Modelos Estatísticos de Simulação: Coleta e Análise de Dados

MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 32 2 MODELO E SIMULAÇÃO 21 MODELOS ESTATÍSTICOS DE SIMULAÇÃO Centrase na utilização de modelos estocásticos e servem para representar as atividades cujos efeitos e impactos não podem ser totalmente descritos em termos de entradas e do estado atual do sistema além de formalizar atividades apropriadas ou seja nas atividades em que é possível descrever totalmente o resultado de uma atividade em termos de sua entrada No que se refere a estes tipos de modelos as variáveis de interesse de um sistema físico que não sejam previsíveis de maneira precisa serão moldadas como processos estocásticos ou seja definindo a gama de valores que pode assumir a variável aleatória associada ao processo estocástico assim como a probabilidade de assumir cada um dos valores possíveis As etapas que devemos considerar na obtenção do modelo estatístico que caracterizam um determinado tipo de processo aleatório são Obtenção e análise de dados a fim de obter dados de qualidade Tratase de uma das etapas mais importantes e difíceis de todo o processo já que destes dados dependerá o sucesso ou fracasso da simulação Ajuste de uma função de distribuição cujo objetivo é obter uma função de distribuição a partir dos dados recolhidos Validação do ajuste Estudaremos mais detalhadamente estas etapas a fim de conhecer as principais premissas que as compõem e os elementos que não devemos descuidar sob quaisquer circunstâncias 211 Coleta e análises de dados É uma das funções mais importantes e trabalhosas na construção de um modelo estocástico MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 33 Em uma empresa existe uma quantidade infinita de informações de modo que na coleta e análise de dados se recomenda sempre questionar todas as informações e dados disponíveis Assim em relação a essas informações devemos ter conhecimento sobre A fonte Quando foi coletado De que maneira foi coletado Se faz sentido Se os dados disponíveis foram insuficientes suficientes ou excessivos Assim nesta fase devese saber diferenciar os dados bons dos maus porque como dito anteriormente o sucesso ou fracasso dos resultados dependerá deles O que é então coletar e analisar os dados em relação ao tema ou aspecto objeto da simulação Um exemplo poderia ser o tempo entre a entrada de um pedido e sua saída ao longo do dia considerando aqui aspectos como o número de pedidos que entram as pessoas que estão trabalhando e diferentes épocas do ano em que as ordens aumentam ou diminuem Um dos principais objetivos é ser capaz de imitar o comportamento de um sistema da maneira mais real possível Assim se não dispusermos de dados reais poderemos focar essa simulação com uma série de dados aleatórios Assim as amostras aleatórias geradas que seguem uma determinada distribuição de probabilidades são geralmente executadas através das duas etapas a seguir Gerar de uma variável aleatória que segue uma distribuição uniforme entre 0 e 1 No caso de querermos obter uma sequência de números aleatórios distribuídos uniformemente usaremos geradores de números aleatórios Converter a variável gerada na etapa anterior em outra variável que segue a distribuição escolhida por meio de um gerador de variáveis aleatórias O algoritmo mais usado aqui é o método de transformação inversa A qualidade dos valores e os dados com os quais trabalhamos é de grande importância de modo que se trabalharmos com números aleatórios porque não dispomos de MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 34 números reais de caráter histórico será importante que realizemos uma série de testes com a finalidade de verificar a qualidade na gerada por eles Em relação aos testes mais utilizados para estas verificações destacamse os testes de Diehard desenvolvidos por George Marsaglia e que são aplicáveis a qualquer grande sequência de valores pretensiosamente aleatórios com a finalidade de comprovar a qualidade das mesmas Além disso existem outros testes que também são úteis para este tipo de verificações são eles Teste de frequência ou ChiSquare Série de testes Teste de Gap Teste de distância Teste de auto correlação Estes testes podem ser acessados online Basicamente a questão é certificarse de que os números aleatórios que foram gerados são de qualidade Na medida em que se geram estas variáveis aleatórias existem uma série de programas no comando desses elementos no entanto citaremos aqui alguns métodos que podem servir para gerar variáveis aleatórias Vale ressaltar que as variáveis aleatórias podem ser geradas por mais de um método Sua escolha dependerá dos critérios da eficiência da qualidade ou da escala aceitada dos parâmetros Esses métodos são Transformação inversa aproveita as possibilidades de investimento da função de distribuição É o mais difundido é eficiente e preciso reduz o problema da sincronização Exemplos deste método são as distribuições exponenciais geométricas ou logísticas e o diagrama de Pareto MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 35 Composição com este método a função de distribuição pode ser expressa por uma combinação convexa de outras funções de distribuição mais fáceis de amostragem Como exemplo é o método BoxMuller e o de Marsaglia Convolação referese a representação do resultado da variável real como uma soma de outras variáveis aleatórias Um exemplo disso é o método de distribuição MErlang b Aceitaçãorejeição Este é um método sistemático para a geração de variáveis discretas e contínuas que só é usada quando a função de densidade de probabilidade é conhecida e a função de distribuição acumulada não pode ser revertida Caracterização Este método aproveita as propriedades estatísticas ou matemáticas da distribuição Vistas as considerações em relação a coleta e análise dos dados veremos agora a próxima fase que se refere ao ajuste de uma função de distribuição onde iremos brevemente expor as diferentes funções de distribuição a fim de conhecer suas principais características 212 Definir uma função de distribuição No que diz respeito as funções de distribuição teremos de diferenciar entre funções de distribuição contínua e funções de distribuição discretas Funções de distribuição contínua No que diz respeito as funções de distribuição contínua podemos diferenciar um total de 7 tipos diferentes Conheceremos os seus principais conceitos Função de distribuição exponencial Esta primeira função é utilizada para aspectos como o tempo de modelagem entre chegadas ou para moldar os tempos de serviço variáveis Função de distribuição gama MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 36 Esta é uma generalização da função de distribuição exponencial porque as vezes é usada para modelar variáveis que descrevem a hora de executar uma operação repetitiva Função de distribuição lognormal Esta função da distribuição é geralmente usada para modelar uma sequência de multiplicação como quando se detecta uma avaria em determinada máquina que envolve a paralisação no restante da produção Função de distribuição normal Referese as operações ou processos que são realizados com certa frequência ou seja que são executados de acordo com o normal Função de distribuição triangular Fornece uma primeira aproximação quando há pouca informação disponível Isso é definido com o valor mínimo o máximo e a moda e é usada para especificar as atividades que têm um tempo mínimo máximo e mais provável Função de distribuição uniforme É usada para especificar uma variável de caracteres aleatória que