Modelagem e Simulação Computacional: uma ferramenta de apoio à tomada de decisão

Fernando de Oliveira Lemos

Professor da Faculdade de Engenharia da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)
fernando.lemos@pucrs.br

Dentro do ambiente dinâmico que envolve as organizações, com incertezas nos setores econômico, sociopolítico e tecnológico, o processo de tomada de decisão desempenha um papel importante, influenciando a competitividade e resultados. Esse processo necessita de informações sobre direcionamentos futuros de fatores e/ou variáveis que influenciam planejamentos e tomadas de decisão.
 

Uma orientação correta sobre direcionamentos futuros aumentará as chances de sucesso das organizações, evitará riscos, ajudará na manutenção de vantagens competitivas, influenciará em escolhas e investimentos corretos, e favorecerá o aproveitamento de oportunidades vindouras.

Diversos fatores afetam o potencial competitivo e a excelência operacional de sistemas produtivos, como, por exemplo, flutuações no mercado de capitais, variabilidade na demanda, escassez de recursos disponíveis para investimentos em melhorias e necessidade de racionalização e aprimoramento de recursos internos.

A modelagem e simulação computacional pode ser um elemento chave no processo de tomada de decisão gerencial em sistemas produtivos, pois permite antecipar os resultados de estados futuros de fatores/variáveis e de hipóteses/decisões que influenciam o sistema analisado.
 

Na modelagem e simulação computacional representamos de forma simplificada o comportamento de um sistema real (ou de parte deste sistema), geralmente complexo devido a sua natureza aleatória e dinâmica. Desta forma, os experimentos simulados permitem uma antevisão do futuro deste sistema e uma avaliação da evolução do sistema ao longo do tempo.

Os modelos de simulação permitem decisões facilitadas em sistemas caracterizados por elevado número de variáveis, além de reduzirem os custos de experimentação. Modificações, por exemplo, nos recursos produtivos de um sistema (adição de novas máquinas, identificação dos gargalos produtivos, balanceamento de mão de obra e redução de tempos de processo, entre outras) podem ser promovidas e analisadas de maneira segura, evitando decisões equivocadas que possam por em risco o funcionamento da organização ou resultem em investimentos inadequados. A modelagem e simulação também permite analisar o potencial de resposta de um processo frente a cenários de instabilidade na demanda de um produto ou serviço.

A utilização da modelagem e simulação nas organizações pode incentivar uma maior interação com as Universidades. O grande desafio para as organizações é capacitar seus colaboradores na área de conhecimento da modelagem e simulação computacional. Os profissionais, que atuam nesta área, devem ser capazes de: selecionar as técnicas de modelagem e simulação mais apropriadas para o sistema em questão; desenvolver o modelo matemático e computacional do sistema analisado; e avaliar os resultados das simulações realizadas a partir do modelo desenvolvido.

As Universidades e organizações podem trabalhar de forma conjunta na capacitação de profissionais na área de conhecimento da modelagem e simulação de sistemas produtivos. Instituições como a UFSC, a UFRGS e a PUCRS, têm desenvolvido projetos de extensão universitária na área e oferecem disciplinas em cursos de graduação e pós-graduação, estimulando o desenvolvimento de trabalhos de conclusão de curso em modelagem e simulação computacional e disseminando as vantagens da utilização da ferramenta na gestão de sistemas produtivos.

Referências:
BANKS, J.; CARSON J. S.; NELSON, B. L.; NICOL D. M. Discrete-event system simulation. 3 ed. New Jersey: Prentice Hall, 2000.
HARREL, C. R.; MOTT, J. R. A.; BATEMAN, R. E.; BOWDEN, R. G.; GOGG, T. J. Simulação: otimizando os sistemas. 2. Ed. São Paulo: IMAM, 2002.
JAHANGIRIAN, M., ELDABI, T., NASEER, A., STERGIOULAS, L. K., YOUNG, T. Simulation in manufacturing and business: a review. European Journal of Operational Research. v. 203, p. 1–13, 2010.