tcc modelo. | Comentários | Termostato\nSalvarSalvar tcc modelo. para ler mais tarde\n1K visualizações349 páginas\nAULA 3 - QUESTIONÁRIO DE PRODUTIVIDADE\nAEVV- Capitulo V_Sistema de Controle No AE_2(1)\nTecnicas de Obtencao e Determinacao de Requisitos\nO processo de Design de Sistemas Interativos centrado no humano\nVocê está na página 1de 349\nAPLICAÇÃO DE JOGO DE EMPRESAS\nUm experimento com geração randômica de cenários\nem sistemas dinâmicos\nTese apresentada ao Curso de Pós-Graduação da FGV/EAESP, na área de concentração Administração da Produção e Operações Industriais, como requisito para obtenção de título de doutor em Administração.\nCOLOMBO, Roberto. Aplicação de Jogo de Empresas: Um experimento com geração randômica de cenários em sistemas dinâmicos. São Paulo:FGV/EAESP, 2003, 348 p. (Tese de doutorado apresentada ao Curso de Pós-Graduação da FGV/EAESP, Área de Concentração: Administração da Produção e Operações Industriais.\nResumo: Trata do desenvolvimento e experimentação prática de um aplicativo para jogo de empresas, baseado no acoplamento de um modelo empresarial genérico construído dentro do paradigma de dinâmica de sistemas com um modelo em aplicativo de planilhas operando como um gerador randômico de cenários. Este aplicativo pode ser usado tanto de forma individual como com vários participantes de maneira individual ou em grupos com a participação de um administrador. A geração automática e randômica de cenários num jogo de empresas, propicia um ambiente diferenciado, às metas de aprendizado e treinamento dos participantes.\nPalavras-chave: Jogos de Empresas, Sistemas Dinâmicos, modelagem, simulação, treinamento empresarial.\nUm experimento com geração randômica de cenários em sistemas dinâmicos\nOrientador: Prof. Dr. Norberto Antonio Torres\nProf. Dr. Fábio Luiz Mariotto\nProf. Dr. Marcos Augusto Vasconcellos\nProf. Dr. Marcos Gouveia\nProf. Dr. Pedro Luiz O. Costa Neto\nPara Cleusa, eterna companheira, que de outras dimensões, continua iluminando o meu caminho\nAo meu orientador e amigo Norberto Torres, pelo contínuo incentivo e orientação.\nAos professores Marcos Vasconcellos e Fábio Mariotto, pelo pronto atendimento para a discussão da requalificação na troca de tema e também pelo incentivo generoso.\nA todos os professores, colegas e funcionários desta\nescola com quem tive contato nestes anos de trabalho, pela deferência, carinho e consideração com que sempre me distinguiram.\nAo meu amigo Eliezer Arantes da Costa, o Eli, um agradecimento especial pela inestimável ajuda neste trabalho. Ajuda na forma de conselhos, de discussões instigadoras e sobretudo pelo entusiasmo contagiante, que me estimulou quando a meta já parecia inalcançável.\nAos meus filhos de sangue, Dora e Luis e aos filhos que\nDeus colocou no meu caminho, Lili, Cassi, Alê e Rê, pelo ambiente de felicidade e aconchego que me proporcionam no ocaso desta vida, me dando calma e concentração para\n1.1 – O problema\n1.2 – Hipóteses iniciais e objetivos do trabalho\n1.3 – Delimitações do trabalho\n1.4 – Alguns detalhes do aplicativo\n1.5 – Apresentação do trabalho\nCapítulo 2 - Sobre sistemas dinâmicos, simulações, modelagens e jogos\n2.2 – Sistemas Dinâmicos\n2.2.1 – Histórico\n2.2.2 – Algumas considerações dobre sistemas\n2.2.3 – O feedback loop\n2.2.4 – A Metodologia de Dinâmica de Sistemas\n2.2.5 – Conceitos básicos e ferramentas da Dinâmica de Sistemas\n2.3 – De simulações, modelos e jogos\n2.4 – O aspecto pedagógico dos jogos empresariais\nCapítulo 3 – Apresentação do modelo\n3.2 – O modelo empresarial\n3.2.1 – Área de marketing e vendas\n3.2.2 – Área de operações\n3.2.3 – Área financeira\n3.2.4 – Área do Caixa\n3.2.5 – Área de financiamento em tecnologia de fabricação (TF)\n3.2.6 – Área de investimento em RH/TI\n3.2.7 – Área de investimento em P&D\n3.2.8 – Áreas de empréstimos bancários\n– O Gerador Randômico de Cenários (GRC)\n3.3.1 – A concepção do Gerador Randômico de Cenários\n3.3.2 – A estrutura do Gerador Randômico de Cenários\nCapítulo 4 – Análise crítica do desenvolvimento do modelo\n4.2 – A estrutura do modelo dinâmico\n4.2.1 – Articulação do problema\n4.2.2 – Formulação das hipóteses dinâmicas\n4.2.3 – Formulação de um modelo de simulação\n– Desenho das Diretrizes (Policy Design) e Avaliação\n4.3 - Análise do modelo de geração randômica de cenários\n4.3.1 – Porque Excel?\n4.3.2 – A estrutura estocástica do Gerador Randômico de Cenários\nCapítulo 5 – Operacionalização do jogo e avaliação prática do modelo\n5.2 – O jogo de empresas\n5.2.1 – Condições gerais do jogo\n5.2.2 – Objetivos do jogo\n5.2.3 – Seqüência do jogo\n5.3 – O teste de funcionalidade\n5.3.1 – Preparação e condições do experimento\n5.3.2 – Transcurso do teste e ocorrências\n5.3.3 – Modificações do modelo resultantes do teste\n5.4 – Análise de sensibilidade do modelo e a função critério\n5.4.1 – Determinação dos valores limites das variáveis\n5.4.2 – Detecção de problemas e correções\n5.4.3 – A simulação Monte Carlo\n5.4.4 – A forma final da função critério\n5.5 – Observações e contribuições adicionais decorrentes do teste de sensibilidade\n– Novos testes\n6.1 - Considerações finais sobre o trabalho\n6.2 - Desenvolvimentos futuros\nAnexo 1 – Equações do modelo Vensim\nAnexo 2 – Macros do Gerador Randômico de Cenários\nAnexo 3 – Jogo de Empresas: Manual do Usuário\nAnexo 4 – Avaliações do teste de funcionalidade\n1.1 – O problema O rapidíssimo desenvolvimento do poder computacional na última década, aliado ao relativo barateamento dos produtos de informática, tanto na área de hardware como também naquela de software, coloca nas mãos do administrador e tomador de decisões de hoje, ferramentas de análise, modelagem, simulação e visualização de processos, que seriam dificilmente imagináveis há 15 ou 20 anos. A nossa experiência em consultoria nos mostra que, uma parcela considerável dos profissionais na área de planejamento estratégico, operacional, tomadores de decisão, executivos de médio e alto escalão, principalmente no setor de pequenas e médias empresas e cuja experiência se estende pelo período de tempo citado, não fazem uso destas ferramentas, ou pelo menos não o fazem de maneira eficaz e proveitosa para o bom desenvolvimento de seus negócios. Por outro lado, as empresas têm tido dificuldades para a formação dos seus quadros de primeiro e segundo escalão com vistas aos processos de decisão estratégica e também operacional. As decisões são freqüentemente tomadas com base, em grande parte, na intuição, ou baseadas em raciocínio lineares e muitas vezes efetivadas tardiamente. Sabe-se outrossim, que as organizações em geral, sejam elas empresas, escolas, comunidades ou quaisquer outras que se possa citar, formam juntamente com seus environments, sistemas complexos, não lineares e em nada intuitivos, e decisões tomadas nas bases citadas tendem a produzir, no tempo, resultados no mínimo ineficazes. Com relação ao tempo para a tomada de decisões, a situação é ainda mais crítica, dadas as condições de mudanças extremamente rápidas em todos os setores da atividade empresarial. Várias medidas são usadas para atenuar esta situação, propiciando-se aos gerentes, administradores e pessoal executivo, reforços em treinamento, tais como, cursos fora e dentro da empresa, seminários, congressos, on the job training etc. Uma categoria especial dentre estas, é a dos jogos empresariais, cujos principais objetivos são o aprendizado na aplicação das melhores práticas dos negócios, avaliação das medidas corretivas dos participantes, sujeitos à competição dos concorrentes e às variações do meio ambiente e o treinamento para tomada de decisões em tempo hábil. Estes softwares são, na sua maioria, de elevado custo e de estrutura bastante complexa, e sua aplicação se dá principalmente em grandes empresas e, em geral, em grandes organizações.\n1.2 – Hipóteses iniciais e objetivos do trabalho Esta tese se propõe desenvolver e experimentar, na prática, uma ferramenta ou aplicativo, de conceito simples e de baixo custo, para aplicações em educação e treinamento do quadro gerencial, em pequenas e médias organizações, na forma de jogos empresariais estratégicos. As hipóteses de partida do presente trabalho podem ser condensadas nos seguintes itens:\n1.2.1 – Assume-se que uma empresa genérica seja passível de modelagem, através da\nmetodologia de Dinâmica de Sistemas, obtendo-se para ela um modelo dinâmico a ser usado nas simulações necessárias ao jogo. Este seria então um modelo dinâmico genérico para um determinado tipo de empresa, que no caso do presente trabalho, é uma empresa manufatureira com um único produto. Este modelo se constitui num dos módulos do aplicativo final, que denominamos de Modelo Empresarial (ME) e o seu desenvolvimento é feito através de um aplicativo comercial de sistemas dinâmicos.\n1.2.2 – Com base no aplicativo Excel, desenvolve-se uma ferramenta que gera, de\nmaneira randômica, porém estruturada, conjuntos de parâmetros, que correspondem a cenários externos à empresa, com vários graus de severidade. Este processo estocástico\né indexado em ciclos correspondentes a períodos anuais, nas simulações a serem\nexecutadas. A este módulo demos a designação de Gerador Randômico de Cenários (GRC). 1.2.3- Acoplam-se os dois aplicativos citados, formando um aplicativo final, que toma a forma de jogo de empresas, com geração randômica de cenários. Define-se uma seqüência operacional para o jogo, onde os participantes em treinamento reagem através de decisões no ME, em face das variações de cenários.\nA hipótese principal a ser verificada neste trabalho pode ser formulada como segue:\n1.2.4 - É possível simular a operação de uma pequena ou média empresa, em sua essência operacional e estratégica, através da aplicação de conceitos de sistemas dinâmicos, através de uma ferramenta simples e de fácil compreensão, que possibilite o treinamento gerencial na forma de jogos empresariais.\nAs hipóteses secundárias poderiam ser resumidas nos itens seguintes:\n1.2.5 – O funcionamento do modelo de geração randômica de cenários (GRC) dentro\ndas premissas estabelecidas no seu projeto.\n1.2.6 – O funcionamento do aplicativo final resultante do acoplamento dos dois módulos acima citados, na forma de jogo, com uma seqüência operacional adequada.