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COMO TOMAR DECISÕES ATRAVÉS DA SIMULAÇÃO
Prof. Leonardo Chwif
Prof. Afonso Celso Medinawww.livrosimulacao.eng.br
II – EMEPRO – ABRIL 2006
Abril de 2006 II EMEPRO - Viçosa MG Slide # 2
Visão GeralParte I♦ Processos de tomada de decisão: tipos de decisões e métodos de decisões
♦ O que é Simulação, tipos de simulação e histórico ♦ Abordagem Aleatória/Dinâmica contra a abordagem Estática/Determinística para a solução de problemas e tomada de decisões
Parte II♦ Casos Práticos: Aplicações de Simulação em Bancos, Manufatura, Logística e Cadeia de Suprimentos, Cadeias de Fast-Food, Call Centers, Hospitais, Portos e Aeroportos e Supermercados.
Conclusões
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Parte I
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Motivação Inicial
♦ “Amigos, há apenas duas coisas na vida que vocês tem que fazer. Vocês têm que morrer e fazer escolhas. Dessas não há como escapar”
James C. Hunter, O Monge e o Executivo, Ed. Sextante, 13a Edição, 2004.
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Quando Tomamos Decisões ?
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Como Tomamos Decisões ?
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Exercício 1: O AbrigoNuclear
♦ Imaginem que nossa cidade está sob ameaça de uma bomba nuclear. Aproxima-se um homem e lhes solicita uma decisão imediata. Existe um abrigo nuclear que só pode acomodar seis pessoas. Há doze que pretendem entrar. Há uma relação das doze pessoas interessadas a entrar no abrigo.
♦ Quais pessoas você levaria para o abrigo? Justifique sua decisão.
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– Um violinista, com 40 anos de idade, narcótico, viciado;– Um advogado, com 25 anos de idade, alcoólatra; – A mulher do advogado, com 24 anos de idade, que acaba de sair do manicômio. Ambos preferem ou ficar juntos no abrigo, ou fora dele;
– Um sacerdote, com a idade de setenta e cinco anos; – Uma prostituta, com 34 anos de idade; – Um ateu, médico, com 20 anos de idade, autor de vários assassinatos;
– Uma universitária que fez voto de castidade;– Um físico, com 28 anos de idade, que só aceita entrar no abrigo se puder levar consigo sua arma;
– Um declamador fanático, com 21 anos de idade; – Uma menina, com 12 anos de idade, e baixo QI; – Um homossexual, com 47 anos de idade, portador de HIV; – Um débil mental, com 32 anos de idade, que sofre de ataques epilépticos.
Relação das Pessoas:
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Problema da Decisão♦ Para tomarmos decisões “corretas”, necessitamos:
– Entender o processo e os assuntosimportantes relacionados à tomada de decisão;
– Entender os métodos que estão disponíveis para auxiliar no processo de tomada de decisão;
– Entender o papel que os Sistemas deInformação podem desempenhar no suporte à tomada de decisão.
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Tipos de Decisões
Contratação de Executivos
Escolher projetos de P&D Não Estruturada
Determinar programação produção
Determinar melhor Layout
Semi-estruturada
Determinar Investimento Ótimo
Determinar melhor nível de estoque
Estruturada
ExemploTipos de Decisões
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Níveis de Decisões
Localização de Fábrica
Novas tecnologias
Estratégica
Plano de Investimentos
“Make or Buy”
Administrativa
(Tático)
Compra de Software
Entrada de Pedidos
Controle
(Operacional)
ExemploNíveis de Decisões
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Técnicas de Decisão1
♦ Intuição ou “Feeling”
♦Alfarrábios ou “Regras de Bolo”
♦Técnicas Consagradas de Decisão
1 Aplicadas a decisões que irão ser tomadas. Na realidade mais de 70% das decisões não são tomadas (e sim “empurradas com a barriga”) pelos gerentes.
Fonte:Takahashi(1997).
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A Intuição pode Gerar Erros?
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Exercício 2A: Café com Leite
1) Pegar uma colher leite e levar a xícara de café2) Misturar o leite no café 3) Uma colher de café com leite e coloca na xícara com leite e misture.4) No final as duas continuam com o mesmo volume.
