9. Módulo RECORD (Registrar)
Este módulo se utiliza para recopilar estadísticas en el modelo de simulación.
Varios tipos de observación estadísticas están disponibles, incluyendo el tiempo
entre salidas a través del módulo, estadísticas de entidad (tiempo, costos, etc),
observaciones de carácter general, e intervalos estadísticos (de algunas marca de
tiempo para el actual tiempo de simulación). Con una cifra tipo de estadísticas se
encuentra disponible como opción. Tally y contra conjuntos también pueden ser
especificados.
Cuando se utiliza intervalo de tiempo para recopilar las estadísticas de intervalo, el
atributo puede ser reutilizado una vez que las estadísticas se recogen. Por
ejemplo, para coleccionar el tiempo que una entidad gasta en dos procesos en
serie, en primer lugar asignar el atributo (usando el módulo Asignar) para el tiempo
actual de simulación, TNOW, antes del primer proceso. Luego, después de
registrar el intervalo al final del primer proceso, asignar el atributo de nuevo a
TNOW para indicar el comienzo del segundo proceso.
La primera llegada en un tiempo entre la estadística no se registra, sino que
simplemente inicializa la hora de llegada de datos al módulo Registro.
Estadísticas de Entidad incluyen los costos VA, NVA Coste, Coste Espere,
transferencia de costos, otro costo, Costo Total, VA Time, NVA Time, el tiempo de
espera, tiempo de traslado, otro momento y el tiempo total.

Estadísticas de conteo son incrementadas o decrementadas por mera
especificación de una expresión. Un valor negativo decrementara el conteo,
mientras que un número positivo incrementará el conteo. La estadística de conteo
es un valor entero, por lo que una expresión será truncada a entero antes de ser
sumada o restada.
La cuenta (tally) o contrarrestar (counter) los conjuntos se pueden especificar
mediante la verificación (check) en la casilla Registro Conjunto. Un recuento puede
utilizarse cuando el Tipo es intervalo de tiempo, tiempo entre, o Expresión. Un
contador (counter) puede utilizarse cuando el Tipo es contador (counter). La opción
estadística de entidad no incluye la casilla Registro de Conjunto. Si se utiliza un
conjunto para el módulo de registro, la especificación del conjunto será definido
automáticamente en el Conjunto de hojas de cálculo. El conjunto será generado
con no miembros. Por lo tanto, el Conjunto módulo debe ser editado o el modelo
de simulación proporcionará un mensaje de error, "Este módulo no ha sido
editado," cuando un conjunto se define con no miembros. Basta con hacer click en
el botón Encontrar (find) para editar el conjunto y añadir miembros.
Una condición se impone para evitar un doble conteo de costos. Cada vez que se
registran los gastos (por ejemplo, mediante la especificación de entidades de
Estadística en el módulo de Registro), la entidad del tiempo y el costo atributos son
automáticamente limpiados después de la grabación.
Ejemplo:
En este ejemplo, cada vez que una entidad llega al módulo de Registro, la
diferencia entre el tiempo actual de simulación (TNOW) y el valor del atributo de la
entidad denominada Marca de tiempo se registra en el recuento llamado Tiempo
en almacén.
CASO 2.- Montaje electrónico y sistema de prueba
Este sistema representa las operaciones finales de la producción de dos
diferentes unidades electrónicas selladas.
Las primeras unidades llamadas Parte A, se producen en un departamento
contiguo, fuera de los limites de este modelo, con tiempos entre llegadas
que están exponencialmente distribuidos con una media de 5 (todos los
tiempos están en minutos) para este modelo. A la llegada, se transfieren (de
forma instantánea) al área de preparación de la Parte A, en donde las
superficies de unión de las cajas se mecanizan y se trabajan para asegurar
un buen sellado y después a la parte se le quita la rebaba, se desbarba y

limpia; el tiempo de proceso para esta operación combinada en el área de
preparación de la Parte A sigue una distribución triangular con valores
mínimo, máximo y moda de 1, 8 y 4 respectivamente. Después se transfiere
la parte (otra vez, de forma instantánea) al sellador.
Las segundas unidades, llamadas Parte B, se producen en un edificio
diferente, también fuera de los límites de este modelo, en donde se les
retiene hasta que esté listo un lote de cuatro unidades; el lote se envía al
área de producción final que estamos modelando. El tiempo entre las
llegadas de los lotes sucesivos de la Parte B a nuestro modelo es
exponencial con una media de 30 minutos. A la llegada al área de
preparación de la Parte B, el conjunto se separa en las cuatro unidades
individuales, que se procesan una a una desde este punto y las partes
individuales proceden (de forma instantánea) al área de preparación de la
Parte B. El proceso en el área de preparación dela Parte B tiene los mismos
tres pasos que el área de preparación de la Parte A, excepto que el tiempo
de proceso para la operación combinada sigue una distribución triangular
con valores mínimo, moda y máximo de 3, 5 y 10 respectivamente. Entonces
la parte se envía (de forma instantánea) al sellador.
En la operación del sellador se insertan los componentes electrónicos, la
caja se ensambla y se sella, y se prueba la unidad sellada. El teimpo total del
proceso para estas operaciones depende del tipo de parte: distribución
triangular con valores mínimo, moda y máximo de 1, 3 y 4 respectivamente
para la Parte A y Weibull con un valor de 2.5 para el parámetro de escala β
y 5.3 para el parámetro de forma α para la Parte B. Noventa y uno porciento
de las partes pasan la inspección y se transfieren inmediatamente al
departamento de envío; si una parte pasa es independiente de si cualquier
otra parte lo hace. Las partes restantes se transfieren de forma
instantánea al área de retrabajo en donde se les desensambla, repara,
limpia, se ensamblan de nuevo y se les pone a prueba otra vez. Ochenta por
ciento de las partes que se procesan en el área de retrabajo se recuperan y
transfieren de forma inmediata al departamento de envío como partes
reprocesadas y el resto se transfieren de forma instantánea al área de
descarte. El tiempo para reprocesar una parte sigue una distribución
exponencial con una media de 45 minutos y es independiente del tipo de
parte y de la disposición de la última (recuperación o descarte).
Se quiere recopilar estadísticas en cuanto a uso del recurso, número en
cola, tiempo en cola y tiempo de ciclo ( o tiempo total en el sistema) en cada
área por separado para las partes enviadas, recuperadas o descartadas. En
un principio ejecutaremos la simulación para cuatro turnos consecutivos de
8 horas, o 1920 minutos.

10. Módulo SCHEDULE (Programar)
Este módulo de datos puede ser utilizado en conjunto con el módulo
recurso para definir un calendario de funcionamiento de un recurso o
con el módulo Crear para definir un calendario de llegada. Además, un
programa (schedule) puede ser utilizado y hace referencia al factor
demora de tiempo basado sobre el tiempo de simulación. Duración
formato programas se definen dentro de este módulo. El formato Calendario de
programas (schedules) son definidos por la selección de los Caendarios de
programas, comando de patrones de tiempo en el menú Editar.
El editor gráfico de programación se invoca cuando se hace click en la columna
duración de un programa (schedule). Este editor gráfico permite la entrada de un
recurso, llegada, o cualquier otro tipo de programa. El formato de datos de
duración pueden introducirse manualmente haciendo click derecho en la columna
duración de un programa y seleccionándolo a través de la ventana de diálogo
Editar. Esta forma manual de entrada de datos es requerida si sus duraciones de
tiempo no son enteros (por ejemplo, 3.57 minutos) o si alguno de los datos incluye
expresiones (por ejemplo, un tiempo de duración estocástico como la EXPO(5,8)).
Cuando se utiliza el tipo programas de llegada, el valor especificado es el número
de llegadas por hora. Independientemente de las unidades de tiempo base de
simulación especificado en el cuadro de diálogo Parámetros de replicación, este
valor será siempre llegadas por hora y entonces se convierte internamente a las
unidades de tiempo de simulación. Otro tipo de programas requieren la función
SchedValue("nombre programa") para acceder a la información del programa
desde el modelo. El factor de escala sólo afectará a los valores en el programa no
las duraciones. Cuando se utilizan los recursos programas, la regla de programa
se especifica en la hoja de cálculo de recursos y será utilizada para determinar qué
acción se llevará a cabo cuando el recurso se encuentra ocupado y un descenso
programado de la capacidad ocurrirá.
Programas del Recurso
Puede comenzarse la definición de un programa de recurso a partir del modulo
recurso, haciendo click en la columna tipo (type) y seleccionando Based on
Schedule (Basado sobre un programa), como se muestra a continuación:

Después de hacer esta elección Arena añadirá 2 columnas nuevas: Nombre del
programa y regla del programa
La regla de programa (Schedule rule), puede afectar el tiempo especifico en que
de hecho cambiará la capacidad definida por el programa. Existen 3 opciones para
la regla de programa: Esperar (wait), ignorar (ignore) y dejar inconcluso (preempt).
Si se programa que ocurra una disminución de la capacidad de x unidades y por lo
menos x unidades del recurso están ociosas, las tres opciones hacen que x
unidades de la(s) unidad(es) del recurso se queden inactivas. Pero si hay menos
de x unidades del recurso ociosas, cada regla del programa responde de diferente
manera:
• Ignore.- empieza el tiempo de duración del cambio de programa o falla
inmediata, pero permite el recurso ocupado hasta finalizar el procesamiento de
la entidad actual entidad antes de efectuar el cambio de capacidad
• Wait.- espera hasta que el recurso ocupado ha terminado de procesar la
entidad actual antes de cambiar la capacidad del recurso o iniciar la falla e
iniciar el tiempo de duración del programa de cambio o falla.
• Preempt.- Interrumpe el procesamiento actual de la entidad, los cambios de
capacidad del recurso e inicia el tiempo de duración del programa de cambio o
la falla inmediata. Los recursos reanudarán el procesamiento de la entidad
preempted tan pronto como el recurso esté disponible (después de programar
el cambio o la falla). Intenta dejar inacabada la última unidad del recurso
tomado para echarlo fuera de la entidad de control. Si dejar inconcluso tiene
éxito y es suficiente una unidad de capacidad, entonces la reducción de
capacidad comienza inmediatamente.
11. Módulo FAILURE (Falla)
El módulo de fallas está diseñado para su uso con recursos. Cuando
ocurre una falla, todo el recurso (independientemente de su capacidad)
falla. Las fallas son diseñadas para ser usadas con recursos de una sola
capacidad o con recursos múltiples cuya unidades de capacidad
individual todas fallan al mismo tiempo.
El módulo de fallas se usa en conjunto con el módulo de recursos (panel proceso
básico) y también puede ser usado en conjunción con el módulo Stateset (panel
Advanced Process). Cuando especifica el tiempo de actividad en este Estado
solamente, se especifica el estado debe ser miembro de un modulo stateset
definido o un autostates (tales como ocupado, inactivo). Las fallas basadas en
cuenta (Count) ocurren después que el recurso ha sido liberado el número de
veces especificado
Si además ocurre un fallo mientras que una falla este en curso, se actuará en
forma consecutiva en el orden en que se produjo (es decir, el segundo fracaso
tendrá su duración completa, comenzando inmediatamente después del primer
fracaso finalice).

12. Módulo Statistic (Estadística)
El modulo Estadística se usa para definir las estadísticas adicionales que
serán coleccionadas durante la simulación y también para especificar los
archivos de datos de salida. Si bien las estadísticas de resumen (por
ejemplo, promedio y máximo) se generan de forma automática para cada
estadística, si especifica un archivo de salida, entonces cada observación (por
ejemplo, cada recuento registrado) se escribe en un archivo de salida. El tipo de
estadísticas que puedan definirse en el módulo de Estadística son persistentes en
el tiempo, recuentos (datos de observación), cuenta base, salidas, y base de
frecuencias.
En Arena, muchas estadísticas son automáticamente recogidas directamente en
un módulo. Sin embargo, puede que desee recoger datos estadísticos adicionales,
tales como las frecuencias para el estado de un recurso o más complicadas
estadísticas persistente en el tiempo. Estadísticas básicas también están
disponibles para ser guardados en un archivo de salida, que más tarde puede ser
utilizada para el análisis de datos.
Una opción de configuración (Herramientas / Opciones / Ejecutar Control / Escribir
Estadística en archivos de salida como texto) determina si la salida de archivos de
datos debe ser escrita en texto o binario. Si la opción texto está seleccionada,
archivos con valores separados por comas (CSV) son generados y pueden ser
leídos por editores de texto, Excel y muchos otros programas populares. Si la
opción texto no está seleccionada, entonces los archivos se generan en forma
binaria para su uso con el analizador de salida de Arena. El analizador se debe
instalar utilizando la opción customer. A pesar de que usted puede utilizar cualquier
nombre de archivo válido, archivos de texto con la extensión *.csv será
automáticamente reconocida por muchas aplicaciones, archivos binarios con la
extensión *.dat será automáticamente reconocida por el analizador de salida. Para
realizar el análisis de los resultados de la simulación, tal como la comparación de
los resultados de dos configuraciones del sistema para evaluar si existe una
diferencia significativa en su funcionamiento, el módulo de Estadística se puede
utilizar para guardar cada valor observado de un modelo estadístico a un archivo
de datos de salida. La salida del analizador de opciones (como las comparaciones,
para comparar dos estadísticas) usar estas observaciones individuales para la
realización de análisis.
Salida de archivos de datos contendrá un registro de cada valor observado
(estadísticas de observación y conteo) o cambio en el valor (persistencia en el
tiempo y estadísticas de frecuencias). Los registros consisten en un par de
valores: el valor y el momento en que se haya producido. Si desea almacenar las
estadísticas que se definen en otros módulos de Arena en archivos de salida de
datos, insertar una nueva Estadística del tipo adecuado y seleccionar el nombre de
estadística en la lista desplegable. Por ejemplo, si un registro módulo define un
contador llamado Piezas
Completadas, puede almacenar
sus observaciones a un fichero
de datos de salida de una nueva
inserción de contadores de tipo
estadístico y la selección de
piezas, a fin de corregir la
referencia contador.
Una o más categorías podrán ser excluidas de algunas frecuencias de cálculo con
el fin de reunir estadísticas sobre un subconjunto limitado. Esto se indica mediante
la especificación Excluir de la Opción Categoría para el tipo de frecuencias

