Aula 1 Aula introdutoria

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SIMULAÇÃO EM 
LOGÍSTICA 
Aula 1 
 
 
Prof. Marcelo Shibuya 
Professor 
 Graduação: Engenharia Elétrica 
 Pós Graduação: Administração Industrial 
 Mestrado: Engenharia de Produção 
 Doutorado: Engenharia de Produção 
 
 Atividades profissionais: 
◦ Consultoria 
 Gestão da Produção 
 Simulação computacional 
 Qualidade industrial 
◦ Docência 
 Pesquisa Operacional 
 Métodos quantitativos 
 Simulação em Logística 
 Gestão da Produção 
 Gestão da Qualidade 
 Engenharia de Automação Industrial 
Ementa 
 Breve revisão de estatística; 
 Introdução à Simulação; 
 Simulação de Monte Carlo - Modelagem 
probabilística; 
 Aplicação de software de simulação; 
◦ Técnicas de representação e animação de 
modelos de simulação; 
◦ Projeto de simulação: coleta de dados, 
modelagem, testes e validação do modelo; 
◦ Elaboração de alternativas e cenários, 
análise de resultados, implementação de 
soluções; 
Bibliografia 
 FREITAS. Introdução à Modelagem e Simulação 
de Sistemas com Aplicações em Arena. Isual 
Books, 2008. 
 PRADO, D. Usando o ARENA em Simulação. 
Série pesquisa operacional – Volume 3. Editora 
INDG, 2004. 
 CHWIF, L.; MEDINA, A. C. Modelagem e 
Simulação de Eventos Discretos. 2007. 
 BATERMAN, R E; BOWDEN, R O; GOGG, T G. 
Simulação Otimizando os Sistemas. IMAN, 2002. 
 ALTIOK, T.; MELAMED, B. Simulation Modeling 
and Analysis with Arena. Elsevier, 2007. 
Método de aulas 
 1ª Parte 
◦ Exposição teórica 
◦ Exercícios práticos 
◦ Aulas teóricas em sala de aula 
 2ª Parte 
◦ Laboratório de informática utilizando o software 
ARENA 
◦ Projeto de simulação a ser desenvolvido em 
grupo (2° bimestre) com: 
 Obtenção de dados e tempos de chegadas e 
atendimento 
 Obtenção do layout e fluxo de produção / atendimento 
 Análise de relatórios do software ARENA. 
 Obtenção de melhorias 
 
Pré-requisitos para a disciplina 
 Estatística 
◦ Probabilidade 
◦ Distribuições de probabilidades 
 Distribuição Normal, Poisson, Exponencial. 
 Pesquisa Operacional 
◦ Teoria das filas 
 Gestão da Produção 
◦ Recursos produtivos 
◦ Layout de operações 
◦ Sistemas produtivos 
◦ Teoria das Restrições 
◦ Fluxo produtivo 
Sistema de avaliação 
 Exercícios em aula e assiduidade, com máximo de 2 
pontos para cada bimestre. 
 P1 valendo 8,0 pontos + 2,0 de trabalho. 
 P2 valendo 8,0 pontos + 2,0 de projeto. 
 Projeto: a avaliação será pontuada de acordo com: 
◦ Elaboração do projeto, incluindo a descrição da simulação, 
objetivos, layouts, introdução teórica, etc. 
◦ Obtenção das variáveis necessárias à execução do 
projeto. 
◦ Execução da simulação em ARENA. 
◦ Apresentação dos resultados. 
◦ Assiduidade. 
 Média ponderada para aprovação (0,35xP1+ 0,5xP2 + 
0,15xProj. Int.) 
INTRODUÇÃO À 
SIMULAÇÃO 
O que é simulação 
“simulação implica na modelagem de um 
processo ou sistema, de tal forma que o 
modelo imite as respostas do sistema real 
numa sucessão de eventos que ocorrem 
ao longo do tempo” Kelton (2010). 
 
