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ESCOLA POLITÉCNICA DA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO
CLÁUDIA TOMIE YUKISHIMA
Desenvolvimento de Ferramenta de Engenharia para Aplicação de Simulação em Tempo Real em Plantas
Industriais Automatizadas “FASTR”
v.1
São Paulo 2006
CLÁUDIA TOMIE YUKISHIMA
Desenvolvimento de Ferramenta de Engenharia para Aplicação de Simulação em Tempo Real em Plantas
Industriais Automatizadas “FASTR”
Dissertação apresentada à Escola Politécnica da Universidade de São Paulo para obtenção do título de mestre em Engenharia. Área de Concentração: Departamento de Energia e Automação Orientador: Prof. Dr. Sergio Luiz Pereira
v.1
São Paulo 2006
Para meus pais,
Para Marcelo.
AGRADECIMENTOS
Ao meu orientador Professor Doutor Sergio Luiz Pereira, pela motivação, amizade e
orientação neste trabalho de pesquisa.
A meus pais Shigueo e Lúcia, pelo exemplo, apoio e educação.
A Marcelo Züge, pelo apoio e paciência de sempre.
À Luzia Namiki, pela ajuda e dedicação.
À Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, instituição que me formou e na
qual passei alguns dos melhores anos de minha vida.
À Faculdade Armando Álvares Penteado – FAAP por ter cedido o laboratório de
automação para execução de testes deste trabalho de pesquisa.
Ao convênio Rockwell Automation – USP que possibilitou a utilização de aplicativos
de automação industrial.
RESUMO
YUKISHIMA, C. T. Desenvolvimento de Ferramenta de engenharia para Aplicação
de Simulação em Tempo Real em Plantas Industriais Automatizadas “FASTR”. 2006. 187 f.
Dissertação (Mestrado) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2006.
Este trabalho de pesquisa apresenta a fundamentação teórica da simulação de sistemas,
a motivação e os objetivos para o estudo e o desenvolvimento de técnicas para efetuar a
simulação em tempo real. Este trabalho apresenta o desenvolvimento da Arquitetura de
Software da ferramenta de Engenharia denominada FASTR (Ferramenta de engenharia para
Aplicação de Simulação em Tempo Real), que possui o objetivo de alimentar o sistema de
simulação com dados da planta industrial em tempo real. Este trabalho também apresenta a
arquitetura de Hardware empregada para testar e validar a FASTR. Os testes, resultados e
análises obtidos com a FASTR são apresentados neste trabalho para comprovar e convalidar a
aplicabilidade da mesma como ferramenta de engenharia para análise de projetos e de análise
de desempenhos de plantas industriais automatizadas.
ABSTRACT
YUKISHIMA, C. T. Development of an engineering tool for application or real time
simulation in automated industrial plants ”FASTR”. 2006. 187 f. Dissertation (Master) –
Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2006.
This research work presents the theoretical basis of systems simulation, the motivation
and the objectives of study and development of techniques to execute real time simulation.
This research work presents the development of Software Arquitecture of the engineering tool
named FASTR (engineering tool for application of real time simulation in automated
industrial plants), that has the objective of feeding the simulation system with data of the
industrial plant in real time. This work also presents the used Hardware Architecture to test
and to validate the FASTR. The tests, results and analyses obtained with the FASTR are
presented in this work to prove and to validate the applicability of the same one as an
engineering tool for analysis of projects and analysis of performances of automated industrial
plants.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Classificação de Modelo .........................................................................................28
Figura 2 - Relações entre evento, processo e atividade............................................................30
Figura 3 - Exemplo de centros de serviço ................................................................................33
Figura 4 – Exemplos de tipos de modelos................................................................................34
Figura 5 - Layout em Função do Produto .................................................................................41
Figura 6- Exemplo de layout em função do processo ..............................................................42
Figura 7 - Exemplo de Layout Celular .....................................................................................43
Figura 8 – Exemplo de Layout em Função do Processo Original ............................................43
Figura 9 – Layout com 3 células...............................................................................................45
Figura 10 – Sistema sem padrão OPC......................................................................................47
Figura 11 – Sistema com padrão OPC .....................................................................................47
Figura 12 - Pirâmide da Automação.........................................................................................50
Figura 13 - Controle centralizado.............................................................................................52
Figura 14 - Barramento de campo ............................................................................................53
Figura 15 - Barramento de campo distribuído..........................................................................53
Figura 16 – Sistema de controle distribuído.............................................................................54
Figura 17 - Metodologia de Simulação ....................................................................................56
Figura 18 - Seqüência em macro-blocos da operação da Simulação Off-line ..........................62
Figura 19 - Seqüência em macro-blocos de operação da Simulação em Tempo Real.............64
Figura 20 - Arquitetura de Hardware .......................................................................................65
Figura 21 – Arquitetura de Software ........................................................................................66
Figura 22 - Testes de validação da FASTR..............................................................................77
Figura 23 - Arquitetura de software dos testes por simulação .................................................78
Figura 24 - Sequência de testes por simulação virtual .............................................................79
Figura 25- Operação do Input Analyzer ...................................................................................80
Figura 26 - Histograma da distribuição Uniforme gerada manualmente .................................82
Figura 27 - Histograma da distribuição Triangular gerada manualmente ................................84
Figura 28 - Histograma da distribuição Normal gerada manualmente.....................................85
Figura 29 - Histograma da distribuição Exponencial gerada manualmente.............................87
Figura 30- Modelo simplificado...............................................................................................88
Figura 31 - Modelo simplificado com dados estatísticos .........................................................88
Figura 32- Distribuição uniforme.............................................................................................89
Figura 33- Modelo de simulação para laço de leitura de dados do Microsoft Excel ...............90
Figura 34 - Fluxograma da lógica do ladder.............................................................................93
Figura 35 - Ladder para geração da tabela-padrão distribuição uniforme - parte 1 .................95
Figura 36 - Ladder para geração da tabela-padrão distribuição uniforme - parte 2 .................96
Figura 37 - Tabela de dados do CLP – Distribuição Uniforme................................................97
Figura 38 – Fluxograma da lógica ladder da geração da tabela de dados distribuição triangular
..........................................................................................................................................98
Figura 39 - Ladder para geração da tabela-padrão triangular - parte 1 ..................................100
Figura 40 - Ladder para geração da tabela-padrão triangular - parte 2 ..................................101
Figura 41- Ladder para geração da tabela-padrão triangular - parte 3 ...................................102
Figura 42- Ladder para geração da tabela-padrão triangular - parte 4 ...................................103
Figura 43 - Tabela de dados do CLP – Distribuição triangular..............................................104
Figura 44 - Tabela de dados do CLP – Distribuição normal ..................................................105
Figura 45- Tabela de dados do CLP – Distribuição exponencial ...........................................106
Figura 46- Exemplo da simulação de sensor digital feita no emulador de CLP ....................107
Figura 47 – Fluxograma da lógica ladder da geração de eventos...........................................108
Figura 48 - Rotina para simular a geração de eventos............................................................109
Figura 49 - Sequência executada no sistema supervisório .....................................................111
Figura 50 - Seqüência executada pela macro Auxiliar ...........................................................113
Figura 51 - Histograma da distribuição Uniforme gerada automaticamente..........................114
Figura 52 - Histograma da distribuição Triangular gerada automaticamente ........................117
Figura 53 - Histograma da distribuição Normal gerada automaticamente.............................119
Figura 54 - Histograma da distribuição Exponencial gerada automaticamente .....................121
Figura 55 - Relatório de Saída do Arena com dados de entrada manuais – distribuição
uniforme .........................................................................................................................123
Figura 56 - Relatório de Saída do Arena com dados de entrada automáticos – distribuição
uniforme .........................................................................................................................124
Figura 57 - Experimento no laboratório .................................................................................125
Figura 58 - Arquitetura de software dos testes do laboratório ...............................................126
Figura 59- Execução 1 da FASTR..........................................................................................128
Figura 60- Execução 2 da FASTR..........................................................................................128
Figura 61- Execução 3 da FASTR..........................................................................................129
Figura 62- Execução 4 da FASTR..........................................................................................129
Figura 63- Execução 5 da FASTR..........................................................................................130
LISTA DE TABELAS
Tabela 2.1 - Exemplos de aplicativos de simulação.................................................................35
Tabela 3.1 - Matriz roteamento de processo.............................................................................44
Tabela 3.2 - Matriz reordenando máquinas e células ...............................................................44
Tabela 3.3 - Características gerais dos tipos de layout.............................................................46
Tabela 3.4 - Partes da norma IEC 61131..................................................................................48
Tabela 4.1 - Exemplo de arquivo com a extensão (Tagname).DBF.........................................71
Tabela 4.2 - Exemplo de arquivo de armazenamento de dados no RSView............................72
Tabela 4.3 - Exemplos de medidas de desempenho .................................................................75
Tabela 5.1 - Tabela manual com intervalos de tempo entre chegadas – Distribuição Uniforme
..........................................................................................................................................81
Tabela 5.2 - Quantidade de valores na tabela-padrão triangular ..............................................82
Tabela 5.3 - Tabela manual com intervalos de tempo entre chegadas – Distribuição Triangular
..........................................................................................................................................83
Tabela 5.4 - Quantidade de valores na tabela-padrão normal ..................................................84
Tabela 5.5 - Tabela manual com intervalos de tempo entre chegadas – Distribuição Normal 85
Tabela 5.6 - Tabela manual com intervalos de tempo entre chegadas – Distribuição
Exponencial ......................................................................................................................86
Tabela 5.7 - Tabela de entrada de dados para o aplicativo Arena ............................................90
Tabela 5.8 - Dados simulados pelo CLP – distribuição uniforme..........................................114
Tabela 5.9 - Parâmetros das distribuições uniformes .............................................................115
Tabela 5.10 - Dados simulados pelo CLP – distribuição triangular.......................................116
Tabela 5.11 - Parâmetros das distribuições triangulares ........................................................117
Tabela 5.12 - Dados simulados pelo CLP – distribuição normal ...........................................118
Tabela 5.13 - Parâmetros das distribuições normais ..............................................................119
Tabela 5.14 - Dados simulados pelo CLP – distribuição exponencial ...................................120
Tabela 5.15 - Parâmetros das distribuições exponenciais ......................................................121
SUMÁRIO
1 Introdução .......................................................................................................................15
2 Teoria Geral da Simulação de Sistemas a Eventos Discretos.....................................18
2.1 INTRODUÇÃO ...................................................................................................................................... 18
2.2 APLICATIVOS PARA SIMULAÇÃO ......................................................................................................... 21
2.3 EVOLUÇÃO HISTÓRICA DA SIMULAÇÃO .............................................................................................. 22 2.3.1 Primeira Fase: Linguagens de programação genéricas ............................................................... 23 2.3.2 Segunda Fase: Linguagens de simulação genéricas ..................................................................... 23 2.3.3 Terceira Fase: Linguagens de simulação específicas ................................................................... 24 2.3.4 Quarta Fase: Linguagens orientadas a objetos............................................................................. 25
2.4 CARACTERÍSTICAS DA SIMULAÇÃO..................................................................................................... 26
2.5 CLASSIFICAÇÃO DE MODELOS ............................................................................................................ 26 2.5.1 Modelos físicos x Modelos matemáticos........................................................................................ 27 2.5.2 Modelos estáticos x Modelos dinâmicos........................................................................................ 28 2.5.3 Modelos determinísticos x Modelos estocásticos .......................................................................... 29 2.5.4 Modelos discretos x Modelos contínuos ........................................................................................ 29
2.6 MODELAGEM PARA SIMULAÇÃO DISCRETA ........................................................................................ 29
2.7 MODELOS BASEADOS EM REDES DE FILAS .......................................................................................... 32
2.8 SIMULADORES MAIS EMPREGADOS ATUALMENTE PELO MERCADO...................................................... 35
3 Sistemas de Manufatura ................................................................................................38
3.1 CLASSIFICAÇÃO DOS SISTEMAS DE MANUFATURA.............................................................................. 39 3.1.1 Layout Posição Fixa...................................................................................................................... 40 3.1.2 Layout em Função do Produto ...................................................................................................... 40 3.1.3 Layout em Função do Processo..................................................................................................... 41 3.1.4 Layout em Função do Grupo Tecnológico (Layout Celular) ........................................................ 42 3.1.5 Padrões utilizados na automação.................................................................................................. 46
3.2 HIERARQUIA NA ÁREA DE AUTOMAÇÃO ............................................................................................. 50
3.3 SISTEMAS CENTRALIZADOS E DISTRIBUÍDOS ...................................................................................... 51
4 Desenvolvimento de Ferramenta de engenharia para Aplicação de Simulação em Tempo Real (FASTR).............................................................................................................55
4.1 DESENVOLVIMENTO DO MODELO DO SISTEMA AUTOMATIZADO ........................................................ 55
4.1.1 Planejamento................................................................................................................................. 56 4.1.2 Modelamento ................................................................................................................................. 57 4.1.3 Verificação e validação do modelo ............................................................................................... 59 4.1.4 Aplicação....................................................................................................................................... 60
4.2 ETAPAS DA SIMULAÇÃO OFF-LINE ...................................................................................................... 60
4.3 ETAPAS DA SIMULAÇÃO ON-LINE ....................................................................................................... 62
4.4 ARQUITETURA DE HARDWARE DA FASTR ......................................................................................... 64
4.5 ARQUITETURA DE SOFWARE DA FASTR............................................................................................. 65 4.5.1 Sistema Supervisório (SS).............................................................................................................. 67 4.5.2 Banco de Dados (BDS).................................................................................................................. 68 4.5.3 Módulo de Equalização de Dados (MEQD).................................................................................. 72 4.5.4 Módulo de Link de Dados (MLD).................................................................................................. 73 4.5.5 Módulo de Entrada de Dados (MED)............................................................................................ 73 4.5.6 Módulo de Gerenciamento de Comando (MGC)........................................................................... 74 4.5.7 Módulo de Simulação (MS) ........................................................................................................... 74 4.5.8 Resultados...................................................................................................................................... 75
5 Desenvolvimento e Testes de Desempenho da FASTR ...............................................77
5.1 TESTES DA FASTR POR SIMULAÇÃO VIRTUAL ................................................................................... 78 5.1.1 Metodologia dos testes por simulação virtual ............................................................................... 79
5.2 TESTES DA FASTR NO AMBIENTE DO LABORATÓRIO ....................................................................... 124
Conclusões .............................................................................................................................131
APÊNDICE A - Arena .........................................................................................................133
APÊNDICE B –Distribuição Uniforme - Base de dados do Sistema Supervisório ........135
APÊNDICE C –Distribuição Triangular - Base de dados do Sistema Supervisório......141
APÊNDICE D –Distribuição Normal - Base de dados do Sistema Supervisório ...........147
APÊNDICE E –Distribuição Exponencial - Base de dados do Sistema Supervisório....153
APÊNDICE F –Distribuição Uniforme – Comparação de relatórios de saída do Arena................................................................................................................................................159
APÊNDICE G –Distribuição Triangular – Comparação de relatórios de saída do Arena................................................................................................................................................163
APÊNDICE H –Distribuição Normal – Comparação de relatórios de saída do Arena.167
APÊNDICE I –Distribuição Exponencial – Comparação de relatórios de saída do Arena................................................................................................................................................171
APÊNDICE J –Macro Teste executada no Sistema Supervisório ...................................175
APÊNDICE K –Macro Auxiliar executada no Excel ........................................................176
APÊNDICE L –Macros executadas no Arena ...................................................................182
REFERÊNCIAS ...................................................................................................................185
15
1 INTRODUÇÃO
O avanço da tecnologia baseada em microeletrônica, a maior exigência nos padrões de
qualidade e de produtividade industrial e as novas formas de organização da produção
provocam grandes mudanças estruturais na indústria manufatureira mundial (1).
A relação entre qualidade e produtividade, a necessidade de reciclar pessoal devido à
introdução de novos equipamentos ou métodos de produção, a utilização de novos métodos de
planejamento e o controle da produção com o auxílio de computadores possuem ênfase cada
vez maior nas empresas.
Uma ferramenta para atingir a qualidade e a produtividade exigidas pelo mercado é a
automação, que consiste na utilização de equipamentos e sistemas automáticos que exigem
pouca ou nenhuma intervenção humana nas operações. Cita-se, abaixo, alguns dos principais
objetivos da automação:
• Eliminar o trabalho humano em tarefas repetitivas ou perigosas;
• Aumentar a produção por meio da redução de tempos e operações desnecessárias;
• Aumentar a quantidade de produtos fabricados dentro das especificações dos
padrões de qualidade;
• Otimizar recursos e mão-de-obra;
• Fornecer dados para sistemas de gerenciamento e planejamento.
Na maior parte das empresas automatizadas atualmente, a automação implica em
sistemas interligados por meio de redes de comunicação, sistemas supervisórios e interfaces
16
homem-máquina para auxiliar o operador na supervisão e análise dos fatos ocorridos na planta
produtiva.
A simulação é uma ferramenta importante para explorar mudanças alternativas antes
de sua implementação na planta industrial (2). É uma ferramenta utilizada na indústria para
auxílio na tomada de decisões relativas a layout de plantas, planejamento de capacidade de
produção, aquisição de equipamentos e planejamento de recursos.
A simulação também pode ser aplicada em sistemas de cadeias de suprimento onde o
fluxo de informação, material e lógicas de decisão no planejamento podem ser modelados
utilizando-se vários graus de liberdade, de acordo com as necessidades de cada circunstância.
A indústria está constantemente em busca de maneiras de vencer obstáculos para
otimizar a produção. Neste contexto, a simulação e modelagem aparecem como ferramentas
poderosas de tomada de decisão e planejamento (3).
Existem no mercado vários aplicativos de simulação, como, por exemplo, Arena,
SLAM (Simulation Language for Alternative Modeling) e Promodel. Alguns destes
aplicativos serão apresentados neste trabalho de pesquisa mais adiante.
Atualmente a simulação de plantas industriais pode ser efetuada por diversos
aplicativos de diferentes fabricantes. Entretanto, as simulações são efetuadas de maneira off-
line, ou seja, a partir dos dados coletados da planta industrial, é gerado um modelo e são
obtidas as respostas do sistema para várias entradas de dados, utilizando-se a simulação. A
alimentação dos dados de entrada para o modelo a ser simulado é feita manualmente.
Portanto, de um lado existe o sistema automatizado, utilizando sistemas supervisórios
para operação da planta, e do outro, o sistema de simulação off-line, onde se necessita de
intervenção manual para análise do sistema por meio da simulação.
17
O objetivo deste trabalho é gerar uma interface de alimentação dos dados de entrada
dos simuladores a partir dos dados provenientes do sistema físico, possibilitando a simulação
em tempo real (on-line). Os dados de entrada do modelo a ser simulado devem ser
provenientes dos equipamentos relevantes à análise que se deseja executar. A obtenção dos
dados para simulação em tempo real foi feita a partir da base de dados do próprio sistema de
supervisão da planta.
Na maioria dos sistemas supervisórios, pode-se encontrar um banco de dados com as
variáveis mais importantes do sistema automatizado. A partir deste sistema de supervisão o
operador do sistema automatizado visualiza remotamente os valores das variáveis mais
importantes para operação do mesmo.
O presente trabalho visa à automatização da formatação dos dados e, além disso, a
alimentação do modelo de simulação automaticamente em tempo real dos dados da planta
industrial por meio do desenvolvimento de uma interconexão entre o sistema automatizado e
o simulador.
A ferramenta de engenharia desenvolvida neste trabalho foi denominada FASTR,
Ferramenta de engenharia para Aplicação de Simulação em Tempo Real.
Para os testes da ferramenta desenvolvida neste trabalho de pesquisa foram
considerados sistemas automatizados a eventos discretos. Porém, alguns processos contínuos
podem possuir características discretas. Como exemplo, é possível citar sistemas
automatizados de processos químicos que possuem muitas variáveis analógicas. A alocação
dos reatores e a seqüência de acionamento para alimentação dos mesmos é um sistema a
eventos discretos.
18
2 TEORIA GERAL DA SIMULAÇÃO DE SISTEMAS A EVENTOS
DISCRETOS
2.1 Introdução
Os problemas enfrentados pelas indústrias vêm tornando-se cada vez mais complexos,
necessitando de ferramentas mais poderosas para análise e resolução dos mesmos. A
simulação aparece como uma das ferramentas utilizadas pelas indústrias para resolução destes
problemas.
Existem várias definições para simulação. Do dicionário HOUAISS, tem-se (4):
"Simulação [ETIM lat. Simulatio, onis] S.f. ação ou efeito de simular [...] 3 imitação do funcionamento de um processo por meio do funcionamento de outro 4 teste, experiência ou ensaio em que se empregam modelos para simular o ser humano, em especial em casos de grande perigo de vida... s.analógica teste ou experiência em que os modelos empregados têm
comportamento análogo ao da realidade s. digital experiência ou ensaio constituído por uma série de cálculos numéricos e decisões de escolha limitada, executados de acordo com um conjunto de normas preestabelecidas e apropriadas à utilização de computadores [...]”
Um fator de grande impacto no tocante à utilização da simulação nas indústrias é a
necessidade de mão-de-obra especializada para desenvolvimento do sistema de simulação.
Por este motivo, os desenvolvedores das ferramentas de simulação visam facilitar o
desenvolvimento dos projetos de simulação. No entanto, a facilidade no uso não deve
comprometer o poder de funções das ferramentas de simulação.
Os objetivos a serem alcançados a partir da simulação devem estar bem definidos para
o desenvolvimento do modelo mais adequado.
Portanto, para diferentes objetivos são obtidos diferentes modelos, cada qual mais
adequado para este objetivo específico.
19
Para definição do modelo, inicialmente deve-se entender o sistema de estudo, que
consiste na coleção de alguns eventos, dentre os quais seja possível encontrar ou definir
alguma relação, que serão o objeto de estudo ou interesse (5). A arte do modelamento é
selecionar somente as características que são necessárias e suficientes para descrever o
processo de forma a atender aos objetivos do modelo (6).
Os modelos para simulação podem ser utilizados como ferramentas com as seguintes
finalidades:
• Explicação para um problema ou definição de um sistema;
• Análise para detecção de elementos críticos;
• Síntese e avaliação de soluções propostas;
• Planejamento para desenvolvimentos futuros.
O modelo para utilização na simulação possui características de acordo com a
finalidade da simulação (7):
• Demonstração: utilizada para a descrição das instalações industriais. Este modelo
não precisa ser muito preciso e ferramentas multimídia têm sido aplicadas;
• Engenharia: utilizada para desenvolvimento de processos industriais detalhados. A
interface gráfica possui menor importância, porém a precisão do modelo deve ser
alta;
• Suporte Operacional: a partir de simuladores preditivos, os operadores podem
prever as conseqüências de suas ações e o gerenciamento da produção pode testar e
otimizar a produção. A simulação deve ser rápida e a precisão não necessita ser
20
muito alta. A simulação deve fornecer dados suficientes para prever problemas e
estimar a produção;
• Teste: utilizada para teste da implementação do processo e da automação;
• Treinamento: utilizada para o treinamento dos operadores da planta automatizada
antes da implantação efetiva da automação.
A simulação pode ser usada em dois ambientes: desenvolvimento de sistemas novos e
otimização de sistemas existentes (3):
• Desenvolvimento de sistemas novos: neste caso a simulação é utilizada para
verificar se o projeto do sistema atende à especificação desejada. No
desenvolvimento de sistemas novos não é possível testar diretamente os
equipamentos da planta industrial porque geralmente eles não existem ou não
podem ser utilizados. Nesta fase de planejamento, o modelo ainda não é muito
detalhado e alguns dados devem ser assumidos ou gerados a partir de experiências
anteriores.
• Otimização de sistemas existentes: Quando a planta industrial está operando, não
é interessante que sejam feitas intervenções na mesma. Os testes das possíveis
alterações da planta (layout, processo, etc.) não devem impactar na produção.
Neste contexto, a simulação permite a análise de alterações sem interferir na
produção da planta industrial.
Inúmeros benefícios são obtidos por meio da simulação na automação. Dentre eles,
podem ser citados:
21
• Testes de Interfaces Homem-Máquina. A simulação pode ser utilizada tanto no
desenvolvimento quanto na validação do desenvolvimento;
• Teste de estratégia de controle antes da automação;
• Teste da configuração da planta automatizada para escolha da melhor
configuração;
• Auxílio no Teste de Aceitação de Fábrica em sistemas de automação.
Com estas aplicações da simulação, podem ser diminuídos os riscos do projeto de
automação, antecipando possíveis problemas.
2.2 Aplicativos para Simulação
O aplicativo adequado deve ser escolhido para desenvolvimento do modelo, de forma
que o aplicativo selecionado seja flexível o suficiente e não tão difícil de utilizar.
Os aplicativos podem ser divididos em duas grandes classes: linguagens de
programação de uso geral e pacotes de simulação (13). Os pacotes de simulação são
compostos por ferramentas específicas que se adaptam a determinados sistemas e que não
necessitam de muito esforço para programação, visto que possuem módulos pré-programados
para funções específicas. Portanto, suas aplicações são restritas, porém a construção de
modelos é facilitada. A seguir são apresentadas algumas vantagens dos pacotes de simulação
em relação às linguagens de uso geral (13):
• Fornecem automaticamente a maioria das características necessárias para
construção de um modelo, diminuindo o tempo de programação e o custo do
projeto;
22
• A modificação e a manutenção do modelo são mais fáceis quando o mesmo é
desenvolvido em pacote de simulação;
• Detecção de erros facilitada devido à verificação automática de vários erros
disponibilizados pelo pacote de simulação.
Linguagens de programação de uso geral são pacotes computacionais genéricos que
podem ser utilizados em inúmeras aplicações. A seguir são apresentadas algumas vantagens
da utilização de linguagens de programação de uso geral (13):
• Conhecimento prévio da linguagem de programação;
• O tempo de execução de um programa escrito eficientemente em linguagem de
programação é menor do que de um modelo desenvolvido em um pacote de
simulação;
• Maior flexibilidade de programação;
• Menor custo do aplicativo , porém o custo total do projeto pode não ser
minimizado.
2.3 Evolução Histórica da Simulação
Uma grande variedade de linguagens de programação de simulação, atendendo a
diferentes estilos de modelamento, encontra-se disponível no mercado com aplicações em
diversos setores da economia.
Segundo Harrington, a evolução da simulação de eventos discretos pode ser dividida
em 4 fases, de acordo com os avanços tecnológicos (8) :
23
• Primeira Fase: Linguagens de programação genéricas;
• Segunda Fase: Linguagens de simulação genéricas;
• Terceira Fase: Linguagens de simulação específicas;
• Quarta Fase: Linguagens orientadas a objetos.
2.3.1 Primeira Fase: Linguagens de programação genéricas
Inicialmente, as simulações foram desenvolvidas em linguagens de programação
genéricas e executadas em mainframes. A linguagem mais utilizada como base para
desenvolvimento foi a FORTRAN.
Neste caso, a habilidade do programador é fator de grande importância, pois todos os
eventos devem ser especificados de acordo com o sistema a ser modelado. Desta forma,
geralmente os projetos não podiam ser utilizados para outros sistemas.
Outro problema das linguagens baseadas em FORTRAN (em sua concepção original)
é a falta de dispositivos para estruturação do programa (arquivos, listas, processos) que
dificulta o entendimento até de modelos mais simples (9).
