aula2 Modelos disponiveis da simulação da produção

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2ºAula
Modelos disponíveis da Simulação 
da Produção
Objetivos de aprendizagem
Ao término desta aula, vocês serão capazes de:
• entender como uma simulação de sistemas;
• desenvolver é aplicar alguns modelos;
• conhecer os modelos; 
• compreender algumas vantagens e desvantagens da simulação.
Prezados(as) alunos(as), tivemos, na Aula 1, uma visão geral 
sobre o que é simulação da produção, alguns campos que ela 
atua, bem como a interpretação do tema sob a visão de alguns 
autores. Com os que lhes foi apresentado, já podemos ter uma 
noção de como acontece uma simulação, e como é necessária essa 
ferramenta para nos auxiliar na tomada de decisão e gestão. 
Na Aula 2, veremos simulação de sistemas, alguns modelos 
e vantagens e desvantagens de empregar esse tipo de ferramenta. 
Também serão citados muitos exemplos para que fique mais fácil 
a compreensão. 
Boa Aula!’
Bons estudos!
12Simulação da Produção
Seções de estudo
1- Simulação de sistemas
2- Modelos 
3- Vantagens e Desvantagens de utilizar a simulação da 
produção
1- Simulação de sistemas
Utilizamos a modelagem de sistemas principalmente 
em simulaç ã o computacional, pois tem se tornado um 
aliado para a melhoria da qualidade e gerenciamento da 
produção, facilitando na tomada de decisão, de acordo com o 
funcionamento da produção. 
Para se obter um resultado mais rápido e seguro, temos 
que empregar a modelagem correta. Essa é uma das vantagens 
que temos utilizando a simulação.
A nossa difi culdade está em desenvolver inicialmente um 
modelo correto. Ao desenvolver um modelo correto, iremos 
satisfazer as nossas necessidades de usuário. Essa técnica é 
necessária exclusivamente de programas computacionais, 
além disso, precisamos ter conhecimento de cada etapa do 
projeto, do que o projeto se compõe, das variáveis que estarão 
presente no modelo. Para fi car mais claro o que vamos 
executar, podemos por exemplo estruturar o modelo em um 
fl uxograma e analisar todas as atividades, passo a passo.
Kelton et.al.(2002) defi ne que um sistema é um 
mecanismo ou um processo, real ou planejado, que se difere, 
como por exemplo, uma fábrica com máquinas, pessoas, 
equipamentos, transportes, transportadoras e espaço de 
armazenamento; um banco ou outra operação com serviços 
personalizados, com diferentes tipos de clientes, serviços 
e instalações como atendimento em caixas, terminais 
automáticos, balcões de empréstimo e caixas para depósitos; 
uma rede de distribuição, armazéns e ligações de transporte; 
uma instalação de emergência de um hospital, incluindo 
pessoal, salas, equipamentos, suprimentos e transporte de 
pacientes; um campo de operação de serviço para aparelhos 
ou equipamentos de escritório, com potenciais clientes 
espalhados por uma área geográfi ca, técnicos de serviço com 
qualifi cações diferentes, caminhões com diferentes peças e 
ferramentas, com somente um depósito e expedição central; 
uma rede de computadores com servidores, clientes, unidades 
de disco, impressoras, acesso limitado à internet e operadores; 
um sistema rodoviário de segmentos de autoestrada, 
intercâmbios, controles e tráfego; um escritório central 
de crédito seguro onde um monte de papelada é recebido, 
revisado, copiado, arquivado, e armazenados por pessoas 
em e- mails ou máquinas; um sistema de justiça criminal dos 
tribunais, juízes, funcionários de apoio, funcionários da justiça, 
agentes da condicional, réus, autores, pessoas condenadas por 
crimes e escala de horários; uma fábrica de produtos químicos 
com tanques de armazenamento, dutos, reatores de navios e 
vagões que distribui o produto acabado; um restaurante fast-
food com diferentes funcionários, clientes, equipamentos e 
abastecimento; um supermercado com controle de estoque, 
caixas e serviços ao cliente; um parque temático com 
passeios, lojas, restaurantes, funcionários, visitantes e muitos 
brinquedos; e, a resposta do pessoal da emergência para a 
ocorrência de um evento catastrófi co. 
