FERRAMENTAS COMPUTACIONAIS DE APOIO À TOMADA DEDECISÃO EM SISTEMAS AGROPECUÁRIOS E AGROINDUSTRIAIS

Costa, M.A.B.1; Barbosa, P.F.2(I) Departamento de Engenharia de Produção - UFSCal

Rod. W. Luiz Km. 235, 13565-905, São Carlos, SP, BrasFone: (016) 274-8236, Fax: (016) 274-8240

e-mail: mbcosta@power.ufscar.br(2) EMBRAPA - Centro de Pesquisa de Pecuária de

Sudeste (CPPSE), Rod. W. Luiz Km 234, Caixa Postal 33913560-970, São Carlos, SP, Brasil, Fone: (O16) 272-7611

e-mail: pedro@2cppse.embrapa.br

PROCI-1997COS1997SP-1997 .00:

ABSTRACTThis article discusses some modern computational tools to decision making

support, emphasizing their use in both livestock and agroindustrial systems throughthe brief description of two actual applications.

Key words: simulation, CAD, expert systems, beef cattle

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RESUMOEste trabalho discute algumas ferramentas computacionais modernas de

apoio à tomada de decisão, enfatizando a utilização das mesmas nos setoresagropecuário e agroindustrial, através da descrição resumida de duas aplicaçõesreais.

Palavras-chave: simulação, CAD, sistemas especialistas, bovinos de corte

1. IntroduçãoA evolução dos aparatos

computacionais, tanto no nível de "hardware"quanto de "software", alterousignificativamente o mercado de informáticanos últimos anos. Acompanhar o crescimentodeste mercado tem sido um desafio para ospesquisadores, independentemente de seuscampos de atuação. O crescente aumento dacapacidade dos computadores, em especial dosmicrocomputadores, viabilizou a ampliação depesquisas e projetos em áreas que dependiamdo desenvolvimento de sofisticados programascomputacionais e, consequentemente, dogrande poder de processamento dosequipamentos. Como consequência destasituação, pode-se citar, como exemplos de áreas"emergentes", a Inteligência Artificial (IA) nocampo das ciências da computação, e aSimulação de Sistemas no campo da pesquisaoperacional.

A inteligência artificial, em especialos Sistemas Especialistas (SE), apesar de tersurgido nos anos 50, "renasceu" como grandeárea de pesquisa apenas nos anos 80. Hojeexistem, disponíveis no mercado, dezenas de"softwares" amigáveis que permitem odesenvolvimento de complexos sistemasbaseados em conhecimento. São os chamados"shells".

A simulação de sistemas, que evoluiude forma lenta nas décadas de 60 e 70, estávivendo uma grande fase de crescimento, quese iniciou em meados dos anos 80, graças aosurgimento de "softwares" que aliamfacilidades de modelagem com flexibilidade deaplicação.

Os modelos desenvolvidos com oauxílio dessas modernas ferramentas permitemuma representação fiel dos sistemas reaisestudados. De posse de um modelo confiável épossível realizar experimentações, via

computador, que seriam difíceis, ou até mesmoimpossíveis, de serem realizadas na prática,por questões físicas e/ou econômicas.

O processo de desenvolvimento eutilização de um modelo envolve várias etapasque incluem a definição da situação/problema,aquisição de informações e conhecimentos,utilização de um ou vários "softwares'' paramodelar a situação, verificação e validação domodelo, replicações envolvendo vários cenáriosde interesse, análise de resultados, sugestões delinhas de ação, implantação e manutenção domodelo. Neste trabalho a discussão é centradana etapa de modelagem, propriamente dita, enos "softwares" que podem facilitar e apressaro trabalho de criação de um modelocomputacional.

A apresentação das ferramentascomputacionais e ·os comentários deste trabalhoforam direcionados para aplicações envolvendosistemas agropecuários e agroindustriais. Sãocomentados dois estudos de caso, umenvolvendo um sistema de produção de gado decorte e um envolvendo um projeto de umaagroindústria madeireira, que mostram comoferramentas computacionais que, à princípio,não foram desenvolvidas para a agropecuária eagroindústria, podem ser utilizadas com êxitonesses setores.

