Aplicações e Limitações da Simulação Computacional em Ambientes Controlados

Experimentação e análise de resultados Apresentação Muitas empresas têm optado pela modelagem e simulação em ambientes controlados ou laboratoriais como estratégia de apoio ao processo de tomada de decisão uma vez que essa técnica possibilita a realização de várias experimentações sem promover interrupções no sistema Antes de optar pelo uso da simulação em laboratórios a equipe precisa se questionar ela pode ser aplicada em determinado caso Quais são as suas restrições O que pode ser avaliado por meio dessa técnica Como deve ser a aplicação da simulação computacional Nesta Unidade de Aprendizagem você estudará as aplicações de simulação computacional em ambientes controlados e laboratórios conhecerá as limitações dessa técnica e acompanhará a aplicação prática da simulação em casos específicos Bons estudos Ao final desta Unidade de Aprendizagem você deve apresentar os seguintes aprendizados Discutir a aplicação de simulação computacional em ambientes controlados e laboratoriais Descrever aplicações e limitações das atividades de simulação em laboratório Ilustrar aplicações práticas e casos de simulação Desafio A simulação em ambiente controlado ou laboratório quando realizada de forma adequada contribui com a geração de informações confiáveis a serem utilizadas nos processos decisórios A impressora digital de uma gráfica de médio porte responsável pela impressão do material apresenta baixa produtividade o que acarreta em falta de produtos no mercado e reclamação de atrasos nas entregas dos clientes intermediários que são as livrarias Ela tem sido o gargalo do processo que é composto pelas seguintes operações préimpressão impressão encadernação acabamento e plastificação Você como gestor do processo gostaria de avaliar se adquirir uma nova impressora digital seria uma boa solução para o aumento da capacidade produtiva da empresa e se apenas uma seria suficiente No entanto você não pode fazer interrupções no sistema atual o que acarretaria maior atraso nas entregas dos pedidos já programados Você lembrou que em alguns treinamentos feitos as técnicas de modelagem e simulação foram apresentadas como ferramenta de auxílio na avaliação de impactos de alteração de um elemento no sistema produtivo Assim você resolveu formar uma equipe multidisciplinar e aplicar a técnica Para tanto precisa responder às seguintes questões a Qual é o problema e o objetivo desse projeto de modelagem e simulação b Quais são os dados necessários para construir o modelo conceitual e computacional e testar o sistema c Quais questões podem ser respondidas com a experimentação do sistema representado nesse projeto Infográfico São várias as aplicações da simulação computacional em laboratórios e ambientes controlados no cenário atual Considerando que os sistemas são cada vez mais complexos o uso de recursos tecnológicos tem sido um aliado dos gerentes na geração análise e avaliação de informações e na escolha de alternativas que possam melhorar o processo produtivo Neste Infográfico você vai conhecer de forma geral as aplicações da simulação computacional em laboratórios APLICAÇÕES DA SIMULAÇÃO EM AMBIENTES CONTROLADOS OU LABORATÓRIOS A simulação computacional apresenta inúmeras aplicabilidades e diante de avanços tecnológicos vem sendo capaz de testar o comportamento de sistemas cada vez mais complexos Ela pode ser aplicada em qualquer setor ou segmento para compreensão do sistema identificação de problemas e realização de testes de potenciais soluções De forma geral a simulação em laboratório é utilizada para avaliação predição investigação e comparação de sistemas VACCARO 1999 apud MENEZES LUZ 2007 conforme representado na figura a seguir APLICAÇÕES DA SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL APLICAÇÕES OBJETIVO E EXEMPLO AVALIAÇÃO Gerar medidas absolutas relacionadas ao comportamento do sistema em análise O objetivo é avaliar o funcionamento do sistema determinando seu nível de ocupação e seu comportamento sob determinadas condições Ex Determinar o índice de ocupação de um operador PREDIÇÃO Fazer uso de modelos de simulação para estimar o desempenho de um sistema sob condições ambientais específicas Ex Estimar a capacidade de produção de um processo INVESTIGAÇÃO Fazer uso de um modelo de simulação com o objetivo de compreender a dinâmica do sistema em estudo deixando em segundo plano a assertividade das estimativas Ex Compreender as dependências entre as operações que compõem um processo produtivo COMPARAÇÃO Determinar as consequências