AVALIAÇÃO DOS BENEFÍCIOS DA APLICAÇÃO DA SIMULAÇÃO, ATRAVÉS DO SOFTWARE ARENA 10.0, EM UMA EMPRESA DE TRANSPORTE FERROVIÁRIO

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1 XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO. AVALIAÇÃO DOS BENEFÍCIOS DA APLICAÇÃO DA SIMULAÇÃO, ATRAVÉS DO SOFTWARE ARENA 10.0, EM UMA EMPRESA DE TRANSPORTE FERROVIÁRIO Stênio Marcos Santos Aguilar (PUC-PR) Irce Fernandes Gomes Guimarães (UFOP) Dauber de Castro Schuchter (UFOP) Leonardo Gonçalves Mendes (FASAR) Este trabalho tem por objetivo avaliar os benefícios da aplicação da simulação, utilizando o software Arena 10.0, para modelar um trecho de um malha ferroviária e auxiliar na tomada de decisões estratégicas. Para tal, propõem-se um estudo dde caso em uma empresa prestadora de serviços de transporte ferroviário. Inicialmente são feitas as descrições do sistema em estudo e das características da estrutura de uma malha ferroviária. O modelo computacional para o trecho é criado e a partir dos resultados valida-se o modelo. São criados novos cenários com modificações na estrutura e programação da malha ferroviária, com o intuito de analisar os impactos gerados. Ainda são levantados os principais benefícios e dificuldades da utilização do software Arena 10.0 para a criação dos experimentos computacionais. Palavras-chaves: Ferrovia, Simulação, Modelagem Computacional,.

2 1. Introdução O transporte ferroviário é de fundamental importância para muitas indústrias, que precisam levar e receber seus produtos e matérias primas, de forma adequada e dentro de prazos estabelecidos. Para tanto, a utilização correta e racional desse modal e demais recursos logísticos torna-se um ponto importante na busca por uma diferenciação no mercado e um crescimento sustentável a curto e longo prazo. Faria e Costa (2005) define o transporte ferroviário como mais apropriado para grandes massas, e pouco eficiente e muito oneroso para o deslocamento de pequenas quantidades. Normalmente, é um transporte com baixas velocidades utilizado para itens de baixo valor agregado, mas com grandes volumes de movimentação e para longas ou pequenas distâncias. Segundo Garrido (apud LANG, 2007) houve um aumento expressivo dos investimentos nas ferrovias após as privatizações, devido à entrada de capital privado no setor, que permitiu o desenvolvimento da malha nacional e aumentou o volume de produção de diversas empresas. Apesar do aumento das potencialidades competitivas do setor, grande parte da malha ferroviária ainda é bastante precária e limitada quando comparada a malha rodoviária. Diante disso, aparecem gargalos que limitam o escoamento das cargas, gerando filas para carregamento e descarregamento de vagões, atrasos nos tempos de percurso, más utilizações dos pátios e trens, estoque de produtos para serem transportados, entre outros. Nesse contexto a Pesquisa Operacional (P.O.) é uma área de estudo que pode ser utilizada para avaliar os indicadores de desempenho do sistema ferroviário atual, criando estratégias para o melhor uso dos recursos disponíveis e otimização dos diversos processos logísticos. Um dos métodos da Pesquisa Operacional é a Simulação Computacional, técnica que auxilia as empresas nas tomadas de decisões, pois permite criar no mundo virtual modelos para representar os processos reais, analisando computacionalmente os principais parâmetros do modelo e os impactos de possíveis intervenções no sistema. Para Bancks (apud CAMPOS, 2006), a simulação é uma representação de um processo do mundo real, ela envolve a geração de um sistema artificial e, através da observação deste sistema são retiradas as conclusões a respeito das características de operação do sistema real. Para ilustrar a utilização da simulação como ferramenta de melhoria de eficiência nesse campo, pode-se citar o estudo realizado por Chrispim (2007), que utilizou a Simulação Computacional para avaliar a capacidade de processamento de vagões (carga