Unsa -silabo Sim Sist 20182 z504

UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN AGUSTIN DE AREQUIPA VICE RECTORADO ACADEMICO FACULTAD DE: INGENIERÍA DE PRODUCCIÓN Y SERVICIOS DEPARTAMENTO ACADEMICO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL SILABO 2018 B

CURSO: SIMULACIÓN DE SISTEMAS 1.

DATOS GENERALES Periodo académico: Escuela profesional: Código del curso: Nombre del curso: Semestre: Características: Duración: Número de horas (Semanal) Número de Créditos: Prerrequisitos:

2.

2018-B Ingeniería Industrial 1404244 Simulación de Sistemas VIII (Octavo) Semestral 17 semanas Teóricas: 1 Teórico-Prácticas: 2 Practicas: 2 Laboratorio: 4 (Cuatro) Investigación Operativa 2

DATOS ISTRATIVOS PROFESOR: ING. EFRAÍN RAFAEL MURILLO QUISPE GRADO: MAGISTER CATEGORIA DOCENTE: PRINCIPAL DEPARTAMENTO: INGENIERÍA INDUSTRIAL HORARIO Lunes Martes Semanal 11:30-14:00 Grupo A AULA: 208 PROFESOR: ING. JOSE ZAVALA FERNANDEZ GRADO: MAGISTER CATEGORIA DOCENTE: PRINCIPAL DEPARTAMENTO: INGENIERÍA INDUSTRIAL

Miércoles

HORARIO Semanal Grupo C AULA: HORARIO Semanal Grupo B AULA:

3.

Jueves

Viernes

12:20-14:00 Laboratorio 203

Lunes

Martes

Miércoles

Jueves

Viernes

11:30-14:00 307 Lunes

07:00 – 8:40 Laboratorio Martes

Miércoles

Jueves

Viernes

8:50-10:30 Laboratorio 203

15:50-16:30 207

FUNDAMENTACION (JUSTIFICACION)

1

La asignatura se justifica, porque busca desarrollar en el estudiante, las capacidades cognoscitivas, actitudinales y procedimentales centradas en la capacidad de aplicar técnicas, habilidades, recursos y herramientas de la ingeniería moderna y las tecnologías de información, incluyendo la predicción y el modelamiento, en actividades complejas de ingeniería, con una comprensión de las limitaciones. La simulación de sistemas es una herramienta muy importe para la Toma de Decisiones que toda organización la debe utilizar y particularmente todo Ingeniero Industrial ya que muchos sistemas del mundo real ofrecen problemas de alta complejidad y están ligados a una naturaleza aleatoria de sus variables, lo cual complica su análisis y solución, entonces para estos casos debe emplearse la Simulación de Sistemas que involucra el Modelado de Sistemas.

4.

COMPETENCIAS 4.1. 

COMPETENCIA GENERAL Construye MODELOS DE SIMULACIÓN de sistemas de producción de bienes y servicios, utilizando los conocimientos impartidos y el software de aplicación Arena para analizar e interpretar los resultados de la simulación y evaluar diversos escenarios de rediseño en el sistema real orientadas a la mejora del sistema, de manera correcta, demostrando responsabilidad y trabajo en equipo. Así mismo debe establecer acciones orientadas a la seguridad del recurso humano y la protección del medio ambiente.

4.2.

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS

1. Construye modelos de simulación de MonteCarlo, utilizando la herramienta Excel para encontrar resultados, analizar el sistema y proponer alternativas de mejora, de manera correcta y demostrando responsabilidad y trabajo en equipo. 2. Genera y analiza datos de comportamiento aleatorio mediante el Imput Analyzer para identificar el tipo de distribución de probabilidad que los representa, de manera correcta y demostrando responsabilidad y trabajo en equipo. 3. Construye modelos de simulación de eventos discretos, utilizando la herramienta de software Arena para analizar el sistema y experimentar alternativas de mejora, de manera correcta y demostrando responsabilidad y trabajo en equipo. 4. Genera animación en los modelos de simulación de eventos discretos en Arena, haciendo uso de los módulos de animación del software Arena, para un mejor entendimiento del funcionamiento del sistema real, de manera correcta y demostrando responsabilidad y trabajo en equipo 5. Analiza los resultados del modelo de simulación mediante el Output Analyzer para validar dicho modelo a fin de experimentar alternativas de mejora haciendo uso del OptQuest for Arena, de manera correcta y demostrando responsabilidad y trabajo en equipo.

5.

