Apostila simulação com Arena V.6 - Primeira Parte

Apostila simulação com Arena V.6 - Primeira Parte

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Simulação de Projeto com utilização do software ARENA®

Simulação de Projeto com utilização do software ARENA®

Fabrízzio Condé de Oliveira

UNIVERSIDADE SALGADO DE OLIVEIRA UNIVERSO – Campus Juiz de Fora

Simulação de Projetos com utilização do software ARENA®

Fabrízzio Condé de Oliveira

Introdução à simulação com

Simulação

“Simulação é uma das mais poderosas ferramentas de análise disponíveis para os responsáveis por projeto e operação de processos complexos ou sistemas. Em um mundo de crescente co petitividade, simulação se tornou uma ferramenta muito poderosa para planejamento, projeto e controle de sistemas. Não mais renegado ao posto de “último recurso”, hoje ela é vista como uma metodologia indispensável de solução de problemas para engenheiros, projetistas e g rentes.”

C. Dennis Pegden “Introduction to Simulation Using Siman”

Definição

“[simulação com o auxilio de model

O que é simulação?

Simulação é a técnica de estudar o comportamento e reações de um determinado sistema através de modelos, que imitam na totalidade ou em parte as propriedades e comportame tos deste sistema em uma escala menor, permitindo sua manipu

Um bom exemplo de simulação é aquele usado na indústria aeronáutica, onde a aerodinâmica dos aviões em projeto é testada em túneis de vento através de pequenas maquetes que apr sentam o mesmo formato do avião, ou seja, é o “model da, pois seria completamente inviável construir todo o avião e tentar fazê de prova. A perda de vidas e investimentos am como hoje os conhecemos se n

A evolução vertiginosa da informática nos últimos anos tornou o comp tador um importante aliado da simulação. é usada nas mais diversas área previsão meteorológi pilotagem de veículos ou aviões.

Até mesmo o estudo aerodinâmico, antes feito por maquetes, pode ser realizado agora pelo computador.

Introdução à simulação com ARENA®

Simulação é uma das mais poderosas ferramentas de análise disponíveis para os responsáveis processos complexos ou sistemas. Em um mundo de crescente co simulação se tornou uma ferramenta muito poderosa para planejamento, projeto e controle de sistemas. Não mais renegado ao posto de “último recurso”, hoje ela é vista como logia indispensável de solução de problemas para engenheiros, projetistas e g

Introduction to Simulation Using Siman”

“[simulação] s.f. Ato ou efeito de Simular. Experiência ou ensaio realizado com o auxilio de modelos.”

Simulação é a técnica de estudar o comportamento e reações de um determinado sistema imitam na totalidade ou em parte as propriedades e comportame tos deste sistema em uma escala menor, permitindo sua manipulação e estudo detalhado.

Um bom exemplo de simulação é aquele usado na indústria aeronáutica, onde a aerodinâmica dos aviões em projeto é testada em túneis de vento através de pequenas maquetes que apr sentam o mesmo formato do avião, ou seja, é o “modelo” do avião real. Esta técnica é aplic da, pois seria completamente inviável construir todo o avião e tentar fazê-lo voar com pilotos de prova. A perda de vidas e investimentos seria enorme e certamente nossos aviões não ser am como hoje os conhecemos se não fosse usada a simulação.

A evolução vertiginosa da informática nos últimos anos tornou o comp tador um importante aliado da simulação. A simulação por computador é usada nas mais diversas áreas, citando como exemplos as anál previsão meteorológica, treinamentos de estratégia lotagem de veículos ou aviões.

Até mesmo o estudo aerodinâmico, antes feito por maquetes, pode ser realizado agora pelo

Simulação é uma das mais poderosas ferramentas de análise disponíveis para os responsáveis processos complexos ou sistemas. Em um mundo de crescente comsimulação se tornou uma ferramenta muito poderosa para planejamento, projeto e controle de sistemas. Não mais renegado ao posto de “último recurso”, hoje ela é vista como logia indispensável de solução de problemas para engenheiros, projetistas e ge-

Experiência ou ensaio realizado

Simulação é a técnica de estudar o comportamento e reações de um determinado sistema imitam na totalidade ou em parte as propriedades e comportamenlação e estudo detalhado.

Um bom exemplo de simulação é aquele usado na indústria aeronáutica, onde a aerodinâmica dos aviões em projeto é testada em túneis de vento através de pequenas maquetes que apreo” do avião real. Esta técnica é aplicalo voar com pilotos e certamente nossos aviões não serião fosse usada a simulação.

A evolução vertiginosa da informática nos últimos anos tornou o compu-

A simulação por computador s, citando como exemplos as análises de para militares e

Isso é possível, pois o computador é alimentado com as propriedades e características do sistema real, criando um ambiente “virtual”, que é usado para testar as teorias desejadas.

O computador efetua os cálculos necessários para a interação do ambiente virtual com o objeto em estudo e apresenta os resultados do experimento no formato desejado pelo analista.