2. ObjetivosOs objetivos deste trabalho são:

(I) apresentar alguns "softwares" de apoio àtomada de decisão, que podem ser utilizadosem sistemas agropecuários e agroindustriais;(2) discutir a utilização combinada desses"softwares", mostrando a potencialidade decada um; e(3) ilustrar as discussões através da experiênciavivida no desenvolvimento de dois modelos desimulação, um utilizando uma ferramentacomputacional "antiga" e outro utilizando umambiente de simulação animada.

3. Materiais e Métodos

3.1 Evolução dos modelos computacionaisA evolução no desenvolvimento de

modelos computacionais pode ser retratadapelas seguintes fases:(I) utilização de linguagens computacionais deaplicação geral; (2) utilização de linguagenscomputacionais de aplicação em áreasespecíficas; e (3) utilização de ambientescomputacionais amigáveis. De uma forma

geral, pode-se afirmar que existe um ''trade0fI" que orienta o modelista na escolha dessasferramentas.

Uma linguagem de aplicação geral(PASCAL, FORTRAN, C++, ...) permite odesenvolvimento de sistemas bastante flexíveis,porém exige conhecimentos avançados deprogramação, além de demandar muito tempopara criar um modelo que represente umasituação/problema complexa. Um ambientecomputacional (por exemplo de simulação,ARENA, PROMODEL, AUTOMOD, ...)possui interfaces amigáveis que facilitam odesenvolvimento de modelos, até mesmo parausuários com pouca vivência em modelagem.Em contrapartida, estes ambientes restringem ouniverso de aplicações. As linguagens deaplicação específica (em simulação, GPSS/H,SIMAN, SIMSCRIPT, ...) se situam num meiotermo, apresentando uma flexibilidade demodelagem maior que os ambientescomputacionais, porém uma dificuldadetambém maior de programação. O desafio atualpara os projetistas de "software" é aliar aflexibilidade de aplicação com as interfaces quefacilitam o desenvolvimento de modelos.

A Figura I mostra o posicionamentodos tipos de ferramentas computacionais emrelação ao paradoxo "Flexibilidade xAmigabilidade".

A FM LINGUAGEM COMPUT ACIONAL LI DE APLICAÇÃO GERAL EG XA IB LINGUAGEM COMPUTACIONAL

BI DE APLICAÇÃO ESPECÍFICA

IL LI ID DA AMBIENTES AD COMPUT ACIONAlS DE E

Figura 1.: Evolução dos "softwares" e a relaçãoentre amigabilidade e flexibilidade

Para que o leitor, pouco familiarizadocom linguagens computacionais, sinta asdiferenças associadas a cada tipo de "software",comenta-se o seguinte exemplo: programaçãode uma fila única, com um único ponto deentrada de clientes, um posto de atendimento e

uma saída. Este tipo de fila pode representarsituações as mais diversas possíveis, como aespera num posto de serviço, que pode ser umbanco, correio, pedágio, porto, aeroporto, atéuma fila para inseminação, diagnóstico degestação, pesagem de animais, frigoríficos,processamento de matéria prima numaagroindústria, etc. Para que esta fila sejaprogramada utilizando uma linguagem deaplicação geral, por exemplo o PASCAL, énecessário desenvolver procedimentos quegerem números aleatórios que representem ostempos entre chegadas na fila e os tempos deprocessamento no posto de atendimento,procedimentos de inicialização, inserção eretirada de estruturas de dados (fila e listaencadeada), um módulo de controle dasimulação, além de comandos que controlem asentradas e saídas de dados do programa. Semconsiderar linhas de comentários, esteprograma em PASCAL conteráaproximadamente duzentas linhas de códigos(numa programação bem enxuta). Utilizandouma ferramenta específica de simulação comoo GPSS/H, este número cai para doze linhas decódigos. E, ainda, utilizando um ambiente de

simulação animada, como o ARENA (1996),não será preciso que o usuário digite uma linhade código sequer, pois este "software" trabalhacom o esquema "click and place", onde omodelista escolhe o ícone do módulo desejado eo posiciona na tela. Os códigos necessários sãogerados automáticamente, de formatransparente para o modelista, que nem precisasaber a linguagem que está sendo utilizadacomo pano de fundo (no caso do ARENA, é alinguagem específica de simulação chamadaSlMAN (Pegden et aI., 1995)).

