UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE
CHIHUAHUA
INGENIERÍA INDUSTRIAL
Ev. 1 Investigación bibliográfica.
Ingeniería en procesos.
PRESENTA:
Roberto Ebers Melendez Soto
Docente: M.A.N.C.P Imelda Chacón Rodríguez
Grupo: II101M
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Simulación de Procesos Industriales: Métodos Numéricos y Empíricos, Resúmenes de Ingeniería de Procesos
Técnicas utilizadas en la ingeniería de procesos
Tipo: Resúmenes
2020/2021
1 / 13
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UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE
CHIHUAHUA
INGENIERÍA INDUSTRIAL
Ev. 1 Investigación bibliográfica.
Ingeniería en procesos.
PRESENTA:
Roberto Ebers Melendez Soto
Docente: M.A.N.C.P Imelda Chacón Rodríguez
Grupo: II101M
Contenido
Identifica y describe los métodos analíticos utilizados en la simulación de los procesos industriales. Identifica y describe los métodos empíricos utilizados en la simulación de los procesos industriales.
- Simulación de procesos
- Modelo de simulación
- Clasificación de los modelos de simulación.
- Estático
- Dinámico
- Determinístico
- Estocástico.......................................................................................................................................
- Discreto
- Continuo
- Físico
- Análogo
- Simbólico
- Técnicas de optimización de procesos.
- Los estudios de métodos y tiempos utilizados en la mejora de procesos.
- operaciones. Rediseño de distribución de planta, dimensionamiento y optimización de sistemas de colas y
- Técnicas de pronosticación
- Método Ingenuo..............................................................................................................................
- Método barométrico
- Método Analítico.............................................................................................................................
- industriales. Identifica y describe los métodos numéricos utilizados en la simulación de los procesos
- Análisis de estructuras
- Dinámica computacional de fluidos
- El método de los elementos finitos (FEM – Finite Element Method)
- Método de los Elementos Discretos (DEM)
- Método de los Elementos de Contorno (BEM)
- Método de las Diferencias Finitas (FDM)
Modelo de simulación
Un modelo de simulación es un conjunto de ecuaciones que representa procesos, variables y relaciones entre variables de un fenómeno del mundo real y que proporciona indicios aproximados de su comportamiento bajo diferentes manejos de sus variables, los cuales, permiten abordar una cuestión puramente teórica, en cuyo caso su finalidad es puramente teórica, o una situación real, orientado a dar una respuesta concreta, formalizar en un modelo de simulación nuestra percepción del fenómeno real y simular el efecto de diferentes alternativas.
Clasificación de los modelos de simulación.
Estático
Son aquellos que no toman en cuenta explícitamente a la variable tiempo. Ejemplo: costo para cantidad de camas reservadas (en un hospital).
Dinámico
Los modelos dinámicos son una representación de la conducta dinámica de un sistema, mientras un modelo estático involucra la aplicación de una sola ecuación. Los modelos dinámicos, por otro lado, son reiterativos. Los modelos dinámicos constantemente aplican sus ecuaciones considerando cambios de tiempo.
Determinístico
En éstos ni las variables exógenas, ni las endógenas, se obtienen por medio del azar, debido a que se suponen relaciones exactas para las características de operación. Son variables con valores preestablecidos. Es aquel en el cual se establecen las condiciones para que al ejecutar el experimento se determine el resultado.
Estocástico
Los valores de ésta o estas variables, se obtienen al azar. Es aquel en el cual información pasada, no permite la formulación de una regla para determinar el resultado preciso de un experimento.
Discreto El estado de los cambios en los modelos sólo se da cuando esos eventos ocurren. La llegada de órdenes, o las partes que están siendo ensambladas, así como los clientes que llaman. Una fábrica que ensambla partes es un buen ejemplo de un sistema de evento discreto. Las entidades individuales (partes) son ensambladas basadas en eventos (recibo o anticipación de órdenes).
Continuo
En modelos continuos, el cambio de valores se basa directamente en los cambios de tiempo. La simulación continua es análoga a un depósito en donde el fluido que atraviesa una cañería es constante. El volumen puede aumentar o puede disminuir, pero el flujo es continuo.
