Syllabus
INC-1027 SIMULACION
MADNI. RAFAEL JOSÈ CUEVAS MIJANGOS
rjcuevas@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
6 | 2 | 2 | 4 | Ingeniería Aplicada |
Prerrequisitos |
Competencias | Atributos de Ingeniería |
Normatividad |
1. Cumplir en tiempo y forma con los trabajos requeridos por el maestro. 2. Cumplir con el 80% de asistencias. (No existen retardos, se pasa lista a los 20 minutos de iniciada la clase) 3. Mantener el orden y el respeto |
Materiales |
Libreta de apuntes Calculadora Software de simulación |
Bibliografía disponible en el Itescam | |||||
Título |
Autor |
Editorial |
Edición/Año |
Ejemplares |
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Parámetros de Examen | ||
PARCIAL 1 | De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.5.1 | |
PARCIAL 2 | De la actividad 3.1.1 a la actividad 4.7.1 |
Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje) | |
1. Introducción a la Simulación de eventos discretos
1.1. Introducción 1.1.1. Introducción ![]() 1.2. Definiciones y aplicaciones 1.2.1. Definiciones y aplicaciones ![]() 1.3. Estructura y características de la simulación de eventos discretos 1.3.1. Estructura y características de la simulación de eventos discretos ![]() 1.4. Sistemas, Modelos y Control 1.4.1. Sistemas, Modelos y Control ![]() ![]() 1.5. Mecanismos de tiempo fijo y tiempo variable 1.5.1. Mecanismos de tiempo fijo y tiempo variable ![]() ![]() 1.6. Etapas de un Proyecto de simulación 1.6.1. Etapas de un Proyecto de simulación ![]() |
2. Números aleatorios y pseudoaleatorios
2.1. Números aleatorios: definición, propiedades, generadores y tablas 2.1.1. Números aleatorios: definición, propiedades, generadores y tablas ![]() ![]() 2.2. Propiedades de los números pseudoaleatorios. 2.2.1. Propiedades de los números pseudoaleatorios. ![]() 2.3. Pruebas estadísticas de aleatoriedad para los números pseudoaleatorios: de medias, de varianza, de independencia y de bondad de ajuste. 2.3.1. Pruebas estadísticas de aleatoriedad para los números pseudoaleatorios: de medias, de varianza, de independencia y de bondad de ajuste. ![]() ![]() ![]() 2.4. Obtención de números pseudoaleatorios utilizando paquetes computacionales. 2.4.1. Obtención de números pseudoaleatorios utilizando paquetes computacionales. 2.5. Método de Monte Carlo 2.5.1. Método de Monte Carlo ![]() |
3. Generación de variables aleatorioas
3.1. Introducción 3.1.1. Introducción ![]() 3.2. Generación de variables aleatorias discretas y continuas utilizando paquetes computacionales como Excel, ProModel, Arena. 3.2.1. Generación de variables aleatorias discretas y continuas utilizando paquetes computacionales como Excel, ProModel, Arena |
4. Lenguajes de Simulación y Simuladores de Eventos Discretos
4.1. Antecedentes de los lenguajes de simulación y simuladores 4.1.1. Antecedentes de los lenguajes de simulación y simuladores ![]() ![]() ![]() ![]() 4.2. Aprendizaje y uso de un Simulador como: ProModel, Arena, entre otros. 4.2.2. Aprendizaje y uso de un Simulador como: ProModel, Arena, entre otros. ![]() ![]() 4.3. Características del software 4.3.1. Características del software ![]() 4.4. Construcción de modelos 4.4.1. Construcción de modelos ![]() 4.5. Consideraciones económicas en la simulación. 4.5.1. Consideraciones económicas en la simulación. 4.6. Realizar prácticas utilizando el simulador para procesos productivos, de transporte, líneas de espera, calidad, inventarios, entre otros. 4.6.1. Realizar prácticas utilizando el simulador para procesos productivos, de transporte, líneas de espera, calidad, inventarios, entre otros. ![]() 4.7. Interpretación de los resultados obtenidos y generación de propuestas de mejora para el modelo analizado. 4.7.1. Interpretación de los resultados obtenidos y generación de propuestas de mejora para el modelo analizado. |
5. Proyecto de aplicación
5.1. Elaboración de un proyecto final 5.1.1. Elaboración de un proyecto final ![]() 5.2. Análisis, modelado, simulación e interpretación de resultados para sistemas reales de empresas de manufactura o de servicios, a fin de detectar las mejoras posibles a realizar y proponer acciones que mejoren su desempeño, considerando aspectos económ 5.2.1. Análisis, modelado, simulación e interpretación de resultados para sistemas reales de empresas de manufactura o de servicios, a fin de detectar las mejoras posibles a realizar y proponer acciones que mejoren su desempeño, considerando aspectos económ ![]() |
Prácticas de Laboratorio (20242025N) |
Fecha |
Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
Cronogramas (20242025N) | |||
Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
Temas para Segunda Reevaluación |