da alteração de valores de parâmetros sobre o funcionamento do modelo e consequentemente do sistema Ex Se acrescentar um operador no sistema qual será o impacto na capacidade produtiva do sistema Conteúdo do livro A melhoria contínua de processos produtivos é requisito para a sobrevivência das organizações Assim permanentemente as equipes precisam identificar os problemas planejar as ações e avaliar os impactos de potenciais mudanças no sistema Esta é a principal aplicação da simulação computacional em laboratórios avaliar o impacto da mudança de qualquer elemento no sistema produtivo Embora essa seja uma aplicação fundamental a simulação computacional tem inúmeras utilidades No capítulo Experimentação e análise de resultados da obra Simulação de Processos Produtivos você estudará as aplicações da simulação computacional em laboratórios e ambientes controlados conhecerá as limitações das atividades de simulação e acompanhará a aplicação da simulação computacional em casos reais Boa leitura SIMULAÇÃO DE SISTEMAS PRODUTIVOS Gabriela Fonseca Parreira Gregorio Experimentação e análise de resultados Objetivos de aprendizagem Ao final deste texto você deve apresentar os seguintes aprendizados Discutir a aplicação de simulação computacional em ambientes con trolados e laboratórios Descrever aplicações e limitações das atividades de simulação em laboratório Ilustrar aplicações práticas e casos de simulação Introdução O uso da simulação computacional vem ganhando cada vez mais espaço no cenário industrial Muitas organizações veem vantagens consideráveis em fazer testes por meio da representação do sistema de produção real em um ambiente controlado ou em laboratórios Esses testes quando bem apli cados geram várias informações que podem ser utilizadas pelos tomadores de decisão Os gerentes podem fazer as avaliações e análises necessárias e posteriormente diante da identificação da melhor alternativa implementar melhorias nos processos produtivos ou de prestação de serviços Neste capítulo você vai verificar quando a simulação computacio nal pode ser aplicada em ambientes controlados Você também vai conhecer as aplicações possíveis e as principais barreiras para o uso da simulação Por fim você vai acompanhar a aplicação da simulação em casos específicos Aplicação de simulação computacional em ambientes controlados e laboratórios A simulação computacional possibilita levar o sistema real para um ambiente controlado e para laboratórios com o objetivo de analisar e avaliar o seu com portamento sob diferentes condições com baixo custo e sem envolver riscos FREITAS FILHO 2001 Segundo Naylor et al 1971 apud GAVIRA 2003 antes de se optar pela aplicação da simulação computacional as seguintes questões precisam ser analisadas A simulação é o processo mais barato para a solução do problema Será obtida uma solução satisfatória A técnica utilizada permitirá uma interpretação relativamente fácil por parte do usuário Se as respostas aos questionamentos forem positivas existirão evidên cias consideráveis de que a aplicação da simulação computacional pode ser satisfatória De forma geral a aplicabilidade da simulação computa cional está diretamente relacionada ao suporte que ela oferece às decisões gerenciais A simulação computacional vem sendo cada vez mais utilizada em diver sas áreas Hoje os avanços tecnológicos possibilitam avaliar cenários cada vez mais complexos por meio de ferramentas fáceis de serem aplicadas De acordo com um estudo feito por Moreira 2001 apud PIMENTEL 2015 em 125 empresas dos Estados Unidos a simulação é a segunda ferramenta mais utilizada para auxiliar nas tomadas de decisões em ambientes de negócios ficando atrás apenas de análises estatísticas Segundo o autor 129 das empresas nunca utilizaram a simulação e 871 a utilizam moderada ou frequentemente A aplicação da simulação computacional tem sido utilizada nos mais diversos segmentos para responder a questões como esta se determinado evento incidir sobre o sistema quais serão as consequências Como você sabe inúmeros eventos podem incidir sobre um sistema Assim alguns exemplos de questões que podem ser respondidas por meio da aplicação da simulação computacional são Qual é o número ideal de atendentes para reduzir o tempo de atendi mento em fila Qual é o número de operadores eou de máquinas para aumentar a capacidade produtiva do processo Qual é o modal de transporte mais adequado para a logística de supri mentos ou de distribuição Qual é o gargalo do processo O que pode ser feito para aumentar a sua capacidade Experimentação e análise de