tenha a mesma probabilidade de ter seu valor em qualquer ponto de um intervalo de valores Então esta é uma representação de um fenômeno aleatório Função de distribuição Weibull Esta última função de distribuição é muito semelhante a função Gama e é usada para modelar os tempos de processo assim como para modelar a confiabilidade de um computador ao definir o tempo decorrido até a falha do computador Funções de distribuição discretas No que diz respeito as funções de distribuição discretas podemos diferenciar 5 tipos São eles Função de distribuição de Bernoulli MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 37 Aplicase nos casos em que existem dois estados possíveis Alguns dos fenômenos que podem ser definidos por esta função são a parte que sai com defeito ou não de um processo que um empregado está presente ou não para trabalhar ou que uma operação requer de um processo secundário ou uma reoperação ou não entre outros Função de distribuição uniforme discreta Usada quando todos os valores em um intervalo específico têm alguma probabilidade Como regra geral é usada como um primeiro modelo quando apenas existem informações sobre os limites de intervalo Função de distribuição binominal Função que expressa o resultado de um número específico de experimentos para ver o número de vezes que o mesmo resultado é dado Aqui podese detectar probabilidades tais como o número de peças defeituosas de um lote ou o número de clientes que vão entrar em um dia entre outros Função de distribuição de Poisson Usado para refletir a frequência de aparência dos eventos em um processo de chegada que pode ser formalizado ou especificando o tempo entre duas chegadas sucessivas ou ainda especificando o número de eventos de chegada por intervalo de tempo Função de distribuição geométrica Esta última função de distribuição descreve o número de experimentos com probabilidade de sucesso que devem ser realizados para obterse um resultado concreto 213 Análise do ajuste de uma distribuição A última fase que forma a configuração dos sistemas aleatórios ou estocásticos refere se a análise do ajuste de uma distribuição Como já vimos existe um conjunto de ferramentas software responsáveis pela execução deste tipo de tarefas No entanto apresentaremos os dois tipos principais MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 38 deste tipo de análise as técnicas baseadas em testes de hipótese e as técnicas heurísticas que empregam representações gráficas Teste de hipóteses Uma hipótese estatística é definida como uma suposição sobre o processo ou as atividades que estão sendo amostradas Assim tal teste constitui simplesmente uma regra que permite aceitar ou rejeitar a hipótese contemplada Como regra geral esta decisão baseiase numa série de estatísticas obtidas a partir de uma amostra ou de um conjunto de amostras No que diz respeito aos passos a realizar para um teste de hipótese são eles Formulação da hipótese que se pretende diagnosticar Determinação do risco aceitável de rejeitar a hipótese Seleção do teste estatístico adequado para diagnosticar a hipótese formulada Fixação da região crítica pela qual a nossa hipótese será rejeitada Seleção de uma amostra de valores de um determinado tamanho execução do teste e avaliação da hipótese No que se refere a seleção do teste estatístico é feito de acordo com o tipo de informação disponível no processo Os mais utilizados são Nome do teste Tipo Utilização tStudent Paramétrico Diagnosticar a diferença de valor médio entre duas amostras supondo que respondam a uma função de distribuição normal com média desconhecida F Paramétrico Diagnosticar as diferenças entre duas amostras que respondem a uma função de distribuição normal Parâmetro de Poisson Paramétrico Diagnosticar o parâmetro de uma função de distribuição de Poisson MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 39 Kolgomorov Smirnov Não paramétrico Teste para avaliar a bondade do ajuste de uma função de distribuição cumulativa para representar uma amostra Chiquadrado Não paramétrico Teste para avaliar a bondade de definir uma função de densidade de probabilidade para representar uma amostra Tabela extraída do livro Modelado e Simulação de Antoni Guash Miquel Àngel Piera Josep Casanovas e Jaume Figueras Técnicas heurísticas Como visto anteriormente o teste de hipótese determinará a aceitação ou rejeição da hipótese que levantamos No que se refere as técnicas heurísticas estas visam a ajudar na avaliação qualitativa do ajuste Em outras palavras avaliam a qualidade do ajuste No que se refere a este tipo de técnica podemos destacar A comparação direta entre o histograma de amostra e a função de densidade de probabilidade do candidato Representação gráfica das diferenças entre as probabilidades cumulativas empíricas e as do modelo ajustado para cada valor de interesse Avaliação da qualidade do ajuste por meio do gráfico pp probabilidade probabilidade Permite comparar as probabilidades que se obtêm para a distribuição empírica e o ajuste 22 SIMULAÇÃO DE SISTEMAS DISCRETOS ORIENTADOS A EVENTOS No que se refere a simulação de sistemas orientados para eventos discretos e antes de vermos em detalhes o que consiste suas principais estratégias e seus componentes vamos primeiro conhecer os elementos que podemos encontrar em um modelo de Simulação Em uma simulação podemos encontrar um total de cinco elementos Entidades MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 40 Atributos Atividades Eventos Filas Veremos cada um deles e suas particularidades Entidades As entidades são o conjunto de componentes do sistema tais como máquinas peças equipamentos de transporte ou clientes Estes podem ser agrupados a partir de dois tipos Recursos ou entidades permanentes são elementos estáticos em que o número não aumenta ou diminui durante a simulação Como regra geral servem para descrever os meios que permitem a execução das atividades na empresa Dessa forma as entidades são tratadas e avaliados aspectos como capacidade velocidade ou tempo de ciclo Entidades temporárias a principal característica deste tipo de entidades é que são criadas e destruídas durante toda a simulação Como regra geral são usadas na descrição de objetos que são processados no sistema como peças clientes ou documentos Em resumo são os objetos que chegam são processados e saem do sistema Atributos Os atributos são os elementos que nos permitem caracterizar as entidades por isso também podem ser chamados de propriedades Referemse a aspectos como preço prioridade dimensão posição de peças ou resultados de controles de qualidade São essenciais para o controle do fluxo de entidades no sistema e a extração de entidades de uma fila porque nos dão informações realmente relevantes sobre as entidades tanto temporárias como permanentes Atividades MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 41 As atividades representam as tarefas ou ações que ocorrem no sistema A maioria dessas atividades envolvem mais de uma entidade por isso o início das atividades é condicionado pela presença de todas as entidades envolvidas O elemento básico que devemos considerar nas atividades é a referência a duração que embora seja constante deve ser conhecida pelo simulador a fim de ser capaz de determinar a conclusão do mesmo para a simulação Eventos Os eventos são definidos como uma ação instantânea e demorada que pode alterar o valor de uma variável de estado do sistema modelado Como regra geral cada evento é composto por várias atividades No que se refere a classificação geral podemos diferenciar