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UTILIZAO DE LEGO PARA O
ENSINO DOS CONCEITOS SOBRE
SIMULAO COMPUTACIONAL A
EVENTOS DISCRETOS
Alexandre Ferreira de Pinho (UNIFEI)
pinho@unifei.edu.br
Fabiano Leal (UNIFEI)
fleal@unifei.edu.br
Jos Arnaldo Barra Montevechi (UNIFEI)
montevechi@unifei.edu.br
Rafael Florncio da Silva Costa (UNIFEI)
rafael.florencio@yahoo.com.br
Este artigo mostra como possvel facilitar o aprendizado dos
conceitos sobre a Simulao Computacional a Eventos Discretos,
atravs de tcnicas ldicas de ensino. apresentada neste artigo uma
dinmica de ensino atravs de bloquinhos de montagem LEGO,
batizada de SIMBA - Simulao com Bloquinhos Animados. Esta
dinmica alm de abordar os principais conceitos sobre simulao
computacional, tambm demonstra os conceitos sobre modelagem
conceitual, coleta de dados e modelo computacional. O artigo descreve
as trs fases utilizadas na dinmica SIMBA e como os conceitos
descritos anteriormente so transmitidos aos alunos.
Palavras-chaves: Simulao computacional a eventos discretos, ensino
de engenharia de produo, bloquinho de montagem LEGO
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUO A Engenharia de Produo e o Desenvolvimento Sustentvel: Integrando Tecnologia e Gesto.
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
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1. Introduo
A dinmica de ensino proposta neste artigo vem sendo aplicada na Universidade Federal de
Itajub desde setembro de 2008, associada ao tema Simulao Computacional a Eventos
Discretos, e utilizada na graduao e na ps-graduao em Engenharia de Produo desta
instituio. A dinmica SIMBA (Simulao com Bloquinhos Animados) representa um
sistema de produo caracterizado por ser do tipo puxado, ou seja, cada estao puxa o
resultado da montagem da estao anterior, de acordo com sua necessidade, e os produtos
finais da operao so puxados pelo cliente de acordo com sua demanda. O objetivo
principal desta dinmica desenvolver nos alunos a habilidade de modelar a partir do contato
com um sistema real.
Esta dinmica se caracteriza por ser um modelo de aprendizagem vivencial, pois segundo
Kolb (1997) esta dinmica enfatiza a experincia no processo de aprendizagem. Para que
ocorra o aprendizado necessrio que as pessoas se envolvam completa e abertamente em
novas experincias concretas. Em seguida, necessrio refletir sobre essas experincias e
observ-las a partir de outras perspectivas. Depois, as concluses obtidas devem ser
generalizadas, criando-se novos conceitos que consigam integrar as observaes em teorias
lgicas. No final, deve-se transferir, ou mesmo testar, estes conceitos em novas situaes,
modificando procedimentos, tomando decises ou resolvendo problemas.
O objetivo deste trabalho descrever a dinmica SIMBA utilizada em sala de aula e
demonstrar como os recursos visuais que esta dinmica proporciona facilitam o aprendizado
dos alunos de graduao e ps-graduao. Nesta dinmica, as equipes podem tomar diferentes
decises durante suas trs fases e acompanhar os resultados de suas decises. Tambm sero
abordados, neste artigo, os conceitos envolvidos para a realizao desta dinmica.
A disciplina de simulao na qual se insere a dinmica possui a filosofia de ensino de preparar
os alunos para atuar em modelagem e simulao em empresas. Desta forma, durante a
disciplina, os alunos vo a campo e modelam um sistema (da rea de manufatura ou servio).
A funo da dinmica preparar o aluno para o trabalho prtico, ou seja, reproduzir em
laboratrio parte das dificuldades que este ter na prtica
Este artigo apresentar no item 2 uma breve reviso bibliogrfica sobre a simulao
computacional a eventos discretos, destacando trs etapas de projetos de simulao abordados
com mais nfase na dinmica. O item 3 apresenta uma reviso sobre tcnicas de ensino em
engenharia de produo, inclusive com o uso de peas de montagem Lego. A aplicao da
dinmica detalhada no item 4 e as concluses no item 5. Por fim o artigo apresenta as
referncias utilizadas.
2. Simulao Computacional a Eventos Discretos
De acordo com Chwif e Medina (2006), os sistemas reais geralmente apresentam uma maior
complexidade devido, principalmente, a sua natureza dinmica (que muda seu estado ao longo
do tempo) e a sua natureza aleatria (que regida por variveis aleatrias). O modelo de
simulao consegue capturar com mais fidelidade essas caractersticas, procurando repetir em
um computador o mesmo comportamento que o sistema apresentaria quando submetido s
mesmas condies de contorno. O modelo de simulao utilizado, particularmente, como
uma ferramenta para se obter respostas a sentenas do tipo: o que ocorreria se....
