Discrete event simulation from the industrial engineering
Abstract
The discrete event simulation it´s a computerized modeling tool which purpose it´s to make a presentation of a real production system, to evaluate different improvement scenarios. With the help of statistical analysis, it allows to choose the ideal process conditions to meet a set of objectives. On the other hand, the scope for industrial engineering had evolved since, currently uses simulation in the projection of improvement for the public, private and social sector. The general simulation structure is composed by formulation of the problems, data collection, formulation of the computerized model, experimentation, and conclusion. However, a need arises to stablish a tool and techniques of industrial engineering for the steps of problem definition, data collection and experimentation. It is in these phases were the engineer based his improvement scenarios and conceives the solution. This research has its application reference for a small and medium sized company, since their improvement conditions area limited by shortage of available resources and the simulations allows experimentation at low cost.
Downloads
References
Acosta, E., Franco, C., Fernández, M., & Francesconi, J. (s.f.). Etapas de validación y verificación en la construcción de modelos para la simulación de procesos industriales. Buenos Aires: Instituto de Industria.
Baltodano García, G., & Leyva Cordero, O. (2020). La productividad laboral: Una mirada a las necesidades de las Pymes en México. Revista Ciencia Jurídica y Política, 15-30. Obtenido de https://portalderevistas.upoli.edu.ni/index.php/5-revciencasjuridicasypoliticas/article/view/633
Barceló, J. (1996). Simulación de sistemas discretos. Madrid: Isdefe.
Benavides, L. (2002). Herramientas para la recolección y análisis de datos. Soluciones Organizacionales (págs. 1-4). Calidad Latina.
Canavos, G. (1988). Probabilidad y estadística. Aplicaciones y métodos. México: Mc Graw Hill.
Cantú González, J., Guardado García, M., & Balderas Herrera, J. (2016). Simulación de procesos, una perspectiva en pro del desempeño operacional. Revista Iberoamericana de Producción Académica y Gestión Educativa(4), 1-21.
De Lira Martínez, M., & Romero Guerrero, J. (2022). Comparación de técnicas utilizadas para la determinación de muestras necesarias para el estudio de tiempos. Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingenierías del ICBI, 10(19), 30-41. doi:https://doi.org//10.29057/icbi.v10il9.9189
Fernández, J., Ceballos, J., & Restrepo, E. (2009). Guía metodológica para la aplicación de un modelo de simulación discreta en el sector del servicio automotriz, caso específico: Euroautos LTDA-Renault Minuto. Obtenido de https://www.iiis.org/CDs2011/CD2011CSC/CISCI_2011/PapersPdf/CA625MU.pdf
Fullana Belda, C., & Urquía Grande, E. (2009). Los modelos de simulación: una herramienta multidisciplinar de investigación. Universidad Pontificia de Comillas.
Gándara González, F. (2014). Herramientas de calidad y el trabajo en equipo para disminuir la reprobación. Conciencia Tecnológica, 17-24. Obtenido de https://www.redalyc.org/pdf/944/94432996003.pdf
García Criollo, R. (2005). Estudio del trabajo. Ingeniería de métodos y medición del trabajo. México: Mc Graw Hill.
García Jacobo, F., & Romero Guerrero, J. (2020). Diseño de un modelo de simulación, utilizando un software de eventos discretos, en una línea de producción de tejido industrial. Revista Internacional de Investigación e Innovación Tecnológica(44), 22-40. Obtenido de www.riiit.com.mx
Garza Ríos, R., González Sánchez, C., Rodríguez González , E., & Hernández Asco, C. (2016). Aplicación de la metodología DMAIC de Seis Sigma con Simulación discreta y técnicas multicriterio. Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, 19-35. Obtenido de www.upo.es/revistas/index.php/RevMetCuant/article/view/2337
Gereffi, G. (1990). Intertiol trade and industrial upgrading in the apparel commodity chain . Journal Int. Econ, 48(1), 37-70.
Gilbert, N. (2007). Computational social science: Agent-based social simulation. Comput. Soc. Sci. Agent-based Soc. Simul, 115-134.
Giraldo A, J., & Pinilla , J. (2015). Simulación de procesos de negocios (BPSIM) como soporte didáctico en el aprendizaje de la gestión de procesos de servicio. Formación Universitaria, 9(1), 99-108.
Gómez Montoya, R., & Correa Espinal, A. (2011). Mejoramiento de la recepción en una empresa de colchones utilizando simulación y diseño de experimentos. Revista Lasallista de Investigación, 68-81. Obtenido de http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1794-44492011000100008
Gutiérrez Pulido , H., & de la Vara Salazar, R. (2013). Control Estadístico de la Calidad y Seis Sigma. México: Mc Graw Hill.
Gutiérrez Pulido, H., & de la Vara Salazar, R. (2008). Análisis y diseño de experimentos. México: Mc Graw Hill Interamericana.
Hernández Díaz, M., Maravilla Tiburcio, J., García Ramírez, A., Téllez Zepeda, J., & Rodríguez Montoro, I. (2018). Diseño de un modelo de simulación discreta para proponer mejoras en el área de urgencias de un hospital general en Veracruz. Misantla: Congreso Interdisciplinario de Ingenierías, Instituto Tecnológico Superior de Misantla.
Hernández Montoya, K. L., & Pérez Ascencio, C. J. (2019). Aplicación de las herramientas de calidad para contabilizar el scrap en una empresa metal-mecánica. Revista Ciencia, Ingeniería y Derarrollo Tec Lerdo, 1(5), 144-148.
