Esta pesquisa trabalha com dinâmica de sistemas utilizando a ferramenta simulação, por esse motivo o próximo item aborda de forma mais ampla alguns conceitos que são necessários para o entendimento desse tema.
3.3.1 Sistemas
Forrester (1961) define sistema como um agrupamento de partes que operam em conjunto, visando a um objetivo em comum. Como exemplo o autor cita desde um automóvel que é um sistema de componentes que trabalham em conjunto para prover transporte até a gerência de uma empresa que é um sistema de pessoas para alocar recursos e regular a atividade de um negócio.
Segundo Forrester (1961), os sistemas dinâmicos podem ser classificados em: naturais ou artificiais, abertos ou fechados, discretos ou contínuos. Segundo as seguintes definições:
naturais: não têm finalidade por si mesma, e suas características são aceitas como consequência da providência divina, estando além da compreensão e controle humanos.
artificiais: são provenientes das sociedades industriais e começam a dominar a vida humana na medida em que se manifestam através de ciclos econômicos, problemas políticos, pânicos financeiros reincidentes, emprego flutuante e preços instáveis, lucro ou servir aos clientes.
abertos: a cada entrada corresponde uma saída, sendo que as saídas são isoladas das entradas e não as influenciam.
realimentados ou fechados: acontecem quando entradas e saídas influenciam- se mutuamente. As saídas são afetadas de forma importante pelo seu
desempenho passado. Têm uma estrutura fechada em laço (“loop”), o qual traz resultados de uma ação passada do sistema de volta para controlar uma ação futura.
discretos: o estado do sistema sofre alterações somente em tempos pré- determinados. No intervalo de tempo entre dois tempos subsequentes o estado permanece imutável. O estado do sistema discreto é determinado conforme a equação de evolução, a seguir:
o Yn+1 = F(Yn) Onde Y n+1 é o estado do sistema no instante n+1, e F(Yn) é uma função de perturbação do sistema.
contínuos: o estado do sistema sofre alterações continuamente durante todo o intervalo de tempo especificado. O estado do sistema contínuo é determinado pelas equações diferenciais de evolução.
Para Senge (2008), as empresas são sistemas, os quais estão conectados por ações inter-relacionadas, que durante anos as pessoas envolvidas nesse sistema não conseguem verificar os efeitos de uma ação sobre outra.
Segundo Al-Qirem (2012), o pensamento sistêmico permite entender as relações complexas, que influenciam o comportamento de um sistema. Segundo Senge (2008) existem dois tipos de complexidade: de detalhes e dinâmica. A dinâmica aparece quando uma ação provoca um conjunto de consequências em outra parte do sistema. Infelizmente, a maioria das “analises de sistemas” focaliza a complexidade de detalhes, e não a complexidade dinâmica.
3.3.2 Modelos
Modelo é uma representação externa e explícita de elementos da realidade vista por todos que desejam usar aquele modelo para entender, mudar, gerenciar e controlar parte daquela realidade (PIDD, 1996).
Qualquer tentativa de concepção de um sistema começa pela predição de seu comportamento. Tal predição é baseada na descrição matemática das características dinâmicas do sistema. Esta descrição é chamada modelo matemático do sistema, onde geralmente os modelos matemáticos usuais de sistemas contínuos no tempo são descritos por equações diferenciais (OGATA, 1998).
De acordo com Andrade et al (2006), os modelos são instrumentos de apoio para que os gestores aprendam as implicações da maneira como enxergam a realidade da organização.
Para Sterman (2000), os passos para o processo de modelagem de um sistema dinâmico são:
1. Articulação do problema. Definição clara de qual é o problema e por que é um problema. Quais as variáveis e horizonte de tempo? Qual é o comportamento histórico, qual deverá ser o comportamento no futuro?
2. Formulação da hipótese dinâmica. a) Geração da hipótese inicial – qual é o comportamento do problema no sistema. b) Foco endógeno - formulação da hipótese dinâmica que explica a dinâmica interna de comportamento da estrutura. c) Mapeamento - desenvolvimento de mapas baseados na hipótese inicial, variáveis chaves, e modos de referência e algum outro dado disponível usando ferramenta adequada.
3. Formulação do modelo de simulação: a) especificação da estrutura e regras de decisão. b) estimar os parâmetros, relacionamentos e condições iniciais. c) testar a consistência com o propósito e abrangência.
4. Teste do modelo: a) comparação com modelos de referência, b) testar a robustez sob condições extremas.
5. Formulação e avaliação de políticas e estruturas alternativas: a) especificar os cenários, b) projetos das novas regras de decisão, estratégias e estruturas, c) análise dos efeitos das políticas, d) análise da sensibilidade em cenários diferentes, e) interação das regras propostas no sistema.
