Disciplina
Simulação de Processos e Operações
Área
Área Científica de Engenharia e Gestão de Sistemas > Operações e Logística
Activa nos planos curriculares
MEGI 2006 > MEGI 2006 > 2º Ciclo > Tronco Comum > Simulação de Processos e Operações
Nível
O ensino está organizado em 14 semanas. Em cada semana, há duas sessões de aulas teóricas, com uma duração de 1,5 hora/cada, e uma sessão de 1,5 hora de PB/Lab. Nas aulas teóricas é feita a exposição de conceitos, metodologias, ferramentas e de exemplos de aplicação; a matéria é apresentada através de diapositivos e, sempre que possível, de videos. Nas aulas práticas e laboratoriais os alunos realizam exercícios e elaboram e simular modelos (Lab). O material é disponibilizado na intranet (juntamente com livros na biblioteca) e os alunos têm acesso a software. A avaliação compreende dois testes ou um exame final (podendo os alunos optar por uma ou ambas as formas de avaliação- valendo 70%) e um (ou dois) mini-projectos com relatório. Neste projecto, podem desenvolver um modelo de preferência em contexto real ou realista, resolvê-lo através de uma aplicação informática adequada, interpretar os resultados e apresentar as suas recomendações.
Tipo
Não Estruturante
Regime
Semestral
Carga Horária
1º Semestre
3.0 h/semana
1.0 h/semana
0.5 h/semana
105.0 h/semestre
Objectivos
• Desenvolver familiarização e compreensão crítica de conceitos nucleares e técnicas de simulação digital (de acontecimentos discretos e de dinâmica de sistemas), bem como dos respetivos instrumentos de apoio (nomeadamente software especializado). • Desenvolver uma compreensão informada de metodologias de simulação para: formulação de problemas e sua resolução; estruturação e implementação de modelos; desenho de experiências, análise e avaliação de resultados. • Desenvolver capacidades para relacionar estes conceitos com a prática e aptidões para modelar problemas reais complexos, envolvendo incerteza e risco, de uma forma estruturada e produzir recomendações fundamentadas. • Promover o trabalho em equipa.
Programa
1. Introdução aos modelos de simulação digital: paradigmas, perspetivação, conceitos básicos e princípios metodológicos; formulação de problemas e especificação de resultados para avaliação de soluções e apoio à tomada de decisões. Parte A – Modelos de simulação de acontecimentos discretos 2. Modelos dinâmicos de eventos discretos com incremento de tempo fixo: princípios metodológicos para estruturação de modelos. 3. O processo de modelação de variáveis exógenas: recolha e tratamento de dados; técnicas de geração de sequências aleatórias; métodos de Monte Carlo. 4. Modelos dinâmicos de eventos discretos com incremento variável: conceitos e princípios básicos de modelação de sistemas; representações diagramáticas; metodologias de estruturação de modelos de simulação discreta (baseadas em acontecimentos, atividades e processos; o método das três fases). 5. Introdução ao SIMUL8 (software de simulação): elementos básicos de construção de modelos e sua exploração. 6. Elementos sobre sistemas de filas de espera: enquadramento e formulação de problemas; modelos analíticos (M/M/1, M/G/1, M/M/S); metodologias de análise de sistemas complexos e redes de filas de espera. 7. Projeto de experiências de simulação: inicialização e condições terminais; análise de outputs e precisão de resultados; avaliação do desempenho de soluções alternativas. 8. Modelos de simulação de eventos discretos: potencialidades e limitações; perspetivação de software de apoio à implementação de modelos de simulação; modelos dinâmicos e estáticos. Parte B – Modelação de sistemas dinâmicos 9. Introdução à modelação de sistemas dinâmicos: sistemas abertos e fechados, pensamento sistémico, e abordagens de modelação; estrutura e princípios de funcionamento (relações causa-efeito); ciclos de realimentação e diagramas de enlace causal. 10. Formas básicas de ciclos de realimentação: componentes elementares (níveis, taxas e atrasos); diagramas de fluxos; equações de níveis e taxas; ciclos de realimentação positivos e negativos e correspondentes comportamentos típicos das variáveis de resposta. 11. Modelação de estruturas mais complexas: articulação de ciclos de realimentação; formulação, representação, implementação e teste de modelos; exemplos e ilustrações da análise e avaliação de políticas. 12. Observações finais e conclusões.
Metodologia de avaliação
O ensino está organizado em 14 semanas. Em cada semana, há duas sessões de aulas teóricas, com uma duração de 1,5 hora/cada, e uma sessão de 1,5 hora de PB/Lab. Nas aulas teóricas é feita a exposição de conceitos, metodologias, ferramentas e de exemplos de aplicação; a matéria é apresentada através de diapositivos e, sempre que possível, de videos. Nas aulas práticas e laboratoriais os alunos realizam exercícios e elaboram e simular modelos (Lab). O material é disponibilizado na intranet (juntamente com livros na biblioteca) e os alunos têm acesso a software. A avaliação compreende dois testes ou um exame final (podendo os alunos optar por uma ou ambas as formas de avaliação- valendo 70%) e um (ou dois) mini-projectos com relatório. Neste projecto, podem desenvolver um modelo de preferência em contexto real ou realista, resolvê-lo através de uma aplicação informática adequada, interpretar os resultados e apresentar as suas recomendações.
Pré-requisitos
Componente Laboratorial
Princípios Éticos
Componente de Programação e Computação
Componente de Competências Transversais
Bibliografia
Principal
Discrete-Event Simulation and System Dynamics for Management Decision Making,
Brailsford, S., Churilov, L., Dangerfield, B. (
Computer Simulation in Management Science
Introdução aos métodos de simulação e perspetivas de modelação de sistemas
L. Valadares Tavares, R. C. Oliveira, I. H. Themido, F. Nunes Correia
(cap. 6 e 7), McGraw-Hill, 1996
An Introduction to SIMUL8, SIMUL8 Corporation
Introdução à Simulação com o SIMUL8
N. Moreira, M. Gomes, R. Moura da Silva
Secundária
Discrete-Event System Simulation
J. Banks, J. Carson II, B. Nelson and D. Nicol
Principles of Discrete Event Simulation
Handbook of Dynamic System Modeling
Statistical Tools for Simulation Practitioners,
Simulation Modeling and Analysis
A. Law, Simulation Modeling and Analysis
Understanding Computer Simulation, Bookboon
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