Cumplimiento de Objetivos

En esta entrada les expongo un caso que modele con ayuda del diagrama causal y el diagrama de Forrester.

Marco Teórico

La compañía provee la información necesaria para ejecutar exitosamente las iniciativas dirigidas al punto de venta.

Ha desarrollado plataformas tecnológicas que permiten la captura, consolidación y reporteo de información para supervisar la ejecución de la estrategia del punto de venta de su empresa y la competencia, de forma segura y a velocidades excepcionales.

El área en la que se enfocara este proyecto, es el Departamento de Operaciones, dicho departamento es de los más importantes para hacer sustentable la compañía. Este departamento liderea a los auditores a nivel nacional, quienes recorren una ruta diariamente ya predefinida por los coordinadores o supervisores. Cada ciclo de rutas se define como un periodo de tiempo mensual.

Desarrollo

Para este ejercicio nos basaremos en dos diagramas que nos ayudaran a identificar y visualizar de mejor manera el comportamiento periodo a periodo que se tiene con el recorrido de rutas hechas.

Definición de Variables

• Variable de Nivel

Tienda Totales = (Tiendas Hechas + Tiendas No Hechas)*(% de Aumento)

• Variables de flujo

Tiendas Hechas = Tiendas Totales - Tiendas No Hechas
Tiendas No Hechas = Faltas * Tiendas x Persona
Personal = Tiendas Totales/Tiendas x Persona
Faltas = Personal*% de Faltas
Personal Extra = Tiendas no Hechas/Tiendas x Persona

• Constantes

% de Faltas = 4.5% en la Simulacion 1 y 2.5% en la Simulacion 2
% Aumento Tiendas = 1.5%
Tiendas x Persona = 30

Diagrama Causal

Diagrama de Forrester

Gráficas de Resultados

Conclusiones

Para este caso, se plantearon dos panoramas, uno cuando la tasa de faltas es del 4.5%, y otra cuando es 2.5%, que denota que hubo una mejoría sobre las tiendas no hechas. Esto es a causa de que se tomaron decisiones para motivar al equipo de auditores a que realizaran el total de sus tiendas, y que se preocupo la compañía por retenerlos dentro de la misma.

También dentro de los resultados podemos observar una disminución en el número de personal extra que se necesita contratar por periodo. Implica una reducción de costos significativos por proyecto a la compañía.

Información de la herramienta Vensim

Vensim es una herramienta visual de modelaje que permite conceptualizar, documentar, simular, analizar y optimizar modelos de dinámica de sistemas. Vensim provee una forma simple y flexible de construir modelos de simulación, sean lazos causales o diagramas de stock y de flujo.

Vensim es actualmente el programa más versátil, intuitivo y sencillo para construir y simular modelos dinámicos. Permite construir modelos a través de diagramas causales o en versión texto, y en cualquiera de las dos modalidades permite comparar fácilmente los resultados de distintos experimentos, superponer gráficos de distintas variables, cambiar escalas, periodos de estudio, etc.

Para mayor detalle se puede visitar esta página

Este es un video con un ejemplo de uso de esta herramienta:

Este es otro video con un ejemplo de un caso que se ha modelado con esta herramienta:

Simulación de sistemas

¿Que es simulación de sistemas?

Simulación es una técnica numérica para realizar experimentos en una computadora digital. Estos experimentos involucran ciertos tipos de modelos matemáticos y lógicos que describen el comportamiento de sistemas de negocios, económicos, sociales, biológicos, físicos o químicos a través de largos períodos de tiempo.

Modelar tiene diversas ventajas sobre los métodos de cálculo tradicionales:

- Hay problemas intrínsecamente dinámicosen los que la aproximación tradicional basada en una simplificación estática del problema no es suficiente. Por ejemplo: en el estudio delimpacto de carga en generadores eléctricos.
- Nos permite llegar a un conocimiento másexacto de sistemas complejos (incluso multifísicos).
- Además de su utilidad en problemas clásicos de Ingeniería, tiene aplicaciones en Ciencias Sociales yBiológicas. Es multidisciplinar.
- Totalmente compatible con técnicas de diseño y optimización (como algoritmos genéticos).
- Prototipado virtual de sistemas multifísicos.
- Podemos diseñar laboratorios virtuales a medida para aplicación en metodologías de educación a distancia.
- Nos permite el entrenamiento con riesgo cero de personal especializado a cargo de tareas críticas. Por ejemplo: personal técnico en centrales nucleares.

