Estudio de las redes de Petri en el Modelado y simulación de sistemas de eventos discretos

Abstract

En el ejercicio de desarrollo de aplicaciones informáticas el modelo y simulación de sistemas es clave, para los desarrolladores de software es necesario conocer de herramientas, métodos o formalismos matemáticos que permitan modelar y simular sistemas, en especial aquellos que por su naturaleza de concurrencia (eventos discretos) tiene mayor complejidad durante su proceso de desarrollo, es así que las redes de Petri han resultado ser una herramienta predictiva de utilidad para describir y estudiar sistemas que procesan información, permitiendo modelar sistemas concurrentes, asíncronos, distribuidos, paralelos, no deterministas y/o estocásticos el objetivo de este trabajo se basa en un modelo de simulación, que consiste en comprender, analizar y mejorar las condiciones de operación relevantes de un sistema este estudio presenta una revisión bibliográfica del formalismo matemático de las redes de Petri y su relación con el modelado y simulación de sistemas de eventos discretos como base para una investigación de carácter empírico con el abordaje de un caso de estudio en la simulación del proceso de atención bancaria, donde cada máquina de la red es la equivalencia de las actividades en las ventanillas de un banco donde cada cliente acude a realizar sus operaciones o servicios, evaluando a través de relaciones lógicas, matemáticas y probabilísticas el comportamiento del sistema cuando se presenta un evento determinado con la finalidad de que estos resultados permitan identificar los puntos críticos, para: a) evaluar el impacto del proceso antes de llevarlos a cabo en la realidad, b) evaluar el comportamiento del modelo generado bajo escenarios, base para la toma de decisiones y sugerir cambios de mejora continua; y, c) replantear la simulación del modelo antes de su implementación, permitiendo reducir los costos innecesarios en el desarrollo de sistemas con errores concurrentes de transición a través de la predicción de eventos reales