UTILIZAÇÃO DE LEGO® PARA O ENSINO DOS CONCEITOS … · Existem várias técnicas de modelagem de...

UTILIZAO DE LEGO PARA O

ENSINO DOS CONCEITOS SOBRE

SIMULAO COMPUTACIONAL A

EVENTOS DISCRETOS

Alexandre Ferreira de Pinho (UNIFEI)

[email protected]

Fabiano Leal (UNIFEI)

[email protected]

Jos Arnaldo Barra Montevechi (UNIFEI)

[email protected]

Rafael Florncio da Silva Costa (UNIFEI)

[email protected]

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

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produo e o Desenvolvimento Sustentvel: Integrando Tecnologia e Gesto


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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....



3

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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