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Title: Elaboración de apuntes de la asignatura de Simulación
Authors: CHAPA NUÑEZ, DANIEL
metadata.dc.subject.other: Simulación, análisis de un modelo, simulación de eventos, variables aleatorias, variables discretas, método Montecarlo, modelamiento probabilístico
Issue Date: 2023-02-22
Publisher: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Ciudad Cuauhtémoc
Description: La simulación como herramienta, es muy importante para el modelado de sistemas extensos y complicados. Es que, a través de un programa de computadora permite probar los cambios de diseño de ingeniería sin interrumpir el sistema que se está modelando. Sin embargo, la enseñanza y el aprendizaje de la simulación puede ser difícil tanto para los profesores como para los estudiantes, se necesitan lenguajes informáticos especializados. Por lo tanto, deben enseñarse a los estudiantes. Estos apuntes están destinados a superar esta abrumadora tarea. Tradicionalmente, han existido dos tipos principales de libros de texto de simulación: los que enfatizan los aspectos teóricos y estadísticos, y los que enfatizan solo en el lenguaje o paquete de simulación. La intención de estos apuntes es combinar estos dos aspectos de los libros de texto de simulación mientras se agrega y enfatiza el arte de la construcción de modelos. El principal objetivo de estos apuntes es presentar los conceptos más relevantes y actualizados respecto al modelamiento probabilístico, simulación de Montecarlo y aplicaciones de software especializado en la materia, los cuales sirven como base para realizar aplicaciones en las áreas de ingeniería industrial. Estos apuntes contienen capítulos sobre modelado y capítulos que enfatizan los aspectos estadísticos de la simulación, así como también utiliza el entorno de simulación ProModel como la herramienta de modelado para enseñar simulación. ProModel es uno de los paquetes de modelado de simulación líderes en el mundo y tiene una base de usuarios fuerte y activa. Estos apuntes aportan al perfil profesional del Ingeniero Industrial la capacidad para simular sistemas diversos, así como el poder fundamentar propuestas de mejora continua, diseñadas con herramientas sistematizadas que toman en cuenta el aspecto de sustentabilidad, ya que se vive actualmente en el mundo global. En el primer tema se estudian los conceptos y características básicas de la simulación de eventos, principalmente de tipo discreto. En la segunda unidad, el tema de estudio incluye las ideas de simulación de variables aleatorias continuas y discretas. El tercer tema, tiene que ver con los elementos indispensables para construir modelos de simulación, la metodología general de simulación, y la aplicación del método Montecarlo para resolver problemas con la invaluable ayuda de la hoja de cálculo. En esta unidad los alumnos inscritos al curso, presentarán una propuesta de proyecto a desarrollar en el transcurso de la asignatura. En el desarrollo del proyecto se van integrando diversas competencias con la asesoría del docente, para que al final del curso se entregue un trabajo completo y profesional, que resuelva alguna problemática establecida. El cuarto tema se enfoca en el diseño de la calidad de la simulación, en el quinto tema se realizan simulaciones en hoja de cálculo, tales como inventarios, líneas de espera, entre otras, llegando hasta la validación. Finalmente, en el tema seis aborda el programa de cómputo específico para simulación, ProModel, en el que se desarrollan ejemplos, se valida y se mejora el programa para diversos proyectos de simulación. Estos apuntes contribuyen en el aprendizaje colaborativo, ya que integran de manera consistente los tres saberes de Morin (conocer, hacer, ser/convivir). Se incluyen los enfoques de solución manual y preferentemente con software diverso como la Hoja electrónica de cálculo: MS Excel; Ajuste de datos: Stat:Fit, EasyFit; y Programa especiales de simulación discreta como el ProModel, el cual está tecnológicamente al día, dado que la simulación de modelos clásicos junto con su tratamiento analítico proporciona al estudiante un aprendizaje profundo de cada tema. Si bien ProModel es una herramienta de modelado, el proceso conceptual presentado en los apuntes se basa en métodos independientes del lenguaje que incluyen imágenes, diagramas de flujo y de actividades, pseudocódigo y especificación de modelos que pueden implementarse en cualquier entorno y lenguaje de simulación. Se tiene siempre en mente, en la presentación de estos apuntes, promover el desarrollo integral de los estudiantes propiciando un aprendizaje significativo. Se incluyen diversos recursos didácticos a través de diversos complementos educacionales, desarrollados a partir de la enseñanza, la investigación y las experiencias que como docente he tenido, que promueven el desarrollo de habilidades para la experimentación como: la identificación de un problema, oportunidad de mejora, manejo y control de variables, recopilación de muestras, prueba de hipótesis, trabajo en equipo. Los alumnos pueden realizar la elección y el desarrollo de un proyecto aplicado de simulación En resumen, estos apuntes muestran cómo analizar un modelo mediante el uso de un estudio de simulación. En particular, se muestra cómo utilizar una computadora para generar números pseudoaleatorios, y luego cómo usar estos números para generar los valores de variables aleatorias de todo tipo de distribuciones, continuas y discretas. Se estudia a fondo el concepto de evento discreto y se pone en práctica la utilización de variables aleatorias en el estudio del comportamiento de modelos aleatorios. Al reproducir el comportamiento del sistema, se muestra cómo obtener estimadores de los indicadores de interés. Se consideran cuestiones estadísticas de cuándo detener una simulación, tamaño de corrida, y qué nivel de confianza depositar en los estimadores considerados, para luego analizarlos y validarlos de diversas formas. Además, se incluyen ejercicios prácticos y aplicación de software, respecto a cómo utilizar la simulación, para determinar si el modelo de simulación elegido es consistente con un conjunto de datos reales, para ser considerado un buen modelo de la realidad bajo estudio.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/other
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