Análise da integridade de dados para construção de kpi´s na produção: estudo de caso em uma empresa de mineração / Analysis of integrity of data for construction kpi´s in production: a case study in a mining company

• Autor(a) principal: Schröder, Laura de Campos
• Data de Publicação: 2019
• Outros Autores: Marques, Marcos Augusto Mendes, Silva, Wiliam de Assis, Ramos, Nicolle Christine Sotsek, Seleme, Robson, Drozda, Fabiano Oscar, Silva, Andreia de Castro e
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Veras
• Texto Completo: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/2810
• topic: Sistema de indicadores; avaliação de desempenho; KPIs; sistema de gestão integrados.

O presente estudo propôs uma análise de dados de produção de uma grande empresa de mineração do Brasil, o objetivo é demonstrar por meio de ferramentas estatísticas que os dados inseridos manualmente em sistemas de produção alteram significativamente resultados de KPI’s da organização, e consequentemente, afetam decisões estratégicas tomadas com base nesses indicadores. Para tanto, efetuou-se um estudo estatístico, a fim de analisar duas amostras de dados que contém KPI’s calculados para equipamentos móveis. Uma das amostras com informações inseridas manualmente pelo operador e outra com dados de um computador de bordo, recentemente instalado nos equipamentos móveis da mina. Pelas análises exploratórias e pelo teste de hipótese para diferença entre duas médias populacionais para dados pareados (Pared T), feito com o software Minitab, notaram-se diferenças estatisticamente significativas entre as amostras. O resultado, portanto, comprovou de maneira satisfatória a pergunta e a hipótese de pesquisa feita pelos autores no presente estudo, em que a inserção de dados de forma manual têm integridade questionável, pela quantidade de erros em que está sujeito o processo de obtenção e armazenamento dos dados. Desta forma, o estudo pretende salientar a importância da gestão de informação dentro de companhias e a relevância da integridade de dados críticos para cálculos de indicadores-chaves das empresas.