Propuesta de una metodología de validación de software de simulación : caso FLEXSIM

Abstract

El tema de memoria expuesto en este documento busca, a través de la aplicación de pruebas en el software Flexsim, entregar una metodología de validación que pueda ser aplicada a cualquier software de simulación. Componen principalmente este tema de memoria dos grandes áreas: El análisis realizado al generador de números aleatorios y el análisis teórico-práctico realizado a diferentes modelos de simulación. Estas áreas y otras se explican brevemente en este resumen. El primer capitulo consiste en la definición de simulación, y de los conceptos que engloba; así como las ventajas, desventajas y beneficios que presenta su utilización y los resultados de interés que aporta al estudio. En este capitulo se destaca, el concepto de simulación, la que es considerada principalmente como una técnica para estimar medidas de desempeño de un sistema modelado, por lo tanto, proporciona información necesaria y pertinente para apoyar la toma de decisiones, sin embargo, no siempre es apropiada su utilización. Cabe destacar que no es una técnica de optimización, por lo que no busca la mejor solución o respuesta a una pregunta de interés. Además es importante el lenguaje de simulación que se emplea ya que un error en su elección será reflejado en el tiempo de ejecución así como en sus resultados. El segundo capitulo hace referencia a la descripción y utilización del software de simulación Flexsim, un software orientado a objetos verdaderos que está basado en el sistema de simulación de eventos discretos. El tercer capitulo, trata de la teoría de los generadores de números aleatorios, tal como los tipos de generadores que existen y la elección correcta del tipo de semilla a utilizar según la elección del generador. Se rescata de este capitulo la importancia que poseen los números aleatorios, los cuales representan la base de un estudio de simulación, ya que finalmente son estos números uniformes los que se transforman en las variables aleatorias a utilizar, siendo el método mas comúnmente utilizado para generar números aleatorios el método de congruencia multiplicativa. Los otros métodos mencionados, son una adaptación de este método. Se debe enfatizar el hecho de que los números generados no son realmente aleatorios, por lo que reciben el nombre de pseudoaleatorios, ya que de ser así no se podría duplicar la secuencia de números a voluntad, para la corrección, verificación y validación del modelo a utilizar en la simulación. En el cuarto capitulo se describen y realizan las pruebas estadísticas necesarias para validar el generador de números aleatorios. Entre estas pruebas se encuentran la prueba de medias, varianza, Chi-cuadrado, Kolmogorov Smirnov, etc. Pasar una de las pruebas no implica que supere el resto. Existen pruebas para probar uniformidad e independencia y, según algunos autores, algunas de las pruebas son más potentes que otras, como es el caso de la prueba de corridas, en comparación a las de Chi cuadrado y Kolmogorov Smirnov, que asumen, a diferencia de la primera, independencia de los datos. Lo que a primera vista llama la atención es que se deben graficar las frecuencias en ciertos intervalos, así como la acumulación de estás frecuencias, parea observar a priori, si los números generados presentan una distribución uniforme. El quinto capitulo presenta todo lo referente a teoría de colas, su descripción, los modelos que siguen este esquema, la teoría para la validación de modelos de simulación, y las pruebas estadísticas realizadas al software de simulación Flexsim a través de los análisis teóricos presentados previamente. Se hace hincapié en realizar los cálculos correspondientes en tres niveles distintos para los datos de entrada, con lo cual se pueda apreciar algún cambio de importancia del cual se extraigan conclusiones válidas. Además, la recolección de datos estadísticos se realizara una vez que los modelos lleguen al estable ya que de no ser así, los datos estarían influenciados por el sesgo producido por la parte inicial o periodo transitorio del modelo. El análisis comparativo se realiza en función de la diferencias entre los promedios teóricos calculados para los modelos de colas y los intervalos de confianza construidos sobre la base de la recolección de datos de los modelos de simulación. En el sexto capítulo se realiza un análisis comparativo entre los resultados entregados en el texto “Simulation Modeling & Analisis” de los autores Averill M. Law y W. David Kelton, para un modelo de Manufactura y este mismo modelo construido sobre la plataforma del software de simulación Flexsim. El análisis principalmente recaerá en una comparación de las medidas de rendimiento exhibidas en el texto y los intervalos de confianza construidos en el software de simulación Flexsim, si esto no cumpliera los objetivos, debido a que se están comparando dos modelos de simulación en el cual en el “teórico” solo se tienen los valores promedios de las medidas de rendimiento a estudiar, se realizará un análisis de índole cualitativo para observar el comportamiento de estas medidas de rendimiento y así reconocer si los modelos son correspondientes entre sí. Por último, en el capitulo siete, se realiza un análisis de rendimiento del software de simulación. Este análisis se efectúa mediante la comparación del tiempo de ejecución, en el software de simulación, según la unidad de medida en que se encuentren los parámetros de entrada. Para lograr esta comparación, los parámetros de entrada serán siempre los mismos, pero expresados en distintas unidades.