La complejidad en la operación de los sistemas de producción y servicios de la actualidad requieren de una modelación cada vez más apegada a la realidad, que permita un análisis profundo y detallado. Por ello, herramientas que permitan modelar esta complejidad se hacen relevantes y necesarias. Estamos convencidos que la simulación es una de las herramientas que hace posible conocer mejor el sistema en estudio, ya que permite evaluar diversos escenarios considerando múltiples variables de decisión y visualizar su comportamiento a través del tiempo. Aquí pretendemos dar al lector la oportunidad de iniciarse en el diseño, desarrollo y análisis de sistemas de una manera sencilla a través de la simulación utilizando de manera especial el programa ProModel.El capítulo 1 establece los conceptos básicos relacionados con un proyecto de simulación, e incluye la introducción a la técnica y la metodología para su desarrollo. El capítulo 2 presenta los números aleatorios, base de los modelos estocásticos, sus propiedades, manejo y generación, así como todos los requerimientos
para ser considerados como tales. El capítulo 3 ofrece los conceptos de pruebas de bondad de ajuste, para determinar la distribución de probabilidad asociada con las variables de decisión y eventos en el sistema a modelar; para con ello generar variables aleatorias a usarse durante la simulación. Este capítulo incorpora el uso de la herramienta Stat:Fit,que se incluye con el CD que acompaña el libro. Esta herramienta permite determinar automáticamente la distribución de probabilidad de las variables y eventos a modelar en el sistema.
para ser considerados como tales. El capítulo 3 ofrece los conceptos de pruebas de bondad de ajuste, para determinar la distribución de probabilidad asociada con las variables de decisión y eventos en el sistema a modelar; para con ello generar variables aleatorias a usarse durante la simulación. Este capítulo incorpora el uso de la herramienta Stat:Fit,que se incluye con el CD que acompaña el libro. Esta herramienta permite determinar automáticamente la distribución de probabilidad de las variables y eventos a modelar en el sistema.
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