\n1.2.7 – O aplicativo final resultante deve ser adequado para o jogo individual, como\nmodo stand alone, ou seja, os dois módulos, ME e GRC, ficarão residentes na máquina do usuário que, sozinho, conduzirá o jogo. O aplicativo será também apropriado ao jogo coletivo com vários participantes, individuais ou em grupos, sob a tutela de um administrador. Neste caso, os participantes estarão de posse do módulo ME e o administrador do módulo GRC.\n1.2.8– A comprovação do funcionamento do aplicativo final na prática, na forma de um teste de funcionalidade, num jogo de empresas com um grupo de profissionais da área de administração, pré-selecionados.\n1.2.9 – O uso do teste de funcionalidade para coleta de dados sobre erros nos modelos e\nsugestões dos participantes, e aplicação efetiva destes dados na melhoria do produto final, caracterizando o experimento como tal.\n1.2.10 – Apresentação de um roteiro detalhado de desenvolvimentos futuros.\n1.2.11 – Validação do processo de desenvolvimento do modelo dinâmico dentro de uma\n1.2.12 – Classificação do aplicativo dentro de uma referência selecionada.\nO presente trabalho está submetido às seguintes delimitações:\n1.3.1 – Embora o produto deste trabalho seja destinado para treinamento em empresas,\nele aqui foi desenvolvido dentro de um grau de detalhamento, condizente com os objetivos desta tese. Ele deve portanto ser encarado como um protótipo do produto final.\nA transformação do aplicativo de um protótipo, para um produto final comercializável,\nserá objeto de um desenvolvimento futuro, conforme roteiro detalhado apresentado no final deste trabalho. Neste desenvolvimento, estão contempladas várias possibilidades a\nserem experimentadas, em termos de detalhamento e diversificação dos modelos, bem como certas características de sofisticação em automação, interface com o usuário e outras, necessárias a um produto comercializável.\n1.3.2 – Não faz parte dos objetivos desta tese, nenhum tipo de medição ou avaliação\npedagógica da ferramenta aqui desenvolvida, e nenhuma inferência estatística com relação à sua qualidade ou aceitação, por usuários que com ela, de alguma maneira, tenham tido contato.\n1.3.3 – O aplicativo aqui desenvolvido não é do tipo competitivo. Mesmo na sua forma coletiva com vários participantes ou grupos, estes não interagem entre si, jogando uns contra os outros. Os usuários jogam no sentido de neutralizar as mudanças inesperadas\ndo meio ambiente em que a empresa está atuando. Configurações de problemas com a\nconcorrência e o mercado estão incluídos no jogo e são produzidos pelo gerador de cenários.\n1.4 – Alguns detalhes do aplicativo Em nossa presente avaliação, a metodologia de Dinâmica de Sistemas é razoavelmente conhecida em nosso meio, porém não nos parece ser de aplicação muito generalizada.\nEncontram-se na rede algumas publicações em certas áreas como Teive et al, (1998); Morozowski M. e Vieira Silveira, (1998); Lourenzani e Barbosa da Silva, (1999); Wiazovski\ne Barbosa da Silva, (1999); Andrade, A. L., 1997; Barros et al. (1999).\nA escolha dos parâmetros e da natureza das variáveis exógenas que irão definir os\ncenários, deverá ser determinada tendo em vista a aplicação em questão. No modelo aqui desenvolvido, conforme já citado, a organização escolhida é uma empresa manufatureira e as variáveis externas são, na sua maioria, provenientes de cenários macro-econômicos e que irão influenciar o desempenho da empresa, tais como, seus custos de fabricação, custos gerais, participação de mercado, capacidade de captação de recursos externos etc. Os valores das variáveis exógenas, gerados pelo GRC, são transferidos periodicamente para o modelo empresarial, e os participantes reagem através das variáveis de decisão disponíveis, de maneira a levar a empresa a bom termo até o fim da simulação.\nOs softwares de dinâmica de sistemas possuem, na sua maioria, um modo de jogo, onde o usuário pode variar parâmetros escolhidos e ajustar os valores de algumas variáveis selecionadas como variáveis de decisão, analisando o resultado de suas decisões no tempo,\nfazendo avançar e retroceder o processo de simulação do modelo. Na ferramenta aqui proposta, o participante não tem qualquer influência na escolha dos cenários que lhe serão impostos nos períodos sucessivos do jogo, o que imprime uma característica de originalidade\ne realismo no jogo que, ao nosso ver, contribui para uma maior eficácia no treinamento dos\nparticipantes. Através de todas as pesquisas realizadas no âmbito deste trabalho, não nos chegou ao conhecimento a existência de um aplicativo para jogos de empresas, composto pelo acoplamento de dois softwares comerciais de áreas distintas e com a geração randômica e automática de cenários. Caracteriza-se assim, ao nosso ver, a contribuição de originalidade, obrigatória num trabalho de tese como este aqui apresentado.\nFoi desenvolvida também uma ferramenta de avaliação dos resultados obtidos, que designamos por função critério, que estabelece uma medida relativa de qualidade dos resultados atingidos pelos participantes, ao final do jogo. Deve-se ressaltar aqui que a complexidade do aplicativo aqui desenvolvido - em grande parte, determinado pelo grau de detalhamento do modelo empresarial - foi escolhido de maneira a não se perder de vista o objetivo principal deste trabalho, que é perfazer um experimento prático, na forma de um jogo estratégico, de um modelo empresarial desenvolvido na metodologia de dinâmica de sistemas e com uma geração randômica de cenários. As possibilidades de detalhamento de um modelo dinâmico são quase que ilimitadas, ocorrendo casos de aplicação prática de modelos com centenas de milhares de variáveis. É uma norma, entre os modeladores experientes de sistemas dinâmicos, que se deve atentar para o fato de que nem sempre um modelo muito detalhado é o melhor modelo para o estudo em questão. O excesso de detalhes pode, em certos casos, mascarar efeitos dinâmicos importantes que se está querendo encontrar, prejudicando assim a eficiência do modelo. Outro aspecto a ser ressaltado é o da parametrização do sistema. No uso prático de um modelo desta natureza, ou seja, no caso de se modelar uma organização real, como num trabalho de consultoria por exemplo, os parâmetros do modelo, aqui entendidos como suas constantes, terão valores do ambiente real daquela empresa, obtidos por pesquisas de dados históricos, pesquisas de mercado, entrevistas e inúmeros outros processos de levantamento de dados, de maneira a se ter o environment da empresa representado do modo mais real possível. Neste trabalho, o modelo a ser usado é genérico e portanto, os valores dos seus parâmetros não provêm de dados reais, mas são valores médios provindos da experiência. Este ponto é detalhado nos capítulos 4 e 5.\n1.5 – Apresentação do trabalho Apresentamos a seguir a estrutura da tese com a descrição do conteúdo de seus capítulos constituintes. O capítulo 2, “Sobre sistemas dinâmicos, simulações, modelagens e jogos”, apresenta a revisão bibliográfica dos temas correlatos à modelagem dinâmica de organizações e jogos empresariais. Apresentamos neste capítulo uma exposição sucinta sobre a metodologia de dinâmica de sistemas, seu histórico, suas aplicações e seu desenvolvimento atual. Passamos em seguida ao tópico relativo a simulações, jogos e modelagem matemática, analisando uma taxonomia proposta por Gröβler e Maier, 1998. A análise desta referência tem por objetivo mostrar o universo das ferramentas de simulação e procurar localizar na\ntaxonomia, o aplicativo aqui desenvolvido, para melhor compreender as suas características e seus objetivos. A seguir, fechando o capítulo, passamos ao tema relativo aos jogos empresariais especificamente, e seu enfoque pedagógico. Embora esta tese não tenha por objetivo a avaliação pedagógica da ferramenta, o tema em si é fundamental no seu contexto.\nNo capítulo 3, “Apresentação do modelo”, descrevemos o aplicativo nos seus detalhes,\ninicialmente o modelo dinâmico da empresa descrevendo todas as variáveis em cada uma de suas áreas. Descrevemos, desta maneira, a área de marketing e vendas, a área de operações, a área financeira, área do caixa e as áreas de captação de recursos, que são aquelas correspondentes aos financiamentos em tecnologia de fabricação (TF), em tecnologia de informação (TI), em pesquisa e desenvolvimento (P&D), além dos empréstimos bancários para capital de giro. Esta descrição se estende às relações entre as variáveis, seu modo de influência e as equações que as governam. São mostradas e discutidas também algumas características dinâmicas do modelo, como alguns comportamentos transitórios detectados na sua simulação e suas interpretações. São discutidos também alguns aspectos teóricos do processo de integração numérica como justificativa para a simulação de injeção de aportes financeiros de curta duração.\nEm seguida passamos à descrição do segundo módulo do aplicativo, o gerador randômico de cenários – GRC. Apresenta-se primeiramente a sua concepção esquemática, mostrando o seu funcionamento geral. Em seguida, é mostrada a sua estrutura com as suas planilhas constituintes, a descrição de cada uma delas e também o fluxograma detalhado de operação. Finalmente, mostramos uma seqüência de vistas do gerador em funcionamento, destacando aspectos importantes para a sua completa definição e para um perfeito entendimento da sua operação. No anexo 2, mostramos a coleção das macros desenvolvidas para a operação do gerador.