dois tipos de eventos Eventos condicionados para ativar estes eventos devem ser preenchidas uma ou mais condições Por exemplo no caso de tal situação uma determinada atividade deve ser executada Eventos incondicionados são eventos planejados para execução e não dependem de nenhuma condição Além destas duas tipologias também podemos distinguir Eventos endógenos ou internos são eventos que foram causados por uma série de condições no modelo como a conclusão de uma operação Exógenos ou eventos externos são eventos externos ao modelo como a chegada de uma peça ao modelo Filas Quando falamos sobre filas nos referimos a uma série de estruturas que são determinadas a partir de uma coleção de entidades e que são logicamente classificadas Por exemplo os clientes em uma fila classificados do primeiro que chegou ao último MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 42 Uma das principais características das filas é que as entidades que estão neles sofrem um atraso de duração indeterminado Visto esses elementos que fazem parte de um modelo de simulação vamos conhecer as principais particularidades da simulação de sistemas orientados a eventos discretos 221 Elementos do simulador Os principais elementos que um simulador deve ter em relação a simulação de sistemas orientados para eventos discretos são Gerador de números aleatórios é o módulo base para a geração de valores aleatórios uniformemente distribuídos Geradores variáveis a partir dos valores aleatórios e em certos casos da transformação inversa da função de distribuição de juros são obtidos valores aleatórios que seguem as diferentes funções de distribuição Simulação relógio variável que armazena o tempo da simulação Lista de eventos futuros uma lista que armazena os instantes de tempo em relação a quando os eventos não condicionados devem ser ativados Os eventos nessa lista são classificados pelo tempo de ativação Módulos para a geração de estatísticas conjunto de variáveis e rotinas que permitem obter as medidas de comportamento de interesse Módulo de inicialização É o módulo encarregado de executar o conjunto de tarefas necessárias para a inicialização do modelo e do simulador Como regra geral a lista de eventos o relógio do simulador as variáveis de status e as variáveis do módulo de estatísticas são normalmente inicializadas Rotina de simulação Clock Update um subprograma que determina o momento do tempo em que o próximo evento deve ser ativado assim como o evento a ser acionado Essas informações são obtidas na lista de eventos futuros Rotina de tratamento de eventos para cada tipo de evento existe uma rotina de tratamento de eventos cuja principal função é atualizar os valores de algumas das variáveis de estado também gerando novas entradas para a lista de eventos futuros MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 43 Código executivo Este é um código que controla a execução da simulação As suas responsabilidades baseiamse na estratégia de simulação adotada trataremos estas estratégias na seguinte secção Estado do sistema é uma coleção de variáveis necessárias para descrever o sistema em qualquer momento do tempo No que diz respeito a estes elementos que fazem parte do simulador o fluxo de controle ou operação destes é o seguinte No início da simulação o código executivo passa o controle para a rotina de inicialização para que ele inicialize o relógio simulador as variáveis de status do sistema a lista de eventos e os contadores estatísticos A partir daqui o código executivo passa o controle para a rotina de tratamento de tempo para que avalie o tipo do próximo evento a ser executado bem como o tempo que deve ser executado Finalizada a rotina de tratamento do tempo o código executivo passa o controle para a rotina de tratamento do evento que atualiza as variáveis de estado de acordo com o tipo de ação que seria realizada no sistema físico gera os momentos de tempo dos futuros eventos que desencadeiam conforme o efeito da aparência desse evento e armazenam essas informações na lista de eventos futuros Após a execução do código associado ao evento o código executivo verifica se o relógio do simulador excedeu o tempo máximo de simulação caso em que o controle é passado para o gerador de relatório e a simulação é concluída No caso de o relógio do simulador ser menor do que o tempo máximo de simulação o código executivo passa o controle de volta para a rotina de tratamento de tempo e a rotina de tratamento dos eventos de forma cíclica até que o tempo máximo de simulação seja superado Vistas as considerações em relação aos elementos que compõem o simulador e seu funcionamento veremos as diferentes estratégias de simulação 222 Estratégias de simulação MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 44 Em relação as estratégias de simulação apresentaremos os três tipos mais comuns Programação de eventos Interação de processos Exploração de atividades Antes de vermos o que consiste cada um vale lembrar que na atualidade a maioria dos simuladores implementam várias estratégias de simulação ao mesmo tempo com o principal objetivo de aproveitar o potencial de cada um deles e obter melhores resultados Feitas as devidas considerações conheceremos as principais particularidades de cada uma destas estratégias Programação de eventos A principal característica desta estratégia de simulação é que só permite que as rotinas de tratamento incondicionadas sejam codificadas Neste tipo de simulação após a inicialização do modelo o código executivo explora todos os eventos futuros sem condicionamento e move o relógio de simulação para o evento incondicional mais próximo no tempo Na sequência chama o código associado ao evento para fazer alterações no modelo causado pelo evento Tais ações incluem efetuar as modificações derivadas do evento que podem corresponder ao início de uma atividade e planejamento de um evento incondicionado associado ao fim de uma atividade Devido ao seu principal objetivo que é o agendamento de eventos futuros incondicionados o principal elemento de simulação desta estratégia é a lista de eventos futuros que deve conter uma entrada para todos os eventos incondicionados que têm planejadas sua execução no futuro No entanto devese ressaltar que na prática a maioria desses eventos incondicionais não são planejados porque simplesmente acontecem de modo que no modelo esses eventos representam o fim de uma atividade cuja duração é representada por uma distribuição de caráter estatístico MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 45 O fato da maioria desses eventos não serem planejados faz com que o comprimento e o conteúdo da lista de eventos futuros mudem continuamente a medida que a simulação progride Neste caso as principais operações dentro da estratégia são a eliminação do evento incondicional concluído a adição de um evento incondicional e ocasionalmente a eliminação de um evento incondicional No que diz respeito aos principais aspectos que devem ser iniciados nesta estratégia são O tempo de início e fim da simulação em relação ao tempo 0 de referência O relógio da simulação na hora de início Cálculos para obter o estado inicial A lista de eventos futuros de modo que os eventos não condicionais iniciais sejam armazenados Extraia o primeiro evento da lista de eventos futuros e avance o relógio para a hora deste evento Como abordado na descrição dos elementos do simulador o código executivo é diferente dependendo da estratégia de modo que neste caso as tarefas usuais que executa este código para cada tipo de evento são Atualização