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UAM – Estatística aplicada ao data science – Unidade 3 – Pratique Um Engenheiro Mecânico é o profissional responsável pelo controle de qualidade de peças metálicas. Essas peças são produzidas em um torno mecânico, que opera com velocidade de rotação de 200 a 300 rpm. O principal cliente de uma empresa vem reclamando de problemas de alta rugosidade nas peças. Dessa forma, a equipe de produção planejou testar dois novos tipos de ferramentas de corte, A e B, e em cada uma dessas ferramentas verificar se um tratamento químico superficial das peças também poderia ajudar a diminuir a rugosidade superficial, medida em micrometros (μm) . A equipe realizou alguns ensaios em que o tratamento químico foi codificado como S (sim, com tratamento) e N (não, sem tratamento). Ao final, ajustou uma árvore de decisão aos dados, exibida na figura a seguir: Fonte:Elaborada pelo autor. Com esse resultado, o Engenheiro Mecânico conseguiu chegar à conclusão de que precisava: qual a melhor combinação entre a velocidade do torno, a ferramenta a utilizar, e se o tratamento químico ajudava a reduzir a rugosidade superficial da peça. Vamos Praticar Agora que você já compreendeu as funções e os objetivos da construção de árvores de decisão para regressão e classificação. Vamos praticar sobre esse tema por meio da aplicação do conhecimento adquirido no estudo do caso proposto, respondendo às seguintes perguntas: 1. Quais são as variáveis estudadas e seus tipos? Torno Mecânico (medido em rpm), variável quantitativa/qualitativa Rugosidade da peça (medida em μm), variável quantitativa/qualitativa Tratamento químico (medido por necessidade de tratamento, Sim/Não), variável qualitativa dicotômica. 2. Quais são as variáveis de entrada e qual é a variável resposta? Variável entrada: Ferramenta A/B Variável entrada: Torno Mecânico/rpm Variável Resposta: Rugosidade(μm). 3. Que variável de entrada a árvore de decisão considerou como a primeira mais importante? A primeira variável mais importante para a tomada de decisão sobre tratamento químico é a velocidade de rotação da ferramenta(rpm). 4. Que variável de entrada a árvore de decisão considerou como a segunda mais importante? A segunda variável mais importante é o nível de rugosidade. 5. Essa árvore, como modelo preditivo, considerou relevante o efeito do tratamento químico superficial das peças? Sim, pois as variações de velocidade e ferramenta fazem a diferença no final do acabamento da peça e sabendo quais estão sendo utilizados conseguimos indicar a necessidade de tratamento químico para melhoria na peça final. 6. Onde estão localizadas, na árvore construída, as estimativas para a qualidade da rugosidade superficial, medida em micrometros (μm) ? Nas extremidades da árvore, como parte de resposta da necessidade de tratamento. 7. Quais as estimativas de rugosidade superficial para a utilização da ferramenta A a uma velocidade abaixo de 260 rpm e para a utilização da ferramenta B a uma velocidade maior do que 240 rpm? Ferramenta A abaixo de 260rpm = 21,99μm de rugosidade Ferramenta B acima de 240rpm = 38,72μm de rugosidade
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