\nO capítulo 4, “Análise crítica do desenvolvimento do modelo”, mostra o\ndesenvolvimento da estrutura do modelo dinâmico deste trabalho, comparando as suas fases com aquelas descritas por Sterman (2000), como uma referência para validação deste processo; os desvios encontrados são justificados no decorrer da análise. Em seguida, passa-se à análise do modelo de geração randômica de cenários, justificando-se primeiramente a escolha do aplicativo Excel. Achamos necessária tal justificativa, em face das inúmeras críticas que este aplicativo sofre quando usado em certo tipo de aplicações. Na seqüência, descrevemos a estrutura estocástica do GRC, ou melhor, a estrutura que determina o seu comportamento estocástico, mostrando a sua composição nas de planilhas constituintes e seu\nfuncionamento, nos cálculos por fórmulas internas e nas macros. São justificadas neste item as escolhas das distribuições de probabilidade e seus parâmetros constituintes. O capítulo 5, “Operacionalização do jogo e avaliação prática do modelo”, mostra os aspectos operacionais do jogo estratégico, implementado pelo aplicativo. Inicia-se com a apresentação de um diagrama de blocos, representando a seqüência operacional do jogo. Mostramos as condições gerais de operacionalização do jogo e os seus objetivos e descrevemos a sua seqüência de operações de maneira detalhada. Passamos em seguida à descrição do experimento prático, denominado por nós, teste de funcionalidade, e que consistiu em submeter o aplicativo ao uso prático, com um grupo de profissionais atuantes na área de administração, com o objetivo de testar seu funcionamento, corrigir eventuais falhas nos modelos de ambos os módulos, e coletar sugestões de melhoria da ferramenta, feitas por usuários de nível selecionado. O experimento resultou em vários aperfeiçoamentos e correções nos modelos, que descrevemos em detalhe neste capítulo. Através dele, detectou-se também comportamento inadequado do modelo em certas situações de cenários e através de análise de sensibilidade, promoveu-se o ajuste de alguns parâmetros para corrigi-lo. Foram eliminadas algumas variáveis que se mostraram desnecessárias e outras cuja operação se mostrou problemática e que iriam requerer uma reformulação mais profunda do modelo para um funcionamento correto. Por outro lado, foram introduzidas novas variáveis a serem usadas numa função critério, que foi desenvolvida como ferramenta de avaliação dos participantes no jogo. Os parâmetros desta ferramenta foram determinados com o auxílio de uma análise de sensibilidade feita através de simulações Monte Carlo multivariadas, no modelo empresarial. O GRC também sofreu modificações, com o desenvolvimento e introdução de um algorítmo recursivo de probabilidades, que torna os cenários do período seguinte, dependentes daqueles do período anterior, modificando o conceito inicial de tornar os cenários totalmente independentes entre si. As causas desta modificação são analisadas no texto deste capítulo. Atendendo também às sugestões dos participantes do teste, foram introduzidas várias modificações na interface gráfica do modelo empresarial, tornando o seu manuseio mais fácil e diminuindo as possibilidades de erros acidentais. O capítulo é fechado com uma análise teórica sobre os vários tipos de sensibilidade, exibidos pelos modelos dinâmicos, e sua aplicação no modelo em análise. No capítulo 6, “Conclusão”, fazemos as considerações finais sobre o trabalho, descrevendo as suas fases e mostrando a sua caracterização como um experimento e a validação dos objetivos aqui propostos. Finalizando, traçamos um roteiro futuro de\ndesenvolvimento para a ferramenta, aqui desenvolvida em termos de protótipo, com as diversas áreas nas quais a ferramenta pode ser ampliada, detalhada e diversificada, para se tornar um produto comercial. Para este roteiro, idealizamos uma taxonomia onde se classificam as diversas possibilidades de expansão e detalhamento do modelo dinâmico aqui desenvolvido e detalhamos uma das categorias que resulta no conceito de modelo dinâmico modular, analisando-se para esta alternativa alguns aspectos importantes no seu projeto e execução.\nCapítulo 2: Sobre sistemas dinâmicos, simulações, modelagens e jogos\nIniciamos este capítulo com uma apresentação sucinta sobre dinâmica de sistemas, cujo objetivo é possibilitar ao leitor não familiarizado com esta metodologia, um contato mais rápido com ela, facilitando o entendimento dos conceitos empregados na modelagem aqui desenvolvida. Passamos em seguida, a uma discussão sobre o tema simulações e modelagens, e procuramos classificar o aplicativo aqui desenvolvido, com base em uma taxonomia\nproposta por Gröβler e Maier (1998), com o objetivo de situa-lo no contexto dos jogos de empresas. Em seguida, discutimos o tema jogos empresariais, suas aplicações e aspectos pedagógicos decorrentes.\n2.2 – Sistemas Dinâmicos (SD)\n2.2.1 – Histórico A metodologia da Dinâmica de Sistemas ou de Sistemas Dinâmicos (em Português, usa- se as duas expressões indistintamente, embora em inglês o termo mais usado e oficial desta área seja System Dynamics - SD), surgiu durante os anos 50 com Jay Forrester. Forrester 1 , que era engenheiro elétrico e trabalhava durante os anos 40 no Laboratório de Servomecanismos do MIT, onde durante a segunda guerra mundial desenvolveu servomecanismos para antenas de radar e torres de artilharia navais. Posteriormente, nos anos 50, esteve envolvido com o desenvolvimento dos primeiros simuladores de vôo e em 1956 entrou para a famosa Sloan School of Management do Massachussetts Institute of Technology, onde começou a aplicar os seus conhecimentos e experiência na teoria de controles, em sistemas sociais, mais especificamente em gestão de negócios. Este trabalho evoluiu para o que se conhece hoje como Dinâmica de Sistemas, e a sua formalização se deu praticamente em 1961, com a publicação do seu conhecido livro Industrial Dynamics (Forrester, J. W., 1961), que apresenta a análise dinâmica de um problema de administração de empresas, através de um modelo de um sistema de produção-distribuição que apresenta um comportamento oscilatório. São discutidos no livro, vários procedimentos administrativos para melhorar o desempenho do sistema, e várias análises experimentais são apresentadas. A metodologia evoluiu para além da modelagem de corporações e empresas, passando para a\n1 Até esta data (12/2002) Forrester, aproximando-se dos 90 anos de idade, continua ativo no MIT, onde é Professor Emérito Germershousen e Conferencista Sênior.\nmodelagem de sistemas sociais mais amplos, e em 1969 Forrester publica Urban Dynamics (Forrester, J. W., 1969), que se tornou o trabalho fundamental na área de modelagem em planejamento urbano. Este trabalho foi muito controvertido e provocou uma cadeia de reações negativas por parte da comunidade, pois como resultado das simulações efetuadas no modelo, as conclusões apontavam que a construção de residências de baixo custo em uma cidade, contribuía mais rapidamente para a sua degenerescência, ao invés de contribuir para a sua revitalização. Estes resultados, que eram obviamente opostos ao senso comum de todos os envolvidos no tema, hoje são aceitos sem restrições. Este trabalho evoluiu para a modelagem em escala global, com o famoso projeto do Clube de Roma, descrito no clássico livro, Os Limites do Crescimento (Meadows, D.H. et all, 1972), onde se analisa o futuro da humanidade, sujeita a fontes de recursos finitos, concluindo-se que os modelos de crescimento eram insustentáveis. Nove meses antes da publicação de Os Limites do Crescimento, Forrester publicou a primeira edição de World Dynamics (Forrester, J. W., 1973) que mostra o primeiro modelo global, no qual o trabalho do Clube de Roma estava baseado. Este trabalho teve grande aceitação e difusão entre o público leigo (Forrester, J. W.,\nNo começo dos anos 60 Forrester fundou o System Dynamics Group 2 no M.I.T. que patrocina a difusão da metodologia e desenvolve vários projetos a nível nacional, global e educacional; John Sterman, professor do MIT, uma das maiores autoridades mundiais em Sistemas Dinâmicos, é atualmente o presidente do SDG 3 . A metodologia de Sistemas Dinâmicos, seguindo a aplicação inicial de Forrester no seu Industrial Dynamics se fez, durante este tempo, sempre presente na área de gestão de negócios, com modelos de empresas e de mercados (Coyle, R. G., 1977; Roberts, E. B., 1978; Lyneis, J. M., 1980; Morecroft, J. D. W., 1984) 4 . No entanto essas aplicações empresariais, se assim chamadas, ganharam um impulso bastante grande no início dos anos 90 com o barateamento e difusão dos computadores pessoais, com o aumento extraordinário do seu poder computacional e o conseqüente aparecimento de softwares que facilitavam em muito o trabalho de modelagem, através de uma interface gráfica bastante amigável e de rotinas de automação na escrita das equações dos modelos. Pacotes como o Vensim 5 , iThink e Stella 6 e\n2 Ver site http://sysdyn.mit.edu/sd-group/\n4 Estas referências se encontram no excelente trabalho de Sastry e Sterman Desert Island Dynamics: An Annotated Survey of the Essential System Dynamics Literature no site do System Dynamics Group http://web.mit.edu/jsterman/www/DID.html.\n5 Fabricante: Ventana Systems http://www.vensim.com\n6 Fabricante: High Performance Systems Inc. http://www.hps-inc.com\nPowersim 7 , entre outros, tiveram um papel decisivo na difusão da metodologia de SD no mundo empresarial. Outra área em que os SD tiveram um papel importante foi na da educação, tanto na educação básica, (ensino básico e secundário) como no ensino gerencial. A primeira tem sido objeto de inúmeros trabalhos e reflexões, tanto nos EUA como na Europa (Forrester, 1994; 1992; Hight, J. 1995; Alessi, 2000). A segunda é a área da modelagem para aprendizado nas organizações, concebido como aprendizado do pensamento sistêmico para enfrentar os problemas organizacionais e empresariais. Esta área engloba a parte de treinamento gerencial na modelagem de empresas e organizações e os jogos empresariais de diversas formas 8 .\n2.2.2 – Algumas considerações sobre sistemas Antes de entrarmos especificamente na área de Sistemas Dinâmicos, examinaremos os principais tópicos relativos a sistemas, analisando-os no contexto em pauta, para em seguida pesquisarmos definições para a metodologia de dinâmica de sistemas. Forrester, em seu Principles of Systems (Forrester, 1968, pg. 1-1), apresenta uma descrição e classificação de sistemas que nos parece a mais adequada e a mais concisa, para os fins desta análise.\n“ Conforme o seu uso aqui,“sistema” significa um grupo de partes que operam em conjunto para\num objetivo comum. Um automóvel é um sistema de componentes que trabalham em conjunto para prover transporte. Um piloto automático e um avião formam um sistema para voar a uma altitude pré- estabelecida. Um depósito e uma plataforma de carregamento formam um sistema para a entrega de mercadorias em caminhões. Um sistema pode incluir pessoas, bem como partes físicas. O almoxarife e os funcionários do escritório constituem uma parte do sistema almoxarifado. A gerência de uma empresa é\n7 Fabricante: Powersim Corp. http://www.powersim.com\n8 Como jogos clássicos em SD podem ser citados: 1) Meadows D. L. Stratagem University of New Hampshire, Durham NH. É um jogo interativo por computador, onde cada time administra o desenvolvimento de uma nação por um século, incluindo população, agricultura, energia, industria, poluição e comércio exterior. 2) Sterman J.