e descarga) a partir de um modelo de simulação que representa as alterações futuras na ferrovia de acesso ao porto do Rio de Janeiro. Guimarães (2005) propôs um estudo da capacidade de tráfego de trens em uma malha ferroviária com base no número máximo de trens que podem percorrer um determinado trecho e com base na capacidade prática, e Fioroni (2007) desenvolveu em sua tese algoritmos que ajudaram a modelar detalhadamente malhas ferroviárias com trens em ciclo fechado, e validar modelos de simulação de forma adequada. Nesse sentido, este trabalho tem como objetivo avaliar os benefícios da utilização da simulação, através do software ARENA 10.0, para simular um trecho singelo da malha ferroviária da empresa MRS Logística S.A. 2. Simulação Computacional A utilização da simulação computacional, durante muito tempo, foi restrita a um pequeno 2

3 grupo devido a necessidades de grandes recursos computacionais e ao grande esforço de programação requerido. Porém, hoje em dia os softwares de simulação rodam em microcomputadores e os programas vêm evoluindo se tornando cada vez mais amigáveis. Sabbadini et al. (apud KLEN, 2007) define a simulação como: um método utilizado para estudar o desempenho de um sistema através da modelagem. Baseado em fenômenos conhecidos, o modelo estrutura os componentes do sistema e permiti realizar experimentos que auxiliam na compreensão do sistema real em dadas condições. No desenvolvimento de um projeto, a simulação pode ser útil para a visualização de algo novo, que ainda não foi testado, permitindo aos projetistas tomar importantes decisões. No gerenciamento de um processo a simulação pode contribuir para melhorias deste processo, resolução de problemas que podem surgir ao longo do tempo e adaptações a mudanças. Para que a simulação possa fornecer uma visão fiel acerca do processo em estudo e contribuir significativamente para sua melhoria, devem ser levadas em conta todas as variáveis que influenciam o modelo criado. A omissão de alguma variável leva a distorção do modelo, o que ocasiona a ineficiência deste e pode levar a tomada de decisões equivocadas. Pode-se dizer que em um mundo de crescente competitividade e novos desafios, a simulação se tornou uma ferramenta muito poderosa para controle, planejamento e projeto de diversos sistemas. Atualmente, ela é considerada uma metodologia indispensável de solução de problemas para engenheiros, projetistas e gerentes (PEGDEN apud CHRISPIM, 2007). Outro aspecto do contexto atual que favorece a utilização da simulação na logística de transportes é o extraordinário avanço das tecnologias de informática ocorridas nos últimos anos, e em constante crescimento. A técnica de Simulação de Eventos Discretos foi bastante favorecida, que passou a contar com ferramentas computacionais poderosas, capazes de estudar sistemas de maior complexidade, envolvendo grande quantidade de variáveis. Algumas linguagens de simulação oferecem estruturas modulares que podem representar porções complexas de um sistema, e que podem ser facilmente configuradas pelo programador durante a montagem do modelo (FIORONI, 2007) Simulação utilizando o software ARENA O ARENA é um software estatístico pertencente a Rockwell Software. A modelagem no Arena acontece em um ambiente que engloba lógica e animação com ferramentas poderosas de análise estatística. Segundo Fioroni (2007) o funcionamento conceitual de um modelo no Arena acontece da seguinte maneira: o usuário descreve, durante a construção do modelo, todos os elementos estáticos como recursos e outros, e também as regras de comportamento a serem seguidas. Ao se iniciar a simulação, os elementos dinâmicos (entidades) entram no modelo, interagem com os elementos estáticos e circulam conforme as regras que foram modeladas. O software ARENA adota uma estrutura de templates que proporciona facilidade de uso. Os templates representam um conjunto de ferramentas de modelagem que permitem ao usuário descrever o comportamento do processo em estudo de forma visual e interativa, sem a necessidade de programação. Os templates ainda podem ser criados pelos próprios usuários de acordo as necessidades e situações mais comuns em seu ramo de atividade. Apesar da maior facilidade de uso das linguagens de simulação, Fioroni (2007) alerta que a facilidade e rapidez na modelagem de determinados sistemas leva à perda de flexibilidade da ferramenta. Assim, um template desenvolvido para modelar um sistema de manufatura muito 3