resultados 2 Como as estratégias de manutenção impactam o desempenho do pro cesso produtivo Qual é o impacto de determinada programação da produção na efici ência do sistema Como melhorar a gestão de estoques Como otimizar o processo de armazenagem A seguir você pode ver questões respondidas por meio da aplicação da simulação computacional em uma célula de usinagem de peças metálicas Como o fluxo unitário de peças influencia a capacidade da célula Como o fluxo unitário de peças influencia os estoques Como o fluxo unitário de peças influencia o tempo de atravessamento Como o fluxo unitário de peças influencia a alocação da mão de obra de manufatura Após elaborar verificar e validar o modelo e realizar as experimentações o resultado permitiu identificar que se os setups das máquinas da célula forem de 9 minutos será possível atender à demanda com apenas um operador com menos estoque em processo e menor tempo de atravessamento ZAGONEL CLETO 2007 São diversas as possibilidades de análises de cenários e de questionamentos A aplicabilidade da simulação será definida pelos problemas organizacionais que conduzirão à definição dos objetivos do projeto de simulação Segundo Freitas Filho 2001 a simulação computacional em ambientes controlados ou laboratórios é aplicada pelos seguintes motivos reduz o custo de projetos para a melhoria dos sistemas produtivos tem a capacidade de representar com confiabilidade o sistema real e possibilitar melhor compreensão dele não promove interrupções no sistema real para que os cenários sejam testados permite o dimensionamento adequado de recursos o que impacta no desempenho organizacional de forma geral aumenta o grau de assertividade das decisões Em síntese Vaccaro 1999 apud MENEZES LUZ 2007 afirma que as aplicações da simulação computacional são para avaliação predição inves tigação e comparação dos sistemas produtivos 3 Experimentação e análise de resultados Aplicações e limitações das atividades de simulação em laboratório Existem múltiplas aplicações da simulação em laboratório No entanto como quase todas as atividades no ambiente empresarial a simulação computacional também apresenta algumas restrições Assim os analistas precisam conhecer os potenciais e as barreiras da simulação computacional antes de optar por aplicála Shimizu 1975 apud GAVIRA 2003 apresenta algumas situações em que a aplicação de simulação computacional é aconselhável Veja na experimentação de políticas administrativas organizacionais quando um erro pode ter consequências graves em casos em que os métodos analíticos são possíveis mas de alta complexidade na resolução de certos tipos de equações diferenciais em casos em que a formulação matemática completa do problema não existe Além disso a simulação computacional também pode ser utilizada para identificar os problemas facilitar a sua compreensão e avaliar possíveis soluções para identificar elementos críticos e avaliar medidas de desempenho como uma ferramenta de comunicação para planejar as operações e os recursos necessários A seguir veja aplicações da simulação em ambientes controlados ou la boratórios LAW KELTON 2000 NAYLOR 1971 SHIMIZU 1975 apud GAVIRA 2003 avaliar as consequências de mudanças antes de implementálas projetar novos sistemas produtivos ou refinar os existentes compreender um sistema real seus elementos e as interações entre eles promover a familiarização da equipe com os processos e recursos avaliar o impacto que alterações no meio ambiente têm no sistema apresentar os impactos de uma nova ideia ou da resolução de um problema atuar como material pedagógico para o ensino de estudantes e profissionais avaliar processos intermediários ou transitórios promover a aquisição de conhecimento por meio das etapas do processo de simulação produzir estudos do comportamento do sistema em tempo real Experimentação e análise de resultados 4 Com tamanha utilidade a simulação computacional tem espaço em todos os setores e segmentos No entanto existem algumas aplicações principais como você pode ver na Figura 1 Figura 1 Principais aplicações da simulação computacional Fonte Moreira 2001 apud PIMENTEL 2015 Se por um lado a aplicabilidade é tamanha por outro as atividades de simulação em laboratórios apresentam algumas limitações É importante você reconhecer tais limitações e avaliar como elas impactam o desenvolvimento do projeto Segundo Peron 2015 entre as limitações da simulação computacional em laboratórios podese citar modelos que não representam fielmente a realidade estimativas que podem não ser totalmente confiáveis 5 Experimentação e