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Simulação – 2021. Preocupações acerca da Simulação Apesar da simulação ser um dos principais pilares da Industria 4.0 e, de fato, ser uma das partes mais importantes dentro de uma indústria, é importante também que sejam levados em consideração as diversas questões e preocupações acerca da simulação, preocupações essas que autores como Law, Sadowski, Schmeiser e outros autores trazem à tona. Essas questões são tratadas ao longo de todo o artigo. As preocupações são divididas em sete categorias, sendo elas: coleta de dados, construção do modelo, verificação e validação, análise, gráficos de simulação, gestão do processo de simulação, e fatores humanos, como conhecimento e habilidades. Categorias essas que serão tratadas separadamente. Primeiro falando sobre o problema na questão da coleta de dados. Se qualquer informação coletada, qualquer dado for errado ou feito de forma incompleta, todo o processo dá errado. Também é dito que há diferenças, inevitavelmente, mas é sempre necessário que essa diferença seja considerada para tratamento dos dados. Os principais problemas relacionados à coleta de dados estão relacionados há dados antigos, uma população pequena, formato errado de apresentação de dados, os dados não são representativos, erros e defeitos desconsiderados, como outliers. Essa questão foi explorada em um estudo de caso para as simulações que continham esses erros, explorando a diferença que faz essas considerações na simulação, e ficou claro que informações continham disparates quando não consideradas as questões que influenciam negativamente a coleta de dados. Em alguns casos podem ser desconsiderados esses pormenores, mas na maioria dos casos, o impacto é considerável. O segundo ponto que interfere é a questão da construção do modelo. Uma frase que destaca bem como funciona essa parte é: "Mantenha o modelo simples, mas não tão simples. Faça um modelo complexo, mas não tão complexo.", e isso significa que o modelo deve responder às perguntas feitas, e para isso o modelo não deve ser simples, nem complexo, apenas deve atender às necessidades e aos desafios propostos. Para isso, antes da implementação deve ser criado um modelo conceitual; após a validação do
modelo conceitual, o modelo operacional, muitas vezes uma representação computadorizada, pode ser iniciado. Infelizmente, muitos modeladores “pulam” para a representação computadorizada sem construir uma modelo. Embora isso seja possível na prática, não é aconselhável. Algumas vantagens de criar um modelo conceitual antes da próxima fase na modelagem são: O modelo conceitual pode ser validado pelo cliente em um ou mais encontros presenciais. De acordo com Law, o processo de validação do modelo conceitual com o cliente é primordial importância. É mais fácil corrigir o modelo conceitual do que o modelo computadorizado. A documentação do modelo conceitual é importante para qualquer processo de pós-auditoria. Com o modelo conceitual adequado é possível estimar o tempo e esforço da implementação. Comece de forma simples, verifique, valide e desenvolva o modelo, verifique, valide e desenvolva o modelo. Valide o modelo conceitual antes de prosseguir com construção de maquetes, mantenha interações frequentes com o cliente, porque com o cliente envolvido e fazendo parte de todo o projeto e desenvolvimento, as chances de dar certo são maiores e mais certeiras. É fácil fazer pouco e fazer algo difícil, com muito verificação e validação. Existem duas possibilidades. A primeira envolve a execução de um modelo para garantir que ele seja estábulo. A segunda é executar o modelo até que ele se torne instável. É importante também que haja muita verificação, possível invalidar um modelo de simulação, mas impossível validar um modelo de simulação, e também que se verifique os princípios básicos de filas antes do simulação começa para que você possa examinar o gama apropriada de opções. A terceira questão é sobre a análise, a primeira dica dada é: Não simule saídas quando não deveria. Simule saídas quando você deve. E essa dica está mais do que certa, por mais incoerente que possa parecer num primeiro momento. Primeiro, o alerta não é fazer algo. Então, o aviso é invertido para dizer que algo deveria ser feito. Com base em uma análise da saída, podemos ser capazes de entender por que isso está acontecendo para que as mudanças possam ser feitas ao sistema para resolver o problema. Usamos o tempo para ver como uma entrada trabalha. Tentamos determinar alguma distribuição estatística para representá-lo, ou usamos um distribuição empírica. Mas, o tempo para falhar é o resultado de muitos interações mecânicas, elétricas, hidráulicas e sistemas de controle. Se formos realmente oniscientes e tivermos muitas e muito tempo, podemos construir um modelo do componentes do sistema e determinar quando o próximo ocorrerá
