Simulação e otimização na logística:
melhorando a qualidade e a
produtividade de forma rápida e
p
p
eficaz.
Definições de Simulação
•
São técnicas que usam computadores para
“imitar” ou simular diversos tipos de
operações ou processos do mundo real
(
l
)
(Law e Kelton, 1994).
Definições:
Simulação e otimização na logística: melhorando a
qualidade e a produtividade de forma rápida e eficaz.
Graças ao surgimento de ferramentas cada vez mais
acessíveis tanto em preços quanto em facilidade de uso,
a simulação industrial tem se popularizado e trazido
a simulação industrial tem se popularizado e trazido
importantes resultados tanto em empresas do primeiro
mundo como agora no Brasil.
Ela chega ao Brasil com o que há de mais avançado,
através de softwares de 4a. geração.
Aplicações da simulação…
•
É uma metadisciplina
•
Existe com a finalidade de auxiliar outras áreas
•
Instrumento
Simulação evita erros!!!
Fig.1‐ Exemplo de simulação numa área de recebimento.O que é Simulação de Processos Logísticos
• É uma forma de experimentar, através de um modelo, um sistema real, determinando‐se como este sistema responderá a modificações que lhe são propostas. • Em outras palavras: reproduz‐se no computador o sistema real para que se possam testar diferentes alternativas (jogos ‘what if'). • Para cada situação visualiza se seu funcionamento como se • Para cada situação, visualiza‐se seu funcionamento como se estivessemos diante de uma bola de cristal e, ao final, são gerados relatórios para que possamos analisar o desempenho do sistema ‐ quais são os gargalos, como está a ocupação de equipamentos, transportadores e pessoas, como variaram algumas variáveis de interesse como: estoques, ciclo produtivo. Vale ressaltar que é possível controlar a velocidade da visualização (por exemplo verificar em poucos minutos o funcionamento de 1 mês ou até alguns anos de trabalho real ‐ semelhante a um filme em câmera rapidíssima). Além disso, o sistema pode retratar um sistema logístico existente, ou um sistema que está sendo projetado.Qual o princípio
Um modelo típico a ser simulado é composto de: • Locais ‐ postos físicos (unidades fabris, centros de distribuição, portos, etc , ou em modelos mais localizados: áreas de depósito, máquinas, esteiras transportadoras, etc) onde são realizados os processos; Entidades ‐ elementos (carregamentos, lotes, produtos, ( g , , p , documentos, EDIs, etc) que transitam pelos locais e sofrem processamento; • Recursos ‐ elementos (caminhões, trens, navios, empilhadeiras, funcionários, etc) que auxiliam seja no transporte das entidades entre os diferentes locais, seja na execução dos processos; • Processos ‐ operações realizadas no sistema (roteiros e procedimentos operacionais).Qual o princípio
(continuação) O usuário de um software de simulação cria estes elementos básicos (e outros como variáveis e atributos) de forma a reproduzir seu sistema real. A partir disso, o modelo é executado pelo software, baseando‐se no princípio de um simulador de eventos dinâmicos e discretos. O princípio básico é a realização de uma seqüência de ações que são princípio básico é a realização de uma seqüência de ações que são computadas a partir da ocorrência de cada evento (p.ex.: chegada de um carregamento em seu destino, entrada de um pedido, etc). O fato dos sistemas de eventos dinâmicos e discretos comporem a grande maioria das atividades realizadas pelos homens e suas máquinas, faz com que simulação possa ser aplicado não apenas em sistemas logísticos. Hoje aplicações em manufatura, hospitais, bancos, já são corriqueiras.Evolução / Histórico
A evolução da simulação está intrinsecamente relacionada à evolução tanto de hardware quanto das inovações de software. Nos anos 60 , simulação se restringia a um seleto grupo de gurus trabalhando em Universidades, centros de pesquisa e no meio militar. Basicamente desenvolviam programas em FORTRAN, específicos para cada aplicação.As execuções eram sofríveis pois naquela época os computadores eram menos As execuções eram sofríveis, pois, naquela época, os computadores eram menos poderosos que os atuais computadores embarcados em automóveis. Nos anos 70 , simulação foi difundida nos setores de engenharia e negócios, graças ao surgimento de linguagens próprias de simulação. O aprendizado e ‘debugging', porém, ainda eram longos. Nos anos 80 os Pcs permitiram o surgimento de várias ferramentas de simulação manipuláveis por qualquer profissional. Dessa forma, o tema tem se popularizado de forma cada vez mais acentuada.
