Ferramentas Computacionais para Produtividade

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Emprego de Ferramentas Computacionais para aumento da produtividade
 Mário Leite
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Sistema de Informações Baseados em Computador (uma classificação)
 Hardware
 Software
 Banco de Dados
 Redes
Ferramentas Computacionais
 Pessoas
 Procedimentos
TI
SI
RH
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O problema da comunicação Homem x Máquina
 
Linguagem Natural
Linguagem de Máquina
Como fazer para as partes se comunicarem ?
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 Dado x Informação x Conhecimento
Processo
Informação
Conhecimento
Dado
???
Tomar decisões
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Objetivos da Organização
PRÁTICAS DE TRABALHO
Dados/Informações
Recursos Humanos
Tecnologias da Inf.
As TI’s num Sistema de Informações Gerenciais
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Ferramentas Computacionais
 Ajuda ao Ensino (Portugol/Plus, linguagem Forth)
 Tradução Automática (Fdic: Inglês-Português)
 Procesadores de Fala (DICTATE )
 Editores de fotos (Adobe Photoshop)
 Simuladores
 Processadores de Texto (MS-Word, Word Perfect, BrOffice.Writer)
 Planilhas Eletrônicas (QuatroPro, Excel, Lotus 1-2-3, BrOffice.Calc)
 Desenho e Fabricação (AutoCad, CAD-CAM)
 Bancos de dados e de Informações(DW, Bancos corporativos) 
 Computação gráfica (Corel Draw, Adobe Illustrator)
 Desenvolvimento de Sistemas (Ferramentas RAD e CASE)
 Controle de Qualidade (Pareto, PERT-CPM, PDCA, Histograma) 
 Controle de negócios (ERP, SAD, ASP, CRM, e-Com, EAI, BI)
 Projetos (MS-Project, OpenProject)
 Computação Numérica (MatLab, Octave, R, SciLab)
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Automatização da solução do problema
		
	 Problema real		 (nível do usuário)
						 
		 	
		Sequência de instruções (nível do programador)
		 
 		 
	 Solução automatizada (nível do computador)
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Como solucionar o problema ?
 Desenvolver um programa de computador
 Empregar ferramenta computacional
Questão: Qual o custo-benefício ?
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BrOffice.org Writer
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 SciLab
O SciLab - iniciais em inglês para Scientific Laboratory - é um software para ser empregado em ambientes de cálculos numéricos através de computador. É uma ferramenta de alta performance, empregada em situações que requer soluções baseadas em complexos cálculos numéricas, podendo ser manipulada interativamente (dentro do seu ambiente integrado) ou através de programação. Ele faz parte de um grupo de softwares que simulam ambiente de computação numérica tais como o MatLab, Octave, R, etc. Entre esses, o mais conhecido é o MatLab (Matrix Laboratory); a diferença é que enquanto o MatLab é um software proprietário, o SciLab é open source. Isto quer dizer que seu uso é livre, apesar da distribuição estar sujeita ao tipo de licença. 
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 SciLab (Características)
O SciLab pode ser usado sob Windows (9X/2000/XP/Vista) ou GNU/Linux; o que lhe confere portabilidade para os dois principais sistemas operacionais utilizados pela maioria dos usuários de ferramentas computacionais. Ele é empregado em diversas áreas: engenharias, petroquímica, meteorologia, indústria automobilística, matemática, executando diversas tarefas:
• Computação Gráfica (criando gráficos 2D e 3D)
• Resolução de sistemas lineares e não lineares 
• Controle de processos
• Resolução de sistemas de equações diferenciais
• Controle clássico, robusto e otimização LMI 
• Processamento de sinais
• Automação industrial
• Interface com linguagens Fortran, Tcl/Tk, C, C++, Java, LabView
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 SciLab (Download/Instalação) 
Para baixar a última versão do SciLab acesse o site www.sciLab.org
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 SciLab (Ambiente) 
prompt
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 SciLab (Aplicações práticas) 
 Regressões
 Problema de Programação Linear
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Exemplo em Regressão
Tabela de “Investimento versus Vendas” de um produto
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Exemplo em Regressão (continuação)
Questões a serem resolvidas pela ferramenta:
 Qual seria a função que melhor representa a lei de dependência entre o investimento feito em marketing e seu respectivo retorno em vendas?
 Se a empresa tivesse R$ 3.000,00 (o máximo que ela poderia dispor) para investir a cada mês em marketing, qual seria a venda esperada?
 Qual seria o menor valor a ser investido em marketing para que a empresa mantivesse um mínimo de vendas?
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Exemplo em Regressão (continuação)
Gráfico Investimento versus Vendas
Gráf1
		8400
		26150
		62400
		58789
		143852
		161500
		274540
		467230
		484320
		623458
		734740
		865800
Investimento ($)
Vendas ($)
Investimento x Vendas
Plan1
		Período		Investimento		Vendas
		Junho/02		750		8400
		Julho/02		800		26150
		Agosto/02		950		62400
		Setembro/02		1000		58789
		Outubro/02		1200		143852
		Novembro/02		1300		161500
		Dezembro/02		1500		274540
		Janeiro/03		1800		467230
		Fevereiro/03		1900		484320
		Março/03		2000		623458
		Abril/03		2100		734740
		Maio/03		2200		865800
Plan1
		0
		0
		0
		0
		0
		0
		0
		0
		0
		0
		0
		0
Investimento ($)
Vendas ($)
Investimento x Vendas
Plan2
		
