LaboratorioVirtual-Celula de fabricación-SIMIO

Cómo he modelizado el proceso en Simio:

El modelo tiene 4 entidades que son 4 piezas distintas, cada una con características diferentes.Cada pieza tiene una secuencia por la que pasa por distintas máquinas. Por ejemplo, la pieza 1 pasa por la A, luego la B y sale; la 2 pasa por A, B o C; la 3 por A y B; y la 4 por B y C, saltándose la A.

Cada pieza la he simulado con una entrada vinculada a esa pieza, con una distribución de tiempo entre llegadas diferente. Por ejemplo, la 1 tiene una exponencial con media 15 y la 2 una normal con media 17 y desviación 3.

Luego cada pieza fluye a través de los nodos y tenemos 4 servidores, cada uno con características distintas. Uno tiene 1 máquina, otro 2 en paralelo y otro tiene capacidad variable por horas según la programación del día. Lo importante es que las salidas están fijadas por la secuencia, no por el nodo. Cuando una pieza sale, va al siguiente nodo de entrada que le corresponde según su secuencia.

Al ejecutar el modelo se ve cómo funciona: las piezas amarillas llegan en lotes de 5 y van de B a C; la roja va de A a B y de B a C; la azul de A a B y sale; la naranja de B a C saltándose la A.

En resumen, el modelo parece funcionar como esperaba según la lógica y secuencias definidas para cada pieza.

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LaboratorioVirtual-Celula de fabricación-Descripción

Cómo he pasado de la descripción de un proceso a un modelo en Simio: El proceso tiene diferentes tipos de piezas que llegan y pasan por varias rutas posibles en 3 estaciones de trabajo en formato célula. Hay distancias entre estaciones. Cada pieza, una vez procesada, sale. Los procesos tienen tiempos distintos, unas estaciones tienen 1 máquina, otras 2 en paralelo (doble capacidad) y otras veces 1 o 2 máquinas según la hora. Cada pieza llega con una distribución distinta: una cada 15min, otra normal, otra entre 14-18min aleatorios y otra en lotes de 5 cada 70min. Cada pieza pasa por distintas estaciones: La 1: A y C La 2: A, B y C La 3: A y B La 4: se salta A, va a B y C En el modelo de Simio he implementado 4 entidades para las piezas con llegadas según las distribuciones. Cada una tiene una secuencia de estaciones y se enruta por los nodos correspondientes. Los servidores representan las estaciones con 1 o 2 máquinas según toque. Al final, cada pieza sale tras completar su secuencia. El modelo intenta representar el proceso real para generar un laboratorio virtual con la misma lógica.

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Reto21dias.SIMIO. Resumen día 8

lo que he hecho en mi octavo día trabajando con Simio: Trabajando con Simio, he estado leyendo las páginas 55 a 60 y ejecutando las instrucciones del capítulo 5 del libro de referencia. Me he creado el modelo que nos indicaban, con diferentes entidades como piezas que tienen distintos tiempos de entrada o proceso, secuencias y rutas. Esto me ha permitido practicar con capacidades de recursos distintas en momentos de tiempo diferentes a través de los work schedules. He aprendido algunos detalles como que en Simio la lógica de los colores es al revés de lo que pensaba: primero eliges el color y luego lo aplicas al objeto, no al revés. Y para seleccionar varios objetos sin que se muevan, hay que usar la tecla Control, pulsarla y con ella apretada, hacer clic para seleccionar el área deseada. #Reto21dias #SIMIO

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Reto21dias.SIMIO. Resumen día 7

lo que he hecho en mi séptimo día trabajando con Simio: He estado leyendo el capítulo 4 de Jones & Roberts de 2015, la segunda parte del modelo del aeropuerto. He añadido algunas cosas nuevas al modelo para practicar: diferentes rutas con distintas probabilidades de que los pasajeros las elijan, cierta estacionalidad en las llegadas con distintas distribuciones de probabilidad a lo largo del día, y una tabla de llegadas por tipos de pasajero que puedo usar en el modelo. También he practicado con las tablas para introducir propiedades que luego incluyo en los objetos. El capítulo hablaba de las diferencias entre propiedades y variables de estado, lo cual me ha ayudado con la terminología. Ahora entiendo que el holding time es el tiempo de espera en la cola, y el time starved es el tiempo que un proceso está parado esperando entidades para procesar. Otra cosa que he practicado es que Simio usa || para el OR lógico y && para el AND. He acelerado bastante la velocidad del modelo para que se vean los resultados: tenemos 3 rutas con distinto porcentaje de probabilidad, dos servidores donde uno solo abre en ciertas horas, y la llegada de pasajeros funciona por una tabla donde varía por horas. #Reto21dias #SIMIO

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Reto21dias.IA generativa. Resumen día 9

En el noveno día del reto, un hallazgo colateral ha sido este calculador de tokens. Más allá de la curiosidad de ver cómo se agrupan las palabras en tokens, pone de manifiesto que los modelos generativos preentrenados como GPT no entienden texto realmente. Cada token es un número, una posición en un hiperespacio de muchas dimensiones. La proximidad con otros tokens genera una probabilidad de ser el siguiente elegido para construir lo que nosotros vemos como texto, imágenes o código. Las palabras se convierten en tokens, pero cada token es un número que se ubica en una posición del espacio. Eso es lo que trabajan los GPT, números que tienen identificadores y están situados en el hiperespacio con mayor o menor proximidad a otros. No entienden las palabras literalmente. Esto me ayuda a explicar cómo funcionan. También he conocido más en detalle la API de OpenAI y he seguido dos tutoriales. En uno había definiciones y enlaces, como la descripción de embeddings, útiles para búsquedas y agrupación, cosas vinculadas a mis casos de uso. Los embeddings son importantes. También da una idea de cuánto equivale un token, unos 4 caracteres, y que un token son unos 3/4 de una palabra inglesa. Con eso puedo estimar tokens y carga de trabajo para los modelos. Es importante saber los límites de tokens de cada modelo. En GPT se cuentan tokens tanto del prompt como de la respuesta generada. En embeddings solo del prompt. He probado códigos de ejemplo de Python de un tutorial y me han funcionado en Colab. Por último, he obtenido unos 10 enlaces interesantes para consultar en el futuro, que me llevarán unos 2-4 días más del reto. #Reto21dias #IAgenerativa

