INSTRUCTORS:
PhD. Ricardo Torres Mendoza -Facultad de Ingeniería – Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM)
PhD. Susana Casy Téllez Ballesteros- Facultad de Ingeniería – Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM)
MONTE CARLO SIMULATION
Monte Carlo simulation uses random sampling and statistical modeling to estimate mathematical functions and mimic the operations of complex systems” (Harrison (2010))
THE WORKSHOP
This 2.5-hour workshop provides a practical understanding to use Monte Carlo Simulation for modeling one machine in an industrial environment and identify the maintenance policy that maximizes expected weekly profits.
The machine was initially in excellent condition, and over the weeks its condition has deteriorated according to specific probability, affecting the revenue generated by its operation. Maintenance decisions are based on the machine’s condition at the beginning of each week, and four possible policies are proposed to evaluate its performance over 50 weeks of operation:
WHO SHOULD ATTEND?
The seminar is intended for students, academics, researchers and practitioners looking for basic understanding for application of Monte Carlo Simulation as a decision support tool for problems where efficiency and performance metrics may help in the assessment, selection and assignment among different maintenance policies.
INSTRUCTORES:
PhD. Ricardo Torres Mendoza -Facultad de Ingeniería – Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM)
PhD. Susana Casy Téllez Ballesteros- Facultad de Ingeniería – Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM)
SIMULACION MONTECARLO
La Simulación de Monte Carlo utiliza el muestreo aleatorio y la modelación estadística para estimar funciones matemáticas y reproducir el funcionamiento de sistemas complejos” (Harrison, 2010).
EL TALLER
Este taller de 2.5 horas ofrece una comprensión práctica sobre cómo utilizar la Simulación de Monte Carlo para modelar el funcionamiento de una máquina en un entorno industrial e identificar la política de mantenimiento que maximiza las ganancias semanales esperadas.
La máquina comienza en excelentes condiciones, pero con el paso de las semanas su estado se deteriora de acuerdo con una determinada probabilidad, lo que afecta los ingresos generados por su operación. Las decisiones de mantenimiento se basan en el estado de la máquina al inicio de cada semana, y se proponen cuatro posibles políticas para evaluar su desempeño durante 50 semanas de operación.
¿A QUIÉN ESTÁ DIRIGIDO?
El seminario está dirigido a estudiantes, académicos, investigadores y profesionales interesados en adquirir una comprensión básica del uso de la Simulación de Monte Carlo como herramienta de apoyo a la toma de decisiones en problemas donde la eficiencia y los indicadores de desempeño pueden ayudar en la evaluación, selección y asignación entre distintas políticas de mantenimiento.
REGISTRATION/REGISTRO