MINIMIZAÇÃO DO CUSTO DO TARUGO DE AÇO PRODUZIDO EM UMA INDÚSTRIA SIDERÚRGICA POR MEIO DA OTIMIZAÇÃO DA CARGA METÁLICA DO FORNO ELÉTRICO
|
|
- Malu Azenha Santiago
- 7 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 XXX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Maturdade e desafos da Egehara de Produção: compettvdade das empresas, codções de trabalho, meo ambete. São Carlos, SP, Brasl, 12 a15 de outubro de MINIMIZAÇÃO DO CUSTO DO TARUGO DE AÇO PRODUZIDO EM UMA INDÚSTRIA SIDERÚRGICA POR MEIO DA OTIMIZAÇÃO DA CARGA METÁLICA DO FORNO ELÉTRICO Rodolfo Cola Satol (IFES) rcsatol@yahoo.com.br Mauro Cesar Gacom (FAESA) mauro.gacom@arcelormttal.com.br Lucao Lessa Lorezo (IFES) lucao@faesa.br As dústras sderúrgcas produtoras de aço a modaldade va foro elétrco a arco (FEA) estão aumetado gradatvamete sua partcpação o mercado e buscado cada vez mas o aprmorameto tecológco. Essas sderúrgcas utlzam o proccesso produtvo, dversos tpos de matéras-prmas, sedo as prcpas os sumos metálcos (sucata ferrosa e ferro gusa). Nesse ceáro de crescmeto das sderúrgcas que utlzam FEA, acede também o cosumo dos sumos metálcos, gerado assm um desequlíbro o mercado etre a oferta e a demada. Com o aumeto da cocorrêca, as sderúrgcas estão efretado um ovo desafo, utlzar a melhor relação dos sumos metálcos para a fabrcação de aço, levado em cosderação o preço, a composção químca e a dspobldade o mercado desses sumos, sem comprometer a qualdade do produto. A escolha dos sumos metálcos fo proposta essa pesqusa, em parcera com uma dústra sderúrgca stuada o Estado do Espírto Sato, para redução de custo do tarugo de aço. Para reduzr esse custo deve-se desevolver um trabalho de redução do custo gerado pela composção da carga metálca, já que este é o de maor mpacto o custo do processo de produção do tarugo de aço. Baseado essas premssas essa pesqusa possu uma abordagem prátca com o objetvo de mmzar o custo de produção do tarugo de aço por meo da otmzação da carga metálca. Para tal, fo desevolvdo uma pesqusa exploratóra e um estudo de caso em uma dústra sderúrgca, ode o prcpal resultado obtdo fo a redução do custo de produção do tarugo de aço. Palavras-chaves: Acara, foro elétrco a arco, sumos metálcos, tarugo de aço
2 1. Itrodução Nos últmos aos, grade parte das dústras ecotra-se em um ceáro de recursos cada vez mas escassos e com demadas cada vez mas volátes, o que as obrgam a reduzrem os seus custos, os seus tempos mprodutvos e a utlzarem de forma racoal os seus recursos dspoíves (EPAMINONDAS et al., 2007). Fotes et al., (2007) afrmam que as orgazações estão buscado vatages compettvas os dversos setores produtvos ode a dmução de custos é ecessára a qualquer empresa e a pesqusa operacoal (PO) é uma ferrameta fudametal para tal. Bradstetter & Bucar (2008) afrmam que a egêca de ovos padrões fez com que os processos passassem por trasformações em busca da orgazação e cotrole. Segudo Cotador (1998) processo é uma seqüêca orgazada de atvdades que trasforma as etradas dos forecedores em saídas para os cletes com um valor agregado gerado pela udade e um cojuto de causas que gera um ou mas efetos. Segudo o Isttuto Aço Brasl (2010) o Brasl possu uma capacdade stalada de produção de 42,1 mlhões de t/ao de aço bruto, sedo a prevsão de produção para 2010 de 33,16 mlhões de toeladas, ou seja, 25% acma de 2009, quado o setor produzu 26,5 mlhões de toeladas. A produção de aço bruto do Brasl o prmero trmestre de 2010 cresceu 59,3% sobre gual período de 2009, alcaçado 8 mlhões de toeladas. Nesse prmero trmestre de 2010 a produção de aço va ogêo fo de 3,9 mlhões de toeladas, tedo um crescmeto de 52% se comparado ao mesmo período do ao de 2009, ode a produção fo de 6 mlhões de