Uma fábrica de autopeças possuía duas linhas de produção idênticas para seu principal produto. Os gestores precisavam aumentar a capacidade de prod...
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: 9b310af98694ada0e3820c48b023b9ab_20211113002125.png em que b6849952d44e04b60fb8ad679685cdc9_20211113002125.png 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).
1) As variáveis estudadas foram:
- Volume de produção da linha 1 (Y1)
- Volume de produção da linha 2 (Y2)
- Número de máquinas (X1)
- Número de funcionários (X2)
- Taxa de produção (X3)
2) O tipo de cada variável é:
- Y1 e Y2: quantitativas, com unidade de medida em unidades de produto produzidas por dia
- X1: quantitativa, com unidade de medida em número de máquinas
- X2: quantitativa, com unidade de medida em número de funcionários
- X3: quantitativa, com unidade de medida em unidades de produto produzidas por hora
3) Esse modelo de regressão linear múltipla pode ser usado para fazer predições de volume de produção de cada linha da fábrica a partir dos valores das variáveis independentes (número de máquinas, número de funcionários e taxa de produção). Para isso, basta inserir os valores das variáveis independentes no modelo e obter as predições para os volumes de produção das duas linhas.
4) Uma situação similar em que se poderia aplicar essa mesma técnica seria em uma empresa de alimentos que deseja prever a quantidade de vendas de um determinado produto em diferentes regiões do país. As variáveis de entrada poderiam ser: preço do produto, temperatura média da região, índice pluviométrico da região e número de concorrentes na região. A variável resposta seria a quantidade de vendas do produto em cada região. As variáveis de preço, temperatura e índice pluviométrico seriam quantitativas, com suas respectivas unidades de medida, enquanto a variável de número de concorrentes seria qualitativa, com níveis como "nenhum", "poucos", "muitos", etc. O modelo de regressão linear múltipla poderia ser usado para prever as vendas do produto em diferentes regiões a partir dos valores dessas variáveis independentes.
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