Umas das áreas da simulação por computador é justamente a simulação de processos por computador, categoria na qual se enquadra o ARENA®.

Por “processos", entende-se uma situação onde elementos estáticos, formando uma ambiente bem definido com suas regras e propriedades, interage com elementos dinâmicos, que fluem dentro desses ambientes.

Por exemplo: em uma linha de produção, constituída por máquinas e operadores (elementos estáticos) passam as peças ou matéria-prima (elementos dinâmicos). O resultado desta interação é o produto vendido pela empresa. Esta situação pode ser simulada dentro do ARENA®, que irá fornecer como resultados, estatísticas detalhadas de qualquer aspecto sobre o sistema que for desejado pelo operador.

Assim, a simulação de processos permite que se faça uma análise do sistema em questão sem a necessidade de interferir no mesmo. Todas as mudanças e conseqüências, por mais profundas que sejam, ocorrerão apenas com o modelo computacional e não com o sistema real.

Trata-se de um estudo de baixo custo, visto que todo o trabalho de implementação é testado no computador, permitindo ainda o teste de inúmeros cenários e alternativas de solução para o sistema em estudo.

A técnica de simulação computacional de sistemas em seus primórdios era extremamente complicada, devido à necessidade do modelamento matemático dos sistemas e a implementação de algoritmos em linguagens de programação.

Com o surgimento de linguagens orientadas a simulação na década de 50, tornou-se mais fácil a modelagem de sistemas. Com o passar dos anos estas linguagens foram se desenvolvendo e outras ferramentas foram adicionadas às linguagens de simulação, de modo a torná-las uma das adicionadas as linguagens de simulação, de modo à torná-las uma das ferramentas mais poderosas para o projeto de sistemas.

O ARENA® é o mais novo passo evolutivo da Simulação, uma ambiente englobando lógica e animação com ferramentas poderosas de analise estatística, além de toda potencialidade do ambiente Windows 98 / NT / 2000 / XP.

Como Simular

Em uma simulação, é construído um modelo lógico-matematico que representa a dinâmica do sistema em estudo. Este modelo normalmente incorpora valores para tempos, distâncias recursos disponíveis, etc..

No ARENA®, esta modelagem é feita visualmente com objetos orientados à simulação e com o auxílio do mouse, não necessitando serem digitados comandos na lógica (programação).

Ao modelo são anexados dados sobre o sistema. Neste ponto a simulação se diferencia, pois não são utilizados valores médios para os parâmetros no modelo, e sim distribuições estatísticas geradas a partir de uma colocação de dados sobre o parâmetro a ser inserido.

Somando-se os dados e o modelo lógico-matemático, teremos uma representação do sistema no computador. Com esse sistema podemos realizar vários testes e coletar dados de resultado que irão mostrar o comportamento do sistema bem próximos do real.

De forma sucinta, estes são os passos de uma simulação, na maioria dos casos:

1. É realizado um estudo sobre o comportamento do sistema a ser simulado, coletandose as informações de tempo necessárias; 2. O modelo é construído no ARENA® e alimentado com os tempos coletados na etapa anterior; 3. O ARENA® é acionado para fazer funcionar o modelo e gerar resultados sobre o seu comportamento; 4. Estes resultados são analisados e, baseado nas conclusões, novas mudanças são feitas no modelo para aperfeiçoar o processo. 5. Neste ponto, retorna-se para a etapa3, gerando novos resultados. Este ciclo se repete até que o modelo se comporte de forma satisfatória. Como se trata de uma replica fiel do sistema original, os resultados obtidos pelo modelo serão válidos também para o sistema.

Existe uma máxima em simulação: “Quanto melhores os dados e a modelagem do sistema, melhores serão os resultados obtidos.” Lembre-se, o inverso também é verdadeiro!

Valores Médios Versus Curvas de Comportamento

Na abordagem tradicional, as análises de dimensionamento geralmente confiam em valores de tempos médio, obtidos através de várias cronometragens de uma determinada operação. Os valores obtidos são, então, divididos pelo numero de tomadas de tempo, resultando no “tempo médio” daquela operação. Os avaliadores confiam neste valor como suficientemente representativo para a análise, que é feita da seguinte maneira:

No entanto, esta é uma expectativa errônea, pois a situação real, na verdade, possui uma variação. Esta variação, mesmo pequena, pode induzir a erros graves na análise, a simulação e processos faz a análise considerando esta variação através de curvas estatísticas de comportamento, que são geradas pelos mesmos valores coletados da forma descrita anteriormente.

Esta seria a interpretação dos valores realizada por um modelo de simulação:

Resultado Variável Mínimo: 38,4

+= Média: 86,5
çã 1 é  30+ çã 2 é  50= é  80

Como exemplo, faremos uma análise da seguinte situação:

O departamento de engenharia de uma empresa fabricante de computadores precisa dimensionar um posto de trabalho, parte da linha de montagem de micros, onde o operador recebe o computador, e sua tarefa é conectar os fios da fonte de alimentação aos respectivos componentes internos, a operação toda foi cronometrada varias vezes, resultado um tempo médio de 1 minuto. Baseando-se nesta informação, o restante da linha também, foi dimensionado de forma a chegar 1 computador por minuto neste posto de trabalho. Assim o operador será capaz de cumprir sua tarefa normalmente sem que ocorra acúmulo de trabalho, já que o espaço para acúmulo também é limitado.

