SIMULACIÓN HIBRIDA Y ENFOQUE SIMULACIÓN-OPTIMIZACIÓN

 SIMULACIÓN HIBRIDA Y ENFOQUE SIMULACIÓN-OPTIMIZACIÓN

Marvin Esteban Carmona Arias

Simulación aplicada

Maestria en Ingeniería Industrial

     Cali – Valle del Cauca        

2022

ENSAYO

La sociedad humana está cambiando en todos los sentidos, desde la manera de interactuar, controlar, diseñar, percibir y medir las cosas. A partir de este concepto se puede indicar que los mercados, niveles de consumo y sistemas de fabricación, se han vuelto más difíciles de analizar y suplir, creando nuevas necesidades con el paso del tiempo, así como la urgencia en el desarrollo de nuevas herramientas productivas y sistemas de control.

Hoy en día, se ha generado de modo masivo la implementación de equipos robotizados, automatización, sistematización de los procesos, controles de calidad total y una amplia gama de metodologías para la sinergia de los factores en pro de lograr un proceso eficiente y rentable (Barosz et al., 2020). Para analizar estos sistemas complejos, que interactúan cada día más en un entorno globalizado e interconectado, se cuenta con herramientas de simulación, que tienen como objetivo el apoyar en la comprensión, explicación, proyección y evaluación de los comportamientos en estos sistemas, superando la complejidad de la aleatoriedad y generando resultados probabilísticos (Dengiz et al., 2016). Pero para muchos procesos, basados en sus muchas funciones, características y portafolios, es improbable ser conceptualizado a través de un solo método de simulación, puesto se tendría que realizar suposiciones invalidas al simplificar demasiado el modelo del sistema, lo que lo invalidaría frente a la realidad de este. Allí se debe decidir que método de simulación es el más acorde frente a cada proceso y que partes podrían no considerarse en el modelo, sin que afecte la eficacia del método (Brailsford et al., 2019).

La simulación cuenta con varias tipologías, que se aplican en función de las condiciones del sistema que se desea modelar, así como el objetivo del estudio, en el cual se podría considerar proyecciones dado el proceso base, escenarios en función de una condición o un agente. El primer tipo es la dinámica en sistemas (DS), que es el que permite analizar procesos o el sistema completo con variables continuas en función del tiempo, mediante un modelo de comportamiento del sistema real, que proyecta el modelo bajo escenarios esperados o hipotéticos. El segundo tipo es la simulación de eventos discretos (DES), que modela un proceso con factores aleatorios, a lo que se genera un resultado estimado, dada la distribución de probabilidad. El tercer tipo es la simulación basada en agentes (ABS), que describe el comportamiento de un sistema en función de un componente, parte, persona o máquina, proyectando los cambios posibles de acuerdo con las condiciones que lo afecten. El cuarto y último tipo es la simulación Hibrida (HS), que como su nombre infiere, es la unión, interacción o combinación de los otros métodos de simulación para definir un sistema, donde también se pude considerar métodos analíticos de optimización (Brailsford et al., 2019), considerándolo también como un modo de fusión que busca un resultado nuevo y más acorde a la realidad.

Para la simulación hibrida (Morgan, Howick y Belton, 2017 citado por Brailsford et al., 2019) identifico en los métodos de simulación cinco formas de interacción. La primera forma es el paralelo, en que se desarrollan dos o más modelos de forma independiente y se comparan, el segundo es el secuencial, en donde un tipo de método es el que alimenta a otro, el tercero es el enriquecedor, en el cual hay un método dominante, el cuarto es el de interacción, donde dos métodos interactúan en igualdad de condiciones de forma cíclica y la quinta forma es la de integración, en el que es imposible identificar donde termina un método y comienza el otro.

El tipo de simulación hibrida es la que más interés ha tomado en la última década, debido a que como se indicó anteriormente, es muy complejo conceptualizar un sistema en un único tipo de simulación. (Brailsford et al., 2019) en su revisión de literatura sobre simulación hibrida (HS), demuestra un crecimiento significativo, donde antes del 2010, solo se generaban 5 artículos por año en promedio, versus el 2016 con 21 artículos científicos, en donde predominan los casos de estudio de simulación hibrida (HS) compuesta por dinámica de sistemas (SD) con simulación de eventos discretos (DES). En esta misma revisión de literatura, (Brailsford et al., 2019) hizo un análisis sobre la participación de las áreas de aplicación frente a todos los casos de simulación hibrida, en donde el Pareto fue el área de la salud (22%), trasporte y logística de abastecimiento (19%), manufactura (17%) construcción (9%), administración de negocios (8%) y medio ambiente (5%).

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