CONTENIDOS

PRIMERA UNIDAD: Modelado y Simulación COMPETENCIA ESPECÍFCA: Construye modelos de simulación de MonteCarlo, utilizando la herramienta Excel para encontrar resultados, analizar el sistema y proponer alternativas de mejora, de manera correcta y demostrando responsabilidad y trabajo en equipo. CONTENIDO: Introducción al modelado y simulación, estructura de un modelo de simulación, modelos de simulación de Montecarlo.

SEGUNDA UNIDAD: Análisis de datos de entrada

2

COMPETENCIA ESPECÍFCA: Genera y analiza datos de comportamiento aleatorio mediante el Imput Analyzer para identificar el tipo de distribución de probabilidad que los representa, de manera correcta y demostrando responsabilidad y trabajo en equipo. CONTENIDO: Generación de números aleatorios, variables aleatorias, Distribuciones de probabilidad, uso del Imput Analyzer, tamaños de muestra.

TERCERA UNIDAD: Simulación de sistemas de eventos discretos con Arena COMPETENCIAS ESPECÍFICAS: Construye modelos de simulación de eventos discretos, utilizando la herramienta de software Arena para analizar el sistema y experimentar alternativas de mejora, de manera correcta y demostrando responsabilidad y trabajo en equipo. CONTENIDO: Descripción de módulos lógicos del Arena, descripción de los módulos de datos de Arena, Diagrama de módulos de sistemas de producción de bienes y servicios. Uso de atributos, variables, expresiones y horarios.

CUARTA UNIDAD: Animación de modelos COMPETENCIAS ESPECÍFICAS: Genera animación en los modelos de simulación de eventos discretos en Arena, haciendo uso de los módulos de animación del software Arena, para un mejor entendimiento del funcionamiento del sistema real, de manera correcta y demostrando responsabilidad y trabajo en equipo. CONTENIDO: Uso de módulos de transferencia avanzada, ruteos, animación de recursos, gráficas, sub modelos.

QUINTA UNIDAD: Análisis de resultados y propuestas de mejora COMPETENCIA ESPECÍFICA: Analiza los resultados del modelo de simulación mediante el Output Analyzer para validar dicho modelo a fin de experimentar alternativas de mejora haciendo uso del OptQuest for Arena, de manera correcta y demostrando responsabilidad y trabajo en equipo. CONTENIDO: Validación de sistemas terminales y no terminales, uso del Ouput Analyzer, Optimización con OptQuest for Arena.

6.

ESTRATEGIAS DE ENSEÑANZA a)

Métodos : Clase Magistral (CM), se emplearán para la discusión sobre las nociones conceptuales del contenido

de los temas. Casos Estudio (CE), se usará la dinámica de grupos y el trabajo basado en la solución de casos y problemas. Prácticas de Laboratorio (PL), se usará herramientas de software para la construcción y solución de los modelos de simulación y experimentar alternativas de mejora. Trabajo de Investigación Formativa (TIF), Se efectuará un trabajo de campo donde los estudiantes

desarrollaran un trabajo de investigación, utilizando la Herramienta de software Arena en la solución y optimización de un problema real. Puntualidad (P), Se controlará la entrega puntual de los trabajos encomendados, así como la

puntualidad en la llegada al salón de clases y prácticas de laboratorio. b)

Medios :

3

Las clases se impartirán usando medios audiovisuales (proyector multimedia y presentaciones gráficas). Los materiales por usar son: Equipo multimedia, plumones de colores y pizarra acrílica. El alumno usara computadoras personales con el software de aplicación adecuado al curso. c)

7.

Seguimiento del Aprendizaje : El aprendizaje será evaluado mediante un examen de conocimientos, evaluación permanente en la solución y experimentación de problemas mediante herramientas de software y el desarrollo de un trabajo de investigación formativa. CRONOGRAMA ACADEMICO Semana

Tema / Evaluación

Estrategia

Avance

1

Estructura de un modelo de simulación

CM, CE

6%

2

Modelos de simulación de Montecarlo – Modelo de colas

CM, PL

12%

3

Modelos de simulación de Montecarlo – Otros modelos

CM, PL

18%

4

Generación de Variables aleatorias

CM, PL

24%

5

Tamaños de muestra

CM, PL

30%

Examen Parcial 1 6

Descripción de módulos lógicos del Arena

CM, PL

36%

7

Descripción de módulos de datos del Arena

CM, PL

42%

8

Diagrama de módulos de sistemas de producción de bienes.

CM, PL, CE, TIF

48%

9

Diagrama de módulos de sistemas de producción de servicios.