do estado do sistema Obtenção de informação sobre o comportamento do sistema a fim de proceder a atualização estatísticas Geração de novos eventos incondicionados Atualização da lista de eventos futuros Ativação dos eventos incondicionados Vistas estas considerações sobre a estratégia de agendamento de eventos estabelecer que facilita um bom controle de todas as operações que devem ser realizadas assim como facilita a rotina de tratamento do tempo porque só é necessário para o acesso a lista de eventos futuros para determinar e identificar o próximo evento a ser executado MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 46 No entanto tal estratégia apresenta a desvantagem de que a codificação das rotinas de eventos incondicionais tende a aumentar sua complexidade e sua dificuldade de reutilização em função do número de eventos condicionados associados a cada evento incondicional Interação de processos Esta estratégia de simulação é a interação dos processos e consiste em tomar o ponto de vista da entidade que flui através do processo Assim esta estratégia se foca nos processos que a entidade sofre à medida que flui através do sistema para que ele claramente diferencie as entidades de caráter temporário de entidades permanentes também chamado de recursos Neste tipo de estratégia o analista define o modelo de simulação do ponto de vista das entidades temporais e seu ciclo de vida a medida que fluem através do sistema exigindo múltiplos recursos de capacidade limitada Outros elementos a destacar nesta estratégia são As entidades temporárias são esperadas em filas se os recursos não estiverem disponíveis O código executivo mantém um registro de cada uma das entidades temporárias indicando seu status dentro do processo e sempre que possível o tempo em que vão deixar esse estado Nesta estratégia entendemos por processo todo o ciclo de vida da entidade Especificamente o processo é definido como uma sequência de eventos atividades e atrasos incluindo neles a demanda de recursos que definem todo o ciclo de vida de qualquer entidade temporária Seguindo com as características desta estratégia Permite ao modelador descrever o modelo de simulação com blocos de alto nível os quais a interação entre processos é gerenciada automaticamente pela ferramenta de simulação MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 47 Tais ferramentas são responsáveis pelo tratamento de eventos incondicionais na lista de eventos futuros As entidades temporárias são armazenadas em listas quando sofrem atrasos terminam ou não iniciam a execução Em relação aos modelos nesta estratégia estes são descritos como diagramas de blocos e as entidades temporais fluem através desses blocos a medida que avançam em seu ciclo de vida Os estados através dos quais podem passar durante o seu ciclo de vida são Ativo é a entidade temporária que em um determinado momento de tempo se move através dos blocos do modelo DELAYED referese a uma entidade que é atrasada em um bloco mas tem um tempo de ativação esperado Stopped esta é a entidade temporária mantida em um bloco como pode estar em uma fila e sem tempo previsto de ativação Exploração de atividades Nesta última estratégia de simulação os modelos são desenvolvidos a partir do ponto de vista do conjunto de atividades que devem ser executadas o foco é a identificação da natureza das atividades o grupo de entidades e os Conjunto de condições que permitem que a atividade aconteça É uma estratégia que compartilha as seguintes características com as redes de Petri Não há distinção explícita entre as entidades que circulam pelo sistema e os recursos necessários Tanto as entidades temporárias e os recursos são geridos como entidades ou marcas que fluem através do sistema as entidades e os recursos temporários não podem ser estritamente interrompidos uma vez que são necessários para realizar a execução MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 48 Neste tipo de estratégia e no que se refere ao tempo a exploração de atividades é utilizada para um aumento de tempo fixo e em cada momento de tempo explora todas as atividades a fim de decidir se algumas delas podem ser iniciadas Através deste método ou estratégia o modelador tem permissão para estabelecer um conjunto de condições que permitem iniciar uma atividade As condições para todas as atividades são avaliadas em todos os avanços do tempo a fim de decidir aqueles que podem começar e aqueles que não Como a principal desvantagem desta estratégia é o fato de que tal estratégia apresenta a necessidade de ter um aumento de tempo reduzido porque caso contrário os eventos que são separados no tempo podem aparecer de uma forma simultânea no simulador Assim o incremento de tempo terá que ser pequeno o suficiente para que dois eventos separados no tempo apareçam separados na simulação Esta estratégia de exploração de atividades está composta por três etapas Extrair da lista de eventos futuros o evento que é mais iminente avance o relógio da simulação até aquele momento Extraia o restante dos eventos da lista de eventos futuros que têm o mesmo tempo Executar todos os eventos extraídos na etapa anterior Lembrese de que os eventos na lista de eventos futuros não são condicionados Nesta segunda fase ou estágio você pode liberar recursos ou alterar o estado do sistema Explorar todas as atividades associadas a eventos condicionais para detectar e executar as atividades que atendam a todas as condições A exploração será repetida ciclicamente até que nenhuma atividade adicional seja encontrada Visto estes três estágios vemos que se trata de uma estratégia que separa as atividades ligadas a eventos incondicionais ligados a eventos condicionais de modo que os primeiros são executados em primeiro lugar na sequência é efetuada uma exploração para executar as atividades associadas a esses eventos condicionais que atendam as condições MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 49 Ressaltamos que esta estratégia evita a avaliação contínua de eventos condicionais que podem ser acionados como resultado de um evento incondicional Além disso é uma estratégia que está interessada em resolver problemas complexos em que diferentes recursos e diferentes combinações para executar tarefas diferentes 223 Software de simulação Para concluir a questão da simulação de sistemas orientados para eventos discretos falaremos sobre o software de simulação atendendo as considerações que devemos ter em conta ao avaliar as ferramentas de simulação que dispomos Antes de ver essas considerações ou critérios de avaliação veremos os principais recursos que essas ferramentas ou softwares de simulação devem atender Ambientes de simulação oferecem uma gama completa de ferramentas necessárias para programar um modelo de simulação Estes incluem as ferramentas de geração de números aleatórios e variáveis a gestão automatizada dos projetos e cenários ou o tratamento das rotinas dos eventos entre outros Desta forma e por causa da importância dessas tarefas essas ferramentas devem ser uma redução significativa no tempo necessário para a programação de um modelo É importante que a manutenção do modelo de simulação seja simplificada um fato que é alcançado quando foi programado em um ambiente de simulação especializado As ferramentas de simulação incluem funções específicas para detecção de erros como o aparecimento de bloqueios nos sistemas de transporte Tendo visto estas considerações anteriores deixenos saber os cinco aspectos em que iremos avaliar uma ferramenta de simulação Tais critérios