IREF Especificação de Sistema. 1. Introdução

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1 IREF Especificação de Sistema 1. Introdução O objetivo desse documento é o de estabelecer as características estruturais e funcionais do sistema iref, de planejamento de reforma e expansão de longo prazo. Esse sistema consiste em um aplicativo orientado para a geração da programação ótima de reforma anual, em um prazo de 10 ou mais anos, considerando a área total da usina segmentada por setor, ambiente, variedade e corte (dimensões). Utilizando o componente de programação linear, deve buscar atingir metas de produção anuais, minimizando custos totais, maximizando a produtividade, entre outros possíveis objetivos a serem selecionados pelo usuário. As restrições a serem consideradas devem ser faixas de valores anuais desejados ou limitantes de áreas de produção, reforma, expansão e devolução, elaboradas sobre as diferentes combinações de dimensões definidas pelo cliente. Toda a camada de cálculos de otimização deve ser totalmente aberta e parametrizável, permitindo ao cliente definir que custos e receitas devem ser considerados no modelo para geração da solução estrategicamente ideal para sua empresa. O resultado da simulação de reforma e expansão de longo prazo deve servir como input para o sistema iplan C/S, fornecendo as premissas de volumes de reforma em cada um dos diferentes setores e ambientes cadastrados. 2. Características Funcionais O sistema é essencialmente uma ferramenta de otimização de cenários estratégicos de longo prazo, tratando o problema de definição das quantidades ideais de áreas para reforma, plantio, expansão e devolução nas dimensões configuradas buscando atender um conjunto de restrições e critérios. Assim sendo tem como principais funcionalidades: - Gerenciamento de bases - Configuração de cenários - Modelagem de restrições - Otimização do modelo - Projeção de resultados - Programação operacional - Análises de cenários 2.1. Gerenciamento de bases A estrutura de informações manipuladas pela aplicação está baseada em um mesmo banco de dados onde são segmentadas bases de dados. Essas bases servem para uma melhor organização dos modelos e cenários que o cliente deseja gerenciar. Por exemplo, em um cliente com uma única unidade industrial, as bases de dados podem ser correspondentes aos planejamentos de cada safra, sendo que dentro de cada uma dessas bases, podem coexistir diversos cenários de simulação com diferentes critérios sendo levados em consideração. Já um cliente que possua mais de uma unidade industrial, pode usar esse mesmo recurso de gerenciamento de bases para organizar os dados de simulação de cada uma das usinas em cada uma das safras. Nesse ponto, é importante observar que uma base de dados define a configuração de dimensões dos cenários criados dentro dela. Ou seja, os cadastros de safras, setores, ambientes, variedades e cortes são feitos por base de dados, podendo-se alterar índices, parâmetros e restrições entre os cenários criados dentro dessa base, mas não ter, por exemplo, numa mesma base de dados, dois cenários com diferentes configurações dessas dimensões. Especificamente, essas dimensões configuradas na base de dados, são: Página 1 de 7

2 Safras: Define o horizonte de tempo, onde se cadastram, por exemplo, os próximos 10 anos a serem simulados. É desejável, para essa aplicação, que o horizonte de tempo seja amplo o suficiente para permitir chegar a uma condição de estabilidade de produção do canavial. Setores: Serve como uma dimensão de diferenciação de regiões para efeito de programação operacional. Podem ser frentes de corte (p.e. manual/mecânica) ou mesmo regiões geográficas de comportamento distinto. Ambientes: Semelhante à dimensão anterior, porém mais direcionado ao tratamento dos potenciais de produção em função das características de solo. Assim sendo, podemos classificar solos em ambientes de alta, média e baixa fertilidade, ou usar a classificação tradicional de ambientes A, B, C, D, e E. Variedades: Nessa aplicação, o conceito de variedades está mais próximo de um grupo de variedades do que propriamente do conceito tradicional de variedade. Por essa dimensão, devemos diferenciar, por exemplo, variedades de 12 e 18 meses, variedades precoces, médias e tardias, ou mesmo grupos de variedades SP, RB e IAC. Não