CM, PL, CE, TIF

54%

10

Uso de atributos, variables, expresiones y horarios

CM, PL

60%

Examen Parcial 2

66%

11

Uso de módulos de transferencia avanzada

CM, PL

72%

12

Animación de recursos, gráficas y submodelos

CM, PL

78%

13

Validación de sistemas terminales y no terminales

CM, PL

82%

14

Uso del Ouput Analyzer

CM, PL

88%

15

Optimización con OptQuest for Arena

CM,CE, PL

94%

16

Exposición de trabajo de investigación formativa.

TIF

100%

17

Exposición de trabajo de investigación formativa.

TIF

100%

Examen Final

4

8. ESTRATEGIAS DE EVALUACION 1.- Evaluación Continua (EC). El desarrollo de la asignatura durante el semestre contempla 3 tramos y por cada tramo se tomará en cuenta lo siguiente: - Puntualidad (P): 10% - Prácticas de Laboratorio (PL): 30% - Trabajo de Investigación formativa: 40% - Desarrollo de Casos Estudio (CE): 20% 2.- Examen Escrito (EX). Se tomará 3 exámenes escritos de acuerdo al desarrollo del cronograma académico. 3. Ponderación del Promedio Final. Ponderación porcentual

Evaluación Tramo 1 Tramo 2 Tramo 3

EC 0.15 0.15 0.20

EX 0.15 0.15 0.20 Total =

0.30 0.30 0.40 1.00

Nota: Las intervenciones en clase serán tomadas en cuenta como puntaje adicional al promedio de la evaluación continua (EC) en cada tramo.

3.- Nivel de logro: Competencia

NIVEL DE LOGRO

LOGRO

Excelente

Bueno

Regular

Deficiente

Construye MODELOS DE SIMULACIÓN de sistemas de producción de bienes y servicios, utilizando los conocimientos impartidos y el software de aplicación Arena para analizar e interpretar los resultados de la simulación y evaluar diversos escenarios de mejora en el sistema real, de manera correcta,

Construye satisfactoriamente MODELOS DE SIMULACIÓN de sistemas de producción de bienes y servicios, utilizando los conocimientos impartidos y el software de aplicación Arena para analizar e interpretar los resultados de la simulación y evaluar diversos escenarios de mejora coherentes con la solución total del

Construye MODELOS DE SIMULACIÓN de sistemas de producción de bienes y servicios, utilizando los conocimientos impartidos y el software de aplicación Arena para analizar e interpretar los resultados de la simulación y evaluar algunos escenarios de mejora contribuyendo con la solución parcial

Construye MODELOS DE SIMULACIÓN de sistemas de producción de bienes y servicios, utilizando los conocimientos impartidos y el software de aplicación Arena para analizar e interpretar los resultados de la simulación y evaluar un escenario de mejora contribuyendo con la solución parcial

Construye deficientemente MODELOS DE SIMULACIÓN de sistemas de producción de bienes y servicios, utilizando los conocimientos impartidos y el software de aplicación Arena para analizar e interpretar los resultados de la simulación y evaluar un escenario de mejora incoherente con la solución del

5

demostrando problema del responsabilidad y sistema real, de trabajo en equipo. manera correcta, demostrando responsabilidad y trabajo en equipo. .

del problema del sistema real, de manera correcta, demostrando responsabilidad y trabajo en equipo.

del problema del sistema real, de manera correcta, demostrando poca responsabilidad y trabajo en equipo.

.

problema del sistema real, de manera incorrecta, demostrando irresponsabilidad y casi nulo trabajo en equipo.

9. REQUISITOS DE APROBACION a) El alumno tendrá derecho a observar o en su defecto a ratificar las notas consignadas en sus evaluaciones, después de ser entregadas las mismas por parte del profesor, salvo el vencimiento de plazos para culminación del semestre académico, luego del mismo, no se itirán reclamaciones, alumno que no se haga presente en el día establecido, perderá su derecho a reclamo. b) Para aprobar el curso el alumno debe obtener una nota igual o superior a 10.5, en el promedio final c) El redondeo, solo se efectuará en el cálculo del promedio final, quedado expreso, que las notas parciales, no se redondearan individualmente. d) El alumno que no tenga alguna de sus evaluaciones y no haya solicitado evaluación de rezagados en el plazo oportuno, se le considerará como abandono. e) Los casos particulares por los cuales el alumno no pudo cumplir con su evaluación en el tiempo establecido, podrán tramitar ante la dirección de escuela, su respectiva justificación, con la cual, el profesor tendrá la obligación de tomarle una nueva evaluación, la misma que sustituirá, la nota en cuestión, dentro los periodos fijados. f) El estudiante quedara en situación de “abandono” si el porcentaje de asistencia es menor al ochenta (80%) por ciento en las actividades que requieran evaluación continua (Practicas, talleres, seminarios, etc).

