A simulação de eventos discretos é uma das mais poderosas ferramentas disponíveis para modelagem e análise de problemas. Freqüentemente ela é utilizada para o planejamento, projeto e controle de sistemas complexos em diversos segmentos; entre eles, a área de sistemas logísticos, que a tem aplicado extensivamente para analisar as capacidades logísticas, avaliar os impactos de mudanças nos processos produtivos, testar diferentes configurações na alocação de recursos limitados, determinar parâmetros das operações, validar novos projetos, entre outras aplicações. Esta popularização da simulação despertou o interesse das empresas especializadas no desenvolvimento de softwares, resultando em diversas opções com diferentes características e custos. Desta forma, identificou-se a necessidade de um método para seleção de softwares de simulação de eventos discretos voltados à resolução de problemas logísticos, pois os trabalhos disponíveis na Literatura abordam somente a escolha de softwares para fins genéricos. Para preencher essa lacuna, foi proposto um conjunto de critérios que endereçam as necessidades específicas do desenvolvimento de modelos voltados à análise de sistemas logísticos. Esses critérios formaram a base do método proposto, que incorporou as melhores características dos trabalhos identificados na Literatura. Sua primeira fase gerou uma lista com os softwares que suportaram os critérios definidos como essenciais por meio da aplicação de um método de atribuição de pesos e pontuação, cuja eficiência e simplicidade são amplamente reconhecidas; já a segunda fase, utilizou o método de análise hierárquica (AHP), recomendado para a tomada de decisão baseada em múltiplos critérios, por permitir a identificação e correção das inconsistências geradas pelo julgamento humano. Dois problemas testes também foram propostos para o desenvolvimento de aplicações em sistemas logísticos e condução de experimentos durante a segunda fase. Os softwares Arena, ProModel e @Risk, extensivamente utilizados para ensino e pesquisa na Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, foram avaliados durante a aplicação prática do método proposto. Os resultados obtidos confirmaram a percepção, adquirida durante a segunda fase do método, de que os softwares Arena e ProModel apresentam características semelhantes, dada a discreta diferença em suas pontuações totais. Os diversos cenários desenvolvidos na análise de sensibilidade também ratificaram essa tendência.

The discrete event simulation is one of the most powerful tools available for modeling and problem analysis. Frequently it is used for planning, designing and controlling complex systems in several segments. The logistic system area has also applied it extensively to analyse the logistic capacities, evaluate the impacts of changes in the productive processes, test different configurations in the allocation of limited resources, determine operation parameters, validate new projects, among other applications. Thus, the growth of the simulation awoke the interest of the companies specialized in software development. This fact resulted in several options with different characteristics and costs. Because of this, it was identified the necessity of a selection method for discrete event simulation software dedicated to the resolution of logistic problems. The available works in Literature only approach the choice of softwares for generic purposes. To fill in this gap, a set of criteria that address the specific necessities of the development of models dedicated to the analysis of logistic systems was proposed. These criteria formed the base of the proposed method. It has incorporated the best characteristics of the works identified in Literature. Its first phase generated a list with softwares with widely recognized efficiency and simplicity that supported the essential criteria through the application of a scoring model. Its second phase used the Analytic Hierarchy Process (AHP) which is recommended for the decision taking based on multiple criteria because it allows the identification and correction of the inconsistencies generated by the human judgment. Two test problems have also been proposed for the development of applications in logistic systems and performance of experiments during the second phase. Arena, ProModel and @Risk, extensively used for education and research in the Polytechnical School of the University of São Paulo, were evaluated during the practical application of the proposed method. The results confirmed the perception acquired during the second phase of the method that Arena and ProModel present similar characteristics. They presented a discrete difference in their total score. The several scenes developed in the sensitivity analysis also ratified this trend.