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Para Kleijnen (1995), a viso completa do processo de modelagem e simulao envolve arte e
cincia. Destacando o papel do modelo, Harrel e Tumay (1997) destacam que o modelo deve
ser vlido no sentido de representar satisfatoriamente a realidade, e ser mnimo, no sentido de
incluir somente elementos que influenciam no problema a ser solucionado.
Sobre a questo de experimentos em simulao, Law (2006) afirma que o uso de modelos de
simulao vem a substituir experimentaes diretamente em sistemas reais (existentes ou
no), nos quais os experimentos se tornam inviveis economicamente, ou mesmo impossveis
de serem realizados.
Alguns autores apresentam uma seqncia de passos, contrariando uma falsa idia de que a
simulao consiste na programao computacional de um modelo. Esta seqncia pode ser
observada em trabalhos como Chwif (1999) e Montevechi et al. (2007).
Neste artigo 3 etapas de projetos de simulao sero destacadas, pois faro parte da dinmica
de ensino proposta. Estas etapas so: modelagem conceitual, coleta de dados e modelagem
computacional.
2.1 Modelo Conceitual
Na etapa de concepo, o modelo que est na mente do analista (modelo abstrato) deve ser
representado de acordo com alguma tcnica de representao, a fim de torn-lo um modelo
conceitual, de modo que outras pessoas possam entend-lo.
Apesar de importante, muito comum encontrar em trabalhos de simulao uma apresentao
simplificada deste modelo ou mesmo sua omisso. Os autores Chwif e Medina (2006, p.55)
afirmam em seu prprio trabalho que (...) a etapa de criao do modelo conceitual o
aspecto mais importante de um estudo de simulao (...) embora muitos livros e muitos
analistas pulem esta etapa.
comum, em praticantes de simulao, certa confuso entre os conceitos de modelo
conceitual e modelo computacional. Em seu trabalho, Sargent (2004) procura explicar a
diferena entre o modelo conceitual e o modelo computacional. Segundo este autor, o modelo
conceitual a representao matemtica, lgica ou verbal do problema; e o modelo
computacional o modelo conceitual implementado em um computador. O modelo conceitual
desenvolvido atravs de fases de anlise e modelagem, e o modelo computacional
desenvolvido atravs de uma programao computacional e uma fase de implementao.
Existem vrias tcnicas de modelagem de processos. Kettinger, Teng e Guha (1997) listaram
mais de 100 em uma survey realizada. Aguilar-Savn (2004) confirma que o processo de
seleo da tcnica ou ferramenta correta para modelagem de processos vem se tornando mais
e mais complexo, no somente devido ao grande nmero de abordagens disponveis, mas
tambm devido falta de um guia que explique e descreva os conceitos envolvidos nas
diversas tcnicas e ferramentas de modelagem. Tcnicas especficas de mapeamento de
processo visando modelagem conceitual de projetos de simulao ainda no esto bem
consolidadas, como mostra o trabalho de Leal, Almeida e Montevechi (2008). Neste trabalho
citado, os autores propem uma nova tcnica de modelagem conceitual: o IDEF-SIM.
2.2 Coleta de Dados
Para Vicent (1998), o aspecto mais difcil da modelagem dos dados de entrada de uma
simulao a unio de dados com qualidade suficiente, quantidade e variedade para obter
uma anlise razovel.
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Aps a coleta dos dados, estes devem ser tratados. O tratamento consiste em se utilizar
tcnicas para descrever os dados levantados, identificar as possveis falhas nos valores
amostrados e aumentar o conhecimento a cerca do fenmeno. Nesta fase torna-se comum o
uso de pacotes comerciais de estatstica.
Nelson e Yamnitsky (1998) j apontavam um grande nmero de pacotes de softwares para dar
suporte na modelagem de dados de entrada, como o ExpertFit, o Arena Input Processor,
Stat::Fit e BestFit.
Aps a coleta dos dados e anlise, realizada a inferncia sobre o comportamento da
populao a partir de uma amostra. Como resultado, tem-se um modelo probabilstico que
representar o fenmeno aleatrio em estudo e este ser incorporado ao modelo de simulao.
2.3 Modelo Computacional
Com o passar dos anos, houve uma grande evoluo das interfaces grficas dos sistemas
operacionais dos PCs, favorecendo os softwares de simulao a ficar bem mais fceis de
operar, devido construo dos modelos ter se tornado mais grfica e menos textual.
