Simulação de Sistemas

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UNIDEZ
FACULDADE ITANHAÉM - FAITA
Graduação em Logística
Adriana Alves dos Santos
Larissa Fresnedas Espirito Santo
SIMULAÇÃO DE SISTEMAS
Técnicas e Modelagem
Orientadora: Profº Marília Gabriela Alves
Itanhaém
2015
Adriana Alves
Larissa Fresnedas Espirito Santo
sIMULaÇÃO DE SISTEMAS
Técnicas e Modelagem
Trabalho apresentado no curso de tecnólogo em logística, como requisito parcial para atribuição de média na disciplina de Método de simulação logística, ministrada pela professora Marília Gabriela Alves.
Itanhaém
2015
RESUMO
O seminário tem como objetivo apresentar um panorama geral a respeito dos principais processos da simulação. Usando como base dados retirados dos livros: Introdução á Modelagem e Simulação de Sistemas com Aplicações em Arena e Simulação de Tráfego Conceitos e Técnicas de Modelagem, no qual os mesmos informam sobre todos os aspectos da simulação computacional de sistemas.
Palavras-chave: Simulação de sistemas; Modelagem; Simulação de Tráfego.
Metodologia
Para a elaboração deste estudo, foi realizada pesquisas por meio de livros e sítios eletrônicos, também caracterizada como pesquisa qualitativa.
1. INTRODUÇÃO
Nos dias de hoje algumas empresas vem se estabelecendo de maneira distribuída e dispersa devido à globalização do mercado e a necessidade de cumprir as demandas locais envolvendo inclusive fatores sócio-culturais. Eles aproveitam o crescimento e a capilaridade das redes de comunicação e da tecnologia da informação. Uma rede de manufatura dispersa consiste de instalações físicas que estão dispersas, mas precisam se comunicar e trabalhar cooperativamente trocando uma grande quantidade de informações e dados entre suas próprias fábricas, empresas terceirizadas e fornecedores. O projeto e operação deste tipo de sistema produtivo requerem uma aproximação de projeto distribuído, em que equipes geograficamente distribuídas em diferentes locais físicos colaboraram para a especificação do sistema e avaliação dos processos produtivos.
A evolução da tecnologia e sua aplicação nos processos produtivos vem se expandindo, permitiram a integração de sistemas heterogêneos. Como um exemplo, um sistema supervisório industrial interage com um conjunto heterogêneo de hardware e software (estações de trabalho, unidades remotas, controladores programáveis, etc), a fim de monitorar e controlar um processo industrial. A integração de sistemas heterogêneos aumenta a complexidade na tarefa de analisar o sistema e requer o desenvolvimento de novas soluções. Entre elas, o uso da simulação distribuída merece atenção especial. A simulação distribuída trata da execução de programas computacionais em equipamentos dispersos conectados através de uma rede de comunicação, o que pode ser visto como um tipo de supercomputador virtual Neste contexto, o objetivo deste trabalho é apresentar uma nova aplicação de modelagem de sistemas própria para a simulação distribuída e, como esta simulação pode ser, de fato, implementada num ambiente disperso. Esta abordagem de modelagem baseia-se no conceito de orientação a objeto e rede de Petri associado a um procedimento de refinamento progressivo. E para que os modelos sejam efetivamente integrados e simulados concomitantemente com outros modelos em um ambiente geograficamente distribuído, um algoritmo de gerenciamento da comunicação é também introduzido.
1.1. DEFINIÇÃO E CONCEITO DE SIMULAÇÃO
Simulação é a experimentação de um sistema real através de um modelo que permitirá melhor auxilio na tomada de decisões. É uma ferramenta para avaliar ideias e/ou propósitos.
Segundo PEGDEN (1991) – “Simulação é o processo de projetar um modelo computacional de um sistema real e conduzir experimentos com este modelo com o propósito de entender seu comportamento e/ou avaliar estratégias para sua operação”. (FILHO, 2008, p. 22)
A simulação permite a realização de estudos sobre os modelos de sistemas. Ela é uma poderosa ferramenta de análise que ajuda a determinar qual o melhor sistema para ser utilizado ou melhorado de acordo com a necessidade do cliente.
1.2. VANTAGENS E DESVANTAGENS DA SIMULAÇÃO
As principais vantagens são:
• Uma vez criado, um modelo de simulação pode ser utilizado inúmeras vezes para estimar novas políticas propostas, projetos, procedimentos operacionais, fluxo de informação, etc.
• Novos equipamentos, layouts, sistemas de transporte, servidores, etc; podem ser testa-dos sem comprometer recursos na sua aquisição.
• A simulação costuma ser mais fácil de ser aplicada, quando comparada com os métodos analíticos.
• Hipóteses sobre como e/ou porque certos fenômenos ocorrem podem ser testados visando constatar sua praticidade.
• O tempo pode ser modificado, de modo que possa acelerar ou retardar os fenômenos, para melhor avaliação.
• Pode-se compreender melhor a participação das variáveis na performace do sistema; podendo também entender melhor sob como elas se relacionam entre si.
• Um estudo de simulação costuma mostrar como um sistema realmente funciona, contrapondo à maneira com que todos pensam que ele opera.
• Questões do tipo “e se acontecer” podem ser respondidas. Isto é extremamente útil na fase de desenvolvimento de um projeto.
As desvantagens são:
• A construção de Modelos de Simulação requer treinamento especial. É uma arte, cujo aprendizado e experiência se dá ao longo do tempo. Além disso, se considerarmos que dois modelos são construídos por dois profissionais habilidosos, eles terão semelhança, mas será bastante improvável que sejam iguais.
