Modelagem do ritmo do trabalho humano em um projeto de simulação através da criação de cenários com múltiplas distribuições.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2015 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) |
Texto Completo: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/232 |
Resumo: | 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. |
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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. 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