análise de resultados Outras limitações eou desvantagens da simulação foram apresentadas por Law e Kelton 1991 apud GAVIRA 2003 Veja a seguir O resultado gerado depende da confiabilidade do modelo e dos dados de entrada Se eles não forem confiáveis não adianta estudar detalha damente os dados de saída As técnicas de simulação experimentam e testam as alternativas sele cionadas pelo usuário ou seja elas por si só não otimizam o processo Dependendo da complexidade do sistema um estudo de simulação pode ser demorado Dias e Correa 1998 apud FRIGERI BIANCHI BACKES 2007 ainda afirmam que às vezes modelos complexos podem exigir equipamentos potentes de software e hardware para a realização de validações do modelo e experimentações A seguir veja outras limitações da simulação realizada em laboratórios CORREIA 200 a construção do modelo exige treinamento e experiência a interpretação dos resultados pode ser difícil e complexa a obtenção do resultado ótimo pode exigir inúmeros testes e replicações a modelagem pode consumir muito tempo Aplicações práticas e casos de simulação Diante de tantas aplicações da simulação vários exemplos podem ser dados A seguir você vai acompanhar exemplos de aplicações práticas e casos de simulação Caso 1 otimização de processos de uma indústria de produção de fios A aplicação da simulação em uma empresa produtora de fi os foi feita por Pariz et al 2016 e o objetivo do projeto era identifi car problemas no processo de produção de fi os propondo melhorias A principal questão a nortear o traba lho foi quais são os gargalos do processo de produção de fi os Por meio da identifi cação dos gargalos da elaboração e da implantação de propostas de melhorias foi possível aumentar a capacidade produtiva da empresa Para elaborar o modelo foi necessário Experimentação e análise de resultados 6 conhecer o processo produtivo o que foi feito por meio da construção de um fluxograma Figura 2 coletar dados de tempo de ciclo de cada operação do processo produtivo Figura 2 Produção de fios Fonte Adaptada de Pariz et al 2016 Por meio do conhecimento do processo e do tempo de ciclo de cada operação da identificação dos fluxos da quantidade de funcionários e da quantidade de máquinas e suas respectivas capacidades produtivas foi possível elaborar o modelo Para tanto foi utilizado o programa Flexsim Na Figura 3 você pode ver 7 Experimentação e análise de resultados a representação no software com todas as entidades processamentos e recursos Para a validação do modelo ele ficou em processo de simulação por 24 horas Figura 3 Modelagem computacional do processo de produção de fios Fonte Pariz et al 2016 Na análise do comportamento do processo foi formulada esta questão qual é o gargalo do processo Por meio do modelo simulado foi possível perceber que o gargalo era o processo de cardas que possuía maior fila de espera estoque em processo A partir da identificação do gargalo a equipe verificou as alternativas a serem experimentadas a fim de avaliar os resultados de cada uma delas A equipe iden tificou três cenários potenciais 1 adicionar uma carda 2 adicionar 10 cardas e 3 adicionar 18 cardas A fim de tomar a decisão quanto à melhor alternativa foi analisada a fila e o seu contéudo médio A ideia era avaliar se houve redução de estoque em processo Você pode ver os resultados no Quadro 1 a seguir Fonte Adaptado de Pariz et al 2016 Quantidade de cardas Estoque médio Capacidade produtiva kgh Quantidade de funcionários Redução de estoque médio Atual 42 95025 148700 4 Cenário 1 43 74065 152240 5 22 Cenário 2 52 67633 184105 5 29 Cenário 3 60 59970 212429 6 37 Quadro 1 Resultados dos cenários testados Experimentação e análise de resultados 8 Como você pode ver no cenário 1 haveria uma redução de estoque médio em processo de 22 no entanto seria necessário alterar o número de funcio nários de 4 para 5 No cenário 2 a redução de estoque médio seria de 29 e o número de funcionários seria 5 Por fim no cenário 3 a redução de estoque seria de 37 mas seriam necessários dois funcionários a mais A proposta final foi de que a empresa adicionasse uma nova carda e procu rasse um trabalhador que já fizesse parte do seu quadro de funcionários para se responsabilizar por ela paralelamente às suas outras atividades Caso 2 aplicação do Flexsim no setor de bebidas A empresa Flexsim em conjunto com Silva 2014 desenvolveu um projeto de modelagem e simulação em uma indústria do setor de bebidas com os seguintes objetivos aumentar a segurança dos trabalhadores do armazém aumentar a densidade do armazém aumentar a produtividade das equipes