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Benefícios da Simulação Computacional

Simulação computacional reduz custos e tempo de desenvolvimento de protótipos, garantindo eficiência e qualidade. Ferramentas como CAE são essenciais nesse processo.
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Pedro Alves

O que você vai encontrar nesse artigo

Você já se perguntou quanto tempo e dinheiro sua empresa gasta para desenvolver protótipos?

Protótipos são elementos de muita importância no processo de criação de um produto, pois torna a produção mais assertiva e menos custosa por conta dos testes que proporciona. Agora, considere a elaboração de um protótipo da mesma forma, algo que seja mais assertivo, reduza custos  e que torne seu protótipo mais eficiente. A Simulação Computacional é uma alternativa que muitas empresas encontraram de alcançar estes objetivos. Através dessa alternativa, é possível reduzir de forma expressiva o tempo e custos de desenvolvimento e ainda tornar mais eficiente o produto sem que haja perda de qualidade.


O que é Simulação Computacional?

A simulação computacional consiste na aplicação de um grupo específico de métodos matemáticos, empregados em computadores. Estes, nos permitem simular o comportamento de um sistema real (ou parte dele), de alta complexidade. Em sua grande maioria, isso ocorre devido ao dinamismo e variáveis que o sistema em análise apresenta. Portanto, a simulação computacional é o estudo comportamental de sistemas reais através do exercício de modelos.


Por quê fazer uma Simulação Computacional?

    • Permite decisões mais consistentes em sistemas que apresentam um alto número de variáveis, além da redução de custo da experimentação;

    • Possibilita realizar projeções em um determinado sistema com modificações implementadas à sua vontade;

    • Podem ser promovidas e analisadas de maneira segura. Dessa forma, evitando decisões equivocadas que possam pôr em risco o funcionamento da produção ou resultem em investimentos inadequados;

    • Permite analisar o potencial de resposta de um processo frente a cenários de instabilidade na demanda de um produto ou serviço. Resultando numa análise mais clara e eficiente.


Como a simulação Computacional pode ajudar na Criação de MVP?

MVP é a versão mais básica de um produto que busca alinhar eficiência e baixo custo para que exista um produto teste, antes do produto final, que consiga representar bem a ideia por trás do produto desejado. A criação de um produto teste permite correções e aperfeiçoamentos ao longo do desenvolvimento do produto requisitado, permitindo um melhor que seu resultado seja melhor elaborado.

Portanto, fica muito claro qual papel a Simulação Computacional empregaria nesse cenário de aperfeiçoamento. A simulação permitiria uma otimização nesse processo pois ela tornaria possível uma maior variabilidade de tentativas com o mesmo produto teste reduzindo o número de MVPs necessárias o que reduziria tempo o custo do projeto.


Quais as principais ferramentas que são usadas para realizar essa Simulação?

As ferramentas mais utilizadas nesses processos de simulação são os softwares de CAE e as mais comuns são:

    • Forming Technologies

    • Software de MSC

Quais as vantagens de usar um método analítico e não empírico?

O método empírico consiste em uma análise de tentativas e erros, ou seja, é uma observação feita com o experimento em execução. Por outro lado, o método analítico visa a análise de dados e informações para chegar a uma conclusão.

Dessa forma, o método empírico se torna mais eficiente pois está ligado  a uma avaliação mais direta das falhas e acertos do experimento. Uma vez que essa análise é feita com a experimentação execução. Uma noção de eficácia que o método analítico não garante, pois está baseada em conceitos que não estão em prática e sim apenas apresentadas em informações, que quando alinhadas apresentam um resultado apenas hipotético e não prático, como o que é apresentado pelo método empírico.


O que podemos concluir?

Podemos concluir, que a Simulação Computacional garante uma otimização de tempo e custo na criação de produtos. Logo, se torna de grande importância para empresas que querem alavancar sua produção, sem perder a qualidade de seu produto, aderir esse processo de projetar um modelo computacional. Uma eficiência a qual apenas as análises de dados sobre projeto não permitem.

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