2.3.2 Segunda Fase: Linguagens de simulação genéricas
No início dos anos 60, foram desenvolvidas linguagens de simulação baseadas em
FORTRAN IV e ALGOL 60 que incluíam pacotes de sub-rotinas para utilização na
programação. As sub-rotinas incluíam as tarefas mais utilizadas no desenvolvimento de
modelos para os sistemas.
24
Apesar de apresentarem maior facilidade de uso em relação às linguagens de
programação genéricas, as linguagens de simulação genéricas “ainda exigiam experiência e
habilidade em programação do modelista, além de tempo no caso de um grande modelo” (10).
As linguagens baseadas em FORTRAN IV e ALGOL 60 são: GASP, SIMSCRIPT,
GPSS e SIMULA.
Houve uma separação nos caminhos de desenvolvimento de linguagens de
programação, principalmente na simulação de eventos discretos, entre os Estados Unidos e a
Europa (9). No primeiro, os sistemas foram construídos baseando-se em FORTRAN. Já na
Europa, o ALGOL 60 era mais popular entre os pesquisadores, desenvolvedores dos pacotes
de simulação.
2.3.3 Terceira Fase: Linguagens de simulação específicas
Nos anos 70, o aumento do uso da simulação ocasionou a evolução das linguagens já
existentes. O objetivo das linguagens de programação era facilitar o desenvolvimento dos
modelos, tornando a interface com o desenvolvedor mais fácil e aumentando a possibilidade
de reutilização dos modelos em outros sistemas.
Os avanços na área de computação ocorridas nos anos 80 possibilitaram muitas
melhorias nas ferramentas de simulação: interface com usuário facilitada por meio de menus,
gráficos para auxílio na visualização dos resultados da simulação e animação com escolha da
área de visualização. Uma desvantagem das linguagens de simulação específicas é a perda de
flexibilidade no desenvolvimento de modelos.
Nesta época surgiram simuladores com a opção de animações na própria simulação.
Uma das linguagens desenvolvidas foi a SIMAN (Simulation Modeling and Analysis), na qual
25
se baseia a linguagem de simulação Arena que foi utilizada neste trabalho. O aplicativo Arena
foi selecionado para utilização neste trabalho de pesquisa, visto que foi fornecido para EPUSP
dentro do convênio PEA EPUSP – Rockwell Automation.
Com o aumento na utilização do ambiente Windows e da capacidade gráfica dos
computadores, foram desenvolvidos simuladores tais como Arena, Promodel e Witness, que
utilizam as funções de menu e animações avançadas.
Estes simuladores apresentam avanços constantes para auxílio no desenvolvimento de
modelos. Alguns deles podem ser integrados a outras tecnologias, tais como bases de dados,
aplicativos de desenho, modelamento ou planilhas. Para a integração com aplicações tais
como Microsoft Office, Visio® e Oracle®, podem ser utilizados ActiveX™ e Visual Basic®
for Applications (VBA).
2.3.4 Quarta Fase: Linguagens orientadas a objetos
Nesta etapa, a simulação é integrada com a modelagem orientada a objetos. Na
programação orientada a objetos, um sistema é decomposto em subsistemas baseados em
objetos que se comunicam entre si por meio de troca de mensagens (11).
Em relação à programação convencional, a programação orientada a objetos apresenta
um estilo de tomada de decisão mais descentralizado. A localização e distribuição do
conhecimento simplificam a rotina principal.
Uma vantagem da programação orientada a objetos é que quando novos objetos são
adicionados não é necessário alterar a interface entre objetos. A programação orientada a
objetos utiliza um mecanismo de herança. Classes de objetos podem herdar propriedades e
padrões de mensagens de outras classes (9).
26
Cada objeto possui suas próprias variáveis e procedimentos para manipulação destas
variáveis que são chamados métodos.
2.4 Características da Simulação
Existem algumas características comuns a todos simuladores. Estas características
podem ser vistas na ANSI 3.5, de 1998 (12), relacionada a simuladores de plantas nucleares.
A ANSI é a sigla para American National Standards Institute (“Instituto Nacional Americano
de Padronização”), que é uma organização particular americana sem fins lucrativos com o
objetivo de facilitar a padronização dos trabalhos.
Estas características são:
• Condição inicial: conjunto de dados iniciais da simulação. Em alguns casos, a
possibilidade de mudar as condições iniciais é importante;
• Retornar: habilidade de retornar para algum instante na simulação;
• Congelar: a simulação é parada;
• Executar: simulação em execução;
• Acelerar: velocidade da simulação.
2.5 Classificação de Modelos
Quanto à sua construção, os modelos podem ser classificados em: físicos ou
matemáticos. Além deste tipo de classificação, os modelos desenvolvidos para simulação
podem ser classificados de acordo com outros critérios (13), a saber: estáticos/dinâmicos,
27
determinísticos/estocásticos e discretos/contínuos. Os tipos de modelo devem ser utilizados de
acordo com o sistema a ser modelado.
2.5.1 Modelos físicos x Modelos matemáticos
Os modelos físicos consistem em uma construção física do sistema em outra escala,
menor ou maior do que o sistema real, de acordo com a finalidade do modelo. Quando os
custos de testes com o sistema real tornam inviável sua utilização, o modelo físico torna-se
uma opção.
Em outros casos, quando a construção do modelo físico não seria viável ou não seria
válida, os modelos matemáticos são uma alternativa. Nestes modelos, são criadas
representações matemáticas relacionando as variáveis do sistema real. Neste caso, pode-se
estudar o comportamento do sistema a partir das variáveis de entrada.
Devido à complexidade dos modelos matemáticos, em alguns casos, sua resolução
requer ferramentas computacionais avançadas. Em vista disso, a análise dos modelos
matemáticos pode ser feita de duas formas: solução analítica e simulação.
Na solução analítica, o comportamento do modelo é previsto a partir de funções
matemáticas e lógicas. O modelo analítico é concebido baseando-se em teoria. Muitos
modelos são simplificados de forma a facilitar o tratamento matemático. A simplificação é
feita selecionando-se as variáveis mais relevantes do modelo e algumas variáveis não são
consideradas, como por exemplo, perturbações externas.
Já a simulação é indicada para casos mais complexos, onde a solução analítica torna-se
inviável devido à necessidade de capacidade computacional muito elevada, não-linearidade ou
quando uma interface visual seria mais indicada para entendimento do processo.
28
Físicos
MODELO
Matemático
SoluçãoAnalítica
Simulação
SoluçãoNumérica
Figura 1 – Classificação de Modelo
2.5.2 Modelos estáticos x Modelos dinâmicos
Para os modelos de simulação estáticos, o tempo de execução não é uma variável
importante para o estudo do sistema. A operação do modelo estático pode ser comparada com
uma fotografia, ou seja, a análise é feita em um intervalo de tempo definido.
No modelo dinâmico, o tempo é a variável determinante, a partir da qual todo o
sistema se desenvolve. Os dados podem variar no tempo, e o instante de passagem de um
valor para outro deve ser levado em consideração.
29
2.5.3 Modelos determinísticos x Modelos estocásticos
Os modelos determinísticos apresentam todas suas entradas sem componentes
probabilísticos. Portanto, não existem variáveis randômicas, as características operacionais
devem ser relações exatas sem a utilização de funções densidade de probabilidade (14).
Em alguns modelos são necessárias variáveis aleatórias, são os chamados modelos
estocásticos, ou seja, pelo menos uma variável é dada por uma função densidade de
probabilidade (14).
2.5.4 Modelos discretos x Modelos contínuos
De acordo com a alteração nas variáveis do sistema, os modelos podem ser
classificados em modelos de mudança discreta e modelos de mudança contínua.
No modelo de mudança discreta, as variáveis variam discretamente ao longo do
tempo. A variável tempo pode ser contínua ou discreta. Neste caso, o avanço da variável
tempo está relacionado a algum evento específico do modelo.
No modelo de mudança contínua, as variáveis podem mudar continuamente ao longo
do tempo. O avanço do tempo é feito de forma contínua em intervalos de tempo iguais, ou
seja, é possível obter os valores das variáveis em qualquer instante de tempo.
2.6 Modelagem para Simulação Discreta
Um sistema discreto é caracterizado por um número finito de mudanças que ocorrem
em pontos isolados no tempo. A partir de uma definição matemática e lógica de como o
sistema deve atuar, é feita a modelagem para simulação. Estas variáveis são utilizadas para
coletar informações sobre o desempenho do sistema (15).
30
Um modelo para simulação é desenvolvido com o objetivo de reproduzir as
funcionalidades e interações das variáveis do sistema. Para tanto, na simulação discreta são
definidas as seguintes variáveis: entidades, atributos e arquivos. Estes termos foram
primeiramente empregados por Markowitz (16).
A seguir encontra-se uma explicação para estes e mais alguns termos utilizados ao
longo deste trabalho (16; 5):
• Entidades: objetos em um sistema discreto;
• Atributos: características das entidades;
• Sistema: conjunto de entidades que interagem para alcançar o objetivo de estudo da
simulação;
• Eventos: variáveis que representam as entidades em um dado instante de tempo;
• Arquivos: grupos de entidades com atributos comuns.
A relação entre eventos, atividades e processos é representada na Figura 2 (17).
TempoEvento de
Fim e ServiçoEvento deChegada
Evento deEntrada em Serviço
Atividade
Processo
Figura 2 - Relações entre evento, processo e atividade
31
Existem formas para desenvolvimento dos modelos de simulação discreta de acordo
com o ponto de vista adotado, que são: orientado a eventos, a atividade e a processo (5).
• Orientado a eventos
Neste tipo de simulação, o sistema é modelado considerando-se as mudanças no
estado do sistema a partir de eventos que devem ser identificados pelo desenvolvedor do
modelo. O modelador deve determinar os eventos que podem gerar mudanças no sistema.
Para cada evento importante relativo ao sistema a ser modelado é associada a
respectiva lógica de seqüenciamento relativa ao mesmo. Como exemplo, pode-se citar o caso
de um professor atendendo dúvidas de alunos. Visto que neste exemplo a mudança no estado
do sistema ocorre somente nos tempos de evento de uma chegada de aluno ou fim de
atendimento de um aluno, estes eventos podem ser utilizados para descrever o comportamento
do sistema (5).
• Orientado a atividade
Neste caso, o modelador é responsável pela descrição das atividades relativas ao
sistema e identifica as condições iniciais e finais destas atividades. As condições para início
ou fim de uma atividade são examinadas à medida que o tempo de simulação avança, ou seja,
todas as atividades devem ser verificadas a cada avanço do tempo. Este modelo é adequado
para sistemas onde a duração da atividade não é definida, sendo determinada pelo estado do
sistema.
• Orientado a processo
Em alguns sistemas existem seqüências de eventos predeterminadas que, em uma
linguagem orientada a processo, são agrupadas de forma a modelar o fluxo das entidades do
32
sistema. Porém, a flexibilidade é baixa quando comparada com a modelagem orientada a
evento. Este tipo de simulação combina as características das simulações orientadas a eventos
e a atividade.
2.7 Modelos baseados em Redes de Filas
Alguns sistemas complexos, que possuem muitas atividades em paralelo, interações de
limitações de tempo ou área de espera, necessitam de métodos de análise diferenciados para
sua modelagem. As redes de filas são utilizadas para descrever este tipo de sistema.
Alguns conceitos relativos às redes de filas são apresentados a seguir (5):
• Usuários: correspondem a uma entidade que circula pelo sistema, fazendo uso dos
recursos do sistema para determinado fim;
• Recursos ativos: recursos que realizam algum tipo de serviço;
• Recursos passivos: permitem compartilhamento de um número finito de itens do
recurso. Os itens alocados e liberados são conhecidos por fichas;
• Servidores: fornece os recursos do sistema modelado;
• Fila: área de espera para usuários;
• Centro de serviço: um ou mais servidores e uma fila de usuários requisitando o
serviço (Figura 3) (5).
33
Figura 3 - Exemplo de centros de serviço
A maioria dos modelos a serem desenvolvidos é complexa, não possibilitando a
modelagem e utilizando-se somente um centro de serviço. A Figura 4 apresenta diferentes
tipos de modelos (5).
No modelo A da Figura 4 é apresentado um exemplo de modelo aberto. Ao entrar no
modelo, a entidade passa pelas filas e servidores, e nunca volta a uma fila pela qual já tenha
passado. Por outro lado, no modelo B, é apresentado um exemplo de modelo fechado onde as
entidades passam seqüencialmente pelas mesmas filas. O modelo C apresenta as
características tanto do modelo aberto quanto do fechado.
34
Figura 4 – Exemplos de tipos de modelos
Na análise de sistemas baseados em filas, vários índices de desempenho podem ser
utilizados (18; 5):
• Tempo de trabalho: tempo gasto para produção de uma unidade;
• Tempo de travessia (throughput time): tempo médio entre o início da ordem de
produção e seu final;
• Tempo de utilização de um servidor: fração do tempo que o servidor está ocupado
no caso de um recurso ativo. Para servidores passivos, corresponde à fração de
tempo em que fichas estão em uso;
• Vazão: Taxa em que os usuários completam o trabalho;
• Tamanho médio da fila: número médio de usuários à espera de um serviço.
35
Dependendo do sistema simulado, várias outras medidas de desempenho podem estar
diretamente disponíveis, ou são obtidas através de recursos do software de simulação
utilizado.
2.8 Simuladores mais empregados atualmente pelo mercado
Existem vários aplicativos de simulação disponíveis no mercado atualmente. A
seleção do aplicativo deve ser feita de acordo com a aplicação desejada.
Na Tabela 2.1 abaixo, vários fabricantes de softwares de simulação são apresentados
com suas respectivas páginas na Internet. A maior parte destes aplicativos possui versões de
demonstração disponíveis para utilização. Estas versões possuem limitações em relação à
versão completa.
Tabela 2.1 - Exemplos de aplicativos de simulação
Produto Empresa Página na Internet ARENA Systems Modeling Corporation www.ab.com AutoMod Autosimulations www.autosim.com ProModel ProModel Corporation www.promodel.com Simscrip/ModSim CACI Products Company www.caciasl.com VisSim Visual Solutions www.vissim.com
Devido à competição dos fabricantes de aplicativos de simulação, o desenvolvimento e
atualização destes aplicativos de simulação têm apresentado um ambiente de trabalho com
maior facilidade de operação. O padrão Windows é largamente utilizado, facilitando ainda
mais o desenvolvimento de modelos.
Outro fator relevante em relação aos aplicativos de simulação é o recurso de animação,
que varia desde simples símbolos animados a desenhos em 3-D. Este último necessita de um
esforço maior para desenvolvimento, muitas vezes não sendo necessário de acordo com a
aplicação.
36
A característica comum aos aplicativos para desenvolvimento de modelos para
simulação é a programação utilizando-se bibliotecas para facilitar o desenvolvimento e
conexão dos mesmos por meio da ferramenta arrastar-soltar (drag-and-drop).
Alguns fatores relevantes em relação aos aplicativos de simulação foram levantados
por Banks (19) e encontram-se abaixo.
• Entradas (Input): recurso de utilização do mouse, utilização de desenhos CAD,
importação/exportação de arquivos, sintaxe compreensível, controle interativo de
execução, interface com outra linguagem, recurso para análise de dados de entrada;
• Processamento: possibilidade de modelagem complexa, velocidade, flexibilidade
de execução de simulações, geração de valores aleatórios, reinicialização de
estatísticas e geradores (Reset), replicações independentes, variáveis globais e de
atributo;
• Saída (Output): relatórios padronizados, relatórios personalizados, geração de
gráficos, manutenção de bancos de dados, coleta do resultado de expressões
matemáticas, medidas de desempenho específicas da aplicação, saída em arquivos;
• Ambiente: facilidade de uso, facilidade de aprendizado, qualidade da
documentação, recursos de animação, versão somente para execução (Run Time);
• Fornecedor do aplicativo: estabilidade da empresa, história (tempo no mercado),
suporte técnico e comercial;
• Custo: aquisição de licença, atualizações, treinamento e suporte.
Além dos fatores citados por Banks (19), as seguintes características também devem
ser levadas em consideração:
37
• Uso de blocos pré-definidos (templates) para modelagem mais rápida;
• Uso do conceito de programação orientada a objetos;
• Interface com outros aplicativos (CAD, planilhas, etc.…);
• Aplicações Internet;
• Controle em tempo real.
38
3 SISTEMAS DE MANUFATURA
O gerenciamento da indústria de manufatura deve definir as prioridades e objetivos do
processo de automação. Deve ser estudada a melhor maneira para utilização de tecnologia,
materiais, investimentos e informações.
As plantas automatizadas podem produzir partes discretas ou processos contínuos.
Como exemplo de partes discretas pode ser citado a fabricação de peças da indústria
automobilística. Já na indústria de processos contínuos existe um fluxo de materiais e
monitoração de variáveis principalmente analógicas. Neste trabalho de pesquisa será enfocada
a indústria de partes discretas.
As etapas da indústria da manufatura podem ser descritas como:
• Desenvolvimento do produto. Nesta etapa o produto é desenvolvido de acordo com
as necessidades dos consumidores. Utilizando-se os avanços da informática, o
modelo pode ser visualizado em 3 Dimensões e suas propriedades podem ser
analisadas utilizando ferramentas matemáticas;
• Planejamento de Processo. Especifica a seqüência de operações que deve ser
seguida para transformar a matéria-prima em produtos. Este planejamento inclui a
seleção das máquinas e ferramentas adequadas;
• Operações de Manufatura. Relaciona-se com a combinação da matéria-prima ou
das partes separadas para montagem do produto final da melhor maneira possível;
39
• Controle, agendamento e planejamento da produção. Estas ações são definidas de
acordo com as informações de demanda dos consumidores, levando-se em
consideração a capacidade da planta industrial.
3.1 Classificação dos Sistemas de Manufatura
Os Sistemas de Manufatura podem possuir várias classificações, de acordo com a
característica analisada. Uma destas classificações é quanto à configuração física dos
processos de fabricação.
Conhecida também por layout, a configuração física dos processos de fabricação
relaciona-se com o arranjo de máquinas, estações de trabalho, áreas de estoque e
departamentos de modo a facilitar o fluxo de trabalho, material, pessoas e informações do
sistema de produção (20; 21).
A partir da definição de layouts é possível (22):
• Utilizar eficientemente o espaço físico;
• Eliminar gargalos;
• Reduzir tempo de manufatura por meio da eliminação de desperdícios ou
movimentos redundantes;
• Facilitar a entrada, saída e deslocamento de material, produtos e pessoas;
• Facilitar mudanças nas operações;
• Visualizar e controlar as operações.
40
Em relação à característica layout, existem três tipos mais comuns: Posição Fixa, em
Função do Produto, em Função do Processo. Além das três formas de configuração citadas,
um tipo de arranjo também encontrado em plantas industriais é o Layout em Função do Grupo
Tecnológico, também conhecido por Layout Celular (23).
3.1.1 Layout Posição Fixa
Este layout é utilizado para fabricação de produtos de grandes dimensões, visto que o
tamanho do produto final dificulta a sua movimentação.
Os produtos permanecem estacionários devido a suas grandes dimensões sendo que os
recursos, a mão-de-obra e os equipamentos movimentam-se para obtenção do produto final.
Normalmente é necessária mão-de-obra altamente especializada para este tipo de
trabalho e a automação, em alguns casos, torna-se muito cara.
3.1.2 Layout em Função do Produto
Esta estrutura é utilizada para fabricação de produtos determinados e, às vezes, é
chamada de linha de fluxo ou linha de montagem, pois na entrada da primeira máquina
encontra-se a matéria-prima e na saída da última máquina, obtém-se o produto final.
As máquinas são agrupadas em linha de modo a executar a seqüência de operação para
cada tipo de produto. Cada máquina possui uma função específica e repetitiva, facilitando sua
automação.
A operação seqüencial deste layout exige um maior sincronismo entre as tarefas, de
forma a evitar gargalos na linha de produção para não ocorrer paradas ou atrasos.
41
Esta configuração é indicada quando existe grande volume de produtos. Portanto,
Configuração em Função de Produto deve ser utilizada somente quando o volume mínimo do
produto a ser produzido seja suficiente para cobrir os gastos da montagem e depreciação da
linha de produção.
Uma desvantagem do Layout em Função do Produto é a falta de flexibilidade. Para
executar qualquer mudança no produto é necessário parar a linha de produção para alterações
ou criar uma nova linha de montagem.
Figura 5 - Layout em Função do Produto
3.1.3 Layout em Função do Processo
A transferência de produtos entre os processos deve ser estudada profundamente com
o objetivo de definir as prioridades adequadas. Na estrutura do Layout em Função do
Processo, os departamentos são compostos por máquinas com funções similares. Um exemplo
deste layout é apresentado na Figura 6.
42
Figura 6- Exemplo de layout em função do processo
As características mais importantes do Layout em Função do Processo são:
• Fabricação de produtos variados e em baixo volume;
• Operadores especializados operando em mais de uma máquina do setor;
• Operações não seqüenciais.
No Layout em Função do Produto, as peças podem voltar para alguma máquina que já
havia sido utilizada. Além disso, a cada novo tipo de peça a ser fabricada, pode haver uma
nova distribuição a fim de atender as novas necessidades do produto.
3.1.4 Layout em Função do Grupo Tecnológico (Layout Celular)
Este layout também é conhecido por Layout Celular. Nesta estrutura, partes similares
são agrupadas em células para produção em uma quantidade suficiente para cobrir os gastos
com as máquinas.
43
O Layout Celular é um tipo híbrido, que possui características dos Layouts em Função
do Produto e do Processo. O agrupamento das máquinas é feito de acordo com o processo e,
além disso, pode ser feito em linha. Exemplos podem ser verificados na Figura 7 e na 8.
Figura 7 - Exemplo de Layout Celular
56
4
1 3
2
7 8
9
10 12
11
Saída Produto Acabado
Entrada Matéria-Prima
Figura 8 – Exemplo de Layout em Função do Processo Original
44
No exemplo da Figura 8 é possível observar o fluxo irregular e as rotas que se
entrelaçam, gerando grande quantidade de documentação. Existem três rotas diferentes no
exemplo.
3.1.4.1 Análise de fluxo de produção
A análise do fluxo produtivo (PFA – Production Flow Analysis) é uma técnica para
reagrupar as partes com função similar de modo eficiente.
O agrupamento pode ser feito por meio de matrizes de roteamento conforme exemplo
da Tabela 3.1 e um possível agrupamento pode ser visualizado na Tabela 3.2.
Tabela 3.1 - Matriz roteamento de processo
Máquinas Parte 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
A X X X X X B X X X C X X X D X X X X X E X X X F X X X G X X X X H X X X
Tabela 3.2 - Matriz reordenando máquinas e células
Máquinas Parte 1 2 5 9 10 3 6 8 4 7 11 12
A X X X X X D X X X X X F X X X C X X X G X X X X B X X X E X X H X X X
45
Após o agrupamento, um possível layout da planta pode ser visualizado na Figura 9:
5 6
41 3
27
8
9
1012
11
Saída Produto Acabado
Entrada Saída Entrada Saída Entrada Saída
Figura 9 – Layout com 3 células
Observa-se um layout com três células, porém as partes G e E não são completadas
integralmente pelas células criadas. Portanto, apesar deste layout ser bom, ele não é
totalmente eficaz para o sistema.
As maneiras de lidar com este problema são:
• Compra de máquinas. Ponto negativo: alto investimento;
• Desvio para as máquinas necessárias, utilizando mais de uma célula;
• Projetar mais uma célula.
Na Tabela 3.3 (24) encontra-se um resumo das características gerais dos tipos de
layout.
46
Tabela 3.3 - Características gerais dos tipos de layout
Característica Posição física Processo Grupo Produto
Tempo de transferência Baixa Alta Baixa Média
Nível de habilidade A Escolher Alta Média-Alta Mistura
Flexibilidade Baixa Alta Média-Alta Alta Demanda Média Alta Média Média
Utilização da máquina Alta Média-Baixa Média-Alta Média
Utilização do operador Alta Alta Alta Média
Custo de produção unitária Baixa Alta Baixa Alta
3.1.5 Padrões utilizados na automação
Os sistemas de automação são desenvolvidos utilizando-se padrões abertos que
possibilitam a construção de sistemas com boa relação custo-benefício. Além disso, a
utilização de padrões facilita a integração dos diferentes sistemas automatizados.
Para exemplificar, neste trabalho serão apresentados os seguintes padrões: OPC, CAN
e IEC 61131.
3.1.5.1 OPC
O padrão OPC, que significa OLE(Object Linking and Embedding) for Process
Control, é o mais utilizado na comunicação de sistemas de automação. OPC é uma série de
especificações de padrões. O primeiro padrão resultou da colaboração de vários fabricantes de
de produtos de automação do mundo inteiro com a Microsoft. A especificação definiu um
conjunto padronizado de objetos, interfaces e métodos para uso em aplicações de controle de
processo e automação de manufatura.
A Figura 10 exemplifica a comunicação entre dispositivos utilizando drivers
específicos e a Figura 11 a simplificação obtida com a utilização do padrão OPC.
47
PC com softwareA
PLC com softwareproprietário B
PLC com softwareproprietário C
DispositivoC
DispositivoB
DispositivoA
Figura 10 – Sistema sem padrão OPC
OPC Client A OPC Client B OPC Client C
OPC ServerC
OPC ServerB
OPC ServerA
Figura 11 – Sistema com padrão OPC
3.1.5.2 CAN
O CAN Bus (ou Barramento Controller Area Network) foi desenvolvido pela empresa
alemã Robert BOSCH e disponibilizado em meados dos anos 80 (25). Sua aplicação inicial
foi realizada em ônibus e caminhões. Atualmente, a aplicação deste protocolo é muito ampla:
indústria, veículos automotivos, navios e tratores, etc.
Os fundamentos do CAN são especificados por duas normas: a ISO11898 e a
ISO11519-2, a saber (26):
• ISO 11898-1 – protocolo CAN;
• ISO 11898-2 – camada física de alta velocidade para CAN;
48
• ISO 11898-3 – camada física de baixa velocidade tolerante a falhas para CAN;
• ISO 11898-4 – CAN disparada por tempo;
• ISO 11898-5 – “Unidade de meio de acesso de alta velocidade com modo
economia de energia” – atualmente em desenvolvimento;
• ISO 11519-2 – obsoleta e substituída por 11898-3.
3.1.5.3 IEC 61131
A norma IEC 61131 é composta por oito partes apresentadas na Tabela 3.4 (27), sendo
que uma está reservada e ainda não está sendo utilizada.
Tabela 3.4 - Partes da norma IEC 61131
Parte Título Conteúdo Publicação Part 1 General Information Definição da terminologia e conceitos 2003 (2ª ed.)
Part 2 Equipment Requirements and Tests
Testes de verificação e fabricação eletrônica e mecânica 2003 (2ª ed.)
Part 3 Programming Languages Estrutura do software do Controlador Programável (CP), linguagens e execução de programas
2003 (2ª ed.)
Part 4 User Guidelines Orientações para seleção, instalação e manutenção de CPs 2004 (2ª ed.)
Part 5 Communications Funcionalidades para comunicação com outros dispositivos 2000 (1ª ed.)
Part 6 Reservada
Part 7 Fuzzy Control Programming
Funcionalidades de software, incluindo blocos funcionais padrões para tratamento de lógica nebulosa dentro de CPs
2000 (1ª ed.)
Part 8
Guidelines for the Application and Implementation of Programming Languages
Orientações para implementação das linguagen s IEC 61131-3 2003 (2ª ed.)
