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¡Precio rebajado! Simulación de sistemas discretos: un enfoque industrial Ver más grande

Simulación de sistemas discretos: un enfoque industrial

Nuevo

Autor: Germán Herrera Vidal
Editorial: Alpha Editorial
Edición: Segunda, 2020
Formato: Libro
Rústica, 16,5x24
167 páginas
Peso: 0,276 Kg
ISBN: 9789587786484

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Ficha técnica

ISBN9789587786484
EdiciónSegunda
AutoresGermán Herrera Vidal
EditorialAlpha Editorial
FormatoImpreso
Peso276 gramos
Páginas167
Dimensiones17 x 24
Año2020

Más

Simulación desde un enfoque industrial, centrándose en procesos de manufactura, servicios y de cadena de suministros

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.     GENERALIDADES DE LA SIMULACIÓN

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

 

  1.     SISTEMAS Y MODELADO

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

 

  1.     ESTADISTICA PARA LA SIMULACION

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

 

  1.     NUMEROS PESUDO – ALEATORIOS

4.1.        Generalidades

4.2.        Números aleatorios

4.3.        Generación de números pseudoaleatorios

4.4.        Pruebas estadísticas para los números pseudoaleatorios

 

  1.     GENERACION DE VARIABLES ALEATORIAS

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

 

  1.     SIMULACIÓN MONTECARLO

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

 

  1.     CASOS APLICATIVOS PROPUESTOS

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

 

  1.     INTRODUCCION A PROMODEL

8.1.        Generalidades de ProModel

8.2.        Características de acceso al programa

8.3.        Descripción de las funciones

 

  1.     ANALISIS DE DATOS DE ENTRADA CON STAT::FIT

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