Geração Tipo Conceitos Exemplos
G-0
Linguagens de programação de propósito
geral
Aplicáveis em qualquer contexto, porém exigem conhecimento profundo na linguagem, muito tempo de
desenvolvimento e não são reutilizáveis.
Fortran, Pascal e C
G-1 Linguagens de simulaçãofenômenos comuns. Mais amigáveis que G-0, ainda requerem Comandos projetados p/ tratar lógica de filas e demais d l d
Simscript, GPSS, Siman e Slam programador especializado. Siman e Slam
G-2 Simuladores ou pacotes de simulação
Projetados p/ permitir modelagem rápida, dispõem de elementos específicos p/ representar filas, transportadores, etc. Restringem, porém, o uso p/ sist. de certos tipos e não
complexos.
Simfactory e Xcell
Tabela‐1: Quadro ilustrativo da evolução dos softwares de simulação
Geração Tipo Conceitos Exemplos
G-3
Simuladores integrados com
linguagens
Num só pacote, integram a flexibilidade das linguagens de simulação (G-1), com a
facilidade de uso dos pacotes de simulação (G-2). Witness e ProModelPC G-4 Simuladores e linguagens integrados no ambiente Windows
Aprimoramento da G-3, que permite modelagem rápida, inclusive p/ sistemas
complexos sem restrição de áreas de aplicação (ou templates)
ProModel for Windows
Arena
Enfoque atual
Com os atuais softwares de simulação de 4a. Geração, o tempo e esforço despendido num projeto de simulação se concentra mais na atividade de análise dos resultados e menos na programação e ‘debugging', como pode ser visto na figura a seguir:
Fig.3‐ Evolução qualitativa do esforço dispendido num projeto de simulação.
À primeira vista isto pode parecer frustrante a um profissional da área que estava habituado a lecionar programação e debugging. A ênfase agora deve ser dada à sistemática de análise , o que inclusive viabiliza muito a utilização prática de simulação nas indústrias.
Onde se aplica
A aplicação se dá em diversos segmentos da logística,
tais como: logística interna; logística externa; cadeia
logística; depósitos e armazéns; movimentação de
materiais; just‐in‐time com fornecedores e clientes;
transporte rodoviário, aéreo e marítimo; garagens de
f t d ô ib
t
frota de ônibus; etc.
Na realidade, a simulação torna‐se fundamental em
praticamente qualquer tomada de decisão nos projetos
logísticos. Ferramentas como planilhas eletrônicas e
diagramas de fluxos são extremamente limitadas e
incorrem em erros hoje considerados inadmissíveis
num mundo cada vez mais competitivo.
Fig.4‐ Análise de uma cadeia logística’. Citaremos abaixo algumas exemplos específicos de atuação da simulação: Material Handling: Projeto de sistemas de manuseio e transporte mais eficazes e adequados. Apoio ao PCP: Simulação auxilia a equacionar a programação dos lotes, dentro do conflito imposto aos programadores ‐ minimizar e garantir os tempos de entrega dos produtos X maximizar a carga‐máquina e a utilização dos recursos. Avaliação de Novas Tecnologias: Compara o desempenho e a relação custo/benefício entre a sistemática corriqueira e o sistema dotado de novas tecnologias, para avaliação da viabilidade técnica e comercial do investimento. Estocagem e Distribuição: Definição de melhores alternativas de pontos e características de estoques e sistemas de distribuição. Cadeia Logística: Adequação da programação de suprimentos entre departamentos de uma empresa, ou da empresa com seus fornecedores e clientes. Layout e Planejamento de Capacidade: Projeto de layout otimizado e previsão realista da capacidade produtiva tanto para instalações novas, quanto para alterações ou ampliações. Alguns exemplos reais de aplicação : A título de ilustração, serão descritos sucintamente alguns exemplos de utilização prática de sistemas de simulação de 4a. geração (software como o ProModel ou Arena): Dimensionamento da Frota de Transporte Ferroviário na DuPont / USA: para atender um aumento na demanda, previa‐se um aumento considerável na frota. Através de um projeto rápido de simulação, foram testadas alternativas de viagens e roteiros, obtendo‐se uma economia superior a US$ 450.000 no investimento necessário para o novo patamar de demanda de demanda. Otimização das operações de manutenção de poços, na Petrobrás: análise e otimização destes procedimentos, observando‐se o tamanho de frota mais adequada economicamente, além da obtenção de procedimentos mais adequados na programação das atuações. Alguns exemplos reais de aplicação (continuação): Verificação da operacionalidade de projetos de movimentação e armazenagem: empresas nacionais como Águia e Brockveld já usam estesimulador para consolidar os projetos elaborados para seus clientes.
