Integrated Robotic and Network Simulation Method

The increasing use of mobile cooperative robots in a variety of applications also implies an increasing research effort on cooperative strategies solutions, typically involving communications and control. For such research, simulation is a powerful tool to quickly test algorithms, allowing to do more exhaustive tests before implementation in a real application. However, the transition from an initial simulation environment to a real application may imply substantial rework if early implementation results do not match the ones obtained by simulation, meaning the simulation was not accurate enough. One way to improve accuracy is to incorporate network and control strategies in the same simulation and to use a systematic procedure to assess how different techniques perform. In this paper, we propose a set of procedures called Integrated Robotic and Network Simulation Method (IRoNS Method), which guide developers in building a simulation study for cooperative robots and communication networks applications. We exemplify the use of the improved methodology in a case-study of cooperative control comparison with and without message losses. This case is simulated with the OMNET++/INET framework, using a group of robots in a rendezvous task with topology control. The methodology led to more realistic simulations while improving the results presentation and analysis.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Modelagem do ritmo do trabalho humano em um projeto de simulação através da criação de cenários com múltiplas distribuições.

Este trabalho, com o auxílio da técnica estatística two sample t e o método de validação computacional, faz uma análise dos dados de saída de um modelo de simulação a eventos discretos quando diferentes distribuições estatísticas, representadas em quatro cenários, são utilizadas nos dados de entrada. O modelo simulado representa uma linha de montagem de placas eletrônicas de uma empresa do ramo da eletrônica situada na cidade de Santa Rita do Sapucaí-MG. O objetivo geral do presente trabalho é propor uma abordagem para consideração da variação do ritmo de trabalho humano em projetos de simulação a eventos discretos. Para tanto foram criados quatro cenários, cada qual com suas respectivas distribuições. Essas distribuições estatísticas foram identificadas por meio da ferramenta StatFit, que usou dados cronometrados da jornada de trabalho na qual a linha de montagem estava submetida. Como método de pesquisa foi usado a modelagem e simulação com o uso de dados reais. Por fim, os resultados da validação computacional mostram que, apenas houve validação para o cenário 3 (que considera 4 distribuições de probabilidade), em todas as considerações para o nível de confiança utilizada na validação, o que corrobora as premissas iniciais sobre a variação do ritmo de trabalho humano e sua influência na validação do modelo computacional. Usando o teste two sample t nos dados de saída do modelo computacional, pode-se constatar que os três primeiros cenários são estatisticamente diferentes um do outro. Isso aponta novamente para a influência da variação do ritmo de trabalho humano nos projetos de simulação

Análise da Representação do Fator Humano presente em um Sistema de Manufatura através da Simulação Híbrida.

Os sistemas de manufatura são sistemas complexos, onde ocorrem diversas ações voltadas para a transformação de matérias-primas em produtos de valor agregado. Dentro deles, ocorrem processos de transformação envolvendo pessoas, máquinas e equipamentos, sistemas computacionais, processos e planejamento. No ambiente manufatureiro, os recursos humanos desempenham um papel relevante e, nesse sentido, diversas pesquisas abordando o elemento humano em seu ambiente de trabalho foram desenvolvidas e abordadas sob diferentes pontos de vista. Uma dessas pesquisa é o estudo de tempos e movimentos, que trata, dentre outros assuntos, da questão do ritmo de trabalho. É verdade que o comportamento humano é regido por princípios complexos. Esse fato corrobora a dificuldade em modelar o comportamento humano. Dentro da área de modelagem e simulação, representar o elemento humano através de seu comportamento é um dos principais desafios. Na Simulação a Eventos Discretos (SED), a modelagem mais detalhada do elemento humano é difícil de se realizar. Logo, o elemento humano em modelos de SED é considerado como recurso simples. Essa dificuldade em modelar o elemento humano pode ser superada com a Simulação Baseada em Agentes (SBA). A SBA é uma nova abordagem de modelagem e simulação que surgiu recentemente. Ela traz a oportunidade de modelar o comportamento humano de maneira mais detalhada. Além dessa oportunidade, a SBA ainda pode ser combinada com a SED, dando origem à simulação híbrida. A combinação dessas duas abordagens distintas de simulação proporciona ao pesquisador a oportunidade de simular características relevantes do sistema real. Portanto, essa pesquisa de dissertação almeja contribuir cientificamente na área de simulação e de sistemas de produção trazendo uma análise sobre a representação do fator humano em um sistema de manufatura através da simulação híbrida. Nessa pesquisa, a combinação dessas duas abordagens ocorrerá dentro do contexto metodológico da Modelagem e Simulação por meio da adaptação da fase conceitual que faz parte da sequência de passos sugeridos para projetos de simulação. Essa proposta de adaptação tem como objetivo auxiliar a construção de modelos híbridos de simulação. O sistema real de manufatura que foi modelado e simulado é uma linha de montagem composta por dez postos de trabalho e quatorze operadores. Esses quatorze operadores são representados no modelo híbrido como agentes. Tendo como base o Sistema Westinghouse para avaliação do ritmo, cada agente possui um ritmo de trabalho que se altera no decorrer da simulação em função da meta diária de trabalho. Por meio dos resultados do modelo híbrido, nota-se que os agentes agem dentro do modelo de maneira autônoma e tomam decisões com base nas metas de produção. Assim, pode-se concluir que é possível superar o desafio de retratar o fator humano no contexto fabril utilizando a simulação híbrida como ferramenta

