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AVALIAÇÃO DOS BENEFÍCIOS DA
APLICAÇÃO DA SIMULAÇÃO,
ATRAVÉS DO SOFTWARE ARENA 10.0,
EM UMA EMPRESA DE TRANSPORTE
FERROVIÁRIO
Stênio Marcos Santos Aguilar (PUC-PR)
Irce Fernandes Gomes Guimarães (UFOP)
Dauber de Castro Schuchter (UFOP)
Leonardo Gonçalves Mendes (FASAR)
Este trabalho tem por objetivo avaliar os benefícios da aplicação da
simulação, utilizando o software Arena 10.0, para modelar um trecho
de um malha ferroviária e auxiliar na tomada de decisões estratégicas.
Para tal, propõem-se um estudo dde caso em uma empresa prestadora
de serviços de transporte ferroviário. Inicialmente são feitas as
descrições do sistema em estudo e das características da estrutura de
uma malha ferroviária. O modelo computacional para o trecho é
criado e a partir dos resultados valida-se o modelo. São criados novos
cenários com modificações na estrutura e programação da malha
ferroviária, com o intuito de analisar os impactos gerados. Ainda são
levantados os principais benefícios e dificuldades da utilização do
software Arena 10.0 para a criação dos experimentos computacionais.
Palavras-chaves: Ferrovia, Simulação, Modelagem Computacional, .
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1. Introdução
O transporte ferroviário é de fundamental importância para muitas indústrias, que precisam
levar e receber seus produtos e matérias primas, de forma adequada e dentro de prazos
estabelecidos. Para tanto, a utilização correta e racional desse modal e demais recursos
logísticos torna-se um ponto importante na busca por uma diferenciação no mercado e um
crescimento sustentável a curto e longo prazo.
Faria e Costa (2005) define o transporte ferroviário como mais apropriado para grandes
massas, e pouco eficiente e muito oneroso para o deslocamento de pequenas quantidades.
Normalmente, é um transporte com baixas velocidades utilizado para itens de baixo valor
agregado, mas com grandes volumes de movimentação e para longas ou pequenas distâncias.
Segundo Garrido (apud LANG, 2007) houve um aumento expressivo dos investimentos nas
ferrovias após as privatizações, devido à entrada de capital privado no setor, que permitiu o
desenvolvimento da malha nacional e aumentou o volume de produção de diversas empresas.
Apesar do aumento das potencialidades competitivas do setor, grande parte da malha
ferroviária ainda é bastante precária e limitada quando comparada a malha rodoviária. Diante
disso, aparecem gargalos que limitam o escoamento das cargas, gerando filas para
carregamento e descarregamento de vagões, atrasos nos tempos de percurso, más utilizações
dos pátios e trens, estoque de produtos para serem transportados, entre outros.
Nesse contexto a Pesquisa Operacional (P.O.) é uma área de estudo que pode ser utilizada
para avaliar os indicadores de desempenho do sistema ferroviário atual, criando estratégias
para o melhor uso dos recursos disponíveis e otimização dos diversos processos logísticos.
Um dos métodos da Pesquisa Operacional é a Simulação Computacional, técnica que auxilia
as empresas nas tomadas de decisões, pois permite criar no mundo virtual modelos para
representar os processos reais, analisando computacionalmente os principais parâmetros do
modelo e os impactos de possíveis intervenções no sistema.
Para Bancks (apud CAMPOS, 2006), a simulação é uma representação de um processo do
mundo real, ela envolve a geração de um sistema artificial e, através da observação deste
sistema são retiradas as conclusões a respeito das características de operação do sistema real.
