1000 resultados para gráfico de controle


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Unidade 4

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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O monitoramento da razão Z de duas variáveis através de gráfico de controle tem sido um tema recentemente explorado na literatura. Para analisar mais o assunto, o estudo avalia a eficiência e viabilidade de aplicação dessa ferramenta como suporte na tomada de decisão para gerenciamento de capacidade de mão de obra de retaguarda (doravante mencionado como Backoffice) de serviço de empresa do setor bancário. Tradicionalmente, gráficos de controle tem sido utilizados para monitorar o processo produtivo de manufaturas, mas recentemente tem sido adotado para monitoramento de alguns serviços. Apesar de ainda seguir muitos conceitos pioneiros na manufatura, a atividade do setor de serviços apresenta suas particularidades como, por exemplo, a impossibilidade de gerar estoque. Assim, a necessidade de adequar seus recursos à demanda torna-se essencial, sendo fundamental a gestão de controles e sua urgência para que possa reagir rapidamente em caso de variação de demanda e adequar sua capacidade. Em um cenário de restrição de recursos, planejar é crucial para evitar desperdícios e garantir eficiência. O objetivo deste estudo é apresentar o gráfico de controle como ferramenta para monitorar a razão de duas variáveis aleatórias: a demanda e a mão de obra em Backoffice de serviço em um banco. Nesse trabalho, gráfico de controle de Shewhart tradicional e gráfico de controle de Shewhart com regras suplementares são analisados e os resultados obtidos confirmam a possibilidade de utilização da ferramenta de gráficos de controle para o gerenciamento e adequação de mão de obra para atender a demanda. O monitoramento da razão (demanda/ mão de obra) ajudará o gestor a alocar adequadamente o time (mão de obra) de acordo com a demanda e a capacidade produtiva. Como contribuição, o estudo avalia o comportamento da razão Z = X/Y em situação de alta variabilidade da variável X e baixa variabilidade da variável Y .

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This work proposes a modified control chart incorporating concepts of time series analysis. Specifically, we considerer Gaussian mixed transition distribution (GMTD) models. The GMTD models are a more general class than the autorregressive (AR) family, in the sense that the autocorrelated processes may present flat stretches, bursts or outliers. In this scenario traditional Shewhart charts are no longer appropriate tools to monitoring such processes. Therefore, Vasilopoulos and Stamboulis (1978) proposed a modified version of those charts, considering proper control limits based on autocorrelated processes. In order to evaluate the efficiency of the proposed technique a comparison with a traditional Shewhart chart (which ignores the autocorrelation structure of the process), a AR(1) Shewhart control chart and a GMTD Shewhart control chart was made. An analytical expression for the process variance, as well as control limits were developed for a particular GMTD model. The ARL was used as a criteria to measure the efficiency of control charts. The comparison was made based on a series generated according to a GMTD model. The results point to the direction that the modified Shewhart GMTD charts have a better performance than the AR(1) Shewhart and the traditional Shewhart.

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Unidade 5

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Unidade 6

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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