INTRODUCCIÓN A PROMODEL
PROMODEL se considera una herramienta tecnológica de software para simular y experimentar con los procesos que conforman los sistemas que todavía no se han puesto en marcha, o para experimentar con los procesos de sistemas existentes sin que éstos se alteren. Esta técnica es ubicada típicamente dentro de la Ingeniería Industrial y es considerada como una herramienta joven, ya que es en 1960 cuando cobra importancia. (García, 2006)
Para aplicar Simulación a los procesos o servicios, es necesario elegir una herramienta que ayude a modelar ingenierilmente los procesos; por lo que la herramienta Tecnológica de Simulación elegida para definir la estrategia didáctica bajo el enfoque de competencias ha sido la de Promodel. Las razones de esta elección entre otras herramientas se determinó en las ventajas y desventajas del software, las aplicaciones que tiene en el mercado, la metodología que esta técnica-herramienta emplea; con el fin de informar y mostrar un panorama sobre el desarrollo de proyectos integrales y aplicativos de simulación en las asignaturas de Ingeniería en Sistemas Computacionales e Ingeniería Industrial.
El aprendizaje basado en competencias que se establece en los programas de estudio de los Institutos Tecnológicos permite el diseño de estrategias de aprendizaje, las cuales se incorporan en la Instrumentación didáctica de la planeación académica que realiza el docente, donde se incorpora el uso de tecnologías de información, que promueve en los estudiantes una motivación e involucramiento en el aprendizaje significativo de la Simulación de Procesos y Servicios, así como en el desarrollo de habilidades instrumentales como lo es el uso de una herramientas de software para la toma de decisiones.
Beneficios clave
Ventajas
STAT :: FIT
Stat :: Fit es una herramienta incluida en el software Promodel, servicemodel y Medmodel, que permite lograr % objetivos que apoyan a que tus resultados de simulación sean confiables:
1.- Ajuste de Curvas. Te ayuda a encontrar la mejor distribución para representar los datos. Stat :: fit utiliza las pruebas de Bondad de Ajuste más comúnmente conocidas, como son:
2.- Determinar el número de réplicas para correr un modelo de simulación.
3.- Determinar el tamaño de la muestra para toma de tiempos de proceso y transportación.
4.- Graficar los datos de entrada, graficar todas las distribuciones de probabilidad que se puedan utilizar, hacer estadística descriptiva de datos.
5.- Excelente opción para difundir el pensamiento estadístico.
Imagen 1
La imagen 1 muestra la entrada principal al programa Promodel, donde se desglosan todas las actividades. Para ingresar a Stat Fit tenemos dos opciones:
La primera es en la ventana “Shortcut panel” y en la última opción se encuentra la entrada a Stat fit, justo como se ve en la imagen 2
Imagen 2
La otra opción se encuentra en la barra de herramientas, siendo el penúltimo acceso el correspondiente a Stat fit, justo como se ve en la imagen 3
Imagen 3
En este punto es fácil reconocer el comando Stat fit con el ícono:
Imagen 4
En la imagen 4 se aprecia el inicio de Stat fit donde nos encontramos con las herramientas que ofrece Stat fit.
Pueden clasificarse en tres apartados:
Ejemplo
Imagen 5
En la imagen 5 se muestran 50 datos ingresados a Stat Fit de algún análisis de un proceso.
Lo primero que podemos apreciar es que automáticamente, al ingresar los datos, Stat Fit calcula el número de intervalos y la cantidad de datos que ingresamos, como se aprecia en la imagen.
Imagen 6
Ahora lo que queda por hacer es seleccionar el comando “AutoFit” que se encuentra en las herramientas específicas, o en la sección de “Fit” en las herramientas generales.
Imagen 7
En la imagen 7 nos aparece un recuadro donde podemos elegir entre “distribución continua y distribución discreta entre otras opciones sobre las cotas en la distribución.
Imagen 8
Nos desplegará una ventana como la que aparece en la imagen 8, dándonos brevemente especificaciones sobre las distribuciones y su estatus entre que si es aceptada o rechazada, en esta ocasión, los datos se aproxima más a una distribución logarítmica.
Imagen 9
Stat fit nos da la opción de ver la gráfica de la distribución de los datos para mirar cómo fue que se aproximaron a esa distribución.