Para ilustrar a utilização da simulação como ferramenta de melhoria de eficiência nesse
campo, pode-se citar o estudo realizado por Chrispim (2007), que utilizou a Simulação
Computacional para avaliar a capacidade de processamento de vagões (carga e descarga) a
partir de um modelo de simulação que representa as alterações futuras na ferrovia de acesso
ao porto do Rio de Janeiro. Guimarães (2005) propôs um estudo da capacidade de tráfego de
trens em uma malha ferroviária com base no número máximo de trens que podem percorrer
um determinado trecho e com base na capacidade prática, e Fioroni (2007) desenvolveu em
sua tese algoritmos que ajudaram a modelar detalhadamente malhas ferroviárias com trens em
ciclo fechado, e validar modelos de simulação de forma adequada.
Nesse sentido, este trabalho tem como objetivo avaliar os benefícios da utilização da
simulação, através do software ARENA 10.0, para simular um trecho singelo da malha
ferroviária da empresa MRS Logística S.A.
2. Simulação Computacional
A utilização da simulação computacional, durante muito tempo, foi restrita a um pequeno
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grupo devido a necessidades de grandes recursos computacionais e ao grande esforço de
programação requerido. Porém, hoje em dia os softwares de simulação rodam em
microcomputadores e os programas vêm evoluindo se tornando cada vez mais “amigáveis”.
Sabbadini et al. (apud KLEN, 2007) define a simulação como: um método utilizado para
estudar o desempenho de um sistema através da modelagem. Baseado em fenômenos
conhecidos, o modelo estrutura os componentes do sistema e permiti realizar experimentos
que auxiliam na compreensão do sistema real em dadas condições.
No desenvolvimento de um projeto, a simulação pode ser útil para a visualização de algo
novo, que ainda não foi testado, permitindo aos projetistas tomar importantes decisões. No
gerenciamento de um processo a simulação pode contribuir para melhorias deste processo,
resolução de problemas que podem surgir ao longo do tempo e adaptações a mudanças.
Para que a simulação possa fornecer uma visão fiel acerca do processo em estudo e contribuir
significativamente para sua melhoria, devem ser levadas em conta todas as variáveis que
influenciam o modelo criado. A omissão de alguma variável leva a distorção do modelo, o
que ocasiona a ineficiência deste e pode levar a tomada de decisões equivocadas.
Pode-se dizer que em um mundo de crescente competitividade e novos desafios, a simulação
se tornou uma ferramenta muito poderosa para controle, planejamento e projeto de diversos
sistemas. Atualmente, ela é considerada uma metodologia indispensável de solução de
problemas para engenheiros, projetistas e gerentes (PEGDEN apud CHRISPIM, 2007).
Outro aspecto do contexto atual que favorece a utilização da simulação na logística de
transportes é o extraordinário avanço das tecnologias de informática ocorridas nos últimos
anos, e em constante crescimento. A técnica de Simulação de Eventos Discretos foi bastante
favorecida, que passou a contar com ferramentas computacionais poderosas, capazes de
estudar sistemas de maior complexidade, envolvendo grande quantidade de variáveis.
Algumas linguagens de simulação oferecem estruturas modulares que podem representar
porções complexas de um sistema, e que podem ser facilmente configuradas pelo
programador durante a montagem do modelo (FIORONI, 2007).
2.1. Simulação utilizando o software ARENA
O ARENA é um software estatístico pertencente a Rockwell Software. A modelagem no
Arena acontece em um ambiente que engloba lógica e animação com ferramentas poderosas
de análise estatística.
Segundo Fioroni (2007) o funcionamento conceitual de um modelo no Arena acontece da
seguinte maneira: o usuário descreve, durante a construção do modelo, todos os elementos
estáticos como recursos e outros, e também as regras de comportamento a serem seguidas. Ao
se iniciar a simulação, os elementos dinâmicos (entidades) entram no modelo, interagem com
os elementos estáticos e circulam conforme as regras que foram modeladas.
O software ARENA adota uma estrutura de templates que proporciona facilidade de uso. Os
templates representam um conjunto de ferramentas de modelagem que permitem ao usuário
descrever o comportamento do processo em estudo de forma visual e interativa, sem a
necessidade de programação. Os templates ainda podem ser criados pelos próprios usuários de
acordo as necessidades e situações mais comuns em seu ramo de atividade.