4 dificilmente poderá ser usado para representar um sistema ferroviário por exemplo. O Input Analyser, ferramenta presente no software Arena e que auxilia na determinação das curvas de comportamento, também será utilizada para prevê alguns intervalos de tempo do processo. Essa ferramenta fornece uma expressão matemática que melhor descreve o comportamento dos dados, e que será utilizada para modelar o modelo no ambiente gráfico do Arena O Sistema em Estudo O trabalho foi desenvolvido na concessionária MRS Logística S.A., que controla e opera a Malha Sudeste da Rede Ferroviária Federal, antiga Superintendência Regional 3 (SR3) da RFFSA. A empresa atua no mercado de transporte ferroviário desde São km de malha, sendo km de bitola larga e 42 km de bitola mista, que englobam os estados de Minas gerais, Rio de Janeiro e São Paulo Modelo Conceitual A figura 1 apresenta o diagrama de blocos do funcionamento geral do modelo de simulação do trecho ferroviário estudado. O modelo se inicia com a entrada dos trens na malha. Estes trens circulam na malha, indo de um pátio para outro, até a estação de destino, e então saem do modelo. Estes trens são criados novamente e repetem o percurso, entrando e saindo do sistema. Como nesse trabalho a malha foi limitada a um trecho, se torna inviável a existência de trens de ciclo, que são os trens permanentes no sistema, pois o trecho considerado é singelo e sem formação de ciclos, ou seja, não existe a possibilidade do trem retornar após atingir o pátio de destino. Figura 1 - Diagrama de blocos do funcionamento do sistema Durante a movimentação na malha os trens seguem algoritmos que permitem a movimentação de forma viável e segura e a realização de atividades nos pátios. Por exemplo, antes de um trem partir de um pátio de cruzamento para outro, ele deve seguir vários procedimentos, como verificar se a linha está livre, se existe alguma linha disponível no próximo pátio, necessidade de realizar alguma atividade, entre outros. A partir dessas regras é possível construir o modelo computacional Estrutura da malha ferroviária Para melhor compreensão da lógica de funcionamento do modelo, a figura 2 mostra os principais elementos que constituem a infra-estrutura física de uma malha ferroviária. 4

5 Figura 2 - Estrutura física de uma malha ferroviária Os pátios, portanto, são locais onde os trens realizam cruzamentos ou algum tipo de atividade (troca de maquinista, reparo, abastecimento, etc). As atividades são realizadas preferencialmente na Linha de Atividade, entretanto, se a mesma estiver ocupada algumas atividades podem acontecer em uma Linha de Trânsito. Por outro lado, os cruzamentos ocorrem obrigatoriamente nas Linhas de Trânsito. Os segmentos podem ser classificados em singelo e duplo. Segmento singelo é aquele em que a linha ferroviária é singela, permite apenas que os trens circulem em um sentido. O segmento duplo possui linhas duplas, ou seja, permite a circulação de trens nos dois sentidos simultaneamente. O segmento da figura 2 é singelo, pois os pátios 1 e 2 estão ligados por linha singela. Os segmentos também são classificados em sinalizados ou não-sinalizados. Um segmento sinalizado é caracterizado pela presença de Seções de Bloqueio, que usam sensores para identificar a posição em tempo real do trem, e permitem a circulação de mais de um trem, no mesmo sentido, no segmento. Existem várias outras informações e características