Aula 7: Simulação de Eventos Discretos e Aplicações em Arena

Aula 7 Simulação de Eventos Discretos Configurações para sistemas terminais Aplicações em Arena Prof Igor Peres igorperespucriobr IND2520 Simulação IND2520 Simulação Prof Igor Peres Planejamento 2 1 Introdução à Simulação 2 Simulação Estática Introdução Revisão de Probabilidades e Geração de números aleatórios 3 Simulação Estática Simulação de Monte Carlo Bootstrap e Aplicações em R 4 Simulação de Eventos Discretos Introdução Revisão de Teoria de Filas Modelagem Conceitual e Aplicações 5 Simulação de Eventos Discretos Preparação dos dados de entrada Ajuste de Distribuições no Input Analyzer 6 Simulação de Eventos Discretos Modelagem básica em Arena Configurações para sistemas não terminais 7 Simulação de Eventos Discretos Configurações para sistemas terminais e Aplicações em Arena 8 Simulação de Eventos Discretos Verificação e Validação de Modelos Análise de Cenários Aplicações em Arena 9 Outras aplicações de Simulação System Dynamics Simulação Contínua Os detalhes do planejamento estão no Programa da Disciplina no EAD IND2520 Simulação Prof Igor Peres Etapas do projeto de Simulação Produto esperado 0 Definição do grupo de trabalho tema do projeto 1 Determinação do problema a ser analisado 2 Análise do sistema Modelo conceitual 3 Coleta análise e preparação dos dados de entrada Distribuições de entrada 4 Implementação do modelo de Simulação Modelo inicial de Simulação 5 Verificação e validação do modelo de Simulação Modelo final de Simulação 6 Análise da performance do sistema atual Análise dos indicadores do sistema 7 Proposta de novos cenários com melhorias no sistema Novos modelos para os cenários propostos 8 Análise de custobenefício Conclusões Recomendação de cenários propostos Etapas do Projeto de Simulação Análise Inicial Análise Final Adaptado de Egilmez et al 2018 IND2520 Simulação Prof Igor Peres Etapas do Projeto de Simulação Definição do grupo de trabalho tema do projeto Determinação do problema a ser analisado Análise do sistema Coleta análise e preparação dos dados de entrada Implementação do modelo de Simulação Verificação e validação do modelo de Simulação Análise da performance do sistema atual Proposta de novos cenários com melhorias no sistema Análise de custobenefício Conclusões IND2520 Simulação Prof Igor Peres Etapas do Projeto de Simulação Definição do grupo de trabalho tema do projeto Determinação do problema a ser analisado Análise do sistema Coleta análise e preparação dos dados de entrada Implementação do modelo de Simulação Verificação e validação do modelo de Simulação Análise da performance do sistema atual Proposta de novos cenários com melhorias no sistema Análise de custobenefício Conclusões IND2520 Simulação Prof Igor Peres Etapas do Projeto de Simulação Etapa 4 Implementação do modelo de Simulação Modelagem básica em ARENA Definição do tempo de aquecimento Definição do período da Simulação Definição do número de replicações IND2520 Simulação Prof Igor Peres Configurações por Tipo de Simulação Simulação Não Terminal Temos que configurar o tempo de aquecimento o tempo de simulação e o número de replicações Simulação Terminal O número de replicações necessita ser configurado O tempo de simulação será o próprio turno produtivo Como o sistema começa vazio não é necessário aquecimento do modelo IND2520 Simulação Prof Igor Peres Tipos de Simulação Simulação Terminal Sistema onde existe um evento natural que determina o fim da Simulação Esse evento é o momento em que o sistema é reiniciado ou finalizado Exemplos Estabelecimentos de Serviços Bancos Clínicas etc Contrato de produção de 100 aeronaves IND2520 Simulação Prof Igor Peres Sistemas Terminais Número de Replicações Devese inicialmente estabelecer a confiança e a precisão estatística desejada Ambos indicadores são medidas definidas pelo analista e independem do sistema estudado Precisão Estatística h Tamanho do intervalo de confiança Quanto menor o intervalo de confiança maior a precisão estatística Normalmente consideramos um nível de confiança de 95 para o cálculo da precisão IND2520 Simulação Prof Igor Peres Sistemas Terminais Número de Replicações