Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa
Universidad Pública de Navarra
| Código: 720325 | Asignatura: Simulación para la toma de decisiones | ||||
| Créditos: 4.5 | Tipo: Obligatoria | Curso: 2 | Periodo: 1º S | ||
| Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas | |||||
| Profesorado: | |||||
| AZCARATE CAMIO, CRISTINA (Resp) [Tutorías ] | CILDOZ ESQUIROZ, MARTA [Tutorías ] | ||||
Módulo/Materia
Módulo de Especialización en Organización de Empresas / Técnicas avanzadas de organización de empresas
Descripción/Contenidos
Tema 1: Modelos de colas.
Tema 2: Simulación: Generación artificial de aleatoriedad.
Tema 3: Simulación de sistemas.
Tema 4: Optimización con simulación.
Tema 5: Aplicaciones en organización industrial. Discusión de casos reales.
Competencias genéricas
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CB7: Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
CB9: Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CB10: Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CG1: Tener conocimientos adecuados de los aspectos científicos y tecnológicos de: métodos matemáticos, analíticos y numéricos en la ingeniería, ingeniería eléctrica, ingeniería energética, ingeniería química, ingeniería mecánica, mecánica de medios continuos, electrónica industrial, automática, fabricación, materiales, métodos cuantitativos de gestión, informática industrial, urbanismo, infraestructuras, etc.
CG8: Aplicar los conocimientos adquiridos y resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares.
Competencias específicas
CEO6: Conocimiento de los principios de los modelos de simulación para la representación de procesos industriales y tomas de decisiones
Resultados aprendizaje
R1. Conocimiento de los fundamentos teóricos en los que se apoya la generación artificial de aleatoriedad.
R2. Comprensión de los fundamentos de la simulación de eventos discretos mediante el ordenador.
R3. Capacidad para la representación de un proceso industrial mediante un modelo de simulación adecuado con los objetivos del estudio.
R4. Conocimiento de los fundamentos en los que se basa la optimización con simulación.
R5. Capacidad de implementar un modelo de simulación utilizando un programa específico de simulación, de diseñar los experimentos de simulación, de recoger los resultados y de analizarlos e interpretarlos.
Metodología
| Actividad formativa | Horas | % Presencialidad del alumno |
| AF1.- Clases expositivas/participativas | 20 | 100 |
| AF2.- Prácticas | 21 | 100 |
| AF3.- Actividades de aprendizaje cooperativo | 4 | 100 |
| AF4.- Realización de proyectos en grupo | 30 | 0 |
| AF5.- Estudio y trabajo autónomo del estudiante | 30 | 0 |
| AF6.-Tutorías y pruebas de evaluación | 7.5 | 100 |
Evaluación
| Resultados de aprendizaje |
Actividad de evaluación |
Peso (%) | Carácter recuperable |
Nota mínima requerida |
|---|---|---|---|---|
| R1, R2, R3, R4, R5 | Pruebas de respuesta larga | 50 | SÍ | 5/10 |
| R2, R3, R4, R5 | Trabajos e informes | 45 | NO | |
| R3, R4, R5 | Presentaciones orales | 5 | NO | |
Temario
Tema 1: Modelos de colas.
- Estructura de un modelo de colas.
- Modelos de colas Markovianos y no Markovianos.
- Redes de colas.
Tema 2: Simulación. Generación artificial de aleatoriedad.
- Introducción a la simulación.
- Generación artificial de aleatoriedad: números pseudoaleatorios.
- Generación artificial de aleatoriedad: Simulación de variables aleatorias y de procesos estocásticos.
Tema 3: Simulación de sistemas.
- Modelos de simulación de eventos discretos. Componentes.
- Simulación de modelos de eventos discretos: avance del reloj.
- Construcción de un modelo de simulación.
- Análisis de datos de entrada.
- Análisis de los resultados de la simulación.
- Modelado y resolución de casos con ARENA.
Tema 4: Optimización con simulación.
- Formulación de problemas de optimización.
- Interacción entre optimización y simulación.
- Programa de optimización OptQuest con ARENA
Tema 5: Aplicaciones. Discusión de casos reales.
- Fases en el desarrollo de un estudio de simulación.
- Aplicaciones de la simulación para la toma de decisiones en el contexto de la organización industrial.
- Discusión de casos reales.
Presentación y discusión de los estudios de simulación realizados por los estudiantes.
Bibliografía
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
KELTON, W.D.; SADOWSKY, R.P.; ZUPICK, N.B. (2015): Simulation with Arena. 6th Ed. McGraw-Hill.
LAW, A.M. (2015): Simulation modeling and analysis. 5ª Ed. McGraw-Hill.
ROSSETTI, M.D. (2021): Simulation modeling and Arena. John Wiley & Sons. 3ª Ed.
RUSSELL, R.S.; TAYLOR, B.W. (2006): Operations Management. Wiley. 5ª Ed.
Revistas científicas: Journal of Simulation, Proceedings of the Winter simulation conference, Optimization and Engineering, Interfaces, Engineering Optimization, European Journal of Industrial Engineering, European Journal of Operational Research, Computers and Industrial Engineering, etc.