Um ponto importante em um estudo de simulao (porm no fundamental) a escolha
correta do software de simulao. Para Chwif e Medina (2006), no fundamental pois o
ponto mais importante o humanware, ou o analista que est realizando o estudo. Porm, no
se pode negar que a seleo do software e do hardware influencia sobretudo o tempo total de
um estudo de simulao. Uma possvel fonte de informaes sobre os softwares de simulao
a revista eletrnica OR/MS Today (2005), mantida pelo Institute for Operations Research
and the Management Sciences Informs. Esta revista apresenta uma survey com os principais
softwares de simulao, relacionando vendedores, principais usos, custos, principais clientes,
sistema operacional utilizado, etc.
3. Dinmicas para o ensino de engenharia de produo
Atualmente muitos cursos no mundo inteiro tm utilizado a aplicao de jogos de empresas
como forma complementar de ensino.
O jogo de empresas o tipo de dinmica na qual se realiza um exerccio de tomada de deciso
em seqncia, buscando o treinamento sistemtico de uma equipe ou conjunto de equipes,
trabalhando sobre o modelo de uma operao empresarial no qual os participantes assumem
posies definidas como se estivessem dentro de uma empresa (MURY, 2002). Sua principal
utilizao nos dias de hoje se d principalmente no treinamento empresarial. No entanto, uma
das dificuldades encontradas fazer com que o modelo se aproxime o mximo possvel da
realidade. uma excelente ferramenta de ensino, baseando-se geralmente em modelos
matemticos que buscam simular o comportamento econmico, empresarial e organizacional.
Porm, no Brasil, essa prtica ainda pouco apreciada, pois, para algumas pessoas, os jogos
empresariais ainda possuem conotao puramente ldica e de perda de tempo. A validade de
tais jogos ainda um paradigma em fase de mudana. As experincias de educadores de
diversas instituies no mundo inteiro tm sido positivas e promovem uma transformao na
forma de se encarar a complementaridade dos jogos, quando aliados aos mtodos tradicionais
de ensino. Nas universidades, os jogos conseguem auxiliar no desenvolvimento de diversos
aspectos: viso sistmica, tratamento do vis cognitivo, trabalho em equipe, liderana,
dinmica de sistemas, relacionamento das reas das empresas, esprito crtico nas decises etc.
Para que a mudana de paradigma ocorra, so necessrios a elaborao de jogos com
propsitos especficos para a aplicao nas diversas reas da Engenharia de Produo. Alm
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disso, deve haver tambm a conscientizao dos educadores, seja pela experincia de
terceiros, bem como pelos estudos, qualitativos e quantitativos, feitos sobre jogos de
empresas, da necessidade de agregar valor a seus cursos, tornando-os mais produtivos e
eficazes.
Neste contexto, a dinmica apresentada neste artigo trata-se de um mtodo de instruo e
aprendizagem colaborativa, construtivista e contextualizada que promove, dentre outras
habilidades, a busca por soluo de problemas, o trabalho em grupo, bem como atitudes
diferenciadas, tais como o estudo autnomo.
O uso de peas de montagem Lego em dinmicas de ensino tem sido aplicado e publicado
em trabalhos cientficos como Burgi, Victor e Lentz (2004) e Lindh e Holgersson (2007).
Em 2005, o artigo entitulado de Utilizao de Bloquinhos de Montagem LEGO para o
Ensino dos Conceitos do Sistema Toyota de Produo, dos autores Pinho, Leal e Almeida
(2005), foi premiado na sesso de ensino de engenharia, no Encontro Nacional de Engenharia
de Produo. Neste artigo, tcnicas utilizadas no Sistema Toyota de Produo so simuladas
atravs de uma empresa fictcia cuja matria prima composta por peas de montagem, como
mostra a Figura 01.
Figura 01 Dinmica aplicada para o ensino do Sistema Toyota de Produo (MIB Montagem Interativa de
Bloquinhos). Fonte: Pinho, Leal e Almeida (2005)
4. A dinmica SIMBA
A dinmica de ensino apresentada neste artigo recebeu o nome de SIMBA (Simulao com
Bloquinhos Animados). A Figura 02 mostra a imagem representativa desta dinmica.
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Figura 02 - Figura representativa da dinmica SIMBA
O objetivo principal desta dinmica desenvolver nos alunos a habilidade de modelar a partir
do contato com um sistema real. Seus objetivos especficos so: desenvolver a habilidade de
modelagem conceitual; desenvolver a habilidade de observao e cronometragem; fazer com
que os alunos modelem os dados de entrada; desenvolver o uso de elementos e comandos do
software (Promodel); gerar relatrio de anlise da simulao e fazer a interpretao destes.
