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Aplicabilidade

Modelagem de Sistemas

Tipos de Modelos de Simulação

Verificação Validação e Confiabilidade de Modelos

Fontes de Consulta

Simulação de Processos

Autor: Prof. Luís César Silva
Universidade Federal do Espírito Santo

Aplicabilidade

    A simulação trata-se de um ferramental disponibilizado pela área de pesquisa operacional que permite a geração de cenários, a partir dos quais pode-se: orientar o processo de tomada de decisão, proceder análises e avaliações de sistemas e propor soluções para a melhoria de performance. Sendo que, todos estes procedimentos podem ter por conotação parâmetros técnicos e, ou, econômicos.

    Com os avanços na área de informática, modernos equipamentos e novas linguagens de programação e de simulação tem permitido empregar a técnica de simulação nas diversas áreas do conhecimento humano, fatos que têm propiciado: (a) projetar e analisar sistemas industriais, (b) avaliar performance de hardware e software em sistemas de computação, (c) analisar desempenho de armas e estratégias militares, (d) determinar freqüência de pedidos de compra para recomposição de estoques, (e) projetar e administrar sistemas de transportes como: portos e aeroportos, e (f) configurar sistemas de atendimento em hospitais, supermercados e bancos.

    No caso específico das engenharias, a adoção da técnica de simulação tem trazido benefícios como: (a) a previsão de resultados na execução de uma determinada ação, (b) a redução de riscos na tomada decisão, (c) a identificação de problemas antes mesmo de suas ocorrências, (d) a eliminação de procedimentos em arranjos industriais que não agregam valor a produção, (e) a realização de análises de sensibilidade, (f) a redução de custos com o emprego de recursos (mão-de-obra, energia, água e estrutura física) e (g) a revelação da integridade e viabilidade de um determinado projeto em termos técnicos e econômicos.

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Modelagem de Sistemas

    Sistema pode ser definido como uma coletânea de estruturas e recursos que são interagidos segundo uma lógica de tal forma a alcançar um ou mais objetivos. No caso, por exemplo de uma fabrica, as estruturas referem-se às edificações e equipamentos, os recursos abrangem o capital, matéria-prima, mão-de-obra, energia e água; e os objetivos podem ser a fabricação de um ou mais tipos de produtos. Dessa forma, a depender da área de conhecimento tem-se uma variedade de sistemas reais, tais como: unidades armazenadoras, frigoríficos, unidades de beneficiamento de leite, fabricas de óleo, agências bancarias, supermercados, hospitais e unidades de conservação ambiental.

    Os estudos destes sistemas podem dar-se sob diferentes formas de abordagem. A primeira seria interferindo diretamente sob rotinas operacionais promovendo implementações e, ou, alterações de procedimentos até que sejam obtidas as condições ideais. Estas ações fazem requerer do tomador de decisão a condução de estudos preliminares e experiência, para que as alterações não minorem a performance do sistema.

    A segunda refere-se a utilização de modelos que representem os sistemas reais. Os modelos podem apresentar-se como protótipos ou como modelos matemáticos, os quais podem prestar-se a soluções analíticas, como por exemplo um modelo de regressão, ou a simulação, permitindo assim, reconstituir a rotina funcional de um dado sistema real.

    Desse modo, a implementação de modelos matemáticos de simulação a serem utilizados em computadores requerem o uso das linguagens de programação como FORTRAN, C e PASCAL ou das linguagens de simulação como SLAM, GPSS, GASP, POWERSIM, ARENA e EXTEND. Ressalta-se que para empregar os modelos de forma adequada deve-se proceder a verificação e validação.

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Tipos de Modelos de Simulação

    Os modelos matemáticos de simulação, ou simplesmente modelos de simulação, podem ser classificados em: (a) estáticos ou dinâmicos - denominam-se como modelos estáticos os que visam representar o estado de um sistema em um instante ou que em suas formulações não se leva em conta a variável tempo, enquanto os modelos dinâmicos são formulados para representarem as alterações de estado do sistema ao longo da contagem do tempo de simulação, (b) determinístico ou estocástico - são modelos determinísticos os que em suas formulações não fazem uso de variáveis aleatórias, enquanto os estocásticos podem empregar uma ou mais e (c) discretos ou contínuos - são modelos discretos aqueles em que o avanço da contagem de tempo na simulação se dá na forma de incrementos cujos valores podem ser definidos em função da ocorrência dos eventos ou pela determinaçãçãçãão de um valor fixo, nesses casos só &áááeacute; possível determinar os valores das variáçãçãveçãçãis de eããstado do sistema nos instantes de atualização da contagem de tempo; enquanto para os modelos contínuos o avanço da contagem de tempo na simulação dá-se de forma contínua, o que possibilita determinar os valores das variáveis de estado a qualquer instante.

