Resumo:
O gerenciamento dos dados de entrada é considerado um fator de alta influência no sucesso de um projeto de simulação, podendo impactar significativamente o resultado da validação operacional de um modelo. Entretanto, as fases de coleta e modelagem de dados de entrada demandam muito tempo para serem executadas, principalmente quando a coleta de tempos de processo é necessária. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é testar a influência de diferentes estratégias de cronometragem e modelagem de tempos e analisar a influência dessas estratégias no resultado de validação operacional de um modelo de simulação a eventos discretos. O objeto de estudo é uma empresa do setor de eletrônicos. Por meio de filmagens, foram coletadas amostras de tempos de atividades manuais de duas linhas de montagem. As amostras foram divididas em diferentes períodos de operação ao longo de um turno de trabalho. As médias de tais amostras apresentaram diferenças significativas. Então, foram traçadas diferentes estratégias de representação dos tempos das atividades, variando a quantidade de amostras utilizadas, os períodos representados pelas amostras e as distribuições de probabilidade selecionadas. Cada estratégia correspondeu a um ou mais experimentos. Após a execução dos experimentos, foi possível validar o modelo com uma única amostra para cada atividade representada, uma vez considerados tempos de todos os períodos de operação em proporções iguais. Por fim, foi observado que as distribuições normais representaram os tempos de modo satisfatório, mesmo quando não foram bem colocadas no ranking automático de um software estatístico. A contribuição deste trabalho reside na análise de soluções para a redução do tempo de execução de um projeto de simulação, garantindo, ao mesmo tempo, a validação operacional do modelo.
