Tecnologia
Somos especialistas desde 1996, na aplicação da simulação de eventos discretos em vários segmentos e indústrias. Já desenvolvemos modelos de simulação para processos de manufatura, negócios, cadeias de suprimento, logística, serviços e saúde com expressivos resultados positivos para nossos clientes. Desenvolvendo e suportando ações em níveis táticos, operacionais e estratégicos sempre baseados em fatos e análises refinadas.
Simulação: Uma Tecnologia de Suporte à Tomada de Decisão
Utilizada pela primeira vez na década de 50, no planejamento de estratégias militares, se tornou uma das mais poderosas ferramentas de analise aplicada ao desenvolvimento e controle de processos e sistemas complexos.
Simulação pode ser definida como uma metodologia que permite representar o sistema real através de um modelo, de tal forma que o modelo imite as mudanças no sistema real na forma de eventos que ocorrem com o passar do tempo. Pode-se pensar em simulação como uma metodologia de modelagem que aplicada busca realizar:
- a) descrever o comportamento de sistemas;
- b) construir teorias ou hipóteses sobre o comportamento do sistema;
- c) usar estas teorias para analisar e prever futuros acontecimentos e efeitos produzidos por mudanças no sistema.
Um modelo de simulação representa a união dos modelos analítico e simbólico que agrega ferramentas de animação e resultados gráficos demonstrando o desempenho de um sistema ou processo no tempo.
Simulação de Eventos Discretos
Simulação de eventos discretos consiste na modelagem de um sistema que evolui com o passar do tempo, através de uma representação na qual as variáveis de estado mudam instantaneamente, em intervalos de tempo distintos.
A maioria dos sistemas de manufatura e de serviços podem ser estudados como sistemas de eventos discretos.
Fonte: Adaptada de HARREL e TUMAY, 1995. p. 35.
Modelos de simulação baseados em uma ou mais variáveis randômicas (probabilístico) podem ser denominados "estocásticos". Sistemas estocásticos frequentemente possuem tempos ou valores quantitativos que variam probabilisticamente de ocorrência para ocorrência através de distribuições de probabilidade.
O quadro abaixo apresenta alguns tipos de variáveis que podem ter origem randômica em um sistema.
A Simulação possui uma gama imensa de aplicações, mas em geral é utilizada como:
Design e análise de soluções
Utilizamos a tecnologia de simulação em nossos projetos de otimização de forma a entender como os vários componentes de um sistema interagem e como esses afetam o desempenho do sistema como um todo. Entender quais são as maiores fontes de variabilidade nos processos, seus gargalos, produtividade esperada e também para testar mudanças antes de sua implantação – comparando alternativas e impactos de ações de melhorias. Também em projetos e ambientes que se utilizem dos conceitos e ferramentas do Lean e Seis Sigma, seja para identificar e mapear atividades e fluxos de valor como para analisar a influência da variabilidade em sistemas inteiros. Nestas aplicações, o resultado se mostra tipicamente mais robusto.
Suporte à tomada de decisão
Fornecemos modelos de simulação parametrizados que suportam nossos clientes nas tomadas de decisão abrangendo os níveis estratégico, tático e operacional. Através de uma interface de usuário amigável é possível testar diferentes cenários (inputs) e avaliar seus resultados (outputs) através de relatórios gráficos quantitativos.
Referências
HARREL, C.; TUMAY, K. Simulation Made Easy: a manager's guide. 1.ed. NY: Engineering & Management Press, 1995.
LAW, A.M; KELTON, W.D. Simulation Modeling & Analysis. 2.ed. NY: McGraw-Hill, 1991.
PEGDEN. D.C.; SHANNON. R.E.; SADOWSKI, R.P. Introduction to Simulation Using SIMAN. 2.ed. NY: McGraw-Hill, 1995.
SHANNON, R.E. System Simulation: the art and science. 1.ed. NJ: Prentice-Hall, 1975.