Procedimento recomendado para cálculo do Número de Replicações 1 Construir uma amostra piloto com 10 replicações e calcular a precisão estatística h 2 Comparar a precisão da amostra piloto h com a precisão desejada h Se h h Devese aumentar o tamanho do número de replicações Fórmula para cálculo do número ideal de replicações Se h h então o número de replicações utilizado já está suficiente 3 Após recalcular o n devese rodar novamente a simulação usando n e verificar se h h Se h h selecionaremos n como o número de replicações Se h h faremos novamente a análise IND2520 Simulação Prof Igor Peres Caso Prático Atendimento bancário Turno de 8hdia Distribuição das chegadas de clientes Exponencial com média de 5min entre chegadas Distribuição de atendimento Lognormal com média de 9min e desvio padrão de 5min Dois atendentes no caixa Desejase avaliar o tempo médio de fila do cliente no banco Considere uma precisão estatística desejada h de 2 minutos IND2520 Simulação Prof Igor Peres Caso Prático Modelagem em ARENA do Atendimento bancário IND2520 Simulação Prof Igor Peres Caso Prático Modelagem em ARENA do Atendimento bancário IND2520 Simulação Prof Igor Peres Caso Prático Modelagem em ARENA do Atendimento bancário IND2520 Simulação Prof Igor Peres Caso Prático O que temos que configurar nos parâmetros das rodadas Número de Replicações Começaremos com 10 replicações na amostra piloto Tempo de Aquecimento Não teremos aquecimento em sistemas terminais Tempo de Simulação Duração da Replicação Igual ao turno produtivo 8h em sistemas terminais IND2520 Simulação Prof Igor Peres Caso Prático Modelagem em ARENA do Atendimento bancário Para salvar os dados de tempo de fila por cliente devese utilizar a seguinte modelagem de exportação de dados IND2520 Simulação Prof Igor Peres Caso Prático Modelagem em ARENA do Atendimento bancário Para salvar os dados de tempo de fila por cliente devese utilizar a seguinte modelagem de exportação de dados IND2520 Simulação Prof Igor Peres Caso Prático Modelagem em ARENA do Atendimento bancário Para salvar os dados de tempo de fila por cliente devese utilizar a seguinte modelagem de exportação de dados IND2520 Simulação Prof Igor Peres Caso Prático Modelagem em ARENA do Atendimento bancário Para salvar os dados de tempo de fila por cliente devese utilizar a seguinte modelagem de exportação de dados IND2520 Simulação Prof Igor Peres Caso Prático Resultados obtido com 10 replicações amostra piloto 𝑛 10 ℎ 2 𝑡𝑛1𝛼2 𝑡9 0025 226 𝑠 874 Cálculo da precisão ℎ 𝑡𝑛1𝛼2 𝑠 𝑛 𝟔 𝟐𝟓 ഥ𝑿 1436 IC 811 2061 Como h h devese aumentar o número de replicações Cálculo do número de replicações ideal n 𝑛 𝑛 ℎ ℎ 2 10 625 2 2 9766 Iremos rodar novamente a simulação com 98 replicações e reavaliar a precisão Replicação Tempo Médio de Fila 1 557 2 948 3 720 4 737 5 1961 6 2446 7 1541 8 2717 9 2339 10 389 IND2520 Simulação Prof Igor Peres Caso Prático Alteração na configuração da Simulação Número de Replicações IND2520 Simulação Prof Igor Peres Caso Prático Resultados obtido com o número de replicações ideal 𝑛 98 ℎ 2 𝑡𝑛1𝛼2 𝑡98 0025 198 𝑠 762 Cálculo da precisão ℎ 𝑡𝑛1𝛼2 𝑠 𝑛 𝟏 𝟓𝟑 ഥ𝑿 1275 IC 1123 1428 Como h h selecionaremos 98 replicações do modelo Replicação Tempo Médio de Fila 1 557 2 948 3 720 4 737 5 1961 6 2446 7 1541 8 2717 9 2339 10 389 11 1282 12 583 13 1769 14 1828 15 1432 95 1998 96 1088 97 226 98 673 IND2520 Simulação Prof Igor Peres Atividade para Casa Replicar modelo em ARENA e análise do número de replicações Enviar modelo no EAD e excel de análise de replicações Links para dowload ARENA versão 161 Bizagi Disco IND2520 Simulação Prof Igor Peres INSTALANDO O ARENA Guia de instalação 4 Passo Organization PUCRio Serial Number STUDENT 3 Passo Clique em Install Arena 64Bit ou 32Bit IND2520 Simulação Prof Igor Peres Próxima aula Sábado 2511 não teremos aula Entrega Inicial do ProjetoArtigo para Sexta 0112 Primeiro rascunho de apresentação e documento seguindo o guia da entrega inicial que está no ead Não se preocupem com a formatação dos documentos importante é ter as primeiras análises Próximo tópico Simulação de Eventos Discretos Verificação e Validação de Modelos de Simulação Análise de Cenários Aplicações em Arena 25