Transcript simulacion_uniojeda

REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIVERSIDAD ALONSO DE OJEDA
FACULTAD DE INGENIERIA
ESCUELA DE INDUSTRIAL
PRESENTADO POR:
Ing. Iriarte, Eraeli MSc.
MARACAIBO, ABRIL 2011
SIMULACIÓN

Según Eppen (2000), la
simulación
es
la
construcción
de
un
dispositivo experimental, o
simulador, que “actuará”
(simulará) el sistema de
interés en ciertos aspectos
importantes,
de
una
manera rápida y redituable.

Por su parte Prawda
(1991), afirma que la
simulación es un proceso
numérico diseñado para
experimentar
el
comportamiento
de
cualquier sistema en una
computadora a lo largo de
la dimensión tiempo.
Objetivo de la Simulación

Crear un entorno en el
cual se pueda obtener
información
posibles
sobre
acciones
alternativas a través
de la experimentación.
Objetivo, Planteamiento del problema y
Horizonte temporal




Evaluar la construcción de una planta de productos químicos.
Calcular en VPN según el perfil de producción objetivo en miles de
unidades por año. Se tiene planificado invertir 225 millones de
dólares
Se requiere estimar los gastos operacionales en función de un 10%
de las inversiones acumuladas hasta el final del período. Para este
proyecto el Departamento de Finanzas ha solicitado una tasa de
descuento de 12%. Los precios en $ son de 14 constantes en el
tiempo
El horizonte temporal del proyecto será de 20 años y la producción
será igual a la improductividad por la producción objetivo por el
factor del mercado.
Estime adicionalmente la TIR y EI.
Horizonte
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
Prod. Obj.
Precio
Ingresos
Egresos
Inversiones
Miles/Año
$
MM$
MM$
MM$
1500
2000
3900
10200
12500
12500
12500
12500
12500
12500
12500
12500
12500
12500
10300
8900
6500
4600
3000
2500
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
21
28
54,6
142,8
175
175
175
175
175
175
175
175
175
175
144,2
124,6
91
64,4
42
35
9
16
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
90
70
65
i
12
FI
FM
Miles/Año
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
VPN
TIR
EI
Producción
1500
2000
3900
10200
12500
12500
12500
12500
12500
12500
12500
12500
12500
12500
10300
8900
6500
4600
3000
2500
607,744594
48,47%
3,97450923
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
FDCD
VPN
VPN Inv
MM$
MM$
MMM$
12,000
12,000
32,100
120,300
152,500
152,500
152,500
152,500
152,500
152,500
152,500
152,500
152,500
152,500
121,700
102,100
68,500
41,900
19,500
12,500
-78,000
-58,000
-32,900
120,300
152,500
152,500
152,500
152,500
152,500
152,500
152,500
152,500
152,500
152,500
121,700
102,100
68,500
41,900
19,500
12,500
90,000
70,000
65,000
ALGUNAS CONSIDERACIONES





Perfil de producción objetivo en miles de unidades por año
(-10%, moda, 10%).
Inversión será de 225 millones de dólares (I0= 90, I1= 70,
I2= 65) con el siguiente comportamiento probabilístico (5%, moda, 10%).
Gastos operacionales (-15%, moda, 20%).
Los precios en $ se comportan probabilísticamente
(8,14,22).
El horizonte temporal del proyecto será de 20 años y la
producción dada la compra de información es igual a la
improductividad (0,1;0,45;1) por la producción objetivo por
el factor del mercado (0,1;0,45;1).
MÉTODO APLICADO
CRYSTAL BALL

Es una aplicación basada en Microsoft
Excel que amplía y mejora la potencia
analítica de sus hojas de cálculo.

La aplicación de esta herramienta de
predicción, simulación y optimización a
los
modelos
permite
elaborados
entender
incertidumbre
subyacente
y
en
cuantificar
y
de
Excel,
la
variabilidad
sus
modelos
y
predicciones.