estadísticas. El resumen del informe muestra ambas estadísticas: estándar y de
restricción, para todas las frecuencias especificadas.
CASO 2_B.- Montaje electrónico Mejorado y sistema de prueba
Luego de mostrar el modelo Caso 2 y los resultados obtenidos a la
administración de producción. Quienes hicieron la primera observación en el
sentido que no hubo una definición completa de cómo funciona el sistema.
Quien desarrolló la definición del problema sólo vio la operación del primer
turno. Pero de hecho este sistema opera dos turnos por día, y en el segundo
de ellos hay dos operadores asignados a la operación de revisión. Esto
podría explicar que la operación de revisión podría no tener suficiente
capacidad. La administración de producción también notó que tiene un
problema de falla de operación del sellado. Con periodicidad, la máquina
selladora se descompone. Los de ingeniería vieron el problema hace tiempo y
recopilaron datos para determinar el efecto en la operación de sellado. Ellos
pensaron que estas fallas no requerían ningún esfuerzo significativo para
corregir el problema porque no percibían que la operción de sellado
resultará un cuello de botella. Sin embargo, si registraron sus
observaciones, que aún están disponibles. Asumamos que se encontró que el
tiempo de funcionamiento medio (del final de una falla al comienzo de la
siguiente) era de 120 minutos y que la distribución del tiempo de
funcionamiento es exponencial (que por cierto, a menudo se le usa como un
modelo realista para tiempos de funcionamiento, si las fallas ocurren
aleatoriamente a una tasa uniforme en el tiempo). El tiempo para reparar
también sigue una distribución exponencial con una media de 4 minutos.
Además, la administración de producción indicó estar considerando la
compra de estantes especiales para almacenar las partes en espera en el
área de revisión. Estos estantes pueden tener diez ensamblados cada uno y
a ella le gustaría saber cuántos estantes comprar. Nuestro siguiente paso es
modificar el modelo para incluir estos tres nuevos aspectos, que nos
permitirán usar caracteristicas adicionales de Arena.

CASO: Procesamiento serial especializado frente a procesamiento
paralelo generalizado
Considere una oficina de solicitud de préstamos, en donde llegan las solicitudes
con tiempos entre llegadas de distribución exponencial con una media de 1.25
horas; la primera solicitud llega en tiempo cero. Procesar cada solicitud
requiere cuatro pasos: primero revisar el crédito (esto toma tiempo pero todos
pasan), después preparar el convenio de préstamo, luego ponerle precio al
préstamo y por último, el desembolso de los fondos. Para cada solicitud, los
pasos deben hacerse en ese orden. El tiempo para cada paso es de
distribución exponencial comedia de 1 hora, independientemente de los otros
pasos y del proceso de llegada. Inicialmente, el sistema está vacío y
desocupado, y lo ejecutamos por 160 horas (alrededor de un mes de trabajo).
Las medidas de desempeño de salida incluyen el número promedio y el número
total máximo de solicitudes en proceso y el tiempo total promedio y máximo,
desde la entrada hasta la salida, que pasan las solicitudes en el sistema, así
como su tiempo de espera para que el siguiente paso comience. Hay cuatro
trabajadores disponibles (Alfil, Betty, Check y Doris) todos igualmente
calificados para cualquiera de los cuatro pasos y la pregunta es como
emplearlos mejor.
• Solicitud de préstamo serial especializado
• Solicitud de préstamo paralelo generalizado

4.1. Animación de Entidades
Hay dos formas de mostrar a las entidades moviéndose a través del sistema:
El Conector de Animación ofrece un mecanismo para ver a la entidad fluyendo a
lo largo de los conectores, son las líneas que
conectan los módulos gráficamente. Entidades
a lo largo de los conectores de animación, esto
se denomina "diagrama de flujo de animación",
ya que es la animación de la entidad a través de
la lógica de pasos que representan el sistema.
Este método trata únicamente de entidades sin
movimiento, y como resultado, se produce sin
hacer avanzar el reloj de simulación, o en
"tiempo cero". Además, la animación básica se puede añadir a su modelo de
objetos utilizando la barra de herramientas de animación.
La facilidad base de animación es otro método de animación donde las entidades
fluyen a través del sistema. La facilidad base de animación usa estaciones para
representar los lugares físicos donde los procesos específicos o acontecimientos
ocurren, e implica la animación de las relaciones físicas, tal como existen en el
sistema real. Este método implica los tiempos no-cero de viaje de las entidades y
permisos de circulación restringida mediante un dispositivo de manipulación de
materiales (por ejemplo, una cinta transportadora). Para utilizar este método,
tendrá que utilizar para el modelado el panel de transferencia avanzada para
diseñar el sistema en consecuencia y, a continuación, tendrá que usar la barra de
herramientas de Transferencia de animación para animar correctamente la
transferencias de entidades.
4.2. Animación de una serie de cuadros
La animación de una serie de cuadros está disponible en Resource Picture
Placement (colocación de cuadros de recurso), Transporter Picture Placement
(colocación de cuadros de transporte) y la caja de dialogo de Global Picture
Placement (colocación de imagen global) en la barra de herramientas de
animación. Con esta característica se añadirán fácilmente efectos de animación,
como una broca en movimiento de arriba a abajo mientras que un recurso está
ocupado, o la rotación de las llantas en un transportista, mientras que el
transportista está en movimiento. Si varias imágenes están definidas por los
mismos estados del recurso, estado de transportador, o desencadenar valores en
una lista de cuadros, puede animar esa serie de imágenes para el estado de
activación o valor utilizando un determinado momento (en tiempo de simulación).
Cuando anima un estado o valor que tiene varias imágenes, Arena se inicia con la
primera imagen definida por el estado o valor de iniciación en la lista de imagen.
Luego, después de cada avance de tiempo de simulación, la expresión de tiempo
se utiliza para animar la siguiente imagen (o imágenes) en la serie para el período
de tiempo simulado.
Si, al evaluar el calendario de expresión, la expresión no se especifica o devuelve
un valor inferior o igual a cero, entonces Arena seguirá mostrando la última
imagen animada para el estado de activación o valor. Puede establecer el
calendario de expresión a cero durante una corrida de simulación dinámica
"desactivando" la serie de imágenes de animación (por ejemplo, para no mostrar
la rotación de las ruedas de un transporte cuando el transporte esta detenido).

4.3. Animación de la cola de llegadas
Cuando una entidad entra en la cola que está siendo animada, Arena utiliza el
valor de la duración máxima para animar la cola de llegada de campo para
determinar la velocidad de la animación de llegada. La imagen de la entidad
animada se desplaza a lo largo del camino señalado para la cola hasta que la
entidad llega a su posición de orden en la cola.
Si la duración máxima para animar la cola de llegada se especifica como 0, a
continuación, una imagen de la entidad se muestra inmediatamente en su
posición de orden en la cola.
4.4. Barra de herramientas de Animación
La barra de herramientas de animación
proporciona una interfaz básica para la
animación de objetos Arena.
Usando los botones de la barra de
herramientas es el único medio de acceder a estos puntos (no están disponibles
en algún menús de Arena).
Para ocultar o mostrar la barra de herramientas de animar (ver imagen superior),
elija Barras de herramientas del menú Ver y haga click en Animate (o click con el
botón derecho sobre cualquier barra de herramientas visible y recoger Animate de
la lista).
Objetos básicos de animación
Los objetos de la barra de herramientas de animación se utilizan para añadir
gráficos animados a su ventana del modelo. La animación de objetos básicos se
detalla a continuación:
Pantallas de Estado
• Reloj
Muestra el valor del tiempo de simulación en horas, minutos y segundos.
• Fecha
Muestra el valor del tiempo de simulación en días, meses y años.
• Variable
Muestra el valor de una expresión matemática o lógica.
• Nivel
Muestra el valor de una expresión en relación a valores mínimos y máximos
especificados.
• Histograma
Muestra la distribución del valor de una expresión dentro de un rango
especificado. Barras verticales representan la proporción de tiempo de
simulación que una expresión del valor se ha reducido en diferentes gamas (o
células).
• Plot
Muestra la historia del valor de una expresión en un determinado intervalo de
tiempo. A medida que la simulación progresa, una línea gráfica del valor se
traza contra el tiempo de simulación.
Zonas de espera
• Queue
Muestra un conjunto ordenado de las entidades que están esperando que un
evento ocurra (por ejemplo, un recurso cada vez este disponible).
Pictures
• Recursos
Los recursos son objetos (como las personas, ordenadores, máquinas, etc) con
una capacidad limitada que pueden ser asignados a las entidades. Un recurso
puede estar en uno de tres estados: desocupado (idle), ocupado (busy), o

inactivo (inactive). Durante la ejecución, la imagen del recurso cambia basado
en el estado del recurso.
• Global
Globals son imágenes asociadas con una expresión definida o con el sistema
definido por el usuario, variables, atributos o entidad. Durante la ejecución, los
cambios de global Picture cuando el valor de de expresión sea igual o superior
a un determinado valor de iniciación.
a. Caja de Dialogo de Variable
Una variable es animada haciendo click en el botón variable de la barra
de herramientas de animate. Puede modificar la variable características
cuando el cuadro de diálogo aparece por primera vez antes de colocar el
objeto, o haciendo doble click sobre una variable existente.
Los mensajes que se muestran en el diálogo de variable de son los siguientes:
Ø Expresión.- Define la expresión que se mostrará.
Ø Formato.- Define la aparición de la variable.
Ø Fondo transparente.- Determina si el cuadro que contiene la expresión es
transparente.
Ø Alineación.- Establece el derecho a expresión de izquierda-o justificado.
Ø No Border.- Determina si la variable objeto mostrará su frontera
Ø Área… /… de Fronteras / Font….- Cambia el tipo de letra y colores de
pantalla.
Ø Título.- Define las características título
Utilizar el Builder de expresión
para ver fácilmente las
variables y construir o
modificar la expresión.
Después de definir las
características de la variable,
haga click en Aceptar, y el
cursor aparecerá como una
cruz de pelos que indica que
esta listo a colocar la variable
en la ventana.
Haga click en la ubicación
deseada de una esquina de la
zona de las cajas. A medida
que mueve el ratón, se
percatará de un marco que va
desde la esquina inicial a la
ubicación actual del cursor. Si
desea limitar la casilla situada
junto a un cuadrado, mantenga
pulsada la tecla Mayúsculas
mientras mueve el ratón.
Siguiente paso a la ubicación
deseada de la esquina opuesta
de la zona de las cajas y haga
click de nuevo para completar
la colocación.

b. Caja de Dialogo de Plot
Un plot es animado, haciendo click en el botón plot de la barra de
herramientas de animación. Puede editar las características de plot
cuando el cuadro de diálogo aparece por primera vez antes de colocar
el objeto, o haciendo doble click sobre un plot existente.
Los mensajes que se muestran en el diálogo de plot son los siguientes:
Ø Expresiones.- Define la(s) expresión(es) a ser controladas
Ø Time Range.- Determina el rango de tiempo representado por el eje
horizontal de plot.
Ø Zona de relleno.- Define el plot como un área llena de plot (en caso de
comprobarse) o como una línea de plot (en caso de no comprobarse)
Ø Fondo transparente.- Determina si la imagen que contiene la trama es
transparente
Ø Actualizar.- Determina actualización de plot
Ø Frontera.- Define la frontera de plot.
Ø Area.../Border.../Llenar ... .- cambia los colores de características de plot.
Ø Expresión de sincronización.- Opción para sincronizar todos los valores
mínimo y máximo en todas las expresiones de seguimiento.
Ø Título.- define las características del título
Ø Etiquetas de los ejes.- Opciones Label
Después de
definir las
características de
plot, haga click
en Aceptar, y el
cursor aparecerá
como una cruz
de pelos que
indica que los
usuarios están
listos para
colocar un plot
en la ventana.
Haga click en la
ubicación
deseada de una
esquina de la
zona de las
cajas. A medida
que mueve el
ratón, se
mostrará un
marco delineado
que va desde
una esquina
inicial hasta la
ubicación actual
del cursor. Si
desea limitar la
casilla situada
junto a un cuadrado, mantenga pulsada la tecla Mayúsculas mientras mueve el
ratón. El siguiente paso es hacer click de nuevo para completar la colocación.

