Página 3/10

então, o gerador produz “pseudo” números aleatórios. Apesar deste fato, os algoritmos modernos são capazes de produzir uma sequência de números que são, na prática, aleatórios, passando com sucesso por testes estatísticos que demonstram que eles são independentes e estão uniformemente distribuídos entre [0,1] como é o caso do SIMD-oriented Fast Mersenne Twister (SFMT), que é duas vezes mais rápido do que o Merssene Twister.
     Os GNAs mais populares e amplamente usados em linguagens de programação são,de alguma forma, casos especiais do método introduzido por Lehmer (1951), conhecido por Gerador Congruencial Linear (GCL).


3. Filas no processo de carga


     No processo logístico que envolve o departamento de expedição, as filas surgem quando o número de veículos para transporte de cargas chega com um ritmo maior do que o de recursos disponíveis. Os intervalos entre as chegadas dos veículos e o tempo de processamento no recurso produtivo são variáveis aleatórias. Para que o processo entre em equilíbrio é necessário que as taxas médias de chegada e saída, sejam iguais durante o tempo da análise [6]. Um processo de filas em expedição de caminhões consiste em uma ordem de carga que chega aguarda para iniciar uma operação de carga, espera sua vez na fila, é processada e é despachada. A ordem está sujeita à troca de prioridades e interrupções por manutenção ou falta de materiais.
     Um sistema de fila pode ser representado pelas distribuições de probabilidade do tempo entre chegadas e do tempo de serviço, número de recursos, capacidade de executar um serviço e o número de clientes em potencial, representado com a notação A/B/m/K/M. No caso de uma capacidade infinita de serviço, número de clientes infinitos e disciplina FIFO (First-in First-out), a notação torna-se A/B/m. No caso da empresa deste artigo, o número de chegadas é por unidade de tempo seguindo a distribuição de Poisson (que tem como conseqüência, os intervalos de tempo entre as chegadas e seguem a distribuição exponencial negativa) e tempos de serviço que também seguirão a exponencial negativa, o sistema torna-se M/M/1. A letra M vem de processo Markoviano ou de Poisson.

     Os requisitos teóricos de tal processo são:


1. O número de ocorrências em intervalos disjuntos é independente;



2. O número de ocorrências em um intervalo de tempo dependente apenas do tamanho do intervalo;



3. Em um intervalo de tempo suficientemente pequeno, a chance de duas ocorrências simultâneas é negligenciável [7][8].

Tabela 1: Variáveis referentes ao estudo das filas

Variável	Descrição	Fórmula
VARIAVEIS REFERENTES AO SISTEMA
TS	Tempo médio de permanência no sistema
NS	Número médio de clientes no sistema
VARIAVEIS REFERENTES AO PROCESSO DE CHEGADA
λ	Ritmo médio de chegada
IC	Intervalo médio entre chegada
VARIAVEIS REFERENTES A FILA
TF	Tempo médio de permanência na fila
NF	Número médio de cliente na fila
VARIAVEIS REFERENTES AO PROCESSO DE ATENDIMENTO
TA	Tempo médio de atendimento ou de serviço
M	Quantidade de atendimento
NA	Número médio de clientes que estão sendo atendidos
μ	Ritmo médio de atendimento de cada atendente

     
     Foram utilizadas as observações de chegadas de veículos no pátio de carga e descarga de uma empresa de médio porte, além das anotações de inicio e fim de atendimento, gerando assim filas que foram estudadas neste artigo.
     Os dados se referem a três dias distintos.


Tabela 2: Levantamento de dados 1º dia

19/04/2011
Hr. Chegada	Hr. Entrada	Hr. Saida
8:00	8:05	10:15
8:00	8:05	10:30
8:01	8:05	10:35
8:02	10:20	13:30
8:11	10:35	13:55