Aplicabilidade da modelagem e simulação computacional para projetos de qualidade

O que é modelagem e simulação? 

Modelo é o objeto que será reproduzido por imitação, e simular seria representar com semelhança certos aspectos de algo. Ambos conceitos foram encontrados no dicionário Michaellis e, unindo-os, a simulação de modelos pode ser útil para entender melhor sistemas reais com a finalidade de criar, melhorar ou otimizar projetos de maneira assertiva.

Por que simular um modelo?

Nos mais diversos âmbitos, este método pode ser aproveitado para dispensar a experimentação de novas ideias em um sistema real, situação que representaria riscos e gastos desnecessários além de proporcionar meios para decisões racionais. Assim, as principais aplicações e motivações da simulação estão relacionadas com:

• Analisar e comparar diferentes cenários; 
• Entender o tráfego de pessoas, automóveis e robôs; 
• Otimizar layouts de fábricas e da empresa em geral; 
• Compreender tempos e gargalos;
• Visualizar projetos arquitetônicos;
• Detalhar, de forma mais realista, projetos.

Como é realizada uma simulação computacional?

A simulação pode ser sucintamente destrinchada da seguinte forma:

1. Formular o problema:

   Identificar o que deverá ser resolvido com o auxílio da simulação.

2. Formulação do modelo conceitual:

   Serão estabelecidos os parâmetros, esta etapa ajuda a criação de um modelo válido para que os esclarecimentos necessários sejam os mais próximos possíveis de um cenário realista. 

3. Coleta dos dados de entrada:

   Esta é a fase mais demorada e decisiva para a obtenção de uma exímia simulação. A coleta de amostras reais é o que define a credibilidade ou complexidade do modelo e seus parâmetros devem ser estabelecidos criteriosamente.  Nesse momento, a elaboração de fluxogramas sobre as movimentações do modelo em questão será extremamente útil para a organização realista da simulação.

4. Tradução do modelo:

   Na realidade, o sistema será representado por uma grande quantidade de informações (coletadas em um momento anterior), ou seja, permitirá que os dados sejam tratados em um computador. Nesse sentido, é plausível a criação de cenários (pessimista e otimista, por exemplo) a fim de verificar os parâmetros que serão mais afetados na implementação.

5. Análise e interpretação dos resultados:

   Com todos os dados devidamente coletados, tratados e modelagem realizada, é imprescindível a elaboração de um relatório especificando todos os insumos obtidos. Estes relatos são importantes para explicitar todo o conhecimento conquistado.

6. Decisão e implementação:

   A partir das informações obtidas na simulação decisões deverão ser tomadas para a posterior implementação da solução.

É importante ressaltar que existem variadas ferramentas que facilitam a elaboração da modelagem e simulação, os quais devem ser escolhidos de acordo com as necessidades decorrentes do projeto que estiver em andamento e do indivíduo que estiver conduzindo-o. 

E quais são as ferramentas de simulação?

Ferramentas de simulação são programas computacionais que executam os modelos para a elaboração de saídas passíveis de análise e existem muitos programas que realizam tal função. Desse modo, a determinação da ferramenta conveniente é uma das escolhas mais importantes para que a reprodução do modelo apresente saídas cabíveis para o modelador.

Entre linguagens voltadas para a simulação (abordagem mais antiga), bibliotecas de programação e pacotes de simulação (ferramentas mais completas que facilitam e agilizam a modelagem) podemos citar as seguintes ferramentas como exemplos de simuladores úteis: Arena, FlexSim, Extend, AutoMod, ProModel e Stella, entre vários outros.

Quais as principais vantagens da simulação computacional?

Além de todas as vantagens retratadas no decorrer deste artigo, podemos destacar mais algumas como:

• Vantagens competitivas;
• Versatilidade de aplicação;
• Permite a comparação entre cenários;
• Possibilita otimizações assertivas;
• Reduz gastos desnecessários;
• Evita adversidades no dia a dia da organização.

Classificação e validação dos sistemas simulados:

Os sistemas simulados podem ser classificados em algumas categorias como: Variante ou invariante, estáticos ou dinâmicos, determinísticos ou estocásticos, tempo real ou simulado e discreto ou contínuo. Essas categorias auxiliam quem está simulando a entender melhor o que varia dentro do modelo.

Além de classificar, é extremamente importante realizar a validação do modelo, ou seja, o quanto ele é uma representação confiável em relação à realidade. Dessa forma, é possível validar a simulação comparando-a de acordo com as coletas de informações obtidas com especialistas no sistema, observações e análises quantitativas das saídas do sistema real e do modelo simulado.

Até que ponto devo confiar na simulação e modelagem computacional?

Apesar da assertividade que a simulação pode gerar, a falta de um amplo estudo sobre o modelo a ser utilizado pode ser prejudicial. Assim, se aproximar de profissionais dispostos a realizar este estudo, fazer a coleta e tratar os dados cautelosamente é uma decisão a ser considerada para análises bem sucedidas.

Quer saber mais sobre escopos que utilizam simulação ou que podem ajudar nos âmbitos citados neste artigo? Leia mais no blog da Produção Jr e contate-os se precisar de ajuda!