Conceitos Básicos

Engenharia Assistida por Computador (Computer Aided Engineering), mais conhecida por CAE [1], pode ser definida como o uso de um computador para melhorar ou dar assistência nas soluções de engenharia ou desenvolvimento de produtos para uma ampla gama da indústria.

Quando o contexto abordado é a estatística, destacam-se dois tipos de variáveis: as contínuas e as discretas. Entenda, neste artigo, como o CAE e as variáveis discretas relacionam-se e são aplicados na engenharia.

Primeiramente, entenda as diferenças entre variáveis contínuas e discretas.

Pode-se afirmar que as variáveis contínuas são infinitas e sempre há algo entre elas. Já as variáveis discretas são contáveis e não existem elementos entre elas [2]. Para compreender melhor esses conceitos na prática, observe a Figura 1.

Para a leitura do relógio analógico existem infinitas possibilidades, já que não é possível dizer exatamente qual a posição dos ponteiros. Também é possível observar que sempre existe algo entre uma leitura e outra. Essas características a configuram como uma variável contínua.

Por sua vez, o relógio digital dispõe apenas uma leitura por vez, no qual não existe uma leitura entre um horário e outro. Esses fatos o caracterizam como uma variável discreta.

A partir desses conceitos de variáveis, definem-se os modelos contínuos e discretos. No primeiro o estado do sistema é alterado continuamente em função do tempo enquanto no segundo o estado do sistema sofre mudanças apenas quando ocorre um evento.

A Teoria das Filas

De forma geral, a Teoria das Filas estuda, com técnicas de matemática, o fluxo de objetos por uma rede de processos. Esta cadeia de acontecimentos contém mais de uma localidade e algumas restrições de tempo e frequência para a passagem dos artigos [4]. Essas condições geram os tempos de espera entre os processamentos desses objetos.

O objetivo da Teoria das Filas é gerar mecanismos de previsão de como um sistema de filas irá se comportar [4]. A partir desse prognóstico, ações assertivas podem ser tomadas para otimização dos processos e prevenção de possíveis gargalos.

Aplicações na Indústria

Para atender as necessidades da indústria de forma geral, a Kot Engenharia baseia-se nesses e outros conceitos da estatística e matemática, com auxílio dos métodos de CAE, para desenvolver as Simulações de Eventos Discretos.

Em suma, as simulações de eventos discretos emulam virtualmente cenários de filas. Nessas filas são avaliadas as chegadas, processamentos ou serviços e saídas dos objetos em questão [5].

Vantagens e Limitações da Simulação de Eventos Discretos

Primeiro, pode-se destacar que a maior parte dos sistemas reais apresenta uma complexidade grande, impossibilitando a avaliação analítica. Nesses casos, as simulações podem ser utilizadas.

Além disso, o contexto virtual da simulação traz outras vantagens como a possibilidade de avaliação e comparação dos sistemas sob condições específicas.

Contudo, a principal barreira que se pode encontrar para as simulações de eventos discretos são os elevados custos dos softwares disponíveis para a sua execução.

Etapas para realização da Simulação de Eventos Discretos [6]

• Concepção do modelo: nesta etapa deve-se estudar o sistema, a fim de compreender suas particularidades, os objetivos da simulação e o nível de detalhamento pretendido. Também é nessa etapa que os dados necessários são coletados;

• Implementação do modelo: a segunda etapa de desenvolvimento contempla a modelagem computacional do sistema;

• Análise dos resultados do modelo: etapa final em que o modelo está pronto e é utilizado para obter-se conclusões e decisões mais assertivas.

Análise de um Porto de Carvão

De modo a tornar mais claro a aplicação do método, na sequência está apresentado um caso em que a Kot realizou uma análise de eventos discretos de um porto de exportação de carvão. O estudo contemplou desde o recebimento do material pela logística da ferrovia, passando pelo transporte e empilhamento nos pátios de estocagem e, posteriormente, recuperação do material, transporte até o porto e embarque nos navios.

A partir do modelo criado, tornou-se possível o estabelecimento e quantificação da taxa de ocupação dos equipamentos em cada fase da operação do porto. A visualização dos modelos em questão está disponível nas Figuras 2 e 3.

Os resultados de um ano de operação, prévias ao estudo da Kot, podem ser observados na Figura 4.

A partir dos resultados da simulação, foram detectados problemas para a manutenção dos estoques do porto. Com isso, a Kot sugeriu algumas alterações na planta analisada.

Com a implementação dessas alterações na planta, uma nova simulação foi realizada, comprovando a eficácia das modificações e a adequação do porto em relação à capacidade de manuseio prevista em projeto. Neste caso, não foi necessário nenhum investimento adicional na planta, apenas adequações nos processos. A nova simulação com as alterações sugeridas aplicadas pode ser visualizada na Figura 5.

Conclusão

Com os conhecimentos da matemática e estatística aliados aos métodos CAE, a Kot Engenharia está apta para realizar um estudo completo de sistema de processos, identificando possíveis pontos de gargalo e sugerindo modificações para otimização desses processos. A Kot pode avaliar diferentes processos e operações para contribuir na otimização dos resultados. Consulte nossa equipe para maiores informações.

Entre em contato com o time de especialistas da KOT!

Referências:

[1] B. Raphael and I.F.C Smith – Fundamentals of Computer Aided Engineering

[2] Miller, J. (1988). Discrete and continuous models of human information processing: Theoretical distinctions and empirical results.

[3] Acervo Kot Engenharia

[4] Newell, G.F.N – Applications of Queueing Theory

[5] Fishman, George S. – Discrete-Event Simulation: Modeling, Programming, and Analysis

[6] Chwif, L. and Medina, A. C. (2006). Modelagem e simulação de eventos discretos. Afonso C. Medina.