10. BIBLIOGRAFIA BIBLIOGRAFÍA BÁSICA OBLIGATORIA 1. BARCELÓ, J. (1ra. Edición). (1996). Simulación de Sistemas Discretos. Madrid: Editorial ISDEFE. 2. TORRES, P. J. (2da. Edición). (2013). Simulación de sistemas con el software Arena. Lima: Editorial Universidad de Lima. 3. KELTON, W. D., Sadowski, R. P. & Sturrock, D. T. (4ta. Edición). (2008). Simulación con software Arena. México: Editorial McGrawHill. BIBLIOGRAFÍA DE CONSULTA 1. FÁBREGAS, A. (2003). Simulación de Sistemas Productivos con Arena. Colombia: Ediciones Uninorte. 2. BANKS, J., Barry, N., Carson, J. & Nicol, D. (4ta. Edición). (2004). Discrete-Event System Simulation. Estados Unidos de América: Editorial Prentice Hall International. 3. KELTON, D. & Law, A. (3ra. Edición). (1991). Simulation Modeling and Analysis. New York: Editorial McGraw-Hill. 4. PEGDEN, D., Sadowski, R. & Shannon, R. (2da. Edición). (1990). Introduction to Simulation Using Siman. México: Editorial McGraw-Hill. 5. ROSS, S. (2da. Edición). (1999). Simulación. México: Editorial Prentice Hall. 11. APORTE DEL CURSO AL LOGRO DE LOS RESULTADOS DEL ESTUDIANTE

6

El curso aporta al logro de los siguientes Resultados del Estudiante: No aporta: 0

Aporte básico: 1

Criterio

Aporte medio: 2

Aporte avanzado: 3

Resultados del Estudiante

Contribución

La capacidad de aplicar conocimientos de matemáticas, ciencias e ingeniería en la solución de problemas complejos de ingeniería.

3

La capacidad de conducir estudios de problemas complejos de ingeniería usando conocimientos basados en la investigación y métodos de investigación b.- Experimentación incluyendo el diseño y la conducción de experimentos, el análisis y la interpretación de información, y la síntesis de información para producir conclusiones válidas.

3

c.- Diseño y Desarrollo de Soluciones

La capacidad de diseñar soluciones para problemas complejos de ingeniería y diseñar sistemas, componentes o procesos para satisfacer necesidades deseadas dentro de restricciones realistas en los aspectos de salud pública y seguridad, cultural, social, económico y ambiental.

3

d.- Trabajo Individual y en Equipo

La capacidad de desenvolverse eficazmente como individuo, como miembro o líder en diversos equipos, y en entornos multidisciplinarios.

3

e.- Análisis de Problemas

La capacidad de identificar, formular, buscar información y analizar problemas complejos de ingeniería [1] para llegar a conclusiones fundamentadas usando principios básicos de matemáticas, ciencias naturales y ciencias de la ingeniería.

3

f.- Ética

La capacidad para aplicar principios éticos y comprometerse con la ética profesional y las responsabilidades y normas de la práctica de la ingeniería.

3

g.- Comunicación

La capacidad de comunicarse eficazmente, mediante la comprensión y redacción de informes eficaces y documentación de diseño, la realización de exposiciones eficaces, y la transmisión y recepción de instrucciones claras.

3

h.- Medio Ambiente y Sostenibilidad

La capacidad de comprender y evaluar el impacto de las soluciones a problemas complejos de ingeniería en un contexto global, económico, ambiental y social.

2

i.- Aprendizaje Permanente

El reconocimiento de la necesidad del aprendizaje permanente y la capacidad para encararlo en el más amplio contexto de los cambios tecnológicos.

2

j.- El Ingeniero y la Sociedad

La capacidad de aplicar el razonamiento informado mediante el conocimiento contextual para evaluar cuestiones sociales, de salud, de seguridad, legales y culturales y las consecuentes responsabilidades relevantes para la práctica profesional de la ingeniería.

2

k.- Uso de Herramientas Modernas

La capacidad de crear, seleccionar y utilizar técnicas, habilidades, recursos y herramientas modernas de la ingeniería y las tecnologías de la información, incluyendo la predicción y el modelamiento, con una comprensión de las limitaciones.

3

l.- Gestión de Proyectos

La capacidad de demostrar el conocimiento y la comprensión de los principios de gestión en ingeniería y la toma de decisiones económicas, y su respectiva aplicación.

3

a.- Conocimientos de Ingeniería

Arequipa, 14 de agosto del 2018

_____________________________ Ing. Efraín Rafael Murillo Quispe Docente del curso

_____________________________ Ing. José Zavala Fernández Docente del curso 7

Anexo 1: Rúbrica para el trabajo de investigación formativa.

8