Visão Geral

Este Curso Python para Simulacao de Processos - SimPy, AnyLogic APIs, apresenta técnicas de simulação de processos utilizando Python, com foco nas bibliotecas SimPy e integração com AnyLogic via APIs. Os participantes aprenderão a modelar, simular e analisar processos industriais, logísticos e de negócios, combinando teoria de simulação com prática em Python. Ao final, os alunos serão capazes de criar simulações que ajudam na tomada de decisões estratégicas e otimização de processos.

Objetivo

Após realizar este curso Python para Simulação de Processos (SimPy, AnyLogic APIs), você será capaz de:

• Modelar e simular processos de negócios, industriais e logísticos com Python.
• Utilizar a biblioteca SimPy para simulação discreta de eventos.
• Integrar Python com AnyLogic utilizando APIs para simulações avançadas.
• Analisar resultados de simulação e gerar relatórios de desempenho.
• Aplicar técnicas de otimização e tomada de decisão baseadas em simulações.

Publico Alvo

• Engenheiros de produção, processos e logística.
• Analistas de dados e profissionais de planejamento industrial.
• Desenvolvedores Python que desejam atuar com simulação e modelagem de processos.
• Estudantes e pesquisadores interessados em simulação de eventos discretos e otimização de sistemas

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Python.
• Noções de lógica de programação e estruturas de dados.
• Conceitos básicos de processos industriais, produção ou logística.
• Desejável conhecimento introdutório em simulação de processos.

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1: Introdução à Simulação de Processos

1. Conceitos de simulação discreta de eventos.
2. Diferença entre simulação estática e dinâmica.
3. Aplicações de simulação em processos industriais, logísticos e de negócios.
4. Introdução ao Python para simulação.

Módulo 2: Modelagem de Processos com SimPy

1. Estrutura básica de um modelo em SimPy.
2. Entidades, recursos e eventos.
3. Criação de processos e filas.
4. Simulação de processos concorrentes.
5. Estudo de caso: simulação de uma linha de produção simples.

Módulo 3: Estatísticas e Análise de Resultados

1. Coleta de dados durante a simulação.
2. Cálculo de métricas de desempenho: tempo de espera, ocupação de recursos, throughput.
3. Visualização de resultados com gráficos (Matplotlib / Seaborn).
4. Interpretação e tomada de decisão baseada em simulação.

Módulo 4: Integração com AnyLogic via APIs

1. Introdução ao AnyLogic e suas funcionalidades para simulação.
2. Configuração da API de integração com Python.
3. Criação e execução de modelos AnyLogic através de scripts Python.
4. Extração de dados de simulação do AnyLogic para análise em Python.
5. Estudo de caso: simulação de fluxo logístico em armazém.

Módulo 5: Simulações Avançadas

1. Processos com múltiplos recursos e prioridades.
2. Modelos estocásticos e aleatoriedade em eventos.
3. Simulação de filas complexas e sistemas multi-stage.
4. Automação de cenários de simulação e comparação de resultados.

Módulo 6: Projeto Final

1. Desenvolvimento de um projeto completo de simulação de processo:
2. Exemplo 1: Linha de produção industrial com análise de gargalos.
3. Exemplo 2: Fluxo logístico de distribuição com otimização de recursos.
4. Coleta, análise e visualização de dados.
5. Apresentação dos resultados e relatório final de simulação.