Atualmente, a simulação de sistemas 
logísticos, produtivos e/ou de atendimento 
são realizados através de softwares 
dedicados. 
Em outras palavras... 
 A Simulação permite fazer análises para 
responder àquela pergunta: “O QUE 
ACONTECERIA SE... ?” 
◦ Alterasse o layout? 
◦ Aumentasse ou reduzisse a quantidade de 
mão de obra em uma linha de produção? 
◦ Modificasse a quantidade de equipamentos 
de movimentação na empresa? 
◦ Alterasse o tempo de abertura e fechamento 
dos semáforos em uma via? 
◦ Etc. 
Variáveis e Resultados a serem 
analisados em simulação 
(logística) 
 Variáveis: 
◦ Mão de obra 
◦ Máquinas e equipamentos 
◦ Disponibilidade de matéria prima 
◦ Fluxo de trabalho 
◦ Tempo de execução de atividades 
 
 Resultados 
◦ Tempo de espera na fila 
◦ Quantidade de peças/pessoas na fila 
◦ Estoques na fabricação 
◦ Lead-time 
 
Simulação vs Teoria das Filas 
 A teoria das filas (visto em Pesquisa Operacional) analisa um 
sistema ou estação de trabalho considerando a situação das filas 
que se formam devido a: 
◦ Recursos (atendentes, máquinas, etc.). 
◦ Entidades (pessoas, produtos, etc.). 
◦ Tempo ou velocidade de atendimento e intervalos de chegadas dos clientes. 
 Tendo como resultados: 
◦ NF (Número Médio de clientes em Fila) 
◦ TF (Tempo Médio de Clientes em Fila) 
◦ NS (Número Médio de Clientes no Sistema) 
◦ TS (Tempo Médio de Clientes no Sistema) 
 
 A simulação é realizada com auxílio de ferramentas 
computacionais e tem como finalidade principal a busca pela 
OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS. 
 Ferramentas computacionais: ARENA, Flexsim, ProModel. 
 
Esquema de uma fila 
FILA 
Cliente (entidade) 
em atendimento 
Estação de 
Trabalho 
CHEGADA DE 
CLIENTES 
SAÍDA DE 
CLIENTES 
SIGNIFICADO das FILAS em 
SIMULAÇÃO 
 Sistema de atendimento: clientes 
aguardando para serem atendidos. 
 Sistema Produtivo: peças aguardando 
processamento (estoques intermediários). 
 Sistema de Transporte: veículos aguardando 
carregamento/descarregamento. 
 Sistema de Armazenagem: produtos 
aguardando para serem movimentados. 
 Sistema Administrativo: documentos 
aguardando processamento. 
 Sistema de Processamento de Dados: 
pacotes de informações aguardando 
roteamento às máquinas destinos. 
Classificações dos sistemas de 
simulação 
ESTÁTICA X DINÂMICA 
 ESTÁTICA: Simula um sistema sem 
considerar a variável tempo (Teoria 
das Filas). 
 DINÂMICA: Simula um sistema no 
decorrer do tempo. 
◦ Esse tipo de simulação é apropriado para 
a análise do comportamento de sistemas, 
cujos resultados se alteram com o 
decorrer do tempo. 
 
Classificações dos sistemas de 
simulação 
DETERMINÍSTICOS X ESTOCÁSTICOS 
 Determinísticos: quando as variáveis de 
entrada assumem os mesmos valores e 
sequência obtidas da realidade. Os 
resultados (saídas) desse tipo de simulação 
serão sempre iguais independentemente do 
número de replicações. 
 Estocásticos: as variáveis de entrada 
assumem valores aleatórios, imitando o 
comportamento real do sistema em estudo. 
Utiliza-se uma distribuição de probabilidades 
obtidas através de amostras do sistema em 
estudo. 
Classificações dos sistemas de 
simulação 
DISCRETA X CONTÍNUA 
 Simulação de Eventos Contínuos modela sistemas em que suas 
variáveis mudam de valor de maneira contínua, seja essa variação 
linear ou não. Exemplo: 
◦ Consumo de combustível de um veículo de carga ao longo de um trajeto: 
pode-se analisar a quantidade consumida em qualquer fração de tempo ou da 
distância percorrida. 
 