A Figura 2 mostra a lógica demodelagem em ARENA para uma fila única,onde são utilizados apenas três módulos deprogramação (Arrive, Server e Depart) e um decontrole das replicações da simulação(Simulate). A Figura 3 apresenta uma imagemda simulação animada do modelo citado. Alémdos relatórios gerados automaticamente, oARENA permite um visualização do sistemaem funcionamento, bem como a criação degráficos e estatísticas (nesta figura sãoapresentados um gráfico dos animais na fila eum contador de animais já processados).

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Figura 2: Lógica do exemplo de uma fila, utilizando o "software" ARENA.

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Figura 3: Animação do exemplo de uma fila no ARENA.

3.2 Integração de "softwares"A simulação de sistemas é uma

poderosa ferramenta computacional de auxílioà tomada de decisão em sistemas complexos.Porém a abordagem adotada, quando dodesenvolvimento de modelos de simulação, é"procedural", onde procedimentos são criadospara representar situações e qualquer tipo dealteração necessita manipulação direta doscódigos programados. Isto toma a simulaçãoextremamente amarrada e, portanto, poucoflexível.

Uma outra questão delicada nasimulação é o tratamento das entradas e saídasde um modelo. Como grande geradora denúmeros, a simulação de sistemas exige, namaioria das vezes, uma sofisticada análise dosresultados gerados. Essa situação podeinviabilizar a utilização dessa técnica, quandonão estiverem disponíves especialistas quecuidem dessa questão. Vários pesquisadorestêm desenvolvido trabalhos para minimizaresses problemas. É o caso do grupo CASM("Computer Aided Simulation Modelling",Crookes et ai, 1986; Doukidis, 1987) daLondon School of Economics, e dospesquisadores O'keefe (1986), Reddy (1987),

Shannon et ai (1985), Saliby & Oliveira(1991), Costa et a\. (1993), entre outros.

Um exemplo deste tipo de trabalho é oprojeto em desenvolvimento na EMBRAPA -CPPSE (Barbosa, 1994; Costa & Barbosa,1994), em São Carlos, SP, que busca integrar opoder de geração e controle de números do"software" de simulação ARENA com afacilidade de análise proporcionada pelo"shell" de sistemas especialistas NEXPERT. Oobjetivo deste trabalho é criar um simuladoranimado que represente um sistema deprodução de gado de corte, integrado com ummódulo decisor interno que gerencie a políticade compra e descarte do pecuarista. A junçãodessas duas ferramentas flexibiliza o modelo desimulação, permitindo que a troca dopecuarista não interfira no modelo desimulação, que permanece inalterado. As novaspolíticas de compra e descarte, do novopecuarista, são representadas por regras nummódulo decisor a parte. Este projeto buscaauxiliar o tomador de decisão no planejamentoe controle dos manejo de seu rebanho,permitindo análise de várias situaçõescombinadas (cenários), por exemplo,associando estação de monta com idade de

desmama, com idade de primeira monta,suplementação alimentar e políticas de descartede animais.

Um outro grupo de pesquisa queintegra vários tipos de "softwares" é oSIMUCAD: Simulação & CAD (Costa et aI.,1996), do Departamento de Engenharia deProdução da Universidade Federal de SãoCarlos. Este grupo, formado por profissionaisdas áreas de simulação, projeto do produto,projeto do trabalho e projeto de instalaçõesindustriais, trabalha com a combinação de"softwares" de simulação (ARENA,AUTOMOD), de CAD (AutoCAD, 3D Studio)e ferramentas de apoio (Planilhas e Banco deDados), no desenvolvimento de "Iay-outs",principalmente de empresas agroindustriais.