¿A qué campos concretos podemos aplicar la Simulación de Sistemas?
Como se ha comentado, la Simulación de Sistemas tiene aplicación en Ingeniería, en Ciencias sociales yBiológicas.

El software ARENA nos sirve para simular sistemas, en este link podemos encontrar mas detalle: Arena Software

El siguiente video es un ejemplo hecho en este software:

Simulink

MATLAB es un lenguaje de alto nivel para realizar cálculos cientifico-técnicos. Integra las herramientas de cálculo necesarias con otras de visualización así como, un entorno de programación de fácil uso.

Aplicaciones típicas:

• Cálculo matemático
• Desarrollo de algoritmos
• Adquisición de datos
• Modelado, simulación y prototipado
• Análisis de datos y visualización
• Gráficos
• Desarrollo de aplicaciones y entornos gráficos de usuario

Simulink es una herramienta para modelado, simulación y análisis de sistemas dinámicos.

Soporta tanto sistemas lineales como no lineales:

• en tiempo continuo,
• muestreados,
• híbridos y
• sistemas multifrecuencia (contienen sistemas muestreados a diferente frecuencia).

También les dejo un video con un ejemplo de retroalimentación modelado en este software.

En su mayor parte es aplicado este software para modelar circuitos eléctricos, les dejo un ejemplo.

Sistema Complejo en la Naturaleza

A continuación se expone un ejemplo de como en la propia naturaleza podemos encontrar un sistema complejo, dándonos a conocer porque la forma organizada y la división de roles logran un fin.

Innovación de Tecnología

En esta entrada les comparto un video donde unos alumnos documentan que tanto se tendría que invertir en parques tecnológicos que motiven a que empresas o personas tengan un lugar o instalaciones adecuadas para realizar sus investigaciones.

Introducción - Dinámica de Sistemas

En esta ocasión navegando por Internet encontré un video que nos da a conocer los principios de la Dinámica de Sistemas, como se define y como la podemos aplicar. Un bueno como para entender como es aplicada en la vida cotidiana.

En esta segunda parte se define un sistema complejo, asi como una ejemplo muy bien explicado de como se aplicán.

Teniendo esta información nos podemos dar cuenta que estamos rodeados de sistemas complejos, y que   la situaciones e la vida puede ser plasmadas en sistemas complejos y que de alguna manera nos pueden marcar pronósticos o tendencias que se siguen. La modelación nos ayuda en la toma de decisiones.

Incontrol - Sistemas de simulación

Navegando por la web me encontre con esta empresa que a mi parecer otorga bastantes opciones para la simulación de sistemas aplicables a la vida real, como sistemas de logistica, sistemas de control de pasajeros en un aeropuerto, sistemas de rutas de transporte.

A continuación pongo un video de la funcionalidad que tiene la aplicación ED Logistics:

Ejercicio Población Legal e Ilegal

Población Legal e Ilegal

En esta ocasión publicaré un ejercicio que considero que fue mas complejo de analizar y de realizar el diagrama, es un ejercicio basado en un Guía Practica que esta en internet, misma que utilicé en mi entrada anterior. Al final de esta les dejo la liga para que consulten el ejercicio

El problema es el siguiente:

El ministerio de inmigración se propone analizar la evolución de la población extranjera que ingresa como turista en vuelos internacionales de un aeropuerto, en los próximos 30 años.
Los vuelos internacionales arriban cada 20 minutos y la cantidad de pasajeros que llegan en cada avión es de 70 personas. De esa cantidad un 60% son extranjeros que ingresan al país como turistas, el resto son nativos que han salido y regresado a su país ya sea por turismo, trabajo, etc.
Para salir del aeropuerto demoran 30 minutos cada nativo y 45 minutos los extranjeros.
De esa población de turistas extranjeros se conoce que al cabo de 6 meses un 40 % pasa a ser residente legal, un 30% continua en el país en forma ilegal y el resto retorna a su país de origen. De la población de ilegales se conoce que al cabo de 2 años un 40% pasa a ser residente legal. Y se tiene además información de que un 5 % de los extranjeros luego de 7 años de residencia legal, deciden retornar a su país definitivamente.
Por lo tanto, se pide conocer la evolución de la población inmigrante que ingresa como turista en vuelos internacionales, en su condición de residentes legales e ilegales.