A parte 3 da norma é a mais conhecida. A IEC 61131-3 pode ser subdividida em
Elementos Comuns e Linguagens de Programação. O objetivo da IEC 61131-3 é a
49
padronização das técnicas e linguagens de programação comumente utilizadas para o
desenvolvimento de Controladores Programáveis.
As principais características da IEC 61131-3 são (28):
• O padrão possibilita a estruturação dos programas, de modo a facilitar a
decomposição do programa em elementos funcionais que são chamados de
unidades de organização de programas;
• Definição de tipos de variáveis com o objetivo de identificar previamente erros de
programação, como por exemplo, detectar quando uma variável recebe um valor
que não corresponde ao tipo desta variável;
• Execução das partes do programa em tempos determinados de acordo com a
necessidade do sistema;
• Suporte completo para programação de sistemas seqüenciais por meio da utilização
de Seqüencial Function Chart (SFC);
• Estrutura de dados definida de acordo com as necessidades do sistema;
• Seleção flexível de linguagem de programação. A IEC 61131-3 define 3
linguagens gráficas e duas linguagens textuais que podem ser utilizadas para
desenvolvimento do aplicativo. As linguagens textuais são: Lista de Instrução (IL)
e Texto Estruturado. As linguagens gráficas são: Ladder, Diagrama de Blocos
Funcionais (FBD), Texto Estruturado (Structured Text – ST) e Gráfico de Funções
Seqüenciais (Seqüencial Function Chart - SFC).
A possibilidade de programação em várias linguagens auxilia na flexibilidade e
reutilização do programa.
50
3.2 Hierarquia na Área de Automação
Na área de automação existe uma hierarquia bem definida entre as conexões. Este
modelo, concebido nos anos 80, é dividido em 5 níveis. Na Figura 12 é apresentada a
hierarquia utilizada neste trabalho de pesquisa.
Figura 12 - Pirâmide da Automação
Sensores são dispositivos que traduzem variáveis físicas encontradas no ambiente em
sinais elétricos. Existem diversas variáveis que podem ser transformadas em sinais elétricos,
como, por exemplo, posição, temperatura, nível, etc. Essas variáveis precisam ser
transformadas de modo que o sistema de automação possa identificar o sinal, portanto devem
ser convertidas em corrente ou tensão para que os cartões de um Controlador Programável
possam ler os dados.
51
Os sistemas automatizados normalmente são constituídos por Controladores Lógicos
Programáveis (CLP), dispositivos que permitem o controle das máquinas e processos da
planta industrial. O controlador armazena as rotinas para este controle na memória interna do
dispositivo.
A aceitação dos CLPs no mercado foi rápida, principalmente devido à linguagem de
programação (Linguagem Ladder) que se baseava em lógica de relés e símbolos já conhecidos
pelos engenheiros e técnicos nas fábricas.
Os Sistemas Supervisórios têm o objetivo de possibilitar a atuação e o controle da
planta industrial automatizada remotamente.
Os Sistemas Supervisórios acessam os dados relativos aos sensores e atuadores de
campo por meio da base de dados interna dos CLPs. As redes de automação são utilizadas na
indústria para auxiliar no acesso a estes dados.
3.3 Sistemas Centralizados e Distribuídos
Antes da introdução dos microprocessadores nos sistemas de controle, o processo da
automação era feito através de sistemas eletromecânicos. A introdução dos
microprocessadores possibilitou o controle centralizado, exemplificado na Figura 13. As
características deste sistema centralizado são:
• Cabeamento paralelo utilizando fios par trançado e topologia estrela;
• Transmissão de dados entre dispositivos de Entrada e Saída e a Unidade de
Controle na forma de sinais analógicos (4 a 20mA) e digitais.
52
UNIDADE DECONTROLE E
MONITORAÇÃO
Dispositivo E/S
Dispositivo E/S
Dispositivo E/S
Dispositivo E/S
Dispositivo E/S
Dispositivo E/S
Dispositivo E/SDispositivo E/S
Figura 13 - Controle centralizado
A grande quantidade de dispositivos de entrada e as longas distâncias usuais na
indústria causam altos custos de instalação e manutenção. Outra limitação deste tipo de
configuração é a falta de flexibilidade do sistema para extensões ou modificações.
Para superar estas dificuldades, sistemas de automação de controle centralizado e
barramento distribuído foram desenvolvidos (Figura 14). Neste sistema a estação de controle
comunica-se com os dispositivos de entrada e saída através de um barramento. As
características deste sistema são:
• Controle centralizado;
• Transmissão digital de dados em uma topologia de barramento;
• Padrões RS232, RS485 ou RS485 para transmissão.
53
UNIDADE DECONTROLE E
MONITORAÇÃO
Dispositivo E/S
Dispositivo E/S
Dispositivo E/S
Dispositivo E/S
Dispositivo E/S
Dispositivo E/S
Figura 14 - Barramento de campo
O avanço na tecnologia e a demanda do mercado levaram ao desenvolvimento de
sistemas de controle conhecidos como de barramento de campo distribuído (Figura 15). As
características dos sistemas de barramento de campo distribuídos são:
• Inteligência distribuída, com a utilização de microcontroladores ao longo do
barramento;
• Possibilidade de operações em tempo real como nos casos anteriores;
• Redução de cabeamento e custos de instalação;
• Unidades de conexão (gateways, bridges, repeaters, etc.).
Dispositivo E/S
Unidade deControle
Unidade deControle
Dispositivo E/S
Dispositivo E/S
Dispositivo E/S
Dispositivo E/S
Unidade deMonitoração
Dispositivo E/S
Rede 1
Figura 15 - Barramento de campo distribuído
Além disso, foram desenvolvidos os chamados sistemas de controle distribuído
(Figura 16), que se caracterizam por:
• Meios variados de comunicação;
54
• Implementação mais completa para sistemas abertos, isto é, não proprietários;
• Flexibilidade completa para topologias de rede;
• Aplicativos e ferramentas de desenvolvimento mais amigáveis.
Unidade de
Controle
Unidade deControle
Unidade deControle
Dispositivo E/S Dispositivo E/S
Unidade deMonitoração
Dispositivo E/S
Unidade deControle Dispositivo E/S
Unidade deControle
Dispositivo E/S
Rede 1 Rede 2
Rede 3
Figura 16 – Sistema de controle distribuído
55
4 DESENVOLVIMENTO DE FERRAMENTA DE ENGENHARIA PARA
APLICAÇÃO DE SIMULAÇÃO EM TEMPO REAL (FASTR)
Tanto uma simulação Off-line como On-line pode gerar ou não resultados aderentes e
consistentes com o modelo do sistema real a ser simulado. Entretanto, os dados obtidos
somente serão confiáveis se o sistema de simulação tiver sido validado pela equipe de
desenvolvimento do sistema de simulação.
Assim sendo, torna-se vital que o Modelo de Simulação seja previamente avaliado.
Será utilizada a metodologia apresentada em recente trabalho de pesquisa da EPUSP
intitulado “Estudo para otimização de desempenho de plantas industriais automatizadas”,
desenvolvido por Antonio Orlando Ugolino (22) para operar como ferramenta de engenharia
para o desenvolvimento de Modelos de Simulação.
4.1 Desenvolvimento do Modelo do Sistema Automatizado
Para desenvolvimento do modelo do sistema, foi utilizada a metodologia desenvolvida
por Ugolino (22), com algumas alterações. A Figura 17 ilustra um fluxograma onde as etapas
da metodologia podem ser visualizadas.
56
Figura 17 - Metodologia de Simulação
4.1.1 Planejamento
Conforme visto anteriormente, o modelo do sistema depende do objetivo a ser
alcançado com a simulação. Portanto, a fase inicial de definição dos objetivos é um fator
essencial para obtenção de bons resultados com a simulação. Nesta etapa é necessário
identificar as pessoas que possuem maior conhecimento do sistema para auxiliar na
modelagem. Alguns exemplos de objetivos são: aumento de produção, avaliação de impacto
de alterações, diminuição de custos, etc.
O objetivo da simulação pode assumir as seguintes formas (14): perguntas a serem
respondidas, hipóteses a serem testadas e efeitos a serem estimados.
Caso o objetivo da simulação seja a obtenção de respostas para uma ou mais questões,
é necessário também criar critérios objetivos para possibilitar a avaliação destas respostas. Por
57
exemplo, caso o objetivo seja otimizar a produção de uma fábrica, é necessário definir o que
seria aceitável como ótimo para este sistema (14).
4.1.2 Modelamento
Após definição do objetivo da simulação, o modelo deve consistir em uma descrição
estática e uma descrição dinâmica. A descrição estática corresponde aos elementos do sistema
com suas características. Por outro lado, a descrição dinâmica consiste no modo como os
elementos do sistema interagem no decorrer do tempo.
A coleta de dados para desenvolvimento do modelo é muito importante para o sucesso
da simulação. Os autores divergem na porcentagem do tempo total do processo de construção
do modelo, porém este tempo pode chegar a 50% do total.
Uma etapa importante em um projeto de simulação é a identificação dos dados a serem
utilizados no modelo. A qualidade dos dados pode influenciar na aproximação do modelo e do
nível de detalhe desejado.
Dependendo do sistema modelado, podem ser necessários vários tipos de dados.
Informações comumente analisadas são: tempo entre chegadas, tempo de deslocamento,
tempo de utilização de máquinas, etc. No caso de sistema no qual exista transporte de
materiais, a disposição física da planta industrial também é necessária.
Nos casos de modelamento de sistemas existentes é comum pensar que a obtenção de
dados seria mais fácil, porém é difícil obter exatamente os dados desejados. Em alguns
sistemas, além dos dados desejados, os dados obtidos contêm informações adicionais, tais
como tempo de fila, tempos entre falhas de máquina, etc.
58
A seguir são apresentadas algumas considerações importantes em relação à obtenção
de dados para modelagem e simulação.
• Análise de sensibilidade: Esta análise pode ser utilizada no início do projeto para
determinar a influência dos dados de entrada na performance do modelo. Caso o
impacto não seja significativo, não são necessários muitos esforços para obtenção
destes dados.
• Detalhe modelo x qualidade dos dados: Quando se determina no início do projeto a
qualidade dos dados que será possível obter, o detalhamento do modelo também
será definido. Não será necessário um modelo muito detalhado caso os dados não
tenham qualidade suficiente.
• Custo: Devido ao alto custo, em alguns casos deve ser considerada a perda de
dados. Dependendo do modelo, a consideração de determinada variável pode
causar um grande aumento nos custos da obtenção de dados. Caso esta variável não
seja tão importante para o modelo, ela pode ser desconsiderada sem impactar na
sua validade.
O modelo deve ser representativo das características do sistema real. Não pode ser
idêntico ao mesmo, visto que alguns sistemas reais são muito complexos e um modelo
idêntico seria tão complexo quanto o original, não auxiliando na sua análise. Portanto, nesta
fase é necessário selecionar as características mínimas suficientes para aproximar o sistema
real e possibilitar o estudo desejado sobre o mesmo.
59
Alguns fatores que devem ser considerados na construção do modelo são (29):
• Escopo do modelo: processo de determinação de quais processos, operações,
equipamentos, etc., devem ser incluídos no modelo de simulação. Para a inclusão
de componentes, os seguintes pontos devem ser levados em consideração: acurácia
do modelo no geral, acurácia requerida para a análise, efeitos operacionais da
inclusão deste componente, disponibilidade e acurácia dos dados relativos ao
componente, efeito da remoção do componente do modelo e custo.
• Nível de detalhe: Os componentes a serem incluídos devem ser determinados pelo
nível de detalhe que são esperados nos resultados da análise da simulação.
• Divisão em Subsistemas: Caso o sistema seja muito complexo, pode ser utilizada a
técnica de redução, ou modelamento de subsistemas. Desta forma, o sistema é
dividido em subsistemas mais simples e o sistema completo é construído por meio
da interconexão destes subsistemas.
4.1.3 Verificação e validação do modelo
Inicialmente, devem ser feitos testes de forma a verificar se os dados reais do campo
estão consistentes com a tabela de dados de alimentação da simulação.
A partir deste momento, a simulação pode ser executada para análise dos resultados
obtidos e auxílio na tomada de decisões. O processo de validação é necessário para verificar
se o modelo é uma representação adequada do sistema de acordo com o objetivo da
simulação.
60
Geralmente, para efeitos de teste, o número de elementos do sistema deve ser
compatível com o número de elementos do modelo. Outro fator que pode ser utilizado é o
número de decisões fundamentais ou tarefas dos subsistemas.
4.1.4 Aplicação
Quando o objetivo da simulação for a análise de alternativas de automação ou de
decisões, estas alternativas serão obtidas através do conhecimento humano, gerando alguns
modelos. Com os dados de entrada e execução das simulações, serão obtidos dados de saída
que deverão ser analisados.
Uma maneira de avaliação dos resultados é a comparação entre os valores esperados a
partir da simulação e os resultados obtidos com o sistema real.
4.2 Etapas da Simulação Off-line
Na simulação Off-line, após determinado o modelo do sistema a ser simulado, a
seqüência normalmente empregada na simulação é ilustrada na Figura 18:
• Etapa 0 – Desenvolver o modelo virtual do sistema
Conforme descrito no início do Capítulo 4.
• Etapa 1 – Coleta de Dados do sistema a ser simulado (Manual)
A aquisição de dados é o processo de obtenção de dados sobre um fenômeno de
interesse. Existem inúmeras fontes para a aquisição de dados, tais como: questionários,
pesquisa de campo e experimentação física (5). A experimentação física deve ser planejada de
forma que os dados obtidos sejam representativos do fenômeno estudado. Após escolhida a
fonte, os dados são obtidos manualmente.
61
• Etapa 2 – Análise dos dados (Manual)
A partir da análise dos dados de entrada obtidos manualmente, são determinadas as
funções matemáticas que descrevem os dados. Diversos modelos de simuladores possuem
muitas ferramentas estatísticas para representação dos dados de entrada dos sistemas.
• Etapa 3 – Entrada dos dados no Modelo Virtual (Manual)
A entrada de dados pode ser feita de várias maneiras, sendo que as maneiras mais
comuns são manuais. Os dados coletados pelo desenvolvedor do sistema de simulação na
etapa 1 são utilizados como dados de entrada do modelo. Em alguns casos, os dados de
entrada são aproximados por distribuições de probabilidade e posteriormente são utilizados
como entrada do modelo virtual.
• Etapa 4 – Comando de simulação (Manual)
O comando para execução da simulação é feito manualmente. Toda vez que se
necessita executar a simulação, o comando deve ser acionado.
• Etapa 5 – Resultados obtidos
Os dados de saída são gerados sempre que a simulação é executada manualmente.
62
Figura 18 - Seqüência em macro-blocos da operação da Simulação Off-line
4.3 Etapas da Simulação On-line
A FASTR permite que a simulação de sistemas seja efetuada em tempo real. A
seqüência de eventos de simulação empregada na FASTR é ilustrada na Figura 19:
• Etapa 0 – Desenvolvimento do modelo virtual
Conforme descrito no início do Capítulo 4.
• Etapa 1 – Coleta de Dados (Automática)
Na simulação em tempo real, a coleta de dados é feita automaticamente. Neste
trabalho, a fonte de dados a ser utilizada no sistema de simulação será a base de dados
aquisitada do Sistema Supervisório do sistema automatizado existente.
63
• Etapa 2 – Análise dos dados (Automática)
Os dados são analisados, selecionados e formatados para poderem ser utilizados no
Modelo Virtual.
• Etapa 3 – Entrada dos dados no Modelo Virtual (Automática)
Os dados da etapa anterior são utilizados no Modelo Virtual. Os simuladores possuem
ferramentas para obtenção de dados de outros aplicativos.
• Etapa 4 – Comando de simulação (Automática)
Após o primeiro comando manual para início do sistema de simulação, são executados
comandos automáticos periodicamente de acordo com tempo definido para atender às
necessidades do projeto.
• Etapa 5 – Resultados obtidos
Os relatórios com os dados de saída também são gerados periodicamente.
• Etapa 6 - Nova simulação após tempo pré-definido
As simulações são executadas periodicamente até ocorrer um comando manual para
parada das simulações.
64
Figura 19 - Seqüência em macro-blocos de operação da Simulação em Tempo Real
4.4 Arquitetura de Hardware da FASTR
A Figura 20 apresenta uma arquitetura de Hardware genérica para a aplicação da
FASTR operando em uma planta industrial automatizada.
A Arquitetura de Hardware da FASTR é composta pelos mesmos elementos da
Arquitetura de Hardware da planta industrial automatizada onde apenas é acrescentada uma
estação computacional dedicada a executar a simulação.
65
Figura 20 - Arquitetura de Hardware
Nos sistemas industriais automatizados, a leitura dos dados é feita por meio dos
sensores de campo. Os dados relativos a estes sensores são acessados utilizando-se os CLPs e
a atuação na planta industrial é executada utilizando-se elementos de saída, os atuadores.
Observe-se que a FASTR é executada em um computador independente da estação
onde se encontra o Sistema Supervisório pois, desta forma, eventuais problemas na estação do
sistema de simulação não interferem na operação normal do sistema.
4.5 Arquitetura de Sofware da FASTR
Na Figura 21 está representada uma configuração de um sistema automatizado
comumente encontrada nas plantas industriais juntamente com os módulos propostos para
66
simulação em tempo real. A Arquitetura de Software da FASTR utiliza as variáveis da planta
industrial monitoradas por sensores de forma seletiva para efetuar automaticamente a coleta
de dados.
A Arquitetura de Software da FASTR é composta pelos seguintes módulos:
• SS: Sistemas Supervisórios;
• BDS: Banco de Dados do Sistema Supervisório;
• MEQD: Módulo de Equacionamento de Dados;
• MLD: Módulo de Link de Dados;
• MED: Módulo de Entrada de Dados;
• MS: Módulo de Simulação;
• MGC: Módulo de Gerenciamento de Comando.
Figura 21 – Arquitetura de Software
Este trabalho apresenta uma ferramenta de engenharia para interconexão entre a planta
industrial automatizada existente e o modelo para simulação, de forma a alimentar os MEDs
67
com os dados em tempo real da planta e executar a simulação em um período pré-definido de
acordo com as necessidades do sistema automatizado.
4.5.1 Sistema Supervisório (SS)
Sistemas Supervisórios são aplicativos que possibilitam a monitoração e operação da
planta local ou remotamente. Além disso, os Sistemas Supervisórios são responsáveis pelo
gerenciamento das variáveis de processo que são atualizadas continuamente e pelo
armazenamento destas variáveis em bancos de dados locais ou remotos para fins de registro
histórico.
Geralmente os sistemas automatizados possuem um sistema de supervisão
implementado em aplicativo específico para esta função. Por meio do sistema de supervisão, o
operador visualiza as principais variáveis do sistema e, além disso, pode acionar os
equipamentos remotamente.
As principais características que motivam a utilização dos sistemas supervisórios são:
• Facilidade de Interpretação;
• Flexibilidade;
• Estrutura do Processo;
• Geração de Receitas;
• Scripts;
• Rastreabilidade de Informações;
• Facilidade de Operação.
68
Os dados dos sensores e atuadores da planta industrial automatizada são acessados por
meio da base de dados interna dos Controladores Lógicos Programáveis (CLPs).
A comunicação do Sistema Supervisório com o CLP geralmente é feita diretamente
através da rede Ethernet.
Existem muitos aplicativos para o desenvolvimento de Sistemas Supervisórios no
mercado, dentre eles é possível citar: FixDmacs, RSView, Intouch (Wonderware),
Wizcon, Unisoft, Elipse, Gênesis e Indusoft.
Nos supervisórios e IHMs (Interfaces atuais há uma crescente tendência em facilitar a
manipulação e o registro de dados históricos. Na maioria dos casos, os sistemas supervisórios
possuem uma ferramenta para armazenamento das variáveis de maior relevância, relativas ao
sistema automatizado.
4.5.2 Banco de Dados (BDS)
Os Sistemas Supervisórios disponibilizam os dados históricos do sistema
automatizado por meio de bancos de dados disponibilizados em formatos nos quais outros
aplicativos possam utilizar.
O armazenamento é feito em vários formatos, dentre eles: formato texto, Microsoft
Excel, Microsoft Access, SQL Server®, Oracle®, Informix®, Sybase®, etc.
A base de dados dos Sistemas Supervisórios será utilizada como fonte de alimentação
do modelo a ser simulado. A comunicação com o sistema físico da planta industrial será feita
através do sistema de automação existente.
69
Portanto, as variáveis a serem utilizadas serão provenientes dos dados dos sensores do
sistema automatizado, presentes na base de dados do sistema supervisório.
No sistema supervisório RSView utilizado neste trabalho, são selecionadas as
variáveis para armazenamento, gerando uma Base de Dados no formato dbf que pode ser
acessada por meio de Microsoft Excel.
Inicialmente, para armazenamento das variáveis de interesse, caso ainda não existam,
as tags correspondentes a estas variáveis devem ser criadas na base de dados.
Tag é um termo utilizado na automação que corresponde ao nome dado aos endereços
no CLP de forma a facilitar a identificação desta variável na programação e no processo. Por
exemplo, supondo uma variável de entrada digital correspondente ao sensor de alarme pressão
baixa no tanque denominado 001 da área da planta nomeada 270, a tag correspondente a esta
falha poderia ser PSL-270001. Esta forma de apresentação é melhor do que seu endereço no
CLP, por exemplo, E:0/3, que significa Entrada no cartão posicionado no Slot 0, posição 3.
Quando uma tag é criada na base de dados significa que a mesma encontra-se
habilitada para uso no sistema supervisório, ou seja, é possível a utilização desta variável para
leitura de seu valor instantâneo nas telas do sistema supervisório. Porém, além de criar a tag
na base de dados, é necessário arquivá-la historicamente.
Portanto, as variáveis de interesse, após serem incluídas na base de dados do sistema
supervisório, devem ser arquivadas historicamente por meio da configuração de Data Logs,
utilizados pelo sistema supervisório para selecionar as variáveis que necessitam de
arquivamento.
70
No caso do sistema supervisório utilizado, para cada Data Log configurado, é criada
uma pasta contendo quatro arquivos. Na configuração utilizada para os testes, os arquivos
criados para o Data Log denominado DATA_SIMUL foram:
• 2006 02 02 0000 (Tagname).DBF: Arquivo onde estão presentes as tags
configuradas para armazenamento;
• 2006 02 02 0000 (Wide).DBF: Arquivo onde são armazenados os dados relativos
às tags selecionadas e presentes no arquivo com extensão (Tagname).DBF;
• BASE_SIMUL.DLG: Arquivo de configuração interna;
• BASE_SIMUL.DNS: Arquivo de configuração interna.
A Tabela 4.1 exemplifica um arquivo com a extensão (Tagname).DBF. Esta tabela
possui um total de quatro colunas, a saber:
• 1ª coluna: Tagname. Neste campo a planilha apresenta as tags configuradas para
serem armazenadas com o caminho completo de configuração no sistema
supervisório;
• 2ª coluna: TTagIndex. Este campo apresenta um índice que é associado a cada tag
criada. Este índice aparece no cabeçalho da outra planilha.
• 3ª coluna: TagType. Este campo contém um número relacionado com o tipo da tag:
2 – analógica, 3 – digital e 4 – texto;
• 4ª coluna: TagDataTyp: Este campo contém um número relacionado com o tipo de
dados da tag: 0 – long (número sem casa decimal), 1 – float (número com casa
decimal) e 4 – texto;
71
Tabela 4.1 - Exemplo de arquivo com a extensão (Tagname).DBF
Tagname TTagIndex TagType TagDataTyp ENT\ENT_DIGITAL 0 3 0 ENT\ENT_DIGITAL2 1 3 0
A Tabela 4.2 exemplifica um arquivo com a extensão (Wide).DBF. Esta tabela,
utilizada como exemplo, possui um total de oito colunas, a saber:
• 1ª coluna: Date. Neste campo a planilha apresenta a data de armazenamento das
tags;
• 2ª coluna: Time. Neste campo a planilha apresenta o horário de armazenamento das
tags. O formato de apresentação deste campo é dia/mês/ano;
• 3ª coluna: Millitm. Neste campo a planilha apresenta os milisegundos do horário de
armazenamento das tags;
• 4ª coluna: Marker: Este campo contém alguns indicadores relativos ao arquivo. Na
planilha da Tabela 4.2 os indicadores B e E significam início (Begining) e fim
(End) de arquivo, respectivamente;
• 5ª coluna: 0. O valor “0” da primeira linha corresponde ao índice da tag
armazenada, que pode ser visualizada na Tabela 4.1. Neste exemplo o índice “0”
corresponde à tag ENT\ENT_DIGITAL. Nas demais linhas, esta coluna
corresponde ao valor da variável no instante das colunas 1, 2 e 3. No caso de
variáveis digitais, o valor pode ser 0 ou 1.
• 6ª coluna: Sts_00: O valor “00” corresponde ao índice da tag armazenada, que pode
ser visualizada na Tabela 4.1. Neste exemplo o índice “0” corresponde à tag
ENT\ENT_DIGITAL.
72
As colunas 7 e 8 da Tabela 4.2 correspondem aos campos da tag de índice “1” que
neste exemplo seria ENT\ENT_DIGITAL2.
Tabela 4.2 - Exemplo de arquivo de armazenamento de dados no RSView
Date Time Millitm Marker 0 Sts_00 1 Sts_01 2/2/2006 15:23:43 203 B 0 0 2/2/2006 15:23:51 218 1 0 2/2/2006 15:23:57 296 1 1 2/2/2006 15:23:57 406 0 1 2/2/2006 15:23:58 312 0 0 2/2/2006 15:23:59 93 1 0 2/2/2006 15:24:04 375 1 1 2/2/2006 15:24:08 421 0 1 2/2/2006 15:24:09 437 0 0 2/2/2006 15:46:09 734 E 0 0
4.5.3 Módulo de Equalização de Dados (MEQD)
O Módulo de Equalização de Dados (MEQD) é o módulo que permite a interligação
entre o Banco de Dados do Sistema Supervisório e o Módulo de Simulação. Duas etapas
iniciais devem ser realizadas neste módulo: Análise da Estrutura do BDS e Análise da
Estrutura do MED.
Na Análise da Estrutura do BDS é verificado qual aplicativo o Sistema Supervisório
utiliza para armazenamento das variáveis históricas e é feito o estudo do formato de
apresentação destes dados.
Na etapa Análise da Estrutura do MED é verificado o formato de dados aceito pelo
aplicativo de simulação. Com isso, os modelos podem ser integrados a outros aplicativos para
facilitar a construção e o acesso a dados. Alguns exemplos de aplicativos comumente
utilizados são: Microsoft Office, Visio, Visual Basic® for Applications (VBA) e ActiveX.
73
Após análise da estrutura de dados da MED e da BDS, é desenvolvida a etapa de
equalização dos dados selecionados da BDS adequadamente, de forma que o MED possa
acessar, entender e processar estes dados.
Deve ser utilizado um aplicativo de programação para gerenciar os dados provenientes
da base de dados do sistema supervisório. Os dados deverão passar por uma seleção e ser
formatados para utilização pelo simulador.
4.5.4 Módulo de Link de Dados (MLD)
Após a definição da fonte de dados e verificação do formato no qual esta base é
armazenada, é necessário desenvolver uma interface entre a base de dados formatada do
supervisório e o simulador.
Por meio de comandos em VBA, é possível manipular dados de aplicativos do
Microsoft Office e utilizá-los na simulação. Neste trabalho, o acesso aos dados externos será
feito por meio de planilhas no Microsoft Excel.
