Simulação Computacional de Sistemas, ou simplesmente Simulação

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2 Simulação Computacional de Sistemas, ou simplesmente Simulação Utilização de métodos matemáticos & estatísticos em programas computacionais visando imitar o comportamento de algum processo do mundo real.

3 Simulação apresenta uma série de definições. Uma delas: Simulação é a atividade de projetar um modelo computacional de um certo sistema real a fim de conduzir experimentos visando: Entender e descrever o comportamento do sistema; construir teorias e hipóteses baseado nas observações efetuadas; prever o comportamento do sistema em situações ainda não previstas, em função de certos efeitos / eventos produzidos (situações o que aconteceria se (what-if) ;

4 Também... Avaliar e testar o sistema sem perturbação do sistema real; Avaliar e testar um sistema impossível de se fazer na prática (segurança, insalubridade, custo financeiro, impacto ambiental, etc.); Avaliar sistemas novos, ainda não existentes.

5 A simulação computacional é uma técnica bem antiga, dos anos 70. SPSS e GPSS foram dois grandes pacotes de simulação desenvolvidos pela IBM e durante muito tempo eram os programas de referência. Porém: Muito caros. Requeriam grande poder computacional, na época só existente nos computadores de grande porte (mainframes). Eram pacotes que tinham que ser programados numa linguagem própria.

6 Popularização atual da Simulação Porque só agora? Uso de TI está mai acessível e popular; Custo do hardware drasticamente reduzido; Ambientes de software extremamente amigáveis e potentes. Hoje há dezenas de pacotes de simulação disponíveis no mercado. A partir dos anos 90 começou a ser muito usada em empresas como uma potente técnica para avaliação de sistemas.

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8 EXEMPLO DE SOFTWARE DE SIMULAÇÃO

9 Modelo de Simulação Arranjo de entidades (pessoas, máquinas, materiais, etc.) que interagem entre si com uma lógica programada visando alcançar um conjunto de objetivos, considerando os recursos e as restrições existentes.

10 Modelo de Simulação, no ARENA

11 Modelo de Simulação, no ARENA

12 Com a simulação, os engenheiros se tornam mais atraídos no sentido de que: Permite-lhes fazer estudos e avaliações que jamais antes conseguiam; Podem ver o sistema e ainda com toda a animação necessária; Riqueza dos modelos simulados permite-lhes ter a sensação de estarem manipulando o sistema real; Traz potenciais economias de tempo, recursos materiais e financeiros para uma mudança.

13 Considerações iniciais sobre Simulação Computacional A simulação não visa e não dá resultados matematicamente ótimos! Ela não é usada para isso! A simulação visa a análise de problemas complexos visando verificar seus comportamentos e posterior proposição de melhorias. Em problemas complexos raramente se consegue identificar o que seria um valor ótimo para um dado processo dada a usualmente grande e dinâmica variação dos fluxos de material e do inter-relacionamento entre as muitas atividades. O estudo de valores ótimos costuma ser empregue à posteriori, com os processos já racionalizados, onde então se deseja otimizar determinados processos.

14 Os sistemas de simulação produzem modelos majoritariamente tipo Entrada-Processamento-Saída. Normalmente se entra com dados-teste (amostras), é feito um processamento de acordo com a lógica associada ao processo, e finalmente observam-se os efeitos produzidos (Saída) segundo determinadas perspectivas. Com base nessa Saída, faz-se um diagnóstico ou seja, avalia-se o desempenho do sistema - propondo, posteriormente, soluções alternativas.

15 Sistema Real Entrada Modelo de Simulação Saída Experimentação Portanto, o modelo de simulação nada mais é do que uma virtualização do sistema real, sobre o qual se deseja fazer análises.

