QUIERO SIMULAR UN PROCESO ¿POR DONDE EMPIEZO? (PARTE 1)

Por: Juan Carlos Vergara Schmalbach

Material Original (En prensa)

Para aprender modelación y simulación de procesos es necesario cumplir ciertos requisitos:

1. Conocer en detalle el sistema y/o el problema a solucionar a través de la simulación. Es importante comprender el problema en todos sus detalles o características (o por lo menos, conocer aquellas personas expertas en el sistema a tratar), para así dimensionar: su alcance, los datos requeridos, los comportamientos de las variables, las locaciones y recursos involucrados, los flujos de materiales e información, las posibles interrelaciones, los posteriores análisis y los resultados esperados.

2. Analizar el comportamiento del sistema y enmarcarlo en un tipo de modelo que mejor podría interpretarlo: estocástico (posee variables aleatorias adaptadas al comportamiento de una distribución de probabilidad) o determinístico, continuo o discretos. Más adelante comentaremos cada uno de estos apartes.

3. Seleccionar un software de simulación que permita modelar, de mejor manera, las características del sistema. Esta selección dependerá también del alcance del sistema, el modelo de simulación elegido, la información que se desea recopilar y el énfasis en el análisis del comportamiento del mismo (si se desea verificar las relaciones entre variables, validar un modelo propuesto o proponer escenarios futuros).  Se recomienda contar con personal con experiencia en el manejo del software antes de proceder a realizar el modelado del sistema.

Por ejemplo, Promodel es un software ideal para simular modelos estocásticos y eventos discretos. Por otro lado, Stella o I THink, son software empleados en la simulación de sistemas continuos y modelos estocásticos. HpSim se emplea para la simulación de sistemas, tanto determinísticos como estocástico, con preferencia en sistemas que funcionan con eventos discretos.

4. Contar con la información suficiente para modelar, y posteriormente, simular el sistema. Antes de proceder en la intervención del sistema, se debe tener la seguridad de contar con la información suficiente o poder acceder a las fuentes de datos, ya sea a través de documentos secundarios , o a través de fuentes primarias (por ejemplo, la observación, experimento, entre otros).

MODELADO Y SIMULACIÓN DE LÍNEAS DE ENSAMBLE (PARTE 2)

Continuamos con la presentación del curso completo en simulación de líneas de ensamble.  En esta entrada dejamos los videos faltantes donde el estudiante o interesado en el tema, podrá aprender a programas las distribuciones de usuario, paradas repentinas de las máquinas y distribuciones de tiempos.

Video 6 - Simulación de una línea de ensamble - Rutas y Recursos

  Video 7 - Simulación de una línea de ensamble - Mantenimiento

 Video 8 - Simulación de una línea de ensamble - Variables

Video 9 - Simulación de una línea de ensamble - Proceso Estocástico

MODELADO Y SIMULACIÓN DE LÍNEAS DE ENSAMBLE (PARTE 1)

El éxito del modelado y simulación de líneas de ensamble se establece en el detalle del proceso y de la información recabada en las fases iniciales del proyecto. Esto involucra:

- El correcto diseño del layout

- La definición de los elementos que participan en la simulación

- Los datos obtenidos (que deben ser representativos)

- La identificación de distribuciones

- La abstracción de la lógica de producción

Para llevar a cabo los pasos completos, te recomendamos ver los videos de simulación mediante el uso del software Promodel dispuestos en nuestro canal:

Video 1 - Inicio de una simulación de una línea de ensamble

Video 2 - Inicio de una simulación de una línea de ensamble

Video 3 - Simulación de una línea de ensamble - los buffer

Video 4 - Simulación de una línea de ensamble - programación de una inspección

Video 5 - Simulación de una línea de ensamble - los ensambles

MODELADO DE SISTEMAS LOGÍSTICOS: CADENAS PRODUCTIVAS AGRÍCOLAS (PARTE 2)

Si quieres profundizar la caracterización, modelado y simulación de cadenas productivas agrícolas, les recomiendo el siguiente libro (Has clic en la imagen). 