Por meio do VBA, Visual Basic for Applications, os comandos do Visual Basic
podem ser utilizados no aplicativo Arena sem necessitar a instalação e execução do aplicativo
Visual Basic. Este método de execução de comandos é chamado de in-process, visto que o
Visual Basic é executado juntamente com o aplicativo principal.
4.5.5 Módulo de Entrada de Dados (MED)
Os simuladores normalmente possuem ferramentas que auxiliam na leitura de dados.
Geralmente os aplicativos disponibilizam blocos de leitura que possibilitam o acesso a dados
externos ao simulador.
74
Como exemplo, pode ser citado o aplicativo de simulação Arena, que possui um bloco
Read/Write para acesso de dados externos ao simulador.
Outro método que pode ser utilizado para leitura de arquivos externos é a utilização de
comandos em VBA executados no aplicativo Arena.
4.5.6 Módulo de Gerenciamento de Comando (MGC)
O objetivo do módulo MGC é a execução dos comandos de início de simulação
automaticamente, de acordo com um tempo pré-definido. Este módulo controla a geração da
base de dados do Módulo de Equalização de Dados (MEQD), acionamento da simulação e
geração de relatórios de saída, que também são periódicos.
Após o primeiro comando para simulação, é gerada a base de dados para alimentação
dos MEDs e executada a simulação, seqüência que passa a ser executada periodicamente.
4.5.7 Módulo de Simulação (MS)
O Módulo de Simulação é utilizado para executar o modelo utilizando-se os dados da
planta real automatizada.
O aplicativo de simulação utilizado neste trabalho é o Arena fabricado pela Rockwell
Software e fornecido para EPUSP dentro do convênio PEA EPUSP – Rockwell Automation..
Com este aplicativo, é possível (2):
• Modelar os processos para definir, documentar e comunicar;
• Simular o desempenho futuro do negócio para entender relações complexas e
identificar oportunidades de melhoria;
75
• Visualizar as operações com animações gráficas dinâmicas;
• Analisar como o sistema desempenhará na configuração atual e em possíveis
alternativas de forma a auxiliar na escolha da melhor opção.
Este aplicativo possibilita a integração dos modelos desenvolvidos com outros
aplicativos, tais como ActiveXTM Automation e Visual Basic® for Applications (VBA).
O modelo de simulação utilizado neste trabalho de pesquisa será apresentado mais
adiante. Como o objetivo do modelo é o de testar a ferramenta de simulação em tempo real,
será utilizado um modelo o mais simples possível, composto somente por blocos de criação de
entidades, processamento e servidor.
4.5.8 Resultados
Para a análise dos resultados, vários fatores de medida de desempenho podem ser
utilizados. Além da média, outros indicadores, tais como variâncias, máximos e mínimos
podem ser necessários para uma melhor análise do sistema.
Alguns exemplos de medidas de desempenho podem ser vistos na Tabela 4.3 (29).
Tabela 4.3 - Exemplos de medidas de desempenho
Medida de Desempenho Exemplo
Número, volume, peso das entidades produzidas em um período de tempo (sistema ou componente) - por tipo de entidade
Número, volume, peso das entidades produzidas ou processadas por unidade de tempo (taxa de produção) - por tipo de entidade
Performance Throughput
Tempo entre partidas de entidades ou bateladas do sistema ou componente.
Tempo para produzir ou processar um número específico de entidades
Habilidade de alcançar prazos
Tempo no sistema para entidades (tempo de fluxo).
76
Latência da entidade (tempo entre a finalização e data devida de finalização).
Atraso da entidade (tempo entre a finalização e data devida de finalização se a mesma ocorreu após a data devida, caso contrário
não seria observado o atraso).
Número de entidades que foram bloqueadas. Tempo que as entidades gastaram bloqueadas
Tempo entre chegada de entidades. Tempo de ciclo por unidade processada
Ciclos de trabalho operacionais
Número de vezes que uma fonte foi ocupada por uma operação Fração do tempo que um recurso está ocupado, ocioso, inoperante,
bloqueado ou em espera. Utilização de recursos Número ou proporção de recursos que estão ocupados, ociosos,
inoperantes, bloqueados ou em espera. Número de entidades esperando um determinado recurso.
Número de entidades esperando por qualquer recurso. Utilização de armazenamento
Número de entidades que foram bloqueadas. Custo para operar uma unidade em um período de tempo.
Custos de inventário Custos de sucata Custos
Custos por quantidade de material produzido Quantidade de sucata gerada durante um período de tempo Número de rejeitados gerados durante um período de tempo
Porcentagem de entidades habilitadas para embarque Rendimento
Porcentagem em peso de entidades habilitadas para embarque
Os resultados são gerados periodicamente, de acordo com tempo configurável,
definido de acordo com as necessidades do sistema.
77
5 DESENVOLVIMENTO E TESTES DE DESEMPENHO DA FASTR
Este capítulo apresenta os testes de validação da Ferramenta de engenharia para
Aplicação de Simulação em Tempo Real em plantas industriais automatizadas, denominada
FASTR.
A estrutura dos testes de análise e de desempenho para a validação da FASTR é
ilustrada na Figura 22.
Figura 22 - Testes de validação da FASTR
A ferramenta de engenharia desenvolvida neste trabalho de pesquisa foi testada de
duas formas: por simulação virtual e em laboratório. Tanto para os testes por simulação como
em laboratório, o modelo de um sistema real utilizado foi o mais simples possível pois, para
esta etapa deste trabalho de pesquisa, deseja-se uma total previsibilidade e controle das
variáveis envolvidas.
Portanto, para os testes da ferramenta desenvolvida neste trabalho, foi utilizado um
modelo simplificado contendo uma variável e um servidor onde esta variável é processada.
78
Para execução da etapa de testes com uma variável, considerou-se que a variável de
entrada seria um sensor digital de posição que indica chegada de peças. O modelo de
simulação é explicado no item 5.1.1 deste trabalho.
5.1 Testes da FASTR por Simulação Virtual
Os testes por simulação da FASTR foram efetuados em um PC padrão. A arquitetura
de software e seqüência de aplicativos utilizados é apresentada na Figura 23. A ordem da
seqüência é:
• Emulador de CLP;
• Driver de Comunicação;
• Sistema Supervisório;
• Base de Dados do Sistema Supervisório;
• Planilha Auxiliar;
• Base de Dados de Entrada do Aplicativo Arena;
• Aplicativo de Simulação.
Figura 23 - Arquitetura de software dos testes por simulação
79
5.1.1 Metodologia dos testes por simulação virtual
A metodologia dos testes por simulação virtual foi definida por 8 etapas, apresentadas
na Figura 24.
Figura 24 - Sequência de testes por simulação virtual
Etapa A – Determinação das funções densidades probabilísticas de trabalho para
os testes
Neste trabalho de pesquisa foram selecionadas quatro funções densidades
probabilísticas: Uniforme, Triangular, Exponencial e Normal. Estas distribuições foram
selecionadas por poderem ser associadas aos eventos ocorridos nas plantas industriais. A
80
partir dos testes destas quatro distribuições é possível expandir os resultados para quaisquer
outras distribuições de ocorrência de eventos.
Para cada função densidade de probabilidade escolhida, foi gerada manualmente uma
tabela de eventos. Normalmente os Sistemas de Simulação existentes no mercado
disponibilizam uma ferramenta matemática de análise de entrada de dados para a
determinação da função densidade probabilística que melhor retrate os dados coletados
manualmente. No ambiente do aplicativo de simulação Arena, esta ferramenta é denominada
Input Analyzer.
A Figura 25 ilustra a operação da ferramenta Input Analyzer. A partir de uma tabela de
dados, o Input Analyzer disponibiliza a função distribuição de probabilidade que melhor
representa os dados de entrada. O Input Analyzer também possibilita a comparação de
diferentes distribuições probabilísticas ou os efeitos de mudanças dos parâmetros para a
mesma distribuição.
Figura 25- Operação do Input Analyzer
As quatro bases de dados de entrada definidas que, quando executadas na ferramenta
Input Analyzer do Arena geram os quatro tipos de curvas definidos foram: Uniforme,
Triangular, Exponencial e Normal. A base de dados corresponde a uma tabela com o tempo
entre eventos que pode ser associada, por exemplo, a uma determinada linha produtiva para
ser processada. Esta tabela foi considerada a tabela-padrão para comparação com a tabela
gerada automaticamente por meio da execução da FASTR.
81
A distribuição selecionada para os primeiros testes é a uniforme. Os parâmetros da
distribuição uniforme utilizada nos testes foram: 200 valores de dados, valor mínimo 7,5 e
valor máximo 12,5.
A tabela de dados gerada manualmente para a distribuição uniforme é apresentada na
Tabela 5.1. Nesta tabela são apresentados os intervalos de tempo entre chegadas. Foram
gerados 200 tempos que, para facilitar a visualização, são apresentados em uma tabela com 20
linhas e 10 colunas. A leitura da tabela neste trabalho, de forma a obedecer a ordem dos
tempos dos eventos, deve ser feita da linha 1 para a linha 20, da coluna A para a coluna J.
Tabela 5.1 - Tabela manual com intervalos de tempo entre chegadas – Distribuição Uniforme
Tempo entre chegadas A B C D E F G H I J
1 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 2 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 3 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 4 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 5 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 6 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 7 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 8 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 9 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 10 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 11 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 12 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 13 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 14 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 15 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 16 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 17 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 18 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 19 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11
Inte
rval
os d
e te
mpo
ent
re c
hega
das (
even
tos)
20 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
Na Figura 26 é apresentado o histograma dos valores da distribuição uniforme da
Tabela 5.1, gerada utilizando-se a ferramenta Input Analyzer do Arena. Conforme esperado, a
distribuição obtida com os valores da tabela-padrão é a distribuição uniforme.
82
Figura 26 - Histograma da distribuição Uniforme gerada manualmente
A ferramenta Input Analyser operou conforme o esperado. Observe-se que a
ferramenta gerou uma função distribuição probabilística uniforme de 7,5 a 12,5.
Para a distribuição triangular, os parâmetros utilizados nos testes foram: 200 valores
de dados, valor mínimo 7,5, média 10 e valor máximo 12,5.
Para obtenção da distribuição triangular de 7,5 a 12,5 com média 10, a tabela-padrão
utilizada será composta pelos tempos de 8 a 12. Os valores 7,5 e 12,5 correspondem à base do
triângulo, cruzando o eixo horizontal, o que equivale a nenhuma variável encontrada com
estes valores. As quantidades de cada valor, de 8 a 12, são apresentadas na Tabela 5.2.
Tabela 5.2 - Quantidade de valores na tabela-padrão triangular
Valor Quantidade 8 15 9 46
10 78 11 46 12 15
Total 200
83
A tabela de dados gerada manualmente para a distribuição triangular é apresentada na
Tabela 5.3. Nesta tabela são apresentados os intervalos de tempo entre chegadas. Foram
gerados 200 tempos que, para facilitar a visualização, são apresentados em uma tabela com 20
linhas e 10 colunas. A leitura desta tabela deve obedecer aos mesmos critérios da Tabela 5.1.
Tabela 5.3 - Tabela manual com intervalos de tempo entre chegadas – Distribuição Triangular
Tempo entre chegadas A B C D E F G H I J
1 8 8 8 8 11 10 9 11 10 10 2 9 9 9 9 9 11 10 9 11 10 3 10 10 10 10 10 9 11 10 9 10 4 11 11 11 11 11 10 9 11 10 10 5 12 12 12 12 9 11 10 9 11 10 6 8 8 8 8 10 9 11 10 9 10 7 9 9 9 9 11 10 9 11 10 10 8 10 10 10 10 9 11 10 9 11 10 9 11 11 11 11 10 9 11 10 10 10 10 12 12 12 12 11 10 9 11 10 10 11 8 8 8 8 9 11 10 9 10 10 12 9 9 9 9 10 9 11 10 10 10 13 10 10 10 10 11 10 9 11 10 10 14 11 11 11 11 9 11 10 9 10 10 15 12 12 12 12 10 9 11 10 10 10 16 8 8 8 9 11 10 9 11 10 10 17 9 9 9 10 9 11 10 9 10 10 18 10 10 10 11 10 9 11 10 10 10 19 11 11 11 9 11 10 9 11 10 10
Inte
rval
os d
e te
mpo
ent
re c
hega
das (
even
tos)
20 12 12 12 10 9 11 10 9 10 10
Na Figura 27 é apresentado o histograma dos valores da distribuição triangular da
Tabela 5.3, gerada utilizando-se a ferramenta Input Analyzer do Arena. Conforme esperado, a
distribuição obtida com os valores da tabela-padrão é a distribuição triangular.
84
Figura 27 - Histograma da distribuição Triangular gerada manualmente
Para a distribuição normal, os parâmetros utilizados nos testes foram: 200 valores de
dados, média 10 e desvio padrão 1.
Para a distribuição normal, as quantidades de cada valor, de 8 a 12, são apresentadas
na Tabela 5.4.
Tabela 5.4 - Quantidade de valores na tabela-padrão normal
Valor Quantidade 8 15 9 48
10 74 11 48 12 15
Total 200
A tabela de dados gerada manualmente para a distribuição normal é apresentada na
Tabela 5.5. Nesta tabela são apresentados os intervalos de tempo entre chegadas. Foram
gerados 200 tempos que, para facilitar a visualização, são apresentados em uma tabela com 20
linhas e 10 colunas. A leitura desta tabela deve obedecer aos mesmos critérios da Tabela 5.1.
85
Tabela 5.5 - Tabela manual com intervalos de tempo entre chegadas – Distribuição Normal
Tempo entre chegadas A B C D E F G H I J
1 8 8 8 8 11 10 9 11 10 10 2 9 9 9 9 9 11 10 9 11 10 3 10 10 10 10 10 9 11 10 9 10 4 11 11 11 11 11 10 9 11 10 10 5 12 12 12 12 9 11 10 9 11 10 6 8 8 8 8 10 9 11 10 9 10 7 9 9 9 9 11 10 9 11 10 10 8 10 10 10 10 9 11 10 9 11 10 9 11 11 11 11 10 9 11 10 9 10
10 12 12 12 12 11 10 9 11 10 10 11 8 8 8 8 9 11 10 9 11 10 12 9 9 9 9 10 9 11 10 9 10 13 10 10 10 10 11 10 9 11 10 10 14 11 11 11 11 9 11 10 9 11 10 15 12 12 12 12 10 9 11 10 10 10 16 8 8 8 9 11 10 9 11 10 10 17 9 9 9 10 9 11 10 9 10 10 18 10 10 10 11 10 9 11 10 10 10 19 11 11 11 9 11 10 9 11 10 10
Inte
rval
os d
e te
mpo
ent
re c
hega
das (
even
tos)
20 12 12 12 10 9 11 10 9 10 10
Na Figura 28 é apresentado o histograma dos valores da distribuição normal da Tabela
5.5, gerada utilizando-se a ferramenta Input Analyzer do Arena. Conforme esperado, a
distribuição obtida com os valores da tabela-padrão é a distribuição normal.
Figura 28 - Histograma da distribuição Normal gerada manualmente
86
Para a distribuição exponencial, os parâmetros utilizados nos testes foram: 200 valores
de dados, média 7,4 e deslocamento (Offset) 8,5.
A tabela de dados gerada manualmente para a distribuição exponencial é apresentada
na Tabela 5.6. Nesta tabela são apresentados os intervalos de tempo entre chegadas. Foram
gerados 200 tempos que, para facilitar a visualização, são apresentados em uma tabela com 20
linhas e 10 colunas. A leitura desta tabela deve obedecer aos mesmos critérios da Tabela 5.1.
Tabela 5.6 - Tabela manual com intervalos de tempo entre chegadas – Distribuição Exponencial
Tempo entre chegadas A B C D E F G H I J
1 9 11 10 9 15 14 13 19 22 25 2 10 9 11 10 13 15 14 17 23 26 3 11 10 9 11 14 13 15 18 21 27 4 9 11 10 9 15 14 17 19 22 25 5 10 9 11 10 13 15 18 17 23 26 6 11 10 9 11 14 13 19 18 21 27 7 9 11 10 9 15 14 17 19 22 29 8 10 9 11 10 13 15 18 17 23 30 9 11 10 9 11 14 13 19 18 21 31 10 9 11 10 9 15 14 17 19 22 29 11 10 9 11 10 13 15 18 17 23 30 12 11 10 9 11 14 13 19 18 21 31 13 9 11 10 9 15 14 17 19 22 33 14 10 9 11 10 13 15 18 17 23 34 15 11 10 9 11 14 13 19 18 25 35 16 9 11 10 9 15 14 17 19 26 37 17 10 9 11 10 13 15 18 17 27 38 18 11 10 9 11 14 13 19 18 25 41 19 9 11 10 13 15 14 17 19 26 42
Inte
rval
os d
e te
mpo
ent
re c
hega
das (
even
tos)
20 10 9 11 14 13 15 18 21 27 46
Na Figura 29 é apresentado o histograma dos valores da distribuição normal da Tabela
5.6, gerada utilizando-se a ferramenta Input Analyzer do Arena. Conforme esperado, a
distribuição obtida com os valores da tabela-padrão é a distribuição exponencial.
87
Figura 29 - Histograma da distribuição Exponencial gerada manualmente
Observe-se que o erro das distribuições geradas pela ferramenta Input Analyzer a partir
das tabelas conceituais definidas como referência dos testes é menor que 2,7x10-3. Assim
sendo, as mesmas podem ser adotadas.
Etapa B - Definição do modelo de simulação do ambiente Arena e análise de
desempenho
Neste trabalho, para a não complexidade dos testes, foi considerado um modelo
simplificado com uma variável de entrada. O modelo do Arena é ilustrado na Figura 30.
O bloco Criar é responsável pela geração da variável de entrada, denominada entidade.
Neste bloco é configurado o tempo entre chegadas de entidades de acordo com a distribuição
desejada, aleatório, constante ou expressão (distribuição probabilística).
O bloco Processo é responsável pelo processamento da entidade. Neste bloco é
possível configurar o tempo de processamento da entidade, que pode ser constante, normal,
88
uniforme, triangular ou expressão a definir. Para deter uma maior previsibilidade do modelo
de simulação, o processamento da entidade foi considerado constante.
O bloco Fim é responsável pela finalização das entidades no modelo de simulação. O
bloco Fim pode ter o significado de arranjar ordenadamente, enviar para armazenamento,
carregar (navio, trem), etc. Em outras palavras, é a saída das entidades do modelo de
simulação.
Figura 30- Modelo simplificado
Visto que este modelo simplificado não possibilita o armazenamento dos dados das
entidades do modelo, foram adicionados dois blocos ao modelo da Figura 30, o bloco Atribuir
e o bloco Gravar. O modelo simplificado juntamente com os blocos adicionais é ilustrado na
Figura 31.
Figura 31 - Modelo simplificado com dados estatísticos
O bloco Atribuir é responsável por salvar o tempo da simulação em uma variável
interna e o bloco Gravar salva o valor da variável interna em um arquivo do tipo texto. Ou
seja, estes dois blocos em conjunto são utilizados para arquivar o tempo de finalização do
processamento de cada entidade gerada pelo bloco Criar.
Para efeito de testes do modelo simplificado com armazenamento, foi considerada a
geração de entidades no bloco Criar com distribuição uniforme, valores entre 8 a 12 e tempo
89
constante no bloco Processo de 1 segundo. Assim sendo, executando o modelo de simulação
durante um intervalo de tempo de simulação de 4000 segundos todas as 200 entidades serão
geradas e alimentadas no sistema. A produção esperada é de 200 peças.
Como o tempo de processamento do bloco processador é de 1 segundo e portanto
menos que o intervalo de chegada entre entidades, o tempo e o tamanho das filas neste caso
será 0. Conforme esperado, o sistema simulado produziu 200 peças.
Conforme esperado, o tempo entre chegada de entidades apresenta distribuição
uniforme. A distribuição é apresentada na Figura 32.
Figura 32- Distribuição uniforme
90
Etapa C – Definição do modelo de Simulação correlato do ambiente Arena para
entrada de dados externa e de testes da FASTR
O modelo mais simplificado para testes é o modelo definido na etapa B. Porém, este
modelo não possibilita a conexão com bases de dados de entrada externas. Neste trabalho, os
dados de entrada são provenientes de planilhas. A escolha de planilhas de dados de entrada foi
realizada com o objetivo de facilitar a manipulação de dados e possibilitar a integração com
sistemas supervisórios de vários fabricantes.
Um formato de entrada de dados no Arena é por meio de planilhas, onde cada coluna
pode representar uma entidade ou qualquer parâmetro da mesma. Um exemplo pode ser visto
na Tabela 5.7.
Tabela 5.7 - Tabela de entrada de dados para o aplicativo Arena
Tempo de chegada Código peça Quantidade 0 1 18 1 29 1 4
10 1 211 1 312 1 18 1 19 1 4
Para acesso das planilhas de entradas de dados foram desenvolvidos programas em
VBA executados no próprio aplicativo Arena que possibilitam a abertura, leitura e
arquivamento dos dados em planilhas. O modelo utilizado é representado na Figura 33.
Figura 33- Modelo de simulação para laço de leitura de dados do Microsoft Excel
91
A lógica no modelo do Arena inicia-se com a utilização de um módulo Criar para a
geração de uma entidade única no início da simulação.
Em seguida, é utilizado o módulo Atribuir que possibilita a atribuição de valores a
variáveis do sistema. Este módulo é responsável por atribuir os valores iniciais das variáveis
do modelo: tempo de chegada, código da peça e quantidade. Para simplificação, neste
trabalho foi considerado somente um código de peça, quantidade unitária, que corresponde ao
sensor digital de posição que indica chegada de peças.
Após o módulo Atribuir, são executados os comandos em VBA que fazem a leitura da
planilha de dados e atribuem os valores da primeira linha de dados da planilha às variáveis do
modelo no Arena. Os dados lidos são: tempo de chegada, código da peça e quantidade. A
lógica da macro VBA executada pelo bloco VBA 1 é apresentada no Apêndice L.
O módulo Atraso, localizado após os comandos em VBA, é utilizado para atrasar a
entidade pelo tempo de chegada definido na planilha de dados externa. Esta lógica é
responsável pela simulação do tempo de chegada da peça que, no caso deste trabalho, foi
considerada diferencial, ou seja, a planilha fornece os tempos entre chegadas de peças. Desta
forma, a entidade passa para o processamento de acordo com o tempo de chegada definido na
planilha externa.
Para atender ao evento de chegada de múltiplas partes ao mesmo tempo, é utilizado o
bloco Duplicar, que duplica a entidade com os mesmos parâmetros da original, de acordo com
o número de partes fornecido pela planilha externa. Para simplificação , neste trabalho
somente ocorre a chegada de uma peça por vez, do mesmo tipo. Portanto, neste modelo, o
bloco duplicar serve somente para disparar a leitura da próxima peça, por meio dos comandos
em VBA.
92
O bloco Processo possui a função de simular o processamento da entidade. Neste
bloco são configurados os parâmetros tempo de processamento e recursos utilizados. O tempo
de processamento é lido da planilha através dos comandos em VBA e os recursos são
configurados para possibilitar a emissão de relatórios de alocação dos mesmos.
Para executar a leitura dos dados da planilha automaticamente, é necessário executar
uma seqüência cíclica de etapas, na qual os dados da primeira linha da planilha são utilizados
no modelo, direcionados para processamento e em seguida é feita a leitura da próxima linha
do arquivo, que corresponde aos dados da próxima entidade, que neste caso é a chegada da
próxima peça. Esta seqüência é executada até o fim das peças, ou seja, o fim das linhas.
A partir dos dados de entrada da planilha externa e do processamento das entidades
correspondentes, é gerado um relatório de saída no formato de planilha de dados. Com a
execução da rotina VBA localizada após o bloco Processo, são arquivados os dados de saída
das entidades. A lógica da macro VBA executada pelo bloco VBA 2 é apresentada no
Apêndice L.
O bloco Fim é responsável pela finalização das entidades no modelo de simulação. Da
mesma maneira que no modelo simplificado, o bloco Fim pode ter o significado de arranjar
ordenadamente, enviar para armazenamento, carregar (navio, trem), etc.
Etapa D – Testes de geração das tabelas por meio do CLP
Nesta etapa deste trabalho, foi desenvolvida lógica ladder no Emulador do CLP de
forma que a mesma gere um vetor de dados no CLP com os mesmos tempos da tabela-padrão
conforme definido na etapa 2 da metodologia de testes.
Para os testes de simulação, foi utilizado um Emulador do Controlador Lógico
Programável SLC500, o RSEmulate500 da Rockwell Software. O aplicativo de programação
93
utilizado é o RSLogix500, mesmo aplicativo utilizado nos testes em laboratório. Estes
aplicativos são fabricados pela Rockwell Software e foram fornecidos para EPUSP dentro do
convênio PEA EPUSP – Rockwell Automation.
O fluxograma da lógica da rotina ladder implementada para gerar a tabela da
distribuição uniforme é apresentado na Figura 34.
Observe-se que os tempos de chegada 8, 9, 10, 11 e 12 foram processados
respectivamente como 8000, 9000, 10000, 11000 e 12000 para utilizar o temporizador com
base de tempo 1 milissegundo.
Figura 34 - Fluxograma da lógica do ladder
94
Para a distribuição Uniforme, o ladder da rotina utilizada para gerar o vetor com os
dados da tabela-padrão no CLP é apresentado na Figura 35 e na Figura 36.
A execução das linhas do ladder é feita seqüencialmente, da linha 0000 para a linha
0010. As linhas 0000 a 0003 são responsáveis pela criação dos índices que foram utilizados
nas linhas seguintes da rotina para mover os valores para o vetor de tempos dentro do CLP.
As linhas 0004 a 0008 são responsáveis por mover os valores para a tabela interna do
CLP. Na primeira leitura da rotina, o valor 8 é movido para a posição 0, o valor 9 é movido
para a posição 1, o valor 10 é movido para a posição 2, o valor 11 é movido para a posição 3 e
o valor 12 é movido para a posição 4.
Na linha 0009 é adicionado 5 ao índice N15:0. Assim sendo, na próxima leitura da
rotina, os índices são atualizados nas linhas 0000 a 0003. Na execução das linhas 0004 a
0008, são movidos novamente os valores de 8 a 12 para as posições de 5 a 9. Este laço é
repetido até mover os 200 valores do vetor de tempos correspondente à tabela-padrão
desenvolvida no passo 1 da rotina de testes.
95
Figura 35 - Ladder para geração da tabela-padrão distribuição uniforme - parte 1
96
Figura 36 - Ladder para geração da tabela-padrão distribuição uniforme - parte 2
Após a execução da rotina ladder, foram obtidos os valores de tempos da tabela de
dados apresentados na Figura 37. Observe-se que os valores 8 a 12 foram multiplicados por
1000 na tabela apresentada, visto que os tempos configurados no temporizador devem estar na
unidade milisegundos.
Conforme esperado, para a distribuição probabilística uniforme, a tabela da Figura 37
apresenta os mesmos valores da tabela-padrão definida na etapa A da metodologia de testes,
que é apresentada na Tabela 5.1.
97
Figura 37 - Tabela de dados do CLP – Distribuição Uniforme
O fluxograma da lógica da rotina ladder implementada para gerar a tabela da
distribuição triangular é apresentado na Figura 38.