são Funcionalidade Confiabilidade Facilidade MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 50 Eficiência Portabilidade Passaremos então a conhecer os elementos a considerar em cada um deles Funcionalidade No que diz respeito a análise da funcionalidade teremos de considerar os seguintes aspectos Construção do modelo implicando que permite modelar ou incluir aspectos não contemplados pelo simulador como a possibilidade de conectar o simulador a ferramentas externas de otimização e planejamento Simulação e animação referindose a possibilidade de animar a evolução do modelo de forma que facilite a depuração de erros e a apresentação dos resultados Entradas e saídas permitindo estabelecer as frequências das chegadas e tempos de processos ou avarias entre outros aspectos relacionados com as entradas e saídas dos processos Facilidade Quanto mais complicado seja a utilização de um sistema terá pior valor de modo que um dos requisitos que devem cumprir as ferramentas de simulação é apresentar uma utilização mais fácil e simplificada Os aspectos que tornam o ambiente de simulação seja de fácil de utilização são Capacidade de interação do mouse com o ambiente Qualidade dos documentos Manual interativo Menus e opções simples Entrada gráficas sempre que seja possível Geração de estatísticas automáticas Ajuda contextual Opções de depuração e acompanhamento MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 51 Mecanismos de detecção de erros Exemplos de referência Eficiência Outro aspecto a ser valorizado é a eficiência que se refere a velocidade de execução Esta velocidade é submetida muitas vezes pelo número de entidades e elementos que compõem o modelo Muitas dessas ferramentas apresentam várias maneiras de executar um modelo que pode condicionar a velocidade de execução essas formas são Com animação permitindo visualizar o comportamento dinâmico do modelo Rápido funcionamento tornando possível avançar mais rápido até o momento de interesse não atualizando as informações gráficas que serão atualizadas quando o momento de interesse for alcançado Processo em lote que consiste em executar todo o modelo sem animação permitindo que esta execução seja mais rápida Confiabilidade Em relação à confiabilidade a porcentagem de erro apresentada pela simulação deve ser considerada assim como os mecanismos disponíveis para a detecção e correção desses erros Portabilidade O último elemento a ser destacado é a portabilidade que avalia se o ambiente de simulação pode ser executado em diferentes sistemas operacionais Aqui se consideram aspectos tais como Se você precisa de placas gráficas ou drivers especiais A capacidade ou não de trabalhar em rede Se requer compiladores ou ambientes adicionais como Excel Acces Visual Basic ou C 23 DESENVOLVIMENTO DE EXPERIMENTOS DE SIMULAÇÃO MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 52 Aqui falaremos sobre todos os elementos que levaremos em consideração durante o desenvolvimento de experimentos de simulação Desta forma trataremos brevemente dos aspectos da verificação validação e acreditação da concepção das experiências e da análise dos resultados 231 Verificação validação e acreditação Quando falamos de verificação validação e acreditação referimonos a implementação do processo de determinação de que este modelo de simulação implica uma representação correta e precisa do sistema em estudo dependendo dos objetivos específicos definidos para o problema que pretendemos resolver Em outras palavras é verificar se o modelo de simulação foi projetado de acordo com as necessidades reais da empresa Em relação a esta questão não vamos no deter de modo que veremos por um lado os princípios que conduzem a boas práticas nos processos de validação e de acreditação e as técnicas que podemos utilizar para esse efeito Princípios de boas práticas para verificação validação e acreditação Convêm que as atividades de verificação validação e acreditação se desenvolvam durante todo o ciclo de vida do estudo de simulação de modo que nos permitam detectar em qualquer momento as deficiências e problemas Nenhum modelo de simulação deve ser considerado como absolutamente bom ou absolutamente ruim Desta forma é aconselhável usar algum tipo de medida subjetiva que suporte o grau ou média de credibilidade que atribuímos a um determinado modelo É importante que no estudo a independência dos seus analistas seja preservada a fim de evitar prejuízos causados por pessoas com opiniões tendenciosas Este princípio está estritamente relacionado com os problemas decorrentes da manutenção da imagem das pessoas ou consultores a quem o estudo é encomendado que pode ser afetado pela neutralidade dos interesses presentes e futuros da organização MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 53 O processo de verificação validação e acreditação é difícil por isso exige criatividade e visão a fim de alcançar um bom design dos testes É muito importante que as pessoas que fazem parte do estudo tenham experiência em outros tipos de projetos semelhantes e com aspectos metodológicos relacionados É impossível testar completamente o modelo contra todas as entradas possíveis devido ao tempo recursos e questões de racionalidade intelectual A verificação validação e acreditação devem ser planejadas e documentadas É de particular importância evitar erros na formulação de hipóteses para as implicações de custo ou de criticidade do sistema de estudos Em relação ao último destes princípios alguns erros que não se podem cometer Em relação a respostas múltiplas devem ser identificadas de forma clara e rápida e devem ser resolvidas o mais rapidamente possível Para testar com sucesso cada uma das submodelos que compõem o modelo não é sinônimo do modelo completo adquira credibilidade de modo que ele deve ser testado como um todo A validade do modelo de simulação é apenas uma condição suficiente para que não garanta a credibilidade e a aceitabilidade dos resultados da simulação que dependem de outros fatores como a formulação correta dos objetivos e as caracterizações oportunas dos problemas Considerando estas considerações deixenos saber as técnicas que nós podemos servir para a verificação a validação e a acreditação Técnicas A fim de realizar uma correta verificação validação e acreditação temos 4 tipos de técnicas Vamos conhecer cada uma delas Técnicas informais As técnicas de natureza informal são as mais utilizadas na prática da simulação Estes são baseados no aspecto geral na opinião e na intuição de peritos independentes nos MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 54 processos clássicos de auditoria de software na realização de inspeções revisões verificação de documentação e rotas de controle de falhas entre outras São técnicas baseadas em instrumentos para monitorar e avaliar outros tipos de projetos em práticas universalmente aceitas para auditar e controlar Técnicas estáticas As técnicas estáticas são baseadas na avaliação das características do projeto do modelo estático e do códigofonte Estes permitem informações sobre a estrutura do modelo as técnicas de modelagem utilizadas os dados e os fluxos de controle entre outros Algumas dessas técnicas são a definição de gráficos e litas de causaefeito e a análise de atendimentos dos fluxos de controle e transições entre estados Técnicas dinâmicas Estas técnicas referemse à avaliação do modelo em tempo de execução introduzindo mecanismos para a coleta dinâmica de informações que serão de especial interesse para os processos de verificação validação e acreditação