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ISBN | 9789587786484 |
Edición | Segunda |
Autores | Germán Herrera Vidal |
Editorial | Alpha Editorial |
Formato | Impreso |
Peso | 276 gramos |
Páginas | 167 |
Dimensiones | 17 x 24 |
Año | 2020 |
Reseña.
Presenta un concepto claro, conciso y practico de la simulación desde un enfoque industrial, centrándose en procesos de manufactura, servicios y de cadena de suministros.
Surge de la necesidad y del interés por parte de la comunidad académica e investigativa, debido a la baja publicación de este eje temático en el habla hispana. Está dirigida a estudiantes, profesionales y docentes pertenecientes a la disciplina de ingeniería.
A diferencia de otros textos, presenta las bases y técnicas necearías para desarrollas cualquier modelo de simulación, soportado en el análisis de datos, aplicación de herramientas y problemas del campo de las operaciones. Para una mayor comprensión, cada capítulo incluye fundamentos teóricos y situaciones prácticas en la medida que el lector avanza en su estudio.
Dado que la tecnología y el soporte informático son indispensables para el éxito de esta disciplina, se provee una variedad de ejemplos y casos de aplicación con ayuda del software Microsoft Excel Stat::Fit de ProModel.
Contenido.
1.1. Antecedentes de la simulación
1.2. Definición de la simulación
1.3. Ventajas y desventajas del uso de la simulación
1.4. Beneficios de la simulación
1.5. Áreas de aplicación de la simulación
1.6. Etapas para realizar un estudio de simulación
1.7. Tipos de simulación
2.1. Teoría general del sistema
2.2. Definición del sistema
2.3. Elementos de un sistema desde el enfoque de la simulación
2.4. Definición de modelo
2.5. Elementos básicos de un modelo de simulación
2.6. Tipos de modelos de simulación
2.7. Variables que intervienen en un modelo
3.1. La simulación y la estadística
3.2. Variables aleatorias
3.3. Distribuciones de probabilidad
3.4. Parámetros de estimación
3.5. Intervalos de confianza
3.6. Pruebas de hipótesis
3.7. Pruebas de bondad y ajuste
4.1. Generalidades
4.2. Números aleatorios
4.3. Generación de números pseudoaleatorios
4.4. Pruebas estadísticas para los números pseudoaleatorios
5.1. Generalidades
5.2. Métodos de generación de variables aleatorias
5.3. Simulación de distribuciones de variables discretas
5.4. Simulación de distribuciones de variables continuas
6.1. Antecedentes
6.2. Definición
6.3. Procedimiento para la simulación Montecarlo
6.4. Simulación Montecarlo aplicado en las matemáticas
6.5. Medidas de desempeño para la simulación Montecarlo en sistemas
6.6. Simulación en sistemas de teoría de colas
6.7. Simulación de sistemas de modelos de inventarios
7.1. Caso: producción con una máquina
7.2. Caso: producción dos máquinas en serie
7.3. Caso: producción con en paralelo
7.4. Caso: control de inventarios – un solo producto
7.5. Caso: control de inventarios – varios productos
7.6. Caso: cadena de suministros – efecto látigo
8.1. Generalidades de ProModel
8.2. Características de acceso al programa
8.3. Descripción de las funciones
9.1. Generalidades
9.2. Metodología para el análisis de datos de entrada
9.3. Recolección de datos
9.4. Entrada de datos por medio de Stat::fit
9.5. Análisis descriptivo de los datos
9.6. Prueba de independencia
9.7. Selección de la distribución adecuada
9.8. Evaluación de la distribución
9.9. Exportación de la distribución seleccionada
REFERENCIAS