é desejável que essa dimensão seja muito mais detalhada que isso, uma vez que isso exigirá um conjunto de informações de projeção extremamente abrangente e complexo de ser levantado. Cortes: Dimensão mais simples e direta para entendimento, o corte consiste no conceito tradicional de estágios, indicando, basicamente, por quantas safras uma determinada área da lavoura mantém a variedade atual em cultivo. Nessa dimensão, a orientação é para que o número de cortes cadastrado seja suficiente para projetar a variação de produtividade até um ponto mínimo aceitável e/ou estabilizado. Adicionalmente ao cadastro de dimensões, uma base de dados também define quais otimizadores serão considerados nos modelos de simulação. Otimizadores: Um otimizador basicamente é uma variável que expressa um fator de receita ou custo associado a alguma área tratada no problema. Nesse ponto, o usuário tem total liberdade para cadastrar quantos fatores de otimização desejar, e que sejam necessários para o tratamento no processo de decisão. Essencialmente um otimizador deve ser definido como um fator de receita ou custo, atrelado a um determinado tipo de área (produção, reforma, plantio, expansão, devolução ou mudas) e definida uma proporcionalidade de valor, que pode ser em função de toneladas, área, distância, ou outros índices de qualidade (pol, a.t.r., etc...). Por último, além das dimensões e definição de otimizadores, a base de dados também é responsável pelo cadastro e estruturação das restrições do modelo. Restrições: Uma restrição, em essência, define uma regra que o modelo de otimização deve respeitar quando da elaboração e maximização do planejamento de reforma e plantio. As restrições, como será visto mais adiante nesse documento, podem ser de diferentes tipos, implicando em influências distintas sobre o planejamento em elaboração. No que se refere à estrutura de bases de dados, é importante notar que uma restrição é cadastrada em uma base de dados, sendo, todavia, programada por cenário. Assim, por exemplo, cadastramos uma restrição Reforma Geral numa base de dados, e podemos programar no cenário 1 um ritmo de 3000 ha por ano, e no cenário 2 um ritmo de 3500 ha por ano, comparando depois os diferentes resultados gerados. Finalizando, a funcionalidade de gerenciamento de bases possui as tradicionais funções de manipulação para importação, exportação e cópia de dados entre bases, de forma a permitir uma maior agilidade ao cliente na elaboração de estudos e variações de seus planejamentos. Página 2 de 7

3 2.2. Configuração de cenários A configuração de um cenário, dentro de uma base de dados, permite definir critérios e restrições específicas para uma determinada simulação. Isso significa, entre outros recursos, a possibilidade de utilização de curvas de produtividade diferenciadas, avaliar restrições com diferentes critérios e estratégias, ou mesmo projetar variações de preços e custos em diferentes condições futuras. Nesse sentido, os elementos variáveis e configurados por cenário são: Perfil atual: Consiste na definição da distribuição de áreas atualmente existentes na lavoura segundo o conjunto de dimensões estabelecido. Essa distribuição corresponde portanto à área da lavoura da unidade na safra atual, e sobre a qual se efetuará a programação de reforma e plantio dos próximos anos. Distância: De forma semelhante ao perfil atual, pode-se mapear no cenário as distâncias médias da distribuição de áreas, em função principalmente dos setores e ambientes, e que serve para a projeção de custos relacionados à atividade de transporte de cana. Produtividade: Definimos aqui as curvas de produtividade que servem de base para a projeção de produção das áreas nas próximas safras. Os índices de produtividade podem ser configurados, no cenário, para serem funções de uma ou mais das dimensões estabelecidas na base de dados. Por exemplo, podemos estabelecer que as curvas de produtividade serão dependentes do ambiente de produção, da variedade e do estágio de corte. Maturação: Analogamente às curvas de produtividade, temos também os índices de maturação médios do cenário, que definem os valores projetados de pol, fibra, pureza e a.r., com o correspondente cálculo dos índices de a.r.t. e a.t.r. Esses índices são usados na projeção de qualidade média das áreas em produção das safras, permitindo