ATIVIDADE 1 - BRUNO HENRIQUE DOS SANTOS - 06-05-22

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ATIVIDADE 1 – BRUNO HENRIQUE DOS SANTOS 
 
Uma fábrica de autopeças possuía duas linhas de produção idênticas para seu 
principal produto. Os gestores precisavam aumentar a capacidade de produção 
dessas linhas para atender a um novo contrato de fornecimento com uma grande 
montadora que passaria a vigorar em 6 meses. Eles precisavam decidir entre a 
alternativa de investir em duas máquinas novas, uma para cada linha de produção, 
ou se seria suficiente otimizar a produção fazendo um retrofitting das máquinas 
existentes, um novo layout para o fluxo da produção e um maior número de 
funcionários dedicados a cada linha. Eles também queriam ter maior flexibilidade em 
controlar a taxa de produção. 
 
Fonte: Elaborada pelo autor 
Os gestores pediram a uma jovem engenheira de produção, recém-contratada, para 
ajudá-los na análise dessas alternativas. Essa jovem engenheira, após alguns testes, 
desenvolveu o seguinte modelo: 
em que 
 
Com base no modelo descrito, responda às seguintes perguntas: 
1) Quais foram as variáveis estudadas? 
2) Qual o tipo de cada variável, quantitativa ou qualitativa? Se quantitativa, qual 
sua unidade de medida? Se qualitativa, que níveis ou classes podem assumir? 
3) Como pode esse modelo de regressão linear múltipla ser usado para fazer predição 
de volume de produção de cada linha da fábrica? 
4) Reflita sobre situações similares em que você poderia aplicar essa mesma técnica 
(regressão linear múltipla) para gerar conhecimento a partir de dados. Descreva 
brevemente uma dessas situações que você pensou, identifique cada uma das 
variáveis de entrada e a variável resposta, descreva o tipo de cada uma delas (se 
quantitativa ou qualitativa) e forneça suas unidades de medida (se quantitativas) ou 
seus níveis ou classes (se qualitativas). 
RESPOSTAS: 
1 - As variáveis apresentadas neste estudo de caso foram: 
➢ velocidade da máquina; 
➢ layout antigo ou novo; 
➢ número de funcionários maior ou igual; 
➢ volume de produção. 
 
2 - Avaliando cada variável, especificando a sua unidade de medida e classificando 
níveis e classes em caso de existência de variáveis qualitativas, tem-se: 
➢ x1 = velocidade da máquina - variável quantitativa - unidade de medida é a 
rotação por minuto (rpm); 
➢ x2 = layout - variável qualitativa - classe 1 "novo" ou classe 0 "antigo"; 
➢ x3 = número de funcionários - variável qualitativa - classe 0 "atual", classe 1 
"maior"; 
➢ Y = volume de produção - variável quantitativa - unidade de medida 
"peças/hora". 
 
3 - O objetivo desse modelo é determinar qual o melhor cenário em que seja produzido 
mais peças/hora. 
Para que isso seja possível, tem-se que variáveis são correlacionadas no modelo de 
regressão linear fornecendo o resultado de peças/hora. 
Com isso permite-se ser feito simulações, de modo a alterar os valores das variáveis 
expostas, como velocidade das máquinas, funcionários, layout e etc, para saber em 
qual caso se tem melhor desempenho, por consequência melhor eficiência resultando 
em maior produtividade. 
 
4 - Refletindo sobre situações similares no meu dia-a-dia onde aplico meus 
conhecimentos no fornecimento de mão de obra para construção civil, podemos usar 
à regressão linear múltipla para avaliar e criar melhores resultados, indicando 3 
variáveis preditoras, sendo a primeira na qualidade do serviço dentro do prazo, 
segunda realização cronograma de execução seguido igual ao 
planejamento/orçamento, e acompanhamento das necessidades dos materiais e 
ferramentas junto com avaliação dos serviços. 
 
➢ X1 - Qualidade da realização do serviço dentro do prazo: Quantitativa 
(Pessoas) 
➢ X2 - Cumprir o cronograma de execução igual ao planejamento/orçamento: 
Quantitativa (Horas) 
➢ X3 - Acompanhamento das necessidades extras no orçamento junto com 
avaliação dos serviços: Qualitativa - OK ( Não (0) e Sim (1) ) 
 
➢ Y - Lucro e avaliação dos clientes: Real (R$) - ⭐⭐⭐⭐⭐