\nD. The Beer Distribution Game Sloan School of Management, Cambridge MA. É um jogo simples de grupo de\nquatro estágios envolvendo produção e distribuição. Este jogo possibilita para muitos alunos a sua primeira exposição aos sistemas dinâmicos e ilustra como a estrutura do sistema influencia o seu comportamento. Há uma\nsérie de instruções, vídeos, análises e papers interpretativos disponíveis com Stermam no MIT. 3) Meadows D.\nL. Fishbanks Game University of New Hampshire, Durham NH. É um jogo de grupo com suporte por\ncomputador no qual os jogadores administram uma indústria de pesca. Este jogo ilustra a gestão de recursos renováveis. É amplamente usado em educação; é certificado pelo US Dept. of Education. É fácil de jogar para\nqualquer pessoa, desde estudantes do ensino médio até administradores governamentais. Sterman J. D. People Express Management Flight Simulator Sloan School of Management, Cambridge MA. É um exercício de simulação interativo que dá aos usuários a experiência em primeira mão no controle de uma companhia aérea. Ele ilustra os efeitos da atuação de feedbacks e de não-linearidades, provendo os participantes com um aprendizado experimental. (De Desert Island Dynamics: An Anottated Survey of the Essential System Dynamics Literature ibid.)\num sistema de pessoas para alocar recursos e regular a atividade de um negócio. Uma família é um sistema para viver e criar crianças.”\nde “abertos” ou “fechados”, estes também\nchamados de sistemas com feedback 9 (feedback systems).\n“Sistemas abertos são aqueles que têm a característica de que as saídas respondem às entradas, porém estão dissociadas destas últimas e não têm sobre elas nenhuma influência. Um sistema aberto não tem consciência do seu próprio desempenho e uma ação passada não controla uma ação futura. Um automóvel em si é um sistema aberto, pois ele não é governado por onde ele esteve no passado e também não tem um objetivo para estar no futuro.”\nSistemas fechados são aqueles cujo comportamento presente é influenciado de alguma maneira pelo seu comportamento passado. Um automóvel e seu motorista, que tem por objetivo trafegar por uma estrada a uma velocidade pré-determinada, formam um sistema fechado, cujo comportamento presente, acelerar ou desacelerar, dependem do seu estado anterior, que é a velocidade ultrapassando o limite ou ficando abaixo deste.\n2.2.3 – O feedback loop 10 Um feedback loop é, na sua expressão mais simples, um circuito ou uma trajetória fechada que liga em seqüência, a decisão que controla a ação, o estado, ou condição do sistema e a informação acerca deste estado, esta última ligada à decisão, fechando o ciclo, como mostrado na figura 2.1. A condição do sistema, também chamado de nível, como se verá mais adiante, é uma variável que define o estado real do mesmo. A decisão, por sua vez,\nFig. 2.1 – O esquema genérico de um feedback\nloop. Adaptado de Forrester, 1968, pg. 1-8.\né tomada com base na informação que se tem do estado do sistema. Esta informação carrega consigo todas as imperfeições que normalmente acompanham as informações, como, atraso, imprecisões etc.\n9 A palavra inglesa feedback poderia ser traduzida como retroalimentação ou realimentação em português, porém este termo é raramente usado na literatura técnica e científica em geral, optando-se, por isso, usar o termo original, que é o que faremos daqui para frente neste trabalho. O mesmo vale para a palavra loop que em português quer dizer laço ou ciclo fechado que é o significado aqui usado. 10 Optamos aqui por usar indistintamente as traduções de sistema de realimentação, ou sistema fechado, bem como a expressão original em itálico.\nOs ciclos fechados contêm, geralmente, tempos de espera ou de duração, associados às atividades constituintes, como no exemplo mostrado na fig.2.2.\nInfo rmaçã o\nFig. 2.2 – Ciclo fechado de encomenda para estoque. Adaptado de Forrester, 1968\ndado por uma sala aquecida, o sistema de aquecimento e as pessoas que nela se encontram.\nha-se que numa sala nestas condições, uma janela é aberta e uma corrente de ar frio\nfaça a temperatura da sala cair de um determinado valor. As pessoas que lá se encontram poderão ter uma reação (se a queda de temperatura for muito grande!) de colocar agasalhos; o aquecedor irá ligar e queimará uma certa quantidade de óleo, o que por sua vez provocará uma diminuição do nível de óleo no reservatório etc. Assim uma queda de temperatura ambiente irá ocasionar uma série de ocorrências que lhe são conseqüentes. Estes exemplos, se considerados numa cadeia de eventos, formam um ciclo aberto de causalidade, ou seja, a temperatura cai, as pessoas colocam agasalhos, o aquecedor queima mais óleo e assim por diante (pode-se estender estas conseqüências quase que indefinidamente!). Neste caso, os efeitos mencionados não agem de nenhuma maneira sobre a temperatura da sala. Se considerarmos agora no conjunto acima, o sistema de controle de temperatura ambiente com o termostato e sua regulagem, temos um sistema fechado, pois a temperatura ao ultrapassar o limite inferior dado pela regulagem, fará com que o termostato ligue o aquecedor e restaure a temperatura inicial. Assim, a variável inicial temperatura, age com seu novo valor, sobre o termostato, que aciona o aquecedor e volta a influenciar na variável inicial. Esta característica é típica dos sistemas com feedback, onde a mesma variável é causa e também efeito, através\nm exemplo, muito usado para explicar sistemas abertos e sistemas fechados, é a\nde uma cadeia fechada de eventos (Martin, 1997). Este ciclo fechado é mostrado de maneira\nsimplificada na figura 2.3\natingir a temp.\nIntrodução de calor\nna sala pelos radiadores\n2.3 – Ciclo com feedback de um sistema de aquecimento de ambiente.\nAssim, pela estrutura básica do ciclo, a temperatura da sala é afetada pela ação do te rmostato, que por sua vez afeta o aquecedor, depois os radiadores, que por sua vez voltam a afetar a temperatura da sala. Os ciclos com feedback podem, por sua vez, ser classificados em ciclos positivos e ciclos negativos. Esta classificação nada tem a ver com um suposto valor ou qualidade do ciclo, porém diz respeito ao comportamento do sistema. Feedback positivo é aquele cujas mudanças agem no sentido direto de reforçar o comportamento do sistema, enquanto que, nos feedback negativos o sentido é inverso, ou seja de balancear ou estabilizar o seu comportamento. Em outras palavras, um feedback positivo faz com que um aumento numa variável tenha como conseqüência um novo aumento na mesma variável, enquanto que no caso do ciclo negativo, um aumento numa variável provoca uma diminuição nesta mesma variável. Um exemplo típico de um feedback positivo é aquele da reprodução de bactérias E. Coli (Martin, i bid). Considere-se uma certa quantidade de bactérias em um frasco em agitação.\nproporcional à população existente no frasco. Assim quanto maior a população, maior é a taxa\nbactérias se reproduzem por divisão e multiplicação e a sua taxa de reprodução é\nde reprodução. Um diagrama simplificado deste processo é visto na figura 2.4.\nO ciclo de feedback positivo está indicado na figura e deve-se atentar par a o fato de que a seta com o esquema de válvula indica um fluxo material de bactérias para a variável nível, Popul ação de Bactérias, e ao mesmo tempo esta seta fazem parte da cadeia causal do ciclo fechado. Se partirmos de um valor inicial de 100 bactérias no frasco e considerando que sua taxa de reprodução seja de 100%, o tempo de reprodução seja de 0,65 horas, e desde que haja\nde bac térias\nFig. 2.4 – Ciclo com feedback positivo: exemplo de reprodução bacteriana.\nnutrientes e espaço suficientes, após 4 horas temos o número total de bactérias no frasco con forme mostra o gráfico da figura 2.5, de aproximadamente 26.000.\nFig. 2.5 – Crescimento exponencial da variável População Bacteriana como conseqüência de um feedback positivo.\nUm exemplo típico de feedback negativo é aquele apresentado pela degradação de um\nelemento radioativo com o tempo, cujo diagrama, pode ser visto na figura 2.6.\nFig. 2.6 – Ciclo com feedback negativo: exemplo de degradação de material radioativo.\nSe considerarmos que um elemento radioativo, como o carbono 14, tem uma meia vida\nde 5230 anos, qual seria o comportamento de 1000 núcleos radioativos num período de\n600.000 anos? O gráfico é mostrado na figura 2.7 e mostra um exemplo de decaimento\nexponencial ou também chamado declínio assintótico.\nFig. 2.7 – Declínio assintótico da variável Núcleos Radioativos como conseqüência de um feedback negativo.\nO comportamento de um sistema com um feedback negativo, também pode ser dado por\numa tendência assintótica para um determinado valor, seja por via ascendente ou descendente.\nOs feedbacks negativos e positivos, presentes em um sistema, se combinam para dar as várias\nformas possíveis de comportamento dinâmico do mesmo.\nOs sistemas no mundo real, especialmente aqueles em que vivemos socialmente, como\nas organizações de todos os tipos, comunidades de todos os níveis, desde os grupos familiares,\naté a humanidade como um todo, podem ser representados por modelos que são constituídos\npor milhares, ou mesmo milhões de variáveis, dependendo do seu grau de detalhamento e da\ncomplexidade do sistema em questão, que englobam enormes quantidades de feedback loops\nque se auto-influenciam e definem um comportamento dinâmico padrão do sistema para um\ndeterminado conjunto de condições iniciais e um determinado conjunto de variações nos seus\nparâmetros. Estes padrões podem ser condensados em quatro tipos básicos que são mostrados\nna figura 2.8.\nAtingimento de meta\nd) Em forma de “S”\nFig. 2.8 – Padrões característicos de comportamento sistêmico. Adaptado de Martin 1998, Cap1\nOs feedbacks positivos produzem, em condições não restritivas, os comportamentos delineados em a), que podem levar o sistema ao caos ou a uma ruptura catastrófica; os feedbacks negativos produzem, de per si, os comportamentos delineados em b), e agindo em conjunto com os ciclos positivos, quase que como um freio sobre estes, podem ocasionar o comportamento delineado em d). O comportamento oscilatório é ocasionado por feedbacks negativos com tempos de retardo (lag times) no ciclo. Tempos de retardo estão sempre presentes nos sistemas, correspondendo geralmente ao fluxo de informações sobre as suas variáveis de estado. No capítulo 2, na descrição do modelo, analisamos um comportamento oscilatório. Os padrões, a), b) e c), seriam padrões fundamentais e o padrão d) seria um padrão composto. Sterman (2000, pg. 108), propõe ainda mais dois padrões compostos como sendo de ocorrência comum, que é o crescimento seguido de oscilação (overshoot) e o crescimento seguido de colapso, como mostrado na figura 2.9.