Simula Brasil

Como parte das preparações dos experimentos de simulação, devemos decidir que tipo de simulação rodar. As simulações são usualmente distinguidas como: terminante ou não-terminante. A diferença entre as duas tem a ver com o fato de estarmos interessados no comportamento de um período em particular do funcionamento do sistema ou se estamos interessados no estado estável do sistema.

Uma simulação do tipo terminante é aquela que começa em um estado ou tempo definido e termina em outro estado ou tempo definido. Um estado inicial pode ser um número de peças no sistema no início de um dia de trabalho. Um estado ou evento final pode ser quando um número definido de trabalhos tenha sido completado. Considere, por exemplo, que uma fábrica de produtos aeroespaciais tenha recebido uma encomenda de 200 aviões de um modelo em particular. A companhia pode estar interessada em quanto tempo levará para produzir o pedido. A simulação começará com o sistema vazio e terminará quando completarmos a produção do ducentésimo avião uma vez que isto cobre o período de interesse. Pode ser conhecido, por exemplo, que o cronograma de produção para um determinado item muda semanalmente. Ao final de um ciclo de 40 horas, o sistema se esvazia e um novo ciclo de produção se inicia. Nesta situação, uma simulação terminante pode ser rodada com um tempo de simulação de 40 horas.

Uma simulação do tipo não-terminante ou de comportamento estável é aquela na qual se está interessado em analisar o sistema quando este atinge um comportamento estável. Ser uma simulação do tipo não-terminante não quer dizer que ela nunca termina, nem que o sistema que está sendo simulado não tem fim. Isto somente quer dizer que ela poderia continuar infinitamente sem nenhuma mudança estatística no comportamento.

Para simulações não terminantes, o modelador deve determinar um tempo propício para rodar o sistema. Um exemplo de uma simulação não-terminante é aquela onde filtros de óleo são produzidos em uma base contínua no mesmo passo. A operação ocorre em dois turnos, com uma hora de parada durante cada turno onde tudo para momentaneamente. A duração da simulação é determinada em função de quanto tempo leva para se atingir um comportamento estável representativo do comportamento do modelo.

Seja ele termitente ou não-termitente, não deixe de submeter seu modelo de simulação no concurso Simula Brasil.

A análise dos outputs trata da extração de conclusões sobre o sistema através dos resultados gerados pela simulação. Durante a condução de experimentos de simulação devemos tomar extremo cuidado ao interpretar esses resultados. Uma vez que os resultados dos experimentos de simulação são aleatórios (devido à natureza randômica dos inputs), uma medida acurada da significância estatística deve ser realizada.

As pessoas fazendo simulação nas universidades são freqüentemente acusadas de trabalhar com suposições inventadas e freqüentemente simplistas, enquanto são extremamente cuidadosas em verificar a significância estatística dos resultados do modelo. Por outro lado, os praticantes de simulação nas indústrias são cuidadosos em obter dados para o modelo ignorando os resultados estatísticos associados com os ouputs da simulação. Para se conseguir resultados úteis através da simulação, devemos ter um balanço entre essas duas tendências.

O mais valioso benefício da simulação é obter insight e não necessariamente achar respostas absolutas. Com isto em mente, devemos ser cuidadosos sobre nos tornarmos muito pedantes em relação à precisão dos ouputs da simulação.

A meta de se conduzir experimentos não é saber o quão bem um sistema se comporta, mas ganhar suficiente insight para melhorar o sistema. Infelizmente, os ouptuts do sistema raramente identificam a causa do problema, mas somente reportam o comportamento sintomático dos problemas.

Atividades gargalo, por exemplo, são usualmente identificadas através da observação de filas que estão quase sempre cheias e alimentações em um ou mais locais que estão quase sempre vazios. Detectar a fonte do gargalo é um pouco mais trabalhoso do que identificar o próprio gargalo. Os gargalos podem ser causados por tempos excessivos de operações, esperas prolongadas devido à indisponibilidade de recursos, ou uma quantidade expressiva de paradas. A habilidade de extrair conclusões corretas dos resultados é essencial para fazer as melhorias no sistema.

Após a construção do modelo, o próximo passo em um estudo de simulação é conduzir experimentos. Na simulação, começamos com uma teoria do porque certas regras de projeto ou gestão são melhores que outras. Baseado nestas teorias, o projetista desenvolve uma hipótese que testa através da simulação. Baseado nos resultados da simulação o projetista extrai conclusão sobre a validade destas hipóteses. Em um experimento de simulação temos variáveis de entrada definindo o modelo. Essas variáveis são independentes e podem ser manipuladas ou variadas. Os efeitos desta manipulação sobre as variáveis dependentes ou de resposta são medidos e correlacionados.

Tal como qualquer experimento envolvendo um sistema com características aleatórias, os resultados da simulação serão aleatórios por sua natureza. Rodar somente uma simulação representa somente uma das várias possibilidades de saída. Isto requer que muitas replicações sejam rodadas para testar a reprodutibilidade dos resultados.

O ProModel provê meios para a condução e experimentos, rodando múltiplas replicações e automaticamente calculando intervalos de confiança. O modelador deve, entretanto, decidir que tipos de experimentações são apropriados.