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Verificação, Validação e Confiabilidade de Modelos

    Uma das tarefas mais árduas em simulação está em determinar se o modelo proposto retrata com fidedignidade o sistema em estudo. Para o alcance desta meta são recomendados a observância de três preceitos básicos, que são a: verificação, validação e implementação de confiabilidade. Esses preceitos devem ser observados nas várias fases do desenvolvimento de um modelo, deste modo, tem-se que:

Verificação - trata-se de um conjunto de ações para certificar se a forma conceitual adotada na formulação do modelo, foi transcrita corretamente ao utilizar-se das linguagens de programação ou de simulação. Recomenda-se na condução deste procedimento: (a) usar duas ou mais pessoas, (b) rodar o programa para um conjunto variado de situações procedendo análises dos dados de saída, (c) rastear o programa verificando a execução dos procedimentos, (d) observar a animação, e (e) comparar os valores gerados pelo uso de distribuições aos observados em sistemas reais.

Validação - é uma coletânea de ações utilizadas para analisar se um dado modelo representa com fidedignidade o sistema em estudo. Podendo este procedimento ser conduzido em conjunto com a verificação, fato que imprimirá maior confiabilidade ao modelo. A validação pode ser categorizada em estatística e subjetiva. A estatística consiste no emprego de ferramentais como: análise de variância, determinação de intervalo de confiança, testes de hipótese, ajustamento de curvas, análises de regressão e análises de séries temporais. Enquanto a subjetiva é recomenda quanto não há possibilidade de proceder incursões exploratórias aprofundadas sobre o sistema em estudo. Para estes casos, pode ser utilizado, por exemplo, o Teste de Turing. Este teste consiste na exposição das informações geradas pelo modelo e às obtidas do sistema real em um mesmo formato. Posteriormente, submetem-se estas a anáálise de um grupo conhecedor do sistema. Caso n&atáááilde;o haja consenso entre eles, quanto a definiçãçãçããção da orãigem das çãinéformações, é indicativo que o modelo está validado. Outra forma deste tipo de validação dá-se por análises de especialistas, os quais procedem o julgamento do modelo, segundo lógicas associadas ao sistema em estudo.

Implementação de confiabilidade - conforme citações em literaturas especializadas, para a obtenção de modelos validados e confiáveis deve-se ater aos seguintes preceitos:

1) Desenvolver modelos interativos com os potenciais usuários.

Desde modo, deve-se: (a) constatar os termos técnicos usuais, (b) coletar dados relevantes a serem utilizados no desenvolvimento do modelo, (c) utilizar de teorias existentes relativas o sistema em estudo, (d) analisar outros modelos desenvolvidos anteriormente e (e) dotar de experiência e intuição na formulação do modelo.

2) Testar as considerações empíricas utilizadas

Um dos ferramentais mais poderosos para a condução desse passo é a realização de análises de sensibilidade. Deste modo, certifica-se como os resultados da simulação são impactados mediante alterações dos valores das variáveis de entrada e parâmetros do sistema.

3) Determinar o quanto os dados gerados são representativos

Este é um dos procedimentos decisivos na validação, o qual consiste na confrontação das informações geradas pelo modelo com as obtidas do sistema real. O nível de precisão irá depender dos propósitos de utilização do modelo. Ressalta-se, que para o emprego da estatística clássica deve-se seguir as regras de aplicação.

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Fontes de Consulta

JAGADEV, H. S. , BOWNE, J., JORDAN P. Verification and validation issues in manufacturing models. Computers in Industry, n. 25, p. 331-353, 1995

LAW, A M., KELTON, W. D. Simulation modeling and analysis. 2. ed. Singapore: McGraw-Hill series in industrial engineering and management science, 1991. 759p.

MENNER, W. A. Introduction to modeling and simulation. Johns Hopkins APL Techinical digest, v. 16, n. 1, p. 6-17, 1995.

WINSTON, W. L. Operations research: applications and algorithms. 3. ed. Belmont, California: Wadsworth Publishing Company, 1994. 1353p

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Última atualização: 12/01/2005 - Responsável: Prof. Luís César Silva