estimar as receitas potenciais relacionadas à industrialização e transformação dessa matéria-prima em produtos finais. Otimizadores: Todos os otimizadores cadastrados na base de dados podem ter valores específicos para cada cenário, permitindo gerar simulações em diferentes condições de previsão. Assim, é possível, por exemplo, gerar cenários otimistas e pessimistas, com uma previsão de preços futuros de produtos distintos, e posteriormente comparar os resultados projetados de forma a auxiliar o processo de decisão Modelagem de restrições As restrições são o principal mecanismo de modelagem para o sistema de planejamento de reforma. É através das restrições que são estabelecidos os critérios e condições de contorno para que a programação gerada atinja os resultados esperados, e dentro de limites operacionalmente factíveis. As restrições são cadastradas por base de dados, mas configuradas por cenário. Isso significa, por exemplo, que podemos ter uma restrição tratando a capacidade de expansão por safra cadastrada numa base de dados, e que estabeleça valores limites diferenciados por cenário. Uma restrição caracteriza-se pela configuração das áreas sobre as quais terá atuação, e pela programação desejada para as safras seguintes. No caso da configuração, isso envolve definir quais áreas em função das dimensões serão tratadas. Por exemplo, podemos definir que uma restrição está configurada sobre todos os setores, ambientes e cortes, mas apenas para as áreas das variedades de 18 meses. Já a programação é simplesmente o conjunto de valores limites mínimos e máximos estabelecidos para cada ano tratado na base de dados. Um exemplo seria a definição de que a reforma de um conjunto de áreas deve respeitar uma programação entre 1000 e 1200 ha ao longo de todas as safras cadastradas. Existem 7 tipos diferentes de restrições possíveis de modelagem na aplicação: Página 3 de 7

4 Reforma: Restrição que estabelece a quantidade de área mínima e máxima para reforma ao longo do período de safras do cenário. É possível, por exemplo, criar uma restrição estabelecendo que a reforma só ocorra a partir de um determinado corte, ou que o percentual de reforma em ambientes D e E seja no mínimo 20% da reforma total. Plantio: Estabelece a programação de quantidades de áreas destinadas ao plantio. Serve, via-deregra, para definir uma distribuição de variedades desejável em um conjunto de áreas. Um exemplo clássico é o de definir uma razão entre o percentual de plantio de cana de 18 e 12 meses. Devolução: Define valores mínimos e máximos para devolução de áreas. Podemos, nesse sentido criar uma restrição abrindo a possibilidade de devolução de áreas de forma restrita a um setor ou ambiente de menor potencial de produtividade. Como observação, cabe colocar que se não houver a definição e ativação de nenhuma restrição desse tipo, o modelo não considerará a possibilidade de devolução na simulação do cenário. Expansão: Estabelece a capacidade ou critério de expansão ao longo das safras para um conjunto de áreas. Pode-se, por exemplo, determinar uma capacidade máxima de expansão de 1000 ha ao longo das safras seguintes, e configurá-la para ocorrer em um ou mais setores cadastrados como dimensão na base de dados. Da mesma forma que a restrição de devolução, a possibilidade de expansão de áreas somente será considerada na simulação se houver uma restrição desse tipo ativada no cenário. Mudas: A restrição de mudas trata a limitação quanto às áreas onde é possível o desconto de mudas nas áreas de produção. Por exemplo, podemos estabelecer que o desconto ocorra de forma limitada em um setor, ou mesmo proporcionalmente ao longo dos setores e ambientes cadastrados no cenário evitando que o algoritmo restrinja o desconto apenas em áreas de baixa produtividade, naturalmente mais vantajoso para o resultado global da simulação. Ocupação: Restrição para tratar a ocupação total final de áreas de produção. É o tipo de restrição usado para definir condições operacionais de equilíbrio, pelo qual podemos criar critérios como o de definir um percentual equivalente de variedades precoces, médias e tardias distribuídas em cada um dos setores operacionais de corte. Da mesma forma, através desse tipo de restrição também é possível definir uma ocupação mínima/máxima de variedades de 12 e 18 meses, por exemplo. Produção: A