Plan3
		
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Exemplo em Regressão (continuação)
Projeção de vendas através de Regressão no SciLab 
-->read("InvestVendas.txt", 12, 2)
 ans =
 750. 8400.
 800. 26150.
 950. 62400.
 1000. 58789.
 1200. 143852.
 1300. 161500.
 1500. 274540.
 1800. 467230.
 1900. 484320.
 2000. 623458.
 2100. 734740.
 2200. 865800.
Lê a tabela de dados 
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Exemplo em Regressão (continuação)
1.1 - Gráfico linear “Investimento versus Vendas”
 Y = - 479211.5253 + 552.0981316x
 R2 = 0.9468
Dados de regressão
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Exemplo em Regressão (continuação)
1.2 - Gráfico parábola do 2o grau “Investimento versus Vendas”
Y = 183442.5809 - 470.9049915x + 0.348109337x2 
R2 = 0.9936
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Exemplo em Regressão (continuação)
1.3 - Gráfico parábola do 3o grau “Investimento versus Vendas”
Y = - 383260.368 + 860.326725x - 0.62195918x2 + 0.00022160x3
R2 = 0.9967
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Exemplo em Regressão (resultados)
Tabela comparativa dos três tipos de regressões
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Exemplo em Regressão (conclusão)
3 - Calulando as raízes do polinômio Y3(x) teremos:
 -->roots(Y3)
 ans =
 731.49
 1037.590336 + 1134.797119i
 1037.590336 - 1134.797119i 
1 - Analisando a tabela anterior, concluímos que a melhor curva é a do 3o grau, pois o R2 (coeficiente de determinação) 0.9967 é o maior, indicando 99.67% de certeza na projeção usando essa curva de ajuste.
2 - Para um investimento de $ 3000 teremos:
-->horner(Y3,3000) ==> $ 2.583.287,46
Raíz real (solução do problema)
$ 731,49 valor mínimo de investimento. 
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Exemplo em Programação Linear
Situação:Um biólogo colocou três espécies de bactérias (denotadas por I, II e II) em um tubo de ensaio, onde elas serão alimentadas por três fontes diferentes de alimentos (A, B e C). A cada dia serão colocadas 2500 unidades de alimento A, 4500 unidades do alimento B e 2000 unidades do alimento C. O consumo diário de alimento pelas bactérias, em unidades por dia, está mostrado na tabela abaixo. Nestas condições determine quantas bactérias de cada espécie podem coexistir no tudo de ensaio e consumir todo o alimento.
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Exemplo em Programação Linear
	1 x1	+	2 x2	+	1 x3 =	 2500
	2 x1	+	1 x2	+	3 x3 =	 4500
	1 x1	+	1 x2	+	1 x3 =	 2000
1) Montagem do Sistema de equações 
Tipo I
Tipo II
Tipo III
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Exemplo em Programação Linear
-->A = [1 2 1; 2 1 3; 1 1 1]
 A =
 1. 2. 1.
 2. 1. 3.
 1. 1. 1.
-->b = [2500; 4500; 2000]
 b =
 2500.
 4500.
 2000. 
2) Montagem das matrizes no ambiente do SciLab
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Exemplo em Programação Linear
E a solução poderá ser obtida pela divisão total à esquerda (\) de A por b dentro do ambiente do SciLab.
-->S =A\b
S =
 500.
 500.
 1000.
Solução do problema: 
 500 bactérias do tipo I 
 500 bactérias do tipo II 
 1000 bactérias do tipo III
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OpenProj 
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OpenProj