Com o advento do Windows 95, háuma tendência em aumentar a integração de"softwares" de áreas diversas, visto que asinterfaces necessárias para "conversar" esses"softwares" são muito facilitadas pelo próprioWindows, que perm ite acesso e troca deinformações entre programas que rodam sobseu ambiente.

4. Resultados e DiscussõesNessa seção são comentados dois

modelos de simulação desenvolvidos em épocasdiferentes e com "softwares" diferentes. Oprimeiro trata-se de um simulador, programadona linguagem PASCAL, criado no final dosanos 80 e início dos anos 90. O segundo trata-se de um modelo desenvolvido pelo grupoSlMUCAD: Simulação e CAD, criado no anode 1996, utilizando AutoCAD e ARENA. Sãodiscutidas as particularidades de cada um, suasvantagens e suas limitações.

4.1 O Simulador de Bovinos de CorteO simulador, programado em

PASCAL, é uma adaptação do modelo TAMU(Beef Cattle Production Simulation Model),desenvolvido na Texas A&M University,College Station, Texas, USA (Sanders &Cartwright, 1979; Baker, 1982; Doren et aI.,1985). Este modelo simula um sistema deprodução de bovinos de corte, considerandocondições de pastagens, raça, crescimento,fertilidade, nascimento e morte dos animais.Ao contrário do TAMU, desenvolvido emFORTRAN para rodar em computadores degrande porte, o modelo criado na EMBRAP A -CPPSE foi projetado para rodar emmicrocomputadores da linha IBM PC,

utilizando um "shell" denominado ELSE("Extended Lancaster SimulationEnvironment). O ELSE é um programa"esqueleto" criado pelo grupo CASM (Paul &Balmer, 1986) que consta de um módulo decontrole da simulação e de rotinas vazias, queforam completadas com códigos querepresentam os procedimentos e funçõesexistentes no sistema de produção de bovinosde corte.

A forte característica positiva destemodelo é a sua flexibilidade de programação.Pode-se afirmar que, com uma linguagem deaplicação geral, é possível representar qualquersituação presente no sistema real. As funçõesutilizadas e os relacionamentos entre oselementos do sistema tratado são muitocomplexas e, apesar disso, foram programadase responderam muito bem à fase de verificaçãodo modelo. Em resumo, foi possível passarpara o modelo de simulação todas ascaracterísticas presentes no TAMU, além dealgumas novas, como é o caso do tratamentoindividual dos animais e da simulação de todosos animais, machos e fêmeas.

Os pontos que podem ser consideradosfracos, no processo de criação do modelo,dizem respeito à dificuldade de desenvolver umprograma que simule um sistema de grandeporte, numa linguagem que exige um bomconhecimento de programação estruturada. Omodelo resultante é grande (aproximadamente4000 linhas de códigos) e complexo osuficiente para dificultar o trabalho de ummodelista que não possui experiência em tratarcom estruturas de dados. Portanto, aflexibilidade apresentada pela linguagem deaplicação geral é contrabalançada pelanecessidade de formação computacional, domodelista, em programação de sistemas eestrutura de dados.

Este modelo de simulação de bovinosde corte está sendo adaptado para rodar noARENA, incorporando um módulo decisorinterno, projetado no "software" NEXPERT.Faz parte de um projeto desenvolvido emconjunto entre a EMBRAPA-CPPSE e oDepartamento de Engenharia de Produção daUFSCar.

4.2 O Simulador de uma AgroindústriaPara comparar com uma linguagem de

aplicação geral é apresentado e comentado odesenvolvimento de um simulador, que emulaas atividades de uma fábrica de "slats" (tábuas

para fazer lápis) criado pelo grupo SIMUCAD,a pedido de uma das maiores indústrias delápis do mundo.

Este simulador foi desenvolvidoutilizando-se a integração de duas ferramentascomputacionais, uma de desenho (AutoCad) euma de simulação animada (ARENA). Omodelo representa uma nova fábrica de "slats"a ser construída, no ano de 1997. O objetivo domodelo de simulação é analisar os diferentescenários que a nova fábrica irá vivenciar nosseus primeiros anos de existência.