Apesar da maior facilidade de uso das linguagens de simulação, Fioroni (2007) alerta que “a
facilidade e rapidez na modelagem de determinados sistemas leva à perda de flexibilidade da
ferramenta”. Assim, um template desenvolvido para modelar um sistema de manufatura muito
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dificilmente poderá ser usado para representar um sistema ferroviário por exemplo.
O Input Analyser, ferramenta presente no software Arena e que auxilia na determinação das
curvas de comportamento, também será utilizada para prevê alguns intervalos de tempo do
processo. Essa ferramenta fornece uma expressão matemática que melhor descreve o
comportamento dos dados, e que será utilizada para modelar o modelo no ambiente gráfico do
Arena 10.0.
3. O Sistema em Estudo
O trabalho foi desenvolvido na concessionária MRS Logística S.A., que controla e opera a
Malha Sudeste da Rede Ferroviária Federal, antiga Superintendência Regional 3 (SR3) da
RFFSA. A empresa atua no mercado de transporte ferroviário desde 1996. São 1.674 km de
malha, sendo 1.632 km de bitola larga e 42 km de bitola mista, que englobam os estados de
Minas gerais, Rio de Janeiro e São Paulo.
3.1. Modelo Conceitual
A figura 1 apresenta o diagrama de blocos do funcionamento geral do modelo de simulação
do trecho ferroviário estudado. O modelo se inicia com a entrada dos trens na malha. Estes
trens circulam na malha, indo de um pátio para outro, até a estação de destino, e então saem
do modelo. Estes trens são criados novamente e repetem o percurso, entrando e saindo do
sistema. Como nesse trabalho a malha foi limitada a um trecho, se torna inviável a existência
de trens de ciclo, que são os trens permanentes no sistema, pois o trecho considerado é singelo
e sem formação de ciclos, ou seja, não existe a possibilidade do trem retornar após atingir o
pátio de destino.
Figura 1 - Diagrama de blocos do funcionamento do sistema
Durante a movimentação na malha os trens seguem algoritmos que permitem a movimentação
de forma viável e segura e a realização de atividades nos pátios. Por exemplo, antes de um
trem partir de um pátio de cruzamento para outro, ele deve seguir vários procedimentos, como
verificar se a linha está livre, se existe alguma linha disponível no próximo pátio, necessidade
de realizar alguma atividade, entre outros. A partir dessas regras é possível construir o modelo
computacional.
3.2. Estrutura da malha ferroviária
Para melhor compreensão da lógica de funcionamento do modelo, a figura 2 mostra os
principais elementos que constituem a infra-estrutura física de uma malha ferroviária.
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Figura 2 - Estrutura física de uma malha ferroviária
Os pátios, portanto, são locais onde os trens realizam cruzamentos ou algum tipo de atividade
(troca de maquinista, reparo, abastecimento, etc). As atividades são realizadas
preferencialmente na Linha de Atividade, entretanto, se a mesma estiver ocupada algumas
atividades podem acontecer em uma Linha de Trânsito. Por outro lado, os cruzamentos
ocorrem obrigatoriamente nas Linhas de Trânsito.
Os segmentos podem ser classificados em singelo e duplo. Segmento singelo é aquele em que
a linha ferroviária é singela, permite apenas que os trens circulem em um sentido. O segmento
duplo possui linhas duplas, ou seja, permite a circulação de trens nos dois sentidos
simultaneamente. O segmento da figura 2 é singelo, pois os pátios 1 e 2 estão ligados por
linha singela.
Os segmentos também são classificados em sinalizados ou não-sinalizados. Um segmento
sinalizado é caracterizado pela presença de Seções de Bloqueio, que usam sensores para
identificar a posição em tempo real do trem, e permitem a circulação de mais de um trem, no
mesmo sentido, no segmento.
Existem várias outras informações e características que podem ser acrescentadas à malha
ferroviária, mas as descritas aqui serão suficientes para entendimento do trabalho e das
informações descritas a seguir.