toeladas. O grade mpulsoador desse crescmeto fo à produção de aço va Foro Elétrco a Arco (FEA) que se comparado ao prmero trmestre de 2009, sau de 1,06 mlhões de toeladas para 2 mlhões de toeladas o prmero trmestre em 2010, ou seja, um aumeto de produção de 85%. Atualmete, dversos fatores têm despertado a ateção da dústra sderúrgca mudal para a futura dspobldade de mportates sumos, tas como sucata ferrosa e ferro gusa, dos processos de produção de ferro e aço. O prcpal deles é o vgoroso crescmeto das acaras elétrcas a produção sderúrgca mudal. A sucata e o ferro gusa são os prcpas elemetos metálcos da carga do Foro Elétrco a Arco - FEA. A modaldade de FEA tem progressvamete ocupado maores espaços de atuação e coseqüetemete elmado os mercados de atgos processos sderúrgcos em todo o mudo. De acordo com o Isttuto Aço Brasl (2010), atualmete 25% da produção de aço é feto va FEA, com estmatva de crescmeto desse percetual para os prómos aos. Além do esperado crescmeto da demada de sumos metálcos para a produção va FEA, outros aspectos vêm fluecado as relações de oferta e demada da sucata e do ferro gusa, levatado dúvdas quato ao balaceameto futuro destas matéras-prmas. O própro aperfeçoameto tecológco do processo sderúrgco, prcpalmete da etapa de lgotameto, e das dústras de trasformação dos produtos de aço, reduz o volume da sucata gerada por estas dústras, ou seja, tem-se uma demada muto grade por sucata que ão está sedo balaceada com a oferta. Devdo ao crescmeto costate da utlzação do FEA para produzr aço, a demada pelos sumos metálcos (sucata e gusa) aumetou, e com sso as dústras sderúrgcas que estão esse mercado têm um grade desafo, equlbrar preço, quatdade em estoque e composção químca desses sumos já que os mesmos estão sedo muto utlzados por dversas dústras do mudo para a produção do tarugo de aço. Para efetuar esse balaceameto de sumos 2
3 metálcos, as sderúrgcas devem ateder todas as restrções de qualdade dos dversos tpos de aços fabrcados, garatdo assm, todas as especfcações téccas do tarugo de aço. Um fator recorrete os estudos acerca do processo produtvo em dústras sderúrgcas é a utlzação de ferrametal para redução de custos a fm de obter vatagem compettva. Segudo este vés, o objetvo deste trabalho é desevolver e aplcar o processo de defção dos sumos metálcos utlzados para produção de tarugos de aço va FEA em uma dústra sderúrgca stuada o Espírto Sato, um modelo de otmzação a fm de reduzr os custos da produção de tarugo de aço sem comprometer a qualdade e as especfcações téccas do produto. De acordo com Slva (2001) poucas publcações são ecotradas a lteratura relacoadas ao problema de otmzação da programação de cargas de foro. Satos-Meza et al.(2002) apresetam o problema de seqüecameto e dmesoameto de lotes em uma fudção de médo porte que tem em operação um foro e váras máquas de moldagem. Souderpada & Balashamugam (1991) estudaram um problema semelhate em termos de seqüecameto e dmesoameto em uma fudção, porém, o método de solução apresetado é baseado o clássco problema de trasporte. Araujo & Areales (2004) propõem um modelo de dmesoameto de lotes para uma fudção de médo porte, com restrções de capacdade, máquas paralelas e múltplos tes. A abordagem cosdera um problema que ocorre em fudções composta por váras máquas de moldagem e apeas um foro em operação por período, que é cosderado o gargalo do processo produtvo. O método de solução proposto pelos autores é uma heurístca que obtém a programação das máquas de moldagem. Camargo & Toledo (2008) estudaram o problema de dmesoameto de lotes para fudções de pequeo porte, cujo objetvo é determar um plao de produção de mímo custo. Para a solução, fo utlzada uma heurístca que trata as etapas