"El lector encontrará hoy en día un término recurrente en los espacios de discusión y de concertación territorial: Competividad. De una forma sencilla, la competividad debe responder cuestiones fundamentales de hoy y hacia nuestro futuro: ¿Para que servimos como territorio, organización y grupo?, ¿Cómo logramos producir y vender más y mejores cosas a otros territorios?, ¿Cómo logramos producir nuestras actividades industriales y comerciales equilibrándolas con el concepto de eficiencia social?, ¿Qué competencias debemos empezar a formar hoy para tener prosperidad mañana?.

Este libro desarrolla una aproximación sistémica para el problema de la competividad, partiendo del entendimiento que las cadenas productivas, que se vuelven exitosas como conglomerados (clusters) es posible modelarlas y caracterizarlas en forma dinámica (modelos) adquiriendo formas explicitas para visualizarlas, medirlas y proyectarlas como redes. Dichas redes muestran las relaciones (contratos o flujos) y las organizaciones (actores o agentes productivos) y evidencian mejor el efecto de los cambios de entorno, de las alianzas o de la implementación de proyectos y sus repercusiones en forma directa e indirecta.

Este libro aporta una óptica sobre cómo podemos articular mejor (entiéndase en forma rentable y socialmente eficiente) los esfuerzos institucionales y productivos en Colombia y particularmente en la Región Caribe. Esperamos que el lector encuentre amena esta lectura y encuentre aplicaciones a estas metodologías y ejemplos  en otros ámbitos y situaciones para la productividad y la competitividad  de cualquier territorio."

Para citar el documento te recomiendo:

Amézquita, Lopez; Vergara-Schmalbach, Juan y Maza, Ávila (2010). Modelamiento de cadenas agroindustriales mediante simulación de redes. Málaga: Editorial EUMED - Universidad de Málaga.

MODELADO DE SISTEMAS LOGÍSTICOS: CADENAS PRODUCTIVAS AGRÍCOLAS

Por: Juan Carlos Vergara Schmlbach

Material Original (en espera de publicación)

En las cadenas productivas agrícolas, consideradas como cadenas de suministro, se aprecian problemas comunes como la diversidad de precios y productos, la extensión de la cadena misma, calidad, viabilidad, disponibilidad y márgenes de utilidad desiguales para los diferentes actores que participan en ella. Al analizar las cadenas productivas agrícolas como sistemas logísticos dinámicos, se podrá proveer una visión holística sobre la distribución, transporte, almacenamiento y consolidación de productos orgánicos, en términos de tiempos y costos, con el objetivo de mejorar su desempeño y evaluar nuevas oportunidades de mercados. 

En la siguiente Tabla (preliminar) se resume un estudio  reciente sobre cadenas productivas agrícolas, que utilizaron la simulación como herramienta principal de análisis.

Tabla 2. Estudios relacionados con el modelado y simulación de cadenas productivas agrícolas

Autor(es)	Tipo de simulación	Título de la investigación	Principal conclusión	Herramienta o método complementario
Amézquita, Vergara-Schmalbach y Maza (2001)	Dinámica de Sistemas	Modelamiento de Cadenas Agroindustriales mediante Simulación de Redes	A parir de lo modelado de las cadenas, se pueden probar escenarios que permitan mejorar los ingresos monetarios a los diferentes actores que participan en ellas.	Diseño de escenarios

Fuente: Elaborado por el autor

3.1 ELEMENTOS REQUERIDOS PARA EL MODELADO Y SIMULACIÓN DE CADENAS AGRÍCOLAS

A continuación se exponen los requerimientos o elementos mínimos necesarios para modelar y simular cadenas productivas agrícolas en detalle:

A. Capacidades y localización geográfica

• ·    Instalaciones de acopio: Número y localización de instalaciones, capacidad de acopio, tiempos de procesamiento.
• ·    Bodegas: Numero y localización, capacidad, proporción de productos que almacena.
• ·    Transporte: Tipo, localización, cantidad, capacidad, origen - destino.
• ·    Cultivos (producción): Capacidad real, capacidad máxima, localización.
• · Procesamiento agroindustrial: Localización, capacidad de procesamiento, características de los productos.