c. Caja de Dialogo de Queue
Una cola puede ser animada haciendo click en el botón queue de la
barra de herramientas anime. Puede editar las características cola
antes de colocar la cola (cuando el cuadro de diálogo aparece por
primera vez) o haciendo doble click en una cola existente.
Los mensajes que se muestran en la cola de diálogo son los siguientes:
Ø Identificador.- Posee el nombre de la cola o el número.
Ø Tipo.- Especifica un punto o tipo de línea.
Ø Puntos.- Cambia el número de posiciones de un punto tipo sala de espera.
Ø Color.- Establece la cola de color.
Efectos
Ø Turno.- Determina si o no cambio de fotos con interés cuando un tema es
eliminado de un punto tipo sala de espera (siempre habilitada para la cola
de animación).
Ø Girar.- Determina foto orientación.
Ø Flip.-Determina foto orientación.
Ø Duración máxima para animar la llegada a cola.- La duración de la
simulación tiempo que se tardaría en pasar de una entidad de un extremo
de la cola a los demás. Se utiliza para determinar la velocidad de la llegada
de animación.
Después de definir las
características de la
cola, haga click en
Aceptar y el cursor
aparecerá como una
cruz de pelos que indica
que los usuarios están
dispuestos a colocar la
cola en la ventana.
Para colocar un punto de
tipo cola, haga clic una
vez en cada ubicación
deseada de un punto de
posición. A medida que
mueve el ratón de un
punto a otro, te darás
cuenta de un marco que
va desde el último punto
que definió a la actual posición del cursor. Cuando haya terminado de añadir
todos los puntos, haga doble click para completar la colocación.
Para colocar una línea de tipo cola, haga clic en el lugar deseado para
representar a la cabeza de la línea. A medida que mueve el ratón, te darás
cuenta de un marco que va desde la cabeza de la línea a la actual del cursor.
Mover el ratón al lugar deseado para representar el final de la línea y haga clic
de nuevo para completar la colocación.
Una vez que existe una cola, para mover toda la cosa de un lugar a otro en la
ventana, asegúrese de seleccionar haciendo click en la línea (o cualquiera de
las líneas en un punto del tipo de zona). Al hacer click y arrastrar uno de los
puntos se moverá sólo que apuntan a una nueva ubicación, en lugar de todo el
objeto.

d. Caja de Dialogo de Resource
Para definir una imagen de recursos para la animación, primero debe
acceder a la caja de diálogo de imágenes, haga click en el botón de
recursos en la barra de herramientas de animar.
Utilice el campo de identificación en la caja de diálogo para situar la imagen del
recurso a representar. Dado que los recursos de animación es tal que durante
la ejecución de la simulación la imagen del recurso cambia basado en su
estado, una imagen distinta puede estar asociada al recursos en cada estado
(desocupado, ocupado, inactivo, falla, o algún estado definido por el usuario).
El diálogo Resource Picture Placement se divide en dos grandes secciones. La
lista de imágenes (a la izquierda) representa las imágenes que se han definido
como la animación de un recurso. La Galería (a la derecha) es simplemente
una biblioteca de imágenes que están disponibles para su uso. (Los botones
open y el save pueden ser usados para abrir o guardar la imagen de las
bibliotecas/a disco -.PLB archivos-; el botón New borra la imagen que aparece
actualmente la lista biblioteca.) Usted puede usar cualquiera de las imágenes
en la Galería de selección la imagen y el uso del botón << para copiar el objeto
a la lista de imágenes para representar los recursos. (Al hacerlo, asegúrese de
tener la entrada correspondiente tanto a la izquierda y a la derecha
seleccionada, de modo que la imagen se copia al destino deseado.)
Adicionalmente a la Galería, también puede crear sus propias imágenes para
representar los recursos. Haciendo doble click en una imagen de entrada para
abrir la ventana del editor de imágenes donde se puede entonces utilizar las
funciones Arena de edición y dibujo para crear sus propias figuras. Cierre esta
ventana y volverá a la colocación de imágenes de diálogo donde se puede
completar la definición de su lista de imágenes.
La opción Tamaño Factor puede utilizarse para ampliar o reducir la lista
completa de imágenes, o puede simplemente modificar el tamaño del objeto
gráficamente en la ventana una vez que se coloca. La opción Auto-Scale (que
aparece sólo durante la edición de la colocación inicial de una imagen) hace
que la imagen se adapte al actual nivel de zoom del modelo.
Una vez que la lista de imágenes
es definida para el recurso, haga
click en Aceptar. El cursor
aparecerá como una cruz de
pelos, lo que indica que usted
está listo para colocar los
recursos de imagen en la
ventana. Trasladar a la ubicación
deseada y haga click para
colocar. Para cambiar las
características de un recurso de
imagen que ya existe en la
ventana, haga doble click sobre
la imagen para acceder al
diálogo colocación de imágenes.
A continuación, puede proceder
a copiar las imágenes desde la
biblioteca de imágenes, dibujar
nuevas fotos, etc.
Efectos de imágenes
Cuando varias imágenes están
definidas para el mismo estado

del recurso de la lista de imágenes, se puede animar una serie de imágenes de
ese estado usando un tiempo especificado (en tiempo de simulación).
La opción Rotate By Expression añade la capacidad de rotación de las
imágenes de recursos y/o el punto Resource Picture Seize en una dirección
horaria. Esta opción también se puede utilizar en conjunto con el módulo Adjust
Variable (Advanced Process panel).
Un recurso puede ser mostrado por sí solo o con una entidad o entidades que
lo tomaran, asociando un área de toma de los recursos con la imagen.
4.5. Módulo Estación (Station)
En este módulo se define una estación (o un conjunto de estaciones)
correspondiente a una posición física o lógica donde un procesamiento
ocurre. Si el módulo estación define un conjunto de estaciones,
efectivamente se define múltiples lugares de procesamiento.
La estación (o cada estación dentro de un conjunto definido) tiene un área de
actividad común que es utilizado para comunicar los tiempos y costos
acumulados por las entidades en esta estación. Este nombre de área de actividad
es el mismo que la estación. Si un área de actividad padre se define, entonces
también se acumula tiempos y costos de las entidades en esta estación.
La entidad procederá
directamente de uno de los
módulos donde la transferencia de
la entidad es iniciada hacia el
correspondiente módulo estación,
independientemente de la
ubicación de la estación de
módulo dentro del modelo.
Cuando defina un conjunto
estación, las estaciones dentro del
conjunto debe ser definido a
través de la estación Set
Miembros repetir grupo. Cuando
no utilice los transportes guiados,
el campo Intersección asociado
puede ser ignorado. Cuando una
Intersección Asociada es
especificada, los transportes
guiados se mueven a la estación a
través de la intersección especificándose en su actual mapa de sistema. Esto
permite que todos los movimientos de vehículos guiados se basen en estaciones
más que intersecciones.
4.6. Módulo Ruta (Route)
El módulo route, transfiere una entidad a una estación determinada, o la
próxima estación en la secuencia de estaciones de visita definidas para
la entidad. Un tiempo de retardo para transferir a la siguiente estación
se puede definir. Cuando una entidad entra en el módulo route, su
atributo estación (Entity.Station) está ajustado a la estación de destino. La entidad
va a ser enviado a la estación de destino, utilizando el tiempo de ruta
especificado. Si la estación de destino se introduce por Secuencia (By sequence),
la próxima estación está determinada por la secuencia de la entidad dentro del
conjunto (definida por atributos de fines especiales Entity.Sequence y
Entity.Jobstep, respectivamente).

El movimiento de entidades
que requieren dispositivos de
manejo de materiales puede
ser modelado utilizando
transportadores (módulo
Convey) o transportes
(transport o el módulo
mover). La variable NE
(estación) se puede utilizar
para evaluar el número de
entidades en ruta a una
estación determinada, ya
sea a través de una ruta,
transporte, o módulo Convey.
4.7. Barra de Herramientas Animate transfer
La barra de herramientas
Animate Transfer proporciona
una interfaz para la
transferencia de objetos de
animación tipo utilizados para la animación. Los botones de la barra de
herramientas es el único medio de acceder a estos elementos (es decir, no están
disponibles en cualquiera de los menús Arena). Para ocultar o mostrar la barra de
herramientas Animate Transfer, elija Barras de herramientas del menú Ver y haga
click en Animate Transfer(o click con el botón derecho sobre cualquier barra de
herramientas visible y escoger Animate Transfer de la lista).
Objetos de animación Tipo transferencia
Objetos de la barra de herramientas Animate Transfer se utilizan para agregar la
transferencia de tipo gráficos animados para su modelo de ventana. Los objetos
relacionados con la animación se detallan a continuación:
Zonas de espera (Waiting Areas)
Ø Almacenamiento (Storage).- mantiene un conjunto no ordenado de entidades
que están a la espera que un evento se produzca.
Ø Zona de aparcamiento (Parking area).- Una zona de aparcamiento conserva
uno o más transportes (o recursos) que no están en tránsito entre las
estaciones.
Ø Zona de Aprovechamiento (Seize area).- conserva a las entidades que se han
apoderado de un recurso y se están procesando. Cada recurso sólo podrá
disponer de una zona de aprovechamiento.
Fotos (Pictures)
Ø Transporter.- Los transportes se definen como objetos (personas, carros,
camiones de horquilla, etc.), entidades que se mueven de un lugar a otro.
Localizaciones (Locations)
Ø Estación.- lugar que define
una posición en la ventana
para que las entidades y los
transportes pueden viajar.
Las estaciones están
conectadas por uno o más
caminos (ya sea rutas,
segmentos, o distancias).
Ø Intersección.- Una intersección es un lugar que define una posición en la
ventana en la cual un transporte guiado pueden viajar. Las intersecciones
están conectadas por caminos Tipo de red.

Rutas
Ø Ruta.- (Route) define el camino
de una entidad sin restricciones
entre las estaciones con algún
tiempo de viaje asociado.
Ø Segmento.- define el camino de
una entidad entre las estaciones
mientras se mueven a lo largo
de una cinta transportadora.
Ø Distancia.- define la senda de
un camino de transporte libre
cuando se viaja entre
estaciones.
Ø Red.- definen el camino de un
transporte guiado, ya que viaja
entre las intersecciones.
Ø Promover camino (Promote Path).- función que convierte una línea, polilínea, o
la curva de Bezier de la ventana en un camino de animación.
CASO 2_B.- Montaje electrónico Mejorado y sistema de prueba con
movimiento de piezas
Hasta ahora hemos trabajado el modelo de montaje electronico y sistema
de prueba, con el supuesto de que todas las transferencias de partes entre
las operaciones ocurrieron de forma instanánea. Generalicemos ese
supuesto y ahora modelemos el sistema con todas las transferencias de
partes que toman dos minutos, sn importar el lugar de donde provienen o al
que van. Esto incluye la transferencia de partes que llegan a las áreas de
preparación y la transferencia de laspartes que salen, ya sea de la estación
Sellado (sealer) o Retrabajo (rework) para ser descartadas, rescatadas o
enviadas. Para ello modificaremos el modelo CASO 2_B_Animación, para
conseguir el modelo CASO 2_B_Estaciones.

1. Una oficina que distribuye placas de autos ha dividido a sus clientes en
categorias para equilibrar su volumen de trabajo. Los clientes llegan y
entran entran en una de tres líneas según la ubicación de su lugar de
residencia. Modele esta actividad de llegada como tres flujos de llegada
independientes, usando una distribucón entre llegadas exponencial con
una media de 10 minutos para cada flujo, y una llegada en el tiempo 0
para cada flujo. A cada tipo de cliente se le asigna un solo empleado
separado para procesar la solicitud y aceptar el pago, con una cola
separada para cada uno. El tiempo de servicio es UNIF(8,10) minutos
para todos los tipos de clientes. Después de completar este paso, la
totalidad de los clientes es enviada a un segundo empleado solo, que
revisa las solicitudes y emite las placas (este empleado trabaja los tres
tipos de clientes, que se unen en una única cola de primera llegada,
primer trabajo para este empleado). El tiempo de servicio ara esta
actividad es UNIF(2.66, 3.33) minutos para todos los tipos de clientes.
Desarrolle un modelo de este sistema y ejecutelo por 5000 minutos;
observe los tiempos promedio y máximo en el sistema para todos los
tipos de clientes combinados.
Un consultor recomendó que la oficina no haga diferencias entre clientes
en la primera etapa y que use una línea sencilla con tres empleados que
puedan procesar a cualquier tipo de cliente. Desarrolle un modelo de
este sistema, ejecútelo por 5000 minutos y compare los resultados con
los del primer sistema.
2. Los artículos llegan de un sistema de recolección de inventario de
acuerdo con una distribución entre llegadas exponencial con una media
de 1.1 (todos los tiempos en minutos), con la primera llegada en el tiempo
0. Una vez que llegan, los artículos son empacados por uno de cuatro
empacdores idénticos, con una sola cola “alimentando” a los cuatro
empacadores. El tiempo de empaque es TRIA(2.75, 3.3, 4.0). Las cajas
empacadas entonces son separadas po tipo (20% internacional y 80%
nacional), y enviadas al embarque. Hay un único embarcador para
paquetes internacionales y dos para los nacionales con una sola cola
alimentando a los embarcadores internacionales. El tiempo de embaruqe
internacional es TRIA(2.3, 3.3, 4.8), y el tiempo de embarque nacional es
TRIA(1.7, 2.0, 2.7). Este sistema de empaque funciona con tres turnos
de 8 horas, cinco días a la semana. A todos los empacadores y
embarcadores se les da un receso de 15 minutos a las dos horas en su
turno, un tiempo para almorzar de 30 minutos a las cuatro horas de su