Convierte las hojas de cálculo de un
simple
conjunto de
estáticos
Permite
en
un
planificar
valores medios
análisis
lo
dinámico.
inesperado
y
mejorar la calidad de sus decisiones
críticas.
CRYSTAL BALL

Trabaja bajo un sistema de simulación de
Monte Carlo, es decir, a través de la
generación de números aleatorios para
simular una serie de comportamientos de
las variables del sistema.
Utilidad del Crystal Ball

La simulación está asociada a la idea de incertidumbre y
este concepto puede implicar riesgos, errores, daños o cualquier
tipo de evento no deseado.

Una simulación adecuada de todos los procesos y variables
asociadas en la búsqueda de un determinado objetivo ayuda a
minimizar el impacto del riesgo a asumir, así como determinar
con más objetividad el mejor camino a seguir.

Muchas compañías, mientras reconocen tácitamente la
incertidumbre intrínseca de sus planes, no miden en ocasiones el
impacto real de la misma.
¿ COMO SE USA ?
• Al iniciar el programa Crystal
Ball, aparece una hoja de
cálculo de excel
• Se observa que ella contiene
íconos
nuevos
que
corresponden
a
las
herramientas que ofrece el
programa.
CRYSTAL BALL
CRYSTAL BALL
 Función para determinar cuáles son los supuestos del
modelo, es decir, define la distribución de la probabilidad
CRYSTAL BALL
CRYSTAL BALL
El programa ofrece 17
distribuciones diferentes,
aplicables tanto para
variables discretas como
variables continuas.
Adicionalmente está la
alternativa de especificar la
“propia “( Custom).
CRYSTAL BALL
CRYSTAL BALL
 Definición de pronostico
CRYSTAL BALL
CRYSTAL BALL
 Asigne nombre a la
variable.
 Determine las unidades
de esta variable.
 Puede
expandir
definición.
la
CRYSTAL BALL

