ISSN 2594-360X
43º Seminário de Logística, Suprimentos e PCP — Vol. 43 , num. 43 (2026)
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Resumo
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um metamodelo baseado em Simulação de Eventos Discretos, utilizando o software ProModel e técnicas de Machine Learning, para análise dos fluxos intralogísticos de uma unidade siderúrgica da Vallourec. O objetivo foi avaliar a capacidade operacional dos recursos de movimentação interna frente ao aumento projetado da demanda, apoiando decisões relacionadas ao dimensionamento e à reconfiguração da frota logística. O estudo considerou milhares de movimentações entre diferentes áreas operacionais, incorporando tempos de deslocamento, carregamento, descarregamento, engate e desengate de equipamentos, além das frequências de transporte entre origens e destinos. Foram simulados diferentes cenários operacionais visando identificar restrições, gargalos e oportunidades de melhoria no sistema. Os resultados indicaram que a configuração atual dos recursos não seria suficiente para atender à demanda futura sem impactos nos níveis de serviço e na produtividade operacional. A análise dos cenários permitiu identificar uma alternativa mais eficiente, baseada na ampliação do conceito Drop and Hook e na substituição parcial de equipamentos dedicados, promovendo maior flexibilidade operacional, melhor utilização dos recursos e redução de tempos improdutivos. Os resultados demonstram o potencial da integração entre simulação e metamodelagem como ferramenta de apoio ao planejamento logístico, à tomada de decisão e à otimização operacional no setor siderúrgico.
This study presents the development of a metamodel based on Discrete Event Simulation, using ProModel software and Machine Learning techniques, to analyze the intralogistics flows of a steelmaking facility operated by Vallourec. The objective was to evaluate the operational capacity of internal material handling resources in response to projected demand growth, supporting decision-making regarding fleet sizing and logistics resource reconfiguration. The study considered thousands of internal movements across different operational areas, incorporating travel, loading, unloading, coupling, and uncoupling times, as well as transportation frequencies between origins and destinations. Different operational scenarios were simulated to identify system constraints, bottlenecks, and improvement opportunities. The results indicated that the current resource configuration would not be sufficient to meet future demand without negatively affecting service levels and operational productivity. Scenario analysis enabled the identification of a more efficient operating strategy based on the expanded adoption of the Drop and Hook concept and the partial replacement of dedicated equipment. This approach provided greater operational flexibility, improved resource utilization, and reduced non-productive time. The findings demonstrate the potential of integrating simulation and metamodeling as effective tools to support logistics planning, decision-making, and operational optimization in the steel industry.
Palavras-chave
Simulação a eventos discretos, fluxo intralogístico, dimensionamento de frota
Discrete Event Simulation, Intralogistics Flow, Fleet Sizing
Como citar
Moussa, Caroline Michel Hage; Fugihara, Marcelo Koiti; Lopes, Rodrigo Batista; Louzada, Tiago.
Aplicação de simulação e metamodelagem com machine learning guiando a tomada de decisão no setor logístico de uma siderúrgica,
p. 369-376.
In: 43º Seminário de Logística, Suprimentos e PCP,
São Paulo, SP - Brasil,
2026.
ISSN: 2594-360X, DOI 10.5151/2594-360X-43899