A seguir tem a importante parte da gestão dos processos de simulação, que é um projeto no sentido de que tem um começo e um fim. Este ‘projeto’ é cortado em pedaços que chamamos de etapas de simulação. No entanto, as etapas são configuradas, o processo de simulação devem seguir as práticas de gerenciamento de projetos. Há nove conhecimentos dentro da simulação; gerenciamento do escopo do projeto, recursos humanos gerenciamento e gerenciamento de tempo do projeto. Além disso, o gerenciamento de projetos pode ser suportado por software e ferramentas. Exemplos de ferramentas de software de gerenciamento de projetos são Microsoft Project e Oracles Primavera. Mas lembre-se que simplesmente ter uma boa ferramenta de software de gerenciamento de projetos não significa que você irá gerenciar corretamente o projeto. Uma das primeiras definições em um estudo de simulação é seu objetivo. Precisamos saber o objetivo do estudo de simulação, ou estaremos vagando sem rumo. Determine o quão próximo da realidade você precisa representar. Adquira o nível certo de poder em seu software, porque quanto mais próximo seu modelo estiver da realidade, mais caro ele ficará é construir uma simulação. A realidade absoluta não é acessível porque é a própria realidade. Precisamos construir modelos que estão próximos o suficiente para responder às perguntas feitas. Não é necessário para se aproximar da realidade. Mas, se você precisa de um certo nível de realidade, adquira o software que irá alcançá-lo. Por exemplo, se você precisar representar com muita precisão as operações de mesclagem e divergência de um transportador de alta velocidade, obtenha um software que faça isso. Claro, se você já tem um software que pode facilmente modelar sistemas detalhados de manuseio de materiais, é possível modelar enfileiramento simples sistemas com esse software também. Por outro lado, se você vai representar alguns processos que não envolvem manuseio de materiais, e você precisa de software, há muitos para escolher. O último aviso é sobre as habilidades humanas, conhecimentos e etc. O componente mais crítico para um projeto de simulação não é software. Nem é hardware. É uma “coisa humana”. Cuidado com o princípio: Simulação não é substituto para o pensamento inteligente uma das estatísticas mais perturbadoras sobre a aviação geral acidentes é que mais de 75% deles são feitos porque de erro do piloto. O mesmo provavelmente vale para a simulação, exceto que não agência governamental está tentando determinar a causa da falhas. Aqui está um exemplo verdadeiro, dois lados da mesma história, ambos ocorrendo muito recentemente. A primeira foi durante uma manhã passeio que um dos autores estava tendo com um bom amigo, um ex-aluno, que vende
software de simulação. Ele afirmou que em uma recente visita de vendas a uma empresa, ele foi informado de que a empresa comprou o software X, mas a empresa nuncaconstruiu um modelo com sucesso. É por isso que a empresa estava tomando um olhar para o software que ele representa. Mais tarde, esse mesmo dia, seu co-autor participou de uma defesa de tese de mestrado para a qual ele era um examinador. O aluno utilizou o software X para realizar uma das melhores simulações de um estudante de pós-graduação que seu co-autor já viu. A questão é que o pensamento inteligente provavelmente tem muito mais a ver com o sucesso do que o software selecionado. Para a maioria dos problemas, qualquer um desses pacotes de software serão suficientes. As únicas diferenças estão em especialização, quantidade de programação necessária, gráficos, e visão de mundo. Digamos, 80% de todos os problemas resolvidos usando simulação poderia ser resolvida por qualquer um desses pacotes de software. Então, se você executar o modelo em qualquer marca popular de computador, você obterá o mesmo resultado. Conforme declarado na abertura deste Aviso, não é o software e não é o hardware, é o “humandware”. Em suma, o artigo nos apresentou questões sobre softwares e simulação, ou seja, não há conclusão, apenas questões apresentadas para que nós conheçamos mais e entendamos mais como funciona.