Físico
Llamados así, debido a que se semejan al sistema en estudio. Durante muchos años, los ingenieros han usado modelos de tamaño natural y han reducido y puesto a escala a los mismos para probarlos. (NASA, líneas aéreas comerciales).
Análogo
Los modelos análogos poseen algunas propiedades similares a los objetos representados pero sin ser una réplica morfológica de los mismos. Un ejemplo de un modelo análogo es un mapa impreso que se construye mediante un conjunto de convenciones cartográficas que conducen a un resultado final claramente distinto del objeto representado. Mediante esta transformación se persigue hacer legibles propiedades tales como altitud, distancia, localización física de objetos geográficos, sus relaciones importancia.
Estudiar y diseñar productos nuevos o mejorarlos. Realizar nuevas inversiones. Estudiar y mejorar los métodos de trabajo y determinar el tiempo estándar. Reducir costes. Planificar. Mejorar el tiempo de entrega.
Rediseño de distribución de planta, dimensionamiento y
optimización de sistemas de colas y operaciones.
En general existen gran variedad de síntomas que nos indican si una distribución precisa ser replanteada. El momento más lógico para considerar un cambio en la distribución es cuando se realizan mejoras en los métodos o maquinaria. Las buenas distribuciones son proyectadas a partir de la maquinaria y el equipo, los cuales se basan en los procesos y métodos, por ende, siempre que una iniciativa de distribución se proponga, en su etapa inicial se deberán reevaluar los métodos y procesos, de la misma manera que cada que se vayan a adoptar nuevos métodos o instalar nueva maquinaria, será un buen momento para evaluar nuevamente la distribución.
Ayuda a:
Conocer la cantidad máxima de producción de la planta y el stock mínimo necesario de materias primas.
Adaptarse al espacio disponible tanto para el almacenamiento de materias primas, residuos, producto, así como para la nueva zona de proceso/trabajo.
Adaptarse a los requisitos y la legislación laboral y ambiental ya que el diseño debe tener en cuenta la legislación laboral vigente y a la legislación ambiental.
Tiempos de los distintos procesos de producción relacionados con la nueva zona que se desea diseñar/rediseñar.
Fiabilidad, es decir que lo que se quiere hacer, constructivamente hablando, es factible.
Comunicación entre los departamentos implicados y agentes externos.
Desconocimiento de las tareas a realizar por parte de los involucrados en el proceso.
Desconocimiento del equipo encargado del diseño de la realidad en la que se mueve la empresa.
Personal con el que se cuenta y el necesario en el futuro para este “rediseño”.
Requisitos económicos a corto y a largo plazo, debido a que se debe realizar una estimación de los recursos económicos que serán necesarios para este “rediseño” (a corto y a largo plazo).
Identifica y describe los métodos analíticos utilizados en la
simulación de los procesos industriales.
La combinación de métodos numéricos y computadoras digitales constituye una poderosa herramienta para el análisis matemático. Por ejemplo, los métodos numéricos son capaces de manejar no linealidades, geometrías complejas y sistemas de ecuaciones acopladas que son necesarias para la simulación segura de muchos sistemas físico-químicos que se presentan en ingeniería.
Técnicas de pronosticación
Las técnicas de pronósticos disminuyen la incertidumbre sobre el futuro, permitiendo estructurar planes y acciones congruentes con los objetivos de la organización y permiten también tomar acciones correctivas apropiadas y a tiempo cuando ocurren situaciones fuera de los pronosticados. El conocimiento de las técnicas de pronósticos es de poco valor a menos que puedan aplicarse efectivamente en el proceso de planeación de la organización, entre estas técnicas tenemos:
Método Ingenuo
Carece de una rígida base teórica, frecuentemente usado como método sencillo, pero no necesariamente inútil, de suponer que las cosas no cambiarán usando esta técnica, se hacen
reacciones químicas y combustión. El método más usado para la simulación de tipo de fenómenos es el de volúmenes finitos (FVM).
Simulación de procesos industriales
Se pueden simular procesos industriales que involucraban transporte y transformación de materia y energía; procesos como reacciones químicas, secado y destilación son estudiados mediante la dinámica computacional de fluidos (CFD) ó métodos para la simulación de plantas químicas.
