Baixe Biblioteca no Arena e outras Notas de estudo em PDF para Tecnologia Industrial, somente na Docsity! UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL CONTROLE DE PROCESSOS E INSTRUMENTOS PROJETO DE MODELAGEM OPERACIONAL DA BIBLIOTECA UTILIZANDO O SOFTWARE ARENA RELATÓRIO CURITIBA 2009 UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL CONTROLE DE PROCESSOS E INSTRUMENTOS BRUNO BERTUOL EDDIE BAPTISTA GONÇALVES EDUARDO CHAVES SARMENTO EWERTON PAULO BASSANI JOÃO PAULO ENIK PROJETO DE MODELAGEM OPERACIONAL DA BIBLIOTECA UTILIZANDO O SOFTWARE ARENA Trabalho apresentado à disciplina Controle de processos e instrumentos como requisito parcial para a obtenção da aprovação na disciplina. Professor: Eduardo Loures, Dr.Fr. Curitiba 2009 LISTA DE FIGURAS Figura 1 – Tempo de atendimento........................................................................................11 Figura 2 – Tempo entre chegada...........................................................................................12 Figura 3 – Modelagem em fluxograma.................................................................................14 Figura 4 – Modelagem em redes de petri..............................................................................15 Figura 5- Blocos utilizados para construção do modelo.......................................................16 Figura 6- Bloco Create..........................................................................................................17 Figura 7- Bloco Decide.........................................................................................................17 Figura 8- Blocos Process e Dispose......................................................................................18 Figura 9- Bloco Decide para decisão entre processos...........................................................19 Figura 10- Blocos Assign para a identificação de entidades.................................................19 PAGE 26 6. CONCLUSÃO..................................................................................................................26 1. OBJETIVO Realizar a modelagem do sistema de funcionamento da biblioteca da universidade, utilizando o software Arena, com o intuído de analisar os resultados de desempenho apresentado em cada serviço prestado pela biblioteca. A partir desta análise, propor um novo cenário em que ocorra a melhora no atendimento, levando em conta o desempenho de cada atendente e os serviços prestados per eles. PAGE 26 2. LEVANTAMENTO DE INFORMAÇÕES O levantamento de dados consiste na coleta manual de informações sobre o fluxo de pessoas e o levantamento de tempo de serviço prestado pelos atendentes, primeiramente foi coletado o tempo entre a chegada de pessoas na biblioteca, em seguida, foi realizado a coleta de dados do tempo de atendimento realizado pelos atendentes na execução de devolução ou empréstimo de livros. Nestes levantamentos foram coletados 70 amostras para a execução do projeto. 2.1 FLUXO DE PESSOAS Inicialmente foi realizada a coleta de dados na biblioteca da Universidade Tecnológica do Paraná – UTFPR no dia 08/04/2009 às 18h00min em relação à quantidade de alunos e o intervalo de tempo entre a chegada dos mesmos na biblioteca, estes dados foram coletados manualmente através da observação e da cronômetragem. PAGE 26 A tabela 1 a seguir demonstra a coleta desses dados, na qual temos, o número de amostras (que é o numero de pessoas que entraram na biblioteca), a coleta bruta com o horário de inicio e os seguintes o acréscimo de tempo no horário de inicio, também temos os intervalos em segundos da diferença de tempo de chegada entre duas pessoas, estes últimos dados comentados foram utilizados como entrada para o programa ARENA. Número pessoas Horário de chegada Intervalo entre chegadas 1 18:00:00 00:00:19 2 18:00:19 00:00:07 3 18:00:26 00:00:00 4 18:00:26 00:00:37 5 18:01:03 00:00:17 6 18:01:20 00:00:02 7 18:01:22 00:00:11 8 18:01:33 00:00:59 9 18:02:32 00:00:19 10 18:02:51 00:00:22 11 18:03:13 00:00:20 12 18:03:33 00:00:03 13 18:03:36 00:00:39 14 18:04:15 00:01:05 15 18:05:20 00:00:08 16 18:05:28 00:00:04 17 18:05:32 00:00:10 18 18:05:42 00:00:24 19 18:06:06 00:00:16 20 18:06:22 00:00:00 21 18:06:22 00:00:38 22 18:07:00 00:00:28 23 18:07:28 00:00:05 24 18:07:33 00:00:11 25 18:07:44 00:00:19 26 18:08:03 00:00:17 27 18:08:20 00:00:05 28 18:08:25 00:00:23 29 18:08:48 00:00:12 30 18:09:00 00:00:00 31 18:09:00 00:01:11 32 18:10:11 00:00:02 33 18:10:13 00:00:34 34 18:10:47 00:00:00 35 18:10:47 00:00:09 36 18:10:56 00:00:07 37 18:11:03 00:01:02 PAGE 26 44 00:00:23 23 45 00:00:40 40 46 00:00:41 41 47 00:00:32 32 48 00:00:37 37 49 00:00:35 35 50 00:00:45 45 51 00:00:25 25 52 00:00:26 26 53 00:00:47 47 54 00:01:06 66 55 00:00:22 22 56 00:02:22 142 57 00:00:19 19 58 00:00:22 22 59 00:00:30 30 60 00:00:35 35 61 00:00:51 51 62 00:00:27 27 63 00:00:36 36 64 00:00:38 38 65 00:00:30 30 66 00:00:20 20 67 00:00:24 24 68 00:00:47 47 69 00:00:31 31 70 00:00:28 28 Tabela 2 - Levantamento de dados de processo. 