turno, y un segundo receso de 15 minutos a las seis horas de su turno;
use la regla de programa de espera (Wait Schedule Rule). Ejecute la
simulación por dos semanas (10 días de trabajo) para determinar el
número promedio y máximo de artículos o cajas en cada una de las tres
colas. Anime su modelo, incluyendo un cambio en la apariencia de las
entidades después de que son empacadas en una caja.
3. Hungry’s Fine Fast Food está interesado en observar a su personal en la
hora pico del almuerzo, que va de 10 a.m. a 2 p.m. Las personas llegan
caminando, en auto, o en autobús (apenas) programado, como sigue:
Ø Caminando: uno a la vez, los tiempos entre llegadas son exponenciales,
con media de 3 minutos; la primera persona que llega ocurre EXPO(3)
minutos después de las 10 a.m.
Ø En auto: con 1, 2, 3 ó 4 personas por auto con probabilidades
respectivas 0.2, 0.3, 0.3 y 0.2; las llegadas se distribuyen como
exponenciales con media de 5 minutos, el primer auto llega EXPO(5)
minutos después de las 10 a.m.
Ø Un solo autobús llega cada día a veces entre las 11 a.m. y 1 p.m. (El
tiempo de llegada distribuido de manera uniforme en este periodo). El
número de personas en el autobús varía de un dia a otro, pero parece
seguir una distribución Poisson con una media de 30 personas.
Una vez que las personas llegan, tanto solas como en grupo de cualquier
fuente, funcionan independientes sin importar su proveniencia. La
primera parada es con uno de los empleados en el mostrador
ordenar/pagar, donde ordenar toma TRIA(1, 2, 4) minutos y pagar toma
TRIA(1, 2, 3) minutos; estas dos operaciones son secuenciales, primero
se toma la orden luego se paga, por el mismo empleado para un cliente
dado. La siguiente parada es para recoger la comida ordenada, que toma
una cantidad de tiempo distribuida de manera uniforme entre 30
segundos y 2 minutos. Entonces cada cliente va al comedor, que tiene 30
asientos (las personas esperan sentarse en cualquier lugar, no
necesariamente con su grupo), y participa de los almuerzos sublimes, en
lo que se tarda unos agradables TRIA(10, 20, 30) minutos. Después de
eso, el cliente camina satisfecho a la puerta y se va. Está permitido
formarse en cada una de las tres estaciones de “servicio”
(ordenar/pagar, recoger la comida y el comedor), con una disciplina
FIFO. Hay un tiempo de viaje de EXPO(30) segundos desde cada
estación para todos, excepto para la puerta de salida (entrar para
ordenar/pagar, ordenar/pagar para recoger la comida, y recoger la
comida para pasar al comedor). Después de comer, las personas se

mueven más despacio, así que el tiempo de viaje desde el comedor hasta
la salida es de EXPO(1) minuto.
Los empleados tanto en ordenar/pagar como en recoger la comida tienen
un único receso que “comparten” rotándose. Más específicamente, en
10:50, 11:50, 12:50 y 1:50, un empleado de cada estación tiene un receso
de 10 minutos; si la persona que debe ir al receso en una estación está
ocupado en el tiempo de receso, termina de servir al cliente pero aún así
tiene que estar de vuelta a la hora (así que el receso puede ser un poco
más corto que 10 minutos).
El personal es el artículo principal que enfrenta Hungry’s. Actualmente,
hay seis empleados en la estación ordenar/pagar y dos en la estación de
recoger la comida durante todo el periodo de 4 horas. Ya que saben que
el autobús llega a veces durante las dos horas de en medio, están
considerando un plan de personal variable en el que, para la primera y
última hora habría tres en la estación ordenar/pagar y uno en la de
recoger la comida, y para las dos horas de en medio habría nueve en la
estación ordenar/pagar y tres en la de recoger comida (note que el
número total de personas por hora en la nómina es el mismo, 32, bajo
cualquiera de los dos planes: el plan actual de personal o el plan
alternativo, así que el costo de la nómina es el mismo). ¿Cuál es su
consejo?
En terminos de resultados, observe la longitud promedio y máxima de
cada cola, el tiempo promedio y máximo en cada cola y el número total de
clientes que completaron el servicio y salieron por la puerta. Haga
gráficas de las colas para entrar en el ordenar/pagar, recoger la comida
y el comedor. Anime todas las colas, recursos y movimientos entre
estaciones. Tome de una biblioteca de imágenes .plb una imagen de
humanoide para las entidades (diferente para cada fuente de llegada), y
haga un cambio adecuado en su apariencia después de que hayan
terminado de comer y dejado el comedor. También, aunque no sea capaz
de animar a los empleados individuales o los asientos en el comedor,
selecione imágenes razonables también para ellos.
NOTA.- Desarrolle los 3 casos para que se familiarice con el modelamiento y el
uso de la herramienta Arena. Es necesario que se presente una monografia en
folder manila con dicho desarrollo, que debe contener imágenes de la red solución,
así como un resumen ejecutivo del reporte final de la corrida, con las
interpretaciones a que den lugar. Los grupos de presentación de este trabajo es de
acuerdo a como fue conformado en aula.
SEMANA 6: EXAMEN DE UNIDAD

7.1 Módulo SEIZE (Tomar)
El módulo seize (tomar) asigna unidades de uno o más recursos para la entidad.
El módulo seize puede ser utilizado para aprovechar las unidades de un recurso
en particular, un miembro de un conjunto de recursos, o un recurso, tal como se
definen por un método alternativo, como un atributo o
expresión. Cuando una entidad entra en este módulo, espera
en una cola (si es especificado) hasta que todos los recursos
especificados están disponibles simultáneamente. El tipo de
asignación para el uso del recurso también se especifica.
El campo de asignación especificado determina la forma en que el costo del
recurso se asignará a la entidad. Por cada entrada de recursos en el módulo
tomar, la cantidad de recursos se multiplica por el costo del uso de los recursos(si
lo hubiere). Este valor se suma para todos los recursos y se añaden al atributo de
costo apropiado de la entidad (valor añadido, no valor añadido, transferencia,
espera, u otro tipo). Típicamente, la asignación debe ser la misma en los módulo
seize (tomar) como en el retardo (delay) asociado(s) de los módulos. Entidades
que toman con prioridades de menor valor tienen prioridad sobre las entidades
que toman con prioridades de mayor valor. Expresiones de Prioridad evalúadas
con valores
negativos se
tratan como
0.0 . Si hay
varias
entidades
que tratan de
tomar el
mismo
recurso con
la igual
prioridad, la
entidad con el
tiempo de
espera más
largo reciba
el recurso. Si
desea, puede
definir un Stateset para el recurso y asignar el estado de los recursos a un
determinado estado utilizando el campo de recursos del Estado. Una frecuencia
puede definirse en ese caso (a través del módulo de Estadística) para reunir
estadísticas sobre la cantidad de tiempo que los recursos se gasta en cada
estado definido. El campo de Estado de Recursos no está disponible cuando el
tipo de recurso es resource set y no atributos es especificado para almacenar los
miembros de estado seleccionados.

7.2 Módulo Store (Almacenar)
El módulo store (almacenar) añade un almacenamiento a una
entidad. El Unstore módulo puede ser utilizado para eliminar la
entidad del almacenamiento. Cuando una entidad llega al
módulo store, el almacenamiento especificado se incrementa, y
la entidad se traslada de inmediato al siguiente módulo en el
modelo. Almacenamientos son útiles para mostrar animación de
entidades, mientras que una entidad se somete a tratamiento en otros módulos.
Además, las estadísticas pueden mantenerse en el número de entidades de
almacenamiento.
Almacenamientos proporcionan una ubicación conveniente para situar los
símbolos de entidad en la animación. De otra manera una entidad estacionaria en
un tiempo anticipado posiblemente no aparezca en la animación. Una entidad que
se muestra en el almacenamiento en la animación puede ser removido de la
animación de almacenamiento sin llegar a ser retiradas del almacenamiento en la
simulación (mediante un módulo Unstore). Animación de actividades adicionales,
tales como enrutamiento, transporte, o la transmisión de una entidad eliminará la
entidad de la animación de almacenamiento. Estos módulos (de carreteras,
transportes, y Convey) se encuentran en el panel de transferencia avanzada. La
variable NSTO (almacenamiento) contiene el número de entidades que se
especifican en el almacenamiento. Si esta variable aumenta en todo el plazo de
simulación, es posible que un módulo es Unstore falte y las entidades no están
siendo retiradas del almacenamiento. Las estadísticas pueden mantenerse el
número de entidades de un
almacenamiento
especificando NSTO (Nombre
de almacenamiento) como la
expresión. Los módulos Store
y Unstore se pueden utilizar
dentro de un submodel de un
módulo de proceso. Las
entidades pueden ser
almacenados en un nivel de
jerarquía y desalmacenados
(unstored) en otro.
7.3 Módulo Delay (Demora)
El módulo delay (demora) especifica una cantidad de tiempo
de retraso de una entidad. Cuando una entidad llega a un
módulo de retardo, la expresión de tiempo de retardo se
evalúa y la entidad permanece en el módulo por el período de
tiempo resultante. El tiempo es entonces asignado al valor
añadido de la entidad, sin valor añadido, transferencia, espera u otro momento.
Los costos asociados se calculan y también se asignan .
Si la expresión especificada por el retraso devuelve un valor negativo durante una
corrida de simulación, el valor se redondea a 0.0, resutando en ningún tiempo de
demora. Cuando el módulo de retardo se utiliza en la jerarquía, el tiempo de
retardo y las asignaciones de costos se añaden a los costos del proceso padre y
los tiempos, basado en la asignación especifica. Los tiempos y los costos son

asignados a los
módulos de proceso
padre como la
entidad que deja el
módulo padre.
7.4 Módulo Unstore (Desalmacenar)
El módulo Unstore elimina una entidad de almacenamiento.
Cuando una entidad llega al módulo Unstore, el
almacenamiento se especifica disminuyendo la entidad y de
inmediato se traslada al siguiente módulo en el modelo.
La entidad que entra en este módulo debería haber sido previamente
almacenados en el almacenamiento especificado, de otro modo una advertencia
será mostrada. Las entidades deben removerse de los almacenes (storage) en
los que fueron almacenados
antes de ser eliminados
(disposed). Los módulos Store
y Unstore se pueden utilizar
dentro de un submodel de un
módulo proceso. Las entidades
pueden ser almacenados en
un nivel de jerarquía y
desalmacenados (unstored) en
otro.
7.5 Bloque Delay (Bloque Demora)
El bloque DELAY retrasa una entidad con Duración unidades
de tiempo. Cuando una entidad llega a un bloque DELAY,
SIMAN evalúa la expresión Duración y retrasa la entidad
resultante por el período de tiempo. Durante el tiempo de
retraso, la entidad se mantiene en el boque DELAY.

Define la asignación de la categoría de atributos especiales de la entidad en el
cual el tiempo y las estadísticas sobre costos asociados con el retraso se debe
almacenar. Operando el Storage ID asociado a un número de almacenamiento o
nombre de símbolo definido en los elementos STORAGE con el bloque DELAY.
Para obtener estadísticas sobre el número de entidades que actualmente el el
Bloque DELAY, use la variable NSTO (Storage ID). Sí Arena se está ejecutando
en modo de ejecución, entonces la entidad puede enviar un mensaje a una
aplicación externa cuando se entra en la construcción de demora. La entidad
puede entonces esperar una
respuesta desde la
aplicación externa antes de
proceder al siguiente bloque.
Esto le permite coordinar la
simulación lógica con el
proceso externo de un
sistema real. Para
especificar un mensaje que
debe enviarse, introduzca un
TASKID ejecución de
expresión en el campo
Duración. Véase el tema de
ayuda ¿Qué es Arena RT?
para obtener más
información sobre el modo
de ejecución, la TASKID
expresión, y permitir que
entre procesos de
comunicación con una
aplicación externa.
NOTA.- Tenga en cuenta que el operando Duración se especifica como una
constante o expresión a base de unidades de tiempo (es decir, segundos,
minutos, horas o días). Si se cambia la base de unidades de tiempo (en el
elemento o REPLICATE Arena's Run/Setup/Parámetros de replicación) puede ser
necesario cambiar esta expresión de retraso. Una alternativa es incorporar la
conversión en la expresión utilizando la función TimeUnitsToBaseTime de
SIMAN, cuando TimeUnits pueden ser segundos, minutos, horas o días. Por
ejemplo, si la duración es en cuestión de minutos, por ejemplo UNIF (5,10)
minutos, se puede utilizar la expresión "MinutesToBaseTime (UNIF (5,10))";, lo
que sería preciso, independientemente de lo que las unidades se utilizan para la
base de tiempo.
7.6 Módulo Release
El módulo release se utiliza para la liberación de un recurso que
una entidad ha tomado anteriormente. Este módulo puede ser
utilizado para liberar los recursos individuales o pueden ser
utilizados para liberar recursos dentro de un conjunto. Para que
cada recurso sea liberado, el nombre y la cantidad a liberar
deben ser especificados. Cuando la entidad entra en el módulo release, da el
control del recurso(s) especificado(s). Cualquier de las entidades en las colas de
espera para estos recursos esperan ganar el control de los recursos de
inmediato.
Cuando una entidad llega a un módulo release, el estado del recurso cambia de
ocupado a desocupado para cada recurso que es liberado. Las unidades
liberadas luego están disponibles para su reasignación a las entidades que

esperan en un módulo proceso o seize. En caso de una falla o la capacidad de
cambiar el calendario está pendiente, entonces las unidades liberadas son
eliminadas temporalmente del sistema.
Si hay una entidad
esperando en una cola para
tomar la cantidad
especificada o menos
unidades del recurso cuando
el recurso es liberado, el
recurso(s) es
automáticamente asignados
a la entidad que esta
esperando. Esta entidad
espera será procesada una
vez que la entidad que lbera
el recursos(s) liberados se
mueva dentro una bodega
tipo módulo de transferencia.
La variable de sistema NR (Nombre de recursos) devuelve el número actual de
unidades ocupadas del recurso especificado. Cuando una entidad ejecuta un
módulo release, NR (Nombre de recursos) disminuye en la cantidad liberada a
menos que el recurso sea tomado inmediatamente por otra entidad. Si más
unidades del recurso especificado son liberados que los recursos que han sido
tomados anteriormente, resulta un error en tiempo de ejecución . Múltiples
liberaciones de recursos se realizan en el orden en que aparecen en el módulo
release. Al especificar el nombre de recursos como un atributo, el valor del
atributo debe ser configurado a nombre de un recurso antes de utilizar el módulo
release.
Modulo Decide (Operadores Lógicos)
Operadores
Lógicos
Prioridad
.EQ. , == igualdad 4
.NE. , <> No-igualdad 4
.LT. , < Menos que 4
.GT. , > Mayor que 4
.LE. , <= Menor o igual que 4
.GE. , >= Mayor o igual que 4
.AND., && Conjunción (Y) 5
.OR., || disyunción Inclusiva (O) 5
Note que == es un operador lógico y el = es un operador de asignación. Use == para
testear si dos items tienen e mismo valor; use = para configurar un valor, como en el
módulo Assign.