Os pontos positivos no processo decriaçao do modelo, sem dúvida, estãorelacionados com as facilidades de utilização ecombinação dos "softwares" escolhidos. Aforça de uma ferramenta de desenho (CAD)integrada com o poder de análise de um

ambiente de simulação (ARENA) trouxe umresultado muito bom, num tempo dedesenvolvimento muito curto(aproximadamente quatro meses). Acomplexidade das situações tratadas foramcontempladas, o que faz pensar que a idéia deconseguir flexibilidade com amigabilidade,num mesmo "software", é uma questão detempo e de combinar as característicaspositivas de ferramentas computacionais deaplicação distinta.

A Figura 4 mostra uma imagem deuma parte da fábrica, mais precisamente osetor de descascamento das toras de madeira eo setor de serraria, onde são separados os semi-blocos e as costaneiras, para posteriortransformação em ripas e "slats".

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Figura 4: Imagem associando desenho em AutoCad com simulação em ARENA.

A facilidade de utilização dessasferramentas têm como contraponto a necessida-de de equipamentos computacionais maispotentes. Um bom ambiente para trabalhar com"softwares" de simulação e CAD é ummicrocomputador Pentium, com 32 MBytes dememória RAM, com placa aceleradora de vídeo

e um monitor com boa resolução. Além daquestão do equipamento, alguns cenários deinteresse não foram possíveis de seremsimulados. O modelo quando atingiu um nívelde detalhes muito alto, encontrou problemascom a quantidade de entidades criadas pararepresentar cada elemento que se movimentava

no sistema. O aumento do número de entidadesinfluencia diretamente a velocidade deprocessamento do modelo, tornando-o muitolento. Uma forma de contornar esse problemafoi criar um modelo "macro", utilizado paratratar questões de ordem estratégica e ummodelo "detalhado" para analisar questõesoperacionais.

Os resultados visuais de um modelodesenvolvido com uma ferramenta desimulação animada são expressivos. Ver umsistema, que vai ser construído, funcionando epermitindo que sejam realizadas váriasalterações no mesmo, possibilita tomadas dedecisão mais seguras, além de aumentar oconhecimento sobre algo que, no momento,está apenas no papel.

5. ConclusõesSão vários os "softwares" que podem

ser utilizados de forma combinada. Por umaquestão de espaço e, também, de conhecimentosobre os mesmos, optou-se por comentar aforça das ferramentas de simulação, devido asua crescente utilização nos mais diversossetores produtivos. Foi enfatizada, através deexemplos reais, a possibilidade de aplicação de"softwares" modernos em empresas dos setoresagropecuário e agroindustrial.

Apesar de haver uma tendência, namedida que cresce a complexidade do sistemareal tratado, de caminhar para linguagenscomputacionais de mais baixo nível na direçãodas linguagens de aplicação geral, os ambientescomputacionais estão, cada vez mais, tentantoaliar a sua facilidade de interfaceamento com ousuário com a flexibilidade existente naslinguagens de programação. As dificuldadesnaturais existente nas entradas/saídas dosprogramas estão sendo minoradas pelos novos"softwares", que buscam oferecer, ao usuário,interfaces que funcionam como verdadeiros"front-ends", auxiliando na utilização domesmo e na análise dos resultados.

Em relação ao modelo de simulação desistemas de produção de gado de corte, vive-sehoje um processo de adaptação do mesmo parao "software" de simulação ARENA,aproveitando suas fortes características demodelagem, apresentação de relatórios eanimação. A integração com o ambienteWindows 95 também é um fator essencial, namedida que se pretende integrar o simuladorcom um sistema baseado em conhecimento,desenvolvido em NEXPERT.

Para finalizar ficam aqui algumasconsiderações: existem poderosíssimasferramentas computacionais no mercado; aintegração entre muitas delas é viável eextremamente útil; a utilização em áreasdiversas é uma realidade e muitas vezes umanecessidade; os grupos de pesquisa que sepropõem a estudar e aplicar o potencial desses"softwares" estão aumentando em todo omundo; esses grupos contam ainda comprofissionais de várias áreas, vivenciando naprática as vantagens da interdisciplinariedadede atuação.

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