98
Figura 38 – Fluxograma da lógica ladder da geração da tabela de dados distribuição triangular
Para a distribuição Triangular, o ladder da rotina utilizada para gerar o vetor com os
tempos entre eventos no CLP é apresentado na Figura 39, Figura 40, Figura 41 e Figura 42.
99
A execução das linhas é feita seqüencialmente, da linha 0000 para a linha 0008. A
linha 0000 é responsável pela temporização de 5 segundos para geração de um gatilho para
disparar a movimentação e contagem dos valores para a tabela interna do CLP.
As linhas 0001 a 0005 são responsáveis por mover os valores para tabela interna do
CLP. Na primeira leitura da rotina, o valor 8 é movido para a posição 0, o valor 9 é movido
para a posição 1, o valor 10 é movido para a posição 2, o valor 11 é movido para a posição 3 e
o valor 12 é movido para a posição 4. Em cada leitura, é adicionado 5 ao índice N25:13 e 1 ao
contador de valores movidos.
Os contadores das linhas 0001 a 0005 são responsáveis por inibir a movimentação dos
valores para a tabela interna do CLP caso a quantidade de movimentações desejadas já
tenham sido atingidas.
Assim sendo, na próxima leitura da rotina, na execução das linhas 0001 a 0005, são
movidos novamente os valores de 8 a 12 para as posições de 5 a 9. Este laço é repetido até
mover os 15 valores de cada tempo correspondente à tabela-padrão desenvolvida no passo 1
da rotina de testes.
Ao atingir 15 valores de cada tempo da tabela do CLP, ou seja, 75 valores movidos
para a tabela no total, são ajustados os índices de forma que, na próxima leitura, o ladder
execute somente a movimentação dos valores 9000, 10000 e 11000. O índice N25:13 passa a
ser 3. A rotina é executada seqüencialmente, movimentando estes valores para a tabela interna
do CLP.
Ao atingir um valor total de 168 valores, os índices são ajustados novamente de forma
a movimentar o valor 10000 até o fim dos 200 valores na tabela do CLP.
100
Figura 39 - Ladder para geração da tabela-padrão triangular - parte 1
101
Figura 40 - Ladder para geração da tabela-padrão triangular - parte 2
102
Figura 41- Ladder para geração da tabela-padrão triangular - parte 3
103
Figura 42- Ladder para geração da tabela-padrão triangular - parte 4
Após a execução da rotina ladder, foram obtidos os valores de tempos da tabela de
dados apresentados na Figura 43. Observe-se que os valores 8 a 12 foram multiplicados por
1000 na tabela apresentada, visto que os tempos configurados no temporizador devem estar na
unidade milisegundos.
Conforme esperado, para a distribuição probabilística triangular, a tabela da Figura 43
apresenta os mesmos valores da tabela-padrão definida na etapa A da metodologia de testes,
conforme a Tabela 5.3.
104
Figura 43 - Tabela de dados do CLP – Distribuição triangular
A lógica ladder implementada para a distribuição normal é similar a lógica da
distribuição triangular, com diferença de que os contadores dos tempos 10, 11 e 12 passaram
respectivamente para 48, 74 e 48. Outro parâmetro alterado foi a da última linha do ladder que
passou de 168 para 174, correspondendo ao índice para ínicio da movimentação somente do
tempo 10.
A tabela obtida após a execução da lógica ladder para a distribuição normal é
apresentada na Figura 44.
105
Figura 44 - Tabela de dados do CLP – Distribuição normal
Para a distribuição Exponencial, visto que os valores de tempos da tabela são muito
diferentes (não existe uma seqüência lógica), a tabela foi digitada manualmente no CLP e
confrontada com a Tabela 5.6. A tabela interna do CLP é apresentada na Figura 45.
Observe-se que na tabela da distribuição exponencial, os tempos foram arquivados em
segundos, visto que, caso fossem utilizados milisegundos, seriam necessários valores maiores
do que 32767, que não são permitidos no aplicativo de programação RSLogix500.
106
Figura 45- Tabela de dados do CLP – Distribuição exponencial
Etapa E - Testes de geração dos eventos por meio do CLP de acordo com a tabela
definida no passo D
A rotina desenvolvida nesta etapa dos testes é responsável por gerar uma variável
digital que é ativada por alguns segundos, simulando o sensor digital de posição do modelo de
acordo com os tempos de chegada de entidades, conforme as tabelas definidas na etapa D.
Em outras palavras, os tempos da tabela do CLP é que são as referências para a
geração dos tempos entre eventos que serão transmitidos para o Sistema Supervisório.
107
Na Figura 46 é ilustrado um exemplo do funcionamento da geração dos eventos do
sensor digital de entrada no CLP emulado. No exemplo, o vetor de dados do CLP possui
quatro tempos que correspondem aos tempos entre chegada de entidades. Observe-se que o
tempo do vetor é diferencial, enquanto no gráfico correspondente ao valor da variável digital é
ilustrado o tempo seqüencial. Neste exemplo, o sensor digital simulado pelo CLP é
apresentado na curva da Figura 46.
Figura 46- Exemplo da simulação de sensor digital feita no emulador de CLP
A taxa de leitura de tags do sistema supervisório deve ser selecionada de forma a
otimizar a comunicação. No sistema supervisório utilizado neste trabalho, podem ser
definidos vários grupos com taxas de leituras diferentes denominados Scan Classes. Para
variáveis que mudam muito ao longo do tempo devem ser escolhidos intervalos de tempos de
leitura menores, enquanto para variáveis correspondentes a dispositivos com pequenas
alterações podem ser escolhidos intervalos maiores. Desta forma a performance do sistema é
otimizada.
Normalmente, em plantas industriais é utilizado tempo de atualização do sistema
supervisório no intervalo de 0,5 a 1,5 segundos. Neste trabalho, foi empregado o tempo 0,5
segundos. Portanto, na simulação do sensor digital de entrada no emulador do CLP, a tag
108
ficará ativa por 1 segundo, de forma que o supervisório seja capaz de efetuar a leitura da
variável.
A Figura 47 apresenta o fluxograma da lógica da rotina ladder correspondente à etapa
de geração dos eventos por meio do CLP. Os valores da tabela-padrão interna do CLP são
utilizados para geração da variável digital para leitura pelo sistema supervisório.
Figura 47 – Fluxograma da lógica ladder da geração de eventos
109
Na Figura 48 é apresentada a rotina ladder utilizada para gerar as entidades para o
sistema supervisório conforme as tabelas-padrões definidas na etapa A. A execução das linhas
é feita seqüencialmente, da linha 000 para a linha 004. Nesta etapa, é utilizado o vetor com os
tempos entre eventos gerado na etapa D. Ao terminar o tempo do evento em andamento
(indicado pela instrução T4:3/DN habilitada), é adicionado 1 ao índice e o próximo tempo é
movido para a variável interna do temporizador, responsável pelo valor de referência da
instrução temporizador.
Na linha 0003 é acionada a variável digital B3:0/0 que corresponde ao sensor digital
acessado pelo sistema supervisório. Nos primeiros quatro segundos da temporização da
instrução, a variável digital é acionada.
Figura 48 - Rotina para simular a geração de eventos
110
Etapa F - Testes de comunicação CLP / Sistema Supervisório
O driver de comunicação do Emulador do Controlador Lógico Programável com o
sistema de supervisão é o RSLinx. A comunicação pode ser feita por meio de Driver Direto
para dispositivos da Allen-Bradley, ou por meio de OPC para dispositivos que utilizem este
protocolo.
Neste trabalho, foi empregado o sistema supervisório RSView 32 Versão 7.2 fabricado
pela Rockwell Software e fornecido para EPUSP dentro do convênio PEA EPUSP – Rockwell
Automation.
Para testar a comunicação, o sistema supervisório configurado para armazenamento da
variável digital de teste foi colocado em modo execução.
Com a execução do ladder definido no passo E comunicando-se com o sistema
supervisório, foi testado o armazenamento histórico da variável configurada.
Para a distribuição uniforme, com a execução da rotina do Emulador conectado ao
Sistema Supervisório por meio do Driver de Comunicação, foi obtida a base de dados
apresentada no Apêndice B. Conforme esperado, foram armazenados duzentos tempos entre
eventos, que correspondem a 201 entidades de entrada, de acordo com os tempos da tabela-
padrão definida na etapa A.
As bases de dados geradas pelo sistema supervisório para as distribuições Triangular,
Normal e Exponencial são apresentadas respectivamente nos Apêndices C, D e E.
A conferência prévia das tabelas geradas indica que elas apresentam os mesmos
tempos que a tabela gerada no emulador do CLP.
111
Etapa G – Testes de conversão da Tabela do Sistema Supervisório para a Tabela
de entrada do Arena
Esta etapa concentra-se nos testes de conversão entre a tabela do Sistema Supervisório
para a entrada de dados do aplicativo Arena.
No sistema supervisório, foi criada uma tela onde é inserido o período para execução
cíclica da simulação. Este tempo também é utilizado para a seleção dos dados do sistema
supervisório. Além disso, foi adicionado um botão para habilitar a simulação em tempo real.
A Figura 49 apresenta a seqüência executada no sistema supervisório para simulação
em tempo real. A Macro Teste desenvolvida em VBA é apresentada no Apêndice J.
Figura 49 - Sequência executada no sistema supervisório
Ao acionar-se o botão do sistema supervisório, é executada uma rotina em VBA
denominada Teste que realiza as seguintes funções:
a. Abrir planilha auxiliar em Excel chamada FormatacaoBase.xls;
b. Enviar dados de data e hora atuais e período de ciclo do Sistema Supervisório
para a planilha FormatacaoBase.xls;
c. Executar rotina em VBA, denominada Auxiliar.
112
A rotina Auxiliar é responsável pela seleção dos dados no formato do sistema
supervisório (Tabela 4.2) e da conversão para o formato de entrada do aplicativo Arena
(Tabela 5.7). Os campos data e horário são convertidos em valores reais para habilitar a
utilização pelo Arena. A Macro Auxiliar desenvolvida em VBA é apresentada no Apêndice K.
No instante de execução da macro, é gerada uma planilha de entrada do modelo do
Arena com os dados do período anterior ao momento de execução da macro, de acordo com o
período correspondente ao valor de entrada do sistema supervisório. Para tanto, na planilha
Formatacaobase.xls, a rotina Auxiliar executa a seqüência apresentada na Figura 50.
O sistema supervisório utilizado neste trabalho de pesquisa foi configurado para
armazenar um arquivo por dia com os dados históricos das variáveis selecionadas. Observe-se
que, dependendo do período selecionado, data e hora da execução da simulação, será
necessária a abertura de mais de um arquivo de armazenamento do sistema supervisório.
No fluxograma da rotina Auxiliar, é possível observar a seqüência realizada pela
rotina para abertura dos arquivos do sistema supervisório. Inicialmente, a rotina calcula a data
do arquivo a ser aberto, que corresponde à data atual subtraindo-se o período selecionado. A
rotina abre o primeiro arquivo da base de dados do sistema supervisório. Em seguida, salvam-
se os dados e verifica-se a data do arquivo. Caso a data do arquivo aberto seja igual à data
atual, significa que já foram abertos todos os arquivos e a planilha de entrada com os dados
para o aplicativo Arena deve ser salvo. Caso a data seja inferior à data atual, soma-se 1 ao
campo data e abre-se o arquivo correspondente, executando-se novamente a seqüência até o
último arquivo.
Observe-se que a simulação é executada nesta etapa, porém os resultados serão
apresentados no passo H.
113
Abre Base dadosSistema Supervisório
do dia calculado
Planilha FormatacaoBase.xls
Seleciona dados dasvariáveis desejadas
Salva dados naplanilha entrada do
aplicativo Arena
Dia = Diaatual?
N
S
Salva planilha Arena(BaseDados1.xls)
AbreModeloTese1.doe
Executa Simulação
Cálculo do dia e horário doprimeiro arquivo do sistemasupervisório a ser aberto, de
acordo com periodo selecionado
Dia = Dia +1
Figura 50 - Seqüência executada pela macro Auxiliar
Para a distribuição Uniforme, os dados de entrada do modelo de simulação gerados
automaticamente com a execução da FASTR são apresentados na Tabela 5.8. Foram gerados
200 tempos que, para facilitar a visualização, são apresentados em uma tabela com 20 linhas e
10 colunas. A leitura desta tabela deve obedecer aos mesmos critérios da Tabela 5.1.
114
Tabela 5.8 - Dados simulados pelo CLP – distribuição uniforme
Tempo entre chegadas A B C D E F G H I J
1 8,266 8,266 7,954 8,281 8,157 8,156 8,016 8,203 8,141 8,063 2 8,937 9,156 9,218 9,031 9,078 9,156 9,141 9,156 9,078 9,265 3 10,27 10,2 10,05 10,17 10,16 10,09 10,14 9,953 10,16 10,03 4 10,97 10,94 11,16 11,16 11,23 11,16 11,28 11,19 11,19 11,16 5 12,28 12,08 12,25 12,08 12,13 12,2 11,99 12,09 12,03 12,02 6 8,047 8,156 8,266 8,171 8,094 8,125 8,094 8,203 8,172 8,141 7 9,047 9,11 9,016 9,141 9,078 9,078 9,187 9,062 9,281 9,219 8 10,2 10,19 10,19 10,16 10,22 10,13 10,08 10,17 10 10,02 9 11,16 11,06 11,02 11,08 11,17 11,16 11,2 11,11 11,08 11,25 10 12,16 12,13 12,13 12,16 11,94 12,09 12,13 12,22 12,14 12,09 11 8,047 8,125 8,156 8,093 8,141 8,079 8,157 8,063 8,125 8,172 12 9,157 9,187 9,047 9,141 9,172 9,156 9,109 9,078 9,125 9 13 10,05 10,17 10,16 10,14 10,19 10,14 10,08 10,22 10,08 10,11 14 11,16 11,08 11,16 11,13 11 11,16 11,17 11,17 11,14 11,19 15 12,17 12,03 12,06 12,2 12,28 12,09 12,09 11,94 12,22 12,08 16 8,031 8,266 8,156 8,047 8,078 8,063 8,093 8,297 8,219 8,203 17 9,281 9,016 9,203 9,093 9,234 9,156 9,172 9,078 8,953 9,094 18 10,05 10,19 10,05 10,24 10,05 10,11 10,2 10,08 10,11 10,09 19 11,06 11,23 11,2 11,14 11,16 11,2 11 11,22 11,16 11,22
Inte
rval
os d
e te
mpo
ent
re c
hega
das (
even
tos)
20 12,17 12,13 12,06 12,05 12,06 12,14 12,19 11,98 12,2 12,28
Na Figura 51 é apresentado o histograma com os valores da Tabela 5.8 gerado por
meio da ferramenta Input Analyzer do Arena com os dados de entrada do modelo de
simulação gerados automaticamente pela FASTR. Conforme esperado, a distribuição obtida
com os valores da tabela gerada pela FASTR é a distribuição uniforme.
Figura 51 - Histograma da distribuição Uniforme gerada automaticamente
115
São comparadas as curvas obtidas manual e automaticamente, e avaliadas eventuais
discrepâncias entre a distribuição da tabela-padrão e a obtida por meio da execução da
FASTR.
Para a distribuição Uniforme, com os tempos entre eventos obtidos manualmente e por
meio de simulação do CLP e posterior execução da FASTR, é possível analisar as curvas no
Input Analyzer do aplicativo Arena. As curvas obtidas pelos dois métodos são apresentadas na
Figura 26 e na Figura 51.
Os parâmetros das distribuições obtidos são apresentados na Tabela 5.9. É possível
observar que as expressões apresentam pequenas diferenças nos parâmetros e que o erro
quadrático em ambas as distribuições é nulo.
Tabela 5.9 - Parâmetros das distribuições uniformes
Manual Por Simulação Distribuição Uniforme Uniforme Expressão UNIF (7.5, 12.5) UNIF (7.52, 12.7)
Erro Quadrático 0 0
Para a distribuição Triangular, os dados de entrada do modelo de simulação gerados
automaticamente com a execução da FASTR são apresentados na Tabela 5.10. Foram gerados
200 tempos que, para facilitar a visualização, são apresentados em uma tabela com 20 linhas e
10 colunas. A leitura desta tabela deve obedecer aos mesmos critérios da Tabela 5.1.
116
Tabela 5.10 - Dados simulados pelo CLP – distribuição triangular
Tempo entre chegadas A B C D E F G H I J
1 8,265 8,031 8,047 8,032 11,14 10,047 9,14 11,157 10,156 10,2812 8,969 9,156 9,156 9,156 9,047 11,047 10,282 9,047 11,172 9,938 3 10,266 10,157 10,281 10,156 10,156 9,266 10,937 10,156 9,047 10,14 4 10,937 11,156 10,922 11,047 11,141 10,062 9,156 11,172 10,156 10,2825 12,281 12,047 12,297 12,172 9,266 11,047 10,266 9,047 11,172 10,0466 8,047 8,156 8,031 8,141 9,937 9,266 11,172 10,156 9,141 10,0327 9,047 9,156 9,047 9,14 11,156 10,047 8,922 11,172 10,047 10,2658 10,156 10,063 10,156 10,047 9,266 11,156 10,265 9,047 11,156 10,0479 11,157 11,156 11,172 11,172 10,047 9,156 11,157 10,156 10,281 10,047
10 12,062 12,297 12,063 12,281 11,047 10,031 8,953 11,156 9,922 10,28111 8,156 8,047 8,14 8,031 9,281 11,172 10,25 9,047 10,156 10,04712 9,25 9,031 9,266 9,047 10,047 9,156 11,156 10,156 10,282 10,06313 10,063 10,156 10,047 10,157 11,062 10,047 9,047 11,172 9,953 10,28114 11,031 11,156 11,047 11,156 9,266 11,157 10,156 9,047 10,156 10,03115 12,172 12,047 12,156 12,062 10,031 9,156 11,172 10,156 10,281 10,04716 8,266 8,172 8,266 9,157 11,047 10,047 9,031 11,172 9,938 10,28117 9,031 9,047 9,031 10,156 9,281 11,172 10,156 9,031 10,14 10,06318 10,156 10,156 10,156 11,031 10,047 9,14 11,157 10,157 10,266 10,04719 11,172 11,157 11,172 9,156 11,063 10,25 9,047 11,156 10,047 10,281
Inte
rval
os d
e te
mpo
ent
re c
hega
das (
even
tos)
20 12,047 12,156 12,062 10,157 9,265 10,938 10,171 9,031 10,078 10,047
Na Figura 52 é apresentado o histograma com os valores da Tabela 5.10 gerado por
meio da ferramenta Input Analyzer do Arena com os dados de entrada do modelo de
simulação gerados automaticamente pela FASTR. Conforme esperado, a distribuição obtida
com os valores da tabela gerada pela FASTR é a distribuição triangular.
117
Figura 52 - Histograma da distribuição Triangular gerada automaticamente
Para a distribuição Triangular, com os tempos entre eventos obtidos manualmente e
por meio de simulação do CLP e posterior execução da FASTR, é possível analisar as curvas
no Input Analyzer do aplicativo Arena. As curvas obtidas pelos dois métodos são apresentadas
na Figura 27 e na Figura 52.
Os parâmetros das distribuições obtidos são apresentados na Tabela 5.11. É possível
observar que as expressões apresentam diferenças nos parâmetros e que o erro quadrático é
menor do que 1.25x10-3.
Tabela 5.11 - Parâmetros das distribuições triangulares
Manual Por Simulação Distribuição Triangular Triangular Expressão TRIA(7.5, 10, 12.5) TRIA(8, 10.4, 12.7)
Erro Quadrático 0.001150 0.001250
Para a distribuição Normal, os dados de entrada do modelo de simulação gerados
automaticamente com a execução da FASTR são apresentados na Tabela 5.12. Foram gerados
118
200 tempos que, para facilitar a visualização, são apresentados em uma tabela com 20 linhas e
10 colunas. A leitura desta tabela deve obedecer aos mesmos critérios da Tabela 5.1.
Tabela 5.12 - Dados simulados pelo CLP – distribuição normal
Tempo entre chegadas A B C D E F G H I J
1 8,14 8,032 8,125 8,031 11,16 10,16 9,14 11,16 10,27 10,05 2 9,157 9,031 9,156 9,156 9,031 11,16 10,16 9,141 11,16 10,16 3 10,27 10,16 10,05 10,16 10,16 9,047 11,06 10,05 9,047 10,16 4 10,94 11,16 11,16 11,05 11,14 10,16 9,156 11,16 10,16 10,27 5 12,3 12,05 12,06 12,17 9,266 11,16 10,16 9,156 11,17 9,938 6 8,031 8,141 8,25 8,156 9,937 9,047 11,16 10,05 9,031 10,17 7 9,047 9,266 9,031 9,141 11,16 10,16 9,047 11,17 10,16 10,27 8 10,16 10,05 10,16 10,05 9,266 11,17 10,14 9,141 11,16 9,938 9 11,16 11,05 11,16 11,16 10,05 9,141 11,16 10,06 9,047 10,16 10 12,05 12,17 12,05 12,28 11,05 10,03 9,265 11,16 10,16 10,27 11 8,156 8,25 8,141 8,032 9,25 11,17 9,938 9,157 11,16 9,937 12 9,25 9,047 9,281 9,046 10,11 9,172 11,16 10,27 9,031 10,16 13 10,03 10,14 9,922 10,16 11,16 10,06 9,25 10,94 10,16 10,27 14 11,09 11,16 11,16 11,16 9,032 11,16 10,06 9,14 11,16 10,05 15 12,17 12,05 12,17 12,05 10,16 9,156 11,03 10,27 10,05 10,03 16 8,141 8,047 8,25 9,172 11,16 10,03 9,265 11,17 10,16 10,27 17 9,156 9,156 8,922 10,16 9,047 11,17 10,05 8,922 10,16 10,03 18 10,05 10,16 10,25 11,05 10,16 9,141 11,16 10,28 10,05 10,17 19 11,16 11,05 11,17 9,14 11,16 10,16 9,14 11,17 10,16 10,16
Inte
rval
os d
e te
mpo
ent
re c
hega
das (
even
tos)
20 12,28 12,17 12,06 10,16 9,046 11,05 10,05 8,922 10,16 10,03
Na Figura 53 é apresentado o histograma com os valores da Tabela 5.12 gerado por
meio da ferramenta Input Analyzer do Arena com os dados de entrada do modelo de
simulação gerados automaticamente pela FASTR. Conforme esperado, a distribuição obtida
com os valores da tabela gerada pela FASTR é a distribuição normal.
119
Figura 53 - Histograma da distribuição Normal gerada automaticamente
Para a distribuição Normal, com os tempos entre eventos obtidos manualmente e por
meio de simulação do CLP e posterior execução da FASTR, é possível analisar as curvas no
Input Analyzer do aplicativo Arena. As curvas obtidas pelos dois métodos são apresentadas na
Figura 28 e na Figura 53.
Os parâmetros das distribuições obtidos são apresentados na Tabela 5.13. É possível
observar que as expressões apresentam diferenças nos parâmetros e que o erro quadrático é
menor do que 7.48x10-3.
Tabela 5.13 - Parâmetros das distribuições normais
Manual Por Simulação Distribuição Normal Normal Expressão NORM(10, 1.04) NORM(10.1, 1.05)
Erro Quadrático 0.000150 0.007477
120
Para a distribuição Exponencial, os dados de entrada do modelo de simulação gerados
automaticamente com a execução da FASTR são apresentados na Tabela 5.14. Foram gerados
200 tempos que, para facilitar a visualização, são apresentados em uma tabela com 20 linhas e
10 colunas. A leitura desta tabela deve obedecer aos mesmos critérios da Tabela 5.1.
Tabela 5.14 - Dados simulados pelo CLP – distribuição exponencial
Tempo entre chegadas A B C D E F G H I J
1 9.125 10.922 10.046 9.031 15.047 14.062 13.031 19.078 21.969 24.984 2 9.937 9.047 10.922 10.031 13.046 14.922 13.953 16.953 22.968 25.953 3 10.922 10.031 9.032 10.938 13.969 13.062 14.969 17.969 21.079 27 4 9.032 10.937 10.031 9.031 14.938 13.938 17.062 19.063 21.968 25.078 5 10.031 9.032 10.937 10.031 13.047 15.047 17.938 16.968 22.969 25.985 6 10.937 10.031 9.032 11.016 14.031 12.937 19.062 17.953 20.984 26.968 7 9.032 10.922 10.031 8.922 14.937 14.063 16.938 19.094 22.094 29.016 8 10.046 9.031 10.922 10.047 13.047 14.937 18.062 16.953 22.969 29.984 9 10.922 10.031 9.031 11.031 13.953 13.047 18.953 18.063 20.969 31 10 9.032 11.047 10.062 8.937 15.047 13.938 17.063 18.953 22.062 29 11 10.031 8.922 10.922 10.047 12.938 15.047 17.953 16.937 22.969 29.985 12 10.937 10.031 9.032 11.031 14.062 13.046 18.969 18.063 20.969 30.984 13 9.032 10.938 10.031 8.938 14.938 13.954 17.047 18.969 22.062 33 14 10.046 9.031 10.937 10.031 13.062 15.046 17.953 17.062 22.969 34.016 15 10.922 10.047 9.032 10.938 13.938 12.922 19.078 17.938 24.984 35.015 16 9.032 10.922 10.046 9.031 15.062 14.047 16.937 18.968 25.985 37.016 17 10.031 9.031 10.922 10.047 13.047 14.938 17.969 17.047 27 38.016 18 10.937 10.047 9.032 10.937 13.938 13.062 19.078 17.969 24.968 40.921 19 9.032 10.937 10.031 13.047 14.953 13.938 16.953 19.078 26.094 42.047
Inte
rval
os d
e te
mpo
ent
re c
hega
das (
even
tos)
20 10.031 9.032 10.922 13.938 13.047 15.047 17.969 20.969 26.985 45.953
Na Figura 54 é apresentado o histograma com os valores da Tabela 5.14 gerado por
meio da ferramenta Input Analyzer do Arena com os dados de entrada do modelo de
simulação gerados automaticamente pela FASTR. Conforme esperado, a distribuição obtida
com os valores da tabela gerada pela FASTR é a distribuição exponencial.
121
Figura 54 - Histograma da distribuição Exponencial gerada automaticamente
Para a distribuição Exponencial, com os tempos entre eventos obtidos manualmente e
por meio de simulação do CLP e posterior execução da FASTR, é possível analisar as curvas
no Input Analyzer do aplicativo Arena. As curvas obtidas pelos dois métodos são apresentadas
na Figura 29 e na Figura 54.
Os parâmetros das distribuições obtidos são apresentados na Tabela 5.15. É possível
observar que as expressões apresentam diferenças nos parâmetros e que o erro quadrático é
menor do que 2.70x10-3.
Tabela 5.15 - Parâmetros das distribuições exponenciais
Manual Por Simulação Distribuição Exponential Exponential Expressão 8.5 + EXPO(7.43) 8 + EXPO(7.93)
Erro Quadrático 0.002703 0.001835
122
Etapa H - Testes do sistema integrado
Nas etapas anteriores da metodologia dos testes de validação deste trabalho de
pesquisa por simulação foi feita a análise dos dados de entrada do modelo de simulação
proposto.
Nesta etapa é testado se o simulador Arena é acionado ou não automaticamente pela
ferramenta FASTR e se o mesmo é capaz de executar a simulação com o mesmo grau de
assertividade da execução quando o simulador opera de forma tradicional, ou seja, opera
manualmente Off-line.