Todos esses exemplos acima transformam-se em vários 
tipos de simulações, vai depender do nosso objetivo e como 
vamos moldá-lo para simular.
Dado essas informações importantes temos então, que 
um sistema se encaixa em qualquer ambiente ou circunstância 
que seja possível identifi car as ações para que o cenário crie 
uma fi nalidade. Vamos a um exemplo? Vamos pensar na 
universidade, temos um macroprocesso que se ramifi ca ao 
subsistema (formado por diversos sistemas). Nesse processo, 
vamos analisar os professores, para que a universidade possa 
funcionar corretamente não precisamos por exemplo estudar 
o desempenho dos coordenadores de curso, pessoal da 
cantina, da biblioteca, precisamos sim, analisar o desempenho 
dos professores que ministram a aula, e que infl uenciam 
no processo. Como se a universidade fosse o sistema e os 
professores fossem o subsistema. Entenderam? Vamos olhar 
a fi gura 1 a seguir e refl etir sobre o tema.
Segundo Law e Kelton (2000), existem várias formas de 
abordagem no estudo de sistemas, conforme a Figura 1. 
Figura 01: Formas de estudar um sistema. Fonte: Adaptado de Law e Kelton, 2000.
O que essa fi gura quer nos passar? Simples, a fi gura nos 
mostra o centro de todas as ideias, modelos e simulações que 
possamos vir a fazer, pois será o sistema que irá controlar 
tudo. Dado isso, vamos entender que podemos esboçar os 
dados de um sistema real só projetando os valores existentes, 
ou analisar um sistema que esteja dentro dos modelos que vão 
reger os nossos resultados, tudo isso de acordo com nosso 
modelo utilizado. Nas próximas seções, vamos dar mais 
exemplos e entender melhor sobre modelos.
2- Modelos
Vamos começar esta seção aprendendo sobre modelos, 
para que servem modelos?
Segundo Mellor et al. (2005), um conjunto de modelos 
consiste em descrever uma realidade física, abstrata ou 
hipotética. Os modelos físicos representam um sistema por 
meio da realidade através de protótipos ou uma reprodução 
em formato de maquete. Os modelos abstratos são 
conhecidos na literatura também por modelos conceituais, e 
sua representação se da por modelos matemáticos, descritivos, 
estatísticos, simulação ou gráfi cos, tem por fi nalidade explicitar 
a realidade por meio das perspectivas de fórmulas e deduções. 
Os modelos hipotéticos que não existem fi sicamente podem 
ser baseados em modelos que já existem ou que já foram 
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implementados. É mais utilizado para analisar estruturas, 
onde ainda não há estruturas físicas, mas simulações de tais. 
Precisamos demonstrar um modelo com o maior número 
de informações possíveis, necessárias para a suposição dos 
analistas, de forma que seja mais objetiva e clara possível, não 
se deve omitir informações importantes, para que não haja 
desentendimento nas implantações das referidas simulações. 
Existem diversos tipos e formas de se simular um 
determinado conteúdo, diversas linguagens como por 
exemplo o computacional que estamos estudando será 
demonstrado a seguir. 
A melhor maneira de estimular uma simulação é 
descrevendo todos os passos da implementação, todas as 
variáveis envolvidas, todas as etapas existentes e também 
todas as possiblidades de resolução de um determinado 
problema. Vejamos a figura 2, a seguir. 
Figura 2: Diagrama Referencial de modelo computacional.
Fonte: Adaptado de Jung et.al. 2009.
 
Sabemos que para modelar um sistema, devemos 
desenvolver todas as etapas, que são complementares uma das 
outras, é necessário esse passo para elaboração de quaisquer 
sistemas que seja. Portanto, vamos aprender agora 5 etapas/
atividades para êxito no nosso sistema para que fique bem 
modelado.
