Simulación por eventos discretos, paso a paso

Una guía interactiva para entender cómo avanza una simulación: el reloj salta de evento en evento, la lista de eventos futuros se ordena por tiempo, algunas decisiones dependen del estado del sistema y la semilla controla la secuencia de números aleatorios.

Eventos independientes Eventos condicionales Colas y servicio Semilla aleatoria

1. Idea central: ¿qué está simulando esta página?

Un sistema de atención simple, como un mostrador, una caja o una mesa de soporte.

Entidad

Cada cliente que llega al sistema. Tiene un momento de arribo, puede esperar, ser atendido y salir.

Recurso

Un único servidor. Puede estar libre u ocupado. Si está ocupado, los nuevos clientes esperan en cola.

Eventos

Son cambios instantáneos del sistema: llega un cliente o termina una atención.

Interpretación para negocios: este modelo permite estudiar cómo la variabilidad en la demanda y en el tiempo de atención afecta la espera, la utilización del recurso y el nivel de servicio. Es pequeño a propósito: sirve para entender la lógica antes de pasar a modelos más realistas.

Evento independiente

Un arribo viene desde afuera del sistema. En el modelo, puede ocurrir aunque el servidor esté libre u ocupado.

Arribo de cliente

Evento condicional

Una salida solo puede existir si antes alguien empezó a ser atendido. Depende del estado interno del sistema.

Fin de atención

2. Modelo conceptual

El flujo se lee de izquierda a derecha. Los chips representan clientes.

Demanda independiente
Genera el próximo arribo usando un número aleatorio.
→
Cola 0
Clientes que llegaron, pero todavía no empezaron su atención.
→
Servidor condicional
Libre.
→
Salida 0
Clientes que ya completaron el proceso.
Regla del modelo: cuando llega un cliente, se mira el estado del servidor. Si está libre, empieza atención inmediatamente y se programa un fin de atención. Si está ocupado, el cliente entra en cola. Cuando termina una atención, si la cola tiene clientes, empieza el siguiente; si no, el servidor queda libre.

3. Configuración del experimento

Cambiá medias, variabilidad y semilla. Luego volvé a simular.

Misma semilla + mismos parámetros = misma trayectoria.
Número máximo de arribos simulados.
En unidades de tiempo. Menor valor = llega más gente.
Mayor valor = cada cliente ocupa más tiempo el recurso.
Controla cuánto fluctúa el tiempo entre clientes.
Controla cuánto fluctúa cada atención.

4. Reloj, evento actual y estado del sistema

Usá los botones para avanzar. El reloj salta al próximo evento, no avanza en intervalos fijos.

Evento 0 / 0
Reloj: 0.000 Evento actual: Inicialización Servidor: Libre Cola: 0 Completados: 0

Espera promedio

—
Solo clientes completados.

Tiempo en sistema

—
Desde arribo hasta salida.

Utilización

—
Tiempo ocupado / reloj actual.

Cola máxima

—
Máximo observado hasta ahora.

Qué acaba de ocurrir

La decisión se explica en términos de estado y condiciones.

Gráficos de la trayectoria

Se actualizan hasta el evento seleccionado.

Cola y cantidad en sistema

Línea celeste: cola. Línea amarilla: clientes en el sistema.

Servidor ocupado/libre

1 = ocupado, 0 = libre.

5. Calendario de eventos futuros y secuencia ejecutada

La simulación siempre toma el evento futuro con menor tiempo programado.

Lista de eventos futuros

Ordent programadoEventoTipoPor qué existe
La primera fila es el próximo evento que ejecutaría el simulador.

Eventos ya ejecutados

#tEventoClienteDecisión principal
Observación didáctica: el arribo es independiente porque la demanda externa no “pregunta” si el sistema está listo. En cambio, el fin de atención es condicional: si no hay cliente siendo atendido, no puede haber fin de atención. Además, cuando termina una atención, el próximo fin de atención solo se programa si hay alguien esperando o si alguien entra a servicio.

6. Semilla y números aleatorios

La semilla es nuestro método para simular el azar y volverlo reproducible.

Qué significa la semilla: una computadora no genera azar “puro” sino que genera una secuencia pseudoaleatoria. La semilla define el punto de inicio de esa secuencia. Por eso, con la misma semilla y los mismos parámetros, el modelo repite exactamente los mismos arribos y tiempos de atención.

Números aleatorios usados hasta este evento

#UsoU(0,1)Tiempo generado

Comparación rápida de semillas

7. Actividad de repaso sugerida

Hace la siguiente actividad para repasar conceptos.

Reproducir una corrida base.Usen la semilla 12345 y describan, en palabras, qué pasa en los primeros 8 eventos.
Cambiar solo la semilla.Mantengan todos los parámetros iguales y comparen resultados. ¿Cambia la conclusión? ¿Por qué?
Aumentar la variabilidad.Mantengan las mismas medias, pero pasen arribos o atención a alta variabilidad. Observen espera, cola máxima y utilización.
Conectar con una decisión.Supongan que la espera promedio máxima aceptable es 3 unidades de tiempo. ¿El sistema actual alcanza? ¿Qué cambiarían?
Cierre gerencial: una sola corrida no demuestra una verdad definitiva. Muestra una trayectoria posible. Para decidir mejor, conviene comparar escenarios con varias semillas y mirar patrones: espera promedio, cola máxima, utilización y nivel de servicio.
Enrique Gabriel Baquela