restrição de produção equivale conceitualmente à restrição de ocupação. A diferença é que ela considera nos cálculos a variável Tonelada, ao invés da variável Área tratada pela outra restrição. Um exemplo típico desse tipo de restrição é o de uma que estabeleça a meta mínima de produção em toneladas para cada safra, decorrente do processamento de todas a área da lavoura. Tais valores seriam a meta anual de moagem da unidade industrial, e são comumente estabelecidos dentro de um planejamento estratégico das empresas para os próximos anos. Em todos esses tipos de restrição, é possível que a programação da restrição seja feita em área absoluta ou área relativa. Explicando, quando a restrição trata um volume de área absoluta, isso significa que os limites estabelecidos na restrição dizem respeito puramente à soma de áreas programadas. Por exemplo, ao estabelecermos que a área de reforma deve ficar entre 2000 e 3000 ha, isso afetará a soma das áreas programadas para reforma naquele determinado ano. Já uma restrição do tipo relativa considera a relação entre dois conjuntos de áreas. Nesse caso, um exemplo pode ser o de uma restrição que estabeleça que o percentual de reforma em setores de corte mecanizado deve ser sempre entre 75% e 80% da área total reformada Otimização do modelo A funcionalidade de otimização do modelo de simulação é a parte central da aplicação. Nesse módulo são definidos quais otimizadores e restrições serão consideradas no processo de maximização. Além disso, temos também recursos para alterar o comportamento do algoritmo de otimização, de forma a atender necessidades específicas do problema. Página 4 de 7

5 Basicamente, a função de otimização reescreve os dados e restrições cadastrados no cenário na forma de um problema de programação linear (LP), submetendo-o posteriormente a um engine que utiliza o algoritmo simplex para resolução do mesmo. Nesse processo de resolução, temos os recursos de validação de factibilidade do problema e otimização absoluta. Se o problema for infactível, é executada apenas uma parte do algoritmo, que reporta ao sistema a solução que melhor resolve o problema, chegando o mais próximo possível do atendimento das restrições, considerando suas prioridades. Posteriormente, o usuário tem o recurso de análise de tolerância para identificar esses gargalos da programação Projeção de resultados O conjunto de funcionalidades de projeção de resultados é responsável pela exibição da solução encontrada pelo sistema sob o ponto de vista da projeção das safras consideradas no cenário. Nesse sentido, é possível avaliar o cenário sob 3 focos distintos: Áreas: Exibe a projeção de áreas totais de produção, desconto de muda, reforma, plantio, expansão e devolução ao longo de todas as safras cadastradas na base de dados, para o cenário em questão. Produção: Projeta os resultados de produção quantitativa e qualitativa do cenário para todas as safras seguintes. No primeiro caso temos os valores de toneladas, área de produção, produtividade e distância média. Já na visão qualitativa, agrupam-se os índices médios de pol, fibra, pureza, a.r., a.r.t. e a.t.r. Otimização: Finalizando, e de forma análoga às duas visões anteriores, temos a projeção de resultados de otimização, onde são exibidos os valores totais de receitas e custos para as safras do cenário, segmentados nos grupos agrícola, industrial e econômico. São gerados também os subtotais desses grupos, e exibido o resultado líquido (margem final) projetado para o cenário. Em todas essas 3 visões de projeção de resultados, estão disponíveis mecanismos de filtragem que permite restringir a visão dos resultados em cortes sobre uma ou mais dimensões cadastradas na base de dados (safras, setores, ambientes, variedades e cortes) Programação operacional A programação operacional corresponde a um recurso de refinamento detalhado da projeção de resultados para análise da programação do cenário. Por esse recurso o usuário pode efetuar diversos cortes e agrupamentos de dados diferenciados sobre os dados em foco. Ou seja, além dos mesmos filtros disponíveis na funcionalidade de projeção, o usuário possui também opções de consulta onde pode ativar/desativar agrupamentos dos dados de forma a gerar a visão que melhor atenda a sua necessidade de análise. Temos, na aplicação 5 diferentes opções de consultas