(Segunda sesion)
Caso 3.- Un sistema de centro de atención telefónica sencillo
Este sistema proporciona un número central en una organización al que los
clientes llaman para encontrar soporte técnico, información de ventas y
estado de los pedidos. Las llamadas entrantes llegan con tiempos entre
llegadas distribuidas exponencialmente con una media de 0.857 minutos.
Este número central alimenta 26 lineas troncales. Si las 26 lineas están en
uso, la persona que llama obtiene una señal de ocupado; con un poco de
suerte, quien llame lo intentará de nuevo más tarde, pero para nuestro
modelo, sólo se va. Alguien que llame y le contesten escucha una grabación
que describe tres opciones: transferencia la soporte técnico, información
de ventas o petición de información del estado de un pedido (76, 16, 8%
respectivamente). El tiempo estimado para esta actividad es UNIF(0.1, 0.6);
todos los tiempos están en minutos.
Si quien llama elige el soporte técnico, una segunda grabación pregunta cuál
de los tres tipos de producto usa el cliente, lo que requiere UNIF(0.1, 0.5)
minutos. El porcentaje de peticiones para los tipos de producto 1, 2, 3 son
25, 34 y 41%, respectivamente. Si una persona calificada de soporte técnico
está disponible para el tipo de producto seleccionado, la llamada se enruta
de forma automática a esa persona. Si no hay nadie disponible en ese
momento, se coloca al cliente en una cola electrónica en donde está sujeto a
música rock molesta hasta que la persona de soporte esté disponible. Se
estima que el tiempo para todas las llamadas de soporte técnico sea
TRIA(3, 6, 18) minutos sin importar el tipo de producto. Una vez
completada la llamada, el cliente sale del sistema.
Las llamadas de ventas se enrutan de forma automática a personal de
ventas. Si no hay vendedores disponiles, la persona que llama recibe música
espacial new-age tranquilizante (después de todo, esperamos una venta). Se
estima que las llamadas de venta sean TRIA(4, 15, 45): ¡el personal de
ventas tiende a hablar mucho más que el de soporte técnico! Una vez
completada la llamada, el feliz cliente sale del sistema.
Quienes llaman y solicitan información sobre el estado de un pedido son
manejados de forma automática por el sistema telefónico y no hay un limite
en el número que maneja el sistema (excepto que existe sólo 26 líneas
principales, lo que en si mismo es un límite, puesto que una llamada del
estado de un pedido en curso ocupa una de esas líneas). El tiempo estimado
para estas transacciones es TRIA(2, 3, 4) minutos, con 15% de esos clientes
que optan por hablar con un operador telefónico después de haber recibido
el estado de su orden.

Estas llamadas se enrutan al personal de ventas en donde esperan con una
prioridad menor que las llamadas de ventas. Ello significa que si una llamada
del estado de una orden está en la cola, en espera de un vendedor, y entra
una nueva llamada que llega a ventas, se le dará prioridad a esta última
sobre la anterior y se atenderá primero. Se estima que estas llamadas de
seguimiento del estado de una orden duren TRIA(3, 5, 10) minutos. Estas
personas que llaman después dejan el sistema.
El horario del centro de atención es de 8 a.m. a 6 p.m., con una pequeña
proporción del personal en servicio hasta las 7 p.m. Aunque el sistema se
cierra a nuevas llamadas a las 6 p.m. todas las llamadas que entran al
sistema a esa hora se contestan y atienden.
En el curso de un día hay ocho empleados de soporte técnico para responder
llamadas de este tipo. Dos se dedican a llamadas para el tipo de producto 1;
tres, a llamadas para el tipo de producto 2 y otros tres a llamadas para el
tipo de producto 3. Hay cuatro empleados de ventas para responder tales
llamadas y aquéllas sobre el estado de una orden realizadas por quienes
opten por hablar con un operador telefónico.
Como punto de interés, contaremos el número de llamadas de clientes que no
pueden llegar a una linea principal y por lo tanto son rechazadas para entrar
al sistema (algo similar al balking [renuncia] en los sistemas de colas, aunque
esto por lo general significa una decisión por parte del consumidor de no
entrar, más que ser rechazado como en nuestro modelo). Sin embargo, no
consideraremos el abandono (reneging), es decir, los clientes que llegan a
una línea principal al inicio pero después cuelgan el telefóno antes de que se
les atienda.
Algunas estadisticas de interés para estos tipos de sistemas son el número
de rechazos al cliente (señales de ocupado), tiempo total en la línea por tipo
de cliente, tiempo de espera para hablar con un operador telefónico por tipo
de cliente, número de llamadas que esperan servicio por tipo de cliente y
utilización del personal.

7.7 Módulo de datos SET
Este módulo de datos define varios tipos de conjuntos de
configuración, incluido recursos, contador, recuento, tipo de entidad y
entidades de imagen. Conjuntos de recursos pueden ser utilizados en
el módulo de proceso (y Seize, Release, enter y leave de los paneles
de procesos avanzado y del panel de transferencia avanzada). Los
conjuntos Tally y counter se pueden utilizar en el módulo Record. Sets de Cola se
pueden utilizar con el Seize, Hold, Access, Request, los módulos Leave y Allocate
de los paneles de procesos avanzado y de transferencia.
Recursos que se listan como miembros
de un conjunto de recursos se añaden
automáticamente a la hoja de cálculo
de recursos con los valores por
defecto.
Colas que se listan como miembros de
un conjunto de colas se añaden
automáticamente a la hoja de cálculo
de colas con los valores por defecto.
Counters (Contadores) y Tallies (Recuentos) que figuran como miembros de un
conjunto contador o recuento se presentará en el informe del usuario y
especificado en la sección definida por el usuario de la Categoría informe: Visión
general.
Conjuntos Tally pueden ser referenciados en el módulo de Registro en la recogida
de intervalo de tiempo, tiempo entre las estadísticas y de Expresión.
Tipos de Entidad que figuran como miembros de un conjunto tipo de entidad se
añaden automáticamente a la hoja de cálculo con los valores por defecto.
Imágenes de Entidad que figuran como miembros de un Picture entidad se
añadirán automáticamente a la lista desplegable de los nombres de imagen en la
Entidad en el cuadro de diálogo de colocación de imágenes (a través de Edit,
Entity pictures del menú).
El orden de lista de los miembros de un conjunto es importante, ya que cada uno
de sus miembros son referenciados especificando su puntero índice en el
sistema. Para conjuntos de recursos, el orden también puede ser importante
debido a la regla de selección utilizados, tales como orden y cíclica.
Los valores por defecto se pueden alterar editando la hoja de cálculo de recursos.
7.8 Procesos de Poisson no estacionarios
Muchos sistemas tiene cierta clase de eventos de origen externo que los afectan,
como clientes que llegan, llamadas entrantes, automóviles que se aproximan a
una intersección o accidentes que ocurren en una planta. Con frecuencia, es
apropiado modelar esta clase de proceso de evento como aleatorio con alguna
distribución de probabilidad continua para tiempos entre eventos, lo que implica
cierta distribución discreta para el número de eventos que ocurren en un intervalo
fijo de tiempo. Si el proceso que gobierna las ocurrencias de evento es
estacionario en el marco de tiempo de simulación, se puede decidir la distribución
correcta de tiempo entre eventos y generar los eventos durante la simulación
como se ha hecho en los diversos casos e ilustraciones (por ejemplo, con el área
de Tiempo etre llagadas en el módulo Create del Panel Basic Process)
Sin embargo, muchos sitemas experimentan variación con e tiempo, o patrones
de eventos no estacionarios: la estampida par el almuerzo en los restaurantes de

( ) ∫=Λ
2
1
)(, 21
t
t
dtttt λ
comida rápida, las horas mayor afluencia de los sistemas de tránsito en la
mañana y la noche, los picos de llamadas de media tarde que entran en un centro
de llamadas o una racha de accidentes cuando hay luna llena. Si bien se podría
estar tentado a ignorar estos patrones, y hacer que los eventosocurran a cierta
tasa “promedio” en su simulación, proceder así podría conducir a resultados muy
inexactos si hay mucha variación en el patrón real. Por ejemplo, si se promedia la
carga de una autopista en 24 horas, hay poca duda de que una cantidad pequeña
de carriles parecería ser adecuada en el modelo; de hecho, las horas de mayor
afluencia serían desórdenes imposibles. Por lo tanto, modelar eventos externos
no estacionarios puede ser una parte critica del modelado válido en general.
La forma usual de representar patrones de eventos varían con el tiempo como
éste, es mediante lo que se llama un proceso de poisson no estacionario (NSPP,
Non-Stationary Poisson Process). Para usar este tipo de proceso se necesita
específicar una función de tasa, λ(t), que cambia con el tiempo (t), con la
interpretación aproximada de que λ(t) es alta ara tiempos t cuando están
sucediendo muchos eventos, y baja cuando las cosas se encuentran en calma.
Con más precisión la definición de in NSPP es que los eventos ocurren uno a la
vez, son independientes entre sí y e número (cuenta) de eventos que ocurren
durante un intervalo de tiempo [t1, t2] es una variable aleatoria de Poisson con un
valor esperado dado por:
Que es grande en intervalos de tiempo donde λ(t) es alta y pequeña cuando λ(t)
es baja.
Caso 3-A.- Sistema mejorado del centro de atención telefónica
Se proseguirá con una evaualción más detallada de las llegadas de llamadas.
El índice de llegada de llamada para este sistema de hecho varía en el
trascurso del día de acuerdo con un proceso Poisson no estacionario, qe es
típico de estos tipos de sistemas. Así que debemos recopilar los datos
expresados en llamadas por hora para cada periodo de 30 minutos mientra
el sistema está abierto. Estos indices de llegada de llamada se dan en la
tabla siguiente:
A continuación veamos a nuestro personal. Aunque nuestro modelo inicial
supuso niveles de persona constantes para nuestras áreas de ventas y
soporte técnico, el nivel de éste, de hecho, varía durante el día. Resulta que
hay seis personas de ventas con el escalonamiento de programas diarios

resumidos como (número de personas @ periodo de tiempo en minutos):
1@60, 3@60, 4@90, 5@60, 6@60, 5@90, 6@90, 5@30, 3@60, 2@60.
Nuestro empleados de soporte técnico trabajan un día de ocho horas con 30
minutos libres para almorzar (el almuerzo no esta incluido en las ocho
horas). Hay 11 personas de soporte técnico cuyos programas de trabajo se
muestran en la tabla siguiente:
Charity y Noah sólo están calificados para manejar llamadas del producto
tipo 1; Tierney, Aidan y Emma sólo manejan llamadas del producto tipo 2;
Shelley, Jenny y Christie sólo del producto tipo 3. Molly se encuentra
calificada para manejar productos tipo 1 y 3, y Anna y sammy están
calificados para manejar llamadas de cualquiera de los tres tipos de
producto.
El último detalle que omitimos de nuestro modelo inicial fue que el cuatro
por ciento de las llamadas técnicas requieren más investigación después de
completar la llamada de teléfono. Las preguntas planteadas por estas
personas que llaman se envían a otro grupo técnico, fuera de los límites de
nuestro modelo, para preparar una respuesta. El tiempo de preparación de
tales respuestas se estima que sea EXPO(60) minutos. La respuesta que
resulta se envía de regreso al mismo empleado de soporte técnico que
contestó la llamada original. Esta persona entonces llama al cliente, que
toma TRIA(2, 4, 9) minutos. Tales llamadas devueltas requieren una de las
26 líneas troncales y reciben prioridad sobre las llamadas que entran. Si una
llamada devuelta no se completa en el mismo día que se recibió la llamada
original, se aplaza al día siguiente.
Si vamos a considerar cambiar los niveles de personal para aumentar la
satisfacción del cliente, también debemos tener más detalles de cuándo se
congestiona el sistema. Se sugiere se añada contadores al modelo, los cuales
deben contar el número de llamadas rechazadas durante cada hora de
operación.