2.3 DADOS DE ENTRADA Com a coleta de dados realizada, os arquivos em excel foram convertidos em arquivos *.txt (documentos de texto) e importados para o software ARENA, os dados em excel foram inseridos no Input Analyser e com isso foram gerados dois gráficos, um do tempo de atendimento e o outro do tempo entre chegadas. O objetivo de se projetar os dados no Input Analyser é obter as equações de tendência tanto da entrada quanto do atendimento no balcão para posteriormente utilizarmos estes dados no programa de simulação, e através desta projeção observamos que a curva de tendência dos dados coletados é exponencial. A seguir temos as figuras 1 e 2, que ilustram os resultados obtidos. PAGE 26 Figura 1 – Tempo de atendimento. Figura 2 – Tempo entre chegada. 3. MODELAGEM CONCEITUAL A modelagem conceitual parte da necessidade de se compreender afundo o processo analisado. Nesta etapa do projeto, o professor orientador solicitou que fosse discutido entre a equipe o funcionamento de todos os processos que compõem a biblioteca, do resultado desta discussão deve ser montado um fluxograma e uma modelagem em redes de petri. Com a utilização destas duas ferramentas foi possível compreender melhor os processos que englobam a biblioteca. 3.1 MODELO FLUXOGRAMA PAGE 26 O fluxograma foi gerado em uma ferramenta do Windows, após decisão tomada pela equipe do sistema mais adequado de representação da biblioteca. Neste fluxograma estão representados todos os processos que compõem a biblioteca, como: empréstimo de livros, devolução de livros, pesquisa à internet, guarda-volumes, etc. A seguir temos a figura 3, que é o fluxograma que representa todo o processo da biblioteca. Figura 3 – Modelagem em fluxograma. 3.2 MODELO REDES DE PETRI A modelagem em redes de petri do processo da biblioteca foi realizada através do programa Visual Object. Para a montagem desta rede, utilizamos o fluxograma como base, a representação está toda baseada no fluxograma. A seguir temos a figura 4, que ilustra a rede de petri que foi modelada para os processos que compõem a biblioteca. Figura 4 – Modelagem em redes de petri. Fonte: O autor, programa Visual Object, 2009 4. DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADE PAGE 26 Figura 10- Blocos Assign para a identificação de entidades. 6. Passo – Na procura de livros identificamos outro problema, quando a entidade vai para o “Balcão” ela deve ser identificada se havia passado pelo “Armario” ou não, pois, existem entidade que não passam pelo “Armario” e seguem diretamente para o “Balcao” e logo após para a saída, estas devem seguir para a “Saída da biblioteca”. Para solucionar este problema foi inserido um bloco Decide, que tem a função de identificar se a entidade já havia passado pelo “Armario” ou não. Para isso, aproveitamos o atributo já inserido no bloco Assign da figura anterior. Figura 11- Bloco Decide para identificar se existe uma passagem pelo “Armario”. 7. Passo – Neste passo foi colocado um bloco Decide para encaminhar metade das entidades da saída do bloco “Estudar” para a entrada do bloco “Pesquisar livro”, e a outra metade para o bloco “Armario” para pegar mala e ir para a saída. Figura 12- Bloco Decide para “Pesquisar livro” ou “ Armario”. 8. Passo – O resultado da modelagem que foi realizada é mostrado na figura a seguir. Figura 13- Modelagem resultante. Como podemos ver na figura anterior, a modelagem esta em um nível ruim para a compreensão. Então, para melhorar o entendimento da modelagem decidimos montar utilizando os blocos Station e Leave para diminuirmos a poluição visual e para posteriormente efetuarmos a construção da camada de animação. O resultado desta nova implementação esta na figura a seguir. PAGE 26 Figura 14- Modelagem definitiva. 9. Passo – Foi desenhada a camada gráfica escolhendo as figuras que representam os blocos Process, as quais já existiam na própria biblioteca do programa Arena, e as rotas que deveriam ser seguidas pelas entidades, e também foram acrescentados contadores que indicam alguns valores importantes. Figura 15- Animação da biblioteca. 5. COMPARAÇÃO PETRI/ARENA. As implementações em Redes de Petri não permitem que sejam adicionadas informações às entidades, o que implica na falta de veracidade nas informações que transitam na implementação. Se houver a necessidade de representar uma entidade retornando a um estado, ao qual já havia passado, não temos o controle de que a entidade vá para um processo diferente. No software Arena, a entidade pode carregar informações, o que garante que a o controle total do processo. Ao inicio do processo podemos acrescentar uma identificação à entidade, e a cada setor do processo podemos inserir novas informações, isso, faz com que a entidade carregue informações de todos os processos ao qual ela deveria passar. Estas informações garantem que a entidade passe pelos processos sem ocorrer conflitos. PAGE 26 Figura 16 – Sistema operando normalmente. Figura 17 – Sistema operando com mais computadores e menos atendentes. Verificamos que mesmo alterando os valores, aumentando o número de computadores e diminuindo o número de atendentes no final do processo temos apenas a mudança de tempo médio de pessoas na fila e número médio de pessoas na fila muito insignificante. Já que o total de pessoas que foi utilizado para fazer a simulação é a mesma nos dois casos. Os valores ficam próximos devido à análise de dados ser feita no fim de cada simulação e a não existência de uma fila formada no “Balcão” neste momento. PAGE 26