Proposta de uma equação matemática para a integração quantitativa do fator humano em projetos de simulação a eventos discretos

In discrete event simulation (DES) projects, generally, some computational validation criteria are not defined assertively and human factors are not integrated and considered in the input data modeling phase. An erroneous assumption made during the input data modeling step is that workers operate at an unchanging rate. This ends up being a problem for the modeling of production systems, especially if the process to be modeled involves a large amount of manual work. In this context, the objective of this thesis is to propose a mathematical equation to integrate three human factors in an DES project. And the innovation of this research is based on the proposed mathematical equation, which intends to model and integrate human factors, circadian rhythm, performance and learning and apply them through the equation in three different DES projects. The adherence of the proposed equation was verified with the help of validation tests, used in order to validate the developed computational model. Therefore, the aforementioned equation was conceived in this research to represent the human factor from the processing times of each activity considered in each object of study. In the methodological stage, the system conceived in this thesis was presented, and six scenarios were planned, CIA, CIB and CIC that do not consider human factors, circadian rhythm, performance and learning. And the CIIA, CIIB and CIIC scenarios that consider, through the proposed equation, these three human factors. Finally, a quantitative validation was performed using the two-sample t test and a qualitative validation using the Turing Test on the results from the computational model. As a conclusion, it was found that the validation of the computational model conducted through the two techniques mentioned above did not occur for the CIA, CIB and CIC scenarios and, therefore, only occurred partially or in full, for the CIIA, CIIB and CIIC. Therefore, it was found that the computational validation in an DES project is influenced when these three human factors are considered and the proposed mathematical equation is a novelty for researchers in the field of discrete-event simulation.Em projetos de simulação a eventos discretos (SED), geralmente, alguns critérios de validação computacional não são definidos de forma assertiva e os fatores humanos não são integrados e considerados na fase de modelagem dos dados de entrada. Uma suposição errônea, assumida durante a etapa da modelagem dos dados de entrada é que os trabalhadores operam a uma taxa imutável. Isso acaba sendo um problema para a modelagem de sistemas produtivos, principalmente, se o processo a ser modelado envolver uma ampla parcela de trabalho manual. Neste contexto, o objetivo desta tese é propor uma equação matemática para integrar três fatores humanos em um projeto de SED. E a inovação desta pesquisa baseia-se na equação matemática proposta, que pretende modelar e integrar os fatores humanos, ritmo circadiano, performance e aprendizagem e aplicá-los por meio da equação em três projetos distintos de SED. A aderência da equação proposta foi verificada com o auxílio de testes de validação, utilizados, de modo a validar o modelo computacional desenvolvido. Portanto, a supracitada equação foi concebida nesta pesquisa para representar o fator humano a partir dos tempos de processamento de cada atividade considerada em cada objeto de estudo. Na etapa metodológica foi apresentada a sistemática concebida na presente tese, e foram planejados seis cenários, CIA, CIB e CIC que não consideram os fatores humanos, ritmo circadiano, performance e aprendizagem. E os cenários CIIA, CIIB e CIIC que consideram, por meio da equação proposta, esses três fatores humanos. Finalmente, foi realizado uma validação quantitativa por meio do teste two-sample t test e uma validação qualitativa usando o Teste de Turing nos resultados provenientes do modelo computacional. Como conclusão, ficou constatado que a validação do modelo computacional conduzida por meio das duas técnicas, citadas acima, não ocorreu para os cenários CIA, CIB e CIC e, logo, somente ocorreu de forma parcial ou integral, para os cenários CIIA, CIIB e CIIC. Por conseguinte, verificou-se que a validação computacional em um projeto de SED é influenciada quando esses três fatores humanos são considerados e a equação matemática proposta é uma novidade para os pesquisadores da área de simulação a eventos discretos