CASOS
1. Las partes llegan a un sistema de dos máquinas de acuerdo con una distribución
entre llegadas exponencial con media de 20 minutos. En la llegada, las partes se
envían a la máquina 1 y se procesan. La distribución del tiempo de proceso es
TRIA(4.5, 9.3, 11) minutos. Las partes entonces se procesan en la máquina 2 con
una distribución de tiempo de proceso de TRIA(16.4, 19.1, 21.8) minutos. Las
partes de la Máquina 2 se dirigen de vuelta a la Máquina 1 para ser procesadas
una segunda vez (el mismo tiempo de proceso). Entonces las partes completas
salen del sistema. Ejecute la simulación para una sola réplica de 20000 minutos
para observar el número promedio de colas en las máquina y el tiempo promedio
de la parte.
2. Montones de papel llegan aun proceso de corte con tiempos entre llegadas de
EXPO(10); todos los tiempos están en minutos. Hay dos cortadoras, una
primaria y una secundaria. La totalidad de las llegadas se envían a la cortadora
primaria. Si la cola al frente de la cortadora primaria es menor a cinco, el
montón de papel entra en esa cola para esperar a ser guillotinado por la
cortadora primaria, una operación de duración TRIA(9, 12, 15). Si hay cinco
montones en la cola primaria, el montón se rechaza hacia la cortadora
secundaria (que tiene una cola de capacidad infinita) para ser guillotinado, de
duración TRIA(17, 19, 21). Después de que la cortadora primaria haya
guillotinado 25 montones, debe apagarse para limpiarla, lo que tarda EXPO(30).
Durante este tiempo, los montones en la cola para la cortadora primaria
esperan a que vuelvan a hallarse disponible. Anime y ejecute su simulación por
5000 minutos. Recopile estadísticas por guillotina, para el tiempo de ciclo,
utilización del recurso, número en la cola y tiempo en la cola. En la medida en la
que le sea posible, emplee los módulos del panel Advenced Process (Proceso
Avanzado).
3. Los camiones arriban con tiempos entre llegadas EXPO(9) (todos los tiempos
están en minutos) a un área de descarga que posee tres puertos. Los tiempos de
descarga son TRIA(25, 28, 30), TRIA(23, 26, 28), TRIA(22, 25, 27) para los
puertos 1, 2 y 3 respectivamente. Si hay un puerto vacío, el camión procede
inmediatamente hacía ese puerto. Suponga cero tiempos de viaje para todos los
puertos. Si hay más de un puerto vacío, el camión se coloca de preferencia en el
puerto de mayor número (3, 2, 1). Si todos los puertos se encuentran ocupados,
escoge el puerto con el número mínimo de camiones en espera. Si hay un
empate, se coloca de preferencia en el puerto con menor numeración (1, 2, 3).
Desarrolle un modelo de simulación con módulos del panel Advanced Process
(Proceso avanzado), usando módulos requeridos del panel Basic Process
(Proceso básico) ara implementar la lógica de selección. Ejecute su modelo por
20000 minutos y recopile estadísticas de utilización de puertos, número en la
cola, tiempo en la cola y e tiempo en el sistema.

Instrucciones.- Los ejercicios debe ser resueltos y presentados en los
grupos ya organizados en clase, en una monografía resumen ejecutiva con
interpretación de su reporte, en folder manila.
1. Las partes arriban a una tienda de máquinas con tiempos entre llegadas
EXPO(25) (todos los tiempos están en minutos). La tienda tiene dos máquinas, y
las partes que llegan se asignan a una de las máquinas con un volado (justo).
Excepto por los tiempos de proceso, ambas máquinas operan de la misma forma.
Cuando una parte entra en el área de máquina, requiere la atención de un
operador para montar la parte en la máquina (sólo hay un operador en la tienda).
Después de que la parte está montada, la máquina puede procesarla sin el
operador. Una vez completado el proceso, el operador es requerido de nuevo
para retirar la parte. Después de terminar, la parte sale del sistema (las partes
tienen que ir sólo a una máquina). El mismo operador hace todos los montajes y
quita todas las partes, con la prioridad dada a la máquina que espera más por
operador. Los tiempos son (los parametros son para distribuciones
triangulares):
Número de
máquina
Tiempo de montaje Tiempo de proceso Tiempo de
remoción
1
2
8, 11, 16
6, 8, 14
20, 23, 26
11, 15, 20
7, 9, 12
4, 6, 8
La duración de la ejecución es de 25000 minutos. Observe las estadisticas
sobre la utilización de la máquina, utilización del operador, tiempos de ciclo
para partes por separado en cuanto a qué máquina usan, tiempos de ciclos
generales (esto es, separados por máquina usada), y el tiempo que cada máquina
pasa esperando la atención de un operador (ambos en montaje y remoción).
Anime el proceso con el uso de almacenamientos para las actividades de
montaje, proceso y remoción.
2. Un aeropuerto de tamaño mediano tiene un número limitado de vuelos
internacionales que llegan y que requieren migración y aduana. Al aeropuerto le
gustaría examinar al personal de aduana y establecer una politica del número de
pasajeros a quienes se les debe revisar el equipaje, así como del personal de la
instalación de aduana. Los pasjeros que llegan deben pasar primero por
migración (migración está fuera de los límites de este modelo). Luego reclaman
su equipaje y proceden a la aduana. Los tiempos entre llegadas para aduanas se
distribuyen como EXPO(0.2); todos los tiempos están en minutos. El plan actual
es tener dos agentes de aduanas dedicados a pasajeros a quienes no se les
revisará su equipaje, con tiempos de servicio distribuidos como EXPO(0.55). Un
nuevo analista de sistemas de aeropuerto desarrolló un método probabilistico
para decidir a qué clientes se les revisará el equipaje. La decisión se toma
cuando los pasajeros están por entrar a la cola normal de aduana. El proceso de

decisión es como sigue: un número se genera primero de una distribución
Poisson con una media de 7.0. Este número se aumenta en 1, para evitar obtener
un cero, y se comienza una cuenta. Cuando la cuenta alcanza el número
generado, ese desafortunado pasajero es enviado a una segunda linea para
revisar su equipaje. Se produce un nuevo número de búsqueda y el proceso
comienza de nuevo. Un solo agente está dedicado a estos pasajeros, con
tiempos de servicio distribuidos como EXPO(3). El número de pasajeros que
llega en estos grandes aviones se encuentra distribuido de manera uniforme
entre 240 y 350 y la simulación tiene que ejecutarse hasta que todos los
pasajeros del avión hayan sido procesados por completo. Desarrolle una
smulación de sistema propuesto, observando las estadísticas en el tiempo del
sistema por tipo de pasajero (revisado contra no revisado), el número de
pasajeros y la utilización de agentes.
3. Un centro estatal de examen para licencias de conducir quisiera evaluar su
operación para una mejora potencial. Los clientes que llegan entran al edificio y
toman un número para determinar su lugar en la línea para un examen escrito,
que es autoadministrado por uno de los cinco examinadores electrónicos. Los
tiempos de la prueba se encuentran distribuidos como EXPO(8); todos los
tiempos están en minutos. Trece por ciento de los clientes fallan la prueba (es
un examen compicado con muchas preguntas). A estos clientes se les da un
folleto de las reglas estatales de manejo para su estudio posterior y dejan el
sistema (a pie). Los clientes que pasan la prueba seleccionan una de las dos
cabinas donde se les toma su fotografía y se expide la nueva licencia. Los
tiempos de la cabina fotográfica son distribuidos como TRIA(2.5, 3.6, 4.3). Las
cabinas de fotos tienen líneas separadas y los clientes entran a la linea con el
menor número de clientes esperando en la cola, ignorando si alguna está en
servicio; si las líneas son iguales entran en la cabina más cercana que es la 1.
Note que este conjunto de reglas puede originar lo que puede parecer un
comportamiento irracional del cliente en el caso de que ninguna cabina tenga
una cola (esto es, las longitudes de ambas colas son cero), la cabina 1 está
ocupada y la cabina 2 ociosa; un cliente que llega al área de fotografía
escogería formarse en la cola de la cabina 1 (via la regla de romper empate, ya
que las longitudes de las colas son iguales a cero) en lugar de ir a la derecha al
servicio de la cabina 2 (pero escuche, ¡ellos no pueden ver dentro de las cabinas
fotográficas!) Luego, estos clientes dejan el sistema (manejando), sosteniendo
orgullosamente sus nuevas licencias. El centro está abierto para los clientes que
llegan ocho horas al día, aunque los servicios continuan por una hora más para
satisfacer a los que faltan. El patrón de llegada de los clientes varía durante el
día y se resume a continuación:
Hora Llegadas por hora Hora Llegadas por hora
1
2
3
4
22
35
40
31
5
6
7
8
35
43
29
22

Ejecute su simulación por 10 días, manteniendo las estadisticas en el número
promedio de pruebas fallidas por día, examinadores electrónicos y utilización
de cabinas fotográficas (no la utilización para todo el recurso de prueba, pero
sí utilizaciones separadas para cada cabina fotográfica), número promedio en la
cola y tiempo promedio de clientes en el sistema para aquellos que pasan el
examene escrito. Anime todas las cabinas de pruebas electrónicas y las
fotográficas)

El modelo del caso Call Center produce más que suficientes medidas de rendimiento
de la salida, aun así a lo mejor quisieramos hacer comparaciones de orden
economico, por ejemplo reducir costos (minimización de costos). Esto será posibe
creando una medida de costo global como la salida principal. Adicionalmente
estableceremos opciones al modelo para establecer el almacenamiento para una
comparación de alternativas, sobre la base de costos semanales.
Hay dos grandes bloques que pueden ser trabajados por separado, los costos
tangibles, aquí podemos identificar rápidamente los costos de personal y recursos. Y
los costos intangibles que son mas dificiles de identificar, aquí se puede considerar por
ejemplo el mal servicio al cliente.
Para poder evaluar el caso del Call Center, hemos indicado costos de $20 la hora para
el personal de ventas, $18 Y $22 la hora para el personal de soporte técnico
dependiendo de su nivel de capacitación y flexibilidad.
1. Obtener el costo semanal por el personal actual: ____________________
Para tratar de mejorar el servicio generalizaremos el modelo para incluir
personal adicional. Teniendo en cuenta el resultado de la última corrida
(modelo mejorado), el deficit de personal sucede entre las 12:00 m. y las 4:00
p.m. (que corresponden a los periodos del 5 al 8 de nuestro modelo mejorado).
La variable “New Sales” (ventas nuevas) indicará el número de personal de
ventas adicional que contrataremos para este periodo de cuatro horas, a un
costo de $17 la hora. De igual manera debemos proceder para añadir personal
de soporte técnico, para ello definiremos nuevas variabes “New Tech 1”, “New
Tech 2” y “New Tech 3”, que identificarán al personal adicional de soporte
técnico añadido que está calificado en los tipos de producto 1, 2 ó 3
respectivamente y que “New Tech All” para identificar a los que están
calificados en los 3 tipos de productos. Los nuevos técnicos de tipo 1 todos se
llamaran Larry, del tipo 2: Moe, y del tipo 3: Curly; los técnicos para el manejo
de los 3 tipos de productose llamaran Hermann. Es necesario que se incluyan a
cada conjunto de recurso que les corresponda.
2. Obtener el nuevo costo del recurso: ____________________
Para la otra categoría de costos del sistema, los que se incurren por hacer
esperar a los cliente, partiremos suponiendo que la mayoría de las personas
están decididas a soportar algún tiempo de espera cuando tratan con un centro
de llamadas, aun así algunos usuarios comenzarán a enfadarse y el sistema
empezará a incurrir en costos. Para cada llamada técnica la paciencia del
cliente se acaba a los 3 minutos, para las llamadas de ventas 1 minuto y para
las llamadas de estado de pedido 2 minutos. Pasado este punto de tolerancia
por cada tipo de llamada el sistema incurrirá en un costo de 36.8 centavos por
minuto para las llamadas técnicas, 81.8 centavos por minuto para las llamadas
de ventas y 34.6 centavos por minuto para las llamadas de estado del pedido
que continuen en espera.
3. Acumule los excesos de tiempo de espera técnica: ___________________
También debieramos tener en cuenta a aquellas pobres almas desafortunadas
que llamarón y se chocaron una señal de ocupado. Ellas ni siquiera tuvieron la
oportunidad de enfurecerse después de su tiempo de tolerancia en espera y

comenzar a cargar un costo contra el sistema (aun cuando ellos pudieron estar
realmente enojados). Mas adelante en vez de manejarlo como un objetivo de
medición del rendimiento del modelo, debieramos manejarlo como un requisito,
una restricción de que no más del 5% de llamadas entrantes reciban tono de
ocupado, cualquier configuración del modelo que o satisfaga este requisito se
considerará inaceptable, no interesando que tan bajo pudiera ser el costo
obtenido.
Replicas
Reglas para manejar las replicas en Arena:
Opción 1:Iniciar el sistema (sí), Iniciar Statistics (sí)
Esto dará como resultado n replicas y reportes estadisticamente
independientes e identicos, cada uno comenzando con un sistema vacío en
el tiempo 0, ejecutandose t minutos. El generador de números aleatorios
solo se mantiene en proceso entre las replicas haciendolas independientes e
identicamente distribuidas (IID). Se perderan los trabajos y/o servicios que se
aplazan para el siguiente día.
Opción 2: Iniciar el sistema (sí), Iniciar Statistics (no)
Esto dará como resultado n replicas independientes, cada uno comenzando
con un sistema vacío en el tiempo 0, ejecutandose t minutos, con los
reportes siendo acumulados. Así el reporte 2 incluirá estadisticas de las 2
primeras replicas, el reporte 3 de las 3 primeras replicas, etc. El generador
de números aleatorios se comporta como en la opción 1.
Opción 3: Iniciar el sistema (no), Iniciar Statistics (sí)
Esto dará como resultado n replicas independientes, la primera comenzando
en un tiempo 0, la segunda en el tiempo que se complete la primera (tener
en cuenta si se está utilizando regla de detención), la tercera en el tiempo
que se ejecute la segunda, etc. Puesto que el sistema no se inicia entre las
replicas, el tiempo continúa avanzando y los trabajos y/o servicios se
aplazan para el siguiente día. Los reportes contendrán solo estadisticas para
una sola replica (no son acumulativos).
Opción 3: Iniciar el sistema (no), Iniciar Statistics (no)
Esto dará como resultado n replicas independientes, la primera comenzando
en un tiempo 0, la segunda cuando se complete la primera, la tercera
cuando se complete la segunda, etc. Puesto que el sistema no se inicia entre
las replicas, el tiempo continúa avanzando y cualquier trabajo y/o servicio se
aplaza para el siguiente día. Los reportes seran acumulativos.