Diagrama Causal

Diagrama de Forrester

Liga Guía Practica: http://www.google.com.mx/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=5&sqi=2&ved=0CFYQFjAE&url=http%3A%2F%2Fwww.frsf.utn.edu.ar%2Fmatero%2Fvisitante%2Fbajar_apunte.php%3Fid_catedra%3D150%26id_apunte%3D3244&ei=F6T0T87JGqmo2wWzv9HfBg&usg=AFQjCNHtJBJKrkcFQg9HjVI4xQu5KIz2UA&sig2=VAvKjxTjK-_F_LMtIj9LLg

Ejercicio fabrica de Aluminio

Fabrica de Aluminio

A continuación publicaré un ejercicio que esta en una Guía Practica disponible en Internet, al final de esta entrada dejare la liga para que lo puedan consultar.

El problema es el siguiente:

Dado el proceso de fabricación de latas de gaseosa. Se conoce que cuando el aluminio
es refinado, éste pasa de la etapa de ser mineral a ser aluminio en proceso. El metal es
entonces transformado en latas. Las latas tienen una vida útil media, luego del cual
ellas se convierten en desechos sólidos.

El aluminio refinado tiene una disponibilidad de 10000 toneladas y se transforma

en lata en un tiempo de 3 horas, y a su vez su vida útil es de 6 meses, se busca

conocer los niveles de desechos sólidos al cabo de 5 años.

Diagrama Causal

Diagrama de Forrester

Liga Guía Práctica: http://www.google.com.mx/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=5&sqi=2&ved=0CFYQFjAE&url=http%3A%2F%2Fwww.frsf.utn.edu.ar%2Fmatero%2Fvisitante%2Fbajar_apunte.php%3Fid_catedra%3D150%26id_apunte%3D3244&ei=F6T0T87JGqmo2wWzv9HfBg&usg=AFQjCNHtJBJKrkcFQg9HjVI4xQu5KIz2UA&sig2=VAvKjxTjK-_F_LMtIj9LLg

Modelo de Población Simple

Poblacion Simple

Este es ejercicio con su Diagrama de Forrester hecho en Vensim sobre un modelo de Población Simple.

Se desea estudiar, utilizando el programa Vensim, la evolución de la población en una
determinada región durante los próximos cien años. Inicialmente la población está formada
por 1600 individuos, la tasa de natalidad es de un 4% y la tasa de mortalidad del 2%. Las
ecuaciones que definen al modelo son las siguientes:

Siendo:

POB, la población de la región.

NAC, el número de nacimientos.

MU, el número de muertes.

TN, la tasa de natalidad.

TM, la tasa de mortalidad.

Las relaciones (influencias) existentes entre las distintas variables del sistema son las

siguientes:

A más Población más Nacimientos (relación positiva).

A más Nacimientos más Población (relación positiva).

A más Población más Muertes (relación positiva).

A más Muertes menos Población (relación negativa).

A continuación se muestra el diagrama de Forrester:

Los datos iniciales y ecuaciones son:

INITIAL TIME = 2005

FINAL TIME = 2105

TIME STEP = 1

Units for Time = year

POBLACION = NAC-MU = 1600

NAC = TN*POB

MU = TM*POB 

TN = 0.04

TM = 0.02 para la segunda simulacion cambia el valor a 0.06

El resultado de la gráfica es el siguiente:

Fuente:

Tutorial Vensim

Sebastián Dormido Canto

Fernando Morilla García

Madrid, marzo de 2005

Control de Inventarios

Control de Inventarios

El siguiente ejemplo es un caso de Control de los Inventarios de un Almacén, el cual cuenta inicialmente con 100 unidades;  el sistema funciona de la siguiente forma: 

Los pedidos son salidas de producto terminado para su venta, estas son supongamos constantes al día en 20 unidades/dia. 

