Engenharia de Transportes e Logstica Arena uma abordagem

Engenharia de Transportes e Logística Arena: uma abordagem introdutória Bruna Grossl Karine Zago Vangünther Bohn Junior

Exemplo com animação Produção de roupas Produção diária desejada: 40 unidades; Tempos de Produção: • Corte: TRIA(8, 10, 12) minutos; • Costura: TRIA(18, 22, 28) minutos; • Inspeção igual a 2 minutos; Índice de rejeição na inspeção de qualidade: 20%; Tempos de deslocamento: • Tempo de deslocamento entre estações de 2 minutos Deseja-se saber: • O dimensionamento adequado em cada estação de trabalho; • O tempo médio de confecção de uma peça de roupa; • A produção em 600 minutos (10 horas).

Exemplo com animação

Exemplo com animação Para inserir os blocos avançados é necessário seguir este procedimento. Após selecionar o tipo de template ele aparecerá ao lado esquerdo, abaixo dos processos básicos.

Exemplo com animação Utilizaremos a Station neste exemplo, possibilitando mais recursos que os básicos, assim como a simulação 2 D.

Exemplo com animação Utilizaremos o bloco Leave, pois ele possibilitará a transferência para outra estação de trabalho.

Exemplo com animação Repete-se o procedimento para os demais processos com suas devidas propriedades.

Exemplo com animação O preenchimento das Stations e Leaves é similar, como demonstrado nas imagens do processo de costura.

Exemplo com animação Devemos fazer a conexão das estações. Em cada bloco Leave colocaremos em Connect Type - Route

Exemplo com animação Abrir os relatórios. Precisamos aumentar a capacidade

Exemplo com animação Precisamos aumentar a capacidade

Exemplo com animação Mudando a entidade para uma imagem que melhor represente nosso produto.

Exemplo com animação Project Bar -> Basic Process -> Entity -> Initial Picture -> ROUPA

Exemplo com animação Criando o ambiente para animação:

Exemplo com animação Criando os elementos representativos de cada processo:

Exemplo com animação Criando os elementos representativos para cada processo:

Exemplo com animação Representando as filas em cada processo:

Exemplo com animação Criando e conectando (rotas) as estações:

Exemplo com animação Finalizando as rotas e identificando as estações:

Exemplo com animação Rodando a simulação:

Obtendo os dados do modelo Para se implementar qualquer modelo de simulação temos que conhecer e tratar os dados de entrada. • Por exemplo, o intervalo entre chegadas de clientes a uma agencia bancaria pode seguir uma distribuição exponencial com media de 30 segundos e que a duração media do atendimento pelo caixa é de 20 segundos. • E claro, no entanto, que estas frases exigiram muito trabalho para serem formuladas. • Veremos que um dos módulos do ARENA, o Input Analyzer, pode ajudar bastante nesta tarefa.

Coletando dados A coleta dos dados pode ser uma das tarefas mais demoradas (exaustivas) no desenvolvimento de um modelo de simulação. Vamos imaginar um modelo que simule uma agencia bancaria. Se levarmos em conta apenas o sistema de fila dos caixas, dois tipos de dados terão que ser levantados: 1. Intervalo entre chegadas de clientes ao sistema 2. Duração do atendimento dos caixas.

Coletando dados (Cuidado) Na literatura podemos encontrar um grande numero de projetos de simulação que fracassaram exatamente por não ter sido feita uma boa coleta dos dados de entrada do modelo. • Um dos erros mais comuns e, como a coleta de dados pode ser demorada e cara, dar um “jeitinho”, ou seja, simplificar para reduzir custo. • Um exemplo seria o caso em que teríamos que coletar dados por 30 dias mas, para economizar, só se coleta por 10 ou 15 dias.

Teste de Aderência Através do Input Analyzer descrever se existe algum padrão entre os dados, definindo uma função probabilística para descreve-los. Abrir o arquivo enviado.

Teste de Aderência • Não existe nenhum regra para a estrutura deste arquivo texto. • A quantidade de valores em uma linha não é fixa bastando que os valores estejam separados por um espaçamento em branco. • Os valores não precisam seguir qualquer ordem e o arquivo pode conter qualquer quantidade de valores. • Em caso de números fracionados utilizar “. ” e não “, ”.

Teste de Aderência

Teste de Aderência Considerando que os dados estão em um arquivo texto, devemos escolher as opções File, Data File e Use Existing.

Tem-se a tela padrão de abertura de arquivo do Windows (Abrir) onde podemos navegar e escolher o arquivo txt desejado. Podemos observar que ele abre procurando arquivos com extensão. dst que e o padrão do Input Analyzer. No entanto, podemos alterar no Tipo e colocar para. txt

• É mostrado o histograma dos 200 valores do arquivo, assim como o valor mínimo, máximo, a media e o desvio padrão. • Também e informado os parâmetros da montagem do histograma, ou seja, a faixa que ele mostra e o numero de intervalos. • O numero de intervalos pode ser alterado pelo usuário e vai influir na própria aderência que o programa faz, como veremos mais adiante. • Neste exemplo o numero de intervalos é de 14.

Pode-se alterar os parâmetros do histograma.

Aderencia dos dados usando o programa Vamos supor que, a partir da analise da forma do histograma, decida-se de que uma distribuição Gamma seja a melhor opção para “representar” os dados da amostra. Podemos pedir ao programa para que ele escolha a Gamma com a melhor aderência aos dados, clicando em Fit e Gamma:

Mas será que esta escolha é a melhor ? • O programa também usa 2 “estatísticas”: o teste do e o teste de Kolmogorov-Smirnov (KS). • O resultado destes testes são mostrados em função do chamado p– value. • O p–value, cujo valor esta entre 0 e 1, da a probabilidade do erro cometido caso se rejeite a hipótese de que a distribuição adere aos dados da amostra. • Quanto maior o p–value, melhor a aderência pois estaríamos cometendo um erro “grande” em não aceitar a distribuição. • A regra básica e que os p–value devem ser maiores que 0. 10 (10%), no mínimo.

Utilizando a ferramenta Fit All o Arena nos retorna a distribuição estatística que melhor adere as distribuições padrões contidas nele, assim como sua formula.

Exercicio - Coletando dados Faça o mesmo procedimento anteriormente descrito para os seguintes dados:

REFERÊNCIAS Material Claudio Decker (UDESC) Vídeo Aulas Youtube https: //www. youtube. com/watch? v=GCow. Nk 9 Iais&list=PLxf 9 Fx. Nkn. CSWDi. JUyie 0 c 1 zg 7 BSb. L-Np&index=8 https: //www. youtube. com/watch? v=Hv. DF 3 kkrm. Fs&list=PLxf 9 Fx. Nkn. CSWDi. JUyie 0 c 1 zg 7 BSb. L-Np&index=9 Notas de Aula de Processos Estocásticos e Simulação. Livro Usando o Arena em Simulação (Falconi).