B. Rendimientos y desperdicios

• ·    Cultivos: Rendimiento, producción máxima, proporción de desperdicios, insumos, temporadas de producción, tipo de consolidación, unidad de medida empleada.
• ·         Transporte: Número de viajes
• ·         Procesamiento agroindustrial: Rendimientos

C. Caracterización

• ·         Actores: Identificación, características, localización
• ·         Enlaces y cadena de suministro: destino de productos, relación entre actores
• ·         Ciclos de producción: Tiempos de producción por cultivo
• ·         Datos históricos: Áreas cultivables, producción
• ·         Proyecciones a mediano y largo plazo: Producción
• ·         Costos: Transporte, productos, desperdicios, insumos
• ·         Precios: Productos

D. Potencialidades y amenazas

• ·         Cultivos: Capacidades futuras, tendencias del mercado
• ·         Cadena de suministro: Competencia, cuellos de botella
• ·         Sector agroindustrial: Productos promisorios, tendencias del mercado

LOGISTICS DECISIONS

Por: Juan Carlos Vergara Schmalbach

The logistic problems lead to take decisions, with effects on the time. Such decisions can be framed in this levels: operational, tactical and strategic.

The effect in the short term, is operational level; while tactical and strategic decisions, have a effect in a middle and long term. In the next table shown a example about the level of decision in logistics terms related with inventory management.

Logistic Problem	Level of Decision
	Opertational	Tactical	Strategic
Inventory Management	Suppliers selection.  Ordering goods and raw materials.  Location of products and materials on site.	Reorder Point Planning. Assessment of the level of stock of materials.  Definition of areas for permanent storage.	Definition of inventory policies.  Definition of procurement policies.  Outsourcing Assignment for inventory and warehouse management.

Source: Elaborado por Juan Carlos Vergara Schmalbach

What another decision in  inventory management can you identify in your working life?

SOLUCIÓN A PROBLEMAS LOGÍSTICOS

Por: Juan Carlos Vergara Schmalbach

Los problemas logísticos pueden conducir a tomar decisiones, que según su espacio temporal, se pueden clasificar en tres niveles: operacionales, tácticas y estratégicas.  Las decisiones operacionales tienen un efecto en el corto plazo, mientras que las tácticas y estratégicas, sus efectos se prolongan en el mediano y largo plazo. En la siguiente Tabla se muestra un pequeño ejemplo del tipo de decisión que se podría tomar en el caso de la gestión de inventarios:

Problema / Actividad Logística	Nivel de decisión / Acciones
	Operacional (corto plazo)	Táctica (mediano plazo)	Estratégica (largo plazo)
Gestión del Inventario	Asignación de proveedores. Realización de pedidos de materia prima y productos. Ubicación de productos y materiales en las instalaciones.	Definición de puntos de Reorden. Valoración del nivel de stock de materiales. Definición de zonas de almacenamiento permanentes.	Definición de políticas de inventario. Definición de políticas de aprovisionamiento. Asignación de Outsourcing para el manejo de inventarios y gestión de almacenes.

Fuente: Elaborado por Juan Carlos Vergara Schmalbach

¿Qué otro tipo de decisiones se pueden identificar en problemas con la gestión de inventarios a nivel logístico?

SIMULACIÓN DE SISTEMAS LOGÍSTICOS (PARTE 2)

Por: Juan Carlos Vergara Schmalbach

Material Original (fragmento en espera de publicación en revista o libro)

La logística es un área de negocio enfocada en el transporte, distribución, almacenamiento, manejo de materiales e inventario, muy ligada al área funcional de operaciones de una empresa o corporación. En logística, la simulación coadyuva a entender el flujo de materiales y recursos, al igual que sus disposiciones y destinos, valorados en tiempos y costos. En este sentido, la simulación permitirá evaluar el comportamiento de un sistema logístico bajo una configuración particular, considerando su dinámica.