La producción de cada unidad se da con una razón de producción diaria del 15%, para lograr mantener un inventario deseado, el sistema tiene un sistema de prevención, que esta en función de lo que se quiere mantener como inventario deseado y lo que se tiene en el almacén como inventario físico (diferencia entre lo deseado y lo real), El sistema funciona en un tiempo de 30 días a partir del día 0 con la revisión de cada día en la simulación dinámica.

Diagrama de Forrester

Fuente:

http://antiguo.itson.mx/dii/elagarda/apagina2001/dinamica/CASOS/casos.html

Sistema de Manufactura

Sistema de pedidos de una empresa manufacturera de automóviles

Se tiene un problema en la manufacturera de autos RKS-LALE17, en el cual no se sabe en que momento producir en función de los pedidos que se hacen al fabricante, para poder decidir cuando fabricar este debe de revisar la cantidad máxima de fabricación (la cual es de 380 automóviles) permitida por la empresa y compararla contra la capacidad real de la fabrica (250), de suceder la situación verdadera se fabricará, en caso contrario se pasa a solicitudes, las solicitudes son una variable exógena que se mueve entre 5 y 10 unidades por día, el porcentaje de fabricación es del 15% diario.
El tiempo para satisfacer la orden es de 15 días a través de entregas que llegan al almacén para tenerlas en inventario, los valores iniciales de producción e inventario son de 0 automóviles, los automóviles requeridos se están revisando constantemente, funciona como una variable auxiliar.

Diagrama de Forrester

Fuente:

http://antiguo.itson.mx/dii/elagarda/apagina2001/dinamica/CASOS/casos.html

Rubeola (Modelado Dinamico)

A continuación describiremos un ejercicio de la aplicación del Modelado Dinámico, el ejercicio que realizaremos es para la propagación y recuperación de personas al virus del la Rubeola.

Como una introducción la RUBEOLA es una enfermedad exantemática (erupción en piel) febril, contagiosa, benigna (si se contrae tras el nacimiento), pero que en las mujeres embarazas, sobre todo en los primeros meses de gestación, puede producir en el feto una infección crónica, graves malformaciones y/o abortos espontáneos.
La rubeola está producida por el virus del mismo nombre de la familia Togaviridae del género Rubivirus. Fue aislado por primera vez en 1962, por Parkman, en células de riñón de mono verde africano (AGMK). Son virus ARN monocatenarios positivos, con envoltura.


Descripción del modelo 
La población se encuentra dividida en tres grupos (susceptibles, infectados e inmunes).Se ignoran los períodos de incubación y latencia ya que no existen para el caso de la rubeola. La infección, la enfermedad y el contagio aparecen simultáneamente. No se utiliza las variables de pérdida de inmunidad o reinfección ya que la inmunidad creada tras la recuperación es activa y dura toda la vida. La población es cerrada y constante, ya que no existen muertes como consecuencia de la enfermedad y consideraremos como nulas las migraciones y los nacimientos.

DIAGRAMA DE FORRESTER

RESULTADOS

Realizamos las simulaciones considerando una población inicial constante de 80.000 personas, un seguimiento a lo largo de 70 días y 10 personas enfermas al inicio del seguimiento.
Se realizan 3 simulaciones (Simulación 1 (Current, verde), Simulación 2 (Current1, rojo), Simulación 3 (Current2, azul)) en las que se han modificado los valores de la tasa de contagio y la tasa de recuperación.
Tasas de contagio: Simulación 1 = 1/día; Simulación 2 = 0,5/día ; Simulación 3 = 0,5/día
Tasas de recuperación:Simulación 1= 0,5/día; Simulación 2 = 0,5/día ; Simulación 3 = 0,1/día

Fuente:
http://sameens.dia.uned.es/
Trabajos 2008-2009
Trabajo 7