Sylabus INC-1027

Syllabus

INC-1027 SIMULACION

MADNI. RAFAEL JOSÈ CUEVAS MIJANGOS

rjcuevas@itescam.edu.mx

Semestre	Horas Teoría	Horas Práctica	Créditos	Clasificación
6	2	2	4	Ingeniería Aplicada

Prerrequisitos

Conocer y aplicar el concepto de la derivada.

Conocer y aplicar el concepto de integración de una función.

Identificar y utilizar las distribuciones discretas y continuas de probabilidad.

Establecer e interpretar las pruebas estadísticas de hipótesis.

Calcular e interpretar los intervalos de confianza para las variables aleatorias.

Realizar e interpretar pruebas estadísticas de bondad de ajuste para un conjunto de datos.

Utilizar software estadístico.

Manejar diagramas de causa-efecto.

Mejorar estaciones de trabajo a través de las técnicas de Estudio del Trabajo.

Balancear líneas de producción.

Mejorar la distribución física de las instalaciones industriales y de servicios.

Elaborar diagramas de Gantt para el control del avance del proyecto.

Poseer una visión sistémica para la solución de problemas.

Conocer y aplicar la gestión de costos, a fin de incluir consideraciones económicas.

Formular modelos matemáticos para la optimización de procesos.

Emplear la lógica algorítmica y lenguajes de programación

Aplicar las teorías de líneas de espera y los procesos de cadenas de Markov.

Utilizar las teorías de sistemas de producción e inventarios.

Emplear los criterios del desarrollo sustentable al diseñar procesos

Competencias

Atributos de Ingeniería

Normatividad

1. Cumplir en tiempo y forma con los trabajos requeridos por el maestro.
2. Cumplir con el 80% de asistencias. (No existen retardos, se pasa lista a los 20 minutos de iniciada la clase)
3. Mantener el orden y el respeto

Materiales

Libreta de apuntes
Calculadora
Software de simulación

Bibliografía disponible en el Itescam
Título	Autor	Editorial	Edición/Año	Ejemplares

Parámetros de Examen
PARCIAL 1	De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.5.1
PARCIAL 2	De la actividad 3.1.1 a la actividad 4.7.1

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Introducción a la Simulación de eventos discretos 1.1. Introducción 1.1.1. Introducción Introducción (23040 bytes) 1.2. Definiciones y aplicaciones 1.2.1. Definiciones y aplicaciones Definiciones y aplicaciones (54272 bytes) 1.3. Estructura y características de la simulación de eventos discretos 1.3.1. Estructura y características de la simulación de eventos discretos Estructura y características de la simulación de eventos discretos (200192 bytes) 1.4. Sistemas, Modelos y Control 1.4.1. Sistemas, Modelos y Control Sistemas, Modelos y Control (49664 bytes) Practica CC1 (14165 bytes) 1.5. Mecanismos de tiempo fijo y tiempo variable 1.5.1. Mecanismos de tiempo fijo y tiempo variable Mecanismos de tiempo fijo y tiempo variable (40448 bytes) Practica CC2 (15236 bytes) 1.6. Etapas de un Proyecto de simulación 1.6.1. Etapas de un Proyecto de simulación Etapas de un Proyecto de simulación (41472 bytes)
2. Números aleatorios y pseudoaleatorios 2.1. Números aleatorios: definición, propiedades, generadores y tablas 2.1.1. Números aleatorios: definición, propiedades, generadores y tablas Números aleatorios: definición, propiedades, generadores y tablas (42496 bytes) Temas expo (11374 bytes) 2.2. Propiedades de los números pseudoaleatorios. 2.2.1. Propiedades de los números pseudoaleatorios. Propiedades de los números pseudoaleatorios. (393318 bytes) 2.3. Pruebas estadísticas de aleatoriedad para los números pseudoaleatorios: de medias, de varianza, de independencia y de bondad de ajuste. 2.3.1. Pruebas estadísticas de aleatoriedad para los números pseudoaleatorios: de medias, de varianza, de independencia y de bondad de ajuste. Pruebas estadísticas de aleatoriedad para los números pseudoaleatorios: de medias, de varianza, de independencia y de bondad de ajuste. (109056 bytes) CC5 (244949 bytes) CC5 (23573 bytes) 2.4. Obtención de números pseudoaleatorios utilizando paquetes computacionales. 2.4.1. Obtención de números pseudoaleatorios utilizando paquetes computacionales. 2.5. Método de Monte Carlo 2.5.1. Método de Monte Carlo Método de Monte Carlo (86016 bytes)
3. Generación de variables aleatorioas 3.1. Introducción 3.1.1. Introducción Introducción (23580 bytes) 3.2. Generación de variables aleatorias discretas y continuas utilizando paquetes computacionales como Excel, ProModel, Arena. 3.2.1. Generación de variables aleatorias discretas y continuas utilizando paquetes computacionales como Excel, ProModel, Arena
4. Lenguajes de Simulación y Simuladores de Eventos Discretos 4.1. Antecedentes de los lenguajes de simulación y simuladores 4.1.1. Antecedentes de los lenguajes de simulación y simuladores Antecedentes de los lenguajes de simulación y simuladores \ Antecedentes de los lenguajes de simulación y simuladores (10678 bytes) ECSL (615307 bytes) Software de Simulación (817680 bytes) http://www.slideshare.net/emontve/slam-ii 4.2. Aprendizaje y uso de un Simulador como: ProModel, Arena, entre otros. 4.2.2. Aprendizaje y uso de un Simulador como: ProModel, Arena, entre otros. http://www.promodel.com.mx/promodel.php http://www.lanner.com/en/witness.cfm 4.3. Características del software 4.3.1. Características del software Características del software (18678 bytes) 4.4. Construcción de modelos 4.4.1. Construcción de modelos Construcción de modelos (69040 bytes) 4.5. Consideraciones económicas en la simulación. 4.5.1. Consideraciones económicas en la simulación. 4.6. Realizar prácticas utilizando el simulador para procesos productivos, de transporte, líneas de espera, calidad, inventarios, entre otros. 4.6.1. Realizar prácticas utilizando el simulador para procesos productivos, de transporte, líneas de espera, calidad, inventarios, entre otros. Realizar prácticas utilizando el simulador para procesos productivos, de transporte, líneas de espera, calidad, inventarios, entre otros. (45729 bytes) 4.7. Interpretación de los resultados obtenidos y generación de propuestas de mejora para el modelo analizado. 4.7.1. Interpretación de los resultados obtenidos y generación de propuestas de mejora para el modelo analizado.
5. Proyecto de aplicación 5.1. Elaboración de un proyecto final 5.1.1. Elaboración de un proyecto final Elaboración de un proyecto final (11459 bytes) 5.2. Análisis, modelado, simulación e interpretación de resultados para sistemas reales de empresas de manufactura o de servicios, a fin de detectar las mejoras posibles a realizar y proponer acciones que mejoren su desempeño, considerando aspectos económ 5.2.1. Análisis, modelado, simulación e interpretación de resultados para sistemas reales de empresas de manufactura o de servicios, a fin de detectar las mejoras posibles a realizar y proponer acciones que mejoren su desempeño, considerando aspectos económ Manual Promodel (1655155 bytes)