Seguindo os conceitos da figura 3, vamos aprender os 
principais passos de uma simulação bem definida. 
Quais as atividades envolvidas? Quais os parâmetros que 
devemos seguir?
Figura 3: Etapas da experimentação. Fonte: Autora.
De acordo com a atividade 1, que é a etapa de 
planejamento, vamos definir os direcionamentos que irão 
disseminar as outras etapas/processos, quais variáveis,quais 
as questões levantadas, quais as questões que vamos priorizar, 
dentre outras informações.
Na atividade 2, temos a formulação e análise do 
problema, neste tópico vamos entender o problema e definir 
ele, com perguntas como, que propósito? O que queremos 
alcançar? Quais nossos possíveis riscos? Quais as restrições? 
Quais nossos limites relacionados ao problema?
Na atividade 3 temos o planejamento do projeto; nesse 
passo, vamos procurar viabilizar todos os recursos disponíveis, 
com número de funcionário, quais são os aparelhos de 
tecnologia disponíveis para o estudo, custos, vamos também 
elaborar um cronograma de atividades e descrever os mais 
diversificados cenários possíveis ou impossíveis de acordo 
com o nosso estudo.
O cronograma de atividades dentro da atividade 3 
vai nos mostrar onde podemos organizar melhor o fluxo 
das atividades, quais são as principais métricas que vamos 
evidenciar.
Na atividade 4, temos a formulação do modelo conceitual. 
Nessa etapa, vamos começar a dar forma a uma prévia da 
modelagem que vamos utilizar, os dados que vamos incluir 
no modelo, quais as estratégias que vamos utilizar, o modelo 
matemático, tudo isso para que? Para obter um modelo que 
chegue o mais próximo da realidade que desejamos, todas 
as pessoas envolvidas no projeto devem estar a par do que 
está acontecendo para que não haja desinformação nos dados 
obtidos.
E, na coleta de macro informações, é como se fosse 
uma análise mais profunda dos dados, fatos ou estatísticas 
envolvidas no estudo. 
Nas etapas de modelagem que é demonstrada na figura 4, 
temos que seguir mais algumas recomendações como, coleta 
de dados, tradução do modelo e verificação e validação, na 
mesma sequência das etapas anteriores respeitando o ciclo do 
processo como na figura.
Figura 4: Etapas de modelagem. Fonte: Autora.
Na coleta de dados, os dados são específicos para cada 
tipo de modelo adotado, de uma forma específica e singular, 
essa etapa é a mais minuciosa de todo o modelo, pois é dai 
que vão seguir as outras etapas, de acordo com seu grau de 
importância, precisamos tomar cuidado para que não seja 
introduzido no modelo, erros ou inconsistência que deem 
interferência nos resultados.
 Na tradução do modelo, faremos o mapeamento 
de todas as atividades, ou seja, explicitando minuciosamente 
toda e qualquer atividade envolvida conjuntamente com seus 
14Simulação da Produção
dados respectivos, logo após, tomamos uma linguagem de 
programação ou uma simulação específi ca. Infelizmente, ainda 
nos dias de hoje encontramos uma falta de documentação nos 
modelos mapeados. Acontece que, na maioria das vezes, o 
responsável por traduzir esse modelo não documenta todos 
os passos efetuados no mapeamento, esquecendo de algum 
detalhe importante, acarretando numa maior complexidade e 
difi cultando outros analistas a entender o que de fato foi feito.
Na verifi cação e validação, o documento deve estar 
devidamente traduzido em uma linguagem específi ca de 
acordo com a sua sintaxe, sua semântica. Depois, são 
realizados testes computacionais com o objetivo de detectar 
possíveis erros, prevendo possíveis falhas que possam vir a 
ocorrer na simulação.
Depois de todos esses procedimentos, nos aproximamos 
do fi m da seção com a apresentação dos resultados e a 
implementação do modelo, depois de uma breve descrição 
das atividades que vão ser executadas, os resultados esperados, 
a sua precisão, a confi rmação dos objetos estabelecidos, 
partimos para a simulação da produção.
