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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)

[email protected]

Irce Fernandes Gomes Guimarães (UFOP)

[email protected]

Dauber de Castro Schuchter (UFOP)

[email protected]

Leonardo Gonçalves Mendes (FASAR)

[email protected]

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, .

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão.

Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão


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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


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


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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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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Preto. Ouro Preto, 2007.

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Ferroviários. Dissertação de Mestrado. Distrito Federal. Universidade de Brasília, 2007.

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