El método de los elementos finitos (FEM – Finite Element Method)
Método numérico para solucionar problemas de ingeniería y física matemática. Se aplica a distintas disciplinas de la ingeniería, como estructural, térmica y electromagnética. Es un método numérico que pasa los límites de los problemas que se resuelven con soluciones analíticas, siendo adecuado para tratar problemas con geometrías, cargas y propiedades de materiales complejos.
Método de los Elementos Discretos (DEM)
Un método de los elementos discretos o método de los elementos distintos (DEM – Discrete Element Method or Distinct Element Method) es, de hecho, algún método de una familia de métodos para calcular el movimiento y el efecto de un gran número de partículas pequeñas (discretas). El método de los elementos discretos está relacionado a la dinámica molecular, pero se diferencia debido a la inclusión de grados de libertad (movimientos) de rotación, contacto entre los elementos discretos y, frecuentemente, geometrías complejas usadas para definirlos.
Método de los Elementos de Contorno (BEM)
El método de los elementos de contorno (en inglés: boundary element method (BEM)) es un método computacional para la solución de sistemas de ecuaciones diferenciales, formuladas en forma integral. Se aplica en diversas áreas de la ingeniería, como, por ejemplo, en mecánica de los fluidos, acústica, electromagnetismo y mecánica de fracturas.
Método de las Diferencias Finitas (FDM)
En matemática, los métodos de diferencia finita (FDM – Finite Difference Method en inglés) son métodos numéricos para resolver ecuaciones diferenciales, aproximándolos con
ecuaciones de diferencia, en las cuales las diferencias finitas se aproximan de las derivadas. Los FDMs son, por lo tanto, métodos de discretización. Identifica y describe los métodos.
Identifica y describe los métodos empíricos utilizados en la
simulación de los procesos industriales.
El proceso de desarrollo puede requerir la realización de múltiples iteraciones hasta alcanzar un diseño adecuado, con impacto directo en el tiempo y costo del proyecto. Esto se muestra más significativo en situaciones donde los ensayos son destructivos y / o requieren pruebas físicas de larga duración (como fatiga, por ejemplo). Con ello, el enfoque experimental se caracteriza por costos elevados y plazos extensos, impactando en el proceso productivo. Método numérico presenta una serie de características destacadas, que la hacen una solución extremadamente versátil y eficiente para el desarrollo de proyectos de ingeniería. Por ejemplo, los softwares comerciales permiten la importación directa de geometrías desarrolladas en plataformas de CAD (Computer Aided Design) tridimensional, ampliamente usadas en la etapa de proyecto, auxiliando la etapa de preprocesamiento. Otra ventaja es la facilidad para parametrización de los modelos numéricos, lo que posibilita la mejor comprensión de cómo las diferentes variables del proyecto influencian los resultados, la evaluación de diferentes condiciones de diseño y el desarrollo de una configuración optimizada, que atienda a todos los criterios de diseño seguridad exigidos y proporcione la mejora del producto.
La simulación proporciona un control total sobre el tiempo, debido a que un fenómeno se puede acelerar. La simulación no interfiere en el mundo real. Una vez construido el modelo se puede modificar de una manera rápida con el fin de analizar diferentes políticas o escenario. Permite análisis de sensibilidad. Generalmente es más barato mejorar el sistema vía simulación que hacerlo en el sistema real.
Fuentes bibliográficas
http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1870-04622011000300004. (s.f.). https://www.resultae.com/herramientas/estudio-de-metodos-y-tiempos-en-una-empresa/. (s.f.). https://www.vld-eng.com/blog/simulacion-procesos-industriales/. (s.f.). https://www.resultae.com/herramientas/estudio-de-metodos-y-tiempos-en-una-empresa/ https://www.um.es/or/ampliacion/node3.html https://www.3dingenieriabq.com/simulacion-de- procesos-industriales-y-validacion-de-diseno-deingenieria/ http://simulacion2011.blogspot.com/2011/02/ventajas-y-desventajas-de-la-simulacion.html https://www.esss.co/es/blog/simulacion-numerica-metodos-analitico-experimental-concurrentes- ocomplementarios-en-la-ingenieria/