TEM PROPORCIONALMENTE:
* MAIS LEITE NO CAFÉ OU MAIS CAFÉ NO LEITE ?
Leite Café
Valores Iguais
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1) Havia 150 ml de café 2) Adicionou 30 ml de leite 3) Ficando 180 ml total na xícara de café com leite sendo 1/6 de leite(30ml)e 5/6 de café (150ml)4) Tira-se uma colher de café com leite misturado, nesta colher haverá 30ml sendo 5ml de leite e 25ml de café e leve-a ao leite. 5) Ficando assim 125ml (5/6) de café e 25 ml (1/6) de leite
1) Havia 120 ml de leite 2) Adicionou a colher com a mistura de café com leite contendo 5 mlde leite e 25ml de café.3) Ficando assim 125 ml de leite e 25ml de café.
Resposta
Leite Café
Valores Iguais
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Exercício 2B: Coelhos e RaposasNuma floresta do Canadá, vivem coelhos e raposas com uma relação de predador-presa. Em um dado instante os homens recolheram todos os seus coelhos que mantinham em cativeiro e devolveram para a floresta aumentando a população de coelhos existentes em 3 vezes. O que irá acontecer no futuro com a população de raposas?
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Resposta
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O “bom senso” pode induzir a erros?♦Há vários casos reportados no qual a “melhor decisão1” revelou ser a pior.
1Decisão com maior “bom senso”
- Tragédia do Sahel
- Falência da People Express
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Segundo a HBR1:
“Em se tratando da tomada de decisões, sua cabeça pode ser
seu maior inimigo”
Hammond, Keeney e Raiffa
1 Harvard Business Review – Hammond, J, “As Armadilhas da Decisão”, v. 76, n. 5 p. 47-58, Set/Out 1998
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Exercício 3: O Bolo
Você convidou 28 pessoas para sua festa de aniversário. Você terá de decidir quanto deve comprar de bolo. Como você tomaria esta decisão? Quanto você compraria?
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Exemplo de Regras
♦ “Média de 150 g por pessoa de Bolo”
28*150g = 4200 + 5% para contingências =4410 g ≅ 4,5 kg.
---------------------------------------------------------------Problemas:♦ Variação do Número de Pessoas.♦ Variação da “quantidade média por pessoa” em função do bolo.
♦ Variação da “quantidade média por pessoa” em função do que foi servido antes e quando o bolo foi servido.
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Problemas Gerais das Regras♦O que é sucesso no passado pode não ser no presente.
♦Muitas regras são baseadas em evidências não confirmadas
♦ Excesso de Confiança pode levar a erros
♦ No geral, as regras dificilmente funcionam em situações com comportamento aleatório e dinâmico
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Técnicas de Decisões Consagradas
♦ São técnicas de decisões desenvolvidas por anos e anos de pesquisas.
♦ Podem ser classificadas em diversas categorias conforme a natureza do problema da decisão
♦ Algumas Técnicas: – Métodos de Otimização – Algoritmos Genéticos– Teoria dos Jogos– Lógica Nebulosa– Analytic Hierachy Process – AHP
– Simulação !
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SimulaçãoProcesso de elaboração de um modelo de um sistema real (ou hipotético) e a condução de experimentos com a finalidade de entender o comportamento de um sistema ou avaliar sua operação(SHANNON, 75)
Sistema
Modelo
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Tipos de Simulação
♦Simulação não Computacional (protótipo)
♦Simulação Computacional– Simulação Monte Carlo
– Simulação de Sistemas Contínuos
– Simulação de Eventos Discretos
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Simulação não Computacional
Protótipo em túnel de vento Simulação de Acontecimentos
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Simulação Monte Carlo
♦ Utilização de amostragem aleatória para solução de problemas de natureza estocástica ou determinística, onde o tempo não é o parâmetro mais importante (como éno caso da simulação de eventos discretos)
♦ O nome faz alusão ao “Cassino Monte Carlo”devido as suas propriedades aleatórias.