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Reto21dias.IA generativa. Resumen día 8

 

Llevo ocho días con mi reto de 21 días y ya empiezo a resolver algunas de las cosas que tenía ganas de hacer desde hace meses. No es la foto del mono comiendo hamburguesas, sino que ya tengo acceso directo a la API de OpenAI sin pasar por AZURE . Es cierto que también he podido configurar AZURE y ya podría programar desde Python directamente sobre la API de OpenAI o a través de AZURE conectarme con ella. Pero bueno, ya tengo las dos vías. He estado haciendo pruebas, mandando texto y pidiendo que me hagan algunas imágenes. En una hora me han costado 0,07€, así que aunque los tokens cuestan, no es tanto si no mandas un volumen enorme. Lo importante es que ya puedo interactuar con ChatGPT a través de Python para mandar mensajes básicos, que no mejora mucho lo que hago por la interfaz web, pero mi idea es trabajar en las próximas semanas con el fine tuning y los embeddings para hacer cosas más diferentes. De momento voy a trabajar directamente sobre la API de OpenAI y si me queda tiempo, intentaré con AZURE , que parece más engorroso que Python contra la API. He seguido una guía web que te cuenta cómo interactuar con ChatGPT en Python con tres ejemplos: mandar/recibir mensajes, crear una foto y preguntar por problemas en un código. He conseguido clonar los tres ejemplos en funciones de Python. He tenido que retocar algunas cosas porque estaba en Google Colab, pero haciendo pequeños cambios he resuelto los casos. #Reto21dias #IAgenerativa

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Reto21dias.SIMIO. Resumen día 6

### Simio y los Modelos de Aeropuerto

Extendí el modelo de check-in de aeropuerto que comencé el día anterior. Establecí propiedades de referencia y respuestas para usar en los experimentos, y luego realicé experimentos y analicé los resultados.

Incluso activé una cuenta de Simio como docente y actualicé mis licencias Simio en mis computadoras. Sin embargo, me quedé con una duda sobre cómo reconstruir ciertas propiedades y respuestas, como la utilización de los recursos. Aunque no pude resolverlo ese día, lo dejé como una tarea pendiente para el futuro.

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Reto21dias.IA generativa. Resumen día 7

### Más sobre Azure y OpenAI Service

Continué con varios cursos de Azure, esta vez centrados en el OpenAI Service. También me sumergí en varias páginas vinculadas dentro de estos cursos. De particular interés fue un módulo que proporcionaba una explicación extensa y clara de los “embeddings”, que encontré muy útil.

### Explorando Python

Además, jugué un poco con mi computadora Windows para ver si tenía Python instalado. Al final, decidí seguir trabajando con Google Colab y no alterar mi computadora instalando Python, al menos por ahora.

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Reto21dias.IA generativa. Resumen día 6

### Azure y el Servicio de OpenAI

Mi principal trabajo fue un curso de Azure centrado en el servicio de OpenAI. Durante el curso, me encontré con varios conceptos nuevos, incluyendo los “embeddings”. Aunque el curso proporcionó alguna definición, todavía no comprendo del todo este concepto.

En esencia, el modelo que estás programando recibe entradas y proporciona salidas. Este proceso se lleva a cabo en un portal, que comúnmente llamamos un chatbot. Los usuarios proporcionan algo que utilizas como entradas para tu función y en el mismo portal puedes devolver al usuario las salidas de tu función.

También descubrí que, para usar el servicio de Azure, no basta con crear una cuenta en Azure y solicitar el alta en el servicio. También debes abrir un recurso para luego crear y desarrollar modelos en él. En este sentido, me inscribí en dos tipos de recursos relacionados con la generación de texto y los embeddings, pero no con la generación de imágenes.

Otro descubrimiento interesante fue que OpenAI un rendimiento excepcionalmente bueno con algunos lenguajes de programación como C, JavaScript, PHP o Perl, pero no tanto con Python.

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Reto21dias.SIMIO. Airport Checkin (a)

Joines&Roberts(2015)Simulation Modeling with SIMIO A Workbook. 4th edition. Chapter 3 first part

En mi quinto día trabajando con Simio y el segundo día centrado en la creación de modelos con la herramienta, elaboré un nuevo modelo. Aunque el modelo sigue siendo bastante sencillo y funcional, incorpora algunos detalles adicionales que lo hacen interesantes.

El modelo representa un checkin automático de pasajeros en un aeropuerto, con una entrada y cuatro puestos.
Lo más interesante es que pude completar este modelo en solo 30 minutos, siguiendo las instrucciones del libro. El modelo también se puede ver en 3D si se desea.
He añadido un detalle visual interesante a la representación de los pasajeros. Cuando llegan a la cola, están orientados hacia un icono que descargué de Google SketchUp. Para lograr esto, tuve que buscar en una biblioteca de modelos 3D y seleccionar un ejemplo de un check-in de aeropuerto. Descargué el archivo a mi ordenador y lo subí a Simio.

La cola está diseñada para tener cuatro puntos en lugar de los dos extremos predeterminados, permitiendo que cada cliente se ubique frente al icono del check-in. Es una cola genérica, lo que aporta un nivel de detalle adicional al modelo.


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