A simulação computacional oferece insights profundos e visualização interativa em 2D ou 3D, onde você experimenta em bits, não em átomos. Simule antes de decidir. Explore o AnyLogic.
A modelagem de simulação resolve problemas do mundo real de forma segura e eficiente. Ela fornece um método importante de análise que é facilmente verificado, comunicado e compreendido. Em todos os setores e disciplinas, a modelagem de simulação fornece soluções valiosas ao dar insights claros sobre sistemas complexos.
Bits, não átomos. A simulação permite a experimentação em uma representação digital válida de um sistema. Ao contrário da modelagem física, como fazer uma cópia em escala de um edifício, a modelagem de simulação é baseada em computador e usa algoritmos e equações. O software de simulação fornece um ambiente dinâmico para a análise de modelos de computador enquanto eles estão em execução, incluindo a possibilidade de visualizá-los em 2D ou 3D.
Os usos da simulação nos negócios são variados e ela é frequentemente utilizada quando conduzir experimentos em um sistema real é impossível ou impraticável, geralmente por causa de custo ou tempo.
A capacidade de analisar o modelo enquanto ele é executado diferencia a modelagem de simulação de outros métodos, como aqueles que usam Excel ou programação linear. Ao ser capaz de inspecionar processos e interagir com um modelo de simulação em ação, tanto o entendimento quanto a confiança são rapidamente construídos.
Para aprender como a simulação é diferente da modelagem matemática tradicional e verificar se ela é aplicável aos seus desafios, experimente o AnyLogic você mesmo — baixe a Personal Learning Edition gratuitamente. Esta versão é especialmente projetada para autoaprendizagem, para que você possa explorar livremente o mundo da simulação!
A modelagem de simulação fornece uma maneira segura de testar e explorar diferentes cenários “e se”. O efeito da mudança dos níveis de pessoal em uma planta pode ser visto sem colocar a produção em risco. Tome a decisão certa antes de fazer mudanças no mundo real.
Experimentos virtuais com modelos de simulação são menos dispendiosos e levam menos tempo do que experimentos com ativos reais. Campanhas de marketing podem ser testadas sem alertar a concorrência ou gastar dinheiro desnecessariamente.
Modelos de simulação podem ser animados em 2D/3D, permitindo que conceitos e ideias sejam verificados, comunicados e compreendidos mais facilmente. Analistas e engenheiros ganham confiança em um modelo ao vê-lo em ação e podem demonstrar claramente as descobertas para a gerência.
Diferentemente da análise baseada em planilhas ou solucionadores, a modelagem de simulação permite a observação do comportamento do sistema ao longo do tempo, em qualquer nível de detalhe. Por exemplo, verificando a utilização do espaço de armazenamento do depósito em qualquer data.
Um modelo de simulação pode capturar muito mais detalhes do que um modelo analítico, fornecendo maior precisão e previsões mais precisas. As empresas de mineração podem cortar custos significativamente ao otimizar o uso de ativos e conhecer suas necessidades futuras de equipamentos.
A incerteza nos tempos de operação e no resultado pode ser facilmente representada em modelos de simulação, permitindo a quantificação de riscos e para que soluções mais robustas sejam encontradas. Em logística, uma imagem realista pode ser produzida usando simulação, incluindo dados imprevisíveis, como lead times de embarque.
Este exemplo específico também pode ser aplicável ao problema mais geral de gestão de recursos humanos e técnicos, onde as empresas naturalmente buscam reduzir o custo de recursos subutilizados, especialistas técnicos ou equipamentos, por exemplo.
Encontrar o número ideal de funcionários para fornecer uma qualidade de serviço predefinida aos clientes que visitam um banco.
Primeiramente, para o banco, o nível de serviço foi definido como o tamanho médio da fila. Medidas relevantes do sistema foram então selecionadas para definir os parâmetros do modelo de simulação – o número e a frequência de chegadas de clientes, o tempo que um caixa leva para atender um cliente e as variações naturais que podem ocorrer em todos estes, em particular, picos na hora do almoço e solicitações complexas.
Um fluxograma correspondente à estrutura e aos processos do departamento foi então criado. Os modelos de simulação precisam considerar apenas os fatores que impactam o problema que está sendo analisado. Por exemplo, a disponibilidade de serviços de escritório para contas corporativas ou o departamento de crédito não têm efeito sobre aqueles para indivíduos, porque são física e funcionalmente separados.
Finalmente, após alimentar os dados do modelo, a simulação poderia ser executada e sua operação vista ao longo do tempo, permitindo refinamento e análise dos resultados. Se o tamanho médio da fila excedesse o limite especificado, o número de funcionários disponíveis era aumentado e um novo experimento era feito. É possível que isso aconteça automaticamente até que uma solução ótima seja encontrada.
No geral, múltiplos cenários podem ser explorados muito rapidamente pela variação de parâmetros. Eles podem ser inspecionados e consultados enquanto em ação e comparados uns com os outros. Os resultados da modelagem e simulação, portanto, dão confiança e clareza para analistas, engenheiros e gerentes.
