Autora: Bruna Russo Bahiana Orientador: Prof. Marcos dos Santos, MSc. COPPE/UFRJ
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1 Administrando o Trade Off Econômico entre o Custo da Espera e o Custo da Capacidade de Atendimento: uma Abordagem à Luz da Simulação de Eventos Discretos Autora: Bruna Russo Bahiana Orientador: Prof. Marcos dos Santos, MSc. COPPE/UFRJ Co-autores: Beatriz Duarte Magno, Mariane Dowsley Fabrício da Costa Dias 31 de Outubro de 2016
2 AGENDA Introdução Mapa Mental Estudo de Caso Coleta de Dados Simulação de Eventos Discretos Bibliometria Aplicação da Simulação no Software ARENA Conclusão Referências Bibliográficas
3 INTRODUÇÃO A FILA É UMA ATIVIDADE QUE NÃO AGREGA VALOR. Perdas financeiras (tempo sem produzir) Perdas intangíveis (insatisfação dos clientes)
4 INTRODUÇÃO A FILA É UMA ATIVIDADE QUE NÃO AGREGA VALOR. Tahichi Ohno O pai do Sistema Toyota de Produção Em sua lista de "Seven Wastes" (Sete Desperdícios), considera o tempo de espera perdido em uma fila.
5 INTRODUÇÃO abrir mão de algum aspecto para, em troca, ganhar outro aspecto ANÁLISE DO TRADE OFF ECONÔMICO
6 MAPA MENTAL
7 ESTUDO DE CASO O estudo feito na padaria pode ser aplicado em qualquer outro tipo de serviço: o Supermercados; o Cinemas; o Salão de beleza; o Bancos; o Outros.
8 COLETA DE DADOS O processo escolhido para simulação foi o atendimento na fila do caixa de uma padaria. A coleta de dados foi feita em um sábado, na Padaria Verdun (Grajaú, Rio de Janeiro). Foram registrados os dados do atendimento de 150 clientes, em relação ao momento da chegada do cliente na fila do caixa e o tempo de atendimento de cada cliente pelo atendente do caixa. A coleta de dados teve duração total de 1h:45min:44seg, ou seja, segundos.
9 COLETA DE DADOS Através da análise dados coletados, obteve-se: Tempo Médio de Chegada 40,8 segundos Tempo Médio de Atendimento 37,4 segundos Tempo Total Trabalhado Tempo Total Ocioso segundos 474 segundos Taxa de Produtividade 92,2% Taxa de Ociosidade 7,8%
10 SIMULAÇÃO DE EVENTOS DISCRETOS A simulação de eventos discretos representa o funcionamento de um sistema real como uma sequência discreta de acontecimentos no tempo. Cada evento ocorre em um momento particular e marca uma mudança de estado no sistema. Utiliza modelos representativos de sistemas de forma a investigar alterações ou descobrir efeitos sobre o mesmo, permitindo a análise de tal sistema.
11 BIBLIOMETRIA aplicação de métodos estatísticos para analisar a evolução da informação científica
12 SIMULAÇÃO NO SOFTWARE ARENA Para simular o modelo proposto no software ARENA, foi preciso utilizar a ferramenta Input Analyzer, de forma a inserir no modelo os dados coletados. Esta ferramenta gera um gráfico de barras e a curva ajustada que melhor se adequaria ao gráfico. Através da curva, é gerada uma expressão.
13 SIMULAÇÃO NO SOFTWARE ARENA Gráfico de barras e curva ajustada geradas através do input dos dados do momento da chegada dos clientes na fila do caixa, em segundos. Curva Weibull Expressão: WEIB (17, 0.452)
14 SIMULAÇÃO NO SOFTWARE ARENA Gráfico de barras e curva ajustada geradas através do input dos dados do tempo de atendimento de cada cliente pelo atendente do caixa, em segundos. Curva Weibull Expressão: 10 + WEIB (29.9, 1.37)
15 SIMULAÇÃO NO SOFTWARE ARENA Após a inserção das expressões e dos dados necessários para a simulação, forma-se, no ARENA, o processo do atendimento na fila do caixa na panificadora em estudo.
16 SIMULAÇÃO NO SOFTWARE ARENA Estatísticas do ARENA Foram atentidos 110 clientes em segundos. Passaram 111 clientes pelo atendente: ao final do processo, 1 cliente ainda estava sendo atendido. Entraram 127 pessoas na fila, no total: ao final do processo, 16 clientes ainda estavam esperando atendimento. O atendente passou 74,6% do tempo trabalhando e 25,4% do tempo ocioso.
17 SIMULAÇÃO NO SOFTWARE ARENA Estatísticas do ARENA O tamanho médio da fila foi de aproximadamente 5 clientes. O menor tamanho da fila foi de 0 clientes e o maior tamanho da fila foi de 16 clientes. O tempo médio de fila foi de 234 segundos. O menor tempo de fila foi de 0 segundos e maior tempo de fila foi de 595 segundos.
18 CONCLUSÃO Diante deste cenário crítico, observa-se a necessidade de melhora no sistema atual da panificadora: o Adicionar novos atendentes e novos caixas de atendimento para agilizar o atendimento o Formação de fila única ao invés de filas separadas para cada caixa de atendimento o Diferenciação dos caixas de atendimento (forma de pagamento e volume de compras) Estas mudanças ajudariam a dimimuir o tamanho das filas, maximizando o número de clientes atendidos. A satisfação do cliente traz vantagem direta para o prestador de serviços.
19 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ALMEIDA, R. E. P.; BARBOSA, R. A.; ESPINDOLA, J. R. A.; MOREIRA, D. F. V.; RODRIGUES, T. L. Modelagem e análise do sistema de filas de caixas de pagamento em uma drogaria: uma aplicação da teoria das filas. XXIX Encontro Nacional de Engenharia de Produção, Salvador, Bahia, Brasil. BANKS, J. Introduction to Simulation. Proceedings of the 1999 Winter Simulation Conference, DEBASTIANI, C. A. Definindo Escopo em Projetos de Software. Novatec, HAYASHI, M. C. P. Sociologia da Ciência, Bibliometria e Cientometria: contribuições para a análise da produção científica. Seminário de Epistemologia e Teorias da Educação, Campinas, São Paulo, Brasil. LIRA JUNIOR, J. J.; MEDEIROS, F. H. R.; SENA, D. C. A aplicação de ferramentas de modelagem e simulação para melhoria nos processos produtivos: o caso de uma indústria ceramista da região de Russas/CE. XXXII Encontro Nacional de Engenharia de Produção, Bento Gonçalves, Rio Grande do Sul, Brasil. MATLOFF, N. Introduction to Discrete-Event Simulation and the SimPy Language PIDD, M. Computer Simulation in Management Science. England: John Wiley & Sons, PRADO, D. Usando o ARENA em Simulação: Série Pesquisa Operacional. Falconi, PRITCHARD, A. Statistical bibliography or bibliometricas? Journal of Documentation, ROBINSON, S. Simulation: The Practice of Model Development and Use. Wiley, WILLE, M. F. C. O uso do Mapa Mental como um facilitador para a criação de conhecimento. 155 f. Dissertação (Pós Graduação em Ciência, Gestão e Tecnologia da Informação) - Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 2010.
20 BRUNA RUSSO BAHIANA (21) linkedin.com/in/brunarusso
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