É uma poderosa ferramenta de gerenciamento de projetos, usada para planejar, gerenciar e trabalhar como fonte de informações para um projeto qualquer.
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O que é um projeto
Um empreendimento não repetitivo, caracterizado por uma seqüência clara e lógica de eventos, com início meio e fim, que se destina a atingir um objetivo claro e definido, sendo conduzido por pessoas dentro de parâmetros pré-definidos de tempo, custo, recursos envolvidos e qualidade.
Segundo Ricardo Vianna Vargas (2000), projeto pode ser definido como:
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Definição analítica de projeto
De acordo com a definição do autor, um projeto é função de quatro parâmetros básicos, isto é:
Projeto = F(tempo, custo, recursos, qualidade) 
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Parâmetros de um projeto
Projeto
Recursos
T
e
m
p
o
C
U
S
T
o
QUALIDADE
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Características de um projeto
 Possui um processo prévio de planejamento;
 Deve possuir parâmetros definidos e
 planejados para controle e avaliação;
 Não é repetitivo; é inovador e é inédito;
 Possui um início e um fim determinados;
 Objetiva gerar um produto com especificações
 conhecidas e que seja claro e definido;
 É realizado por pessoas;
 Tem componente de custo limitado e definido.
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Gerenciamento de projetos
Segundo Margareth Carneiro:
 “O Gerenciamento de projetos é a aplicação de CONHECIMENTO, HABILIDADES, FERRAMENTAS E TÉCNICAS nas atividades de projetos, de forma a atender ou superar as expectativas dos stakeholders (interessados, atores e participantes) e que envolve o balanceamento de vários parâmetros operacionais”.
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Parâmetros operacionais
 Escopo, tempo, custo e qualidade;
 Necessidades (requisitos definidos) e 
 expectativas (subjetivos ou não definidos);
 Diferentes expectativas e necessidades de 
 todos aqueles que participam do projeto 
 direta ou indiretamente.
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Fatores gerenciáveis do projeto
Para um bom gerenciamento do projeto é fundamental que o gerente de projetos possua conhecimentos específicos da área para melhor desempenhar as suas funções.
Dentro dos parâmetros de um projeto existem três fatores gerenciais, interdependentes e sujeitos a mudanças.
 Escopo (abrangência do projeto)
 Recursos (trabalho, material, etc)
 Tempo (duração do projeto)
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Etapas Essencias no OpenProj
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Barra de ferramentas
Barra de menus
Nome do projeto
Barra de modos
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Principais visões disponíveis
 Gráficos - Representam graficamente as informações. São gráficos os modos de exibição:
Gráficos de Gantt
Diagrama de Rede
Gráfico de Recursos
Calendário.
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Recursos do projeto
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BrOffice.org Calc
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Linguagens e Técnicas de
Programação
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Algoritmos
Linguagem Pascal
Linguagem C
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 Mário Leite
Obrigado pela atenção
 marleite@gmail.com