sobre a programação operacional: Reforma: Permite extrair a programação operacional de reforma e devolução de áreas sob qualquer tipo de filtro e agrupamento das 5 dimensões do problema (safras, setores, ambientes, variedades e cortes). Dessa forma, podemos extrair um relatório indicando qual o volume de áreas indicado para reforma em cada setor e ambiente, com o detalhamento de quais variedades e cortes serão atingidos em cada uma das safras do cenário. Plantio: De forma equivalente, essa função exibe a programação de plantio e expansão, com a lista de áreas programadas pelo sistema para essas operações. Assim, é possível, por exemplo, visualizar, ao longo das safras, quais os volumes de áreas indicadas para plantio das variedades em cada um dos setores e ambientes de produção. Mudas: A programação de mudas detalha o volume de áreas de desconto de mudas próprias a serem usadas nos plantios de reforma e expansão. Além disso, caso haja a necessidade de uso de mudas externas, também estão listadas essas áreas extras, segmentadas inclusive pelas dimensões de setor, Página 5 de 7

6 ambiente e variedade. Produção: A visão de programação de produção possibilita detalhar as projeções de produção qualitativa e quantitativa sob diferentes agrupamentos de dimensões. Assim, por exemplo, podemos extrair um relatório detalhado de estimativa das safras onde segmentamos as informações com detalhes por ambiente, variedade e corte. Otimização: Por último, a programação de otimização permite detalhar qualquer um dos otimizadores (receitas e custos) cadastrados na base do cenário sob agrupamentos e filtros em qualquer uma ou mais dimensões. Um exemplo da aplicação desse recurso seria, por exemplo, a visualização da margem de lucro final por unidade de área, detalhada por setor, ambiente e variedade para cada uma das safras seguintes. Esse relatório permite um panorama bem avançado de comparação entre os potenciais de produção de cada uma das áreas de cultivo da lavoura Análises de cenários As funcionalidades de análise de cenários são recursos que permitem uma avaliação da programação gerada para um determinado cenário. Essencialmente temos 2 recursos para efetuar essas análises, que são: Tolerância: Função que permite avaliar o grau de atendimento das restrições pelo processo de simulação. Como colocado anteriormente, a otimização de um cenário passa inicialmente por um algoritmo de factibilidade, que busca validar o atendimento de todas as restrições e se isso for possível, aciona-se o algoritmo de otimização absoluta. para os casos em que há restrições conflitantes, a aplicação gera dados para uma análise de tolerância, onde, conforme o privilégio de cada restrição, exibe-se os pontos de não atendimento das mesmas. Essa análise facilita a identificação dos gargalos e conflitos, orientando o usuário na modificação das condições de contorno do problema. Comparação: A funcionalidade de comparação permite analisar dois ou mais cenários de uma mesma base de dados de forma conjunta. Com isso, é possível avaliar os ganhos e perdas geradas pela simulação de diferentes condições, critérios e índices utilizados nos cenários, possibilitando uma base mais sólida para a tomada de decisão entre estratégias diferenciadas. As comparações se dão sobre projeções de áreas, produção e otimizadores 3. Características Técnicas A aplicação segue a mesma estrutura técnica dos sistemas icol C/S e iplan C/S. Ou seja, é desenvolvida em estrutura Cliente/Servidor para os banco de dados Oracle, Interbase e SQLServer, utilizando o BDE como mecanismo de conexão a esses bancos. O sistema foi totalmente estruturado sobre o framework IFW, o que facilitará a futura migração do mesmo para plataformas.net, interfaces WEB, ou mesmo sua reestruturação para uma arquitetura 3 camadas. Especificações técnicas: o Plataforma: Windows o Compilador: Borland Delphi 7 o Arquitetura: Cliente/Servidor o Rede: Windows NT/2000, Novell, Unix o Banco de dados: Oracle, Interbase e SQL Server o Conexão Cliente: BDE (Borland Data Engine) Requisitos mínimos: o Intel Pentium 800 Mhz ou superior o 64 MB de RAM (128 MB recomendados) o 50 MB de espaço em disco rígido para aplicação o Microsoft Windows 98, 2000 ou Windows XP Página 6 de 7

7 o Monitor SVGA com resolução mínima de 800 x 600 o Unidade de CD-ROM para instalação Página 7 de 7