INC-1027 - Instituto TecnolÃ³gico de Aguascalientes

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5.- OBJETIVO GENERAL DEL CURSOAnalizar, modelar y experimentar sistemas productivos y de servicios, a través de lasimulación discreta, con el fin de detectar problemas tales como cuellos de botella, retrasos,sobredimensionamiento, entre otros, aplicando los resultados obtenidos para la generaciónde alternativas de mejora, incluyendo aspectos económicos y con enfoques desustentabilidad.Tomar decisiones que permitan mejorar los sistemas bajo estudio, elaborando propuestas demejora e innovación de estaciones de trabajo o de servicio, de procesos, de procedimientos,de distribución física de instalaciones, de logística, con base en los resultados de lasimulación analítica.6.- COMPETENCIAS PREVIAS• Conocer y aplicar el concepto de la derivada.• Conocer y aplicar el concepto de integración de una función.• Identificar y utilizar las distribuciones discretas y continuas de probabilidad.• Establecer e interpretar las pruebas estadísticas de hipótesis.• Calcular e interpretar los intervalos de confianza para las variables aleatorias.• Realizar e interpretar pruebas estadísticas de bondad de ajuste para un conjunto dedatos.• Utilizar software estadístico.• Manejar diagramas de causa-efecto.• Mejorar estaciones de trabajo a través de las técnicas de Estudio del Trabajo.• Balancear líneas de producción.• Mejorar la distribución física de las instalaciones industriales y de servicios.• Elaborar diagramas de Gantt para el control del avance del proyecto.• Poseer una visión sistémica para la solución de problemas.• Conocer y aplicar la gestión de costos, a fin de incluir consideraciones económicas.• Formular modelos matemáticos para la optimización de procesos.• Emplear la lógica algorítmica y lenguajes de programación• Aplicar las teorías de líneas de espera y los procesos de cadenas de Markov.• Utilizar las teorías de sistemas de producción e inventarios.• Emplear los criterios del desarrollo sustentable al diseñar procesos7.- TEMARIOUnidad Temas Subtemas1.2.Introducción a laSimulación de eventosdiscretosGeneración de NúmerosAleatorios1.1. Introducción1.2. Definiciones y Aplicaciones1.3. Estructura y características de la simulaciónde eventos discretos.1.4. Sistemas, Modelos y Control1.5. Mecanismos de tiempo fijo y tiempo variable1.6. Etapas de un Proyecto de simulación2.1. Números aleatorios: definición, propiedades,generadores y tablas2.2. Propiedades de los númerospseudoaleatorios.
3.4.Generación de VariablesAleatoriasLenguajes de Simulación ySimuladores de EventosDiscretos5. Proyecto de Aplicación2.3. Pruebas estadísticas de aleatoriedad para losnúmeros pseudoaleatorios: de medias, devarianza, de independencia y de bondad deajuste.2.4. Obtención de números pseudoaleatoriosutilizando paquetes computacionales.2.5. Método de Monte Carlo3.1. Introducción3.2. Generación de variables aleatorias discretas ycontinuas utilizando paquetescomputacionales como Excel, ProModel,Arena.4.1. Antecedentes de los lenguajes de simulación ysimuladores4.2. Aprendizaje y uso de un Simulador como:ProModel, Arena, entre otros.4.3. Características del software4.4. Construcción de modelos4.5. Consideraciones económicas en la simulación.4.6. Realizar prácticas utilizando el simulador paraprocesos productivos, de transporte, líneas deespera, calidad, inventarios, entre otros.4.7. Interpretación de los resultados obtenidos ygeneración de propuestas de mejora para elmodelo analizado.5.1. Elaboración de un proyecto final5.2. Análisis, modelado, simulación einterpretación de resultados para sistemasreales de empresas de manufactura o deservicios, a fin de detectar las mejorasposibles a realizar y proponer acciones quemejoren su desempeño, considerandoaspectos económicos
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