Para os testes do sistema de simulação integrado, foram analisadas as saídas do
modelo de simulação que, neste caso, correspondem ao tempo de finalização das entidades
processadas de forma manual Off-line e de forma automática On-line.
A distribuição uniforme adotada para os testes gerou os relatórios de saída, que são
apresentados no Apêndice F. Comparando-se os dois relatórios de saída, o relatório obtido
manualmente e com o obtido por meio da ferramenta, é possível observar que os resultados
são satisfatórios, uma vez que em média o erro foi de 1,28% com um desvio padrão de
1,422x10-3.
A distribuição triangular adotada para os testes gerou os relatórios de saída,
apresentados no Apêndice G. Comparando-se os dois relatórios de saída, o relatório obtido
manualmente e com o obtido por meio da ferramenta, é possível observar que os resultados
são satisfatórios, uma vez que em média o erro foi de 1,24% com um desvio padrão de
1,221x10-3.
123
A distribuição normal adotada para os testes gerou os relatórios de saída, apresentados
no Apêndice H. Comparando-se os dois relatórios de saída, o relatório obtido manualmente e
com o obtido por meio da ferramenta, é possível observar que os resultados são satisfatórios,
uma vez que em média o erro foi de 1,25% com um desvio padrão de 0,682x10-3.
A distribuição exponencial adotada para os testes gerou os relatórios de saída,
apresentados no Apêndice I. Comparando-se os dois relatórios de saída, o relatório obtido
manualmente e com o obtido por meio da ferramenta, é possível observar que os resultados
são satisfatórios, uma vez que em média o erro foi de 0,01% com um desvio padrão de
0,905x10-3.
Os relatórios do Arena correspondentes à quantidade de entidades de saída são
apresentados na Figura 55 e na Figura 56. Conforme esperado, a quantidade de entidades de
saída é de 201 entidades para os dois sistemas, manual e automático.
Figura 55 - Relatório de Saída do Arena com dados de entrada manuais – distribuição uniforme
124
Figura 56 - Relatório de Saída do Arena com dados de entrada automáticos – distribuição uniforme
Para as distribuições triangular, normal e exponencial, os relatórios do Arena
correspondentes à quantidade de entidades de saída são idênticos aos obtidos na distribuição
uniforme, apresentados na Figura 55 e na Figura 56. Da mesma maneira, conforme esperado,
a quantidade de entidades de saída é de 201 entidades, que correspondem a 200 tempos entre
chegadas de entidades até o bloco de saída.
5.2 Testes da FASTR no ambiente do Laboratório
Conforme apresentado no item 5.1 deste trabalho, nos testes por simulação foram
comparados os resultados da simulação com os dados de entrada inseridos manualmente no
ambiente de simulação em relação aos dados de entrada gerados automaticamente por meio
do Emulador de CLP conectado ao sistema supervisório e executando-se a FASTR.
Os dados de entrada para os testes por simulação foram previamente definidos para
que fossem posteriormente comparados com os resultados esperados. Assim sendo, enquanto
nos testes de simulação os eventos foram gerados pelo emulador, nos testes de laboratório, os
eventos são gerados por meio de um sistema automatizado operando juntamente com um
controlador lógico programável.
Este procedimento foi efetuado com o intuito de tornar o ambiente de laboratório o
mais parecido possível, nesta fase do trabalho, com um ambiente industrial automatizado.
125
Os testes de laboratório da FASTR também objetivaram verificar principalmente a
capacidade da ferramenta de operar em tempo real com um sistema de automação sem que o
mesmo tivesse a performance degradada. Os testes foram efetuados no laboratório de
Automação da FAAP, Faculdade Armando Álvares Penteado em convênio com a Rockwell
Automation. Também foi analisada a execução periódica da simulação de acordo com o
período definido no sistema supervisório.
Para os testes da FASTR no ambiente do Laboratório, o Emulador de CLP foi
substituído por um Controlador Lógico Programável SLC500 com CPU 5/05 da Rockwell
Automation.
A Figura 57 ilustra a arquitetura de Hardware empregada para os testes da FASTR no
laboratório.
Motor 3 Ø
3 Ø
Posição 1(Chave de fim
de curso 1)
Posição 2(Chave de fim
de curso 2)
vai volta
Circuito depotência
(Contatores)
Circuito decomando
(CLP)
Push-button
RedeEthernet
Hub
Figura 57 - Experimento no laboratório
A Figura 58 ilustra a arquitetura de Software empregada nos testes.
126
Driver de ComunicaçãoRSLinx
Sistema SupervisórioRSView32
Base de DadosFormato .dbfPode ser aberto em Excel
Planilha AuxiliarExecução de Macro
Base de Dados ArenaPlanilha no formato paraentrada de dados no Arena
Aplicativo de SimulaçãoArena
CLPRSLogix500
Figura 58 - Arquitetura de software dos testes do laboratório
Nos testes de laboratório foi utilizado o sistema de esteira transportadora com
acionamento do motor trifásico em modo estrela/triângulo.
Os sensores fim 1 e fim 2 foram utilizados para detectar a chegada da caçamba da
esteira transportadora. Ambos os sensores acionam a mesma variável interna do CLP. E
ambas, portanto, podem representar a chegada de entidades para o ambiente de simulação.
Como cada sentido do movimento da caçamba foi efetuado com o motor trifásico
ligado na configuração estrela e depois triângulo, os tempos de acionamento dos sensores,
representando entidades, são praticamente constantes, porém distintos entre si. Os tempos
obtidos para os sentidos estrela e triângulo foram aproximadamente 13 e 12,5,
respectivamente.
A rotina implementada no CLP tem o objetivo de movimentar a esteira de um sensor
para o outro, continuamente, somente parando quando o botão parada for pressionado.
O período definido para os testes foi de vinte minutos, ou seja, a cada vinte minutos
foi verificada a execução automática da FASTR, gerando a base de dados de entrada do Arena
e executando-se o modelo de simulação.
127
O sistema de automação da esteira juntamente com a FASTR foi executado por um
período de uma hora e quarenta minutos, resultando em cinco relatórios de saída. Conforme
esperado, a cada vinte minutos a ferramenta foi executada automaticamente. O padrão de
nomenclatura do relatório de saída apresenta a data e horário no qual o mesmo foi gerado. Os
nomes dos cinco relatórios de saída gerados automaticamente por meio da execução da
ferramenta foram:
• 07_03_2006_17_47_Horas_report.xls;
• 07_03_2006_18_07_Horas_report.xls;
• 07_03_2006_18_27_Horas_report.xls;
• 07_03_2006_18_47_Horas_report.xls;
• 07_03_2006_19_07_Horas_report.xls.
Os histogramas obtidos a partir dos dados de saída dos relatórios são apresentados na
Figura 59, na Figura 60, na Figura 61, na Figura 62 e na Figura 63.
Conforme esperado, os tempos entre eventos possuem duas concentrações nos
histogramas apresentados, uma concentração de valores mais próximos de 12.5 e outra de 13
segundos.
Na segunda execução, é possível observar uma diferença nos tempos obtidos em
relação às outras execuções da ferramenta. Este comportamento ocorreu devido a uma falha
no sistema automatizado da esteira transportadora. O motor travou no sensor fim de curso 1,
portanto um tempo entre eventos foi maior do que o normal. Um tempo entre eventos ficou
em 39 segundos.
128
Este fato é apresentado neste trabalho com o intuito de comprovar a capacidade da
FASTR de detectar também anomalias no sistema.
Figura 59- Execução 1 da FASTR
Figura 60- Execução 2 da FASTR
129
Figura 61- Execução 3 da FASTR
Figura 62- Execução 4 da FASTR
130
Figura 63- Execução 5 da FASTR
131
CONCLUSÕES
Este trabalho de pesquisa consiste no desenvolvimento de uma ferramenta de
engenharia para aplicação de simulação em tempo real para plantas industriais automatizados.
Após a introdução apresentada no Capítulo Um, o Capítulo Dois apresenta a teoria
geral da simulação de sistemas a eventos discretos necessária para desenvolvimento deste
trabalho de pesquisa.
O Capítulo Três expõe uma análise dos sistemas de manufatura e topologias de
sistemas automatizados onde a ferramenta de engenharia desenvolvida neste trabalho de
pesquisa pode ser aplicada.
O Capítulo Quatro apresenta o desenvolvimento da ferramenta de engenharia para
aplicação de simulação em tempo real. A primeira parte do capítulo expõe o desenvolvimento
do modelo do sistema automatizado. Em seguida, o capítulo apresenta as etapas de simulação
Off-line e On-line, confrontando as diferenças entre as mesmas.
Além disso, o Capítulo Quatro apresenta as arquiteturas de Hardware e Software da
FASTR. Observe-se que a arquitetura de Hardware é composta dos mesmos elementos do
sistema automatizado, adicionando-se apenas um outro microcomputador de forma que a
simulação não interfira no sistema.
O Capítulo Cinco expõe o desenvolvimento e testes de desempenho da FASTR. Os
testes foram executados de duas formas: por simulação virtual e no ambiente do laboratório.
Os testes de simulação da FASTR demonstraram que a mesma é assertiva em relação a
um sistema de simulação convencional. A FASTR foi testada no ambiente de simulação com
132
quatro funções de densidade de probabilidade padrão definidas: uniforme, triangular, normal e
exponencial.
Os erros médios obtidos para as quatro funções foram, respectivamente: 1.28%,
1.24%, 1.25% e 0.01% e em todos os casos, o desvio padrão ficou menor que 1.22x10-3.
Assim sendo, conclui-se que a ferramenta é satisfatoriamente precisa. A partir destes testes foi
possível concluir que a simulação em tempo real em plantas industriais automatizadas pode
ser feita com dados de entrada do sistema físico com qualquer distribuição probabilística de
entrada.
Em testes no laboratório o desempenho obtido atingiu os resultados. O sistema de
automação não foi degradado e a FASTR indicou também ter um alto grau de assertividade.
Assim sendo, este trabalho de pesquisa acredita ter atingido os objetivos propostos
inicialmente que eram basicamente o de desenvolver uma ferramenta de engenharia de
simulação em tempo real e também de incentivar e indicar novos estudos na área como por
exemplo:
• Integração da FASTR a um sistema complexo de automação;
• Alteração de parâmetros do modelo automaticamente;
• Implementação de simulação em plantas industriais reais;
• Implementação de simulação em tempo real em sistemas com variáveis analógicas;
• Desenvolvimento de nova metodologia para análise de produção e produtividade.
133
APÊNDICE A - Arena
O aplicativo ARENA possibilita um ambiente de simulação com suporte a análise de
dados de entrada, construção de modelos, execução interativa, animação e análise de saída.
O Arena baseia-se no conceito de programação orientada a objetos e modelamento
hierárquico. É possível desenvolver módulos mais avançados a partir dos módulos básicos.
A linguagem utilizada pelo Arena é o SIMAN, que possibilita modelamento de
sistemas complexos e análise de alternativas de design. (2)
Os modelos podem ser criados da seguinte forma:
• Top down: os detalhes são adicionados ao modelo à medida que o projeto progride;
• Bottom-up: sub-modelos são agrupados até formar o modelo completo do sistema.
O sistema não trabalha somente com modelos pré-definidos, a aplicação pode ser
modelada de acordo com a área onde a simulação será aplicada.
O Arena pode ser integrado a outras tecnologias, tais como bases de dados, aplicativos
de desenho/modelamento ou planilhas. Para a integração com aplicações tais como Microsoft
Office, Visio® e Oracle®, os produtos Arena utilizam ActiveX™ e Visual Basic® for
Applications (VBA).
Ambiente de trabalho do Arena
O Arena disponibiliza a simulação de projetos completos. O usuário utiliza a Janela de
Modelo para desenvolver novos modelos, analisa dados de entrada na Janela de Entrada e
verifica os resultados na Janela da Saída.
134
Janela de Modelo
Nesta janela, o usuário cria novos modelos ou modifica modelos existentes e executa
modelos. Aqui podem ser observados 3 ambientes, o menu, a área de trabalho e o painel. O
Menu disponibiliza funções de edição e desenho. Na área de trabalho, os modelos e
animações são desenvolvidos. A aplicação é elaborada por meio de interconexões de objetos.
Vários módulos de tipos diferentes podem ser utilizados para desenvolvimento do sistema a
ser simulado.
Na barra do painel, o usuário insere as funções da aplicação. O painel Run (executar) é
utilizado em todos os modelos desenvolvidos no Arena. O painel Draw (desenhar) possibilita
a adição de gráficos e texto e o painel Animate (animar) permite a animação dos objetos.
Janela de Padrões
O painel de Template contém módulos associados para uma aplicação específica.
Janela de Análise de dados de entrada
A partir desta ferramenta, os dados de entrada são analisados e associados a
distribuições estatísticas.
Processador de dados de saída
Possibilita a análise dos dados de saída e a validade do modelo. A partir de vários
testes pode-se analisar a diferença entre as saídas para avaliar várias configurações.
135
APÊNDICE B –Distribuição Uniforme - Base de dados do Sistema Supervisório
Date Time Millitm Marker 0 Sts_00 15/5/2006 16:43:53 390 B 0 15/5/2006 16:44:19 593 1 15/5/2006 16:44:23 609 0 15/5/2006 16:44:27 859 1 15/5/2006 16:44:31 656 0 15/5/2006 16:44:36 796 1 15/5/2006 16:44:40 812 0 15/5/2006 16:44:47 62 1 15/5/2006 16:44:51 93 0 15/5/2006 16:44:58 31 1 15/5/2006 16:45:02 46 0 15/5/2006 16:45:10 312 1 15/5/2006 16:45:14 328 0 15/5/2006 16:45:18 359 1 15/5/2006 16:45:22 375 0 15/5/2006 16:45:27 406 1 15/5/2006 16:45:31 453 0 15/5/2006 16:45:37 609 1 15/5/2006 16:45:41 640 0 15/5/2006 16:45:48 765 1 15/5/2006 16:45:52 781 0 15/5/2006 16:46:00 921 1 15/5/2006 16:46:04 953 0 15/5/2006 16:46:08 968 1 15/5/2006 16:46:13 0 0 15/5/2006 16:46:18 125 1 15/5/2006 16:46:22 31 0 15/5/2006 16:46:28 171 1 15/5/2006 16:46:32 187 0 15/5/2006 16:46:39 328 1 15/5/2006 16:46:43 343 0 15/5/2006 16:46:51 500 1 15/5/2006 16:46:55 406 0 15/5/2006 16:46:59 531 1 15/5/2006 16:47:03 546 0 15/5/2006 16:47:08 812 1 15/5/2006 16:47:12 828 0 15/5/2006 16:47:18 859 1 15/5/2006 16:47:22 890 0 15/5/2006 16:47:29 921 1 15/5/2006 16:47:33 953 0 15/5/2006 16:47:42 93 1 15/5/2006 16:47:46 125 0 15/5/2006 16:47:50 359 1 15/5/2006 16:47:54 218 0 15/5/2006 16:47:59 515 1 15/5/2006 16:48:03 484 0 15/5/2006 16:48:09 718 1 15/5/2006 16:48:13 500 0 15/5/2006 16:48:20 656 1 15/5/2006 16:48:24 640 0 15/5/2006 16:48:32 734 1 15/5/2006 16:48:36 921 0 15/5/2006 16:48:40 890 1 15/5/2006 16:48:44 968 0 15/5/2006 16:48:50 0 1 15/5/2006 16:48:54 93 0 15/5/2006 16:49:00 187 1 15/5/2006 16:49:04 93 0 15/5/2006 16:49:11 250 1 15/5/2006 16:49:15 296 0 15/5/2006 16:49:23 375 1 15/5/2006 16:49:27 421 0 15/5/2006 16:49:31 500 1
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140
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APÊNDICE C –Distribuição Triangular - Base de dados do Sistema Supervisório
Date Time Millitm Marker 0 Sts_00
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APÊNDICE D –Distribuição Normal - Base de dados do Sistema Supervisório
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APÊNDICE E –Distribuição Exponencial - Base de dados do Sistema Supervisório
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APÊNDICE F –Distribuição Uniforme – Comparação de relatórios de saída do Arena
Relatório A - Saída do Arena com Dados de entrada
manuais
Relatório B - Saída do Arena com Dados de entrada
automáticos Part
Number Completion
Time Part
Number Completion
Time
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e B (segundos)
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e
B (%) 0 0,000277778 0 0,000277778 0 0 0 8,000277778 0 8,266277778 0,266 0,032178933 0 17,00027778 0 17,20327778 0,203 0,011800077 0 27,00027778 0 27,46927778 0,469 0,01707362 0 38,00027778 0 38,43827778 0,438 0,011394891 0 50,00027778 0 50,71927778 0,719 0,014176069 0 58,00027778 0 58,76627778 0,766 0,013034686 0 67,00027778 0 67,81327778 0,813 0,011988803 0 77,00027778 0 78,01627778 1,016 0,013022923 0 88,00027778 0 89,17227778 1,172 0,013143098 0 100,0002778 0 101,3282778 1,328 0,013105917 0 108,0002778 0 109,3752778 1,375 0,012571397 0 117,0002778 0 118,5322778 1,532 0,01292475 0 127,0002778 0 128,5782778 1,578 0,01227268 0 138,0002778 0 139,7352778 1,735 0,012416335 0 150,0002778 0 151,9072778 1,907 0,012553711 0 158,0002778 0 159,9382778 1,938 0,012117174 0 167,0002778 0 169,2192778 2,219 0,013113163 0 177,0002778 0 179,2662778 2,266 0,012640414 0 188,0002778 0 190,3282778 2,328 0,012231498 0 200,0002778 0 202,5002778 2,5 0,012345662 0 208,0002778 0 210,7662778 2,766 0,013123542 0 217,0002778 0 219,9222778 2,922 0,013286512 0 227,0002778 0 230,1252778 3,125 0,01357956 0 238,0002778 0 241,0632778 3,063 0,012706207 0 250,0002778 0 253,1412778 3,141 0,012408091 0 258,0002778 0 261,2972778 3,297 0,012617812 0 267,0002778 0 270,4072778 3,407 0,012599513 0 277,0002778 0 280,5942778 3,594 0,012808529 0 288,0002778 0 291,6572778 3,657 0,012538689 0 300,0002778 0 303,7822778 3,782 0,012449706 0 308,0002778 0 311,9072778 3,907 0,012526159 0 317,0002778 0 321,0942778 4,094 0,012750149 0 327,0002778 0 331,2662778 4,266 0,012877858 0 338,0002778 0 342,3442778 4,344 0,012688981 0 350,0002778 0 354,3752778 4,375 0,012345669 0 358,0002778 0 362,6412778 4,641 0,012797771 0 367,0002778 0 371,6572778 4,657 0,012530361 0 377,0002778 0 381,8442778 4,844 0,0126858 0 388,0002778 0 393,0782778 5,078 0,012918546 0 400,0002778 0 405,2032778 5,203 0,012840469 0 408,0002778 0 413,1572778 5,157 0,012481929 0 417,0002778 0 422,3752778 5,375 0,01272565 0 427,0002778 0 432,4222778 5,422 0,012538669 0 438,0002778 0 443,5782778 5,578 0,012575007 0 450,0002778 0 455,8282778 5,828 0,012785517 0 458,0002778 0 464,0942778 6,094 0,013130953 0 467,0002778 0 473,1102778 6,11 0,012914537 0 477,0002778 0 483,2972778 6,297 0,013029248 0 488,0002778 0 494,3132778 6,313 0,012771253 0 500,0002778 0 506,4382778 6,438 0,012712309 0 508,0002778 0 514,5942778 6,594 0,012813978 0 517,0002778 0 523,6412778 6,641 0,012682346 0 527,0002778 0 533,7972778 6,797 0,012733298
160
Relatório A - Saída do Arena com Dados de entrada
manuais
Relatório B - Saída do Arena com Dados de entrada
automáticos Part
Number Completion
Time Part
Number Completion
Time
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e B (segundos)
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e
B (%) 0 538,0002778 0 544,9532778 6,953 0,012758892 0 550,0002778 0 557,0162778 7,016 0,012595682 0 558,0002778 0 565,1722778 7,172 0,012689936 0 567,0002778 0 574,3752778 7,375 0,012840037 0 577,0002778 0 584,4222778 7,422 0,012699721 0 588,0002778 0 595,6252778 7,625 0,012801673 0 600,0002778 0 607,6882778 7,688 0,012651223 0 608,0002778 0 615,9692778 7,969 0,012937334 0 617,0002778 0 625,0002778 8 0,012799994 0 627,0002778 0 635,1722778 8,172 0,012865801 0 638,0002778 0 646,3282778 8,328 0,012885093 0 650,0002778 0 658,4072778 8,407 0,012768692 0 658,0002778 0 666,5782778 8,578 0,012868706 0 667,0002778 0 675,7192778 8,719 0,012903287 0 677,0002778 0 685,8752778 8,875 0,01293967 0 688,0002778 0 696,9532778 8,953 0,012845911 0 700,0002778 0 709,1102778 9,11 0,012847085 0 708,0002778 0 717,2032778 9,203 0,012831787 0 717,0002778 0 726,3442778 9,344 0,012864423 0 727,0002778 0 736,4852778 9,485 0,012878737 0 738,0002778 0 747,6102778 9,61 0,012854291 0 750,0002778 0 759,8132778 9,813 0,012915015 0 758,0002778 0 767,8602778 9,86 0,012840878 0 767,0002778 0 776,9532778 9,953 0,012810294 0 777,0002778 0 787,1882778 10,188 0,012942266 0 788,0002778 0 798,3282778 10,328 0,012937034 0 800,0002778 0 810,3752778 10,375 0,01280271 0 808,0002778 0 818,5322778 10,532 0,012866933 0 817,0002778 0 827,6102778 10,61 0,012820044 0 827,0002778 0 837,7662778 10,766 0,01285084 0 838,0002778 0 849,0002778 11 0,012956415 0 850,0002778 0 861,1252778 11,125 0,012919142 0 858,0002778 0 869,2192778 11,219 0,012906985 0 867,0002778 0 878,2972778 11,297 0,012862388 0 877,0002778 0 888,5162778 11,516 0,012960933 0 888,0002778 0 899,6882778 11,688 0,012991166 0 900,0002778 0 911,6252778 11,625 0,01275195 0 908,0002778 0 919,7662778 11,766 0,01279238 0 917,0002778 0 928,9382778 11,938 0,012851231 0 927,0002778 0 939,1252778 12,125 0,012910951 0 938,0002778 0 950,1252778 12,125 0,012761475 0 950,0002778 0 962,4072778 12,407 0,012891632 0 958,0002778 0 970,4852778 12,485 0,012864698 0 967,0002778 0 979,7192778 12,719 0,01298229 0 977,0002778 0 989,7662778 12,766 0,012897994 0 988,0002778 0 1000,922278 12,922 0,012910093 0 1000,000278 0 1012,985278 12,985 0,012818548 0 1008,000278 0 1021,141278 13,141 0,012868934 0 1017,000278 0 1030,297278 13,297 0,012905984 0 1027,000278 0 1040,391278 13,391 0,012871119 0 1038,000278 0 1051,547278 13,547 0,012882921 0 1050,000278 0 1063,750278 13,75 0,012925966 0 1058,000278 0 1071,875278 13,875 0,012944603 0 1067,000278 0 1080,953278 13,953 0,012908051 0 1077,000278 0 1091,078278 14,078 0,012902832 0 1088,000278 0 1102,235278 14,235 0,012914666 0 1100,000278 0 1114,328278 14,328 0,01285797 0 1108,000278 0 1122,407278 14,407 0,012835804 0 1117,000278 0 1131,563278 14,563 0,012869806 0 1127,000278 0 1141,703278 14,703 0,012878127
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Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e
