Tutorial AnyLogic PLE: Colas 1
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El documento analiza la viabilidad de contratar un ayudante para un dependiente en un taller de mecánica, comparando dos opciones de tiempo de servicio y sus costos asociados. La opción sin ayudante genera pérdidas de $50/h, mientras que con ayudante las pérdidas son de $24/h, lo que la hace más ventajosa. Además, se describe un enfoque de simulación utilizando AnyLogic para validar los resultados obtenidos de manera analítica.
Tutorial AnyLogic PLE: Colas 1
- 1. Tutorial 1: Taller de mecánica Enunciado Unos mecánicoslleganaunamediade 10 por hora a recogerpiezasde repuesto.Estaspiezasse lasda un dependiente pagadoa$5/hora y que tarda como media5 minen servir,Cadahora que tiene que esperarun mecánico(enel sistema) le cuestaal taller$10. Queremossabersi merece lapenacontratar a un ayudante del dependiente,pagadocon$4/hora, de formaque el tiempomediode serviciose reduzcaa 4 min SoluciónAnalítica Tenemosdosopciones: Sinayudante:1/1 = 5 min = 1/12 h Con ayudante:1/2 = 4 min= 1/15 h En amboscasos, = 10 clientes/h Opción1 (sinayudante): Por tanto,perdemos5·($10/h) = $50/h Opción2 (conayudante): Por tanto,perdemos2·($10/h) = $20/h debidoa laesperade losmecánicos,Perotambiénperdemos $4/h debidoal sueldodel ayudante,Portanto,laspérdidastotalesson$24/h Análisisfinal:En la opción1 perdemos$50/hy en laopción2 perdemos$24/h,con lo cual la más ventajosaeslaopción2. Soluciónen AnyLogic Iniciamos creando un nuevo proyecto y lo nombramos PLE Colas1 cambiando la unidad de tiempo por defecto a minutos (ver imagen). mecánicos5 12 10 1 12 10 1 ; 12 10 1 1 11 L mecánicos2 15 10 1 15 10 1 ; 15 10 1 1 12 L
- 2. A continuación agregamos los elementos Source, Queue, Delay y Sink de la librería de procesos y los conectamos en secuencia. Adicionalmente agregamos una variable de tipo doble y la llamamos averageL, un parámetro de tipo doble llamado tDelay, y una estadística que llamaremos L como se muestra en la imagen inferior. Cambiamoslaspropiedadesde Source paraactualizarla estadísticacada que unnuevoagente llegue al sistemahaciendo que laestadísticacapture lacantidadtotal de unidadestantoencolacomo en servicio.
- 3. Por otra parte cambiamoslaspropiedadesdel objetoDelayparaajustarel tiempode servicio,loque nos permite compararentre laopción1 y laopción2 (siny con ayudante).Este parámetroserátransferido desde lapantallade inicio. En la pantallade simulaciónprincipal incluimosuntextodonde transcribimosel enunciado,un deslizador(slider) que controlael tiempode atenciónyunavariable tipodoble que conectaremosal slider.Laimageninferiormuestratodosloselementosde estapantalla.
- 4. Así mismolaimagensiguientemuestralaspropiedadesdel sliderdonde se vinculaconlavariable tDelay y se le asignanlímite inferiorysuperior. En cuanto a las propiedadesde lasimulación,se debe vincular la variable local tDelay con el parámetro principal del mismonombre.El tiempo de simulación será 50,000 minutos (poco menos de 35 días) a la máximavelocidadposibleyse indicaque el experimentoesaleatorionorepetible (ver imagen inferior)
- 6. Al finalizarlasimulaciónobtendremosel valorpromediode unidadesenel tallerenel promediodel estadísticoL. Estosin embargoesel resultadode unaúnicasimulación.
- 7. Para obtenerresultadosmásconfiablesel usuariotienedosposibilidades,obienejecutamuchasveces la mismasimulaciónytomanotade losresultadosparaluegopromediarlos,opuede crearun experimentoadicional dondese realicenmúltiplesrepeticionesdel mismoexperimentocondiferentes semillasaleatorias.Estose hace mediante lavariaciónde parámetros(File –New –Experiment, seleccionandoParametersVariationcomose muestraenlaimageninferior)
- 8. En él crearemosunexperimentode tipolibre (free form) endonde controlaremoslavariable tDelay mediante uncombo(verimagensiguiente)
- 9. El comboactualizael valorde lavariable tAtencionconvaloresde 4o 5 (verpropiedadesenlaimagen siguiente)
- 10. Las propiedadesdel experimentoincluyen1,000 repeticiones,aleatoriedadynorepeticiones(ver siguientesimágenes) Finalmente,actualizamoslasaccionespersonalizadasenJavapararesetearla estadísticaantesde cada corrida de simulaciónytransferirlavariable antesde iniciar.Al finalizarel experimentoleemosel valor del estadísticoL ylo agregamosal estadísticolocal,loque nospermite evaluarel valormediode la cantidadde agentesenel sistemade todoslos1,000 experimentos.
- 11. Luegode ejecutarla simulaciónpodemosconocerel valordel estadísticocomose muestraenlasdos imágenesinferiores. En estaocasiónencontramosque losresultadosporsimulaciónsonsimilares alosresultadosobtenidos de manera analítica,con 5 y 2 mecánicospara lasopcionessinycon ayudante respectivamente.