3.3. Delimitação do sistema
O trecho da malha da MRS Logística escolhido para estudo se localiza entre os pátios FBP
(Barrado Piraí) e FSA (Souza Aguiar), percorrendo os estado do Rio de janeiro e Minas
Gerais, e totaliza 107 Km de extensão. O trecho será denominado ”trecho FBP-FSA” para
futuras citações no trabalho. Todos os pátios pertencentes a esse trecho estão representados na
tabela 1, assim como as respectivas distâncias e tempo de atravessamento entre os pátios.
Pátio 1 Pátio 2 Distância
(Km)
Tempo Entre Pátios (min)
Pátio 1 => Pátio 2 Pátio 2 => Pátio 1
FBP FAT 6 13 16
FAT FDR 6 8 11
FDR FBJ 7 16 23
FBJ FBL 4 15 22
FBL FAI 12 10 16
FAI FNC 21 9 15
FNC FAP 5 10 18
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FAP FVC 9 8 13
FVC FCQ 13 24 27
FCQ FFP 11 15 16
FFP FSA 13 15 26
Fonte: Adaptado do documento fornecido pela empresa, 2008.
Tabela 1 - Pátios da malha da MRS considerados no modelo
Para facilitar a compreensão do modelo, os trens foram classificados em trens de
“importação” e “exportação”. Os trens de importação, como o nome já diz, são os que vão
sentido porto-estado, e os trens de exportação fazem o caminho inverso, vão do estado em
direção ao porto. No caso do trecho da Linha do Centro, os trens importação têm a direção
Barra do Piraí (RJ) para Mario Castilho (MG), e os de exportação a direção é Mario Castilho
(MG) para Barra do Piraí (RJ).
3.4. Tipos de Trens em circulação
A MRS Logística classifica em diferentes categorias os trens que percorrem sua malha
ferroviária. Em um modelo de simulação existem diversas formas de representá-los,
atribuindo as variáveis e os atributos adequados a cada um dos trens. Os tipos de trens
considerados no modelo foram:
Trem Direto: Estes tipos de trem são baseados em uma grade de horários que especifica a
hora e o local de partida, os pontos e tempos de parada e uma estimativa da hora de
chegada ao seu destino. Eles são classificados em dois tipos: carga geral e expresso. No
modelo computacional desenvolvido apenas os trens de Carga Geral foram caracterizados,
os trens expressos foram considerados como trens “Diversos”, como será visto mais
adiante.
Trem Heavy-Haul: São trens destinados a movimentação produtos ou subprodutos
minerais. Apresentam uma tabela de programação dos trens, descrevendo o segmento de
transporte, a origem e o destino, cliente, detalhes da composição e a demanda anual (em
TU).
Trem Diverso: Os demais trens que circulam no trecho foram classificados em “Trem
Diverso”, representando a soma de todos os outros trens que circulam na malha e que não
serão classificados de forma individual no modelo de simulação. Esses trens não
apresentam uma grade de horários fixa, podendo ser inseridos a qualquer momento no
sistema, dependendo da disponibilidade. Ao serem inseridos no modelo eles seguem a
lógica de funcionamento dos trens de Carga Geral.
4. Aplicação da Simulação
A partir das considerações e informações sobre o sistema em estudo, apresenta-se a seguir as
etapas para desenvolvimento e construção do modelo computacional.
4.1. Coleta de Dados
A partir das informações contidas na grade de horários dos trens, onde se encontram todos os
tempos de atividades que serão realizadas, utilizou-se o aplicativo Input Analyser, disponível
no Arena 10.0, para encontrar uma estatística adequada ao tempo gasto pelos trens para a
realização das atividades nos pátios FBP e FCQ. O mesmo foi feito para encontrar a
expressão que caracteriza a chegada de trens do tipo Direto (Carga Geral) no pátio FBP. A
tabela 2 apresenta os resultados:
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Procedimentos Expressão Estatística (min)
Tempo de Atividade (Pátios
FDB e FCQ) 14.5 + 76 * BETA(0.23, 0.343)
Entrada dos Trens de Carga
Geral (Sentido Importação) UNIF(30, 405)
Fonte: Pesquisa direta baseada nos resultados gerados pelo Input Analyzer, 2009.
