As principais etapas de um processo de simulação podem ser apresentadas conforme Figura 5.1, elaborada por Freitas (2001):
Formulação e análise do problema Planejamento do Projeto Formulação do modelo conceitual Coleta de macro Informações Coleta de dados Tradução do Modelo Verificação e Validação do Modelo Projeto experimental Experimentação
Análise estatística dos resultados Comparação e identificação das melhores soluções Documentação e Apresentação dos resultados e Implementação ETAPA DE
PLANEJAMENTO ETAPA DE MODELAGEM
ETAPA DE EXPERIMENTAÇÃO
TOMADA DE DECISÃO E CONCLUSÃO DO
PROJETO
Figura 5.1 – Etapas do processo de Simulação. Fonte: Freitas (2001)
Na sequência são apresentadas com maiores detalhes estas etapas, seguindo a abordagem de Freitas (2001) e Pedgen et al. (1995):
Etapa 1: Formulação e Análise do Problema
Primeiramente é realizada a definição do problema que será estudado, apresentando os propósitos e objetivos do estudo. Essa formulação poderá ser atualizada quando se souber mais a respeito do sistema.
Pedgen et al. (1995) complementa indicando que esta fase consiste na clara definição dos objetivos do estudo proposto, ou seja, por que o problema está sendo estudado e quais questões serão respondidas.
Etapa 2: Planejamento do Projeto
É importante ter certeza que o método adequado para alcançar o objetivo do trabalho é a simulação. Deve-se considerar as especificação dos cenários que serão abordados, bem como as pessoas, hardware, sistemas envolvidos, custos e prazos, ou seja, todas as delimitações para a execução da simulação.
Etapa 3: Formulação do Modelo Conceitual
É traçado um esboço do sistema de forma gráfica ou algorítmica, definindo componentes e descrevendo as variáveis e interações lógicas do sistema. Na maioria das vezes é executada a partir de um modelo preliminar (protótipo), que pode ser feito na forma de diagrama de blocos. Ao longo da elaboração do modelo, são acrescentados maiores detalhes até alcançar algo mais complexo que contemple todas as suas características.
Etapa 4: Coleta de Macro-Informações e Dados
Define macro-Informações como fatos, informações e estatísticas fundamentais, que surgem a partir de observações, experiências pessoais e de bancos de dados históricos. A coleta das macro-informações e dos dados é facilitada pela observação do modelo conceitual, pois com ele podem ser identificadas as entradas e saídas mais relevantes.
Etapa 5: Tradução do Modelo
Nesta fase deve ser feita a codificação do modelo numa linguagem de simulação apropriada. Atualmente os esforços dessa etapa diminuíram devido aos avanços em hardwares e principalmente nos softwares de simulação. A escolha do software pode ser definida de modo que seja adequada ao propósito do modelo.
Etapa 6: Verificação e Validação
Segundo Pedgen et al. (1995) a verificação trata-se da confirmação de que o modelo opera de acordo com o proposto e que as saídas do sistema são admissíveis e representam as saídas de um sistema real.
O processo de validação envolve verificar o comportamento do modelo quando se considera seus processos, por exemplo, envio de pedidos, produção, entregas ou qualquer outra situação específica e a situação real observada.
Dados inconsistentes ou não acurados podem levar a resultados errados que tiram à credibilidade do estudo, o que justifica a importância desta fase.
Portanto, esta etapa confirma se o modelo não tem erros de programação e lógica e se o modelo gera informações que satisfaçam aos objetivos estabelecidos no estudo.
Etapa 7: Projeto Experimental Final
Um conjunto de experimentos que produza a informação desejada será projetado para determinar como cada um dos testes deverá ser realizado.
Relaciona-se à realização de um experimento que possibilita obter a informação desejada e determinar como as corridas de simulação para cada cenário serão executadas. Nesse momento não se desenvolve mais nada em relação ao modelo, sendo realizada a aplicação deste como parte integrante da análise para o suporte à decisão.
Etapa 8: Experimentação
Consiste na execução da simulação propriamente dita, gerando os dados necessários e realizando a análise de sensibilidade. São avaliadas a situação do modelo e as condições futuras do sistema. Análises do tipo what if são avaliadas antes que a decisão ocorra de fato e seja implementada.
Etapa 9: Interpretação e Análise Estatística dos Resultados
São feitas as inferências a partir dos dados gerados na simulação. Com base nos indicadores gerados pelo modelo, os resultados são analisados e os cenários são comparados a fim de identificar a melhor alternativa. Neste momento será avaliado o período de warm-up, o período simulado e o número de replicações.
Etapa 10: Comparação de Sistemas e Identificação das melhores soluções As alternativas são comparadas entre os cenários existentes visando identificar a melhor ou a mais adequada.
Etapa 11: Documentação
Para cada cenário testado os dados devem ser organizados e documentados de maneira cuidadosa. A documentação do modelo é necessária para evitar perda de informações quando o modelo tiver que ser estudado ou modificado.
Etapa 12: Apresentação dos Resultados e Implementação
A última etapa exibe os resultados do estudo de simulação. Após a apresentação, o modelo geralmente é implementado.
6 PROPOSTA DO USO DA CORRENTE CRÍTICA POR MEIO DA SIMULAÇÃO PARA O AUXÍLIO NO PROCESSO DE PLANEJAMENTO DA CAPACIDADE
Nesta parte do trabalho é descrito o processo de planejamento da capacidade, considerando as operações do chão de fábrica no estado atual, e a proposta de planejamento da capacidade, contextualizando as operações de chão de fábrica usando a corrente crítica. Em seguida, são apresentados três cenários de simulação da operação de chão de fábrica em uma fundição: um representa o estado atual, considerando as regras de operação baseadas no conhecimento dos especialistas de fundição, os outros dois cenários representam uma proposta de operação utilizando os princípios da corrente crítica e da TOC. A partir dos resultados apurados, os cenários são comparados, verificando o desempenho de cada um deles e avaliando como as decisões de alocação de capacidade podem ser tomadas através da simulação.
O software Simio foi utilizado para elaborar o modelo de simulação, tendo como vantagem a modelagem orientada a objeto além de ser preparado para trabalhar em três dimensões. Para todos cenários simulados, os indicadores de desempenho avaliados são a quantidade de peças expedidas, o lead time de cada família de peças, a quantidade de trabalho em processo (WIP), o atendimento aos prazos, percentual médio de atraso. Além destes indicadores, é feita uma análise do tempo médio de espera na fila do recurso gargalo, o uso de horas extras e a utilização de mão-de-obra em cada centro de trabalho. No caso dos cenários utilizando a corrente crítica, é avaliado também o consumo do pulmão.
Neste trabalho a corrente crítica é utilizada como ferramenta de apoio a decisão gerencial frente às restrições de capacidade, baseando-se no controle dos pulmões e no uso de horas extras como alternativa de curto prazo para implementação da capacidade. O aumento/ redução da capacidade através de contratação/ demissão não foi simulado, devido às limitações do modelo, que entre outros fatores, não avalia os custos envolvidos com esta prática, o que dificulta a análise da melhor técnica, ou seja, a de menor custo. No entanto, os resultados gerados pela simulação indicam onde as ações de implementação de capacidade poderiam ser tomadas.