♦ Alguns autores a denominam de “Simulação Estática”
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Simulação Monte CarloExemplo do Jornaleiro
♦ “Um vendedor de jornais deve decidir quantos jornais ele deve comprar do seu fornecedor para atender sua clientela de domingo. Se o jornaleiro comprar mais jornais do que o número verificado de clientes, a sobra de jornal será vendida para um serviço de reciclagem de papel por R$ 1,00 a unidade. Por outro lado, se o número de clientes for maior que o número de jornais, o jornaleiro deixa de ganhar o valor da venda, R$ 3,00 por cliente não atendido. Os jornais são comprados em lotes de 50 jornais ao preço de R$ 100,00 o lote”
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Simulação Monte CarloExemplo do Jornaleiro♦ A partir da sua experiência vendendo jornais, o jornaleiro sabe que a distribuição do número de clientes que aparecem em um domingo é discreta e pode ser representada pela seguinte tabela
Número de Clientes Probabilidade
100 0,10
150 0,25
200 0,35
250 0,20
300 0,10
Solução completa em www.livrosimulacao.eng.br
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Modelos de Simulação Contínua♦ Introduzido por Forrester em 1961
♦ Aplicados a problemas que possuem fortes características de realimentação.
♦ Usam sistemas de equações que trabalham com níveis e fluxos; o tempo de simulação avança continuamente.
♦ Problemas: não entra no detalhe do sistema. Funciona bem para macro-processos: Nível Tático/Estratégico
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Simulação Contínua Exemplo
Taxa Produção Taxa Compra
manufatura
clienteEstoque
Administração Preço
Dias de Estoque (DEE)
DEE desejadoTaxa Variação Preço
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Simulação de Eventos Discretos♦ Introduzida na década de 50 para fins militares
♦ Capaz de Lidar com Sistemas Complexos (muitas interações entre as variáveis)
♦ Capaz de Lidar com o comportamento dinâmico de sistemas
♦ Capaz de Lidar com varivariááveis aleatveis aleatóóriasrias(seguem uma certa distribuição de probabilidades)
♦ Mais apropriada para simulação deprocessos no nível operacional.
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Simulação de Eventos Discretos – Exemplo
x1
x3
x2
x4
e1 e2 e3 e4
x1..xn estados
e1..en eventos
Eventos Discretos
tempo
Chegada
Espera
Processo
Saída
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Estocástico x DeterminísticoA simulação é uma ferramenta apropriada na análise de sistemas estocásticos(sujeitos a variações contrário a sistemas deterministícos onde as variáveis não se alteram), pois conseguem capturar a aleatoriedade através de distribuições estatísticas:
Figura retirada de:http://www.stanford.edu/~savage/flaw
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Abril de 2006 II EMEPRO - Viçosa MG Slide # 35
Aleatório + Dinâmico XDeterminístico + Estático
♦ Num banco, o intervalo entre as chegadas sucessivas de clientes é de 1 minuto e o tempo de atendimento do caixa, é de 0.99 minuto. Qual é o tamanho máximo da fila, considerando:– (i) Os tempos são determinísticos e constantes.
– (ii) Os tempos fornecidos são a média de uma distribuição de probabilidade exponencial.
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Métodos de Análise de Sistemas
Problema Ferramentas Resultados
ComplexidadeDinâmicaAleatóriedade
EsforçoQualidade
Maior Maior• Simulação
• Planilhas
• Calculadora
• Lápis e Papel
• Intuição
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Exemplo:Alimentação de Prensas
Prensa 1 (P1)
Prensa 2 (P2)
Prensa 3 (P3)
Trilho do Carrinho
Carrinho
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Exemplo:Alimentação de Prensas♦ Deseja-se determinar o número de carrinhos automáticos para a alimentação de bobinas metálicas de três prensas. A alimentação deve iniciar-se assim que uma das prensas terminar de produzir um determinado lote de peças. A condição principal é a de que deverá haver um carrinho disponível para a alimentação das prensas, pois uma espera pelo carrinho de alimentação poderá gerar perdas de produção.
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Abril de 2006 II EMEPRO - Viçosa MG Slide # 39
Método – “Intuição” Conclusão Ora, para não haver perdas de produção, o carrinho deve estar sempre disponível quando a prensa solicitar !!! Se por exemplo houver um só carrinho e este estiver alimentando a prensa 1, se a prensa 2 solicitar a troca de bobina ela terá que esperar o carrinho e isto gerará uma ociosidade e consequentemente perdas de produção. Logo, como são necessários 3 carrinhos (um para cada prensa).É óbvio !!!!
