Tutorial Promodel - Proceso Estocástico: Simulación de una línea de Ensamble (Parte 9) - Video 14

Summary

En este video, se presenta el proceso de simulación de una línea de ensamble bajo un modelo estocástico. A través de la recolección de 40 datos de tiempos de operación para cada máquina, se utilizan herramientas como StaFit y Promodel para ajustar dichos tiempos a distribuciones estadísticas que reflejan la variabilidad real en las operaciones. Este enfoque permite crear un modelo más realista de la línea de ensamble, donde los tiempos de operación son aleatorios, lo que mejora la precisión de las simulaciones para optimizar el proceso productivo.

Takeaways

• 😀 Se completa el modelo de línea de ensamble básica utilizando un proceso estocástico, donde las variables aleatorias cambian a lo largo del tiempo simulado.
• 😀 Las variables aleatorias representan los tiempos de operación de las máquinas 1, 2 y 3 durante la simulación.
• 😀 Los tiempos de operación son determinados por un estudio de tiempo, utilizando 40 datos para cada operación.
• 😀 El software utilizado para ajustar los datos de tiempo es StatFit, que ayuda a identificar la distribución que mejor se ajusta a los datos obtenidos.
• 😀 Se presentan los tiempos obtenidos del estudio de tiempo para las operaciones de la máquina 1 y su correspondiente distribución.
• 😀 Los tiempos de operación en la simulación son inicialmente determinísticos, pero luego se ajustan para reflejar un comportamiento estocástico.
• 😀 Al ingresar los tiempos en StatFit, se selecciona la distribución más adecuada, como la normal, para los tiempos de las operaciones.
• 😀 Después de ajustar la distribución normal, los parámetros como el promedio (4.99) y la desviación estándar (1.15) se aplican al modelo.
• 😀 Se repite el proceso de ajuste y exportación de distribuciones para las máquinas 2 y 3, utilizando las distribuciones normales para ambos.
• 😀 Finalmente, se realiza la simulación con los tiempos ajustados, observando cómo los tiempos de operación varían de manera estocástica a lo largo de la simulación.

Q & A

¿Qué significa un modelo estocástico en el contexto de la línea de ensamble?

Un modelo estocástico en este contexto se refiere a un proceso en el cual las variables aleatorias, como los tiempos de operación de las máquinas, cambian de manera impredecible a lo largo del tiempo simulado. Estos tiempos de operación no son fijos y varían en cada ejecución de la simulación.

¿Cómo se obtienen los datos para los tiempos de operación en este ejercicio?

Los datos se obtienen a través de un estudio de tiempo, donde se recogen 40 puntos de datos para cada operación de las máquinas. Estos datos luego se utilizan para determinar la distribución estadística que mejor ajusta los tiempos de operación.

¿Qué software se utiliza para determinar la distribución que mejor se ajusta a los tiempos de operación?

Se utiliza el software StaFit para analizar los tiempos de operación y determinar qué distribución estadística se ajusta mejor a los datos recogidos del estudio de tiempo.

¿Por qué es importante ajustar los tiempos de operación a una distribución específica?

Es importante ajustar los tiempos de operación a una distribución específica porque permite simular de manera más precisa el comportamiento de la línea de ensamble. Al usar una distribución ajustada, se pueden modelar las variaciones aleatorias en los tiempos de operación de manera realista, lo que mejora la precisión de la simulación.

¿Qué distribuciones fueron consideradas adecuadas para los tiempos de operación en el ejercicio?

Las distribuciones consideradas adecuadas fueron la triangular, la log-normal, la normal y la uniforme. La distribución exponencial fue rechazada, ya que no se ajustaba bien a los datos de los tiempos de operación.

¿Por qué se elige la distribución normal en este ejercicio?

Se elige la distribución normal porque es una distribución conocida y ampliamente utilizada en simulaciones de procesos estocásticos. La distribución normal se ajusta razonablemente bien a los datos obtenidos del estudio de tiempo, lo que facilita la simulación.

¿Qué se realiza después de elegir la distribución normal en StaFit?

Después de elegir la distribución normal en StaFit, se exportan los parámetros de la distribución (media y desviación estándar) a ProModel para ser utilizados en la simulación del modelo de ensamble estocástico.

¿Qué ocurre después de exportar los datos de distribución a ProModel?

Una vez exportados los datos de distribución a ProModel, se reemplazan los valores determinísticos de tiempo de operación (como los 5 minutos iniciales) por los valores correspondientes a la distribución normal, que incluyen la media y la desviación estándar.

¿Cómo afecta la variabilidad de los tiempos de operación a la simulación de la línea de ensamble?

La variabilidad de los tiempos de operación influye directamente en la dinámica de la línea de ensamble, ya que las máquinas no siempre operan con los mismos tiempos. Esto permite simular escenarios más realistas donde los tiempos de espera y procesamiento varían de acuerdo con distribuciones estocásticas.

¿Qué se observa al ejecutar la simulación en ProModel?

Al ejecutar la simulación en ProModel, se observa que los tiempos de operación de las máquinas comienzan a variar de acuerdo con las distribuciones estocásticas ajustadas, lo que refleja una simulación más realista de la línea de ensamble en comparación con un modelo determinístico.