Introducción
La utilización de las aplicaciones computacionales a la toma de decisiones, solución de modelos matemáticos, diseño de procesos y productos, son cada vez más comunes, necesarias y requeridas, con las cuales se ahorra tiempo y dinero; por esta razón, la simulación de procesos se constituye en uno de los campos de desarrollo más importantes para ser aplicados, no sólo a la simulación de diferentes experimentos y escenarios de modelos cada vez más complejos, sino también porque permite economizar costos al permitir recrear diferentes escenarios reales productivos en busca de un mejoramiento de los recursos.
En esta unidad se hace uso de software de apoyo para llevar a cabo la simulación, utilizando la hoja de cálculo Excel y el software Promodel.
Propósitos de aprendizaje
Propósito general
Implementar en un software especializado las técnicas necesarias para solución de modelos de simulación por medio de algunas herramientas tecnológicas disponibles en el mercado.
Propósitos específicos
- Describir las características básicas de los lenguajes de simulación.
- Validar los modelos de simulación.
- Efectuar el ajuste de datos con la herramienta de software Stat Fit.
- Implementar aplicaciones de simulación a procesos de producción, inventarios y líneas de espera.
Lenguajes de simulación
En una simulación llevada a cabo en una computadora es posible realizar una gran cantidad y variedad de modelos y experimentos de sistemas del mundo real mediante la evaluación numérica utilizando software, especialmente diseñados para propósitos específicos, donde se busca imitar o al menos hacer una aproximación a las características del sistema objeto de estudio, realizando experimentos numéricos con el propósito de reproducirlo, identificar fallas o cuellos de botella, entenderlos mejor y finalmente optimizarlos, teniendo presente o no la variable tiempo.
El nivel de complejidad del modelo, en principio, no es una limitante, ya que cada uno de ellos representa una situación específica de estudio. Para el desarrollo del curso, se trabajará con dos software de apoyo, Excel y Promodel.
![]() |
Aunque la simulación no es la única herramienta disponible para estudiar un modelo, generalmente es el método escogido. |
Verificación y validación de modelos de simulación
Un aspecto relevante a tener en cuenta durante el proceso de simulación, consiste en implementar la verificación y validación de las variables aleatorias utilizadas en la experimentación numérica.
Para esto se deben realizar básicamente dos cosas, determinar el tipo de distribución y su intervalo de confianza (o longitud de réplica, IC). La primera se realizó en la unidad anterior, para el segundo caso primero se identifica si se trata de una simulación terminal o una no terminal. En la terminal, la principal característica corresponde a la ocurrencia de un evento en el tiempo con el cual debe finalizar, si esta no se presenta, se trata de una no terminal.
Ajuste de datos con StatFit
StatFit es una herramienta que está incluida en el software Promodel, MedModel y Process Simulator Professional. Se utiliza para el ajuste de curvas y análisis estadístico de los datos de entrada y salida de una simulación. Algunas de las más importantes características y aplicaciones son para:
- Utilizar las pruebas de bondad de ajuste de datos como: Anderson-Darling, Chi-Cuadrada y Kolmogorov-Smirnov.
- Encontrar el número de réplicas para correr un modelo de simulación.
- Determinar el tamaño de la muestra para identificar los tiempos de proceso y transportación.
- Graficar los datos de entrada, distribuciones de probabilidad y estadística descriptiva de datos.
Modelos de simulación
La simulación de variables aleatorias se realiza en el curso de Simulación I con el software Excel y con Promodel. En cada uno se presentan indistintamente algunos ejemplos de aplicación a procesos de producción, inventarios y líneas de espera.
Estudiemos cada uno de estos.
Actividad de aprendizaje
![]() |
Completa el siguiente crucigrama con base en los conceptos estudiados de Promodel. |
Resumen
En esta unidad llamada Modelado con software se tratan cuatro temas. El primero llamado Lenguajes de simulación, es una introducción a la historia sobre los diferentes lenguajes usados en simulación aplicados a Ingeniería industrial, en el cual se identifica a las herramientas de software de Promodel y hoja de cálculo en Excel, como dos de las más generalizadas y usadas hoy en día, a partir de las cuales se desarrollará el resto del capítulo.
Luego, en la sección llamada Verificación y validación de modelos de simulación, se muestran y evalúan para algunos casos las expresiones necesarias para poder evaluar los intervalos de confianza en una simulación terminal y la longitud de la réplica para una simulación no terminal; cumplir con los requisitos impuestos por los intervalos de confianza y la longitud de las réplicas en cada caso de simulación, valida o no los resultados obtenidos de la simulación, permitiendo en caso de ser aceptadas, poder realizar análisis más rigurosos y amplios.
Luego, en la sección llamada Ajuste de datos con StatFit, se muestra el procedimiento requerido para hacer uso de la herramienta StarFit de Promodel en el análisis de pruebas de bondad de ajustes de datos y tipos de distribución. Finalmente, en la última sección, se presentan algunos ejemplos representativos de simulación de variables aleatorias llevadas a cabo en hoja de cálculo Excel y en Promodel.
![]() |
Si deseas revisar la retroalimentación del caso de estudio de la unidad 3, haz clic en el siguiente enlace. |
Caso de estudio
![]() |
Visualiza el siguiente caso de estudio y aplica un modelo de simulación de un sistema de inventarios. Recuerda presentar tus resultados al docente de clase. |
Bibliografía ()
- Azarang, M. & García, E. (1996). Simulación y Análisis de Modelos Estocásticos, (1ra ed.). México: Mc Graw-Hill.
- Banks, J., Carson, J., Nelson, B. & Nicol, D. (2014). Discrete Event System Simulation. (5ta ed.). Estados Unidos: Pearson.
- Campos, A. (2005). Mapas conceptuales, mapas mentales. Bogotá: Editorial Aula Abierta.
- Córdoba, G. (2011). Guía de prácticas y modelos de simulación con Promodel. Santiago de Cali: Pontificia Universiad Javeriana.
- Coss, R. (1993). Simulación: Un enfoque práctico. México: Limusa.
- García E.; García, H. & Cárdenas, L. (2006). Simulación y Análisis de Sistemas con Promodel. (1ra ed.). México: Pearson.
- García E.; García, H. & Cárdenas, L. (2013). Simulación y Análisis de Sistemas con Promodel. (2ª ed.). México: Pearson.
- Johnson, R. (1997). Probabilidad y estadística para ingenieros de Miller y Freund. (5ta ed.). México: Prentice Hall.
- Kelton, W.; Sadowski, R. & Sturrock, D. (2008). Simulation con software arena. (4ta ed.). México: Mc Graw-Hill.
- Law, A. (1987). Simulation Modeling and Analysis. (4ta ed.). Singapure: Mc Graw-Hill.
- Leemis, L. & Park, S. (2006). Discrete-event simulation, a first course. Estados Unidos: Pearson.
- Mendenhall, W. & Sincich, T. (1997). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. (4ta ed.). México: Mc Graw Hill.
- Pazos, J.; Suárez, A. & Díaz, R. (2003). Teoría de colas y simulación de eventos discretos. Madrid: Prentice Hall.
- Ríos, I. (2009). Simulación: Métodos y aplicaciones. (2a ed.). México: Alfaomega.
- Ross, S. (2000). Probabilidad y estadística para ingenieros. (2a ed.). México: Mc Graw Hill.
- Walpole, R.; Myers, R.; Myers, S. & Ye, K. (2012). Probabilidad y estadística. (9na ed.). México: Pearson.
Referencias Web
- Alicante. (2016) Glosario Simulación. Recuperado de: https://glosarios.servidor-alicante.com/simulacion/.