Tabela 2 - Distribuições estatísticas determinadas no Input Analyser
No caso da criação (entrada) dos trens tipo Heavy Haul e “Exportação”, o tempo de chegada
pode ser considerado constante, uma vez que o número de trens que circulam diariamente é
fixo. Assim, para o trem Heavy Haul considera-se o intervalo entre chegadas ao pátio FBP de
50 minutos, e o trem sentido exportação chega ao pátio FCQ em um intervalo de tempo de 12
horas. O intervalo de chegada para os trens diversos (todos os outros trens que também
circulam no trecho) será considerado de 120 min (2h), ou seja, a cada 2 horas chega um novo
trem. Os trens diversos só são diferenciados na hora da criação, pois no modelo eles seguem
as mesmas regras e lógica do trem de Carga Geral. Portanto, os resultados que serão
mostrados para os trens de Carga Geral englobam os trens “Diretos” e os “Diversos”.
É importante lembrar que esses intervalos de chegada (IC) apenas caracterizam a criação dos
trens e não necessariamente o seu inicio de circulação na malha, que depende da execução do
algoritmo de movimentação.
4.2. Modelo Computacional
A criação do modelo computacional da malha ferroviária foi realizada através do software de
simulação ARENA, versão 10. O Arena é um aplicativo que permite a programação de forma
dinâmica, utilizando blocos na forma de um fluxograma.
Para criar o modelo da circulação de trens no Arena 10.0 é preciso transpor o algoritmo de
circulação para o mesmo. O desafio é desenvolver a lógica do modelo real para o computador,
considerando todas as suas restrições, capacidades, recursos, tempos, etc. Para problemas de
movimentação o Arena 10.0 disponibiliza recursos bastante confiáveis e eficientes, como os
elementos Station e Route. O elemento Station (Estação de Trabalho) serve para caracterizar
todas as linhas de trânsito e atividade dos pátios, e o Route (Rota) é reponsável em transferir
as entidades (trens) de uma Station (pátio) para outra, representando assim a linha férrea.
Para a construção do modelo computacional algumas considerações e simplificações foram
adotadas, como:
Qualquer atividade pode ser realizada nas linhas de trânsito, desde que a linha de atividade
esteja ocupada;
Não considerou-se o comprimento dos trens, sendo assim qualquer trem pode parar em
qualquer pátio;
Só foram caracterizadas a circulação dos trens Heavy Haul e Carga Geral, que são os mais
relevantes. Os demais trens foram todos denominados de “Diversos”;
Não houve distinção das atividades, ou seja, qualquer atividade, como troca de maquinista,
manutenção, abastecimento, etc., estão sujeitas a mesma expressão matemática para
determinação do tempo de atividade.
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Considerou-se para todos os cenários um período de simulação de 20 dias com 24 horas de
aquecimento, e com a operação ininterrupta por 24 horas diárias.
A figura 3 apresenta uma visão do modelo animado do trecho FBP-FSA da MRS, criado no
Arena 10.0.
Figura 3 - Animação do modelo de circulação dos trens no Arena 10.0
4.3. Validação do modelo
Para validação do modelo computacional utilizou-se dados fornecidos pela MRS Logística e
os resultados encontrados nas simulações no Arena 10.0.
Os indicadores escolhidos para validar o modelo foram:
a) Número de trens Total Importação e do tipo Heavy Haul em circulação por dia: Esses
indicadores se mostram eficientes para validar o modelo, pois indica se realmente os trens
estão seguindo a programação realizada e percorrendo o trecho estabelecido;
b) Tempo de viagem nos segmentos: tempo gasto para ir de um pátio ao outro. Como esse
tempo já foi fornecido pela empresa, é preciso apenas conferir se os tempos da simulação
são equivalentes aos da realidade.
