1.3 Estructura y caractersticas de la simulacin de eventos discretos.EQUIPO 31Simulacin de eventos discretos:

Una simulacin de eventos discretos es aquella en la que los cambios de estado de las variables se realizan en puntos discretos del tiempo accionados por eventos. Estructura y caractersticas de la simulacin de eventos discretos.Este a su vez se clasifica como uno de los siguientes dos tipos:Sistemas de Terminacin: es aquel en el existen puntos de inicio y terminacin precisos y conocidosSistemas de no Terminacin: es aquel que est en curso y que carece de puntos de inicio y terminacin precisos y conocidos.

12.4. Modelos de Simulacin de Eventos DiscretosLos modelos de eventos discretos son modelos dinmicos, estocsticos y discretos en los que las variables de estado cambian de valor en instantes no peridicos de tiempo.Ejemplo: Sistema de procesado de rdenes o pedidosEXPEDICINRECEPCINDE RDENES O PEDIDOSPROCESADODEL PEDIDOUn evento es el acontecimiento que hace variar el estado del sistema.12.4. Modelos de Simulacin de Eventos Discretosb) Simulacin manual:llegada deun pedidoEl pedidoentra en colaSe inicia elproceso delpedidoLos 4 trabajadoresocupadosNOSI

Eventos de simulacin tpicos pueden incluir:

1. La llegada de un cliente o una pieza.2. La falla de un recurso o mquina.3. La terminacin de una actividad.4. La finalizacin de un turno de trabajo.

ESTRUCTURAS Y CARACTERSTICAS DE LOS EVENTOS DISCRETOSTambin conocida como simulacin de tiempo continuo lo cual quiere decir que una vez iniciado la simulacin no se detendr hasta vela terminado, esta tcnica est apoyada en su totalidad de softwares especializados tales como arena, Promodel, GPSS, entre otros.Sus principales caractersticas son:estn basadas en su totalidad por actividades lgicas y matemticas

El modelo va cambiando parcialmente conforme ocurren los eventosEl sistema solo cambia cuando ocurre un evento estos cambios se van registrando para poder comprender el comportamiento del modelo.Cuando un evento se realiza el tiempo de la simulacin avanza.La lista de eventos pendientes va reducindose conforme los eventos se van realizandoLa ejecucin de un evento puede generar nuevos eventos.vii) Una simulacin tiene que poder ser repetida mltiples ocasiones generando los mismos resultados, siempre y cuando las variables sean las mismas.Etapas

Definicin del sistemaEs entender el problema, estudiarlo y analizarlo, para poder interpretar que es lo que buscamos y que es lo que necesitamos de este modo podemos generar una simulacin ms adecuada a lo que nosotros necesitamosFormulacin del modeloEs la creacin terica de un posible modelo que ya hemos delimitado e identificado todas sus variables que pueden afectar el resultado. Esto es terico que nos ayudara a introducir el modelo al software

Recoleccin de datosEs el proceso de estudiar el sistema he identificar las variables de este. Una vez identificadas estas variables se tiene que tomar un registro de ellas generando datos histricos que estadsticamente podran predecir el comportamiento del sistema. E ah la importancia de los datos.Implementar el modelo en el programa de computadora En este paso solo es disear una solucin a nuestro problema e introducirla a un software especializado, para que este programa basado en herramientas matemticas y estadsticas pueda generar los resultados de un modelo que ms se asemejan a la realidad y que es probable que ocurra.

Verificar el modeloEs la comprobacin de que nuestro simulador est bien hecho , tomando en cuenta a todas nuestras variables y por lo tanto comprobaremos que los resultados obtenidos son los que deseamos.Validar el sistemaEsto no es ms que la aprobacin del modelo puesto que ya comprobamos que est bien diseado y que cubre nuestras necesidades y est listo para usarse.

ExperimentarEsto implica correr varias veces el programa para comparar los resultados y embace a estos crear nuestra estrategia que solucione nuestros problemas de la forma ms eficiente.Interpretar los datos arrojados por el programaNo es mas que la evaluacin de los pro y los contras que genera ese modelo y basndose en estos datos interpretar si ese sistema es eficiente y factible o definitivamente hay que intentarlo con otros modelos.

DocumentarEs plasmar nuestro modelo ya comprobado y bien definido para poderlo presentar ante los interesados, capacitarlos y adaptarlos para aplicar este nuevo modelo que tiene por objeto la mejora