\nCCCrrreeessscicicimmmeeennntttooo cococommm ooosss cicicilllaaa çãçãçãooo\nCCCrrreeessscicicimmmeeennntttooo cococommm cococo lllaaapppsssooo\nFig. 2.9 – Padrões adicionais de comportamento. Adaptado de Sterman (2000, pg.108)\nAssim, se quisermos avaliar o comportamento de um sistema através de uma variável ou de um grupo de variáveis, quando submetido a uma influência externa ou a uma modificação interna, só poderemos obter resultados consistentes se analisarmos e pensarmos o sistema como um todo, levando em conta todas as interações entre seus componentes no tempo. Note- se que, os ciclos com feedback caracterizam sistemas não-lineares, e como tal, com comportamento imprevisível através de modelos mentais, ou de simplificações através de linearizações. Senge definiu este enfoque de pensamento sistêmico, como a quinta disciplina que deve ser empregada para as organizações em aprendizado, como a ferramenta mais importante para o planejamento estratégico da empresa. A sua descrição (Senge, 2001, pg. 40) diz:\n“ As empresas e outros feitos humanos também são sistemas. Estão igualmente conectados por\nfios invisíveis de ações inter-relacionadas, que muitas vezes levam anos para manifestar seus efeitos umas\nsobre as outras. Como nós mesmos fazemos parte deste tecido, é duplamente difícil ver o padrão de mudança como um todo. Ao contrário, tendemos nos concentrar em fotografias de partes isoladas do sistema, perguntando-nos por que nossos problemas mais profundos parecem nunca se resolver. O pensamento sistêmico é um quadro de referência conceitual, um conjunto de conhecimentos e ferramentas desenvolvido ao longo dos últimos cinqüenta anos, para esclarecer os padrões como um todo e ajudar-nos a ver como modifica-los efetivamente.”\nA falta do pensamento sistêmico na formulação de políticas sociais aplicadas em vários níveis de comunidades, de procedimentos administrativos e planejamentos estratégicos em organizações dos mais variados tipos, é freqüentemente a causa de problemas maiores e mais graves do que aqueles que as políticas e planejamentos se propunham a sanar em primeiro lugar. Forrester, num paper escrito em 1971 e reeditado em 1995 fala sobre os sistemas sociais e os enfoques usados para a solução dos seus problemas, e um novo enfoque dado pela dinâmica de sistemas:\n“A mente humana não está adaptada para interpretar a maneira como os sistemas sociais se comportam. Os sistemas sociais pertencem à classe denominada de sistemas não-lineares de múltiplos ciclos fechados (multi-loop nonlinear feedback systems). Os processos evolutivos não nos deram a habilidade mental de interpretar corretamente o comportamento dinâmico destes sistemas complexos nos quais nós estamos agora imersos.”\nOs sistemas não-lineares, além de apresentarem comportamentos dificilmente previsíveis, contêm uma natureza não-intuitiva que dificulta ainda mais a sua compreensão. O fundador da dinâmica de sistemas discorre sobre este ponto, falando sobre as organizações empresariais:\n“ Numa empresa em apuros, as pessoas estão geralmente tentando, com as melhores de suas\nhabilidades, ajudar a resolver as principais dificuldades. Pode-se combinar os procedimentos administrativos num modelo computadorizado, para mostrar as conseqüências de como os procedimentos interagem entre si. Em muitos casos, se torna evidente que os procedimentos praticados descrevem um sistema, que na realidade causa as dificuldades observadas. Em outras palavras, os procedimentos conhecidos e propostos pela organização, são suficientes para criar as dificuldades que estão ocorrendo.”, (Forrester, ibid).\n2.2.4 – A Metodologia de Dinâmica de Sistemas Há uma certa sobreposição de significados atribuídos aos termos, pensamento sistêmico e a dinâmica de sistemas, sendo ambos usados freqüentemente para definir a mesma coisa 11 . Na realidade, esta sobreposição de termos e significados pode, em alguns casos, gerar alguma confusão. O pensamento sistêmico é o enfoque dado na análise de um problema, admitindo-se este como um efeito final de um conjunto de comportamentos de elementos ligados, causal e temporalmente. A metodologia de Dinâmica de Sistemas propõe ações específicas em uma seqüência pré-determinada, com o objetivo de se analisar os sistemas dinâmicos ou se quisermos, o comportamento dinâmico dos sistemas (Forrester, 1994). Coyle apresenta uma lista de definições de Dinâmica de Sistemas (Coyle, 1996, pg.9) iniciando com a definição de Forrester no seu Industrial Dynamics em 1961:\ninvestigação das características dos feedbacks de informação em sistemas [gerenciados] e o\nuso de modelos para o projeto (design) de formas organizacionais e normas administrativas melhoradas.”\nUma versão anterior do mesmo autor (Coyle, 1979, pg.2):\n11 Na literatura de língua alemã sobre o tema, a expressão vernetztes Denken, (que literalmente significa “pensamento em rede” ou “pensamento interconectado”, mas que poderia ser traduzida como pensamento sistêmico) é freqüentemente usada para exprimir dinâmica de sistemas, embora o termo “System Dynamik”e o termo “systemisches Denken” (Dinâmica de Sistemas e Pensamento sistêmico respec.) também sejam usados na língua alemã. Interessante notar o desenvolvimento por vezes paralelo entre a DS nos EUA e na Alemanha. Um trabalho interessante de Ossimitz G. da Universidade de Klagenfurt Entwicklung vernetztes Denken (O desenvolvimento do pensamento sistêmico) em http://www.uni-klu.ac.at/users/gossimit/proj/entvd.htm , mostra que o termo vernetztes Denken foi cunhado pela primeira vez na Alemanha pelo Prof. Frederic Vester no campo da Biocibernética, por volta de 1984 e a sua pesquisa coincide com todos os passos da Dinâmica de Sistemas. Quando do aparecimento do software STELLA para o computador Macintosh, que marcou o início da popularização das simulações nesta área, o seu uso na Alemanha, nestas pesquisas foi imediato.\n“Um método de análise de problemas no qual [a variável] tempo é um fator muito importante, e que envolve o estudo de como o sistema pode ser defendido contra, ou ser beneficiado com, os choques que recaem sobre ele vindos do mundo exterior”,\nou ainda colocado de outra maneira:\n“A Dinâmica de Sistemas é o ramo da teoria de controles, que trata dos sistemas sócio- econômicos, e do ramo das Ciências Administrativas que trata dos problemas de controlabilidade.”\nWolstenholme (Wolstenholme , 1990) propõe a seguinte definição:\n“Um método rigoroso para descrição qualitativa, exploração e análise de sistemas complexos em termos de seus processos, informação, fronteiras organizacionais e estratégias, que facilita modelagens de simulações quantitativas e análise para o desenho da estrutura do sistema e seu comportamento”.\nApós criticar os limites de cada uma destas definições ele propõe a seguinte definição provisória:\n“A Dinâmica de Sistemas trata do comportamento dependente do tempo , de sistemas gerenciados com o objetivo de, descrever o sistema e entender, através de modelos qualitativos e quantitativos, como o feedback de informações governa o seu comportamento, e de desenhar estruturas de feedback de informações e normas de controle robustas através de simulação e otimização.”\nCoyle trata esta definição como se fosse provisória e avisa o leitor que o desafiará a dar a sua própria definição no final do livro\nA metodologia de SD fica, no entanto, mais clara quando se detalha a seqüência de\npassos a serem dados para a sua implementação (Coyle, ibid). A primeira fase é o reconhecimento do problema a ser resolvido e quais são as pessoas na organização que estão diretamente ligadas na sua solução. Na segunda fase, faz-se um diagrama causal ou diagrama de ciclos causais (causal loop diagram), que mostra todas as variáveis em jogo e o seu inter- relacionamento. Este diagrama é por vezes chamado de diagrama de influência.\nA terceira fase refere-se à análise qualitativa do diagrama, no sentido de estuda-lo para\ncompreender melhor o problema. Muitas vezes, esta análise traz insights importantes do sistema, que serão de grande ajuda nas fases posteriores do processo. A quarta fase, é aquela referente à modelagem e o subseqüente teste, ou testes do modelo. A quinta fase seria aquela da experimentação, no modelo, dos processos administrativos atuais e a elaboração de testes de sensibilidade. Em seguida viria a fase 5a que seria a simulação exploratória para o projeto de novos processos administrativos. Nesta fase há um intercâmbio de idéias com as pessoas da organização, o que leva, através de um mecanismo de otimização, a se ter no final do processo diretrizes mais robustas, que evitam ou, resolvem os comportamentos dinâmicos indesejáveis, que ocasionavam os problemas a serem resolvidos no início. Um diagrama deste enfoque da seqüência de fases de SD é mostrado na fig. 2.10.\n-- DDeefinfiniçiçããoo ddoo pprroobblleemmaa\n(Diagrama de Influência)\nCompreensão e idéias\nVerificação e idéias\n4 – Modelo para simulação\n5b – Desenho dos processos\nFig. 2.10 – O processo de Dinâmica de Sistemas. Adaptado de Coyle, 1996, pg. 14.\nUma seqüência semelhante, porém mais detalhada é aquela dada por Vennix et al.\n(1994, pg. 31), que é mostrada na tabela 2.1. Ali, podem ser vistas as fases da metodologia de\nSD, e os passos de cada fase, sobre os quais passamos a comentar.\n- Form ulação\na - defi nir o horizonte de tempo\n- defi nir o nível de agregação\n- identificar os modos de referência\n- definir as fronteiras do sistema\na - estabelecer\n- determi nar\nos fl uxos e níveis importantes\n- identificar os feedback loops\na - desenvolver as equações matemáticas\n- quanti ficar os parâmet ros do modelo\n- Análise/A valiação\na - verificar o modelo quanto a valores lógicos\n- fazer análises de sensibilidade\n- validar o modelo\na - conduzir experim entos com processos\n- avali ar os experimentos dos processos\nTabela 2.1 – Fases e passos na metodologia de Dinâmica de Sistemas. Adaptado de\nVennix et al., 1994, pg. 31.