Dentro de la versatilidad de Arena, está el hecho de modelar un sistema totalmente
diferente, como es la aplicación de la Teoría de Inventario, yendo más allá del
modelamiento de colas. Para ello emplearemos únicamente módulos de las paneles
Bloques y Elementos para demostrar su empleo, aun cuando es posible modelar lo
mismo utilizando los paneles de Procesos Básicos y Avanzados.
Panel Elements
1. VARIABLES
El elemento VARIABLES especifica el número total de variables
globales, sus nombres y tipos de datos, si se desea valores iniciales.
2. EXPRESSIONS
El elemento EXPRESSIONS define expresiones y, si desiea, sus
nombres asociados. El operando Expression Values puede ser
cualquier expresión valida SIMAN.

3. ATTRIBUTES
El elemento ATTRIBUTES especifica el número total de atributos
de entidad de proposito general, sus nombres, y sus valores
iniciales.
4. ENTITIES
El elemento ENTITIES define tipos de entidad (ejemplo, tipo de
partes, tipo de ordenes, tipos de clientes) que pueden ser
asigandos a entidades en el modelo.
El tipo entidad de una entidad es guardado en su atributo de proposito especial
Entity.Type. por defecto, las entidades no tienen tipo (ejemplo, Entity.Type=0).
Las entidades pueder ser inicializadas con el tipo Entity Type en el block
CREATE, y/o tienen sus atributos Entity.Type asignados el valor Entity Type
luego en una sentencia assign (ejemplo, en el block ASSIGN).

5. PROJECTS
Este modulo es obsoleto. El
item del menú Run, Setup
menu, el tab Project
Parameters debería ser utilizado en vez de él.
EL modulo es incluido solo por compatibilidad
y en aplicaciones especiales. (Sí este modulo
es usado en un modelo, sus valores
sobreescribirán la configuración en el menu.)
6. REPLICATE
Este modulo es obsoleto. El elemento
REPLICATE especifica
el número de
replicaciones de
simulación, el tiempo de inicio de la
primera replicación, la longitud maxima o
condición de termino para cada
replicación, el tipo de inicialización entre
replicaciones, y el periodo de tiempo
después del inicio de una corrida donde
las estadisticas serán limpiadas.
7. DSTATS
El elemento DSTATS es
usado para obtener
estadisticas persistentes
en el tiempo en un
sistema discreto. Estadisticas pueden
ser obtenidas por cualquier bariable del
usuario SIMAN, variable de sistema, o
expresión conteniendo variables de
usuario o sistema. Expresiones
conteniendo atributos no están
permitidas.

8. OUTPUTS
El elemento OUTPUTS define expresiones SIMAN cuyos valores
serán reporteados en el Summary Report de SIMAN y
opcionalmente registrados en archivos de salida o reportes al final
de cada replicación de una simulación.
Panel Bloques
9. CREATE
El bloque CREATE genera entidades arribando a un proceso. Este
boque causa que la creación del primer lote ocurra en el tiempo First
Creation. Una
creación resulta en
tamaños de lotes de entidades
arribando al sistema.

Descripción del Sistema
Widgets by Bucky, una empresa de participación multinacional, lleva el
inventario de una clase de artículo (widgets = trastos, objetos
desconocidos). Los trastos son indivisibles, así que el nivel de inventario
debe ser siempre una integral (entero), a la qu denotaremos como I(t) en
donde t es tiempo (en días) después de inicio de la simulación. Al inicio, hay
60 trastos a mano: I(t) = 60.
Los clientes arribancon tiempo entre llegadas distribuidos de forma
expoenecial con una media de 0.1 día ( es una operación de 24 horas), con
una rpimera llegada que ocurre no en el tiempo cero, sino después de que
uno de estos tiempos entre llegadas haya pasado aquél. Los clientes exigen
1, 2, 3 ó 4 trastos con sus respectivas probabilidades de 0.167, 0.333,
0.333 y 0.167. Si la demanda del cliente se puede satisfacer de un
inventario disponible, el cliente obtiene la demanda completa y se va feliz.
Pero si el inventario disponible es menor que la demanda del cliente, éste se
lleva lo que encuentre a la mano (que podría ser nada), el resto de la
demanda se retrasa y el cliente vuelve después que el inventario haya sido
llenado de forma suficiente; a esto se le sigue un rastro colocando el nivel
de inventario I(t) negativo, lo que no tiene sentido fisicamente, pero que es
un artificio de contabilidad conveniente. Los clientes con artículos
retrasados son infinitamente pacientes y nunca cancelan sus pedidos. Si el
nivel de inventario ya es negativo (esto es, ya estamos con un retraso) y
llegan más clientes con demandas, se hace más negativo. Especificamente no
se le sigue el rastro a qué trastos que lleguen en el futuro satisfarán a qué
clientes con retrasos (también son infinitamente educados, así que eso no
les importa).
Al principio de cada día (incluyendo e tiempo cero, el principio de día 1),
Bucky “hace un inventario” para decidir si colocar un pedido con el
abastecedor de trastos en ese momento. Si el nivel de inventario (sea
positivo o negativo) es (estrictamente) menor que la constante s (usaremos
s = 20), Bucky ordena “hasta” otra constante S (usaremos S = 40). Lo que
esto significa es que ordena una cantidad de trastos de manera que. Si
llegan de forma instantánea, el nivel de inventario aparecería exactamente
en S. Así que si t es una integral y por lo tanto I(t) es el nivel de Inventario
al inicio de día (podría ser positivo, negativo o cero) e I(t) < s, Bucky ordena
S - I(t) artículos; si I(t) >= s, Bucky no hace nada, deja que pase el día, esto
es, en el tiempo t+1. Debido a la forma de esta política de revisión/llenado, a
menudo a los sistemas como éste se les llama modelos de inventario (s, S).
Sin emabrgo , un pedido colocado al inicio de un día no llega de forma
instantánea, sino más bien a veces durante la última mitad de ese día,
después de una demora de reparto (tiempo de entrega) distribuido

uniformamente entre 0.5 y 1 día. Así que cuando llega el pedido, el nivel de
inventario aparece en una cantidad igual a la del pedido original pero, si hubo
alguna demanda desde que se colocó el pedido, éste aparecerá en algo menor
que S cuando el pedido finalmente se entregue. Note que los tiempos
relativos a las evaluaciones del inventario y a las demoras de reparto son
tales que nunca debe haber mas de un pedido en camino, puesto que un
pedido colocado al inicio del día llegará, por mucho, justo antes de que el día
termine, lo que es el inicio del día siguiente, la primera oportunidad para
colocar otro pedido.
Bucky está interesado en el costo de operación total promedio por día de
este sistema durante 120 días, lo que será la suma de tres componentes:
Ø Costo de pedido promedio por día
Cada vez que se coloca un pedido, se incurre en un costo de 32 dólares
sin importar la cantidad del pedido, más de 3 dólares por articulo pedido;
si no se coloca ningun pedido, no hay costo para el mismo, ni siquiera el
costo fijo de 32 dólares.
Los 3 dólares no es el precio (al mayoreo) del trasto, sino más bien el
costo operacional administrativo de Bucky de pedir un trasto (no
consideraremos algún precio en este modelo). Al final de la simulación de
120 días, el total acumulado de todos los costos de los pedidos se divide
entre 120 para obtener el costo promedio de pedido por día.
Ø Costo por mantener promedio por día
Siempre que haya artículos físicamente en inventario (esto es, I(t) > 0),
se incurre en un costo por mantenerlos de 1 dólar por trasto cada día.
Entonces, el costo total de mantenerlos es:
(piense en ello), y el costo promedio por mantenerlos cada día es este
total dividido entre la duración de la simulación, 120 días.
Ø Costo por faltante promedio por día
Siempre que tengamos un retraso (esto es , I(t) < 0 ), se incurrirá en un
costo por faltante de 5 dólares por trasto, un castigo más severo que
por mantener el inventario en positivo. El costo por faltante total es por
lo tanto:
(piense en ello un poco más), y el costo por faltante promedio por día es
este total dividido entre la duración de la simulación.
∫
120
0
)0),((1 dttIxmáx
∫ −
120
0
)0),((5 dttIxmáx
Semana 12 - A

Note que para los periodos en los que no tenemos ni retraso ni artículos
físicamente en inventario (esto es, I(t) = 0 ) no hay ni costos por
faltante ni por mantenerlos (nirvana de contabilidad de costos).
También, puede percatarse que no estamos contabilizando en ningún lado
el precio al mayoreo o al menudeo de los trastos; en este modelo,
suponemos que esos precios son fijos e inducen esta demanda, lo que
sucederá a toda costa, de tal forma que los ingresos y las ganancias son
fijos y es sólo el costo de operación lo que podemos intentar afectar.
Un punto final antes de construir el modelo de simulación. Las
evaluaciones de inventario suceden al inicio de cada día, esto es, cuando
el reloj es un entero y cualquier costo de pedido incurre en ese tiempo.
Sucede que se supone que la ejecución termine al final de un tiempo
entero (120), así que normalmente habría ahí entonces una evaluación de
inventario y, posiblemente, un pedido colocado que no llegaría sino hasta
despés del fin del mundo, así que nunca lo obtendríamos pero deberíamos
pagar el costo del pedido. Así que se tiene que evitar que suceda una
evaluación en el tiempo 120, lo que haremos al detener la ejecución en el
tiempo 119.9999.

Introducción
Un modelo de simulación representa la dinámica en el comportamiento de un sistema
en el tiempo. Un modelo es construido para prever resultados que aparecen en las
salidas del sistema real.
Entonces el análisis estadístico de la salida de una simulación es similar al análisis
estadístico de la data obtenida del sistema real. La principal diferencia es que el
análisis estadístico tiene más control sobre las corridas del modelo simulado.
Por lo tanto se puede diseñar experimentos para obtener la salida correspondiente a
las respuestas de las preguntas pertinentes relacionadas al sistema bajo estudio.
Hay dos tipos de preguntas que relaciona a la salida de los modelos de simulación:
¿Cuál es la variable inherente asociado al modelo?
¿Qué puede inferirse acerca del desempeño del sistema real del uso del modelo de
simulación?
La primera pregunta se relaciona con una comprensión del modelo y averigua el
desempeño como diseño. Ella envuelve un detallado análisis estadístico a obtener
como información en la precisión y sensibilidad del modelo.
La segunda pregunta relaciona la validez del modelo y su utilidad.
La respuesta envuelve la descripción del desempeño de las variables del sistema y la
construcción estadística computacional relacionada al desempeño de las variables.
Cuando simulamos nos enfrentamos al tema de la aleatoriedad, por lo tanto se hace
necesario un análisis estadistico para cualquier modelo construido sobre la base de
alguna entrada aleatoria.
No mucho antes, los modeladores ejecutaban una sola vez su modelo y probaban
unos pocos escenarios elegidos al azar, sin tener la noción de que tán válidos,
precisos o generales pudieran ser sus resultados o conclusiones obtenidos.
Lo que veremos a continuación nos permitirá averiguar en verdad cómo se comporta
un modelo y poder transmitir sus resultados con una mayor precisión para una buena
toma de decisión.
Políticas de inicio de la simulación
Las condiciones iniciales para un modelo de simulación pueden provocar que los
valores obtenidos en los modelos sean diferentes con respecto a los valores
obtenidos después de un periodo de inicio.
Si el sistema a ser modelado tiene un periodo de terminación, entonces tal respuesta
transitoria es anticipada y los valores obtenidos durante el periodo inicial, aunque
diferentes, serán representativas de las salidas obtenidas del sistema real.
Las políticas de inicio son usados para definir las condiciones iniciales para el modelo
de simulación y especificar un procedimiento para establecer un punto de
truncamiento.
Básicamente, las condiciones iniciales definen los intentos de proveer un punto de
inicio que requiere solamente una cantidad limitada de datos a ser evaluados, esto es,
uno que permita un valor pequeño a ser empleado. Con las políticas iniciales
podemos reducir el valor de la varianza.
Las políticas iniciales (Condiciones iniciales) pueden ser:
• Iniciar el sistema “vacío y desocupado”
• Iniciar el sistema en el modo de estado constante
• Iniciar el sistema en un estado promedio.
Reglas para Detener la simulación
Determinar la longitud de una corrida de simulación especificado en términos de lotes
es un problema complejo. Un modo general para establecer una condición de stop
envuelve el concepto de retorno marginal.

