A IMPLEMENTAÇÃO DO SISTEMA DE CUSTEIO BASEADO NAS

O presente trabalho visa abordar a aplicação do sistema de custeio Activity Based Costing (ABC) numa empresa de fabricação de carroçarias para autocarros, identificando os benefícios da sua adoção e os fatores que mais influenciaram a sua implementação. Para o efeito utilizamos a metodologia de investigação qualitativa com recurso ao método do estudo de caso. Constatamos que o ABC é uma ferramenta de gestão que permite o apuramento dos custos indiretos de produção de uma forma mais precisa e racional do que os demais sistemas de custeio da contabilidade tradicional. Por outro lado, foi possível concluir que os fatores que mais influenciaram a implementação do ABC foram o apoio da gestão de topo, a familiaridade com outras ferramentas de gestão e a elevada formação dos recursos humanos.

DESENVOLVIMENTO DE UM CLASSIFICADOR PARA ANÁLISE BIOMÉTRICA DE UM COLETE INSTRUMENTADO PARA REEDUCAÇÃO POSTURAL

Ao longo dos tempos tem existido um avanço, nas empresas, dirigido à preocupação com o bemestar dos trabalhadores, adotando por isso medidas preventivas. A formação especializada em Medicina do Trabalho é indispensável para o exercício de atividades de prevenção dos riscos profissionais e de promoção da saúde. A postura corporal pode ser definida como a posição e a orientação global do corpo e membros relativamente uns aos outros. Qualquer desvio na forma da coluna vertebral pode gerar solicitações funcionais prejudiciais que ocasionam um aumento de fadiga no trabalhador e leva ao longo do tempo a lesões graves. Cada vez mais surgem doenças profissionais provocadas pela adoção de más posturas, na realização de tarefas diárias dos trabalhadores. A boa postura corporal é uma tarefa específica que representa uma interação complexa entre a função biomecânica e neuromuscular. No presente plano de dissertação foram estudados diferentes classificadores tendo como objetivo classificar boas e más posturas corporais de trabalhadores em contexto de trabalho. Assim foram estudados diferentes classificadores de machine learnig, redes neuronais artificiais, support vector machine, árvores de decisão, análise discriminante, regressão logística, treebagger e naíve bayes. Para treino de classificadores foi realizada a aquisição tridimensional da postura da espinha a 100 pessoas, passando por uma parametrização e treino de diferentes classificadores para a determinação automática do tipo de postura corporal. O classificador que obteve melhor desempenho foi o Treebagger com uma classificação para True Positive de 93,3% e True Negative de 96,2%.