De acordo com Andrade et al (2006), no foco da abordagem sistêmica, o modelo é desenvolvido sob a perspectiva de ambientes, onde as pessoas aprendem continuamente a partir do que realizam e do que pensam acerca do ambiente que estão inseridas, assim, melhorando o desempenho da organização.
Segundo Maani e Cavana (2000), em dinâmica de sistemas existem duas formas de modelagem, não excludentes, para caracterizar um sistema que são as abordagens,
soft e hard. Os conceitos soft e hard, são também relacionados, respectivamente, aos
problemas de abordagem: qualitativa e quantitativa. Sendo que, o formato qualitativo é beneficiado pela utilização de diagramas causais, enquanto no quantitativo é utilizado o diagrama de estoque e fluxo, que é adequado ao uso de simulação.
Os modelos podem ser classificados em: mentais e formais. O modelo mental é um conjunto de suposição na mente de uma única pessoa, podendo ser visto como sendo o primeiro passo para uma aprendizagem significativa, enquanto o formal é escrito em palavras ou equações matemáticas ou linguagem computacional (FORD, 1999).
De acordo com Sterman (2000), muitas vezes, para que um modelo seja real e tenha utilidade, faz-se necessário uma complexidade e muitas relações não lineares, onde a utilização de soluções analíticas não é possível. Com nossa capacidade cognitiva também não conseguimos lidar com tanta complexidade. Então, as simulações são utilizadas para melhor testarmos esses modelos.
Os modelos de simulação para análise através da dinâmica de sistemas apresentam uma variedade imensa de comportamentos dinâmicos. Segundo Sterman (2000), esse comportamento pode ser expresso pela combinação de alguns modos fundamentais:
crescimento exponencial: é gerado por uma estrutura de laço de realimentação positiva, onde a variável em questão cresce a uma taxa percentual fixa;
busca do objetivo (“goal seeking”): é gerada por uma estrutura de laço de realimentação negativa, onde a variável é corrigida até que alcance um objetivo pré-determinado;
oscilação: é gerada por uma estrutura de laço de realimentação negativa com atrasos (“delays”), onde a variável é corrigida com atrasos até que alcance um objetivo pré-determinado; assim o sistema procurará se ajustar ao objetivo pré- estabelecido ao longo do tempo, mas como há o atraso nunca chegará ao equilíbrio.
3.3.3 Simulação
Segundo Bazzo (2002) a simulação é uma técnica utilizada para estudar o comportamento e reações de um determinado sistema por meio de modelos, que imitam na totalidade ou em parte as propriedades e comportamentos deste sistema em uma escala menor, permitindo assim sua manipulação e estudo detalhado.
Segundo Dangerfield et al. (2010) simulação computacional é utilizada para rodar os modelos matemáticos baseados nas relações entre as variáveis do sistema e para esclarecer quais as principais técnicas utilizadas para modelagem e simulação. Santa-Eulalia et al (2009) exploraram várias pesquisas e desenvolveram um trabalho onde dividiram a revisão em três classificações:
Simulação: são técnicas de modelagem descritiva, onde o principal objetivo é criar um modelo que descreve o sistema para entendê-lo e/ou compará-lo com o desempenho de outros sistemas. São elas: Dinâmica de Sistemas, Método de Monte Carlo, Simulação de Evento Discreto, Combinação de Eventos Discretos e Contínuos e Jogos de Cadeia de Suprimentos.
Otimização: são modelos desenvolvidos que sugerem como o sistema deve ou deveria ser, com a intenção de descobrir o comportamento ideal, ou seja, ótimo do sistema modelo. São elas: Sistemas de Estoques em Multi-Echelon (baseado em dinâmica de sistemas e análise multicritéria), Otimização Clássica, Análise Baseada em Estatística (Combinação de Otimização com Monte Carlo,
Business Games, Baseda em Programação Estocástica e Técnicas baseadas em
Lógica Fuzzy) e Otimização Não-Parmêtrica.
Inteligência Artificial: são modelos, utilizados para descrever e/ou otimizar o sistema, que tentam imitar os sistemas, incluindo o comportamento humano para a gestão da cadeia de suprimentos.
Além das técnicas citadas acima, Santa-Eulalia et al (2009) ressalta uma técnica de abordagem híbrida com características da simulação e da otimização, além de outras pouco utilizadas até o momento: teoria tradicional de filas, simulação mental, simulação em planilhas e raciocínio baseado em casos.