出版社：Grupo de Pesquisa Metodologias em Ensino e Aprendizagem em Ciências
摘要：Este trabalho foi conduzido com o objetivo de implementar um modelo computacional para simular as etapas de produção de uma indústria de água mineral, através do software Stella 8.0. O modelo definido como dinâmico, estocástico e discreto constituiu-se de onze blocos interligados, e foi construído seguindo as etapas de caracterização do sistema real; criação do modelo conceitual; estruturação e verificação do modelo computacional; obtenção de dados; e validação do modelo. Partindo dos dados coletados no sistema real obteve-se os ajustes das distribuições utilizadas na montagem e verificação do modelo. A validação do programa foi efetuada através da comparação dos dados do sistema real com os dados simulados. Os valores coletados no sistema real apresentaram-se dentro dos limites superior e inferior no gráfico obtido pela análise de regressão, com nível de confiança de 95%, garantindo que o modelo computacional representasse de forma adequada o sistema real. Contudo, o modelo computacional desenvolvido foi aplicável para simular a dinâmica operacional de linhas processadoras de Água Mineral, por ser uma ferramenta de controle da produção, que permite a visualização do comportamento do sistema real, facilita a identificação de erros, melhora o fluxo produtivo e reduz custos industriais por controlar o tempo total de processamento.
其他摘要：This research was conducted with the objective of implementing a computer model to simulate the steps that comprise the operational flowchart of a mineral water industry, using the software Stella 8.0. The model defined as dynamic, stochastic and discrete consisted of eleven interconnected blocks. It was built following the steps of characterizing the real system, creating the conceptual model, structuring and verification of computational model, data collection, and model validation. From data collected in the real system we obtained fits of the distributions used in assembling and verifying the model. Validation of the program was conducted by comparing the data of the real system with simulated data. The values collected in the real system were within the upper and lower limits on the graph obtained by regression analysis, with a confidence level of 95%, ensuring that the computer model adequately represents the real system. However, the computational model developed is appliable to simulate the dynamics of processing lines of Mineral Water, being a tool of production control, which allows the visualization of the behavior of the real system, facilitates the identification of errors, improve production flow, and reduces manufacturing costs by controlling the total processing time.