B (%) 0 1138,000278 0 1152,860278 14,86 0,01288968 0 1150,000278 0 1164,953278 14,953 0,012835708 0 1158,000278 0 1173,016278 15,016 0,012801186 0 1167,000278 0 1182,172278 15,172 0,012834001 0 1177,000278 0 1192,282278 15,282 0,012817434 0 1188,000278 0 1203,485278 15,485 0,012866796 0 1200,000278 0 1215,625278 15,625 0,012853467 0 1208,000278 0 1223,641278 15,641 0,012782341 0 1217,000278 0 1232,782278 15,782 0,012801936 0 1227,000278 0 1242,922278 15,922 0,012810133 0 1238,000278 0 1254,203278 16,203 0,012918958 0 1250,000278 0 1266,188278 16,188 0,012784829 0 1258,000278 0 1274,282278 16,282 0,012777389 0 1267,000278 0 1283,469278 16,469 0,012831628 0 1277,000278 0 1293,547278 16,547 0,012791956 0 1288,000278 0 1304,750278 16,75 0,012837706 0 1300,000278 0 1316,875278 16,875 0,012814425 0 1308,000278 0 1325,032278 17,032 0,012854026 0 1317,000278 0 1334,141278 17,141 0,012847965 0 1327,000278 0 1344,219278 17,219 0,012809666 0 1338,000278 0 1355,391278 17,391 0,012830981 0 1350,000278 0 1367,485278 17,485 0,012786244 0 1358,000278 0 1375,578278 17,578 0,012778626 0 1367,000278 0 1384,750278 17,75 0,012818196 0 1377,000278 0 1394,953278 17,953 0,012869965 0 1388,000278 0 1405,953278 17,953 0,012769272 0 1400,000278 0 1418,141278 18,141 0,012792096 0 1408,000278 0 1426,344278 18,344 0,01286085 0 1417,000278 0 1435,500278 18,5 0,012887493 0 1427,000278 0 1445,453278 18,453 0,012766238 0 1438,000278 0 1456,641278 18,641 0,012797248 0 1450,000278 0 1468,735278 18,735 0,012755873 0 1458,000278 0 1476,938278 18,938 0,012822472 0 1467,000278 0 1486,000278 19 0,012786 0 1477,000278 0 1496,172278 19,172 0,012814032 0 1488,000278 0 1507,282278 19,282 0,012792561 0 1500,000278 0 1519,500278 19,5 0,012833166 0 1508,000278 0 1527,563278 19,563 0,012806671 0 1517,000278 0 1536,641278 19,641 0,012781773 0 1527,000278 0 1546,860278 19,86 0,01283891 0 1538,000278 0 1558,032278 20,032 0,012857243 0 1550,000278 0 1569,969278 19,969 0,012719357 0 1558,000278 0 1578,266278 20,266 0,012840672 0 1567,000278 0 1587,344278 20,344 0,012816375 0 1577,000278 0 1597,422278 20,422 0,012784347 0 1588,000278 0 1608,641278 20,641 0,012831326 0 1600,000278 0 1620,625278 20,625 0,012726569 0 1608,000278 0 1628,766278 20,766 0,012749527 0 1617,000278 0 1637,844278 20,844 0,012726485 0 1627,000278 0 1648,000278 21 0,012742716 0 1638,000278 0 1659,188278 21,188 0,0127701 0 1650,000278 0 1671,219278 21,219 0,012696718 0 1658,000278 0 1679,391278 21,391 0,012737353 0 1667,000278 0 1688,672278 21,672 0,012833751 0 1677,000278 0 1698,672278 21,672 0,0127582 0 1688,000278 0 1709,750278 21,75 0,012721156 0 1700,000278 0 1721,891278 21,891 0,012713346 0 1708,000278 0 1730,016278 22,016 0,012725892
162
Relatório A - Saída do Arena com Dados de entrada
manuais
Relatório B - Saída do Arena com Dados de entrada
automáticos Part
Number Completion
Time Part
Number Completion
Time
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e B (segundos)
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e
B (%) 0 1717,000278 0 1739,141278 22,141 0,012730996 0 1727,000278 0 1749,219278 22,219 0,012702238 0 1738,000278 0 1760,360278 22,36 0,012701945 0 1750,000278 0 1772,578278 22,578 0,012737378 0 1758,000278 0 1780,797278 22,797 0,012801569 0 1767,000278 0 1789,750278 22,75 0,012711271 0 1777,000278 0 1799,860278 22,86 0,012700986 0 1788,000278 0 1811,016278 23,016 0,012708886 0 1800,000278 0 1823,219278 23,219 0,012735166 0 1808,000278 0 1831,282278 23,282 0,012713496 0 1817,000278 0 1840,547278 23,547 0,012793477 0 1827,000278 0 1850,578278 23,578 0,012740882 0 1838,000278 0 1861,735278 23,735 0,012748859 0 1850,000278 0 1873,750278 23,75 0,012675115 0 1858,000278 0 1881,891278 23,891 0,012695207 0 1867,000278 0 1891,110278 24,11 0,012749124 0 1877,000278 0 1901,125278 24,125 0,012689853 0 1888,000278 0 1912,375278 24,375 0,012745929 0 1900,000278 0 1924,469278 24,469 0,012714674 0 1908,000278 0 1932,641278 24,641 0,012749909 0 1917,000278 0 1941,641278 24,641 0,01269081 0 1927,000278 0 1951,750278 24,75 0,012680926 0 1938,000278 0 1962,938278 24,938 0,012704424 0 1950,000278 0 1975,016278 25,016 0,012666225 0 1958,000278 0 1983,219278 25,219 0,012716193 0 1967,000278 0 1992,313278 25,313 0,012705331 0 1977,000278 0 2002,407278 25,407 0,012688228 0 1988,000278 0 2013,625278 25,625 0,012725804 0 2000,000278 0 2025,907278 25,907 0,012787851 Média 1.28% Desvio-Padrão 0.001184497
163
APÊNDICE G –Distribuição Triangular – Comparação de relatórios de saída do Arena
Relatório A - Saída do Arena com Dados de entrada
manuais
Relatório B - Saída do Arena com Dados de entrada
automáticos Part
Number Completion
Time Part
Number Completion
Time
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e B (segundos)
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e
B (%) 0 0,000277778 0 0,000277778 0 0,00% 0 8,000277778 0 8,266277778 0,266 3,22% 0 17,00027778 0 17,20327778 0,203 1,18% 0 27,00027778 0 27,46927778 0,469 1,71% 0 38,00027778 0 38,43827778 0,438 1,14% 0 50,00027778 0 50,71927778 0,719 1,42% 0 58,00027778 0 58,76627778 0,766 1,30% 0 67,00027778 0 67,81327778 0,813 1,20% 0 77,00027778 0 78,01627778 1,016 1,30% 0 88,00027778 0 89,17227778 1,172 1,31% 0 100,0002778 0 101,3282778 1,328 1,31% 0 108,0002778 0 109,3752778 1,375 1,26% 0 117,0002778 0 118,5322778 1,532 1,29% 0 127,0002778 0 128,5782778 1,578 1,23% 0 138,0002778 0 139,7352778 1,735 1,24% 0 150,0002778 0 151,9072778 1,907 1,26% 0 158,0002778 0 159,9382778 1,938 1,21% 0 167,0002778 0 169,2192778 2,219 1,31% 0 177,0002778 0 179,2662778 2,266 1,26% 0 188,0002778 0 190,3282778 2,328 1,22% 0 200,0002778 0 202,5002778 2,5 1,23% 0 208,0002778 0 210,7662778 2,766 1,31% 0 217,0002778 0 219,9222778 2,922 1,33% 0 227,0002778 0 230,1252778 3,125 1,36% 0 238,0002778 0 241,0632778 3,063 1,27% 0 250,0002778 0 253,1412778 3,141 1,24% 0 258,0002778 0 261,2972778 3,297 1,26% 0 267,0002778 0 270,4072778 3,407 1,26% 0 277,0002778 0 280,5942778 3,594 1,28% 0 288,0002778 0 291,6572778 3,657 1,25% 0 300,0002778 0 303,7822778 3,782 1,24% 0 308,0002778 0 311,9072778 3,907 1,25% 0 317,0002778 0 321,0942778 4,094 1,28% 0 327,0002778 0 331,2662778 4,266 1,29% 0 338,0002778 0 342,3442778 4,344 1,27% 0 350,0002778 0 354,3752778 4,375 1,23% 0 358,0002778 0 362,6412778 4,641 1,28% 0 367,0002778 0 371,6572778 4,657 1,25% 0 377,0002778 0 381,8442778 4,844 1,27% 0 388,0002778 0 393,0782778 5,078 1,29% 0 400,0002778 0 405,2032778 5,203 1,28% 0 408,0002778 0 413,1572778 5,157 1,25% 0 417,0002778 0 422,3752778 5,375 1,27% 0 427,0002778 0 432,4222778 5,422 1,25% 0 438,0002778 0 443,5782778 5,578 1,26% 0 450,0002778 0 455,8282778 5,828 1,28% 0 458,0002778 0 464,0942778 6,094 1,31% 0 467,0002778 0 473,1102778 6,11 1,29% 0 477,0002778 0 483,2972778 6,297 1,30% 0 488,0002778 0 494,3132778 6,313 1,28% 0 500,0002778 0 506,4382778 6,438 1,27%
164
Relatório A - Saída do Arena com Dados de entrada
manuais
Relatório B - Saída do Arena com Dados de entrada
automáticos Part
Number Completion
Time Part
Number Completion
Time
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e B (segundos)
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e
B (%) 0 508,0002778 0 514,5942778 6,594 1,28% 0 517,0002778 0 523,6412778 6,641 1,27% 0 527,0002778 0 533,7972778 6,797 1,27% 0 538,0002778 0 544,9532778 6,953 1,28% 0 550,0002778 0 557,0162778 7,016 1,26% 0 558,0002778 0 565,1722778 7,172 1,27% 0 567,0002778 0 574,3752778 7,375 1,28% 0 577,0002778 0 584,4222778 7,422 1,27% 0 588,0002778 0 595,6252778 7,625 1,28% 0 600,0002778 0 607,6882778 7,688 1,27% 0 608,0002778 0 615,9692778 7,969 1,29% 0 617,0002778 0 625,0002778 8 1,28% 0 627,0002778 0 635,1722778 8,172 1,29% 0 638,0002778 0 646,3282778 8,328 1,29% 0 650,0002778 0 658,4072778 8,407 1,28% 0 658,0002778 0 666,5782778 8,578 1,29% 0 667,0002778 0 675,7192778 8,719 1,29% 0 677,0002778 0 685,8752778 8,875 1,29% 0 688,0002778 0 696,9532778 8,953 1,28% 0 700,0002778 0 709,1102778 9,11 1,28% 0 708,0002778 0 717,2032778 9,203 1,28% 0 717,0002778 0 726,3442778 9,344 1,29% 0 727,0002778 0 736,4852778 9,485 1,29% 0 738,0002778 0 747,6102778 9,61 1,29% 0 750,0002778 0 759,8132778 9,813 1,29% 0 758,0002778 0 767,8602778 9,86 1,28% 0 767,0002778 0 776,9532778 9,953 1,28% 0 777,0002778 0 787,1882778 10,188 1,29% 0 788,0002778 0 798,3282778 10,328 1,29% 0 800,0002778 0 810,3752778 10,375 1,28% 0 808,0002778 0 818,5322778 10,532 1,29% 0 817,0002778 0 827,6102778 10,61 1,28% 0 827,0002778 0 837,7662778 10,766 1,29% 0 838,0002778 0 849,0002778 11 1,30% 0 850,0002778 0 861,1252778 11,125 1,29% 0 858,0002778 0 869,2192778 11,219 1,29% 0 867,0002778 0 878,2972778 11,297 1,29% 0 877,0002778 0 888,5162778 11,516 1,30% 0 888,0002778 0 899,6882778 11,688 1,30% 0 900,0002778 0 911,6252778 11,625 1,28% 0 908,0002778 0 919,7662778 11,766 1,28% 0 917,0002778 0 928,9382778 11,938 1,29% 0 927,0002778 0 939,1252778 12,125 1,29% 0 938,0002778 0 950,1252778 12,125 1,28% 0 950,0002778 0 962,4072778 12,407 1,29% 0 958,0002778 0 970,4852778 12,485 1,29% 0 967,0002778 0 979,7192778 12,719 1,30% 0 977,0002778 0 989,7662778 12,766 1,29% 0 988,0002778 0 1000,922278 12,922 1,29% 0 1000,000278 0 1012,985278 12,985 1,28% 0 1008,000278 0 1021,141278 13,141 1,29% 0 1017,000278 0 1030,297278 13,297 1,29% 0 1027,000278 0 1040,391278 13,391 1,29% 0 1038,000278 0 1051,547278 13,547 1,29% 0 1050,000278 0 1063,750278 13,75 1,29%
165
Relatório A - Saída do Arena com Dados de entrada
manuais
Relatório B - Saída do Arena com Dados de entrada
automáticos Part
Number Completion
Time Part
Number Completion
Time
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e B (segundos)
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e
B (%) 0 1058,000278 0 1071,875278 13,875 1,29% 0 1067,000278 0 1080,953278 13,953 1,29% 0 1077,000278 0 1091,078278 14,078 1,29% 0 1088,000278 0 1102,235278 14,235 1,29% 0 1100,000278 0 1114,328278 14,328 1,29% 0 1108,000278 0 1122,407278 14,407 1,28% 0 1117,000278 0 1131,563278 14,563 1,29% 0 1127,000278 0 1141,703278 14,703 1,29% 0 1138,000278 0 1152,860278 14,86 1,29% 0 1150,000278 0 1164,953278 14,953 1,28% 0 1158,000278 0 1173,016278 15,016 1,28% 0 1167,000278 0 1182,172278 15,172 1,28% 0 1177,000278 0 1192,282278 15,282 1,28% 0 1188,000278 0 1203,485278 15,485 1,29% 0 1200,000278 0 1215,625278 15,625 1,29% 0 1208,000278 0 1223,641278 15,641 1,28% 0 1217,000278 0 1232,782278 15,782 1,28% 0 1227,000278 0 1242,922278 15,922 1,28% 0 1238,000278 0 1254,203278 16,203 1,29% 0 1250,000278 0 1266,188278 16,188 1,28% 0 1258,000278 0 1274,282278 16,282 1,28% 0 1267,000278 0 1283,469278 16,469 1,28% 0 1277,000278 0 1293,547278 16,547 1,28% 0 1288,000278 0 1304,750278 16,75 1,28% 0 1300,000278 0 1316,875278 16,875 1,28% 0 1308,000278 0 1325,032278 17,032 1,29% 0 1317,000278 0 1334,141278 17,141 1,28% 0 1327,000278 0 1344,219278 17,219 1,28% 0 1338,000278 0 1355,391278 17,391 1,28% 0 1350,000278 0 1367,485278 17,485 1,28% 0 1358,000278 0 1375,578278 17,578 1,28% 0 1367,000278 0 1384,750278 17,75 1,28% 0 1377,000278 0 1394,953278 17,953 1,29% 0 1388,000278 0 1405,953278 17,953 1,28% 0 1400,000278 0 1418,141278 18,141 1,28% 0 1408,000278 0 1426,344278 18,344 1,29% 0 1417,000278 0 1435,500278 18,5 1,29% 0 1427,000278 0 1445,453278 18,453 1,28% 0 1438,000278 0 1456,641278 18,641 1,28% 0 1450,000278 0 1468,735278 18,735 1,28% 0 1458,000278 0 1476,938278 18,938 1,28% 0 1467,000278 0 1486,000278 19 1,28% 0 1477,000278 0 1496,172278 19,172 1,28% 0 1488,000278 0 1507,282278 19,282 1,28% 0 1500,000278 0 1519,500278 19,5 1,28% 0 1508,000278 0 1527,563278 19,563 1,28% 0 1517,000278 0 1536,641278 19,641 1,28% 0 1527,000278 0 1546,860278 19,86 1,28% 0 1538,000278 0 1558,032278 20,032 1,29% 0 1550,000278 0 1569,969278 19,969 1,27% 0 1558,000278 0 1578,266278 20,266 1,28% 0 1567,000278 0 1587,344278 20,344 1,28% 0 1577,000278 0 1597,422278 20,422 1,28% 0 1588,000278 0 1608,641278 20,641 1,28% 0 1600,000278 0 1620,625278 20,625 1,27%
166
Relatório A - Saída do Arena com Dados de entrada
manuais
Relatório B - Saída do Arena com Dados de entrada
automáticos Part
Number Completion
Time Part
Number Completion
Time
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e B (segundos)
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e
B (%) 0 1608,000278 0 1628,766278 20,766 1,27% 0 1617,000278 0 1637,844278 20,844 1,27% 0 1627,000278 0 1648,000278 21 1,27% 0 1638,000278 0 1659,188278 21,188 1,28% 0 1650,000278 0 1671,219278 21,219 1,27% 0 1658,000278 0 1679,391278 21,391 1,27% 0 1667,000278 0 1688,672278 21,672 1,28% 0 1677,000278 0 1698,672278 21,672 1,28% 0 1688,000278 0 1709,750278 21,75 1,27% 0 1700,000278 0 1721,891278 21,891 1,27% 0 1708,000278 0 1730,016278 22,016 1,27% 0 1717,000278 0 1739,141278 22,141 1,27% 0 1727,000278 0 1749,219278 22,219 1,27% 0 1738,000278 0 1760,360278 22,36 1,27% 0 1750,000278 0 1772,578278 22,578 1,27% 0 1758,000278 0 1780,797278 22,797 1,28% 0 1767,000278 0 1789,750278 22,75 1,27% 0 1777,000278 0 1799,860278 22,86 1,27% 0 1788,000278 0 1811,016278 23,016 1,27% 0 1800,000278 0 1823,219278 23,219 1,27% 0 1808,000278 0 1831,282278 23,282 1,27% 0 1817,000278 0 1840,547278 23,547 1,28% 0 1827,000278 0 1850,578278 23,578 1,27% 0 1838,000278 0 1861,735278 23,735 1,27% 0 1850,000278 0 1873,750278 23,75 1,27% 0 1858,000278 0 1881,891278 23,891 1,27% 0 1867,000278 0 1891,110278 24,11 1,27% 0 1877,000278 0 1901,125278 24,125 1,27% 0 1888,000278 0 1912,375278 24,375 1,27% 0 1900,000278 0 1924,469278 24,469 1,27% 0 1908,000278 0 1932,641278 24,641 1,27% 0 1917,000278 0 1941,641278 24,641 1,27% 0 1927,000278 0 1951,750278 24,75 1,27% 0 1938,000278 0 1962,938278 24,938 1,27% 0 1950,000278 0 1975,016278 25,016 1,27% 0 1958,000278 0 1983,219278 25,219 1,27% 0 1967,000278 0 1992,313278 25,313 1,27% 0 1977,000278 0 2002,407278 25,407 1,27% 0 1988,000278 0 2013,625278 25,625 1,27% 0 2000,000278 0 2025,907278 25,907 1,28% Média 1.24% Desvio-Padrão 0.001221149
167
APÊNDICE H –Distribuição Normal – Comparação de relatórios de saída do Arena
Relatório A - Saída do Arena com Dados de entrada
manuais
Relatório B - Saída do Arena com Dados de entrada
automáticos Part
Number Completion
Time Part
Number Completion
Time
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e B (segundos)
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e
B (%) 0 1 0 1 0 0,00% 0 9 0 9,14 0,14 1,53% 0 18 0 18,297 0,297 1,62% 0 28 0 28,562 0,562 1,97% 0 39 0 39,5 0,5 1,27% 0 51 0 51,797 0,797 1,54% 0 59 0 59,828 0,828 1,38% 0 68 0 68,875 0,875 1,27% 0 78 0 79,031 1,031 1,30% 0 89 0 90,187 1,187 1,32% 0 101 0 102,234 1,234 1,21% 0 109 0 110,39 1,39 1,26% 0 118 0 119,64 1,64 1,37% 0 128 0 129,672 1,672 1,29% 0 139 0 140,765 1,765 1,25% 0 151 0 152,937 1,937 1,27% 0 159 0 161,078 2,078 1,29% 0 168 0 170,234 2,234 1,31% 0 178 0 180,281 2,281 1,27% 0 189 0 191,437 2,437 1,27% 0 201 0 203,718 2,718 1,33% 0 209 0 211,75 2,75 1,30% 0 218 0 220,781 2,781 1,26% 0 228 0 230,937 2,937 1,27% 0 239 0 242,093 3,093 1,28% 0 251 0 254,14 3,14 1,24% 0 259 0 262,281 3,281 1,25% 0 268 0 271,547 3,547 1,31% 0 278 0 281,593 3,593 1,28% 0 289 0 292,64 3,64 1,24% 0 301 0 304,812 3,812 1,25% 0 309 0 313,062 4,062 1,30% 0 318 0 322,109 4,109 1,28% 0 328 0 332,25 4,25 1,28% 0 339 0 343,406 4,406 1,28% 0 351 0 355,453 4,453 1,25% 0 359 0 363,5 4,5 1,24% 0 368 0 372,656 4,656 1,25% 0 378 0 382,812 4,812 1,26% 0 389 0 393,859 4,859 1,23% 0 401 0 406,031 5,031 1,24% 0 409 0 414,156 5,156 1,24% 0 418 0 423,312 5,312 1,25% 0 428 0 433,359 5,359 1,24% 0 439 0 444,515 5,515 1,24% 0 451 0 456,578 5,578 1,22% 0 459 0 464,828 5,828 1,25% 0 468 0 473,859 5,859 1,24%
168
Relatório A - Saída do Arena com Dados de entrada
manuais
Relatório B - Saída do Arena com Dados de entrada
automáticos Part
Number Completion
Time Part
Number Completion
Time
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e B (segundos)
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e
B (%) 0 478 0 484,015 6,015 1,24% 0 489 0 495,172 6,172 1,25% 0 501 0 507,218 6,218 1,23% 0 509 0 515,359 6,359 1,23% 0 518 0 524,64 6,64 1,27% 0 528 0 534,562 6,562 1,23% 0 539 0 545,718 6,718 1,23% 0 551 0 557,89 6,89 1,24% 0 559 0 566,14 7,14 1,26% 0 568 0 575,062 7,062 1,23% 0 578 0 585,312 7,312 1,25% 0 589 0 596,484 7,484 1,25% 0 601 0 608,547 7,547 1,24% 0 609 0 616,578 7,578 1,23% 0 618 0 625,734 7,734 1,24% 0 628 0 635,89 7,89 1,24% 0 639 0 646,937 7,937 1,23% 0 651 0 659,109 8,109 1,23% 0 659 0 667,265 8,265 1,24% 0 668 0 676,406 8,406 1,24% 0 678 0 686,453 8,453 1,23% 0 689 0 697,609 8,609 1,23% 0 701 0 709,89 8,89 1,25% 0 709 0 717,922 8,922 1,24% 0 718 0 726,968 8,968 1,23% 0 728 0 737,125 9,125 1,24% 0 739 0 748,281 9,281 1,24% 0 751 0 760,328 9,328 1,23% 0 760 0 769,5 9,5 1,23% 0 770 0 779,656 9,656 1,24% 0 781 0 790,703 9,703 1,23% 0 790 0 799,843 9,843 1,23% 0 800 0 810 10 1,23% 0 811 0 821,156 10,156 1,24% 0 820 0 830,187 10,187 1,23% 0 830 0 840,343 10,343 1,23% 0 841 0 851,484 10,484 1,23% 0 850 0 860,75 10,75 1,25% 0 860 0 870,687 10,687 1,23% 0 871 0 881,843 10,843 1,23% 0 880 0 891,109 11,109 1,25% 0 890 0 901,156 11,156 1,24% 0 901 0 912,203 11,203 1,23% 0 910 0 921,453 11,453 1,24% 0 920 0 931,562 11,562 1,24% 0 931 0 942,718 11,718 1,24% 0 940 0 951,75 11,75 1,23% 0 950 0 961,906 11,906 1,24% 0 961 0 973,062 12,062 1,24% 0 970 0 982,109 12,109 1,23% 0 980 0 992,265 12,265 1,24% 0 991 0 1003,422 12,422 1,24% 0 1000 0 1012,468 12,468 1,23% 0 1010 0 1022,625 12,625 1,23% 0 1021 0 1033,781 12,781 1,24%
169
Relatório A - Saída do Arena com Dados de entrada
manuais
Relatório B - Saída do Arena com Dados de entrada
automáticos Part
Number Completion
Time Part
Number Completion
Time
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e B (segundos)
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e
B (%) 0 1030 0 1042,828 12,828 1,23% 0 1040 0 1052,984 12,984 1,23% 0 1051 0 1064,14 13,14 1,23% 0 1060 0 1073,187 13,187 1,23% 0 1070 0 1083,343 13,343 1,23% 0 1081 0 1094,515 13,515 1,23% 0 1090 0 1103,656 13,656 1,24% 0 1100 0 1113,687 13,687 1,23% 0 1111 0 1124,859 13,859 1,23% 0 1120 0 1134,031 14,031 1,24% 0 1130 0 1144,093 14,093 1,23% 0 1141 0 1155,25 14,25 1,23% 0 1150 0 1164,406 14,406 1,24% 0 1160 0 1174,437 14,437 1,23% 0 1171 0 1185,609 14,609 1,23% 0 1180 0 1194,75 14,75 1,23% 0 1190 0 1204,906 14,906 1,24% 0 1201 0 1215,953 14,953 1,23% 0 1210 0 1225,093 15,093 1,23% 0 1220 0 1235,25 15,25 1,23% 0 1231 0 1246,312 15,312 1,23% 0 1240 0 1255,468 15,468 1,23% 0 1250 0 1265,625 15,625 1,23% 0 1261 0 1276,781 15,781 1,24% 0 1270 0 1285,828 15,828 1,23% 0 1280 0 1295,968 15,968 1,23% 0 1291 0 1307,125 16,125 1,23% 0 1300 0 1316,39 16,39 1,25% 0 1310 0 1326,328 16,328 1,23% 0 1321 0 1337,484 16,484 1,23% 0 1330 0 1346,734 16,734 1,24% 0 1340 0 1356,797 16,797 1,24% 0 1351 0 1367,828 16,828 1,23% 0 1360 0 1377,093 17,093 1,24% 0 1370 0 1387,14 17,14 1,24% 0 1381 0 1398,297 17,297 1,24% 0 1390 0 1407,437 17,437 1,24% 0 1400 0 1417,484 17,484 1,23% 0 1411 0 1428,64 17,64 1,23% 0 1420 0 1437,781 17,781 1,24% 0 1430 0 1447,828 17,828 1,23% 0 1441 0 1458,984 17,984 1,23% 0 1450 0 1468,14 18,14 1,24% 0 1460 0 1478,187 18,187 1,23% 0 1471 0 1489,359 18,359 1,23% 0 1480 0 1498,5 18,5 1,23% 0 1490 0 1508,562 18,562 1,23% 0 1501 0 1519,718 18,718 1,23% 0 1510 0 1528,875 18,875 1,23% 0 1520 0 1539,14 19,14 1,24% 0 1531 0 1550,078 19,078 1,23% 0 1540 0 1559,218 19,218 1,23% 0 1550 0 1569,484 19,484 1,24% 0 1561 0 1580,656 19,656 1,24% 0 1570 0 1589,578 19,578 1,23%
170
Relatório A - Saída do Arena com Dados de entrada
manuais
Relatório B - Saída do Arena com Dados de entrada
automáticos Part
Number Completion
Time Part
Number Completion
Time
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e B (segundos)
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e
B (%) 0 1570 0 1589,578 19,578 1,23% 0 1580 0 1599,859 19,859 1,24% 0 1591 0 1611,031 20,031 1,24% 0 1600 0 1619,953 19,953 1,23% 0 1610 0 1630,218 20,218 1,24% 0 1621 0 1641,375 20,375 1,24% 0 1630 0 1650,422 20,422 1,24% 0 1640 0 1660,578 20,578 1,24% 0 1651 0 1671,75 20,75 1,24% 0 1660 0 1680,781 20,781 1,24% 0 1670 0 1690,937 20,937 1,24% 0 1681 0 1702,093 21,093 1,24% 0 1690 0 1711,14 21,14 1,24% 0 1700 0 1721,297 21,297 1,24% 0 1711 0 1732,453 21,453 1,24% 0 1720 0 1741,484 21,484 1,23% 0 1730 0 1751,64 21,64 1,24% 0 1741 0 1762,797 21,797 1,24% 0 1751 0 1772,843 21,843 1,23% 0 1761 0 1783 22 1,23% 0 1771 0 1793,156 22,156 1,24% 0 1781 0 1803,203 22,203 1,23% 0 1791 0 1813,359 22,359 1,23% 0 1801 0 1823,515 22,515 1,23% 0 1811 0 1833,562 22,562 1,23% 0 1821 0 1843,718 22,718 1,23% 0 1831 0 1853,875 22,875 1,23% 0 1841 0 1864,14 23,14 1,24% 0 1851 0 1874,078 23,078 1,23% 0 1861 0 1884,25 23,25 1,23% 0 1871 0 1894,515 23,515 1,24% 0 1881 0 1904,453 23,453 1,23% 0 1891 0 1914,609 23,609 1,23% 0 1901 0 1924,875 23,875 1,24% 0 1911 0 1934,812 23,812 1,23% 0 1921 0 1944,968 23,968 1,23% 0 1931 0 1955,234 24,234 1,24% 0 1941 0 1965,281 24,281 1,24% 0 1951 0 1975,312 24,312 1,23% 0 1961 0 1985,578 24,578 1,24% 0 1971 0 1995,609 24,609 1,23% 0 1981 0 2005,781 24,781 1,24% 0 1991 0 2015,937 24,937 1,24% 0 2001 0 2025,968 24,968 1,23% Média 1.25% Desvio-Padrão 0.000681912
171
APÊNDICE I –Distribuição Exponencial – Comparação de relatórios de saída do Arena
Relatório A - Saída do Arena com Dados de entrada
manuais
Relatório B - Saída do Arena com Dados de entrada
automáticos Part
Number Completion
Time Part
Number Completion
Time
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e B (segundos)
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e