Cabe ressaltar que alm das fotos que sero mostradas neste artigo, realizada, tambm, uma
filmagem da dinmica. Esta filmagem utilizada como instrumento adicional para a
motivao dos estudantes, uma vez que esta filmagem entregue aos alunos para que este
possa se auto-avaliar.
A dinmica consiste na montagem de bloquinhos LEGO em um produto final, batizado de
DinoCar. Para a montagem deste produto so necessrios trs estgios de produo, sendo
cada estgio responsvel por uma etapa do desenvolvimento do produto. A Figura 03 mostra
cada estgio do processo do produto e o produto final. estipulado um tempo total de 5
minutos por rodada e so realizadas 3 rodadas.
Figura 03 Estgios de produo e o produto final (DinoCar)
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Dois cenrios so executados na dinmica: um fluxo sem estoques intermedirios, sendo a
capacidade de cada posto de trabalho de uma pea; e um fluxo com dois estoques
intermedirios, sendo um deles entre os estgios 1 e 2, e outro entre os estgios 2 e 3. Ambos
os estgios apresentam capacidade de uma pea. Esta situao d condies ao aluno de
inserir em seus modelos a programao de estoque, alm da interpretao de cenrios.
Cada grupo participante dividido em no mnimo dez componentes:
Operador 1: responsvel pela primeira parte da montagem (estgio 1);
Operador 2: responsvel pela segunda parte da montagem (estgio 2);
Operador 3: responsvel pela terceira parte da montagem (estgio 3);
Expedio: responsvel pelo embarque no caminho;
Trs engenheiros de processo: responsveis em desenvolver o modelo conceitual
(fluxograma), alm de cronometrar os tempos utilizados na montagem do DinoCar em
cada estgio produtivo;
Trs analistas de simulao: responsveis em criar o modelo computacional com base no
modelo conceitual desenvolvido e nos tempos de produo coletados.
O sistema de produo criado nico na dinmica. Todas as equipes devem modelar este
sistema. Ou seja, aps a observao, as equipes se dividem para o trabalho de modelagem. A
seguir so detalhadas cada uma das trs fases existentes nesta dinmica.
4.1 Fase 1: modelo conceitual
Aps a montagem dos produtos (DinoCar), cada equipe elabora o modelo conceitual do
sistema observado. Nesta etapa, as equipes utilizam a tcnica do fluxograma para o
mapeamento. A capacidade de observao e modelagem so desenvolvidas nesta etapa. A
Figura 04 representa um posto de trabalho observado pelas equipes.
Figura 04 Posto de trabalho do sistema a ser simulado
A Figura 05 mostra um modelo conceitual desenvolvido por uma equipe. Para isto, a equipe
utilizou o software Microsoft Office Visio.
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ESTGIO 01
Montagem do Chassi
do Dino Car
Matria-Prima
O ESTGIO 02
est disponvel?N
S ESTGIO 02 Montagem da
Carroceria do Dino Car
Estoque Final
Modelo 02 Com Estoque Intermedirio
Dist. Normal
t = 16,5 s
Desv. Pad.= 0,7 s
Dist. Normal
t = 24,3 s
Desv. Pad.= 1,5 s
Dist. Normal
t = 25 s
Desv. Pad.= 2,0 s
O Estoque em 02
est disponvel?
Estoque Intermedirio
entre 01 e 02
S
N
O ESTGIO 03
est disponvel?
N
S
O Estoque em 03
est disponvel?
Estoque Intermedirio
entre 02 e 03
S
N
ESTGIO 03
Insero das rodas do
Dino Car
Figura 05 Modelagem conceitual atravs de fluxograma desenvolvido por uma equipe
4.2 Fase 2: anlise dos tempos cronometrados
Nesta fase, as equipes ajustam os tempos cronometrados em distribuies, atravs de
softwares como Minitab e Stat:Fit. Desta forma, o modelo de simulao trabalhar com
dados de entrada na forma estocstica. A Figura 06 destaca a coleta dos tempos.
Figura 06 Destaque para a cronometragem dos tempos
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Antes da cronometragem, so discutidos alguns aspectos importantes. Decide-se, com as
equipes quais sero os pontos de incio e trmino de cronometragem. Alm disto, decide-se
qual a posio do cronometrista. Vale destacar que, na dinmica, os responsveis pelos postos
de trabalho devem se levantar e deslocar at o prximo posto, e o cronometrista no deve
atrapalhar este percurso.