16 Objetivos Estratégicos Avaliação de Desempenho Objetivos Operacionais Seleção Indicadores de Desempenho Escolha de Variáveis Tarefa do Engenheiro Sistema Real Tarefa do Simulador Entrada Modelo de Simulação Saída Experimentação Tarefa do Engenheiro Avaliação de Desempenho Análise de Impactos & Riscos Medidas / Decisões

17 Indicadores de Desempenho e Processos Decisórios Tempo médio de espera; Tempo médio e total de producao; Tempo médio e total de fluxo; Tempo médio de antecipacao ; Tempo médio de atraso; Número de ordens atrasadas; Quantidade de estoque intermediário; Tempo médio de transporte & armazenamento; Taxa de utilização das máquinas; Novo layout Otimização de percursos Procedimentos de qualidade Troca / Compra de máquina Políticas de manutenção Políticas de armazenamento Novos planos de processo Exclusao de uma peca da familia......

18 Áreas de Aplicação Sistemas de Produção - manufatura e Montagem; - movimentação de materiais; - alocação de mão de obra; - layout. Sistemas de Transporte - redes de distribuição; - frotas. Sistemas Computacionais - redes de computadores; - sistemas operacionais; - sistemas de tempo real. Sistemas Hospitalares - sistemas de apoio à decisão; - sistemas de emergência. Vários outras

19 Vantagens da Simulação Modelo pode ser testado facilmente e n vezes; Avaliações preliminares; Mais fácil de aplicar do que com métodos analíticos; Visualmente agradável; Não necessidade de se perturbar o sistema real para quando da necessidade de avaliações de alterações; Obtenção de hipóteses; O tempo pode ser controlado; Diagnóstico das variáveis mais importantes do sistema; Identificação de gargalos ; Fotografia do sistema de como ele é hoje ; Introdução de novas situações, de forma fácil e sem risco, para fins de planejamento e previsões.

20 Problemas / Limitações da Simulação Construção do modelo requer treinamento e experiência; Resultados são por vezes de difícil / complexa interpretação; Resultados obtidos não são (matematicamente) ótimos, ou, para se obter um ótimo são necessárias milhares de replicações e testes de possibilidades; Modelagem consome tempo, especialmente se para sistemas muito complexos; A modelagem não capta a priori gargalos, deadlocks e estados nunca atingidos, ou seja, não avalia as propriedades estruturais do sistema.

21 Considerações Finais sobre Simulação (1) Apesar de atualmente pouco comum, conceitualmente um modelo de simulação não precisa ter interface gráfica ou requerer visualização. Um simulador pode simplesmente processar as várias amostras (e gerar os números aleatórios) e ao final produzir relatórios com os indicadores de desempenho calculados. Porém, um modelo animado de simulação é, contudo, particularmente útil para se acompanhar a dinâmica do sistema a medida que os eventos vão ocorrendo, de forma a facilitar e enriquecer a análise final.

22 Considerações Finais sobre Simulação (2) Apesar de na prática ser menos comum, conceitualmente um modelo de simulação não precisa ter uma amostra (ou conjunto de) para ser processado. Por vezes não se tem amostra, mas sim apenas valores de referência sobre os dados. Assim, basta informar ao simulador os parâmetros da distribuição de probabilidade que se acredita aderir melhor à realidade. Com isso o simulador pode gerar os números aleatórios.

23 Considerações Finais sobre Simulação (3) Modelos de simulação funcionam baseados em geração aleatória de números, gerados a partir de amostras. A partir de cada amostra, o simulador (com apoio do usuário) identifica a distribuição estatística mais aderente a cada uma e gera aleatoriamente valores em função delas. O Método de Monte Carlo é o mais usado para a geração de números aleatórios.

24 Considerações Finais sobre Simulação (4) Os modelos baseados em métodos analíticos para avaliação de desempenho não trabalham com as noções de amostra, geração de números aleatórios e processamento estatístico dos dados, mas sim com probabilidades de ocorrências de eventos aleatórios, como um sistema do tipo estocástico.

25 FIM

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