B (%) 0 1 0 1 0 0.00% 0 10 0 10.125 0.125 1.23% 0 20 0 20.062 0.062 0.31% 0 31 0 30.984 -0.016 -0.05% 0 40 0 40.016 0.016 0.04% 0 50 0 50.047 0.047 0.09% 0 61 0 60.984 -0.016 -0.03% 0 70 0 70.016 0.016 0.02% 0 80 0 80.062 0.062 0.08% 0 91 0 90.984 -0.016 -0.02% 0 100 0 100.016 0.016 0.02% 0 110 0 110.047 0.047 0.04% 0 121 0 120.984 -0.016 -0.01% 0 130 0 130.016 0.016 0.01% 0 140 0 140.062 0.062 0.04% 0 151 0 150.984 -0.016 -0.01% 0 160 0 160.016 0.016 0.01% 0 170 0 170.047 0.047 0.03% 0 181 0 180.984 -0.016 -0.01% 0 190 0 190.016 0.016 0.01% 0 200 0 200.047 0.047 0.02% 0 211 0 210.969 -0.031 -0.01% 0 220 0 220.016 0.016 0.01% 0 230 0 230.047 0.047 0.02% 0 241 0 240.984 -0.016 -0.01% 0 250 0 250.016 0.016 0.01% 0 260 0 260.047 0.047 0.02% 0 271 0 270.969 -0.031 -0.01% 0 280 0 280 0 0.00% 0 290 0 290.031 0.031 0.01% 0 301 0 301.078 0.078 0.03% 0 310 0 310 0 0.00% 0 320 0 320.031 0.031 0.01% 0 331 0 330.969 -0.031 -0.01% 0 340 0 340 0 0.00% 0 350 0 350.047 0.047 0.01% 0 361 0 360.969 -0.031 -0.01% 0 370 0 370 0 0.00% 0 380 0 380.047 0.047 0.01% 0 391 0 390.984 -0.016 0.00% 0 400 0 400.016 0.016 0.00% 0 410 0 410.062 0.062 0.02% 0 421 0 420.984 -0.016 0.00% 0 430 0 430.016 0.016 0.00% 0 440 0 440.047 0.047 0.01% 0 451 0 450.984 -0.016 0.00% 0 460 0 460.016 0.016 0.00% 0 470 0 470.047 0.047 0.01% 0 481 0 480.969 -0.031 -0.01% 0 490 0 490 0 0.00% 0 500 0 500.062 0.062 0.01% 0 511 0 510.984 -0.016 0.00% 0 520 0 520.016 0.016 0.00% 0 530 0 530.047 0.047 0.01%
172
Relatório A - Saída do Arena com Dados de entrada
manuais
Relatório B - Saída do Arena com Dados de entrada
automáticos Part
Number Completion
Time Part
Number Completion
Time
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e B (segundos)
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e
B (%) 0 541 0 540.984 -0.016 0.00% 0 550 0 550.016 0.016 0.00% 0 560 0 560.062 0.062 0.01% 0 571 0 570.984 -0.016 0.00% 0 580 0 580.016 0.016 0.00% 0 590 0 590.047 0.047 0.01% 0 601 0 600.969 -0.031 -0.01% 0 610 0 610 0 0.00% 0 620 0 620.031 0.031 0.00% 0 631 0 630.969 -0.031 0.00% 0 640 0 640 0 0.00% 0 650 0 650.031 0.031 0.00% 0 661 0 661.047 0.047 0.01% 0 670 0 669.969 -0.031 0.00% 0 680 0 680.016 0.016 0.00% 0 691 0 691.047 0.047 0.01% 0 700 0 699.984 -0.016 0.00% 0 710 0 710.031 0.031 0.00% 0 721 0 721.062 0.062 0.01% 0 730 0 730 0 0.00% 0 740 0 740.031 0.031 0.00% 0 751 0 750.969 -0.031 0.00% 0 760 0 760 0 0.00% 0 770 0 770.047 0.047 0.01% 0 781 0 780.984 -0.016 0.00% 0 794 0 794.031 0.031 0.00% 0 808 0 807.969 -0.031 0.00% 0 823 0 823.016 0.016 0.00% 0 836 0 836.062 0.062 0.01% 0 850 0 850.031 0.031 0.00% 0 865 0 864.969 -0.031 0.00% 0 878 0 878.016 0.016 0.00% 0 892 0 892.047 0.047 0.01% 0 907 0 906.984 -0.016 0.00% 0 920 0 920.031 0.031 0.00% 0 934 0 933.984 -0.016 0.00% 0 949 0 949.031 0.031 0.00% 0 962 0 961.969 -0.031 0.00% 0 976 0 976.031 0.031 0.00% 0 991 0 990.969 -0.031 0.00% 0 1004 0 1004.031 0.031 0.00% 0 1018 0 1017.969 -0.031 0.00% 0 1033 0 1033.031 0.031 0.00% 0 1046 0 1046.078 0.078 0.01% 0 1060 0 1060.016 0.016 0.00% 0 1075 0 1074.969 -0.031 0.00% 0 1088 0 1088.016 0.016 0.00% 0 1102 0 1102.078 0.078 0.01% 0 1117 0 1117 0 0.00% 0 1130 0 1130.062 0.062 0.01% 0 1144 0 1144 0 0.00% 0 1159 0 1159.047 0.047 0.00% 0 1172 0 1171.984 -0.016 0.00% 0 1186 0 1186.047 0.047 0.00% 0 1201 0 1200.984 -0.016 0.00% 0 1214 0 1214.031 0.031 0.00% 0 1228 0 1227.969 -0.031 0.00% 0 1243 0 1243.016 0.016 0.00% 0 1256 0 1256.062 0.062 0.00% 0 1270 0 1270.016 0.016 0.00%
173
Relatório A - Saída do Arena com Dados de entrada
manuais
Relatório B - Saída do Arena com Dados de entrada
automáticos Part
Number Completion
Time Part
Number Completion
Time
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e B (segundos)
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e
B (%) 0 1285 0 1285.062 0.062 0.00% 0 1298 0 1297.984 -0.016 0.00% 0 1312 0 1312.031 0.031 0.00% 0 1327 0 1326.969 -0.031 0.00% 0 1340 0 1340.031 0.031 0.00% 0 1354 0 1353.969 -0.031 0.00% 0 1369 0 1369.016 0.016 0.00% 0 1382 0 1382.047 0.047 0.00% 0 1396 0 1396 0 0.00% 0 1411 0 1410.969 -0.031 0.00% 0 1428 0 1428.031 0.031 0.00% 0 1446 0 1445.969 -0.031 0.00% 0 1465 0 1465.031 0.031 0.00% 0 1482 0 1481.969 -0.031 0.00% 0 1500 0 1500.031 0.031 0.00% 0 1519 0 1518.984 -0.016 0.00% 0 1536 0 1536.047 0.047 0.00% 0 1554 0 1554 0 0.00% 0 1573 0 1572.969 -0.031 0.00% 0 1590 0 1590.016 0.016 0.00% 0 1608 0 1607.969 -0.031 0.00% 0 1627 0 1627.047 0.047 0.00% 0 1644 0 1643.984 -0.016 0.00% 0 1662 0 1661.953 -0.047 0.00% 0 1681 0 1681.031 0.031 0.00% 0 1698 0 1697.984 -0.016 0.00% 0 1716 0 1715.953 -0.047 0.00% 0 1735 0 1735.031 0.031 0.00% 0 1752 0 1751.984 -0.016 0.00% 0 1770 0 1769.953 -0.047 0.00% 0 1789 0 1789.016 0.016 0.00% 0 1806 0 1805.984 -0.016 0.00% 0 1824 0 1823.937 -0.063 0.00% 0 1843 0 1843.031 0.031 0.00% 0 1860 0 1859.984 -0.016 0.00% 0 1878 0 1878.047 0.047 0.00% 0 1897 0 1897 0 0.00% 0 1914 0 1913.937 -0.063 0.00% 0 1932 0 1932 0 0.00% 0 1951 0 1950.969 -0.031 0.00% 0 1968 0 1968.031 0.031 0.00% 0 1986 0 1985.969 -0.031 0.00% 0 2005 0 2004.937 -0.063 0.00% 0 2022 0 2021.984 -0.016 0.00% 0 2040 0 2039.953 -0.047 0.00% 0 2059 0 2059.031 0.031 0.00% 0 2080 0 2080 0 0.00% 0 2102 0 2101.969 -0.031 0.00% 0 2125 0 2124.937 -0.063 0.00% 0 2146 0 2146.016 0.016 0.00% 0 2168 0 2167.984 -0.016 0.00% 0 2191 0 2190.953 -0.047 0.00% 0 2212 0 2211.937 -0.063 0.00% 0 2234 0 2234.031 0.031 0.00% 0 2257 0 2257 0 0.00% 0 2278 0 2277.969 -0.031 0.00% 0 2300 0 2300.031 0.031 0.00% 0 2323 0 2323 0 0.00% 0 2344 0 2343.969 -0.031 0.00% 0 2366 0 2366.031 0.031 0.00%
174
Relatório A - Saída do Arena com Dados de entrada
manuais
Relatório B - Saída do Arena com Dados de entrada
automáticos Part
Number Completion
Time Part
Number Completion
Time
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e B (segundos)
Diferença tempos de chegadas
entre relatórios A e
B (%) 0 2389 0 2389 0 0.00% 0 2414 0 2413.984 -0.016 0.00% 0 2440 0 2439.969 -0.031 0.00% 0 2467 0 2466.969 -0.031 0.00% 0 2492 0 2491.937 -0.063 0.00% 0 2518 0 2518.031 0.031 0.00% 0 2545 0 2545.016 0.016 0.00% 0 2570 0 2570 0 0.00% 0 2596 0 2595.953 -0.047 0.00% 0 2623 0 2622.953 -0.047 0.00% 0 2648 0 2648.031 0.031 0.00% 0 2674 0 2674.016 0.016 0.00% 0 2701 0 2700.984 -0.016 0.00% 0 2730 0 2730 0 0.00% 0 2760 0 2759.984 -0.016 0.00% 0 2791 0 2790.984 -0.016 0.00% 0 2820 0 2819.984 -0.016 0.00% 0 2850 0 2849.969 -0.031 0.00% 0 2881 0 2880.953 -0.047 0.00% 0 2914 0 2913.953 -0.047 0.00% 0 2948 0 2947.969 -0.031 0.00% 0 2983 0 2982.984 -0.016 0.00% 0 3020 0 3020 0 0.00% 0 3058 0 3058.016 0.016 0.00% 0 3099 0 3098.937 -0.063 0.00% 0 3141 0 3140.984 -0.016 0.00% 0 3187 0 3186.937 -0.063 0.00% Média 0.01% Desvio-Padrão 0.000905211
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APÊNDICE J –Macro Teste executada no Sistema Supervisório Public Sub Teste() Dim sup_horario Dim sup_data Dim segundos_ant As Integer Dim segundos_atual As Integer Dim horario_atual Dim periodo_vba As Integer Dim appExcel As Excel.Application Dim appSheet As Excel.Workbook Dim RsvApp As RSView32.Application Dim RsvProj As RSView32.Project Set RsvApp = sup.RSView32.Application Set RsvProj = RsvApp.ActiveProject 'Executa o Microsoft Excel MyAppID = Shell("C:\Arquivos de programas\Microsoft Office\OFFICE11\EXCEL.EXE", 3) AppActivate MyAppID 'Atribui valores de horario, data e periodo para serem enviados para o Excel sup_horario = Format(Now, "dd_mm_yyyy hh_mm_ss") sup_data = Date periodo_vba = RsvProj.TagDb("ent\periodo") 'Abre a planilha FormatacaoBase.xls SendKeys "%{A}", True SendKeys "A", True SendKeys "C:\Documents and Settings\Tomie\Meus documentos\Tese\VersaoFinal\VBA\FormatacaoBase.xls", True SendKeys "{ENTER}", True 'Envia dados para a planilha SendKeys "^{HOME}", True 'Muda o cursor para a célula A1 na planilha FormatacaoBase.xls SendKeys sup_horario, True 'Envia o horário atual SendKeys "{ENTER}", True SendKeys sup_data, True 'Envia a data atual SendKeys "{ENTER}", True SendKeys periodo_vba, True 'Envia o valor do período (em minutos) SendKeys "{ENTER}", True horario_atual = Format(Now, "dd_mm_yyyy hh_mm_ss") segundos_atual = Mid(horario_atual, 18, 2) ' Executa a macro em VBA da planilha FormatacaoBase.xls AppActivate MyAppID SendKeys "^{r}", True End Sub
176
APÊNDICE K –Macro Auxiliar executada no Excel
Option Explicit Dim contador_copia As Integer Function Quantidade_Colunas() As Integer Dim contador As Integer Worksheets(2).Activate Range("A1").Select contador = 0 Do While ActiveCell.Value <> "" contador = contador + 1 Cells(1, contador + 1).Activate Loop Quantidade_Colunas = contador End Function Function Quantidade_Linhas() As Integer Dim contador As Integer Worksheets(2).Activate Range("A1").Select contador = 0 Do While ActiveCell.Value <> "" contador = contador + 1 Cells(contador + 1, 1).Activate Loop Quantidade_Linhas = contador End Function Sub Auxiliar() ' ' Atalho do teclado: Ctrl+j ' Dim minuto_atual As Integer 'variável para minutos - atual Dim hora_atual As Integer 'variável para hora - atual Dim dia_atual As Integer 'variável para dia - atual Dim mes_atual As Integer 'variável para mes - atual Dim ano_atual As Integer 'variável para ano - atual Dim minuto_lim_inf As Integer 'variável para minutos - limite inferior Dim hora_lim_inf As Integer 'variável para hora - limite inferior Dim dia_lim_inf As Integer 'variável para dia - limite inferior Dim mes_lim_inf As Integer 'variável para mes - limite inferior Dim ano_lim_inf As Integer 'variável para ano - limite inferior Dim periodo_aux As Single Dim periodo As Long Dim horas_periodo As Integer Dim nome_arquivo As String Dim num_linhas As Integer Dim num_colunas As Integer Dim PartNumber As Integer Dim g_Model As Arena.Model
177
Dim g_SIMAN As Arena.SIMAN Dim selecao_range1 As String Dim MyAppID 'Seleção da planilha auxiliar Windows("FormatacaoBase.xls").Activate Sheets("Auxiliar").Select 'Cálculo da variável data/hora separada em variáveis minuto_atual = Mid(Range("A1").Value, 15, [2]) hora_atual = Mid(Range("A1").Value, 12, [2]) dia_atual = Mid(Range("A1").Value, 1, [2]) mes_atual = Mid(Range("A1").Value, 4, [2]) ano_atual = Mid(Range("A1").Value, 7, [4]) periodo = Range("A3").Value Range("B9").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = periodo Range("F7").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = minuto_atual Range("E7").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = hora_atual Range("D7").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = ano_atual Range("C7").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = mes_atual Range("B7").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = dia_atual 'Cálculo da variável data/hora LIMITE INFERIOR separada em variáveis periodo_aux = periodo / 60 Range("B10").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = periodo_aux Range("B11").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "=ROUNDDOWN(RC[-1],0)" horas_periodo = Range("B11").Value minuto_lim_inf = minuto_atual - periodo hora_lim_inf = hora_atual - horas_periodo dia_lim_inf = dia_atual mes_lim_inf = mes_atual ano_lim_inf = ano_atual While minuto_lim_inf < 0 minuto_lim_inf = minuto_lim_inf + 60 hora_lim_inf = hora_lim_inf - 1 If hora_lim_inf < 0 Then hora_lim_inf = hora_lim_inf + 24 dia_lim_inf = dia_atual - 1 If dia_lim_inf < 1 Then mes_lim_inf = mes_lim_inf - 1 If mes_atual = 1 Or mes_atual = 2 Or mes_atual = 4 Or mes_atual = 6 Or mes_atual = 8 Or mes_atual = 9 Or mes_atual = 11 Then dia_lim_inf = 31 ElseIf mes_atual = 3 Then
178
dia_lim_inf = 28 ElseIf mes_atual = 5 Or mes_atual = 7 Or mes_atual = 10 Or mes_atual = 12 Then dia_lim_inf = 30 End If End If End If Wend Range("F8").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = minuto_lim_inf Range("E8").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = hora_lim_inf Range("D8").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = ano_lim_inf Range("C8").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = mes_lim_inf Range("B8").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = dia_lim_inf Range("E9").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = dia_lim_inf contador_copia = 0 While dia_lim_inf <= dia_atual 'Abertura do arquivo de dados da base de dados do supervisório If mes_lim_inf < 10 Then nome_arquivo = Range("C13").Value ElseIf dia_lim_inf < 10 Then nome_arquivo = Range("C14").Value Else nome_arquivo = Range("C15").Value End If If mes_lim_inf < 10 And dia_lim_inf < 10 Then nome_arquivo = Range("C16").Value End If Windows("FormatacaoBase.xls").Activate Sheets("Base Dados").Select Cells.Select 'Limpa dados anteriores Selection.ClearContents ChDir _ "C:\Documents and Settings\Tomie\Meus documentos\Tese\VersaoFinal\sup\DLGLOG\BASE_SIMUL" Workbooks.Open Filename:=nome_arquivo Range(Selection, Selection.End(xlDown)).Select Range(Selection, Selection.End(xlToRight)).Select Selection.Copy Windows("FormatacaoBase.xls").Activate Sheets("Base Dados").Select Range("A1").Select ActiveSheet.Paste PartNumber = Range("E1").Value
179
'Quantidade de linhas e colunas num_linhas = Quantidade_Linhas() num_colunas = Quantidade_Colunas() Call GeraBase(num_linhas, contador_copia, dia_lim_inf, PartNumber) dia_lim_inf = dia_lim_inf + 1 'soma 1 no dia limite para abertura do próximo arquivo Windows("FormatacaoBase.xls").Activate Sheets("Auxiliar").Select Range("B8").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = dia_lim_inf Wend 'Cria uma planilha cujos dados serão utilizados na entrada do Arena ChDir _ "C:\Documents and Settings\Tomie\Meus documentos\Tese\VersaoFinal\Tese_Arena" Workbooks.Open Filename:= _ "C:\Documents and Settings\Tomie\Meus documentos\Tese\VersaoFinal\Tese_Arena\BaseDados1.xls" ActiveWorkbook.Names("Process_Schedule_Data").Delete ActiveWorkbook.Names("Process_Time_Data").Delete Worksheets(1).Activate Cells.Select Selection.ClearContents Sheets("Part Data").Select Cells.Select Selection.ClearContents Windows("FormatacaoBase.xls").Activate Worksheets(3).Activate Range(Cells(1, 6), Cells(contador_copia, 8)).Select Selection.Copy Windows("BaseDados1.xls").Activate Worksheets(1).Activate Range("A1").Select Selection.PasteSpecial Paste:=xlPasteValues, Operation:=xlNone, SkipBlanks _ :=False, Transpose:=False Application.CutCopyMode = False Worksheets(1).Activate selecao_range1 = "='Process Schedule'!R" & "1" & "C" & "1:R" & contador_copia & "C" & "3" ActiveWorkbook.Names.Add Name:="Process_Schedule_Data", RefersToR1C1:= _ selecao_range1 ActiveWorkbook.Names.Add Name:="Process_Time_Data", RefersToR1C1:= _ "='Part Data'!R1C1:R4C2" 'Salva os dados de chegada Windows("FormatacaoBase.xls").Activate Worksheets(4).Activate Range("A1").Select Range(Selection, Selection.End(xlDown)).Select Range(Selection, Selection.End(xlToRight)).Select Selection.Copy 'Salva os dados do Part Number
180
Windows("BaseDados1.xls").Activate Worksheets(2).Activate Range("A1").Select ActiveSheet.Paste 'Salva número de linhas do arquivo base de dados que será utilizado pelo Arena Windows("BaseDados1.xls").Activate Worksheets(3).Activate Range("B1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = contador_copia + 1 ActiveWorkbook.Save ActiveWindow.Close 'Execução da simulação no Arena 'MyAppID = Shell("C:\Arquivos de programas\Rockwell Software\Arena\Arena.EXE", 1) ' Executa o Arena. 'AppActivate MyAppID AppActivate "Arena" SendKeys "%{F}", True SendKeys "O", True SendKeys "C:\Documents and Settings\Tomie\Meus documentos\Tese\VersaoFinal\Tese_Arena\ModeloTese1.doe", True SendKeys "{ENTER}", True SendKeys "{F5}", True End Sub Sub GeraBase(num_linhas As Integer, contador_copia As Integer, dia_lim_inf As Integer, PartNumber As Integer) ' ' GeraBase Macro ' Macro gravada em 31/3/2006 por Claudia Tomie ' Dim contador As Integer Dim ultimo_valor As Boolean Worksheets(2).Activate Range("D2").Select contador = 1 ultimo_valor = False 'Salva valor da última leitura (só salva o horário na borda de subida) Do While contador < num_linhas Worksheets(2).Activate Cells(contador + 1, 5).Select 'Caso a célula possua valor 1 e é o primeiro arquivo - horário deve ser maior que o limite 'Caso a célula possua valor 1 e não é o primeiro arquivo - qualquer horário deve ser salvo If ActiveCell.Value = 1 And ultimo_valor = 0 And ((FormatDateTime(Cells(contador + 1, 2), 4) > FormatDateTime(Worksheets(1).Range("H8").Value, 4) And dia_lim_inf = Worksheets(1).Range("E9").Value) Or (dia_lim_inf > Worksheets(1).Range("E9").Value)) Then Cells(contador + 1, 2).Select 'Copia campo horário para planilha formatada Selection.Copy Worksheets(3).Activate Cells(contador_copia + 1, 2).Select ActiveSheet.Paste Worksheets(2).Activate Cells(contador + 1, 3).Select 'Copia campo milisegundos para planilha formatada Selection.Copy Worksheets(3).Activate Cells(contador_copia + 1, 3).Select ActiveSheet.Paste
181
Worksheets(2).Activate Cells(contador + 1, 1).Select 'Copia campo data para planilha formatada Selection.Copy Worksheets(3).Activate Cells(contador_copia + 1, 1).Select ActiveSheet.Paste Cells(contador_copia + 1, 7).Select ' Copia part_number para a terceira coluna ActiveCell.FormulaR1C1 = PartNumber Cells(contador_copia + 1, 8).Select ' Copia quantidade para a terceira coluna (neste caso é 1) ActiveCell.FormulaR1C1 = 1 contador_copia = contador_copia + 1 End If Worksheets(2).Activate ultimo_valor = Cells(contador + 1, 5).Value contador = contador + 1 Loop Exit Sub End Sub
182
APÊNDICE L –Macros executadas no Arena Option Explicit ' Dim g_Model As Arena.Model Dim g_SIMAN As Arena.SIMAN Dim g_XLInputFile As Integer Dim g_XLOutputFile As Integer Dim g_inputRow As Long Dim g_outputRow As Long Dim g_timeIndex As Long Dim g_partIndex As Long Dim g_quantityIndex As Long Dim g_processTimeIndex As Long Dim g_ArenaDir As String Dim g_ProcessSchedule As Excel.range Dim g_ProcessData As Excel.range Dim g_NumLinhas As Excel.range Dim g_cicloIndex As Integer Dim g_tempoarquivoIndex As Integer Dim ultimo As Integer Dim quant_aux As Integer Dim flag_salvar As Boolean Dim mystr As String Dim g_restoIndex As Integer Dim m_ciclo As Integer Dim opcao_ciclo As Boolean Dim num_linhas As Integer Dim aux_parada As Boolean Private Sub ModelLogic_RunBeginSimulation() ' Ajusta variável do modelo Set g_Model = ThisDocument.Model Set g_SIMAN = g_Model.SIMAN aux_parada = False flag_salvar = 0 ultimo = 0 ' Ajusta variáveis que armazenam os índices das variáveis do modelo g_timeIndex = g_SIMAN.SymbolNumber("Next Arrival Time") g_partIndex = g_SIMAN.SymbolNumber("Part Number") g_quantityIndex = g_SIMAN.SymbolNumber("Quantity") g_processTimeIndex = g_SIMAN.SymbolNumber("Process Time") g_restoIndex = g_SIMAN.SymbolNumber("Resto") g_cicloIndex = g_SIMAN.SymbolNumber("Ciclo_Minutos") g_tempoarquivoIndex = g_SIMAN.SymbolNumber("Tempo_Arquivo") g_SIMAN.VariableArrayValue(g_tempoarquivoIndex) = 3600 'Leitura do valor de entrada do tempo de ciclo m_ciclo = g_SIMAN.VariableArrayValue(g_cicloIndex) ' Abre Excel smutils_InitializeExcel False, 1 g_ArenaDir = Mid(g_Model.FullName, 1, Len(g_Model.FullName) - Len(g_Model.Name)) g_XLInputFile = smutils_OpenExcelWorkbook(g_ArenaDir & "BaseDados1.xls") g_inputRow = 1 ' Lê os dados da planilha Set g_ProcessSchedule = smutils_ReadExcelRange(g_XLInputFile, "Process Schedule", "Process_Schedule_Data") Set g_ProcessData = smutils_ReadExcelRange(g_XLInputFile, "Part Data", "Process_Time_Data") Set g_NumLinhas = smutils_ReadExcelRange(g_XLInputFile, "Auxiliar", "Auxiliar") ' Cria a planilha Excel para saída
183
' Escreve os valores na saída g_XLOutputFile = smutils_NewExcelWorkbook smutils_WriteExcelValue g_XLOutputFile, "Plan1", "A1", "Part Number" smutils_WriteExcelValue g_XLOutputFile, "Plan1", "B1", "Completion Time" g_outputRow = 2 End Sub ' Lê a próxima linha Private Sub VBA_Block_1_Fire() Dim time As Double Dim part As Double Dim quantity As Double Dim rowNumber As Long With g_ProcessSchedule time = .Item(g_inputRow, 1) part = .Item(g_inputRow, 2) quantity = .Item(g_inputRow, 3) quant_aux = .Item(g_inputRow, 3) End With num_linhas = g_NumLinhas.Item(1, 2) With g_SIMAN If quantity = 0 Then 'Todas entidades processadas .EntityDispose .ActiveEntity Exit Sub End If ' Atribui os valores .VariableArrayValue(g_timeIndex) = time .EntityAttribute(.ActiveEntity, g_partIndex) = part .EntityAttribute(.ActiveEntity, g_quantityIndex) = quantity rowNumber = part + 2 ' Le o valor do tempo de processamento e o armazena em uma variável .EntityAttribute(.ActiveEntity, g_processTimeIndex) = g_ProcessData.Item(rowNumber, 2) End With g_inputRow = g_inputRow + 1 End Sub ' Escreve os dados para a planilha BaseDados1results.xls Private Sub VBA_Block_2_Fire() Dim range As String Dim part As Double num_linhas = g_NumLinhas.Item(1, 2) ' Recebe o código da entidade part = g_SIMAN.EntityAttribute(g_SIMAN.ActiveEntity, g_partIndex) ' Escreve os dados da entidade: smutils_WriteExcelValue g_XLOutputFile, "Plan1", "A" & g_outputRow, part smutils_WriteExcelValue g_XLOutputFile, "Plan1", "B" & g_outputRow, g_SIMAN.RunCurrentTime ' Incrementa o contador de saída g_outputRow = g_outputRow + 1 If g_inputRow = num_linhas Then 'Fim das linhas ultimo = ultimo + 1 If ultimo > quant_aux Then ' Salva a saída e fecha o Microsoft Excel
184
mystr = Format(Now, "mm_dd_yyyy hh_mm") ' Retorna data/horário no formato "08 29 2005 05:55". smutils_SaveExcelWorkbook g_XLOutputFile, g_ArenaDir & mystr & " Horas report.xls" smutils_ExitExcel ' Retorna a visão para o modelo Dim viewIndex As Long With g_Model viewIndex = .NamedViews.Find(smFindName, "Overview") If viewIndex > 0 Then .ActiveView.ZoomView .NamedViews.Item(viewIndex) End With ' Atribui vazio às variáveis para liberar memória Set g_ProcessSchedule = Nothing Set g_ProcessData = Nothing aux_parada = False g_Model.End smutils_ExitExcel AppActivate ("RSView32 Works 100K") End If End If End Sub Function Quantidade_Linhas() As Integer Dim contador As Integer Worksheets(1).Activate range("A1").Select contador = 0 Do While ActiveCell.value <> "" contador = contador + 1 Cells(contador + 1, 1).Activate Loop Quantidade_Linhas = contador End Function
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