Just‐in‐time Sequenciado na indústria automobilística: A Ford utilizou o
sw no Brasil para testar a implantação deste procedimeto com fornecedor localizado a 100 Km de sua planta. A Ford utiliza intensamente o ProModel em seus projetos logísticos nos EUA. A Volkswagen e várias empresas de autopeças brasileiras já começaram a utilizar esta técnica.
Avaliação de Investimento: a Arno utilizou o ProModel na implantação de
novos conceitos produtivos, avaliando‐se o investimento em novas linhas dotadas de automação flexível.
Modificação geral no lay‐out produtivo: a planta da Michelin em
Resende/RJ está sendo totalmente remodelada com a prévia e depurada análise do ProModel.
Simulação ‐ Logística
Localização dos CDs Roteiros de coleta Tipos de veículos Alocação de cargas Lead timesComposição das cargas
Equipamentos de movimentação de cargas
Aspectos favoráveis da simulação
• ferramenta para tomada de decisão • existência de softwares de simulação acessíveis e amigáveis • hardware com capacidade de processamento necessária tem custo viável • aproveita o conhecimento das pessoas envolvidas rotineiramente no processo • consolida o conhecimento • explicita, permitindo compartilhamentoAspectos favoráveis da simulação
(continuação) • Recupera a visão sistêmica dos processos • Permite testar configurações diferentes de um sistema e estimar o desempenho • Permite comparar, para uma dada configuração, condições alternativas • Controle das experiências antes de alterar o sistema real • É possível estudar o funcionamento do sistema ao longo de um horizonte temporal extenso.Aspectos da simulação que requerem cuidados !
• Cada rodada de um modelo estocástico de simulação produz apenas estimativas das verdadeiras características do modelo para valores particulares dos parâmetros de entrada
• São necessárias várias rodadas para gerar estimativas razoáveis • O desenvolvimento de modelos de simulação pode ser dispendioso e • O desenvolvimento de modelos de simulação pode ser dispendioso e demorar algum tempo se o sistema em análise for muito complexo; • O grande volume de resultados numéricos produzidos por um estudo de simulação e o efeito persuasivo de um modelo animado pode levar a confiar cegamente nos resultados da simulação; • Se o modelo não for válido, os resultados da simulação, por mais impressionantes que sejam não conduzem a conclusões úteis sobre o sistema real.
Passos
1. Formular o Problema e o Plano de Estudo
• formulação do problema • objetivos definidos • projetos alternativos • critérios para avaliação de eficiência destas alternativas • estudo deve ser planejado em função do número de pessoas, custo e o tempo necessário para cada aspecto do estudo2. Coletar os Dados e Definir o Modelo
Informações e dados do sistema de interesse devem ser: • coletados (se existirem) • e usados para especificar procedimentos operacionais • e a distribuição probabilística das variáveis aleatórias do modelo.3. Validar o modelo
Esta etapa deveria ser feita durante todo o estudo de simulação validação durante a construção do modelo. É necessário que o modelador envolva no estudo pessoas que estão familiarizadas com as operações do sistema real Determinar o quanto o modelo conceitual é uma representação razoável do sistema real (ou idealizado) que está sendo modelado4. Construir o Programa de Computador e Verificar
• Codificação ou programação do modelo • Transcrição do modelo comunicativo num programa escrito em linguagem de programação de computadores • A linguagem de programação pode ser: • de propósito geral • ou específica para simulação • O programa deve ser testado; processo de depuração do código do programa.5. Rodar o Programa Piloto
•
Rodar o programa verificado para poder
validar o modelo no passo seguinte
6. Validar Programa Piloto
O programa piloto pode ser utilizado para testar a sensibilidade das saídas do modelo para pequenas variações dos parâmetros de entrada do mesmo Se ocorrerem grandes variações na saída, uma melhor estimação do parâmetro de entrada deve ser obtidaparâmetro de entrada deve ser obtida Se um outro sistema similar existe, os dados de saída dos modelos devem ser comparados.