e reduzir as movimentações internas SILVA 2014 docu mento online Após a definição dos objetivos do projeto uma etapa importante foi a coleta de dados Segundo Silva 2014 os dados necessários para a construção do modelo e simulação foram densidade do armazém caixas ou palletsm2 produtividade do picking caixashomem hora volume movimentado palletsdia tempo médio dos caminhões na planta minutos nível de atendimento ao cliente volume pedidovolume entregue número de caminhõesdia Diante dos dados necessários o modelo foi construído considerando as entidades os fluxos os recursos e os atributos Após construído o modelo foi validado e colocado para rodar com dados reais Depois surgiu a seguinte questão qual é a oportunidade de melhoria Alguns exemplos de experimentações feitas foram Qual será o impacto de aumentar o pédireito do galpão para 20 metros Quais serão as consequências de a empresa alterar o seu layout e criar um estacionamento de caminhões e um espaço para o armazenamento de produtos acabados e vasilhames 9 Experimentação e análise de resultados Após testar e experimentar as alternativas os resultados gerados pela simulação apontaram que poderia haver um aumento de 132 na densidade do armazém poderia haver um ganho de 116 no número de posições de pallets poderia haver uma melhoria de 9 nas movimentações internas Como você pode notar por meio dos dois casos o desenvolvimento de um projeto de modelagem e simulação requer que as seguintes questões sejam respondidas Qual é o problema do sistema real Quais são os objetivos do projeto Quais são os dados necessários para modelar o sistema Qual será a técnica de verificação e validação do modelo Quais serão os cenários a serem testados Qual é a melhor alternativa para solucionar o problema CORREIA A Introdução à simulação Sl sn 200 Disponível em www2itabrcorreia MB761aula1pptx Acesso em 14 maio 2019 FREITAS FILHO PJ Introdução à modelagem e simulação de sistemas com aplicações em Arena Florianópolis Visual Books 2001 FRIGERI J BIANCHI M BACKES R Um estudo sobre o uso das técnicas de simulação no processo de elaboração e execução dos planejamentos estratégico e operacional ConTexto v 7 n 12 2007 Disponível em www2itabrcorreiaMB761aula1pptx Acesso em 14 maio 2019 GAVIRA M Simulação computacional como ferramenta de aquisição de conhecimento Dissertação Mestrado em Engenharia de Produção Universidade de São Paulo São Carlos 2003 Disponível em wwwtesesuspbrtesesdisponiveis1818140tde 20052003004345Gavira1pdf Acesso em 14 maio 2019 MENEZES F LUZ G Avaliação da solução logística da teoria das restrições através de simulação computacional In ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO 27 2007 Anais Foz do Iguaçu 2007 Experimentação e análise de resultados 10 PARIZ M et al Proposta de otimização de processos em uma indústria de produção de fios através da identificação do gargalo e simulação dinâmica In SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO 1 2016 Anais Paraná 2016 Disponível em wwwdep uembrgdctindexphpsimeprodarticleviewFile1015906 Acesso em 14 maio 2019 PERON L Contribuição metodológica para aplicação de prioridade semafórica condicional em corredores de ônibus 120 f 2015 Dissertação Mestrado em Engenharia de Transporte Universidade de São Paulo São Paulo 2015 Disponível em wwwtesesuspbrteses disponiveis33138tde05112015103715 Acesso em 14 maio 2019 PIMENTEL C Aplicação da Simulação como ferramenta de apoio à tomada de decisão gerencial em uma célula de manufatura Dissertação Mestrado em Engenharia de Pro dução Universidade Metodista de Piracibaba Santa Bárbara D Oeste 2015 Disponível em httpswwwunimepbrphpgbibdigpdfsdocs19052015143840carolinealcal depimentelokpdf Acesso em 14 maio 2019 SILVA F Um estudo sobre simulação de eventos discretos Monografia Trabalho de Conclu são de Curso Universidade Estadual de Campinas Limeira 2014 Disponível em www bibliotecadigitalunicampbrdocumentdown000973555 Acesso em 14 maio 2019 ZAGONEL E CLETO M G Estudo para a implantação do fluxo unitário de peças numa célula de usinagem por meio de simulação In ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO 27 2007 Anais Foz do Iguaçu 2007 Leituras recomendadas BANKS J Handbook of simulation principles methodology advances applications and practice New York John Wiley Sons 1998 CALLEFI M et al Modelagem e simulação de processos aplicado em uma indústria de comunicação visual In SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO 1 2016 Anais Paraná 2016 Disponível em httpwwwdepuembrgdctindexphpsimeprod issueview31 Acesso em 14 maio 2019 FLEXSIM