Os sistemas raramente funcionam exatamente como previsto. Uma pessoa que realiza uma tarefa pode levar seis minutos em uma ocasião e oito minutos na seguinte. Às vezes, a variabilidade se deve a forças externas, como materiais que se comportam de forma diferente com base na umidade ambiente. Algumas variabilidades são bastante previsíveis, como uma ferramenta que corta mais lentamente à medida que fica cega com o uso. Outras parecem muito mais aleatórias, como uma máquina que falha de vez em quando. Coletivamente, vamos nos referir a elas como variabilidade do processo.
Você é bom em prever o impacto da variabilidade do processo? A maioria das pessoas acha que é razoavelmente boa nisso.
Por exemplo, se alguém lhe perguntasse qual é a probabilidade de rolar um três em uma função de um dado comum de seis lados, você provavelmente poderia responder corretamente uma em seis (17%). Da mesma forma, você provavelmente responderia que a probabilidade de lançar uma moeda duas vezes e ela dar cara nas duas vezes é de uma em quatro (25%).
Mas e quanto aos sistemas um pouco mais complexos? Digamos que você tenha um único caixa em um banco que sempre atende os clientes em exatamente 55 segundos e os clientes chegam com exatamente 60 segundos de intervalo. Você consegue prever o tempo médio de espera do cliente? Sempre fico surpreso com a quantidade de profissionais que erram até mesmo essa simples previsão. (Se você quiser verificar sua resposta, veja o comentário anexado a este artigo).
Mas digamos que esses tempos acima sejam variáveis, como pode ser em um sistema mais típico. Suponha que eles sejam tempos médios de processamento (usando distribuições exponenciais para simplificar). Isso faz alguma diferença? Isso muda a resposta que você deu? Você acha que o cliente médio esperaria o tempo todo? Você acha que ele esperaria menos de um minuto? Menos de 2 minutos? Menos de 5 minutos? Menos de 10 minutos? Já apresentei esse problema muitas vezes a muitos grupos e, em um grupo médio de 40 profissionais, é raro que uma única pessoa responda corretamente a essas perguntas.
Esse não é um problema difícil. Na verdade, esse problema é trivial em comparação até mesmo com o menor e mais simples sistema de produção. No entanto, essas mesmas pessoas olharão para um grupo de trabalho ou linha com cinco máquinas e se sentirão confiantes de que podem prever como um tempo de inatividade aleatório afetará o desempenho geral do sistema. Agora, estenda isso para um sistema típico com toda a sua variabilidade em tempos de processamento, falhas de equipamentos, tempos de reparo, chegada de materiais e todas as outras variabilidades comuns. Alguém pode prever seu desempenho? Você pode prever o impacto de uma mudança?
Com a ajuda da simulação, você pode.
Esse problema simples pode ser facilmente resolvido com a teoria das filas ou com um modelo simples em seu programa de simulação favorito. Problemas mais complexos exigirão simulação. Depois de usar sua intuição para adivinhar a resposta, sugiro que você mesmo determine a resposta correta. Se você quiser verificar sua resposta, veja o comentário anexado a este artigo.
E da próxima vez que você ou alguém que você conhece for tentado a prever o desempenho do sistema, espero que você se lembre de como foi bom ao prever o desempenho de um sistema trivial. Em seguida, use a simulação para obter uma resposta precisa.
Dave Sturrock
VP de Produtos – Simio LLC