Validação de modelos computacionais: um estudo integrando generative adversarial networks e simulação a eventos discretos

Computer model validation of Discrete Event Simulation (DES) is essential for project success since this stage guarantees that the simulation model corresponds to the real system. Nevertheless, it is not possible to assure that the model represents 100% of the real system. The literature suggests using more than one validation technique, but statistical tests are preferable. However, they have limitations, since the tests usually test the mean or standard deviation individually, and do not consider that the data may be within a pre-established tolerance limit. In this way, Generative Adversarial Networks (GANs) can be used to train, evaluate and discriminate data and validate DES models, because they are two competing neural networks, where one generates data and the other discriminates them. The proposed method is divided into two phases. The first is the "Training Phase" and it aims to train the data. The second, the "Test Phase" aims to discriminate the data. In addition, in the second phase, the Equivalence Test is performed, which statistically analyze if the difference between the judgments is within the tolerance range determined by the modeler. To validate the proposed method and to verify the Power Test, experiments were carried out in continuous, discrete, and conditional distributions and in a DES model. From the tests, the Power Test curves were generated considering a real tolerance of 5.0%, 10.0% and 20.0%. The results showed that it is more efficient to use the dataset that presents larger sample in the “Test Phase” while the set with smaller sample size needs to be used in the “Training Phase”. In addition, the confidence of the Power Test increases with big higher dataset in first phase, presenting smaller confidence intervals. Also, the more metrics are evaluated at once, the greater the amount of data inputted in the GANs' training. The method suggests classifying a validation based on the achieve tolerance: Very Strong, Strong, Satisfying, Marginal, Deficient and Unsatisfying. Finally, the method was applied to three real models, two of them in manufacturing and the last one in the health sector. We conclude that the proposed method was efficient and was able to show the degree of validation of the models that represent the real system.A validação de modelos computacionais de Simulação a Eventos Discretos (SED) é primordial para o sucesso do projeto, pois é a partir dela que se garante que o modelo simulado corresponde ao sistema real. Apesar disso, não é possível assegurar que o modelo represente 100% o sistema real. A literatura sugere várias técnicas de validação, porém é preferível o uso de testes estatísticos pois eles apresentam evidências matemáticas. Entretanto, existem limitações, pois testam média ou desvio padrão de forma individual, sem levar em consideração que os dados podem estar dentro de uma tolerância pré-estabelecida. Pode-se utilizar as Generative Adversarial Networks (GANs) para treinar, avaliar, discriminar dados e validar modelos de SED. As GANs são duas redes neurais que competem entre si, sendo que uma gera dados e a outra os discrimina. Assim, a tese tem como objetivo propor um método de validação de modelos computacionais de SED para avaliar uma ou mais métricas de saída, considerando uma tolerância para a comparação dos dados simulados com os dados reais. O método proposto foi dividido em duas fases, onde a primeira, denominada “Fase de Treinamento”, tem como objetivo o treinamento dos dados e a segunda, “Fase de Teste”, visa discriminar os dados. Na segunda fase, é realizado o Teste de Equivalência, o qual analisa estatisticamente se a diferença entre o julgamento dos dados está dentro da faixa de tolerância determinada pelo modelador. Para validar o método proposto e verificar o Poder do Teste, foram realizados experimentos em distribuições teóricas e em um modelo de SED. Assim, as curvas com o Poder do Teste para a tolerância real de 5.0%, 10.0% e 20.0% foram geradas. Os resultados mostraram que é mais eficiente o uso do conjunto de dados que apresenta uma amostra maior na “Fase de Teste” e é mais adequado o conjunto de tamanho amostral menor na “Fase de Treinamento”. Além disso, a confiança do Poder do Teste aumenta, apresentando intervalos de confiança menores. Ainda, quanto mais métricas são avaliadas de uma só vez, maior deve ser a quantidade de dados inseridos no treinamento das GANs. O método ainda sugere classificar a validação em faixas que mostram o quão válido o modelo é: Muito Forte, Forte, Satisfatória, Marginal, Deficiente e Insatisfatória. Por fim, o método foi aplicado em três modelos reais, sendo dois deles na área de manufatura e um na área da saúde. Concluiu-se que o método proposto foi eficiente e conseguiu mostrar a o grau de validação dos modelos que representam o sistema real