que podem ser acrescentadas à malha ferroviária, mas as descritas aqui serão suficientes para entendimento do trabalho e das informações descritas a seguir Delimitação do sistema O trecho da malha da MRS Logística escolhido para estudo se localiza entre os pátios FBP (Barrado Piraí) e FSA (Souza Aguiar), percorrendo os estado do Rio de janeiro e Minas Gerais, e totaliza 107 Km de extensão. O trecho será denominado trecho FBP-FSA para futuras citações no trabalho. Todos os pátios pertencentes a esse trecho estão representados na tabela 1, assim como as respectivas distâncias e tempo de atravessamento entre os pátios. Pátio 1 Pátio 2 Distância (Km) Tempo Entre Pátios (min) Pátio 1 => Pátio 2 Pátio 2 => Pátio 1 FBP FAT FAT FDR FDR FBJ FBJ FBL FBL FAI FAI FNC FNC FAP

6 FAP FVC FVC FCQ FCQ FFP FFP FSA Fonte: Adaptado do documento fornecido pela empresa, Tabela 1 - Pátios da malha da MRS considerados no modelo Para facilitar a compreensão do modelo, os trens foram classificados em trens de importação e exportação. Os trens de importação, como o nome já diz, são os que vão sentido porto-estado, e os trens de exportação fazem o caminho inverso, vão do estado em direção ao porto. No caso do trecho da Linha do Centro, os trens importação têm a direção Barra do Piraí (RJ) para Mario Castilho (MG), e os de exportação a direção é Mario Castilho (MG) para Barra do Piraí (RJ) Tipos de Trens em circulação A MRS Logística classifica em diferentes categorias os trens que percorrem sua malha ferroviária. Em um modelo de simulação existem diversas formas de representá-los, atribuindo as variáveis e os atributos adequados a cada um dos trens. Os tipos de trens considerados no modelo foram: Trem Direto: Estes tipos de trem são baseados em uma grade de horários que especifica a hora e o local de partida, os pontos e tempos de parada e uma estimativa da hora de chegada ao seu destino. Eles são classificados em dois tipos: carga geral e expresso. No modelo computacional desenvolvido apenas os trens de Carga Geral foram caracterizados, os trens expressos foram considerados como trens Diversos, como será visto mais adiante. Trem Heavy-Haul: São trens destinados a movimentação produtos ou subprodutos minerais. Apresentam uma tabela de programação dos trens, descrevendo o segmento de transporte, a origem e o destino, cliente, detalhes da composição e a demanda anual (em TU). Trem Diverso: Os demais trens que circulam no trecho foram classificados em Trem Diverso, representando a soma de todos os outros trens que circulam na malha e que não serão classificados de forma individual no modelo de simulação. Esses trens não apresentam uma grade de horários fixa, podendo ser inseridos a qualquer momento no sistema, dependendo da disponibilidade. Ao serem inseridos no modelo eles seguem a lógica de funcionamento dos trens de Carga Geral. 4. Aplicação da Simulação A partir das considerações e informações sobre o sistema em estudo, apresenta-se a seguir as etapas para desenvolvimento e construção do modelo computacional Coleta de Dados A partir das informações contidas na grade de horários dos trens, onde se encontram todos os tempos de atividades que serão realizadas, utilizou-se o aplicativo Input Analyser, disponível no Arena 10.0, para encontrar uma estatística adequada ao tempo gasto pelos trens para a realização das atividades nos pátios FBP e FCQ. O mesmo foi feito para encontrar a expressão que caracteriza a chegada de trens do tipo Direto (Carga Geral) no pátio FBP. A tabela 2 apresenta os resultados: 6