A questão é explorar o nosso controle sobre a codificação do modelo a fim de articular meios de monitoramento ou monitoramento através de técnicas como avaliações de versões alpha e beta de testes Top Down e Down up análise de acesso e segurança rastreamento de traços aplicação de técnicas de caixa preta verificação de interfaces de dados análise de sensibilidade ou testes de estresse Técnicas formais O principal objetivo destas técnicas é a formalização ao mais alto nível a fim de alcançar a garantia de correção do modelo A questão é aplicar toda uma série de conceitos relacionados à inferência indução cálculo e transformação de predicados Para terminar em relação a validação podemos dizer que um modelo será válido quando nos seja útil 232 Projetos de experimentos MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 55 Antes de tratar as diferentes fases que compõem o processo de concepção de experiências é interessante apresentar uma série de definições relacionadas com a simulação e que é aconselhável saber Variáveis de estado aquelas que caracterizam o estado de um sistema em um momento específico da simulação Variável de resposta é o resultado de uma experiência Eficiência referese a relação entre o rendimento máximo real alcançável por um sistema e sua capacidade nominal Fatores esta é a variável que de alguma forma afeta a variável de resposta e pode apresentar vários valores alternativos Nós podemos encontrar fatores principais e fatores secundários Podem ser os parâmetros variáveis de entrada e os submódulos de simulação entre outros Níveis referese aos valores que cada um dos fatores pode alcançar Este nível pode ser qualitativo ou quantitativo Interação a interação entre dois fatores é dada quando um deles depende do nível do outro Cenários referese a cada uma das alternativas do modelo que pretendemos avaliar ou comparar Repetições são réplicas ou execuções do modelo computacional que são feitas de cada um dos cenários que configuram a base dos experimentos Projeto experimental esta é a especificação de forma estruturada e com o objetivo de planejar e fornecer as informações necessárias para um trabalho de pesquisa um estudo ou as conclusões de uma consultoria Quanto ao projeto de experimentos este consiste nas seguintes fases Planificação e projeto Esta primeira etapa destacase pela execução das seguintes tarefas Escolha da abordagem para análise de processos e design Identificação e escolha de variáveis de resposta MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 56 Seleção de objetivos de projeto Informações sobre restrições de projeto temporários Informação sobre o número de fatores Classificação dos fatores Definição dos níveis dos fatores Seleção de opções de estimativa para interações Determinação de métricas para avaliação Seleção de um projeto experimental Avaliação de desempenho O objetivo principal de um estudo de simulação é adquirir o máximo de conhecimento possível sobre o comportamento de um sistema graças a uma exploração adequada das alternativas de projeto que foram geradas pela combinação de um conjunto restrito de fatores Portanto estaremos interessados em determinar o desempenho global do sistema com o principal objetivo de estabelecer os critérios que nos ajudarão a tomar a melhor decisão possível Seleção de medidas de desempenho Finalmente e em relação às medidas de desempenho podemos considerar entre outros os seguintes Tempos de espera médios máximos e mínimos Comprimentos médios e máximos das caudas e momentos da simulação em que ocorreram Número total médio de clientes no sistema Tempo de resposta e taxa em que as solicitações de serviço são atendidas pelo sistema Taxa de utilização de uma máquina Porcentagem do tempo em que uma máquina permanece danificada Confiabilidade do dispositivo medido em termos de probabilidade de falha ou tempo médio entre falhas Custo e relação de desempenho MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 57 233 Análises de resultados Finalmente sem entrar em detalhes as técnicas que podemos usar para analisar os resultados dessas experiências são Simulações terminais Referese a simulação que começa em um determinado estado previsto pelo projetista e que vai ser executado até que ocorra um determinado evento que foi identificado anteriormente por meio do qual vamos parar a simulação a fim de observar o sistema ou experimentar e tirar conclusões Simulação de estado estacionário Este tipo de sistemas de análise de resultados está associado com os estudos sobre o comportamento no médio e longo prazo de um sistema Assim ele funciona com toda uma série de medidas de desempenho tais como parâmetros de estado estacionário Duração das execuções de simulação Este sistema funciona com três tipos de métodos método de repetição método regenerativo e método de medições em lote Em todos os três casos se trata de fazer várias repetições da experiência a fim de gerar uma amostra independente para que os métodos de estatística clássica possam ser aplicados com garantias suficientes Determinação de intervalos de confiança O principal objetivo deste sistema é apoiar a avaliação de alternativas discutindo como usar os dados obtidos para a comparação de dois ou mais sistemas a fim de escolher aquele que relata um melhor resultado Técnicas para a redução da variação Estes são métodos que exploram a capacidade de controlar geradores de números aleatórios que conduzem a simulação Análise de sensibilidade Referese a investigação sistemática da reação das respostas de simulação contra valores extremos do input do modelo ou a mudanças drásticas na estrutura do mesmo Otimização na simulação Tratase de encontrar essa combinação de níveis de fatores de entrada que nos permitem otimizar alguma medida de desempenho MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 58 Análises de resultados multivariantes Envolve a observação e análise de um conjunto de medidas relacionadas entre si a fim de detectar o comportamento do sistema 24 APLICAÇÃO Finalmente e para finalizar este capítulo e o aspecto relacionado a simulação veremos algumas considerações sobre a aplicação de sistemas de simulação em certas áreas profissionais como Fabricação e sistemas de manuseio de material Transporte Redes de distribuição Outros Vamos então conhecer esses campos de aplicação e o que devemos considerar quando iniciamos um sistema de simulação e modelo 241 Fabricação e sistemas de manipulação de materiais Na medida em que esta primeira área de aplicação dos estudos de simulação está em causa os elementos e aspectos analisados são As necessidades do equipamento e do pessoal tais como o número e o tipo de máquinas requeridas o tipo de distribuição física dos elementos de transporte interno para a otimização do trabalho e o impacto do novo equipamento entre outros Análise de desempenho de produção tempo no sistema e gargalos Avaliação de estratégias operacionais em relação ao planejamento de produção políticas de gerenciamento de inventário estratégias de controle e políticas de controle de qualidade Assim e dependendo dos fatores a serem analisados a simulação deve se concentrar em aspectos como Regime de produção Tempo no sistema de produtos manufaturados MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 59 Tamanho e tempo de espera nas filas dos trabalhos diferentes Tempo de resposta dos sistemas de movimentação de materiais Grau de utilização do equipamento e dos trabalhadores Além disso e para a simulação neste campo devem ser considerados os elementos chamados de fontes