A palavra simular significa imitar algo. Para que ocorra a simulação, é necessário haver um modelo que represente, de forma simplificada e significativa, o que se quer imitar. Além disso, um modelo representa fatos, eventos, objetos ou processos que ocorrem no mundo real (ou imaginário), podendo ser físico, computacional ou uma combinação de um ou mais destes tipos.
Em dinâmica de sistemas, um processo típico de modelagem é iterativo, partindo da definição do problema, construção do modelo, de acordo com o formalismo desejado e a definição de políticas de intervenção no sistema. A adequada articulação do problema é o passo mais importante.
Segundo Whelan (1994), construir modelos, através desta metodologia, pode ser gratificante, já que consiste em um processo desafiador, com diferentes caminhos de construção. Para Sterman (2000), a modelagem é um processo criativo e individual, e o modelo é o resultado de constante interação, questionamento contínuo, testes e refinamento. Abaixo, estão relacionadas as etapas que facilitam o processo de modelagem.
− Definir objetivos: O objetivo auxilia a compreender a complexidade do modelo e auxilia no encaminhamento das decisões;
− Definir o sistema que se deseja modelar: Decidir o que está dentro e fora do sistema que será modelado;
− Identificar as variáveis-chaves no sistema: Identificar as variáveis significativas no sistema, nomeando-as de forma a associar com o sistema real;
− Descrever o comportamento das variáveis-chaves: Analisar como as variáveis-chaves se comportam na vida real, descrevendo-as de maneira exata ou com restrições. Esta etapa é importante, pois ajuda a avaliar e melhorar o modelo posteriormente;
− Identificar os estoques e fluxos do sistema: Determinar os níveis e como os fluxos os influenciam;
− Mapear os estoques e fluxos no software utilizado: Construir o modelo em uma ferramenta de simulação computacional;
− Definir os fluxos: Os fluxos são definidos somente com os estoques e variáveis auxiliares;
− Simular o modelo: Teste de funcionalidades;
− Avaliar o modelo: O modelo pode não produzir um comportamento razoável, sendo necessário observar cada uma das relações para encontrar possíveis erros, que, em geral, são: intervalo de solução (dt) muito grande, um fluxo que poderia ser bidirecional sendo definido como unidirecional, o estoque sendo definido por um valor negativo, as direções do fluxo ou as equações estando incorretas;
− Melhorar o modelo: Tentar encontrar as causas de anomalias do comportamento e, então, modificar o modelo para produzir o comportamento apropriado.
Segundo Coyle (1998), o processo de modelagem em dinâmica de sistema inicia e termina com um diagrama de enlace causal, sendo um processo contínuo de formulação de hipóteses, testes e revisões dos modelos mentais e formais. Além disso, a metodologia dinâmica de sistemas pode trazer grandes contribuições quando se pretende desenvolver uma modelagem para analisar a consistência de cenários, projetar o impacto de percepções e de hipóteses ou quantificar certas análises. Frente a um processo de decisão sob incerteza, é importante analisar os possíveis futuros estados do sistema, alternativas de decisões e calcular as conseqüências das decisões.
6.7 QUADRO RESUMO DOS PRINCIPAIS CONCEITOS DO CAPÍTULO
Dinâmica de Sistemas - conjunto de ferramentas e métodos que tem por objetivo a análise e o estudo do funcionamento de sistemas dinâmicos, isto é, sistemas que sofrem alteração ao longo do tempo;
- fornece uma estrutura organizacional para analisar como as políticas e decisões interagem nas complexas formas inesperadas.
- é uma modelagem que utiliza simulações para definir organizações e políticas mais efetivas; - permite a criação de simuladores gerenciais, que consistem em mundos virtuais onde tempo e espaço podem ser comprimidos e desacelerados, de forma a permitir a experimentação de efeitos colaterais de longo prazo, aprendizado e o projeto de estruturas e estratégias de alto desempenho.
Estrutura - feedback: foco principal desta metodologia. As decisões são derivadas de informações sobre o sistema, resultando em ações que têm por objetivo alterá-lo.
Diagrama de Ciclo Causal - representa os elementos de um sistema e a relação entre eles.
Diagrama de Estoque e Fluxo - representa quantitativamente as relações de causa e efeito do diagrama de enlace causal.
Ithink - software de simulação que permite testar os modelos mentais construídos e analisar as políticas em determinado período de tempo.
Modelagem - o processo é iterativo, partindo da definição do problema, construção do modelo, de acordo com o formalismo desejado e a definição de políticas de intervenção no sistema.
7 MODELAGEM PARA AVALIAR OS IMPACTOS DA
DISTRIBUIÇÃO URBANA DE PEQUENAS ENCOMENDAS
“O homem não teria alcançado o possível se, repetidas vezes, não tivesse tentado o impossível” Max Weber
7.1 INTRODUÇÃO
Conforme abordado no Capítulo 4, a entrega de produtos provenientes do comércio eletrônico é um dos grandes desafios para a distribuição urbana. A baixa densidade de clientes com alta dispersão geográfica acarreta um significativo aumento dos custos de distribuição. Acrescenta-se a isso a dificuldade existente em encontrar os clientes em seus domicílios no momento da entrega do produto, acarretando em viagens extras, que elevam ainda mais os custos com distribuição.
Uma alternativa para reduzir este problema é a implantação dos pontos de entrega inteligentes, considerando os aspectos da tendência city logistics, apresentados no Capítulo 3. A análise de viabilidade da implantação destes pontos pode ser realizada com a modelagem apresentada neste capítulo, que utiliza a teoria da difusão da inovação para analisar o tempo que as pessoas levam para aderir a esta nova tecnologia, com o suporte da metodologia dinâmica de sistemas.