7 Procedimentos Tempo de Atividade (Pátios FDB e FCQ) Expressão Estatística (min) * BETA(0.23, 0.343) Entrada dos Trens de Carga Geral (Sentido Importação) UNIF(30, 405) Fonte: Pesquisa direta baseada nos resultados gerados pelo Input Analyzer, Tabela 2 - Distribuições estatísticas determinadas no Input Analyser No caso da criação (entrada) dos trens tipo Heavy Haul e Exportação, o tempo de chegada pode ser considerado constante, uma vez que o número de trens que circulam diariamente é fixo. Assim, para o trem Heavy Haul considera-se o intervalo entre chegadas ao pátio FBP de 50 minutos, e o trem sentido exportação chega ao pátio FCQ em um intervalo de tempo de 12 horas. O intervalo de chegada para os trens diversos (todos os outros trens que também circulam no trecho) será considerado de 120 min (2h), ou seja, a cada 2 horas chega um novo trem. Os trens diversos só são diferenciados na hora da criação, pois no modelo eles seguem as mesmas regras e lógica do trem de Carga Geral. Portanto, os resultados que serão mostrados para os trens de Carga Geral englobam os trens Diretos e os Diversos. É importante lembrar que esses intervalos de chegada (IC) apenas caracterizam a criação dos trens e não necessariamente o seu inicio de circulação na malha, que depende da execução do algoritmo de movimentação Modelo Computacional A criação do modelo computacional da malha ferroviária foi realizada através do software de simulação ARENA, versão 10. O Arena é um aplicativo que permite a programação de forma dinâmica, utilizando blocos na forma de um fluxograma. Para criar o modelo da circulação de trens no Arena 10.0 é preciso transpor o algoritmo de circulação para o mesmo. O desafio é desenvolver a lógica do modelo real para o computador, considerando todas as suas restrições, capacidades, recursos, tempos, etc. Para problemas de movimentação o Arena 10.0 disponibiliza recursos bastante confiáveis e eficientes, como os elementos Station e Route. O elemento Station (Estação de Trabalho) serve para caracterizar todas as linhas de trânsito e atividade dos pátios, e o Route (Rota) é reponsável em transferir as entidades (trens) de uma Station (pátio) para outra, representando assim a linha férrea. Para a construção do modelo computacional algumas considerações e simplificações foram adotadas, como: Qualquer atividade pode ser realizada nas linhas de trânsito, desde que a linha de atividade esteja ocupada; Não considerou-se o comprimento dos trens, sendo assim qualquer trem pode parar em qualquer pátio; Só foram caracterizadas a circulação dos trens Heavy Haul e Carga Geral, que são os mais relevantes. Os demais trens foram todos denominados de Diversos ; Não houve distinção das atividades, ou seja, qualquer atividade, como troca de maquinista, manutenção, abastecimento, etc., estão sujeitas a mesma expressão matemática para determinação do tempo de atividade. 7

8 Considerou-se para todos os cenários um período de simulação de 20 dias com 24 horas de aquecimento, e com a operação ininterrupta por 24 horas diárias. A figura 3 apresenta uma visão do modelo animado do trecho FBP-FSA da MRS, criado no Arena Validação do modelo Figura 3 - Animação do modelo de circulação dos trens no Arena 10.0 Para validação do modelo computacional utilizou-se dados fornecidos pela MRS Logística e os resultados encontrados nas simulações no Arena Os indicadores escolhidos para validar o modelo foram: a) Número de trens Total Importação e do tipo Heavy Haul em circulação por dia: Esses indicadores se mostram eficientes para validar o modelo, pois indica se realmente os trens estão seguindo a programação realizada e percorrendo o trecho estabelecido; b) Tempo de viagem nos segmentos: tempo gasto para ir de um pátio ao outro. Como esse tempo já foi fornecido pela empresa, é preciso apenas conferir se os tempos da simulação são equivalentes aos da realidade. A tabela 3 apresenta o resultado da simulação do trecho ferroviário da MRS, comparando-o com o modelo real. Tipo de Trem Modelo Real # Trens/dia Modelo Simulado Diferença (%) Heavy Haul 25 24,3-2,8 Exportação 1,7 1,7 0 Total Importação 40,1 39,7-1 Fonte: Pesquisa direta, Tabela 3 - Comparação do número de trens movimentados entre o sistema real e o simulado 8