de chance ou seja os elementos não planejados que podem afetar a produção Algumas das fontes de chance mais generalizadas e que aparecem com mais regularidade são Chegada do material por fornecedores Operação ou tempos de montagem Tempos de funcionamento do equipamento entre falhas ou avarias Tempos de reparo ou correção de falhas de equipamentos Tempo de preparação da máquina Em relação a essas fontes de chance que acabamos de apresentar algumas delas podem ser planejadas como a chegada do material ou os tempos de operação Finalmente a simulação neste campo geralmente é usada para analisar e melhorar os sistemas de manipulação e armazenamento de materiais a fim de ser capaz de detectar os comportamentos que podem supor um melhor desempenho Assim esses aspectos de maior relevância que devem ser considerados na concepção do modelo e da simulação serão Tipo de sistema de transporte Capacidade do equipamento Velocidade do equipamento aceleração e desaceleração Distribuição de plantas 242 Transporte No que diz respeito a simulação no setor dos transportes as principais características dos modelos de simulação neste domínio geralmente são MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 60 Complexidade O comportamento dos sistemas neste campo não está acostumado a ser linear porque seu desempenho não é determinado por um bom controle das interações que aparecem entre os diferentes recursos que participam das operações bem como por uma correta priorização das solicitações de transporte em relação ao estado atual do sistema Dinâmica Analisar o comportamento de um sistema de transporte implica que se considere uma série de interações entre o sistema e os subsistemas que o integram para que os modelos de simulação nesta área devem estudar este dinamismo a fim de oferecer resultados aproximados a realidade Chance Uma série de aspectos relacionados com o acaso deve ser considerado ou seja que não pode ser previsto como trânsito carga e descarga tempos de avaria e tempos de manutenção entre outros Pressão na tomada de decisão devido a ausência de modelos de simulação detalhados geralmente se costumam tomar decisões de natureza conservadora a fim de evitar uma série de problemas devido a falta de meios logísticos de transporte fato de penalizar os benefícios que podem ser obtidos Tendo em conta estas considerações gerais veremos separadamente as três áreas por excelência do sistema de transporte Portos Ferrovias Aeroportos Vamos conhecer cada um deles bem como suas principais peculiaridades Portos No caso de querermos realizar uma experiência de simulação numa área portuária teremos de considerar as três premissas seguintes Os portos são influenciados pelo desenvolvimento e tendências dos mercados internacionais incluindo o rápido crescimento do transporte de produtos entre MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 61 países em diferentes continentes Desta forma teremos de considerar o fato do seu comportamento ter um peso importante no transporte em todo o mundo As alterações tanto nas tecnologias como nas estratégias logísticas têm um impacto direto nos rendimentos dos diferentes terminais A eficiência na gestão de um porto depende da gestão correta da informação bem como da coordenação dos diferentes agentes envolvidos nas operações de transporte carga e descarga nas zonas portuárias Em relação as três premissas comentadas é muito importante que na simulação consideremos os sistemas como em constante evolução tanto em relação aos avanços tecnológicos como em relação as mudanças que o mercado pode experimentar Porque senão os resultados da simulação não serão representativos da realidade Além disso teremos de considerar aspectos como Jornadas diárias de 24 horas Operativo nos 365 dias do ano Submeter as condições climatológicas aos padrões de chegada Como vemos a simulação neste campo implica ter que considerar muitos assuntos se quisermos obter resultados que nos permitam estabelecer alguns padrões que nos permitam melhor otimização eficiência e eficiência Como resultado a simulação irá ajudar as empresas a Obter uma melhor compreensão das interações entre os diferentes agentes presentes em um porto Detectar erros nos estágios iniciais de projeto e planejamento de atividades portuárias Avaliar diferentes alternativas de terminais portuários Ter uma ampla gama de ferramentas para ajudálo a compreender os mecanismos de interação presente em sistemas de grande escala MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 62 No que diz respeito a simulação nas zonas portuárias será analisada toda uma série de operações simples como a estimativa dos tempos de ocupação do cais em relação ao planejamento das operações estabelecidas Assim como requisitos a simulação deve tratar com aspectos como Interferência entre unidades de carga e descarga Interferência entre guindastes portuários Interferência entre pontes de guindaste Problemas de acesso aos pontos de carga e descarga Desta forma além dos aspectos já discutidos outros aspectos que podem ser tratados com a simulação são Planeamento dos fluxos de entrada e saída de material por terra e por mar de um grupo específico de terminais Melhoria das infraestruturas terminais para explorar os benefícios do transporte multimodal Projetos de novas unidades para manuseio e localização de cargas Planejamento e coordenação das diferentes operações a realizar no porto e na rota terrestre Treinamento para tomada de decisões no planejamento Ferrovias No que diz respeito à simulação nas zonas ferroviárias tem como principal objetivo o planejamento e subsequente gestão das sucursais e docas de carga contra perturbações nas operações que devem ser tratadas Basicamente se trata de dispor de uma série de ferramentas que permitirá abordar Os problemas de routing scheduling e dispatching para cargas de trabalho reais Avaliação de estratégias alternativas de gestão em uma estação Prever e analisar soluções sobre o desempenho dos recursos frente aos atrasos nas chegadas de comboios e cabeças Avaliar metodologias que permitam minimizar os efeitos dos distúrbios MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 63 Em relação ao último aspecto sobre os distúrbios comentar que são de importância especial uma vez que sua aparência pode supor um impacto realmente grande no funcionamento da estação De fato dependendo do tipo de perturbação que acontece é muito difícil recuperar o regime de trabalho planejado e que tenha sido alterado Assim uma perturbação sobre uma determinada área pode ser espalhada através de uma linha ferroviária e ter um atraso grave e problemas de congestionamento Desta forma é muito importante que a simulação analise esses fenômenos de forma que ele permita tomar decisões rápidas e seguras frente tais fenômenos tentando minimizar o impacto e as consequências Aeroportos Para que um aeroporto opere de forma eficaz e eficiente é muito importante que seja realizado um processo de coordenação e sincronização efetiva de todos os seus recursos a fim de poder lidar com qualquer perturbação que possa ocorrer no decorrer do dia Desta forma a modelagem e a simulação dos recursos aeroportuários podem ser realizadas a partir de duas perspectivas de acordo com os recursos aéreos e com base em recursos terrestres Os recursos aéreos são os utilizados pelos aviões para realizar suas operações Aqui se incluem as pistas de decolagem e de aterrisagem as faixas utilizadas para o movimento dos aviões entre os terminais as faixas em que os passageiros realizam as operações de