MODELAGEM E SIMULAÇÃO

Transcrição

1 MODELAGEM E SIMULAÇÃO Professor: Dr. Edwin B. Mitacc Meza edwin@engenharia-puro.com.br

2 Análise da Decisão Pela própria natureza da vida, todos nós devemos continuamente tomar decisões que esperamos, ajudarão a resolver problemas e resultarão em melhores oportunidades para nós mesmos ou para as organizações. Mas, tomar boas decisões não é uma tarefa fácil. Os problemas enfrentados em um ambiente competitivo e de ritmo frenético de hoje em dia são geralmente de extrema complexidade e podem ser resolvidos por vários cursos de ações possíveis. A avaliação dessas alternativas e a escolha do melhor curso de ação representam a essência da análise de decisão. 2

3 Análise de Decisão Ao longo da última década, milhões de executivos descobriram que uma das maneiras mais eficazes de analisar e avaliar alternativas de decisão envolve a modelagem dos problemas de decisão enfrentados. Um modelo é um conjunto de interações e suposições lógicas que representa algum problema ou fenômeno de decisão do mundo real. Com o uso de um modelo, um executivo pode analisar alternativas de decisão antes de ter que escolher um plano especifico para implementação. 3

4 O Crescimento da Modelagem Ninguém ter certeza sobre a data em que o primeiro modelo foi desenvolvido, mas o princípio sobre o uso de representações simbólicas para melhor entender as interações de várias partes de um sistema é provavelmente tão velho quanto o método cientifico. O modelo põe os componentes do sistema de uma forma tal que, somos capazes de compreender a realidade baseados em fenômenos conhecidos e nos permite realizar experimentos que nos ajudam a prever o comportamento do sistema real. Hoje, quase todo estudo de mérito sério usa algum tipo de modelo para ajudar a facilitar o entendimento O número de modelos projetados para explicar negócios e princípios de engenharia cresce diariamente 4

5 O Crescimento da Modelagem Modelos quantitativos relativamente pequenos. Tamanhos limitados pela habilidade em manusear um volume de cálculo que se expandiam geometricamente à medida em que o número de elementos do modelo era incrementado. Perceberam se grandes vantagens da modelagem. As novas máquinas tinham a capacidade de executar cálculos em frações de segundos bem como gerenciar um grande volume de interações; Resultando em modelos mais precisos com custos de execução reduzidos. 5

6 Classificação dos Modelos O modelo é uma representação física ou matemática de um sistema, que visa à avaliação das alterações de comportamento em função de diversas variáveis e parâmetros envolvidos, ou mesmo a avaliação de modificações introduzidas no sistema em estudo. Assim um modelo é: uma representação com uma finalidade; uma representação parcial de um problema; um pensamento estruturado sobre parte de um problema; uma especificação de variáveis e suas relações. Existem 3 categorias básicas de modelos: 1. Simbólicos, Icônicos ou Diagramáticos 2. Matemáticos ou Analíticos 3. De Simulação. 6

7 Classificação dos Modelos 1. Simbólicos, Icônicos ou Diagramáticos Composto por símbolos gráficos que representam um sistema de maneira estática (Foto de um processo sem considerar o tempo). Fluxograma. Limitações: Representação estática; Falta de elementos quantitativos (medidas de desempenho); Dificuldade de representar muitos detalhes de um mesmo sistema. 7

8 Classificação dos Modelos 1. Simbólicos, Icônicos ou Diagramáticos 8

9 Classificação dos Modelos 2. Matemáticos ou Analíticos Conjunto de fórmulas; A grande maioria deste modelos são de natureza estática (não é o caso da Teoria das Filas); Não possuem soluções analíticas para sistemas complexos; Quando existe solução analítica, ela é rápida e exata. 9

10 Classificação dos Modelos 2. Matemáticos ou Analíticos 10

11 Classificação dos Modelos 3. De Simulação Captura o comportamento do sistema real; Permite a análise pela pergunta: E se...? Capaz de representar sistemas complexos de natureza dinâmica e aleatória. Limitações: Podem ser de construção difícil; Não há garantia do ótimo. 11

12 Classificação dos Modelos 3. De Simulação 12

13 O que é Simulação? Uma simulação é a imitação, durante determinado período de tempo, da operação de um sistema ou de um processo do mundo real. Feita a mão (estudando) ou em um computador. O comportamento do sistema é estudado pela construção de um Modelo de Simulação. Este modelo normalmente toma a forma de um conjunto de considerações relacionadas a operação do sistema. Uma vez construído e validado, um modelo pode ser usado para investigar umagrandequantidadedequestõesdotipo ese... sobreosistemado mundo real. A Simulação também pode ser usada para estudar sistemas no estágio de projeto, ou seja antes do sistema ser construído. Assim, a Simulação pode ser usada tanto como uma ferramenta de análise para prever o efeito de mudanças em sistemas já existentes, quanto como uma ferramenta para prever a performance de novos sistemas sobre as mais variadas circunstâncias. 13

14 Classificação de Modelos de Simulação Um modelo de simulação pode ser classificado em duas grandes categorias: Simulação Computacional Simulação Não Computacional 14

15 Modelos de Simulação Computacional Simulação estática ou de Monte Carlo Utiliza se de geradores de números aleatórios para simular sistema físicos ou matemáticos, no qual não se considera o tempo explicitamente como uma variável. Simulação de Sistemas Contínuos É utilizada para modelar sistemas cujo estado varia continuamente no tempo. Utiliza se de equações diferenciais para o cálculo das mudanças das variáveis de estado ao longo do tempo. Simulação de Eventos Discretos É utilizada para modelar sistemas que mudam o seu estado em momentos discretos no tempo, a partir da ocorrência de eventos. 15

16 Modelos de Simulação Computacional 16

17 Metodologia ou Ciclo de Vida de um Modelo de Simulação Concepção e formulação do modelo Implementação do modelo Análise dos resultados 17

18 Metodologia ou Ciclo de Vida de um Modelo de Simulação 1. Concepção do Modelo Entender o sistema e objetivos Discussão do problema Decidir Escopo Hipóteses Detalhamento Coleta de dados de entrada O modelo é que deve dirigir a coleta de dados Modelo abstrato na mente do analista deve ser representado (modelo conceitual) para ser entendido por outras pessoas 18

19 Metodologia ou Ciclo de Vida de um Modelo de Simulação 2. Implementação do Modelo Modelo conceitual modelo computacional Através de linguagem de simulação ou simulador conceitual Codificação em linguagem de programação Ex.: C, Pascal, Java, Matlab, outros Gerar alguns resultados para verificar e validar 19

20 Metodologia ou Ciclo de Vida de um Modelo de Simulação 3. Análise dos Resultados Modelo computacional pronto Modelo é rodado Resultados analisados e documentados Insatisfatório: modificado e reiniciado 20

21 Metodologia ou Ciclo de Vida de um Modelo de Simulação 21

22 Áreas de Aplicação Redes Logísticas Manufatura Terminais: portos, aeroportos, estações rodoviárias e ferroviárias Hospitais Militar Redes de Computadores Reengenharia de Processos Supermercados, Redes de Fast Food e franquias Parques de Diversões Tráfego 22