9 Como se observa o indicador #Trens/dia obteve resultados próximos ao do modelo real. Lembrando que o tipo de trem Total Importação refere-se aos trens Heavy-Haul mais Carga Geral. Não se utilizou os resultados dos trens de Carga Geral especificadamente, pois não existem dados reais precisos para validá-los, já que a entrada desse tipo de trem no sistema ocorre de forma aleatória. Outro indicador que também ajuda a validar o modelo é o número de trens Heavy-Haul, que possuem um peso maior economicamente para a empresa. Com relação a esse indicador o modelo computacional se comporta bastante próximo ao real. A tabela 4 apresenta as estatísticas do modelo simulado com relação aos tempos de processo (tempo que o trem aguarda pela liberação de linha ou pátio), tempo de circulação (tempo gasto para percorrer os segmentos) e o tempo total. Tipo de Trem Espera no processo (min) Tempo de circulação (min) Tempo Total (min) Exportação 233, ,34 Heavy Haul 189, ,91 Carga Geral 185, ,96 TOTAL 609, ,21 Fonte: Pesquisa direta, Tabela 4 - Resultados dos tempos gastos pelos trens no modelo Simulado O tempo de circulação também é um indicador que valida o modelo, pois ele deve ser igual à somatória dos tempos de percurso entre os trechos. Portanto, o tempo de circulação para todos os tipos de trens está de acordo com o modelo real, que é de 203 minutos sentido exportação e 143 minutos sentido importação (trens Carga Geral e Heavy Haul), exatamente como os da simulação Desenvolvimento de novos Cenários Serão realizadas três novas experimentações com modelo simulado, com o intuito de avaliar os resultados gerados e os impactos no sistema atual. Os novos modelos serão denominados de cenário 1, cenário 2 e cenário 3. As alterações de cada cenário estão descritas abaixo Cenário 1: Criação de um novo pátio de cruzamento Para identificar o melhor local de inserção de um pátio de cruzamento no trecho FBP-FSA da empresa MRS Logística, observou-se o segmento de maior tempo para tráfego e o pátio com o maior tempo de espera. Nesse caso, optou-se em inserir entre os pátios FBP (Barra do Piraí) e FAT (Aristides Lobo), devido à alta utilização do pátio FBP (maior número de linhas de atividades) e pelo tempo de tráfego entre os pátios ser um dos mais altos. O pátio criado, denominado de FNP (Novo Pátio), será inserido exatamente no meio do caminho entre Barra do Piraí e Aristides Lobo. Assim, o tempo de percurso entre os pátios FBP-FNC e FNC-FAT será a metade do tempo gasto no percurso entre FBP-FAT e FAT-FBR, respectivamente Cenário 2: Remoção de um pátio de cruzamento Esse cenário tem o intuito de fornecer informações sobre o comportamento do sistema ao ter 9

10 um dos pátios removido. Esse cenário pode ser adotado, por exemplo, para auxiliar a empresa em políticas de redução de custos. O objetivo, portanto, é analisar o efeito dessa medida na programação diária dos trens. Analisando os pátios, optou-se por remover o pátio FAP (Andrade Pinto), pois essa é a remoção que afetará menos o sistema em termos de tempo de viagem nos segmentos. O raciocínio nesse caso é o mesmo do cenário anterior para se calcular os tempos de viagens entre os pátios FNC-FVC e FVC-FNC, só que agora ao invés de dividir os tempos eles serão somados Cenário 3: Retirar as atividades do pátio FCQ O intuito deste cenário é testar o efeito da eliminação de todas as atividades no pátio FCQ. Esse pátio não apresenta linha de atividade, portanto os trens realizam as atividades na própria linha de circulação, interrompendo todo o fluxo no trecho. Poderia ser, por exemplo, uma opção estratégica para a empresa transferir as atividades no pátio FCQ para outro pátio que apresente linha de atividade e que não esteja sobrecarregado. 