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Método – “Planilhas Excel”Dados♦ Dados para análise:
– Velocidade média do carrinho = 4 m/min
– Tempo de Descarga Bobina = 2 min
– Tempo de Carga Bobina = 2 min
– Distância média ida + volta = 62 m
– Duração média do lote na P1 = 249 min
– Duração média do lote na P2 = 210 min
– Duração média do lote na P3 = 129 min
∴ Tempo médio de “SET-UP”=
62/4 + 2 + 2 = 19.5 ≈≈≈≈ 20 min !!!
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Abril de 2006 II EMEPRO - Viçosa MG Slide # 41
Método – “Planilhas Excel”Resolução
Prensa 1 Prensa 2 Prensa 3
Término Operação - Início "SET UP" 249 210 129
Início Operação - Término "SET UP" 269 230 149
Término Operação - Início "SET UP" 518 440 278
Início Operação - Término "SET UP" 538 460 298
Término Operação - Início "SET UP" 787 670 427
Início Operação - Término "SET UP" 807 690 447
Término Operação - Início "SET UP" 1056 900 576
Início Operação - Término "SET UP" 1076 920 596
Término Operação - Início "SET UP" 1325 1130 725
Início Operação - Término "SET UP" 1345 1150 745
Término Operação - Início "SET UP" 1594 1360 874
Início Operação - Término "SET UP" 1614 1380 894
Término Operação - Início "SET UP" 1863 1590 1023
Início Operação - Término "SET UP" 1883 1610 1043
Término Operação - Início "SET UP" 2132 1820 1172
Início Operação - Término "SET UP" 2152 1840 1192
Término Operação - Início "SET UP" 2401 2050 1321
Início Operação - Término "SET UP" 2421 2070 1341
Abril de 2006 II EMEPRO - Viçosa MG Slide # 42
Método – “Planilhas Excel” Conclusão
Bem... Eu analisei melhor a situação e observando os dados na planilha, ocorreram “SET-UP´s” sobrepostos somente com a prensa 2 com a 3, a 1 com a 3 e a 1 com a 2.
Logo os “SET-UP´s” sobrepostos ocorrem somente com 2 prensas e portanto só necessitamos de 2 carrinhos !!!!
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Abril de 2006 II EMEPRO - Viçosa MG Slide # 43
Método – “Simulação”Dados♦ Dados para análise:
– Velocidade máxima do carrinho = 8 m/min
– Aceleração / Desaceleração = 12,9 m/min2
– Tempo de Descarga Bobina = N(2,0.25) min
– Tempo de Carga Bobina = N(2,0.25) min
– Tempo de Lote P1 = T(125,249,498) min
– Tempo de Lote P2 = T(105,210,420) min
– Tempo de Lote P3 = T(65,129,258) min
– Percurso carrinho – Conforme Layout
Abril de 2006 II EMEPRO - Viçosa MG Slide # 44
Método – “Simulação”
♦Exemplos: distribuições Triangular e Normal
Função Densidade de ProbabilidadeTriangular a=4, c=10, b=14
Probabilidade
104 14
Função Densidade de ProbabilidadeTriangular a=4, c=10, b=14
Probabilidade
104 14
Função Densidade de Probabilidade
Normal média 1.65 e sd = 0.30
0,000
0,500
1,000
1,500
0,6
0,8 1
Probabilidade
1,65
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Abril de 2006 II EMEPRO - Viçosa MG Slide # 45
Método – “Simulação”Solução
S
Abril de 2006 II EMEPRO - Viçosa MG Slide # 46
Método – “Simulação”ConclusãoBem... Fazendo o modelo de simulação:Com 2 carrinhos, a disponibilidade é de 100% !!!
♦ Com 1 carrinho, a disponibilidade é sempre maior do que 99% !!!!
♦ Ora a disponibilidade com 1 carrinho ainda é muito alta e praticamente não irá afetar a produtividade do sistema!
Portanto, posso utilizar só 1 carrinho!
Porque não
simulou antes ?
