dor_id: 1500735

506.#.#.a: Público

650.#.4.x: Ingenierías

336.#.#.b: other

336.#.#.3: Registro de colección de proyectos

336.#.#.a: Registro de colección universitaria

351.#.#.b: Proyectos Universitarios PAPIIT (PAPIIT)

351.#.#.a: Colecciones Universitarias Digitales

harvesting_group: ColeccionesUniversitarias

270.1.#.p: Dirección General de Repositorios Universitarios. contacto@dgru.unam.mx

590.#.#.c: Otro

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://datosabiertos.unam.mx/

883.#.#.a: Portal de Datos Abiertos UNAM, Colecciones Universitarias

590.#.#.a: Administración central

883.#.#.1: http://www.ccud.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Repositorios Universitarios

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: http://datosabiertos.unam.mx/DGAPA:PAPIIT:IN116012

100.1.#.a: Idalia Flores de la Mota

524.#.#.a: Dirección de Desarrollo Académico, Dirección General de Asuntos del Personal Académico (DGAPA). "Simulación y optimización de sistemas logísticos y de manufactura", Proyectos Universitarios PAPIIT (PAPIIT). En "Portal de datos abiertos UNAM" (en línea), México, Universidad Nacional Autónoma de México.

720.#.#.a: Idalia Flores de la Mota

245.1.0.a: Simulación y optimización de sistemas logísticos y de manufactura

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Facultad de Ingeniería, UNAM

264.#.0.c: 2012

264.#.1.c: 2012

307.#.#.a: 2019-05-23 18:40:21.491

653.#.#.a: Investigación de operaciones; Ingenierías

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de este recurso digital pertenece a la Universidad Nacional Autónoma de México. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de la licencia 2012, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio de contacto@dgru.unam.mx

041.#.7.h: spa

500.#.#.a: Por muchos años la simulación se ha usado como una herramienta descriptiva en el área de la investigación de operaciones para modelar y analizar una amplia variedad de sistemas complejos en el mundo real. Con el desarrollo reciente en simulación y optimización así como en los avances en computación, hoy se hace posible el uso de la simulación como una herramienta prescriptiva en los sistemas de apoyo a la toma de decisiones. _x000D_ _x000D_ Por otro lado, en situaciones de problemas reales donde se requiere de respuestas rápidas para la toma de decisiones se han desarrollado algoritmos heurísticos y metaheurísticos de optimización para dar soluciones óptimas cuando esto sea posible o cercanas al óptimo si el problema no lo permite. _x000D_ _x000D_ Con todo esto como antecedente en años recientes se ha estudiado la manera de combinar ambas áreas de la investigación de operaciones de diferentes maneras. La primera de ellas por darles un orden es la siguiente: _x000D_ _x000D_ Si bien el problema puede ser de un problema de optimización de tipo determinístico pero que no es posible para el mismo hacer un análisis de sensibilidad, porque es un problema entero o entero mixto, y por esta característica es un tanto difícil hacer cambios en las restricciones o en los coeficientes tanto de la función objetivo como en la matriz de restricciones, una manera de resolverlo es con la creación de escenarios, a través de la simulación para hacer un tipo de “análisis de sensiblidad” que si bien es limitado si da una mayor idea de los cambios que se pueden producir en el modelo._x000D_ _x000D_ La segunda situación se presenta cuando alguna (s) de las variables de decisión es estocástica, por ejemplo cuando se habla de problemas de demanda, en este caso el problema es un problema de optimización estocástica y en cuyo caso se puede usar la optimización y posteriormente la simulación para tratar con las variables de este tipo. La tercera es que una vez hecha la simulación se busque una solución óptima en partes del modelo de simulación, en cuyo caso la optimización se hace dentro del modelo de simulación, por ejemplo en el caso de árboles de búsqueda si se usan modelos de redes de Petri para simulación._x000D_ _x000D_ Para los dos primeros casos si se busca apoyo en software para optimización, no existen directamente en estos programas rutinas de simulación que hagan de manera automática este trabajo. Para los casos donde se usa la simulación y después se optimiza, existen actualmente en el mercado paquetes de simulación como SIMIO, ARENA y PROMODEL que ya incluyen software como OptQuest que desarrollan la parte de optimización usando metaheurísticas para encontrar soluciones óptimas o cercanas al óptimo._x000D_ _x000D_ Bajo esta perspectiva es que en este proyecto se propone crear una metodología que incluya tanto optimización como simulación para la solución de problemas tanto logísticos como de manufactura, ya que si bien en el caso de la simulación existen algunas herramientas en el software actual no se aplican en todos los casos descritos y su alcance es limitado. Para el caso de sistemas logísticos nos enfocaremos a problemas de la industria aérea y para manufactura en casos de multi-productos. Empresas grandes han estado aplicando simulación para resolver este tipo de problemas, como Procter y Gamble que a partir de 2006 eligieron esta alternativa para ayudar a minimizar las pérdidas en la producción y mejorar la eficiencia de sus sistemas de manufactura.

046.#.#.j: 2019-11-14 12:26:40.706

264.#.1.b: Dirección General de Asuntos del Personal Académico

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856.#.0.q: text/html

last_modified: 2019-11-22 00:00:00

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No entro en nada

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