 A Simulação de Eventos Discretos está preocupada com a análise 
dos eventos ocorrendo em situações bem distintas. Exemplo: 
◦ Chegada do cliente 
◦ Atendido ou não atendido. 
◦ Estação de trabalho Ocupada ou Ociosa. 
Simulação DISCRETA, 
ESTOCÁSTICA E DINÂMICA 
 É a simulação objeto do nosso curso. 
 Analisa-se as variáveis em 2 estados distintos, 
não sendo considerados os estados 
intermediários dos eventos, considerando as 
probabilidades de ocorrência dos eventos e o 
dinamismo da sequência de eventos. Exemplo: 
◦ Cliente chega a um caixa eletrônico (que está 
desocupado) às 13:30 hs e demora 5 minutos para 
efetuar o saque. 
◦ Para a simulação discreta, o foco de interesse está 
no instante de chegada do cliente, no início do 
atendimento e no final do atendimento (cliente 
desocupa a máquina às 13:35hs). 
◦ Não está em interesse o que acontece com o sistema 
em estudo por exemplo, às 13:34hs! 
Formas de executar simulação 
 Computacional: softwares dedicados 
(Exemplo: Arena – Simulação de 
sistemas). Planilhas eletrônicas. 
 Maquetes. 
 Equações matemáticas. 
 Desenhos em escala. 
 Reconstituição de eventos. 
Objetivos da simulação em 
LOGÍSTICA 
 Ferramenta gerencial para a tomada de decisões 
logísticas. 
◦ Aumentar capacidade do sistema? 
◦ Reduzir tempo de operações? 
◦ Alterar recursos? 
 Aumentar a probabilidade de acertos em uma 
decisão. 
 Etapas da tomada de decisão com a simulação: 
1. Simulação do cenário atual – verificação dos 
pontos em que há a necessidade de melhorias. 
2. Proposição de mudanças. 
3. Simulação das mudanças e análise dos resultados. 
4. Execução das alterações. 
 
Porque simular através de 
métodos computacionais? 
 Economia de tempo e recursos (pode-se simular 
vários dias em apenas alguns minutos). 
 Analisar um sistema que ainda não existe 
(análise da movimentação de materiais em um 
CD que ainda está no projeto). 
 Inclusão de detalhes requeridos para a análise 
do sistema. 
 Não é necessário realizar parada no sistema 
produtivo para a realização da simulação. 
 Possibilidade de análise de vários cenários e a 
escolha da alternativa mais viável à estratégia da 
empresa. 
 Etc. 
Softwares para simulação 
PROMODEL 
www.promodel.com 
 
Pontos Positivos: 
• Modelagem visual e intuitiva. 
• Boa interface de animação 
 
Pontos Negativos: 
• Modelagens mais complexas por 
linguagem de programação. 
• Fracos recursos de integração 
com outros aplicativos. 
Softwares para simulação 
ARENA 
www.paragon.com.br 
 
Pontos Positivos: 
• Modelagem visual e intuitiva 
através da descrição do fluxo do 
processo. 
• Fácil troca de informações com 
outros aplicativos. 
 
Pontos Negativos: 
• Montagem de animação 
trabalhosa. 
Softwares para simulação 
 FLEXSIM 
◦ www.flexsimsoft.com.
br 
◦ Faz a modelagem em 
3D. 
◦ Permite rotação da 
imagem para verificar 
detalhes da 
simulação. 
◦ Necessidade de 
sistemas 
computacionais mais 
rápidos para rodar a 
simulação pretendida.