JC Degree to which cooperation between EC and CoE has facilitated complementarity of JPs with EC other external assistance programmes

La asistencia informática es la referencia para abordar el análisis histórico de la planificación de procesos, su entrada supuso también un parte aguas en la evolución de sus herramientas y especialmente de la simulación, donde acontecía el uso repetitivo de ensayos con pruebas matemáticas para confirmar las conjeturas de los eventos observados.

Su implementación produjo la transición desde la simulación analógica a la simulación digital.

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Ver: http://www.cve.salford.ac.uk/page/Publications_of_Norman_Murray 14

Computer Integrated Construction Research Program. (2010). “BIM Project Execution Planning Guide. Version 2.0. Pennsylvania State University, University Park, PA, USA.

En el estudio de la evolución de la simulación de Johansson et al. (2010), en el período preinformativo, la simulación analógica es descrita como una serie de ensayos repetitivos que se apoyaban o confirmaban con pruebas matemáticas basadas en las técnicas para generar combinaciones aleatorias y métodos como El Monte Carlo que posteriormente se empezarían a ejecutar en ordenadores digitales que emulaban ese proceso matemático.

Los resultados se comunicaban a través de representaciones bidimensionales, básicamente gráficas Gantt. Los eventos eran organizados según las metodologías de gestión de la construcción, la ruta crítica CPM (Critical Path Method) o con el PERT (Project Evaluation and Review Technique).

Desde el año 1982 la mayor parte de las simulaciones analógicas empiezan a ejecutarse con medios digitales.

La simulación digital de procesos de construcción requirió de una representación lógica matemática que se implementó a través de los lenguajes de programación de eventos discretos, que exigen conocimientos de programación informática (Hong, Shi & Tam, 2002).

Desde el punto de vista de la programación informática aplicada en la planificación de procesos, se destaca los perfeccionados lenguajes de simulación, que hicieron posible la gestación de las primeras herramientas de simulación o simuladores, enfocados específicamente en la construcción (Johansson et al., 2010).

Figura 14. Espectro de herramientas de simulación digital. Simulación de sistemas de fabricación, automatizados

con realidad virtual

© Imágenes tomadas con fines académicos de: (E. M. Rubio Alvir, et al.) En Johansson et al. (2010), describen que los lenguajes de programación, tales como

GPSS, SIMSCRIPT, SIMULA, SLAM, Arena, AutoMod, Simio, se concibieron a través de un proceso evolutivo, que se inició en el período preinformativo con la traducción de las fórmulas de la teoría de la estimación y de métodos como El Monte Carlo, que

posteriormente en el período formativo, hacia 1950 darían origen a los programas genérales de simulación.

Programas como el de Keith Douglas Toucher de la Universidad de Southampton, conocido como GPS (General Simulation Program), fue el primer simulador que permitió construir la simulación de producción de una planta industrial con los ciclos de tiempos para activar sus máquinas. Después, en 1956 compañías como la IBM, generaron un sistema de traducción de fórmulas matemáticas, dando origen al lenguaje de programación de procedimientos FORTRAN y posteriormente el GPSS (General Purpose Simulation System) que incluía el lenguaje de programación de simulación conocido como SPL (Simulation Programming Language). Otros ejemplos similares son los del lenguaje SIMSCRIPT, GASP (General Activity Simulation Program), o

SIMULIA.

La llegada de la planificación de procesos a la construcción se produjo con la industrialización y el hecho de que los procesos de construcción empezaron a mostrar analogías con los procesos de fabricación.

Dentro de este contexto, aconteció la génesis de la asistencia informática en la planificación de procesos, con las herramientas CAPP (Computer-Aided Process Planning), provenientes de la actividad industrial. Estas se han desarrollado durante más de cuarenta años, precisamente desde 1960, cuando se empezaran las investigaciones sobre como determinar sistemática y detalladamente los métodos para que una pieza fuera fabricada completamente de forma económica.

La principal de estas investigaciones gestoras la constituye la idea de concebir un “proceso de selección mecanizado para la planificación de los nuevos diseños”15 publicada en 1965.

Es así como con la teoría de sistemas, los modelos de simulación se podrían clasificar según sus atributos en: modelos Dinámicos o Estáticos, Estocásticos o Deterministas, Continuos o Discretos. Se estableció que los modelos discretos especialmente se ajustan a los procesos de construcción y de fabricación, porque en ambos se desarrollan procedimientos de ensamblaje, en donde las partes son encajadas en eventos. Por ejemplo, cuando exista un flujo de material que es procesado para que se genera otro flujo, o el evento de anticipar el recibo de dicho material.

Un modelo es dinámico sí cambia en respuesta a señales de entrada en el sistema, como las del tiempo, y puede involucrar varias ecuaciones; o es estático sí no cambia, e cuando involucra una sola ecuación.

Un modelo es estocástico sí emplea generadores de números aleatorios, para simular una serie de acontecimientos, se caracterizan por ser procesos cuya evolución en el tiempo es aleatoria, se pueden utilizar para organizar las actividades del proceso

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Niebel, B. W. (1965) Mechanized process selection for planning new designs. ASME 33rd Annual Meeting collected papers — V65. Book 4, Paper No. 737

aleatoriamente, como en el caso de la utilización de algoritmos genéticos. Es determinista, si por el contrario no contempla el azar y entonces se fijan todos sus valores.

Un modelo es continuo, cuando las variables de estado cambian en forma continua a través del tiempo y el cambio de valores permite un flujo continuo. O bien es discreto, cuando las variables de estado cambian solo en puntos discretos o contables en el tiempo, entonces los cambios en el modelo solo se produce cuando los eventos ocurren. Finalmente, en Johansson et al. (2010), se describe un periodo de expansión de la simulación desde 1970, donde se perfeccionó la simulación de eventos discretos, conocida como DES (Discrete Event Simulation), enmarcando el momento en donde se producen las aplicaciones dirigidas directamente a predecir la productividad en la construcción.