Aplicación de modelos de simulación a líneas de espera, riesgos e inventarios

• Autores: Carlos Ernesto Flores Tapia, Karla Lissette Flores Cevallos
• Localización: Ingeniería Industrial, ISSN-e 1815-5936, Vol. 42, Nº. 3, 2021, págs. 54-66
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Application of simulation models to waiting lines, risks and inventories
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• Resumen
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    RESUMEN El objetivo del presente artículo es aplicar modelos de simulación a: problemas de líneas de espera, riesgos e inventarios en diversos casos objeto de estudio; mediante la estimación de algunas medidas de desempeño matemáticas y relaciones lógicas para calcular el valor de los datos de salida dados los valores de deseables que describan el comportamiento del sistema simulado. Se emplearon modelos contienen expresiones entrada, obteniéndose resultados que permiten recomendar datos de entrada controlables para sistemas reales deseados. Se comprueba que los modelos de simulación generan estimaciones estadísticas con resultados optimizados, contribuyendo con información útil para la toma de decisiones empresariales. La simulación se apoya en herramientas informáticas especializadas que agilizan los tiempos de procesamiento y ahorran costos significativos a las organizaciones, particularmente en escenarios complejos.

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    ABSTRACT The objective of this article is to apply simulation models to problems of waiting lines, risks and inventories to various cases under study, by estimating some desirable performance measures that describe the behavior of the simulated system. These models contain mathematical expressions and logical relationships to calculate the value of the output data given the input values, obtaining results that allow recommending controllable input data for desired real systems. It is verified that the simulation models generate statistical estimates with optimized results, contributing with useful information for making business decisions. Furthermore, if the simulation is supported by specialized computer tools that speed up processing times and save significant costs for organizations, particularly in complex scenarios.