A tabela 3 apresenta o resultado da simulação do trecho ferroviário da MRS, comparando-o
com o modelo real.
Tipo de Trem
# Trens/dia Diferença
(%) Modelo
Real
Modelo
Simulado
Heavy Haul 25 24,3 -2,8
Exportação 1,7 1,7 0
Total Importação 40,1 39,7 -1
Fonte: Pesquisa direta, 2009.
Tabela 3 - Comparação do número de trens movimentados entre o sistema real e o simulado
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Como se observa o indicador “#Trens/dia” obteve resultados próximos ao do modelo real.
Lembrando que o tipo de trem “Total Importação” refere-se aos trens Heavy-Haul mais Carga
Geral. Não se utilizou os resultados dos trens de Carga Geral especificadamente, pois não
existem dados reais precisos para validá-los, já que a entrada desse tipo de trem no sistema
ocorre de forma aleatória.
Outro indicador que também ajuda a validar o modelo é o número de trens Heavy-Haul, que
possuem um peso maior economicamente para a empresa. Com relação a esse indicador o
modelo computacional se comporta bastante próximo ao real.
A tabela 4 apresenta as estatísticas do modelo simulado com relação aos tempos de processo
(tempo que o trem aguarda pela liberação de linha ou pátio), tempo de circulação (tempo
gasto para percorrer os segmentos) e o tempo total.
Tipo de
Trem
Espera no
processo
(min)
Tempo de
circulação
(min)
Tempo Total
(min)
Exportação 233,34 203 436,34
Heavy Haul 189,91 143 332,91
Carga Geral 185,96 143 328,96
TOTAL 609,21 489 1098,21
Fonte: Pesquisa direta, 2009.
Tabela 4 - Resultados dos tempos gastos pelos trens no modelo Simulado
O tempo de circulação também é um indicador que valida o modelo, pois ele deve ser igual à
somatória dos tempos de percurso entre os trechos. Portanto, o tempo de circulação para todos
os tipos de trens está de acordo com o modelo real, que é de 203 minutos sentido exportação e
143 minutos sentido importação (trens Carga Geral e Heavy Haul), exatamente como os da
simulação.
4.4. Desenvolvimento de novos Cenários
Serão realizadas três novas experimentações com modelo simulado, com o intuito de avaliar
os resultados gerados e os impactos no sistema atual. Os novos modelos serão denominados
de cenário 1, cenário 2 e cenário 3. As alterações de cada cenário estão descritas abaixo.
4.4.1. Cenário 1: Criação de um novo pátio de cruzamento
Para identificar o melhor local de inserção de um pátio de cruzamento no trecho FBP-FSA da
empresa MRS Logística, observou-se o segmento de maior tempo para tráfego e o pátio com
o maior tempo de espera. Nesse caso, optou-se em inserir entre os pátios FBP (Barra do Piraí)
e FAT (Aristides Lobo), devido à alta utilização do pátio FBP (maior número de linhas de
atividades) e pelo tempo de tráfego entre os pátios ser um dos mais altos. O pátio criado,
denominado de FNP (Novo Pátio), será inserido exatamente no meio do caminho entre Barra
do Piraí e Aristides Lobo. Assim, o tempo de percurso entre os pátios FBP-FNC e FNC-FAT
será a metade do tempo gasto no percurso entre FBP-FAT e FAT-FBR, respectivamente.
4.4.2. Cenário 2: Remoção de um pátio de cruzamento
Esse cenário tem o intuito de fornecer informações sobre o comportamento do sistema ao ter
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um dos pátios removido. Esse cenário pode ser adotado, por exemplo, para auxiliar a empresa
em políticas de redução de custos. O objetivo, portanto, é analisar o efeito dessa medida na
programação diária dos trens. Analisando os pátios, optou-se por remover o pátio FAP
(Andrade Pinto), pois essa é a remoção que afetará menos o sistema em termos de tempo de
viagem nos segmentos. O raciocínio nesse caso é o mesmo do cenário anterior para se
calcular os tempos de viagens entre os pátios FNC-FVC e FVC-FNC, só que agora ao invés
de dividir os tempos eles serão somados
4.4.3. Cenário 3: Retirar as atividades do pátio FCQ
O intuito deste cenário é testar o efeito da eliminação de todas as atividades no pátio FCQ.