Entiéndase por sistema logístico, como aquellos elementos que interactúan en el flujo de materiales, información y demás recursos, a través de la empresa o cadena de suministro. El objetivo principal del modelado y simulación de este tipo de sistemas, considerados como sistemas abiertos y dinámicos, tiende a la solución de problemas operacionales y tácticos inherentes a las actividades relacionadas con el manejo de inventario, definición de puntos de reorden, gestión de la demanda, reducción de todos los tiempos de entrega (material, información y dinero en efectivo), eliminación de los retrasos, diseño de políticas en logística y/o mejora general del desempeño del sistema.

A un nivel estratégico, el objetivo de la simulación se centra en tomar decisiones concernientes al mercado (diseño y presentación del producto; mercado objetivo; portafolio de productos), infraestructura (control de los medios de transporte de acuerdo a la infraestructura física), tecnológica (desarrollo tecnológico e innovación) y administrativa (gestión estratégica del negocio, ventaja competitiva).

CURSO COMPLETO DE SIMULACIÓN EN VIDEO

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GENERACIÓN DE NÚMEROS ALEATORIOS

Materia Original (Borrador y apartes del libro de SIMULACIÓN de Juan Carlos Vergara Schmalbach)

INTRODUCCIÓN

Un aspecto importante en la simulación de modelos estocásticos es la generación de números aleatorios (o RNG por  Random Number Generator) de calidad, fuente de datos necesaria para recrear condiciones de incertidumbre dentro de los modelos generados[1], y que por lo general, requieren de un procedimiento que involucra una serie de interacciones independientes de forma repetitiva (KNUTH, 1998). Cuando uno o más elementos de un modelo son estocásticos, las salidas del modelo serán también estocásticas, necesitando alguna forma de análisis estadísticos para llegar a unas conclusiones válidas (CARSON, 2004, pág. 2). Toda simulación estocástica gira alrededor de los generadores de números aleatorios, los cuales constituyen una serie de datos independientes, de acuerdo a una distribución de probabilidad, siendo vital contar con muy buenos generadores (KELTON, 2007, pág. 41).

El empleo de los números aleatorios en aplicaciones informáticas es muy diverso, con usos adicionales, no solo en la simulación de modelos estocástico, sino además, en el desarrollo de algoritmos para la encriptación de datos convirtiendo un texto normal en un texto cifrado (HABIBIZAD, HASHEMI, & MIRMOTAHARI, 2008, pág. 209), e inclusive, como test médicos a pacientes que presentan problemas o desordenes mentales (MATSUKAWA, NAGASHIMA, KAMEI, & TANABE, 2006) y para entender el funcionamiento de la memoria humana (TOWSE & VALENTINE, 2007).

REFERENCIAS

CARSON, J. S. (2004). Introduction to modeling ans simulation. Proceedings of the 2004 Winter Simulation Conference (p. 9). Estados Unidos: Brooks Automation.

HABIBIZAD, A., HASHEMI, Y., & MIRMOTAHARI, O. (2008). Introducing a platform for Encryption Algorithms. Proceedings of World Academy of Science: Engineering & Technology, 28(1), 208-210.

KELTON, W. D. (2007). Representing and Generating Uncertainty Effectively. Proceedings of the 2007 Winter Simulation Conference (pp. 38-42). Cincinnati: Department of Quantitative Analysis and Operations Management.

KNUTH, D. (1998). The Art of Computer Programming (Vol. Tercera Edición). Estados Unidos: Addison-Wesley, Reading, MA.

MATSUKAWA, Y., NAGASHIMA, M., KAMEI, S., & TANABE, E. (2006). Random number generation evaluation in patients with systemic lupus erythematosus indicates a heterogeneous nature of central nervous system vulnerability. Scandinavian Journal of Rheumatology, 35, 295-299.

TOWSE, J. N., & VALENTINE, J. D. (2007). Random number generation and working memory. European Journal of Cognitive Psychology, 19(3), 374-394.

