Coletando dados para a simulação

Após a definição clara dos objetivos e a elaboração de um plano de estudo bem organizado, é possível iniciar, em detalhe, a simulação do sistema. Isso pode ser visualizado através de um modelo conceitual.
Uma etapa importante na simulação é a coleta de dados: raramente os dados estão na forma exata que melhor pode representar o funcionamento do sistema. A reunião de dados nunca deve ser feita sem um propósito. Ao invés de se procurar por todos os lados, a busca pelas informações deve ser orientada ao objetivo, com um foco nas informações que contribuam para atingir as metas do estudo.
Então, como saber os dados que devo coletar? Há algumas linhas guias que auxiliam durante a busca de dados, como: identificar relações de causa e efeito; procurar por fatores chaves; entender os processos e suas condições; identificar variáveis de input e variáveis de resposta.
E agora, como coletar estes dados? Após identificar os dados necessários para o modelo, é necessário identificar as fontes confiáveis. Boas fontes de dados são: modos operatórios; estudos de tempos; relatórios de produção e manutenção; pessoal do chão de fábrica; entre outras.
Após coletar os dados, eles devem ser transformados em uma forma útil. Os dados raramente estão numa forma que possibilita o seu uso direto na simulação. Usualmente, devemos realizar algumas análises e conversões para que os dados se tornem úteis como parâmetros de entrada no sistema. Uso de curvas estatísticas, tiradas através do Stat Fit é um exemplo de representação para entrada de dados na simulação.
Quando temos todas as informações relevantes recolhidas e organizadas de uma forma útil, é recomendável organizar as informações e suas fontes em uma tabela de dados. Este documento deve ser validado pelas pessoas que conhecem o processo. Ele poderá ser útil mais tarde quando podemos ter que fazer modificações ou entender porque que o sistema está se comportando de forma diferente do modelo.