5. Análise dos Resultados A tabela 5 mostra uma comparação do número de trens movimentados do modelo simulado com os outros cenários criados. Tipo de Trem Modelo Simulado # Trens/dia 2009 Cenário 1 Cenário 2 Cenário 3 Heavy Haul 25 24,3 23,4 24,7 Exportação 1,7 1,7 1,7 1,7 Total Importação 40,1 39,7 38,14 40,7 Fonte: Pesquisa direta, Tabela 5 Comparação do número de trens movimentados nos cenários simulados Portanto, a tabela representa a quantidade, de cada tipo de trem, em circulação por dia no trecho. Lembrando que o tipo Total Importação refere-se aos trens tipo Heavy-Haul, Carga Geral e Diverso. A tabela 6 compara os resultados de todos os cenários com relação às principais variáveis consideradas no sistema, dando uma idéia mais clara dos impactos causados por cada novo cenário. O tempo total no sistema refere-se à soma dos tempos gastos pelos trens para circulação na malha (tempo de cruzamento) e espera durante o processo (para realização de atividade ou liberação de linha e pátio). O tamanho total médio das filas refere-se à soma do número médio de trens nos pátios de entrada na malha. Cenários Tempo total no sistema (min) Tamanho total médio das filas Simulado ,61 Cenário ,04 Cenário ,52 Cenário

11 Fonte: Pesquisa direta, Tabela 6 - Resultados das simulações de todos os cenários Analisando os resultados, observe-se que no cenário 1 não houve nenhum tipo de melhoria no tempo médio de espera, no número médio de trens na fila e na quantidade de trens movimentados. Pode-se concluir que, em relação ao cenário atual, o gargalo não é o número de pátios no trecho. Com relação ao cenário 2, os dados mostram que a remoção do pátio FAP prejudicaria a movimentação diária dos trens, reduzindo a quantidade de trens em circulação. Apesar do tempo para atravessamento do trecho não ter sido em muito alterado, o cenário gerou um aumento considerado do número de trens na fila, o que dependendo das condições da malha torna o modelo inviável. Por fim, no cenário 3 houve uma ligeira melhora quando analisado a quantidade de trens transportados e uma grande redução do tempo total de percurso. Nesse novo cenário não há formação de filas nos pátios FBP e FAT. Pode-se concluir que essa é uma opção interessante para a empresa, pois possibilitará maior agilidade e rendimento ao processo. Entretanto, a empresa precisará rearranjar as atividades previstas para o pátio FCQ. 6. Levantamento dos Benefícios e Dificuldades na utilização da Simulação Com base na criação do modelo computacional, nos resultados das simulações e nas avaliações feitas, empregando o software Arena 10.0, resume-se na tabela 7 os benefícios e as dificuldades encontradas na utilização desse software para modelagem de uma malha ferroviária. Benefícios A simulação é de implementação amigável, não necessitando escrever códigos de programação; Agilidade na simulação. O tempo real pode ser simulado em segundos; Dificuldades A construção de modelos complexos como o ferroviário requer um treinamento especial. O aprendizado se dá ao longo do tempo; Dependendo do caráter e dimensão do projeto o custo da aquisição do software é alto; Os modelos de simulação no Arena10.0 podem ser bastante detalhados, retratando as variáveis mais complexas de um processo de forma confiável; A construção do modelo no Arena 10.0 (semelhante ao fluxograma) facilita a identificação de problemas; O Arena 10.0 inclui a ferramenta Input Analyser, que trata estatisticamente os dados; O Arena 10.0 apresenta ferramentas próprias para problemas de transportes, o que facilita a programação e torna-os mais parecidos com os processos reais; A lógica de um mesmo processo pode ser modelada de diversas maneiras, variando de acordo com o programador; Exige conhecimento sistêmico das operações; A escolha correta dos critérios de validação é um grande desafio e, geralmente, exige algumas simplificações do modelo pelo programador que podem gerar resultados não satisfatórios; A modelagem e a experimentação associadas à simulação das ferrovias consomem muito tempo. A tentativa de simplificação na modelagem ou nos experimentos objetivando a finalização do projeto costuma afetar negativamente os resultados; 11