Esse pátio não apresenta linha de atividade, portanto os trens realizam as atividades na própria
linha de circulação, interrompendo todo o fluxo no trecho. Poderia ser, por exemplo, uma
opção estratégica para a empresa transferir as atividades no pátio FCQ para outro pátio que
apresente linha de atividade e que não esteja sobrecarregado.
5. Análise dos Resultados
A tabela 5 mostra uma comparação do número de trens movimentados do modelo simulado
com os outros cenários criados.
Tipo de Trem
# Trens/dia 2009
Modelo
Simulado Cenário 1 Cenário 2 Cenário 3
Heavy Haul 25 24,3 23,4 24,7
Exportação 1,7 1,7 1,7 1,7
Total Importação 40,1 39,7 38,14 40,7
Fonte: Pesquisa direta, 2009.
Tabela 5 – Comparação do número de trens movimentados nos cenários simulados
Portanto, a tabela representa a quantidade, de cada tipo de trem, em circulação por dia no
trecho. Lembrando que o tipo “Total Importação” refere-se aos trens tipo Heavy-Haul, Carga
Geral e Diverso.
A tabela 6 compara os resultados de todos os cenários com relação às principais variáveis
consideradas no sistema, dando uma idéia mais clara dos impactos causados por cada novo
cenário. O tempo total no sistema refere-se à soma dos tempos gastos pelos trens para
circulação na malha (tempo de cruzamento) e espera durante o processo (para realização de
atividade ou liberação de linha e pátio). O tamanho total médio das filas refere-se à soma do
número médio de trens nos pátios de entrada na malha.
Cenários Tempo total no
sistema (min)
Tamanho total
médio das filas
Simulado 1098 1,61
Cenário 1 1371 2,04
Cenário 2 1189 10,52
Cenário 3 654 0
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Fonte: Pesquisa direta, 2009.
Tabela 6 - Resultados das simulações de todos os cenários
Analisando os resultados, observe-se que no cenário 1 não houve nenhum tipo de melhoria no
tempo médio de espera, no número médio de trens na fila e na quantidade de trens
movimentados. Pode-se concluir que, em relação ao cenário atual, o gargalo não é o número
de pátios no trecho.
Com relação ao cenário 2, os dados mostram que a remoção do pátio FAP prejudicaria a
movimentação diária dos trens, reduzindo a quantidade de trens em circulação. Apesar do
tempo para atravessamento do trecho não ter sido em muito alterado, o cenário gerou um
aumento considerado do número de trens na fila, o que dependendo das condições da malha
torna o modelo inviável.
Por fim, no cenário 3 houve uma ligeira melhora quando analisado a quantidade de trens
transportados e uma grande redução do tempo total de percurso. Nesse novo cenário não há
formação de filas nos pátios FBP e FAT. Pode-se concluir que essa é uma opção interessante
para a empresa, pois possibilitará maior agilidade e rendimento ao processo. Entretanto, a
empresa precisará rearranjar as atividades previstas para o pátio FCQ.
6. Levantamento dos Benefícios e Dificuldades na utilização da Simulação
Com base na criação do modelo computacional, nos resultados das simulações e nas
avaliações feitas, empregando o software Arena 10.0, resume-se na tabela 7 os benefícios e as
dificuldades encontradas na utilização desse software para modelagem de uma malha
ferroviária.