7. Projeto Experimental
O projeto ou modelo experimental determina a estratégia de simulação a ser utilizada. Exemplo: • duração da simulação • replicações da simulação • período de inicialização (warm‐up) • Combinações e cenários8. Rodar a simulação:
• É feita para disponibilizar dados de desempenho do sistema de interesse.9. Analisar os Dados de Saída
Técnicas de estatística são utilizadas para analisar os dados de saída de uma produção. Construir um intervalo de confiança para a medição de desempenho de um sistema em particular .p p Decidir qual sistema simulado é melhor em relação a alguma medida de desempenho.10. Documentar, Apresentar e Implementar Resultados
Os modelos serão utilizados em mais de uma simulação é importante documentar as premissas do modelo, bem como as premissas da programação computacional.VERIFICAÇÃO, VALIDAÇÃO E
CREDIBILIDADE DOS MODELOS
•
Um dos problemas mais difíceis encontrados
na simulação é de determinar se o modelo de
simulação representa o sistema real e se o
modelo é válido
modelo é válido.
•
“Se o modelo não é válido, qualquer
conclusão obtida do modelo terá resultados
duvidosos”. (LAW e KELTON, 1991).
Verificação (debugging):
•
Teste da passagem de um modelo
conceitual para a sua implementação
numa linguagem de programação
numa linguagem de programação
Validação
• Teste da passagem do sistema real para o modelo, face aos objetivos particulares a estudar • Se um modelo é válido então as decisões feitas no modelo devem ser similares àquelas feitas fisicamente • Validar é assegurar que o modelo é uma representação razoável do atual sistema ou problemaCredibilidade
• Quando um modelo e seus resultados são aceitos pelos gerentes/clientes como sendo válidos e são usados para tomar decisões, diz se que é um modelo em que se pode acreditar, ou seja, um modelo que possui credibilidade A ifi ã lid ã ã i d • A verificação e a validação são etapas importantes para dar credibilidade ao modelo de simulaçãoRelações entre as etapas
Armadilhas a evitar
• Não definir claramente os objetivos no início de um estudo de simulação; • Falhas de comunicação com os gestores durante o estudo; • Má compreensão da simulação por parte dos gestores; Olh t d d i l ã i i l t • Olhar um estudo de simulação principalmente como um exercício de utilização de software em computador. • Não incluir na equipe pessoas com conhecimento de estatística e metodologia da simulação; • Adotar software de simulação inadequado;Armadilhas a evitar
(continuação)• Acreditar que um software que seja fácil de usar, e não requeira programação, dispensa competência técnica e metodológica; • Não recolher dados de boa qualidade no sistema real; • Não incorporar corretamente as fontes de aleatoriedade do sistema real; • Escolher arbitrariamente distribuições de probabilidade para os dados; • Rodar um modelo de simulação uma única vez e tomar os resultados obtidos como “a verdadeira resposta”; • Adotar medidas de desempenho erradas.
SOFTWARE
• Tipos de linguagens de simulação: • Linguagens de programação em geral, tais como FORTRAN, C, PASCAL• Linguagens específicas de simulação tais como GPSS SIMSCRIPT • Linguagens específicas de simulação, tais como GPSS, SIMSCRIPT, SIMAN, SLAM • Ferramentas de simulação específicas, tais como o ARENA, AUTOMOD PROMODEL, entre outros
Linguagens de programação em geral,
tais como FORTRAN, C, PASCAL
• Exige um grande esforço para construção de modelos, além de profissionais com conhecimentos profundos de programação de computadores. • Oferece uma maior flexibilidade já que o programador pode utilizar todos os recursos oferecidos pela linguagemLinguagens específicas de simulação ‐
GPSS, SIMSCRIPT, SIMAN, SLAM
• Facilitam a tarefa do desenvolvedor.
• Estes softwares vêm com várias rotinas de simulação prontas.
• Os blocos de código são similares a comandos e são facilmente • Os blocos de código são similares a comandos e são facilmente reutilizáveis, gerando programas menores de forma rápida.
