Fundação Universidade Federal do ABC Santo André, 30 de Agosto de 2025

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular: DISCIPLINA
Tipo de Disciplina: REGULAR
Forma de Participação: DISCIPLINA REGULAR
Unidade Responsável: PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO (11.01.06.59)
Código: EPR-203
Nome: MODELAGEM E SIMULAÇÃO DE SISTEMAS DE PRODUÇÃO
Carga Horária Teórica: 24 h.
Carga Horária Prática: 24 h.
Carga Horária Estudo Individual: 96 h.
Carga Horária Dedicada do Docente: 0 h.
Carga Horária Total: 144 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional: Não
Matriculável On-Line: Sim
Horário Flexível da Turma: Não
Horário Flexível do Docente: Sim
Obrigatoriedade de Nota Final: Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação: Não
Necessita de Orientador: Não
Exige Horário: Sim
Permite CH Compartilhada: Não
Permite Múltiplas Aprovações: Não
Quantidade de Avaliações: 3
Ementa/Descrição: Introdução às técnicas de simulação, análise estatística da simulação (geração de números aleatórios, aderência de distribuições, filas, coleta de estatísticas, testes estatísticos, verificação de modelos, calibração, técnicas de validação etc.), representação de modelos de simulação e definição do problema, análise de dados de entrada, validação do modelo simulado, análise das saídas de simulação, modelagem de sistema de produção e transporte, simulação de eventos discretos e análise de conceito de animação da simulação através de ferramentas computacionais. Simulação e otimização.
Referências: ABO-HAMAD, W., ARISHA, A. Modelling simulation optimisation methods in supply chain applications: A review. Irish Journal of Management, v .30, p. 95 - 124, 2011.BANKS, J.; CARSON II, J. S.; NELSON, B. L. Discrete event systems simulation. Englewod Cliffs, Prentice-Hall, 2009. BERTRAND, J. W. M.; FRANSOO, J. C. Modelling and simulation: operations management research methodologies using quantitative modeling. International Journal of Operations & Production Management , v .22, n. 2, p. 241 - 264, 2002. BUSSAB, W. O. Análise de Variância e de Regressão. Atual Editora, São Paulo, 1988. CAN, B.; HEAVEY, C. Comparison of experimental designs for simulation - based symbolic regression of manufacturing systems. Computers & Industrial Engineering, v. 61, p. 447 – 462, 2011.CHWIF, L; MEDINA. A.C. Modelagem e simulação de eventos discretos. Teoria e aplicações. Campinas: Bravarte, 2006. COLLIN, C. E. Pesquisa operacional: 170 aplicações em estratégia, finanças logística, produção, marketing e vendas. Rio de Janeiro: LTC, 2007. EOM, S.; KIM, E. A survey of decision support system applications (1995-2001). Journal of the Operational Research Society, v. 57, p. 1264-1278, 2006. FREITAS FILHO, P.J. Introdução a modelagem e simulação de sistemas com aplicações arena. Visual Books, 2008. GARCIA, C. Modelagem e simulação. 2. ed. SP: EdUSP, 2009. KELTON,W.D, Experimental Design for Simulation. Proceedings of the 2000 Winter Simulation Conference, pp. 32-38, 2000. KLEIJNE N, J. P. C.; VAN BEERS, W.; VAN NIEUWENHUYSE, I. Constrained optimization in simulation: A novel approach. European Journal of Operational Research, v.202, n.1, p.164 - 174, 2010. LAW, A. M.: MCCOMAS, M. G. Secrets of succesful simulation studies. Industrial Engineering , pp.47-72, May, 1990. LEE, D.E., SHI, J.J. Statistical analysis for simulating schedule network. In: Proceedings of the 2004 Winter Simulation Conference , pp.1283-1289, 2004.MONTGOMERY, D. C. Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros. LTC, 2012. NERSESIAN, R. L.; SWARTZ, G. B., Computer Simulation in Logistics: With Visual Basic Application. Quorum Books, Westport, C.T., 1996. PEDGEN, C. D.; SHANNON, R. E.; SADOWSKI, R. P. Introduction to Simulation Using SIMAN. Editora, McGraw Hill, 1995. PIDD, M. Computer simulatuion in magagement science. New York: John Wiley, 1998.

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