ANÁLISIS DE LAS VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE DOS PAQUETES DE CÓMPUTO, EMPLEANDO COMO CASO DE ESTUDIO UN PROCESO DE FABRICACIÓN DE TABICÓN (ANALYSIS OF THE ADVANTAGES AND DISADVANTAGES OF TWO COMPUTER PACKAGES, USING A TABICON MANUFACTURING PROCESS AS A CASE STUDY)

Brenda Lorena Flores Hidalgo, Luis Felipe De la Rosa Torres, Joshua Jared Duana Cházaro, Uriel García Alpízar, Yosselin Guadalupe Alcantara Rodriguez, Lisaura Walkiria Rodríguez Alvarado, Victoria Medel Beltrán

Resumen


Resumen
En el presente documento se realiza el análisis comparativo entre dos softwares de simulación, continuo y discreto, de un sistema de producción de tabicón ligero. A partir del tiempo estándar de cada una de las etapas del proceso, se definieron las variables y elementos necesarios para realizar los modelos de simulación. El análisis con el software Vensim (continuo) involucra ecuaciones matemáticas que reflejan el flujo de los materiales durante cada etapa, y con el sofware FlexSim (discreto), se obtuvieron resultados visuales además de gráficos estadísticos del proceso. En ambos modelos se evaluaron indicadores claves del proceso, como capacidad de producción, tiempos de entrega e inventario. Esto permitió demostrar que, al establecer adecuadamente las variables y parámetros, ambos softwares resultan ser una herramienta útil para la representación del proceso. Se pretende que este estudio sirva de apoyo, para comprender las ventajas y desventajas al realizar simulaciones mediante análisis continuo y discreto.
Palabras clave: FlexSim, inventario en proceso, sistema push, Vensim.

Abstract
In this document, the comparative analysis between two simulation software, continuous and discrete, of a light partition production system. Starting from the standard time of each of the stages of the process, the variables and elements necessary to realice the simulation models were defined. The analysis with the Vensim software (continuous) involves mathematical equations that reflect the flow of the materials during each stage, and with the FlexSim software (discrete), visual results were obtained in addition to statistical graphics of the process. In both models, key indicators of the process were evaluated, such as production capacity, delivery times and inventory. This made it possible to demonstrate that, by properly setting the variables and parameters, both softwares turn out to be a useful tool for the representation of the process. This study is intended to provide support in understanding the advantages and disadvantages of performing simulations using continuous and discrete analysis
Keywords: FlexSim, push system, Vensim, work in process.

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Referencias


Ali, RM., Deif, AM. Dynamic lean assessment for takt time implementation. Procedia CIRP 17, pp. 577-581, 2014.

Antonelli, D., Litwin, P., Stadnicka, D. Multiple System Dynamics and Discrete Event Simulation for manufacturing system performance evaluation. 6th CIRP Global Web Conference, Envisaging the future manufacturing, design, technologies and systems in innovation era.Procedia CIRP, vol. 78, pp. 178-183, doi:10.1016/j.procir.2018.08.312, 2018.

Chung, C. A. Simulation modeling handbook: A practical approach. Boca Raton. CRC Press, 2003.

Deif, A. Dynamic analysis of a lean cell under uncertainty. Int J Prod Res, vol. 50, No. 11, pp. 27–39, 2012.

Díaz-Martínez, M., Román R., Zárate R Simulación FlexSim, una nueva alternativa para la ingeniería hacia la toma de decisiones en la operación de un sistema de múltiples estaciones de prueba. Científica, vol. 22, No. 2, Instituto Politécnico Nacional, 2018.

Disney, S., Maltz, A., Wang, X., Warburton, R. Inventory management for stochastic lead time with order crossovers. European Journal of Operational Research, vol. 248, No. 2, pp. 473-486, ISSN 0377-2217, http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2015.07.047, 2016.

Eberlein, R., Peterson, D. Understanding model with Vensim. European Journal of Operational Research, Vol. 59, Issue 1, No.26, pp.

-219, mayo 1992.

García, Á., Ortega, M., Arreche L. Nuevas asignaturas de simulación discreta. Aprendizaje basado en problemas. International Conference on Industrial Engineering & Industrial Management CIO, 2007.

Jahangirian, M., Eldabi, T., Naseer, A., Stergioulas, L., Yung, T. Simulation in manufacturing and business: A review. European Journal of Operational Research, vol. 203, pp. 1 -13, 2010.

Langroodi, R., Amari, M. (2016)-A system dynamics modeling approach for a multi-level, multi-product, multi-region supply chain under demand uncertainty. Expert Systems with Applications, Vol. 51, No. 1, pp. 231-244, ISSN 0957-4174, http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2015.12.043, 2016.

Pino, A., Dominga, C., Peña, L., Federico, R. Simulación del proceso de abastecimiento de combustible a los aviones de una empresa angolana. Uniandes EPISTEME. Revista digital de Ciencia, Tecnología e Innovación ISSN 1390-9150, Vol. 6, No. 3, pp. 338-353, julio-septiembre, 2019.

Poles, R. System Dynamics modelling of a production and inventory system for remanufacturing to evaluate system improvement strategies. Int. J. Production Economics, Vol. 144, No. 11, pp. 189-199, ISSN 0925-5273http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2013.02.003, 2013.

Ruiz Usano, R., Frami´án, J. M., Crespo, A., Muñoz, M. A. Simulación continua y discreta de un sistema de producción con inventario en proceso constante. IV Congreso de Ingeniería de Organización: Sevilla, 13-14 de septiembre de 2001.

Sandoval, L., Hernández s., Botello, J., Jiménez, J., Figueroa, V. Simulación de sistemas productivos no balanceados: aplicación a la producción de mezcal. Pistas Educativas, No. 132, Tecnológico Nacional de México en Celaya, junio 2019.

Tako A, Robinson S. The application of discrete event simulation and system dynamics in the logistics and supply chain context. Decision Support System, Vol. 52, pp. 802-815, doi: 10.1016/j.dss.2011.11.015, 2012.

Vargas-Sánchez, Jhon Jairo, Jiménez-García, Francy Nelly, Toro-Galvis, Juana María, Rodríguez-García, Yeidy Alejandra. Comparación por simulación de sistemas de manufactura tipo push y pull, Revista Ciencia e Ingeniería Neogranadina, Vol. 29 (1), doi: https://doi.org/10.18359/rcin.3075, 2019.

Zhu, X., Zhang, R., Chu, F., He, Z., Li, J., A Flexsim-based Optimization for the Operation Process of Cold-Chain Logistics Distribution Centre, 2014.






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