Coleta de resultados da simulação: tempo de permanência no sistema

Neste exercício, o nível de serviço que interessa ao gerente do banco é o tempo médio que os clientes ficam dentro da agência, considerando tanto o tempo em fila como a própria duração do atendimento. Além disso, ele deseja saber se a agência ficará muito cheia, ao longo do período simulado.

Os blocos Time Measure Start e Time Measure End, com ícones semelhantes a um cronômetro, são específicos para coletar dados de intervalos de tempos durante a simulação.

Queremos o tempo que o cliente permanece no sistema, então colocamos um bloco Time Measure Start no ponto de início (no ponto de disparo do cronômetro):

O segundo cronômetro, agora com o bloco Time Measure End, é colocado próximo à saída (onde o cronômetro é fechado):

Importante: atenção à maneira como o AnyLogic criou as conexões entre os blocos. Ele, de fato, não quebrou as duas conexões existentes na região do timeMeasureEnd. Você mesmo deve quebrar uma delas à mão. Confira comigo no replay:

A última etapa é informar ao timeMeasureEnd quem disparou o cronômetro, no caso o timeMeasureStart (note que podemos ter diversos pontos de disparo e fechamento do cronômetro em um mesmo modelo):

Importante: dentro do bloco, eu aumentei o parâmetro Dataset capacity para 1.000. Para o AnyLogic, um Dataset é uma amostra de dados coletados do modelo, semelhante, por exemplo, aos dados coletados por pesquisadores de campo do DataFolha ou do Ibope: não é feita uma consulta da população inteira, mas de um subconjunto da população. Por default (e isso pode ser modificado facilmente) um Dataset tem um parâmetro x que é o tempo decorrido desde o início da simulação, ou seja, o instante em que o dado é coletado, e um parâmetro y que é o valor efetivamente coletado.

Como informei ao AnyLogic que o Dataset tem capacidade de 1.000 dados, quando este limite for atingido e um novo valor for coletado, o AnyLogic descartará o primeiro valor coletado na amostra e colocará o novo valor ao final na fila. Isto significa também, que as estatísticas (média, desvios etc.) serão sempre estimadas a partir da amostra destes últimos 1.000 valores.

Dica: quer saber mais sobre como extrair estatísticas de tempos dentro de um modelo? Eu tenho um ótimo videozinho no YouTube!