• Os resultados de uma Simulação podem ser difíceis de entender, por causa das variações que podem ocorrer devido as variedades do modelo.
• A construção e análise de Modelos de Simulação podem consumir muitos recursos, tempo e consequentemente muito dinheiro. Economizar pode levar a modelos incompletos.
• A Simulação é usada muitas vezes para uma solução analítica sobre possíveis alternativas, mas essa mesma não traz resultados exatos.
2. SISTEMA
Um sistema pode ser definido como um conjunto de elementos que interagem entre si no alcance de um objetivo. Os processos que ocorrem em um sistema podem ser desde os mais simples aos mais complexos. Sua análise incidi na experimentação com um sistema atual ou a experimentação por modelos de sistemas.
A maioria dos sistemas atuais podem ser classificados em Dinâmicos ou Estocástico.
Sistema dinâmico – ações com fatores de influência que mudam ao longo do tempo (passado e presente), podendo sofrer movimentos internos.
Sistema estocástico – cujo valor da variavel permanece constante, podendo ocorrer mudanças sem distinção de tempo. Utilizam cálculos e fórmulas matemáticas.
Através da percepção dos fluxos de um sistema, pode-se compreender a diferenciação entre sistemas abertos e fechados. Um modelo de sistema aberto é uma ferramenta de análise de sistema no qual se assume a entrada e saída de energia e informação. Um sistema fechado é aquele que não há entrada nem saída de energia. Tratando-se apenas de uma técnica que estuda os sistemas em isolamento.
3. MODELOS
São a representação dos componentes de um sistema real, através dele pode ser feito o aprimoramento de suas técnicas visando otimizar o sistema desejado pelo cliente, dessa forma traz benefícios para a empresa. Geralmente são apresentados como modelos físicos (modelos simples) ou matemáticos (cálculos, teoremas, etc).
Sistema
Experimentação com o Modelo de Sistema
Experimentação com o Sistema Real/Atual
Modelos Físicos
Modelos Matemáticos
Simulação
Soluções Analíticas
Figura 1: 
Classificação dos modelos matemáticos
Causal e não causal – São definidos como sistemas físicos. O sistema causal tem como referência somente condições presentes ou passadas. Exemplo: Eventos e acontecimentos.
Estático – É um modelo cujo valor das variáveis se mantém constante. Este é representado por equações algébricas, considerandoum determinado período (eventos presentes e futuros).
Dinâmico – As variáveis desse modelo se alteram ao longo do tempo (passado e presente). 
Determinístico – É quando se tem um conjunto de entradas conhecido que resultará em um único conjunto de saídas.
Estocástico – Entra de dados e informações aleatórias, não permitindo cálculos exatos.
Probabilístico – Possuí dados de entradas e saídas aleatórias. Funciona com base em estimativas.
Parâmetros concentrados – O modelo não considera variações espaciais. Baseado em cálculos matemáticos e possuí programação computacional complexa, tendo resultados finitos.
Parâmetros Distribuídos – Considera variações espaciais, baseado em cálculos matemáticos e programação computacional complexa, tendo resultados infinitos.
Linear e não linear – É considerado linear quando o resultado final depende da informação inicial, caso contrário é não é linear. Exemplo: você pede uma coca-cola e vem uma pepsi.
Invariantes no tempo e Variantes no tempo – Como o próprio nome diz, os invariantes são aqueles que não variam ao longo do período. Caso contrário, são variantes.
Tempo contínuo e Tempo discreto – relação entre entrada e saída; Equações matemáticas.
Modelo Discreto – Quando ocorre em períodos determinados entre um evento e outro.
Modelo Contínuo – Quando o tempo é contínua entre os eventos. Exemplo: coisas do cotidiano.
4. EVENTOS
Eventos são acontecimentos, programados ou não, que ocorrem em um determinado espaço de tempo, provocando uma mudança de estado em um sistema. Sempre que ocorre um evento, pelo menos uma variavel de estado se altera. Por exemplo, fatos do cotidiano:
• 7:30h – Tomar café, ir trabalhar;
• 16h – fim de expediente, tomar café;
• 23:30h – dormir; etc.
5. CONCLUSÃO
Em meio a competitividade as empresas buscam cada vez mais oferecer e preparar melhor os seus recursos para que seus consumidores possam ter produtos e/ou serviços com qualidade e com menor tempo. Entende-se que a simulação é uma ferramenta de auxilio eficiênte na tomada de decisões, pois através dela pode-se verificar falhas antes não notadas, dessa forma, melhorando o processo e planejamento. Embora os investimentos sejam altos, a simulação é um mecanismo que tende a trazer retorno a curto, médio ou longo prazo.
REFERÊNCIA
FILHO, Paulo José de Freitas. Introdução à Modelagem e Simulação de Sistemas: com Aplicações em Arena. 2º ed. Florianópolis: Visual Books, 2008.
PORTUGAL, Licinio da Silva. Simulação de Tráfego: Conceitos e Técnicas de Modelagem. 1º ed. Rio de Janeiro: Editora Interciência Ltda, 2005.
ITAQUÊ, Emanuel. Simulação. Disponível em: https://pt.scribd.com/doc/59087371/Simulacao (acessado em: 11/10/15 às 11h57min)
FERNANDES, Jorge H.C. Sistemas abertos versus sistemas fechados. Disponível em: http://www.cic.unb.br/docentes/jhcf/MyBooks/ic/1.Introducao/AspectosTeoricos/ConceitoSistemasAmplaAcepcao/SistemasAbertoseFechados.html (acessado em: 04/11/15 ás 00h54min)