Antes de darmos continuidade a simulação, é importante 
lembrá-los da importância do modelo e seu ciclo de vida, ou 
seja, cada atividade que vai ser executada, os pontos como: 
dados, formulação do problema, verifi cação, validação, 
experimentação, análise dos resultados, documentação, são 
meramente importantes e vão defi nir o trajeto da simulação.
Vamos analisar, de uma maneira mais analógica, um 
modelo de sistema da simulação para entendermos melhor 
como é na prática e ilustrado. De acordo com Freitas Filho 
(2001), na fi gura 5, há a representação esquemática de um 
modelo de sistema. 
Figura 5: Esquema de um modelo de sistema. Fonte: Freitas Filho, 2001.
 
3- Vantagens e Desvantagens de 
utilizar a simulação da produção
Como visto anteriormente, a simulação da produção 
possui muitas interfaces. Dentre elas, existem algumas 
vantagens de se utilizar alguns modelos, mas em contradição 
também existem algumas desvantagens, das quais vamos 
aprender um pouco nesta seção. Vamos aprender mais 
adiante algumas ferramentas de estatística e onde aplicá-las.. 
Tendo em vista algumas vantagens temos que a simulação 
computacional que tem se mostrado uma importante 
ferramenta, pois possui um auxílio no desenvolvimento de 
diversos sistemas de modelos, com o intuído da resolução 
de problemas, entretanto, vamos aprender essas vantagens 
e desvantagens de acordo com alguns autores, como Saliby 
(1989), Banks et al (1996), Pegden et al (1995) Law e Kelton 
(2000) dentre outros. As vantagens observadas por eles são:
 Modelos mais realistas: maior liberdade na construção 
do modelo de simulação. A simulação não obriga a enquadrar 
um problema em determinado modelo padrão para que se 
possa obter uma solução, como ocorre, por exemplo, no caso 
da programação linear. 
• Processo de modelagem evolutivo: inicia-se com 
um modelo simples e aumenta-se sua complexidade 
conforme o modelo vai se ajustando com a realidade, 
identifi cando de maneira mais clara as peculiaridades 
do problema. 
• Perguntas do tipo “e se?” (“what if?”): como na 
maioria dos projetos de simulação, em lugar da 
busca de uma solução. O objetivo se resume em 
tornar mais claras as possíveis consequências por 
meio da análise de um conjunto de cenários. A partir 
do modelo original do sistema, é possível verifi car 
o que aconteceria se as variáveis do modelo fossem 
alteradas. 
• Aplicação a problemas “mal estruturados”: muitos 
problemas da vida real referem- se a situações em 
que dispomos apenas de um conhecimento parcial 
sobre suas variáveis ou relações. A simulaç ã o é uma 
das poucas ferramentas para o estudo desse tipo de 
problema. 
• Facilidade de comunicação: um modelo de simulaç ã o 
é , em geral, mais fácil de ser compreendido do 
que soluções analíticas, por exemplo, processo 
estocástico. 
• Soluções rápida: com a evolução tanto do hardware 
quanto do software, hoje em dia, é possível ter uma 
solução em poucos segundos. Para o alto nível de 
competitividade do mercado, esse é um diferencial 
que a simulaç ã o computacional propõe. 
• Grande fl exibilidade: possibilita a aplicação aos mais 
variados problemas. 
• Aquisição de visão sistêmica: visão do efeito que 
alterações locais terão sobre o desempenho global 
de todo o sistema. 
• Escolha correta: a simulaç ã o permite o teste de 
muitos aspectos de uma mudança, sem comprometer 
recursos. 
• Compressão e expansão do tempo: para examinar 
o comportamento do sistema durante meses ou até 
anos. 
• Exploração de possibilidades: uma vez desenvolvido 
um modelo de simulaç ã o válido, pode-se explorar 
novas políticas, procedimentos operacionais, 
arranjos físicos ou métodos sem perturbar o sistema 
real. 