Se ha propuesto que una corrida debería pararse cuando el mejoramiento marginal en
ganancias potenciales con base en la corrida disminuye más adelante los costos
marginales asociados con continuar la corrida. Calcular el costo marginal puede ser
dificultoso.
Tipos de Sistemas
Ø Transitorios
Aquellos que tienen inicio y término
Ejemplos: bancos, restaurantes, tiendas (sistemas de atención)
Ø Estado Estable
Son continuos
Ejemplos: producción, tránsito vehicular, aeropuertos.
Marco de tiempo de las simulaciones
La mayoría de las simulaciones se pueden clasificar como terminadas o de estado
estable.
Simulación terminada es aquella en la cual el modelo cuenta con condiciones
específicas de inicio y termino, que son el reflejo de cómo opera realmente el sistema
en estudio. Por ejemplo: el Banco que abre a las 9:00 a.m. y cierra a las 6:00 p.m.
pero continua operando tiempo adicional hasta que todos los clientes se hallan
atendido; otro caso de condición de término se da en un taller que opera hasta que se
hallan ensamblado 500 unidades de un determinado producto terminado.
Las simulaciones de estado estable son aquellas que el marco de tiempo es
teóricamente infinito, aún cuando las simulaciones deban terminar en algún momento,
lo significa que estas simulaciones puedan ser bastante largas. Por ejemplo: una sala
de emergencia de un hospital nunca se detiene o vuelve a empezar, por lo que se
ajustaría a este tipo de simulación. Se puede dar el caso de simulación de estado
estable de un sistema que de hecho termina, esto se hace con la finalidad de diseñar
alguna clase de situación del peor de los casos o situación pico.
Razones por las cuales no se puede basar los resultados en una sola corrida
1. Observaciones no son independientes (tienen correlación alta)
2. Asunción de normalidad no se cumple
3. Los resultados dependen de la secuencia de números aleatorios.
Cantidad de Replicaciones
Estrategia para recopilación y análisis de datos
Con una simulación terminada, es sencillo obtener los datos apropiados para el
análisis estadístico, basta con hacer n réplicas independientes, claro que para algunos
grandes modelos con muchas variables esto puede significar mucho tiempo de
ejecución.
Esto se consigue:
Los cuadros debajo de Initizalize Between Replications al estar predeterminados, hará
qe se despejen tanto las variables del sistema como los acumuladores estadísticos al
final de cada replica, también implica que se obtendrá réplicas estadisticamente

independientes e identicamente distribuidas (IID) para un análisis terminado esto hará
que cada réplica empiece desde cero y generando números aleatorios básicos por
separado. Para cada réplica se genera una sección separada en el reporte Category
by Replication (Estos no se muestran en el reporte category Overview).
Cuando haga réplicas para análisis estadístico,
es conveniente apagar la animación para no
mover las cosas, para ello desde el menú
principal elija Run > Run Control > Batch Run
(no animation).
Para después permitir animaciones, será
necesario volver a despejar esta opción marcada.
Si se está haciendo más de una réplica, el
reporte Category Overview da un porcentaje de
cada resultado en las replicas, junto con la mitad
de un intervalo de confianza (nominal) de 95% en
el valor esperado del resultado de salida.
Intervalos de confianza para sistemas terminados
Si tenemos n replicas, obtendremos n promedios (medias) de una variable en estudio
(reporte Category by Replication). El reporte Category Overview ofrece la siguiente
información:
Media de la muestra (average), mitad de ancho del intervalo de confianza en 95% (half
width), mínimo y máximo de los valores de salida de resumen de replicas. Solo faltaría
calcular la desviación standard de las medias de las n replicas.
Ahora bien, supongamos que se tiene un conjunto inicial de réplicas de las que cálcua
un promedio y una desviación estándar de la muestra y entonces obtiene un intervalod
e confianza cuya mitad es decepcionantemente grande, la idea es reducir esa mitad
del intervalo de confianza esperado, y esto se pudiera conseguir aumentando el
tamaño de la muestra n, la pregunta es ¿Cuánto?
Partiremos verificando el error en la estimación.
Si se desea lograr una mitad específica del intervalo h, intentar estabeciendo h igual a
las fórmula de la mitad del intervalo anterior y resuelva n.
La dificultad radica en que no se resolvió para n, ya que el lado derecho aun depende
de n (a través de los grados de libertad en el valor crítico de la distribución t, y, aunque
la notación no lo muestra, a través de la desviación estándar s, que depende no solo
de n sino de todos los datos obtenidos del conjunto inicial de n réplicas). Sin embargo,
para obtener al menos una tosca aproximación al tamaño requerido de la muestra, se
podría reemplazar el valor crítico de la distribución t en la fórmula anterior con el valor
crítico de la normal estándar (están cercanos a n más de 30) y pretender que el
estimado actual s sea similar cuando se calcula una muestra más grande, esto
conduce a lo siguiente:
n
s
th n 2/1,1 α−−=
2
2
2
2/1,1
h
s
tn n α−−=
2
2
2
2/1
h
s
zn α−≅

2
2
0
0
h
h
nn ≅
Donde s es la desviación estándar de la muestra de un conjunto inicial de n réplicas.
Una aproximación más sencilla pero un poco diferente es:
Donde n0 es el número de réplicas iniciales que tiene y h0 es la mitad del intervalo que
obtuvo de ellas.
Procedimientos para estimar la Varianza
La varianza de la media juega un papel fundamental en la confiabilidad de la salida de
la simulación. La estimación de la varianza – Var[Xi] - de una corrida simple de
simulación es complicada debido a la dependencia usada en el cálculo de Xi.
Se consideran varios procedimientos para calcular la varianza:
Ø Replicaciones
Ø Subintervalos
Ø Ciclos regenerativos
Ø Modelado Parametrico
Ø Estimación de la Covarianza/Espectral
Método de Replicaciones
El método de Replicación, emplea corridas separadas donde cada corrida es
considerada como un lote.
Corrida Observaciones Media
1
2
.
.
.
k
Q1(1) Q1(2) Q1(3) ........................ Q1(L)
Q2(1) Q2(2) Q2(3) ........................ Q2(L)
. . .
. . .
. . .
Qk(1) Qk(2) Qk(3) ....................... Qk(L)
Q1
Q2
.
.
.
Qk
Intervalo de Confianza de (1-a) %
Outliers
Observaciones fuera de rango
Si un Qj esta fuera de rango (existe sospecha)
Entonces, si se elimina
Q
Q
k
i
i
n
=
=
∑1
S
Q Q
k
i
i
k
2
1 1
=
−
−=
∑
( )
( )
Q t
s
kk± −1 2, *α
Q Q
s
j −
> 3

Instrucciones.- Resuelva cada ejercicio de acuerdo a las indicaciones realizadas en
clase. Dicho ejercicio debe ser resuelto y presentado en los grupos ya organizados, en
una monografía resumen ejecutiva con interpretación de su reporte, en folder manila.
Los archivos correspondientes deben ser enviados al correo ya indicado.
1. Generalice el modelo de inventario (s,S) desarrollado en clase, para
tener dos tipos adicionales de art{iculos (adornos y accesorios), así como
trastos. Los clientes llegan en el mismo patrón que antes, pero ahora
cada uno tendrá una demanda de adornos y accesorios, así como de
trastos. Las demandas de trastos son como antes, las demandas de
adornos son POIS(1.9), y de accesorios son POIS(2.3); suponga que la
demanda de un cliente para un artículo es indepediente de sus demandas
para los otros dos artículos. Aún hay un evaluador de inventario, que
sigue llegando al inicio de cada día, pero ahora tiene que ver los tres
inventarios y pedir y pedir de acuerdo a políticas separadas (s, S) para
cada uno de los tres. Para trastos, (s, S) = (20, 40) como antes; para
adornos, (s, S) = (15, 35); y para accesorios, (s, S) = (25, 45). Los
retrasos en la entrega para los trastos son UNIF(0.5, 1.0) como antes;
para los adornos, es UNIF(0.4, 0.8); y para accesorios, es UNIF(0.8,
1.7). Los costos por hacer el pedido (tanto configurado como
incremental), por mantener y por faltante para adornos y accesorios son
los mismos que para los trastos. Ejecute la simulación por la misma
duración que en el modelo desarrollado en clase (esto significa que es
correcto suavizar el punto final para evitar evaluaciones de inventario
inútiles en el tiempo 120), y obtenga el costo total diario, así como el
costo por mantener y el de faltante por separado para cada tipo de
artículo. (Costo Promedio por Ordenar = 267.67)
2. Partiendo del ejercicio anterior, suponga que los proveedores de los tres
artículos se fusionan y ofrecen un acuerdo para eliminar los costos de
configuración múltiples en los pedidos de un día determinado, esto es, si
Bucky ordena un artículo de cualquier tipo al inicio del día, solo tiene que
pagar el costo de configuración de 32 dólares una vez por ese día, no uno
separado de 32 dolares por cada tipo de artículo que ordene. ( Si no se
coloca ningún pedido de ninguna cosa, no hay costo de configuración).
Modifique su modelo del ejercicio anterior para hacer esto. ¿Qué tipo de
incentivos cree usted que esta estructura de costo alterna debe ofrecer
a Bucky en terminos de recoger mejores valores de s y S para cada
artículo? (Responda la preguntas del ejercicio anterior también).
(Costo Promedio por Ordenar = 234.87)

3. Un pequeño almacen proporciona almacenamiento de trabajo en proceso
para una instalación de fabricación que produce cuatro tipos de
diferentes partes. Los porcentajes de tipo de parte y los costos de
inventario por parte son:
Costo de InventarioTipo de
parte Porcentaje Por parte
1
2
3
4
20
30
30
20
$5.50
$6.50
$8.00
$10.50
La interpretación de “costo de inventario por parte” es como sigue. Cada
parte en inventario contribuye con una cantidad de la última columna de
la tabla anterior al costo total (valor) del inventario que se mantiene en
el momento. Por ejemplo, si el inventario actual es de tres unidades de la
parte 1, ninguna de la parte 2, cinco de la parte 3 y una de la parte 4,
entonces el costo del inventario actual es:
3x$5.50 + 0x$6.50 + 5x$8.00 + 1x$10.50
=$67.00
Conforme las partes entran y salen, como se describe a continuaciòn,
este costo de inventario aumentará y disminuirá.
Las partes arriban con tiempos entre llegadas TRIA(1.5, 2.0, 2.8) (todos
los tiempos están en minutos). Dos grúas almacenan y retiran las partes
con un tiempo de viaje UNIF(1.2, 2.9) para cada camino. Las peticiones
de remoción de partes siguen el mismo patrón que para las llegadas. Si no
hay ninguna parte disponible, la petición no se llena. Todas las peticiones
de partes tienen prioridad sobre los almacenajes y la prioridad se da
para recuperarse con base en el costo más alto por parte.
Para las llegadas de partes, aumente el costo de inventario sobre llegada
y el número total de partes en inventario después de que la parte es
almacenada. Para peticiones de partes, disminuya el número total de
partes en inventario, tan pronto como sepa que hay una parte por
recuparar, y el costo de inventario después de que la parte sea
recuperada.
Ejecute su modelo por 5000 minutos comenzando con cuatro partes de
cada tipo en el almacén. Recopile estadisticas en la utilizaciòn de la grúa,
el costo promedio de inventario, el número de peticiones sin llenar
debido a que no se tienen partes del tipo requerido.
PISTAS: Use las variables indice para el inventario de partes y el costo
por parte. (Note que necesita emplear la opción “Other” (Otro) en el
módulo Assign (Asignar) cuando se asignen a variables indice). Use la

distribución discreta para determinar el tipo de parte, y el módulo de
datos Statistic (Estadistica) para recopilar algunas de las estadísticas
requeridas. (Costo de Inventario = 602.22)
NOTA.- Aquellos que resuelven el ejercicio con los Paneles Basicos y Avanzados,
deben incluir la animación correspondiente, la solución con Panel de elementos
incluye plot del nivel de inventario maximo y minimo así como los tanques
correspondientes (levels).

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
1. Kelton W. David. Sadowski Randall P. Sturrock David T. Simulación con
Software Arena. . 4ta Edición. Ed.McGraw-Hill, Inc. España. 2008.
2. Pritsker, Alan. O’Reilly, Jean. Simulation with Visual Slam and AweSim. 2da Ed.
Edit. Wiley. USA. 1999.
3. Banks, Jerry. Discrete Event System Simulation. Georgia Institute of
Technology. USA. 1995
4. Banks, Jerry Handbook of Simulation: Principles, Methodology, Advances,
Applications, and Practice. Edit. John Wiley and Sons. USA. Setiembre 1998.
5. Ross, Sheldon M. Simulación 2da. Ed. Prentice Hall. México 1997. 296 pg.
ENLACES
ü INFORMS Simulation Society
http://www.informs-sim.org/index.html

TABLA DE LA DISTRIBUCION t−Student
La tabla da áreas 1 − α y valores rtc ,1 α−=
, donde, α−=≤ 1][ cTP , y donde T tiene
distribución t-Student con r grados de libertad.
1 − α
r 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95 0.975 0.99 0.995
1 1.000 1.376 1.963 3.078 6.314 12.706 31.821 63.657
2 0.816 1.061 1.386 1.886 2.920 4.303 6.965 9.925
3 0.765 0.978 1.250 1.638 2.353 3.182 4.541 5.841
4 0.741 0.941 1.190 1.533 2.132 2.776 3.747 4.604
5 0.727 0.920 1.156 1.476 2.015 2.571 3.365 4.032
6 0.718 0.906 1.134 1.440 1.943 2.447 3.143 3.707
7 0.711 0.896 1.119 1.415 1.895 2.365 2.998 3.499
8 0.706 0.889 1.108 1.397 1.860 2.306 2.896 3.355
9 0.703 0.883 1.100 1.383 1.833 2.262 2.821 3.250
10 0.700 0.879 1.093 1.372 1.812 2.228 2.764 3.169
11 0.697 0.876 1.088 1.363 1.796 2.201 2.718 3.106
12 0.695 0.873 1.083 1.356 1.782 2.179 2.681 3.055
13 0.694 0.870 1.079 1.350 1.771 2.160 2.650 3.012
14 0.692 0.868 1.076 1.345 1.761 2.145 2.624 2.977
15 0.691 0.866 1.074 1.341 1.753 2.131 2.602 2.947
16 0.690 0.865 1.071 1.337 1.746 2.120 2.583 2.921
17 0.689 0.863 1.069 1.333 1.740 2.110 2.567 2.898
18 0.688 0.862 1.067 1.330 1.734 2.101 2.552 2.878
19 0.688 0.861 1.066 1.328 1.729 2.093 2.539 2.861
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∞ 0.674 0.842 1.036 1.282 1.645 1.960 2.326 2.576

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