Benefícios Dificuldades
A simulação é de implementação “amigável”, não
necessitando escrever códigos de programação;
A construção de modelos complexos como o
ferroviário requer um treinamento especial. O
aprendizado se dá ao longo do tempo;
Agilidade na simulação. O tempo real pode ser
simulado em segundos;
Dependendo do caráter e dimensão do projeto o custo
da aquisição do software é alto;
Os modelos de simulação no Arena10.0 podem ser
bastante detalhados, retratando as variáveis mais
complexas de um processo de forma confiável;
A lógica de um mesmo processo pode ser modelada
de diversas maneiras, variando de acordo com o
programador;
A construção do modelo no Arena 10.0 (semelhante
ao fluxograma) facilita a identificação de
problemas;
Exige conhecimento sistêmico das operações;
O Arena 10.0 inclui a ferramenta Input Analyser,
que trata estatisticamente os dados;
A escolha correta dos critérios de validação é um
grande desafio e, geralmente, exige algumas
simplificações do modelo pelo programador que
podem gerar resultados não satisfatórios;
O Arena 10.0 apresenta ferramentas próprias para
problemas de transportes, o que facilita a
programação e torna-os mais parecidos com os
processos reais;
A modelagem e a experimentação associadas à
simulação das ferrovias consomem muito tempo. A
tentativa de simplificação na modelagem ou nos
experimentos objetivando a finalização do projeto
costuma afetar negativamente os resultados;
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O andamento da simulação pode ser controlado
(acelerado ou reduzido), facilitando a identificação
dos erros;
Resistência por parte dos tomadores de decisão pela
utilização da simulação;
Após validação do modelo, é possível desenvolver
diversas outras experimentações, fazendo as
modificações que se deseja avaliar, sem afetar em
nada o sistema real e sem custo algum.
Dificuldade para determinação de um cronograma de
simulação.
Fonte: Pesquisa direta baseada nas simulações realizadas, 2009.
Tabela 7 - Levantamento dos benefícios e dificuldades na utilização do software Arena 10.0
7. Conclusão
Este trabalho desenvolveu, através de um estudo de caso, a modelagem de um trecho
ferroviário pertencente à empresa MRS Logística.
A partir das informações fornecidas pela empresa, criou-se um modelo computacional para
um dos trechos ferroviários da MRS, que engloba os pátios entre Barra do Piraí (FBP) e
Fernandes Pinheiro (FSA). O modelo foi modelado utilizando o software Arena 10.0 e o
tratamento estatístico dos dados de entrada foram feitos através da ferramenta Input analyser.
A partir do modelo gerado no Arena 10.0, foram realizadas algumas alterações na estrutura e
programação da linha férrea para simular o comportamento dos novos cenários. No cenário 1
foi adicionado um novo pátio de cruzamento, o cenário 2 propôs a eliminação do pátio FAP
(Andrade Pinto) e no cenário 3 foram removidas todas as atividades previstas no pátio FCQ.
Analisando os resultados, o cenário 3 foi o que apresentou os melhores resultados. Como o
pátio FCQ não apresenta linha de atividade os trens são obrigados a realizarem as atividades
na linha de trânsito, o que atrasa todo o fluxo no sentido. Dessa forma, com a eliminação das
atividades nesse pátio houve um aumento do número médio de trens em circulação e uma
grande redução do tempo de atravessamento de todos os trens.
Com base nas análises e no modelo computacional criado, e atendendo aos objetivos desse
estudo, conclui-se que o software Arena 10.0 traz diversos benefícios para a simulação de
uma malha ferroviária, sendo também uma poderosa ferramenta para auxiliar em escolhas e
decisões de caráter estratégico. Nesse trabalho foi possível prevê, de forma rápida, segura e
sem custo algum, comportamentos futuros a partir de alterações feitas no trecho.
Entretanto, em um projeto que envolva o uso da simulação é preciso definir com clareza os
recursos disponíveis e o tempo para execução das atividades. Dependendo da complexidade
do sistema a utilização de ferramentas como o Arena pode exigir um tempo maior do que o
planejado para a implementação do modelo computacional, e caso isso ocorra são necessárias
simplificações no modelo que podem prejudicar o sucesso do projeto.
Referências
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de Minas Gerais. Belo Horizonte, 2005.
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