4.3 Fase 3: modelagem computacional
Aps a confeco do modelo conceitual e da modelagem dos dados de entrada, as equipes
iniciam a modelagem computacional, utilizando neste caso o software Promodel. Uma
biblioteca grfica foi editada com peas de montagem Lego, para que as equipes possam
utilizar melhor o recurso da animao grfica do modelo, como mostra a Figura 07.
Figura 07 Biblioteca grfica construda para a dinmica
A criao desta biblioteca grfica tem o objetivo de destacar a animao grfica em modelos
de simulao. A animao tem um importante papel na verificao do modelo, permitindo ao
aluno visualizar possveis erros de modelagem, observando o fluxo simulado.
A Figura 08 ilustra a modelagem computacional realizada por uma das equipes.
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Figura 08 Modelagem computacional sendo realizada por uma das equipes
Durante a fase de coleta de dados, os alunos envolvidos no sistema de produo produziram
DinoCars por 5 minutos. A quantidade produzida foi anotada. Aps a confeco do modelo
computacional pelas equipes, foi sugerido que os modelos fossem rodados por 5 minutos, para
que se pudesse realizar uma comparao do total produzido pelo modelo e o total produzido
pelo sistema. Esta uma forma simples, porm no suficiente, para a validao do modelo.
Demais formas de validao foram discutidas com as equipes.
Cada equipe simulou seu modelo gerando 10 rplicas. A varivel de sada mensurada foi o
nmero de DinoCars produzidos em um turno de 8 horas. Este resultado foi dado na forma de
intervalo, atravs da eq. (1).
n
stx n 2/,1 (1)
sendo que:
x = mdia de DinoCars produzidos nas 10 rplicas;
t n-1,/2 = t (Student);
s = desvio padro da amostra (conjunto de 10 rplicas);
n = nmero de dados da amostra (conjunto de 10 rplicas).
Cada equipe ainda foi orientada a definir, a partir do relatrio da simulao, qual o estgio
gargalo, a porcentagem de bloqueio dos estgios de trabalho e as propostas de melhorias. As
informaes foram interpretadas a partir de relatrios gerados pelo prprio software de
simulao, como mostra a Figura 09.
Cada equipe elabora ento um relatrio, destacando as fases executadas no projeto de
simulao, com dados obtidos e as informaes geradas aps a anlise. Os softwares
necessrios j estavam pr-instalados no laboratrio onde ocorreu a dinmica.
Figura 09 Anlise do tempo consumido em cada estgio
5. Concluses
A aplicao da dinmica SIMBA com os alunos da graduao e ps-graduao das turmas de
Engenharia de Produo mostrou-se adequada ao ensino de modelagem de sistemas. Esta
dinmica passou a ser um recurso de ensino adicional dentro do curso de Engenharia de
Produo.
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Os conceitos sobre simulao computacional a eventos discretos (modelo conceitual, coleta
de dados e modelo computacional) so transmitidos para os alunos, alm de tornar a aula bem
mais atraente do ponto de vista didtico.
A capacidade do aluno em visualizar um sistema de produo e model-lo o ponto principal
desta dinmica. Alm disto, a interpretao dos resultados da simulao discutida em
equipe, de forma a estimular a tomada de deciso em grupo.
A dinmica ainda apresentou uma caracterstica de interdisciplinaridade, como:
conceitos de projeto de simulao, como modelagem computacional atravs de software
(Promodel);
tcnicas de racionalizao, como cronometragens e avaliao de postos de trabalho;
conceitos de planejamento e controle da produo, como o uso de estoques intermedirios;
tcnicas de mapeamento de processo, como o fluxograma;
fundamentos estatsticos, como a definio de intervalos e seleo de distribuies de
probabilidade;
trabalho em equipe;
observao de sistemas.
Como trabalho futuro pretende-se desenvolver novas dinmicas a partir da construo de
maquetes de sistemas produtivos a partir de peas de montagem Lego acopladas a motores e
sensores, permitindo assim a criao de objetos de estudo em movimento. Este kit de
montagem chamado de Lego Mindstorm j aparece em alguns trabalhos citados na reviso
bibliogrfica deste artigo. Tais dinmicas visam aperfeioar o ensino de modelagem de
sistemas e esto sendo desenvolvidas na Universidade Federal de Itajub pelo NEAAD
(Ncleo de Estudos Avanados para Auxlio Deciso).
6. Agradecimentos
Os autores agradecem ao NEAAD (Ncleo de Estudos Avanados para Auxlio Deciso),
FAPEMIP, CNPq, CAPES e empresa PadTec, pelo apoio a esta pesquisa.
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