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[1] Generados por fuentes físicas o métodos matemáticos

SIMULACIÓN DE UNA ACTIVIDAD DE EMPAQUE Y EMBALAJE

Para simular una actividad de empaque y embalaje (propias del área logístico) es necesario definir las entidades en sus diferentes estados (individualizadas y agrupadas), además de las locaciones donde se realizará la operación. Además, se deberán tener en cuenta, entre otros elementos:

• Los recursos que realizan la operación
• Los punto de recibo y entrega
• Los transportes y sus rutas (incluyendo las distancia y velocidades de desplazamiento)
• Las cantidades que se consolidarán
• Las variables del sistema (tiempos de operación, productividad, eficiencia)

En los siguientes videos, podrá encontrar los pasos para realizar la simulación de esta actividad realizado con el software Promodel.

Video 1. Layout del sistema (zonas de empaque y embalaje)

Video 2. Simulación de una actividad de empaque y embalaje (locaciones y entidades)

Video 3. Simulación de una actividad de empaque y embalaje (proceso y llegadas)

ESTRUCTURA Y MODELADO DE UN SISTEMA LOGÍSTICO

Adelantando un poco la publicación del libro de simulación, les comparto el esquema general de una cadena de suministro, visto desde el área de operaciones y logística. La comprensión de estos elementos facilitarán el posterior modelado y simulación del sistema. ¿Qué opinas al respecto?

SIMULACIÓN DE SISTEMAS LOGÍSTICOS (PARTE 1)

Por: Juan Carlos Vergara Schmalbach
Material Original (fragmento en espera de publicación en revista o libro)

La estructura de un sistema logístico se puede representar de forma sencilla como un conjunto de locaciones (plantas, almacenes, bodegas, plataformas) y rutas que comunican dichas locaciones. Las locaciones atenderán o transformarán entidades (caracterizadas por variables denominadas atributos), asimiladas como la materia prima, productos en procesos o productos terminados, o todo objeto (o sujeto) que fluye entre las locaciones y es objeto de interés del analista de simulación. A su vez, dichas entidades se moverán o transportarán con la ayuda de recursos (equipos, vehículos, grúas), que apoyan el flujo de las entidades en el sistema.  Para fijar una locación se deben considerar los siguientes aspectos (Owerns & Warner, 2003):

• -          Localización
• -          Personal requerido (recurso)
• -          Operaciones que se realizan en la locación (sobre las entidades)
• -          Capacidad
• -          Condiciones de almacenamiento
• -          Inventario actual y stock mínimo

En cuanto a las rutas de transporte se deben considerar:

• -          Tipo de transporte (terrestre, fluvial, Ferrero, aéreo)
• -          Capacidad de los recursos
• -          Distancias y velocidades
• -          Frecuencia de los envíos
• -          Variaciones de los puntos anteriores según estaciones del año

Con respecto a las entidades, se requieren en principio definir los siguientes aspectos (Yalaoui, Chehade, Yalaoui, & Amodeo, 2013):

• -          Las llegas de las entidades al sistema
• -          Las salidas de entidades del sistema
• -          Las entidades que serán procesadas inicialmente
• -          Las entidades con las cuales finaliza el sistema

En este sentido, una simulación de un sistema logístico permitirá recabar información sobre el comportamiento del sistema mismo en temas relacionados con (Banks, 1998):

• -          La utilización promedio de locaciones y recursos
• -          Los niveles de inventario de almacenes y bodegas
• -          Las demoras o retrasos en los transportes entre locaciones
• -          Las demoras o retrasos de las entidades en el sistema

REFERENCIAS PRELIMINARES

Banks, J. (1998). Handbook of Simulation: Principles, Methodology, Advances, Applications, and Practice (p. 849). New York: John Wiley & Sons.

Owerns, R. C., & Warner, T. (2003). Concepts of Logistics System Design. (John Snow, Ed.) (p. 28). Arlington, Va.: Inc./DELIVER, for the U.S. Agency for International Development (USAID).

Yalaoui, A., Chehade, H., Yalaoui, F., & Amodeo, L. (2013). Optimization of Logistics (p. 287). London: John Wiley & Sons, Ltd.

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