\nExistem, como é natural, variações de enfoques de vários autores com relação às fases e passos necessários para a implementação de um modelo pela metodologia de SD. Vennix, na referência citada, aponta os trabalhos de Richardson e Pugh 12 (1981) que definem sete estágios na construção de um modelo de SD, Roberts et al. (1983), que definem seis estágios bastante semelhantes aos de Vennix, e há também o trabalho de Sterman (2000) que é o mais abrangente e o mais detalhado, com relação à implementação da metodologia de Dinâmica de Sistemas, e que é usado no capítulo 3 como referência para o presente trabalho. O enfoque\ndado por Vennix nos parece, no entanto, o mais adequado e claro para uma análise descritiva\ne rápida como a que estamos fazendo neste item. Em primeiro lugar, deve-se ressaltar que já na denominação das fases de implementação\nda metodologia de SD, há uma certa distorção que deve ser pelo menos notada, que é chamar-\nse estas fases da implementação simplesmente de modelagem, o que não é totalmente correto.\nA tabela 2.1, na referência citada, tem o título de Fases e passos na construção de modelos, e\nem muitas referências a designação destes steps é designada, de maneira semelhante,\nsimplesmente como modelagem. É claro que, o objetivo principal da aplicação da\nmetodologia de SD é a produção de um modelo que tenha todas as características necessárias\na uma simulação adequada do sistema em estudo, porém a modelagem propriamente dita é\napenas um dos passos da série necessária à implementação da metodologia de SD. Após esta observação, passamos a comentar as fases e passos da implementação de acordo com Vennix et.al . A primeira fase é aquela da formulação do problema, sendo o primeiro seu passo, a definição do horizonte de tempo que é, na realidade, o tempo coberto pela simulação, que é dependente do sistema a ser modelado, podendo ser de algumas horas para sistemas biológicos por exemplo, algumas semanas ou meses para sistemas simulando aspectos operacionais de organizações, alguns anos para aqueles destinados a análises estratégicas de empresas, até décadas ou mesmo séculos para modelos de sistemas globais. O segundo passo é a identificação dos chamados modos de referência. Estes são projeções aproximadas de comportamentos dinâmicos do sistema que se quer modelar, geralmente aqueles que são os efeitos indesejáveis que se quer eliminar ou pelo menos controlar. Os dados para se obter os modos de referência, são extraídos de várias partes da organização, seja através de entrevistas com a alta e média administração, seja através de dados históricos, relatórios etc. Na prática ocorre sempre uma mistura de todos estes métodos. Os resultados destes levantamentos, apresentam-se como curvas projetadas ao longo de um\n12 Alexander Pugh juntamente com Phillys Fox escreveram a primeira versão do software DYNAMO (DYNAmic MOdels) em 1959 e que se tornou a linguagem padrão de SD por mais de 25 anos.\ndeterminado período de tempo, e dão uma representação aproximada do comportamento do sistema, numa variável ou num conjunto de variáveis, que geralmente fazem parte das suas variáveis chave. Por esta razão, cremos que o passo 2a estaria melhor colocado na primeira fase, como em Sterman (2000). Este passo é fundamental na construção do modelo, pois se irá estrutura-lo (ou tentar estrutura-lo) de maneira a imitar ou reproduzir aquele comportamento. Em seguida passa-se à determinação do nível de agregação do modelo, que é o inverso do seu grau de detalhamento. Quanto mais agregado o modelo, menos detalhes, ou pode-se dizer também, menos subsistemas ele possui. Na maioria dos casos, há uma faixa de detalhamento do modelo mais ou menos ideal, para os fins em vista, acima da qual perde-se em transparência sem um ganho significativo de eficiência na simulação, e abaixo da qual começa-se a perder qualidade de simulação, o que pode prejudicar as análises posteriores com\no modelo. Este grau de agregação ideal não é uma grandeza a ser medida, mas uma meta dada\ne avaliada pela experiência do modelador. O último passo desta fase, definição das fronteiras do sistema, é quase uma decorrência do passo anterior.\nA fase seguinte, que é a conceituação, começa com o estabelecimento das variáveis-\nchave, que já comentamos acima. O segundo ponto seria a determinação das variáveis-nível e das variáveis-fluxo mais importantes, ou seja, quais variáveis necessitam ser representadas como fluxos e estoques e quais podem ser representadas como variáveis auxiliares. O terceiro passo seria traçar as ligações entre as variáveis e o seu tipo genérico, se diretas ou inversas. Isto seria o equivalente do diagrama de influência ou diagrama causal do modelo. O próximo passo seria a identificação dos feedback loops resultantes, pois com os tipos e as ligações dos loops, o modelador experiente já pode antecipar alguns comportamentos principais, o que leva ao passo seguinte que é a geração de hipóteses dinâmicas, ou seja, uma antecipação do comportamento dinâmico aproximado do modelo dentro das faixas de variação de seus parâmetros.\nO passo seguinte, chamado pelos autores em referência, de formulação, refere-se ao\ndetalhamento matemático do modelo, sendo o primeiro passo aquele da formulação das suas equações constituintes. Aqui cabe observar que os softwares atuais para modelagem de SD, apresentam uma série de automatismos que facilitam o trabalho do modelador. Quando este insere uma equação no editor de equações, várias operações de escrita são executadas automaticamente pelo software, bem como verificações de unidades, de consistência etc. e quando se classifica uma variável via interface gráfica, o programa já apresenta o editor de equações correto. Estas são facilidades inexistentes nos programas iniciais de SD, e além disso, conta-se hoje com um número enorme de funções já “pré-fabricadas”, para uso na\nmodelagem de sistemas dinâmicos, como funções lógicas, funções tipo degrau, funções tipo rampa lineares, não lineares, funções para vários tipos de defasagem de tempo, funções do tipo ruído, etc. Em que pesem todas estas facilidades dos softwares atuais, o trabalho da montagem matemática do modelo, ainda requer uma parcela significativa de criatividade aliada à experiência; muitas equações são montadas a partir de funções encadeadas ou aninhadas (nestled), e freqüentemente o modelador deve experimentar inúmeros arranjos de funções até conseguir o comportamento desejado para uma variável. Algumas regras e conselhos básicos de modelagem devem ser obedecidos (Lai e Wahba 2001), para se ter alguma eficiência nesta atividade. Após a montagem das equações, passa-se à quantificação dos parâmetros, que são as constantes do modelo (também chamadas genericamente de variáveis nos softwares de SD). Os valores destes parâmetros são dados obtidos da organização em estudo, para aqueles internos ao sistema e do meio ambiente onde o sistema atua, em caso contrário. Deve-se atentar para o fato, de que os parâmetros devem ser sempre introduzidos nas equações, na sua forma literal e nunca na forma numérica. Isto se deve ao fato de que, os parâmetros são associados a distribuições de probabilidade nos testes de sensibilidade e também no modo de jogo, onde a variável que representa o parâmetro deve ser configurada para uma variável-jogo (game variable). Por estas razões, os parâmetros devem sempre ser definidos na sua forma simbólica. Uma referência interessante de Meadows (1997), tratando dos pontos alavancagem dos sistemas dinâmicos, menciona que os parâmetros de um sistema somente tornam estes fulcros em algumas situações bem definidas. A variação dos parâmetros, na maioria das vezes, pouco muda o comportamento básico do sistema\nentanto existem exceções críticas. Números se tornam pontos de alavancagem quando\natingem um dos itens superiores desta lista [mencionando uma lista de itens que podem se tornar pontos de alavancagem em ordem crescente de importância]. Taxas de juros ou taxas de nascimentos são parâmetros que controlam os ganhos de loops de feedback positivos. Metas do sistema são parâmetros que podem fazer uma grande diferença. Às vezes o sistema atinge a beira de uma condição caótica, onde a\nmínima variação num número pode leva-lo da ordem para o que parece ser uma grande desordem.”\nA próxima fase é aquela das análises e avaliações que se inicia com a verificação do modelo quanto a valores lógicos. Isto significa testar o modelo em várias configurações, principalmente naquelas que representam condições extremas de operação, e verificar se ele não está gerando resultados inconsistentes ou absurdos em alguma variável. Caso isto ocorra, o modelo deverá ser corrigido e testado novamente. O próximo passo seria a realização de testes de sensitividade do modelo. Em síntese estes testes consistem na variação dos parâmetros do modelo e verificação dos resultados decorrentes no seu comportamento. O método simulação de Monte Carlo disponível nos pacotes de SD, automatiza este processo.\nComo é bastante conhecido, o método faz com que os parâmetros, (entrada no sistema) sejam associados a distribuições de probabilidade selecionadas a partir de critérios determinados, e a cada coleta de valores randomicamente selecionados das distribuições de entrada, o programa roda uma simulação do sistema, registrando os valores das variáveis que se quer analisar (saída do sistema). Após um número adequado de interações, obtém-se as distribuições de probabilidade das variáveis de saída, a fim de se fazer as análises necessárias quanto à forma da distribuição, valores médios, mínimos e máximos, intervalos de confiança etc. Os testes de sensibilidade podem ser usados para vários fins como a determinação ou análise de valores extremos de determinadas variáveis, sob certas condições de variação de parâmetros internos do sistema, idem para parâmetros externos, verificação do comportamento do sistema quando sujeito a ruídos (flutuações randômicas de certos parâmetros internos), para análises de risco, etc.\nO último passo desta fase é a validação do modelo. A validação de um modelo dinâmico é um processo complexo e de fronteiras difusas. Modelo é uma réplica de um sistema real, qualquer que seja o tipo e a complexidade do mesmo. No caso de sistemas dinâmicos, esta réplica procura, dentro de um determinado grau de similaridade, “imitar” o comportamento dinâmico do sistema real para um certo conjunto de variáveis-chave. É evidente que um modelo, por mais detalhado que seja, jamais poderá conter todas as variáveis e todas os inter- relacionamentos do sistema real que ele está tentando emular. de Geus (1994) descreve uma experiência interessante em um curso dado por Peter Senge, em que os participantes estavam tratando de um modelo dinâmico simples.