SOFTWARE PRODUCTS Industries Orem Flexsim 2019 Disponível em www flexsimcom Acesso em 14 maio 2019 11 Experimentação e análise de resultados Encerra aqui o trecho do livro disponibilizado para esta Unidade de Aprendizagem Na Biblioteca Virtual da Instituição você encontra a obra na íntegra Conteúdo Dica do professor Dezenas de aplicações podem ser atribuídas à simulação computacional em laboratórios Algumas são amplamente utilizadas pelas empresas outras talvez pelo desconhecimento são utilizadas com menor frequência mas podem contribuir com a geração de resultados satisfatórios Nesta Dica do Professor você conhecerá várias aplicações da simulação computacional em ambientes controlados ou laboratórios Aponte a câmera para o código e acesse o link do vídeo ou clique no código para acessar Na prática A aplicação da simulação computacional pode responder a várias questões intrínsecas às rotinas organizacionais Reclamações por parte dos clientes e gargalos que limitam a capacidade dos processos requerem investigação e implantação de melhorias Promover melhorias nos sistemas produtivos é fundamental em um mercado de ampla competitividade A simulação computacional pode auxiliar os gestores na identificação das melhores alternativas para melhorias de seus processos Na Prática você vai ver como uma empresa de comunicação visual pôde aplicar a simulação para eliminar atrasos nos carregamentos e nas entregas ESTUDO DE CASO APLICAÇÃO DE SIMULAÇÃO Este caso foi elaborado por Callefh et al 2016 e divulgado no Simpósio de Engenharia de Produção da Universidade Estadual de Maringá Dados Empresa de comunicação visual Produto IPF2 Indicador de Produto Fase 2 Problema Dificuldades de atender à demanda gerando atrasos nos carregamentos e insatisfações dos clientes Questões a serem avaliadas Qual é o gargalo do processo O que pode ser feito para eliminar os atrasos nos carregamentos e nas entregas ANÁLISE DO CASO Estruturar o processo e modelagem em etapas pode ajudar na solução do problema ETAPA 1 Conhecer o processo produtivo Após definido o problema a primeira etapa consiste em conhecer bem o processo produtivo do produto e as interações entre os seus elementos Isso pode ser feito por meio do mapeamento do processo conforme apresentado na figura a seguir MAPEAMENTO DO PROCESSO DE PRODUÇÃO DO PRODUTO IPF2 ETAPA 2 Identificar e coletar os dados necessários à elaboração do modelo Para este caso foi necessário medir os tempos de cada atividade do processo produtivo Outros dados necessários foram obtidos junto aos líderes do processo ETAPA 3 Validar os dados Os pesquisadores mediram o tempo duas vezes para fazer comparações Envolveram os líderes de cada setor para modelagem do processo ETAPA 4 Construir o modelo O modelo foi construído no software Flexsim ETAPA 5 Análise do cenário atual O sistema como concebido atualmente apresenta os seguintes resultados Resultados do cenário atual 193 acabamentos de fibra finalizados 193 IPF2 montados e embalados ETAPA 6 Teste de um novo cenário O evento foi o aumento do número de células para o setor de fibras de 01 para 02 células Resultados do novo cenário 386 acabamentos de fibra finalizados 385 IPF2 montados e embalados ANÁLISE FINAL Como a demanda é de 250 unidades em determinado período de tempo o cenário 2 com uma célula de fibra a mais mostrouse adequado para a empresa Saiba Para ampliar o seu conhecimento a respeito desse assunto veja abaixo as sugestões do professor Aplicação da simulação discreta para melhoria do gerenciamento de incidentes de sistemas de informação em uma empresa do setor de petróleo e gás Neste artigo você acompanhará a aplicação da simulação na redução do tempo de atendimento de incidentes em uma empresa do setor de petróleo e gás Aponte a câmera para o código e acesse o link do vídeo ou clique no código para acessar Implementação de melhorias no setor têxtil empregando metodologia Lean Manufacturing e simulação no software Flexsim Neste artigo você conhecerá como o software de simulação Flexsim contribuiu com a implantação de melhorias em uma empresa do setor têxtil Aponte a câmera para o código e acesse o link do vídeo ou clique no código para acessar Aplicação da modelagem e simulação computacional como ferramenta para implementação de conceitos de produção enxuta em uma indústria de fornos industriais Neste artigo você verificará como a simulação computacional auxiliou na implementação de conceitos da produção enxuta em uma indústria de fornos industriais Aponte a câmera para o código e acesse o link do vídeo ou clique no código para acessar