• Diagnóstico de problemas: a simulaç ã o leva a 
um melhor entendimento das interações entre as 
variáveis de sistemas complexos. A visualização e o 
diagnóstico de problemas são mais efi cientes. 
• Desenvolvimento de entendimento: estudos 
de simulaç ã o ajudam no entendimento dos 
componentes do sistema e de como ele realmente 
opera. 
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• Visualização de planos: utilizando-se a animação em 
uma simulaç ã o é possível visualizar a operação de 
uma organização enquanto a simulaç ã o ocorre. 
• Construção de consenso: o resultado de uma 
simulaç ã o, submetido a uma série de etapas de 
modelagem, teste, validação e representação visual, 
tem maior peso do que a opinião de uma única 
pessoa. 
• Preparação para mudanças e análise de investimentos 
prudentes: como o custodas mudanças em 
um sistema é muito grande, a simulaç ã o é um 
investimento válido para analisar suas consequências. 
• Treinamento de equipes: a equipe e seus membros 
podem aprender como trabalhar melhor através de 
erros e acertos realizados na simulaç ã o. 
• As desvantagens dessa técnica também são 
relacionadas pelos mesmos autores, descritas como: 
• Construção de modelos requer conhecimento: para 
se construir um modelo, é preciso que o analista 
possua conhecimento das técnicas de modelagem 
e simulaç ã o de sistemas. A técnica é aprendida e 
aperfeiçoada com o tempo e a partir da experiência. 
• Análise errada dos resultados: os resultados da 
simulaç ã o podem ser difíceis de interpretar, pois 
geralmente as saídas da simulaç ã o são variáveis 
aleatórias. 
• Alto custo: a modelagem e a análise da simulaç ã o 
podem ser dispendiosas em termos de recursos 
fi nanceiros e de tempo. 
• Uso inapropriado: pode ser usada inapropriadamente, 
por exemplo, quando uma solução analítica é factível. 
• Os resultados da simulaç ã o podem ser de difícil 
implementação. 
• Ferramentas apropriadas: a programação de um 
modelo de simulaç ã o pode tornar- se uma tarefa 
altamente dispendiosa e desgastante se os recursos 
computacionais não forem apropriados. 
• Tempo de processamento e baixa precisão dos 
resultados: a baixa precisão dos seus resultados é 
o que faz da simulaç ã o um “último recurso”. Essa 
imprecisão é geralmente consequência do uso da 
amostragem. 
 
Chegamos ao fi nal de mais uma aula. Tudo certo até 
aqui? Vamos recordar!
Retomando a aula
1- Simulação de sistemas
Nesta seção aprendemos a fi nalidade dos sistemas e das 
simulações e que é de mera importância projetar os valores 
exatos para que tenhamos a resposta adequada ao nosso 
problema proposto. Aprendemos também variados exemplos 
de sistemas e como estão inseridos na nossa rotina. 
2- Modelos 
Nesta seção, aprendemos os passos primordiais para 
que tenhamos uma simulação do processo com os devidos 
parâmetros adotados, levando em consideração todas as 
variáveis de entrada. É necessário lembrar que quanto mais 
assertivos nos dados, mais nosso modelo traz um resultado 
aproximado da realidade e de fácil compreensão, bem como 
com a resolução do nosso problema. 
3- Vantagens e Desvantagens de utilizar a simulação 
da produção
Nesta seção, vimos vários requisitos para complementar 
a simulação da produção. Vimos alguns modelos e onde são 
aplicados. Vimos também o esquema de modelo de sistema e 
algumas aplicações. Também estudamos algumas vantagens e 
desvantagens de se utilizar a simulação da produção. 
Disponível em: http://www.abepro.org.br/biblioteca/
enegep2012_TN_STO_162_946_20996.pdf.
Vale a pena acessar
https://www.youtube.com/watch?v=AYwAr4A_
UG8 (Entrevista com simulador de produção).
Vale a pena assistir
http://www.abepro.org.br/biblioteca/enegep2014_
tn_sto_195_106_25604.pdf.
Vale a pena ler
Vale a pena