\n“ Mesmo a empresa mais simples tem tantos inter-relacionamentos internos e externos, aos\nquais são adicionados outros novos todo o tempo, que é muito improvável que o modelo descrevendo esta companhia esteja terminado, um dia. Este ponto ficou muito claro para mim quando participei do curso de Peter Senge “Leadership and Mastering”. Durante este curso, os participantes eram solicitados a listar todos os aspectos e relações que descrevessem uma empresa manufatureira simples de um único produto em Milwaukee. Após um hora, toda a parede estava coberta, do chão até o teto e estava claro que o grupo estava ainda muito longe de completar a descrição desta simples entidade e suas relações mais relevantes com o seu meio ambiente”\nSterman (2000) dedica um capítulo inteiro do seu excelente Business Dynamics:\nSystems Thinking and Modeling in a Complex World, ao assunto de validação de modelos. Ele afirma que os modelos não são validados porque são considerados prontos em determinado instante, nem tampouco o são por qualquer teste que tente comprovar a sua habilidade de aderir a dados históricos. O processo de validação do modelo dinâmico é gradual, progressivo, no qual os clientes e o modelador vão adquirindo confiança no mesmo, através de uma confrontação contínua deste com os dados e com as opiniões dos especialistas da área.\nA última fase da implantação de um modelo dinâmico é a análise de procedimentos\nadministrativos ou diretrizes (Policy analysis). Esta é a fase para a qual o modelo foi\nconstruído; é a fase que vai determinar o seu uso e nesta serão simulados novos\nprocedimentos ou normas administrativas e são analisados os comportamentos decorrentes no\nsistema. Como resultado destas simulações, procura-se encontrar procedimentos mais\nrobustos, usando-se aqui um termo do jargão de SD, que resultem em comportamentos\nconsiderados satisfatórios do sistema.\nConsideremos um exemplo simples de um pequeno processo de negócios, envolvendo o\nsetor de vendas de uma empresa, seus clientes e seu mercado, estes sob a designação de\nclientes em potencial (Kirkwood, 1998, cap.2 e 3). Neste exemplo iremos introduzindo os\nconceitos de SD. Podemos traçar um diagrama causal deste processo, como mostra a figura\n2.11 que além disso, mostra também que há uma relação adicional entre vendas e os Clientes\nFig. 2.11 – Diagrama causal de um processo simplificado de vendas\nAdaptado de Kirkwood, 1998, cap2, pg. 16\nem Potencial, ou seja, alguma informação do nível de Clientes em Potencial influi em vendas.\nO diagrama nos diz, em princípio, que “vendas” transforma clientes em potencial em clientes\nefetivos. Ele nos diz também, que os clientes em potencial têm um efeito positivo sobre\nvendas, mostrado pelo sinal positivo na seta correspondente, ou seja, quanto maior o número\nde clientes em potencial maior será o volume de vendas, neste modelo. Por sua vez, vendas\ntêm um efeito negativo sobre os clientes em potencial, ou seja, quanto maior o volume de\nvendas, menor se torna o número de clientes em potencial disponível. Uma outra maneira,\nmais completa, de se representar o mesmo processo, seria aquela da figura 2.12.\nFig. 2.12 – Diagrama de níveis e fluxos do processo da figura anterior\nO modo de representação da figura 2.12, é chamado de diagrama de níveis e fluxos (Stock and flow diagram). Este diagrama nos mostra as variáveis, agora classificadas em dois\ntipos: variáveis de nível, também chamadas de estoques, que são as variáveis de estado do sistema, aqui no caso, Clientes em Potencial e Clientes Efetivos (Stock or Level Variables) , e a variável de fluxo que são as vendas, representando a taxa ou número de clientes por unidade de tempo, que se transformam de potenciais para efetivos. Como num circuito hidráulico, a válvula (daí o símbolo) de vendas, faz o fluxo entre o reservatório de Clientes em Potencial para o reservatório de Clientes Efetivos (daí o nome de variáveis-nível ou variáveis-estoque). Esta maneira de mostrar o processo através de fluxos e níveis, retrata o conceito básico do paradigma da Dinâmica de Sistemas, que afirma que qualquer sistema de qualquer área, seja uma empresa, uma comunidade, ou um sistema global e também os sistemas físicos, podem ser representados para fins do seu comportamento dinâmico, através de um diagrama de fluxos e níveis. As variáveis nível, ou estoques, representam acumulação de itens que circulam pelos processos do sistema. A maioria das empresas, dos mais variados ramos de atividade, possui um ou mais, dos seguintes tipos de estoques: materiais, pessoal, ativos, pedidos e dinheiro. Os processos numa empresa se resumem, de maneira geral, no movimento destes estoques, como descrito abaixo:\n- Materiais: Isto inclui todos os estoques e fluxos de bens físicos que fazem parte do processo de produção e distribuição, sejam de matéria prima, materiais em estoque, ou produtos acabados.\n- Pessoal: Isto se refere quase sempre a número de pessoas, podendo, às vezes, ser tratado como horas trabalhadas.\n- Ativo: Isto engloba, espaço de fábrica, equipamentos para os mais variados fins, ferramental, dispositivos para fabricação etc.\n- Pedidos: Aqui se trata de qualquer tipo de pedido (orders), podendo ser pedido de compras, pedido de clientes, pedido interno para produção, pedido de demissão e admissão de funcionários etc. Pedidos são, de maneira geral, o\nresultado de alguma decisão gerencial e que ainda não foi convertida no resultado desejado.\n- Dinheiro: É usado no sentido de fluxo de caixa, ou seja, o fluxo de dinheiro é a transmissão de uma ordem de pagamento ou recebimento entre dois estoques de dinheiro.\nO diagrama mostra também, através da seta curvada, que há uma relação adicional entre vendas e os Clientes em Potencial, ou seja, alguma informação do nível de Clientes em Potencial influi em vendas. Pode-se ver também que nenhuma ligação deste tipo existe entre vendas e Clientes Efetivos. Estas informações, dadas até aqui pelo diagrama de fluxos e níveis, são apenas qualitativas. Para se ter as informações quantitativas que se deseja do modelo, é necessário passar a um novo enfoque que seria o equacionamento do sistema, definindo cada seqüência do mesmo por uma equação apropriada. Além disso, algumas hipóteses simplificadoras são também necessárias. Considera-se, primeiramente, que os fluxos no sistema sejam contínuos e em segundo lugar sem nenhuma variação randômica. A primeira aproximação pode parecer inapropriada para muitos casos, em se tratando de variáveis discretas como pessoas, máquinas, pedidos, etc., porém na quase totalidade das modelagens de SD esta aproximação se mostra totalmente aceitável. Os casos onde uma variável de fluxo necessita ser considerada como discreta, são muito raros e o tratamento do sistema deve ser diferenciado para isto. A segunda aproximação também é válida para a maioria dos casos e se houver necessidade de uma análise de risco, devido a incertezas de algumas variáveis, isto deverá ser tratado através de análises de sensibilidade, como já comentado no item anterior. Com estas duas hipóteses, o “processo de negócios pode ser encarado como uma rede hidráulica, podendo-se imaginar os estoques como sendo reservatórios ou tanques de líquidos e os fluxos como válvulas, melhor como bombas que regulam a vazão entre os tanques” (Kirkwood, 1998, cap 2). Para efeito de complementação do trabalho e como orientação ao leitor não familiarizado com a notação de Dinâmica de Sistemas, apresentamos na figura 2.13 a notação para diagramas de níveis e fluxos\nEstas notações se baseiam na metáfora hidráulica da Dinâmica de Sistemas criada por Forrester (1961) e usada por praticamente todos os autores na explicação dos conceitos básicos desta área. A noção de reservatório remete imediatamente ao conceito de acumulação ou integração de um fluxo de entrada menos o fluxo de saída. A equação do estoque seria então:\nEstoque ou Nível\nVálvula (Regulador de Vazão)\nFonte ou sorvedouro\n(Estoques fora dos limites do mo delo)\nEsto q ue\nFig. 2.13 – Notação para os diagramas de níveis e fluxos.\nAdaptado de Sterman, 2000, pg. 193.\nEs toque t\nna sua forma integral, onde Estoque(t 0 ) é o valor inicial do estoque no instante t 0 e τ uma variável genérica de integração. A equação do estoque pode também ser escrita na sua forma diferencial:\nVariação líquida de Estoque = Fluxo\nVariação líquida de Estoque = Fluxo entrada\nA forma mais usada é a forma integral e a função dos softwares de SD que processa esta operação é dada por:\nEstoque = INTEGRAL(Fluxo entrada – Fluxo saída ,Estoque to )\nVoltando agora, ao nosso exemplo inicial, considere-se que o número inicial de Clientes em Potencial fosse de 1.000.000 de pessoas e que o número inicial de Clientes Efetivos fosse igual a zero. As equações para os dois níveis seriam então:\nClientes em Potencial = 1.000.000 -\nvendas (τ )dτ\nonde se assume que o instante inicial t 0 = 0. A equação para o outro estoque seria:\nClientes Efetivos =\nDevemos ainda estabelecer a equação do fluxo de vendas. Na referência citada, são mostradas duas alternativas, dentre as muitas possíveis para esta equação. A primeira seria de que as vendas tivessem um valor constante de 25.000 clientes potenciais por mês, até que estes tivessem terminado e a segunda de que as vendas fossem proporcionais aos Clientes em Potencial com uma taxa de 2,5%. No primeiro caso teríamos:\n25.000, Clientes em Potencial(t) >0\n0, caso contrário\nNo segundo caso teríamos:\nVendas = 0,025*Clientes em Potencial(t)\nA solução do sistema de equações dará o comportamento das variáveis (do sistema) no\ntempo. Em modelos elementares como o deste exemplo, a solução pode ser encontrada\nanaliticamente, mas na quase totalidade das vezes, ela só é conseguida através de métodos de\nintegração numérica, que, a propósito, se encontram disponíveis em todos os pacotes de\nsoftware de SD. Mostramos a solução encontrada com o Vensim.\nFig. 2.14 – Solução do exemplo da figura 2.12 com vendas constantes\nA lista das equações produzidas pelo Vensim, a partir dos dados alimentados é:\n(1) Clientes Efetivos= INTEG (vendas,0) Units: pessoas\nClientes em Potencial= INTEG (-vendas,1e+006)\nUnits: Month The final time for the simulation.\nUnits: Month The initial time for the simulation.\nUnits: Month The frequency with which output is stored.\nUnits: Month The time step for the simulation.