embarque e desembarque e as faixas em que acontecem as operações de carga Em termos de recursos terrestres esta tipologia inclui todos os recursos destinados a prestar um serviço aos passageiros Aqui podemos considerar os terminais de espera os escritórios de venda o serviço de transporte de bagagens as lojas e restaurantes o aluguel de automóveis os terminais de faturamento os estacionamentos as estações de ônibus ou trens Assim os elementos a serem estudados com a simulação serão Processos de chegadas e saídas de aeronaves passageiros e mercadorias MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 64 Designação de terminais para aeronaves Designação dos terminais de faturamento para companhias aéreas Geração de mercadoria e utilização dos recursos necessários até a sua armazenagem na aeronave Descrição do fluxo de passageiros mercadorias e tripulantes atribuídos a cada uma das aeronaves Desta forma a simulação permitirá alcançar objetivos como a Avaliação da capacidade de absorção de cada recurso dos pedidos de trabalho atuais e futuros Determinação da flexibilidade oferecida por cada recurso em relação a absorção dos encargos inesperados Coordenação com recursos terrestres Coordenação com outros aeroportos Avaliação dos benefícios obtidos na gestão de recursos com melhorias e mudanças de caráter tecnológico Avaliação dos benefícios obtidos na gestão de recursos com melhorias e mudanças de caráter tecnológico O movimento e a atividade são constantes em um aeroporto por isso em qualquer simulação devese prestar especial atenção ao Fluxo de passageiros Fluxo de carga aérea Movimento de aviões Aviões com base no aeroporto Número de operações em horários de pico Frota de aviões 243 Redes de distribuição As redes de distribuição são compostas por dois elementos MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 65 Centros geograficamente dispersos onde as matériasprimas produtos intermédios e inacabados e produtos acabados são adquiridos transformados armazenados ou vendidos Redes de transportes que ligam os centros através dos quais os produtos fluem Dependendo desses dois elementos o que se pretende com a simulação é acima de tudo minimizar os custos que podem incluir aspectos como Custo da matériaprima bem como outros custos relacionados com as aquisições Custos de transporte Custos diretos e indiretos de fabricação Custos diretos e indiretos associados aos centros de distribuição Custos de manutenção de inventário Em relação aos modelos que podem ser utilizados com o propósito de tomar decisões que impliquem uma otimização dos recursos os custos e uma melhoria na eficiência e eficácia podemos distinguir quatro tipos de modelos Modelos de previsão são aqueles que são usados para descrever a demanda futura dos produtos a ser produzidos pela companhia incluindo então aspectos tais como os custos da matériaprima baseada nos dados históricos disponíveis Modelos de custos estes modelos estão encarregados de descrever a evolução dos custos diretos e indiretos de acordo com uma série de parâmetros previamente estabelecidos Modelos de simulação São aqueles que descrevem de forma precisa os comportamentos ao longo do tempo da rede ou partes dele de acordo com alguns parâmetros Modelos de otimização Determine o ponto de projeto ou o ponto de operação ideal de um sistema MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 66 Por último no que se refere a implementação de modelos de simulação no domínio das redes de distribuição estes modelos ajudarão a empresa nos aspectos relacionados com Tomada de decisões estratégicas considerando aspectos como a distribuição geográfica em centros de produção e armazéns de distribuição a concepção de tais centros ou métodos de transporte entre outros Tomada de decisões táticas incluindo aqui aspectos como políticas de gerenciamento de inventário níveis de serviço projeto de políticas de gerenciamento etc Melhoria operacional considerando as mudanças nos modos de transporte ou a adequação dos meios a flutuação da demanda 244 Outras Para acabar podemos considerar outras áreas de aplicação do modulado e da simulação Estas áreas são Sanidade Planos de emergência Telecomunicações Processos administrativos Atividades logísticas diversas Passaremos a ver brevemente algumas considerações de cada uma destas áreas Sanidade Sobre o tema da saúde o principal objetivo da simulação é determinar a melhor maneira de organizar os múltiplos recursos para fornecer um serviço de qualidade mantendo ou reduzindo os custos Nesta área a distribuição e o planejamento de recursos são aspectos que não podem ser decididos usando fórmulas simples uma vez que esta é uma área de grande MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 67 complexidade de modo que o estudo da simulação deve ser feito em profundidade estabelecer esses elementos e a distribuição que permitam alcançar uma maior otimização do serviço Planos de emergência Em relação a simulação para o estabelecimento de planos de emergência as seguintes particularidades devem ser consideradas antes de prosseguir com a sua concepção A gestão das emergências é uma tarefa muito complexa pelo que é necessário coordenar e organizar um grande número de pessoas e atividades Como regra geral a realização de exercícios de emergência implica um alto custo por isso antes de proceder deve haver um estudo em profundidade a proposta Muitas vezes é difícil modificar ou adaptar o cenário para a avaliação dos diferentes cenários Telecomunicações A análise do serviço de telecomunicações tem interesse em avaliar e comparar projetos alternativos Neste caso as alternativas mais comuns para essa avaliação são a utilização de modelos analíticos modelos de simulação ou a medida direta do seu comportamento Processos administrativos Em termos de processos administrativos a simulação é benéfica a fim de melhorar os processos administrativos minimizando os custos associados sem afetar a degradação do serviço Em outras palavras é questão de encontrar a melhor alternativa para oferecer serviços de qualidade a um custo mais baixo Isto significa que é necessário realizar um exame rigoroso das diferentes estratégias propostas a fim de quantificar os benefícios que poderiam ser obtidos com o startup de cada um deles Assim e como principais vantagens neste campo são MODELOS DE SIMULAÇÃO E NOVAS TECNOLOGIAS Página 68 Melhor compreensão do funcionamento dos departamentos administrativos das empresas Melhor compreensão dos processos burocráticos Identificação do volume de pessoal necessário bem como a sua funcionalidade para responder as diferentes atividades administrativas de cada unidade de negócio Atividades logísticas diversas Finalmente e em relação a várias atividades logísticas comentamos que existem muitas áreas na logística em que as experiências de simulação são realizadas Alguns exemplos disso são Nas empresas industriais e de transporte a simulação pode ser uma das melhores opções para analisar aspectos relacionados com a manutenção de suas instalações e maquinários a fim de otimizar o trabalho e alcançar uma minimização dos custos que supõe Certas empresas como a mineração recebem fortes pressões sobre questões relacionadas ao aumento da produtividade redução de custos ou preservação e cuidado do meio ambiente de modo que a realização de uma simulação pode ajudar a empresa na tomada de decisões em relação a estas questões Em questões relacionadas com a gestão de resíduos independentemente do tipo de empresa a simulação pode ajudar a determinar qual é a melhor opção