Simulação de Operações

Conhecimentos de Base Recomendados

Tratamento Estatístico de Dados, Estatística Aplicada à Engenharia.

Métodos de Ensino

Na primeira parte da disciplina as aulas são expositivas para apresentação dos vários temas abordados na disciplina. Nas restantes semanas, no final de cada aula é proposto um problema para ser resolvido por simulação. Os alunos devem estudar o problema e preparar o modelo em casa. Na aula subsequente os alunos constroem o modelo, recorrendo ao software SIMUL8. As aulas são tutoriais e o docente ajuda os alunos a ultrapassarem as dificuldades sentidas.

Ao longo de semestre os alunos devem conduzir um projeto de simulação que contará para avaliação.

Resultados de Aprendizagem

Os principais objetivos desta unidade são: (1) Adquirir conhecimentos acerca da teoria das filas de espera; (2) desenvolver competências de análise crítica de problemas industriais complexos; (3) Adquirir competências para o desenvolvimento de modelos de simulação de sistema de produção e serviços e de análise dos seus resultados.

Os alunos desenvolvem a sua capacidade de criar modelos de simulação recorrendo a um software comercial (SIMUL8). No final do curso os alunos deverão ser capazes de: (1) compreender a importância e resolver problemas de filas de espera analiticamente; (2) Perceber o âmbito de aplicação da simulação por eventos discretos na resolução de problemas de gestão industrial; (3) Perceber a lógica, estrutura e componentes de um modelo de simulação; (4) Demonstrar competências na utilização do SIMUL8 e (5) Analisar os “outputs” da simulação e inferir corretamente medidas de desempenho.

Estágio(s)

Não

Programa

1. Filas de espera. Processos de nascimento e morte. Fórmula de Little. Modelos M/M/1 e M/M/S. Filas de espera com comprimento limitado. Filas de espera com população finita. Modelos envolvendo outras distribuições.

2. Modelação de sistemas (produção e serviços) através da simulação.

3. Software de simulação.

4. Validade e Credibilidade dos modelos.

5. Seleção de distribuições de probabilidade para os dados.

6. Análise de resultados.

Docente(s) responsável(eis)

Samuel de Oliveira Moniz

Métodos de Avaliação

Avaliação
Projecto: 40.0%
Exame: 60.0%

Bibliografia

Silva C. “Slides de apoio à disciplina de logística”.

Law, Averill and Kelton, W.David (2000). Simulation Modeling and Analysis (3rd ed), McGraw-Hill.

Elder, Mark. Simulation Course Handbook, University of Strathclyde, UK.