\nvendas=IF THEN ELSE(Clientes em Potencial>0,25000,0)\nA solução para as vendas consideradas proporcionais é mostrada na figura 2.15.\nFig. 2.15 – Solução do exemplo da fig. 2.12, com vendas proporcionais\nAs equações produzidas pelo Vensim, para este caso, são:\nClientes Efetivos= INTEG (vendas,0)\nvendas=0.025*Clientes em Potencial\nAs variáveis fluxo, são sempre dadas em unidades/unidade de tempo e os estoques são\nsempre dados em unidades. Alguns exemplos de estoques e fluxos são dados na figura 2.16.\nFug. 2.16 – Exemplos de níveis e estoques e sua unidades\nAdaptado de Sterman (2000, pg. 209)\nTaxa de admissões\nTaxa de demitidos\nEmp ré stimo s\nTaxa de variação nos\npedidos esperados de\nFinalizando esta pequena introdução aos conceitos e ferramentas básicas de SD,\nmostramos na tabela 2.2, exemplos da terminologia usada para distinguir estoques e fluxos em\nMatemática, Física e\nIntegrais, estado s, variáveis de\nDerivadas, taxas de variação,\nFluxos, fluxo de caixa ou\nitens da declaração de receita\nTaxas de difusão, fluxos\nIncidência, infecção, taxas de\nmorbidez e mortalidade\nTabela 2.2 –\nTerminologia usada para a distinção entre estoques e fluxos nas\nvárias disciplinas. Fonte: Sterman (2000, pg. 198)\n2.3 – De simulações, modelos e jogos Talvez uma das palavras de significado mais amplo nas mais variadas disciplinas seja, atualmente, a palavra “simulação”. Qualquer tipo de análise “what-if”, pode ser chamado de simulação, seja a troca de valores num dos parâmetros de uma simples equação de valor presente num cálculo financeiro, ou em vários parâmetros de uma complexa planilha de cálculo, de maneira a se montar cenários para tomadas de decisões; análises de sensibilidade tipo Monte Carlo nas mais variadas aplicações, também são chamadas de simulações; jogos para aprendizado e para treinamento diversas áreas como a militar, de administração, engenharia, na aviação e outras, também são designados como simulação ou simuladores. O termo simular é também, inúmeras vezes, usado no mesmo sentido do termo modelar. Muitas vezes expressões diferentes são usadas para expressar a mesma coisa e vice-versa. Particularmente nesta área de aprendizado e treinamento, expressões são usadas sem uma precisão de conceitos, podendo causar confusão aos aprendizes e participantes de cursos,\npalestras etc. Gröβler e Maier (1998), num trabalho, ao nosso ver, de grande utilidade, propõem uma sistemática para a classificação e uso de ferramentas de simulação por computador na área citada. Analisamos aqui este trabalho, com o objetivo de situarmos o aplicativo presente numa classificação de referência, a fim de melhor defini-lo, uma vez que o seu objetivo é também na área de aprendizado e treinamento. O trabalho se inicia com uma análise crítica dos termos, ou melhor dizendo expressões usadas hoje em língua inglesa que giram em torno do termo “simulação”. São analisadas\nprimeiramente as expressões “management simulator” e “business simulator”, que são freqüentemente, usadas indistintamente 13 . Como o que se quer simular é a empresa ou o negócio no seu ambiente e não a gerência, entendida esta como um grupo de pessoas e/ou funções dentro dela, o uso indistinto de ambas expressões já se mostra inadequado. Outro exemplo é a expressão “management flight simulator” ou somente “flight simulator” que é muito usada, inclusive no Brasil, em muitos softwares de simulação, fazendo uma associação metafórica de voar um avião e gerenciar ou “voar” uma empresa. Além do fato da metáfora não ser muito válida, pois existem diferenças conceituais importantes e profundas entre ambas atividades, a maior diferença conceitual entre ambos simuladores, aquele de vôo para treinamento de pilotos e aquele de empresa, para treinamento de gerentes, é o seu grau de detalhamento. O simulador de vôo, como sabemos, é a réplica exata do avião simulado, nos mínimos detalhes, o que não é o caso com os simuladores de empresas. Estes não têm por objetivo emular os mínimos detalhes de uma empresa, porém manter o foco sobre as estruturas mais importantes da organização e os seus comportamentos decorrentes, em várias situações. As ferramentas de simulação para apoio ao aprendizado, também são, por outro lado, às vezes confundidas com os sistemas de apoio às decisões (Decision Support Systems – DSS). Os autores (Gröβler e Maier, 1998, pg. 2) consideram esta sobreposição inadequada baseados\nsão feitos para aumentar o desempenho na tomada de decisões a\neles não têm como objetivo, mudanças a longo prazo nos modelos mentais dos\nno fato de que, os DSS “\nusuários; eles não são construídos para o suporte de processos de aprendizado.” Esta avaliação nos parece um pouco forçada, pois ao nosso ver, a generalização de que os DSS’s são específicos para decisões a curto prazo não é correta. Turban e Aronson (1998), mostram que a definição de DSS pode se basear em vários critérios e propõem uma “definição de trabalho” que procura cobrir uma faixa que vai do DSS básico ao DSS ideal (pg. 77):\n“Um DSS é um sistema de informação baseado em computador, interativo, flexível e adaptável, especialmente desenvolvido para apoio à solução de um problema de gestão, não estruturado, a fim de se ter uma melhor tomada de decisão. Ele usa dados, provê uma interface gráfica fácil para o usuário, e pode incorporar os próprios critérios do tomador de decisão. Adicionalmente, um DSS pode usar modelos, é construído por um processo interativo (geralmente pelos usuários finais), apóia todas as fases da tomada de decisão e pode incluir um componente de conhecimento.”\n13 Note-se que algumas destas expressões, como p. ex. “management simulator” não são usadas, ou pelo menos muito pouco usadas na língua portuguesa, e pode parecer que a análise neste caso não seria pertinente, porém dada a grande predominância da língua inglesa nesta área, não cremos que assim seja. Por isso também usamos nesta análise os termos e expressões em inglês, assumindo, como de fato são, de total conhecimento e uso do leitor e somente traduzindo uma ou outra expressão quando isto é julgado necessário para maior clareza da idéia.\nNão há nenhuma indicação em nenhum tipo de definição de DSS, por qualquer critério que seja que implique que este instrumental seja usado exclusivamente para decisões a curto prazo. Note-se que, a última parte da definição acima, coincide exatamente com a aplicação de modelos dinâmicos, que são usados basicamente para planejamento estratégico e portanto para tomadas de decisão a médio e longo prazo 14 . Outra sobreposição de termos é aquela que envolve o termo “jogo”, que é usado no lugar de simulador ou de simulação. A grande maioria dos autores, inclusive aqueles do trabalho em análise, não faz distinção entre as expressões ”business game” e “business simulator”, o que nos parece válido. Se tomarmos porém, os termos “jogo” e “simulação”, como designações de dois processos, cremos que a aproximação não é totalmente válida. O processo de jogar ou de participar de um jogo de empresas envolve sempre algum tipo de simulação, enquanto que a recíproca, ou seja, executar-se uma simulação de qualquer tipo, não envolve necessariamente um jogo. Existe assim uma diferença em se considerar as expressões citadas e os termos individuais. No trabalho citado, os autores não fazem esta diferenciação, tratando os termos e as expressões indistintamente, o que julgamos ser uma aproximação inválida. O trabalho se estende ainda por mais algumas considerações sobre o uso de mais alguns termos que não detalharemos aqui e passa para a descrição de critérios que podem distinguir as ferramentas de simulação computadorizadas. Parte-se da hipótese que estes critérios, para fins de categorização, podem ser decompostos em: a) o modelo subjacente, b) interface com o usuário, c) o ambiente de aprendizado (learning environment) e d) aspectos relativos ao grupo-alvo, metas e objetivos. Usando estas quatro categorias, Gröβler e Maier (1998, pg. 4) prepararam primeiramente uma tabela contendo todos os critérios que as compõem e que podem ser usados para categorizar ferramentas de simulação por computador, para fins educacionais, que é mostrada na tabela 2.3. Não tivemos, até o momento, condições de avaliar a aceitação deste trabalho na comunidade acadêmica da área, mas na nossa avaliação, é um trabalho bastante abrangente e sobretudo útil para dar uma classificação e caracterização bastante transparente de uma determinada ferramenta no mercado. No nosso caso, usamos estes critérios para caracterizar o nosso aplicativo, destacando as suas características na tabela abaixo.\n14 É interessante notar que a versão mais avançada dos softwares Vensim, leva o nome de Vensim DSS.\n– Ambiente da aplicação\n– Número de usuári os\n– Pessoa única\n– Várias pessoas\n– Grau de integração\n– Simulação “stand alone”\n– Integrada em ambi ente\n– Área pri ncipal de aplicação.\n– Com orientação para modelagem\n– Com orientação p ara jogo\n– Uso de instrutores/facilitadores\n– Aprendizado totalmente\n– Apoio de instr./facil./adm.\n–Elementos da interface do usuário\n– Possibilidade de intervenção durante a\n– Períodos di screto s\n– Simulação em um a corri da\n– Transparência do modelo para simul ação\n– Caixa tran sparente\n– Avanço do tem po na interface do usuário\n– Auto avanço\n– Avanço dado pelo usuário\n– Características das decisões dos usuários\n– Orientadas para políticas\n– Orientadas para decisões\n– Dom ínio do mundo real\n– Com orientação p ara feedback\n– Com orientação para processos\nmaioria sem feedback )\n– Comportam ento\n– Determiní stico\n– Generalização do modelo c/ relação ao\n– Área especial de interesse\n– Todo o domínio\n– Seqüenciamento do tempo no m ódul o\n– Contínu o\n– Papel do modelo de simulação\n– Geração ati va de decisões\n– Di spositivo de implemenntação\ndas deci sões do usuário\n– Influência de dados externos\n– Com tai s influências\n– Sem tais influências\n– Dom ínio das variáveis\n– Números inteiros\n– Número s r eai s\n– Grupos-alvo, metas e objetivos\n– Amplitude do grupo-al vo\n– Grupo-al vo especial (Cliente\n– Grupo-alvo aberto\n– Metas com relação aos usuários\n– Usuários serão testado s\n- Usuários não serão testados\n– Na atitude c/ relação a um tópico\n– Usuári os serão moti vados\n– M otivação não é usada\n– Aprendizado sobre um\nconhecimento espec ífico\ndo domínio do sistema\nindependente do dom ínio\n– Mediação de conhecim ento\nsobre o controle do sistema


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