12 O andamento da simulação pode ser controlado (acelerado ou reduzido), facilitando a identificação dos erros; Após validação do modelo, é possível desenvolver diversas outras experimentações, fazendo as modificações que se deseja avaliar, sem afetar em nada o sistema real e sem custo algum. Fonte: Pesquisa direta baseada nas simulações realizadas, Conclusão Resistência por parte dos tomadores de decisão pela utilização da simulação; Dificuldade para determinação de um cronograma de simulação. Tabela 7 - Levantamento dos benefícios e dificuldades na utilização do software Arena 10.0 Este trabalho desenvolveu, através de um estudo de caso, a modelagem de um trecho ferroviário pertencente à empresa MRS Logística. A partir das informações fornecidas pela empresa, criou-se um modelo computacional para um dos trechos ferroviários da MRS, que engloba os pátios entre Barra do Piraí (FBP) e Fernandes Pinheiro (FSA). O modelo foi modelado utilizando o software Arena 10.0 e o tratamento estatístico dos dados de entrada foram feitos através da ferramenta Input analyser. A partir do modelo gerado no Arena 10.0, foram realizadas algumas alterações na estrutura e programação da linha férrea para simular o comportamento dos novos cenários. No cenário 1 foi adicionado um novo pátio de cruzamento, o cenário 2 propôs a eliminação do pátio FAP (Andrade Pinto) e no cenário 3 foram removidas todas as atividades previstas no pátio FCQ. Analisando os resultados, o cenário 3 foi o que apresentou os melhores resultados. Como o pátio FCQ não apresenta linha de atividade os trens são obrigados a realizarem as atividades na linha de trânsito, o que atrasa todo o fluxo no sentido. Dessa forma, com a eliminação das atividades nesse pátio houve um aumento do número médio de trens em circulação e uma grande redução do tempo de atravessamento de todos os trens. Com base nas análises e no modelo computacional criado, e atendendo aos objetivos desse estudo, conclui-se que o software Arena 10.0 traz diversos benefícios para a simulação de uma malha ferroviária, sendo também uma poderosa ferramenta para auxiliar em escolhas e decisões de caráter estratégico. Nesse trabalho foi possível prevê, de forma rápida, segura e sem custo algum, comportamentos futuros a partir de alterações feitas no trecho. Entretanto, em um projeto que envolva o uso da simulação é preciso definir com clareza os recursos disponíveis e o tempo para execução das atividades. Dependendo da complexidade do sistema a utilização de ferramentas como o Arena pode exigir um tempo maior do que o planejado para a implementação do modelo computacional, e caso isso ocorra são necessárias simplificações no modelo que podem prejudicar o sucesso do projeto. Referências CAIXEITA-FILHO, J.V. & MARTINS, R.S. Gestão Logística de Transporte de Cargas. São Paulo: Editora Atlas, CAMPOS, K.C.F. Simulação em um Trecho Singelo de uma Malha Ferroviária utilizando o software Arena. Monografia. Universidade Federal de Ouro Preto. Monografia. Ouro Preto, CHRISPIM, E.M. Análise da operação ferroviária do Porto do Rio de Janeiro utilizando simulação de eventos discretos. Monografia. Universidade Federal de Juiz de Fora. Juiz de Fora,

13 FARIA, A.C. & COSTA, M.F.G. Gestão de Custos Logísticos. São Paulo: Editora Atlas, FIORONI, M.M. Simulação em ciclo fechado de malhas ferroviárias e suas aplicações no brasil: avaliação de alternativas para o direcionamento de composições. Tese de Doutorado. Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. São Paulo, GUIMARÃES, I.F.G. Modelo de Rede de Filas para Avaliação de Desempenho em Trechos Singelos de Malhas Ferroviárias. Dissertação de mestrado. Departamento de Engenharia de Produção, Universidade Federal de Minas Gerais. Belo Horizonte, KLEN, A.M. A Utilização da Simulação em Gestão Hospitalar. Monografia. Universidade Federal de Ouro Preto. Ouro Preto, LANG, A.E. As Ferrovias no Brasil e Avaliação Econômica de Projetos: Uma Aplicação em Projetos Ferroviários. Dissertação de Mestrado. Distrito Federal. Universidade de Brasília,