Javier Herrera, O., & Abraham Becerra, L. (2014). Diseño general de las etapas de simulación de procesos con énfasis en el análisis de entrada. 12 th Latin American and Caribbean Conference for Engineering and Technology. Guayaquil, Ecuador.
Kelton, W., Sadowski, R., & Sturrock, D. (2008). Simulación con software Arena. México: Mc Graw Hill.
Labarca, N., & Zulia, U. (2007). Consideraciones teóricas de la competitividad empresarial. Omnia, 13(2), 158-184. Obtenido de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=7371320
Ley, R. (2000). Enriquecimiento de modelos de ingeniería industrial usando análisis de decisiones. Revista UPIICSA (IPN)(23), 12-19.
López Acosta, M., Martínez Solano, G. M., Quirós Morales, A. F., & Sosa Ochoa, J. A. (octubre de 2011). Balanceo de líneas utilizando herramientas de manufactura esbelta. El buzón de Pacioli(74), 1-22. Obtenido de www.itson.mx/pacioli
Mejía Avila, H., & Galofre Vásquez, M. (2008). Aplicación de software de simulación como herramienta en el rediseño de plantas de producción en empresas del sector de alimentos. PROSPECTIVA, 6(2), 39-45. Obtenido de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=496250974007
Mourtzis, D., Doukas, M., & Bernidaki, D. (2014). Simulation in Manufacturing: Review and Challenges. Procedia CIRP, 25, 213-229.
Navidi, W. (2006). Estadística para ingenieros. México: Mc Graw Hill Interamericana.
Ocampo, J., & Pavón, A. (2012). Integrando la metodología DMAIC de Seis Sigma con la Simulación de Eventos Discretos en Flexim. 10 Latin American and Caribbean Conference for Engineering and Technology, (págs. 1-10). Panama.
Orozco Crespo, E., Sablón Cossio, N., Saraguro Piar-puezán, R., Hermoso, D., & Rodríguez Sánchez, Y. (2019). Optimización de recursos mediante la simulación de eventos discretos. Tecnología en Marcha, 32(2), 146-164. doi:https://doi.org/10.18845/tm.v32i2.4356
Orozco, E., & Cervera, J. (2013). Diseño y distribución de instalaciones industriales apoyado en el uso de simulación de procesos. Investig.innov.ing., 1(1), 6-12.
Otamendi, J. (enero de 2002). Research Gate. Recuperado el 18 de julio de 2022, de https://www.researchgate.net/publication/28311566
Pedrosa, I., Juarros Basterretxea, J., Robles Fernández, A., Basteiro, J., & García Cueto, E. (2015). Pruebas de bondad de ajuste en distribuciones simétricas, ¿qué estadístico utilizar? Universitas Psychologica, 245-254. doi:10.11144/Javeriana.upsy13-5.pbad
Peña Orozco, D., Neira García, Á., & Ruiz Grisales, R. (XXI). Aplicación de técnicas de balanceo de línea para equilibrar las cargas de trabajo en el área de almacenaje de una bodega de almacenamiento. Scientia et Technica, 21(3), 239-247. Obtenido de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84950585006
Reyes Aguilar, P. (2002). Manufactura Delgada (Lean) y Seis Sigma en empresas mexicanas: experiencias y reflexiones. Contaduría y Administración(205), 51-69.
Rodríguez Barrios, J., Serrano, D., Monleón, T., & Caro, J. (2008). Los modelos de simulación de eventos discretos en la evaluación económica de tecnologías y productos sanitarios. Gac Sanit, 22(2), 151-161.
Rodríguez Ruíz, Y., & Pérez Mergarejo, E. (2011). Ergonomía y simulación aplicadas a la industria. Ingeniería Industrial, XXXII(1), 2-11. Obtenido de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=360433575002
Romero , R., Pobrete, M., & Baesler, F. (2004). Modelo de programación de la producción para la industria del aserrío. Revista de Ingeniería Industrial, 3(1), 19-23. Obtenido de http://www.ici.ubiobio.cl/
Romero Saldaña, M. (2016). Pruebas de bondad de ajuste a una distribución normal. Revista enfermería del trabajo, 105-114.
Sanchis, R., Poler, R., & Ortiz, Á. (2009). Técnicas para el modelado de procesos de negocio en cadenas de suministro. Información tecnológica, 20(2), 29-40. doi:10.1612/inf.tecnol.4017it.08
Sargent, R. (2014). Verifying and validating simulation models. Proceedings of the 2014 Winter Simulation Conference.
Shannon, R. (1975). Systems Simulation: The Art and Science. Englewood: Prentice-Hall.
Singh, D. (1991). You can use simulation to make the correct decisions . Industrial Engineering , 23, 39-42.
Taha, H., Meza, G., Cruz , R., & González, V. (2004). Investigación de operaciones. México: Pearson Education.
Torres Vega, P. (2012). Simulación del tráfico en una vía expresa y análisis estadístico de los resultados. Ingeniería Industrial(30), 45-75. Obtenido de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=337428496004
Vásquez Sarmiento, A., & López Sandova, E. (2017). Una comparación cualitativa de la dinámica de sistemas, la simulación de eventos discretos y la simulación basada en agentes. Ingeniería industrial(35), 27-52. Obtenido de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=337453922002
Zambrano Vargas, S., & Alvarado Benavides, F. (2011). Surgimiento y evolución de la ingeniería industrial. In Vestigium Ire, 4, 19-28.
Zarza Díaz, R. (2021). Simulación de mejora en el proceso de galvanizado. XXVII Congreso Internacional Anual de la SOMIM (págs. 1 - 10). Pachuca, Hidalgo México: SOMIM.