Simulando 100 minutos com estes valores, constatamos que o operador foi capaz de conectar os cabos em 100 unidades de computadores e não houve formação de fila no seu posto de trabalho, ou seja, conclui-se que o posto está corretamente dimensionado.

No entanto, realizando-se o mesmo estudo levando em conta a variação de cada processo, temos os seguintes dados: o intervalo entre chegadas de computadores no posto de trabalho varia segundo uma curva estatística exponencial de média 1, e o operador realiza seu trabalho segundo uma curva normal de média e desvio padrão de 0,5. O modelo em ARENA® desta nova situação é mostrado abaixo:

A simulação deste modelo por 100 minutos mostra que o operador conectou os cabos de 90 computadores, e houve formação de fila em seu posto de trabalho em vários momentos, terminando com 6 unidades à espera da operação.

Se esta situação se repetir para todo o resto da fábrica, a empresa estará realizando prejuízo devido à produção inferior ao previsto, ao mesmo tempo que o capital de giro necessário para manter a produção será muito mais do que o calculado, supondo-se que cada unidade de micro neste estágio da fabricação tenha uma valor de US$550,0, as três unidades acumuladas neste posto de trabalho já totalizam US$1.650,0 em estoque intermediário, a se somar aos acúmulos de outros postos.

Este exemplo demonstra o quão importante é o estudo da variação dos tempos no dimensionamento da produção. O ARENA® considera a variação em suas simulações e possui uma ferramenta específica para auxiliar na determinação das curvas de comportamento.

Esta ferramenta é o INPUT ANALYZER, explicado em detalhes na seção seguinte.

Dados de Entrada

Em um modelo de simulação, são inseridos dados para que ele represente com precisão o sistema em estudo. Alguns dados têm valores bem determinados, como por exemplo, distancias, numero de máquinas disponíveis e outras.

Porém existem aqueles que são indeterminados, normalmente os que envolvem tempo, pois os processos não são exatos, podendo ter variações em torno de um valor médio. Este valor médio, normalmente, é utilizado em simulações estáticas e folhas de processo. Porém, em uma situação dinâmica temos a possibilidade de inserir esta variação no modelo, através de distribuições estatísticas.

Estas distribuições são determinadas através da coleta de dados do evento de interesse, estes dados são agrupados por classes em um histograma, e então uma distribuição estatística é adequada a esse histograma.

O ARENA® possui a ferramenta Imput Analyzer, que em segundos faz tudo automaticamente para você.

O Input Analyzer tem varias opções para tratamento dos dados de entrada. Vamos descrever um procedimento para um tratamento simples dos dados e depois mostrar as principais distribuições estatísticas características.

Iniciando o Input Analyzer No botão Iniciar do Windows, inicie o Input Analyzer na subpasta Rockwell Software.

No Input Analyzer, escolha o menu File (Arquivo), New (Novo):

Uma janela será aberta e agora devem ser inseridos os dados. Você pode gerar dados segundo alguma distribuição estatística, ou pode carregar dados reais tabelados em um arquivo qualquer.

Vamos abrir o arquivo “Dados Exemplo.DST”.

Automaticamente, o Input Analyzer lerá os dados e montará o histograma:

Agora basta adequar uma distribuição a estes dados, você pode testar distribuição por distribuição, porém a opção do Fit All (Ajustar Todas) do Menu Fit (Ajustar) irá ajustar todas as distribuições, e mostrará a melhor:

O Input Analyzer também gera a lista em ordem por melhor ajuste, através da opção de menu Window (Janela) – Fit All Sumary (Relatório de Ajuste):

Você pode alterar parâmetro para estas distribuições e para o histograma.

Quando você chegar a um valor adequado, você pode copiar a expressão obtida para seu modelo ARENA®, através da opção do menu Edit (Editar) – Copy EXPRESSION (copiar Expressão) e colar no local desejado dentro do modelo ARENA®.

Em simulação, são conhecidos alguns tipos de comportamentos que geralmente obedecem alguma distribuição, a seguir temos as principais distribuições e seus usos mais comuns.

Distribuições Estatísticas Normal

A distribuição Normal, tratada anteriormente em particular, descreve fenômenos regidos por variáveis aleatórias que possuem variação simétrica acima e abaixo da média. Muito utilizada em tempos de processo como tempos de máquina.

Sua mais importante contribuição é o fato de que os possíveis valores de uma variável aleatória, que são resultantes da soma ou da média, de um grande número de outras variáveis aleatórias, resultam em uma curva cuja forma pode ser aproximadamente por uma normal.

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