Este trabalho apresenta a aplicação de um projeto de experimentos fatorial completo como método de análise dos resultados da simulação das operações portuárias de um porto especializado em off-shore. Como propõe Montgomery (1991), esta abordagem permite identificar as variáveis de entrada mais representativas do modelo e suas respectivas interações.
O desenvolvimento de modelos de simulação tem crescido proporcionalmente com a disponibiliadade de softwares de simulação e com o aumento do desempenho dos computadores. Dentro deste contexto, observa-se que uma parcela representativa dos estudos na área de simulação consomem a maior parte do tempo com o trabalho computacional, ou seja, com a programação do modelo. Com isso, a análise dos resultados fica de lado, limitando-se em alguns casos a apenas uma corrida que é responsável pela “resposta” do modelo.
O projeto de experimentos é um método que possibilita um melhor entendimento das variáveis de entrada (fatores) do modelo. A sua aplicação auxilia na construção de uma estrutura de análise adequada que permite identificar os princiapais fatores, bem como a interação entre eles.
A MODELAGEM E O PROJETO DE EXPERIMENTOS FATORIAL
O modelo foi desenvolvido com o software ARENA e abordou um porto especializado em off-shore. A modelagem focou nas operações portuárias, onde um adequado dimensionamento dos recursos existentes é fundamental. Foram tratadas questões estratégicas, táticas e operacionais. A complexidade do modelo pode ser traduzida pelo grande número de variáveis de entrada. Isto fez com que fosse escolhido o projeto de experimentos fatorial completo para a estrutura de análise dos resultados.
No projeto de experimento fatorial completo foram considerados 5 fatores e para cada um foram estabelecidos 2 níveis (um alto e outro baixo). Com isso, o número de experimentos foi de 32 (25). Além disso, foram escolhidas as variáveis de saída que fariam parte da análise.
Antigamente, este tipo de experimento era pouco atraente, visto que o tempo de processamento dos computadores era limitado para tal abordagem. Entretanto, hoje em dia, além da evolução dos computadores, existem pacotes de simulação que possuem mecanismos facilitadores na execução deste tipo de experimento. O scenario manager do ARENA possibilita preparar todos os experimentos em folders (sub-diretórios) e rodar o programa, que numa forma compactada, consegue ser ágil e eficiente.
RESULTADOS
A realização do projeto de experimentos fatorial completo permitiu identificar as variáveis que mais impactam na principal variável de reposta do modelo (tempo de permanência das embarcações de suprimento), como pode ser observado na figura 1. Além das variáveis, pôde-se também identificar as interações mais representativas (efeitos secundários). A utilização da análise de variância (ANOVA) contribuiu para evidenciar fatores e interações que eram estatisticamente significativos.
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CONCLUSÃO
Esta abordagem é extremamente aplicável para modelos de simulação que possuem grande quantidade de variáveis de entrada. Entretanto, é importante ressaltar que para modelos de filas, caracterizados muitas vezes por apresentarem grande variabilidade, este tipo de método deve ser utilizado com cuidado, visto que a autocorrelação entre as entidades do modelo podem invalidar as respostas obtidas.
BIBLIOGRAFIA
ARENA User’s Guide – Versã0 2.0, Systems Modeling Corporation, 1995.
BANKS, J., CARSON II, J. S., BARRY, L. N., Discret-Event System Simulation. 2 a ed. New Jersey, Prentice-Hall, 1996.
FLEURY, P. F., Estrutura de Produção e Desempenho Operacional: Identificação de Variáveis-Chave Através de Simulação,
Relatório COPEAD no 261, Rio de janeiro, junho, 1992.
LAW, A. M., KELTON, W. D., Smulation Modeling & Analysis. 2 a ed. Singapure, McGraw-Hill; 1991.
MONTGOMERY, D. C., Design and Analysis of experiments.3a ed. Singapure, Wiley & Sons, 1991.
