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• Ian Cortez

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8 de mayo de 2018

Título

MAPA CONCEPTUAL UNIDAD 4

JUAN CARLOS CANUL PECH

Simulacion unidad 4

Simulador

Concepto

Problemas con líneas de espera

Lenguaje de simulación

Áreas de aplicación

Pruebas paramétricas.

Problemas con sistemas de inventario.

Pruebas no paramétricas.

Concepto

Porque usar

Simular, es reproducir artificialmente unfenómeno o las relaciones entradasalida de un sistema

cuando la operación deun sistema o la experimentación en él sonimposibles, costosas, peligrosas o poco

Simulacion continua

son muy amplias,numerosas y diversas: hospitales, oficinasde correos, telégrafos, casas de cambio, etc.

Proposito general

      

SOFTWARE DE SIMULACION

Línea de espera de un solo canal

Simulacion deiscreta

FORTRAND ASEMBLER ALGOL PASCAL BASIC PL/1 C

S.Discreta y Continua

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ARENA HYSYS ASPENPLUS CHEMCAD PROMODEL

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Ecuaciones descretas: DSL190, MIMIC, GHSI, DYHYSYS. Enfoque de nloques: MIDAS, DYNAMO, SCADS, MADBLOC, COBLOC

Administacion cientifica de inventario. 1. Formula del Método matematico. 2. Derivacion de una politica optima basada en el modelo. 3. Uso de equipo de computo para mantener el control y señalizar cuando reabastecer

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GASP-IV. C-SIMSCRIPT SLAM

Cada cliente debe pasar por un canal, una estación para tomar y surtir el pedido, para colocar el pedido, pagar la cuenta y recibir el producto. Cuanto llegan más clientes forman una línea de espera y aguardan que se desocupe la estación para tomar y surtir el pedido.

Enfoque de flujo transaccion: GPS, BOSS. Enfoques de eventos: GASPII, SIMCRIPT, SIMCOM, SIMPAC. Enfoque de procesos: SIMULA, OPL, SQL, SIMULATE. Enfoques de actividades: CSL ESP,FORSIM-IV, MILITRAM

Para determinar la distribución de probabilidad para la cantidad de llegadas en un período dado, se puede utilizar la distribución de Poisson.

Distribución de llegadas

Todo aquellos que se encuenta en un almacen (materiales)

Tipo 1

Materias primas: Porductos necesarios para la producion insumos

1. Se conoce el modelo de distribución de la población objetode estudio y se desconoce un número finito de parámetros dedicha distribución que hay que estimar con los datos de lamuestra. 2. Requieren conocer la distribución de la muestra para poderrealizar inferencias sobre la población

Tipo 2

Producto terminados: son los productos para la venta

LAS PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS: ¿Para qué se utilizan?

Son una alternativa a las pruebas paramétricas cuando los datos no cumplen los requisitos de las pruebas paramétricas. 2. Permiten conocer cómo es la forma de la distribución de la población de la que se ha extraído la muestra. Contrastes de Bondad de Ajuste para conocer la forma de la población que ha originado la muestra.

SUPUESTOS DE LAS PRUEBAS PARAMÉTRICAS

1. Normalidad. Las observaciones se extraen de poblaciones distribuidas según la Normal para cada grupo. Pruebas de bondad de ajuste. 2. Homocedasticidad. Las varianzas de los diferentes grupos tienen que ser iguales. Homogeneidad de varianzas. El numerador y el denominador de la prueba F son estimaciones de la misma varianza poblacional. Prueba de Levéne. Supuesto de esfericidad respecto a la homogeneidad de varianzascovarianzas según la prueba de Mauchley.

/= Media o cantidad promedio de ocurrencia en un intervalo e= 2.17828 X= cantidad de ocurrencias en el intervalo

3. Respecto a los errores: El tiempo de servicio es el tiempo que pasa un cliente en la instalación una vez el servicio ha iniciado. Se puede utilizar la distribución de probabilidad exponencial para encontrar la probabilidad de que el tiempo de servicio sea menor o igual que un tiempo t. e= 2.17828 μ= cantidad media de unidades que pueden servirse por período

1. Los errores son independientes entre sí. 2. Se distribuyen según na Normal dentro de cada población del grupo N(0, s2). Es decir, con media cero y varianzas equivalentes. 3. La ecuación estructural del modelo refleja una composición aditiva de las fuentes de variación

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