Para el experimento deben definirse los
parámetros siguientes:
1. Número de ensayos (trials)
2. Método de muestreo
3. Velocidad
4. Otras características que ofrece Crystal Ball
 Definidas se corre el experimento
CRYSTAL BALL
Seleccione el botón de preferencias en la corrida del experimento
CRYSTAL BALL
• El numero de ensayos afecta la
calidad de los resultados.
• En general, a mayor cantidad de
ensayos mayor representatividad de
los resultados.
• Si se toma como medida de la
precisión del experimento el intervalo
de confianza, esto es, la probabilidad
de que los valores de la variable
objetivo estén dentro de un rango, y
que la tolerancia en el valor del
mismo se encuentre en un rango de
+/ - A, se aplica la fórmula siguiente,
N=
Za/2 s
A2
CRYSTAL BALL
 Copiar, Pegar y borrar datos de Crystal Ball
CRYSTAL BALL
Comenzar la Simulación
Parar la Simulación
Borrar la Simulación
Simulación Paso a Paso
Análisis de Sensibilidad
Ventana de Pronóstico
Gráfico de Tendencia
Grafico de Pronostico
APLICACIÓN DEL MÉTODO
Producción
Min
Moda
Max
1500 1650,0
1350,0
2000 2200,0
1800,0
3900 4290,0
3510,0
10200 11220,0
9180,0
11250,0 12500 13750,0
11250,0 12500 13750,0
11250,0 12500 13750,0
11250,0 12500 13750,0
11250,0 12500 13750,0
11250,0 12500 13750,0
11250,0 12500 13750,0
11250,0 12500 13750,0
11250,0 12500 13750,0
11250,0 12500 13750,0
10300 11330,0
9270,0
8900 9790,0
8010,0
6500 7150,0
5850,0
4600 5060,0
4140,0
3000 3300,0
2700,0
2500 2750,0
2250,0
Min
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
Precio
Moda
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
14
Max
22
22
22
22
22
22
22
22
22
22
22
22
22
22
22
22
22
22
22
22
Min
7,7
13,6
19,1
19,1
19,1
19,1
19,1
19,1
19,1
19,1
19,1
19,1
19,1
19,1
19,1
19,1
19,1
19,1
19,1
19,1
Egresos
Moda
9
16
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
22,5
Max Min
10,8 85,5
19,2 66,5
27,0 61,8
27,0
27,0
27,0
27,0
27,0
27,0
27,0
27,0
27,0
27,0
27,0
27,0
27,0
27,0
27,0
27,0
27,0
Inversión
Moda
90
70
65
Max
99,0
77,0
71,5
Horizonte
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
Prod. Obj.
Precio
Ingresos
Egresos
Inversiones
Miles/Año
$
MM$
MM$
MM$
1500
2000
3900
10200
12500
12500
12500
12500
12500
12500
12500
12500
12500
12500
10300
8900
6500
4600
3000
2500
14
21
9
90
1
1500
1
12,000 -78,000
90,000
14
28
16
70
1
2000
1
10,714 -51,786
62,500
14
54,6
22,5
65
1
3900
1
25,590 -26,228
51,818
14
142,8
22,5
1
10200
1
85,627
85,627
14
175
22,5
1
12500
1
96,917
96,917
14
175
22,5
1
12500
1
86,533
86,533
14
175
22,5
1
12500
1
77,261
77,261
14
175
22,5
1
12500
1
68,983
68,983
14
175
22,5
1
12500
1
61,592
61,592
14
175
22,5
1
12500
1
54,993
54,993
14
175
22,5
1
12500
1
49,101
49,101
14
175
22,5
1
12500
1
43,840
43,840
14
175
22,5
1
12500
1
39,143
39,143
14
175
22,5
1
12500
1
34,949
34,949
14
144,2
22,5
1
10300
1
24,902
24,902
14
124,6
22,5
1
8900
1
18,653
18,653
14
91
22,5
1
6500
1
11,174
11,174
14
64,4
22,5
1
4600
1
6,102
6,102
14
42
22,5
1
3000
1
2,536
2,536
14
35
22,5
1
2500
1
1,451
1,451
i
12
FI
Producción
FM
Miles/Año
VPN
TIR
EI
607,745
48%
3,975
FDCD
VPN
VPN Inv
MM$
MM$
MMM$
ANÁLISIS DE RESULTADOS
Forecast: EI
10.000 Trials
Frequency Chart
9.928 Displayed
,023
230
,017
172,5
,012
115
,006
57,5
M ean = 1,147
,000
0
0,465
0,817
1,169
1,522
Certainty is 69,29% from 1,000 to 1,874
Forecast: VPN
1,874
10.000 Trials
Frequency Chart
9.925 Displayed
,023
231
,017
173,2
,012
115,5
,006
57,75
M ean = 30,519
,000
0
-110,688
-37,832
35,024
107,881
Certainty is 69,27% from 0,000 to 180,737 MM $
180,737
En las gráficas el valor presente se ubica entre -110,688 $ y 180,737 $
con un porcentaje de certeza de 69,27%, mientras que en el caso de la
EI se ubica entre 0,465 y 1,874 con un porcentaje de certeza de 69,29%,
por lo tanto el proyecto es rentable.
Pudieran evaluarse la idea de variar el precio en función del tiempo o
evaluar los gastos a fin de minimizarlos y conseguir una mayor
rentabilidad.
Aunque la simulación toma los cambios probabilísticos de algunas
variables que intervienen es recomendable que esta información se
compare o analice por otros métodos prospectivos como por ejemplo
Consulta a expertos.
CONCLUSIONES Y
RECOMENDACIONES
La simulación es el proceso de diseñar un
modelo de un sistema real y llevar a término
experiencias con él, con la finalidad de comprender
el comportamiento del sistema o evaluar nuevas
estrategias -dentro de los limites impuestos por un
cierto criterio o un conjunto de ellos - para el
funcionamiento
del
sistema.
R.E. Shannon