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Abril de 2006 II EMEPRO - Viçosa MG Slide # 47
Resultados – Custo x Benefício
1
2
3
# Carro
Ideal
ResultadosEsforço (horas)
Método
Evitaram-se gastos desnecessários da ordem de USD 130.000,00!!!!
10Simulação
Gastos desnecessários da ordem de USD 65.000,00 (+1 carro)
2Planilhas
Determin.
Gastos desnecessários da ordem de USD 130.000,00(2 carros)
0.25 Intuição
Parte II CasosPráticos
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Abril de 2006 II EMEPRO - Viçosa MG Slide # 49
Caso I: Área ManufaturaLinha de Montagem Automotiva
♦ DESCRIÇÃO DO SISTEMA: Linha de Montagem de Carrocerias bruta inicial mais parte de expansão
♦ OBJETIVOS: Verificar se a quantidade de Skidsinicialmente calculados atende ao nível de produtividade desejado além de detectar gargalos na produção
♦ PRINCIPAIS CONCLUSÕES: A linha não teve gargalos de produção no entanto o número de Skidsiniciais estava superdimensionado. Ao invés de 600 é possível atingir a mesma produtividade com 400 Skids.
♦ GANHOS: A solução proposta permitiu um ganho200 Skids evitando-se um gasto adicional da ordem de R$ 2.000.000,00
Abril de 2006 II EMEPRO - Viçosa MG Slide # 50
Caso II: Área PCPEFabricação de Produto Químico
♦ DESCRIÇÃO DO SISTEMA: Fábrica de Frascos e Fábrica de Envase de um Produto Químico.
♦ OBJETIVOS: Encontrar alternativas para planejamento da produção utilizando técnicas modernas (ex Kanban) a fim de minimizar os estoques intermediários de Frascos Vazios.
♦ PRINCIPAIS CONCLUSÕES: Toda a programação da produção da Fábrica de Frascos pode funcionar via Kanban, não sendo mais necessário duas programações.
♦ GANHOS: A solução proposta reduziu os estoques intermediários de frascos vazios em aproximadamente 20 vezes liberando uma área de mais de 1.200 m2.
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Caso III: Área ServiçosDimensionamento Atendimento Público
♦ DESCRIÇÃO DO SISTEMA: Conjunto de Atendentes, Gerentes e Estagiários para atendimento de clientes em uma instituição bancária.
♦ OBJETIVOS: Dimensionar a carga de trabalho (WorkLoad) de Atendentes, Gerentes e Estagiários a fim de atingir o nível de serviço estipulado.
♦ PRINCIPAIS CONCLUSÕES: A quantidade de pessoas consegue atender a maioria dos clientes dentro do nível de serviço, só que estão com a capacidade praticamente saturada, não sobrando mais tempo para venda de novos produtos e aumento das receitas
♦ GANHOS: Possibilidade de aumento de Receitasatravés de aumento de capacidade de atendimento (processo em andamento).
Outros Casos
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Conclusões
Abril de 2006 II EMEPRO - Viçosa MG Slide # 54
Principais Considerações
♦ A tomada de decisão nas corporações deve ser tomada com mais consciência e com menos “achismos”
♦ A utilização dos Métodos Consagrados de Decisão pode ser a diferença entre uma Péssima Decisão e uma Ótima Decisão
♦ A Simulação é um destes métodos que leva em conta a complexidade dos sistemas a dinâmica e a aleatoriedade.
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Algumas Referências
♦ Chwif, L; Medina, A.C. “Modelagem e Simulação de Eventos Discretos”, Ed. Bavarte, 2006
♦ Harrel, C.; Tumay, K. “Simulation Made Easy (A Manager’s Guide)”, Engineering & ManagementPress, 1995.
♦ Pidd, M. “Tools for Thinking (Modelling in Management Science)”, John Wiley & Sons, 2000.
♦ Senge, P. “A Quinta Disciplina”, Ed. Best Seller,1990♦ Shimizu, T. “Decisão nas Organizações”, Ed. Atlas,2000
♦ Sterman, J.D. “Business Dynamics”, McGraw-Hill,2003
♦ Turban, E – “Decision Support Systems andIntelligent Systems”, Prentice Hall, 6th Edition, 2000
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Para Saber Mais...
www.livrosimulacao.eng.br
Muito Obrigado !!!