do problema de forma herárquca, defdo prmero as lgas e, posterormete, os lotes que são produzdos a partr delas. Assm fo proposto um algortmo geétco que explora o cojuto de possbldades para a determação das lgas e utlza a heurístca baseada em relaxação lagragaa para determação dos tes a serem produzdos ao logo de um horzote de plaejameto fto. Slva & Morabto (2004) apresetaram uma abordagem para otmzar a programação de cargas de foro em fudções de mercado de pequeo porte, com o objetvo de defr a programação dos foros para produzr uma cartera de peddos composta de dversas peças em lgas metálcas varadas, de maera a mamzar a produtvdade sem comprometer os prazos de etrega e restrções de processo. O procedmeto proposto é baseado a teora dos problemas de corte e empacotameto, combado uma heurístca costrutva gulosa com o clássco problema da mochla. Os resultados demostraram que o procedmeto é capaz de produzr soluções para mamzar a produtvdade da empresa estudada. O que justfca a elaboração dessa pesqusa é a ecessdade das empresas buscarem ovas metodologas para aular a redução de custos para materem-se o atual mercado globalzado de acrrada compettvdade. O desevolvmeto de um estudo sobre otmzação da escolha da carga metálca para produção de tarugos de aço, a modaldade va FEA, tem mportâca relevate, já que em usas sderúrgcas produtoras de aço essa modaldade de foro, apromadamete 65% do custo total do tarugo de aço (INSTITUTO AÇO BRASIL, 2010) é determado pela carga metálca utlzada (sucata ferrosa e ferro gusa). O que ada corrobora com a presete pesqusa é a carêca de estudos a área de defções de escolha da carga metálca para produção de aço va FEA. 3
4 Nesse cotexto, o presete artgo defe como perguta: Como um modelo de otmzação pode aular a mmzar o custo do tarugo de aço produzdo em uma dústra sderúrgca, stuada o Estado do Espírto Sato, sem comprometer a qualdade e as especfcações téccas do produto? Este trabalho está estruturado em 7 seções. A seção 1 cotém a trodução do trabalho, que é composta pelo objetvo e justfcatva da pesqusa. Na seção 2 tem-se a descrção do problema e a seção 3 apreseta a formulação do modelo matemátco para o problema pesqusado. Na seção 4 desevolvem-se os expermetos computacoas. A seção 5 relata os resultados e dscussões bem como as aálses comparatvas. Na seção 6 são apresetadas as coclusões. Por fm, a seção 7, estão apresetadas as referêcas utlzadas para a formulação e execução dessa pesqusa. 2. Descrção do Problema Devdo à grade cocorrêca e egêca de especfcação de qualdade por parte do mercado, as empresas sderúrgcas estão vestdo cotuamete a busca da excelêca, em ovas rotas tecológcas e em qualdade dos seus produtos. Nesse perfl surge um ovo desafo, reduzr o custo sem comprometer a qualdade do produto. Produtora de aço a modaldade va Foro Elétrco a Arco (FEA), a sderúrgca pesqusada, tem apromadamete 65% do custo total do tarugo de aço determado pela carga metálca utlzada (sucata ferrosa e ferro gusa). Nesse ceáro, para reduzr o custo do tarugo, matedo as característcas de especfcações de qualdade do produto, deve-se trabalhar para reduzr o custo da composção da carga metálca (carga metálca) já que este é o de maor mpacto os custos do processo. A sderúrgca pesqusada produz 41 tpos de aço, cada um deles com uma composção químca dferete, utlzado dversos sumos. Detre eles destacam-se como de maor mportâca, a sucata metálca e o ferro gusa (sóldo ou líqudo). Os sumos metálcos são classfcados em 22 tpos, cada um com uma composção químca específca, recohecdos pelo SAP R/3 (Software utlzado a gestão da empresa). Os 41 tpos de aço produzdos são dvddos em 12 grupos (quadro 1). Essa dvsão deve-se às característcas semelhates dos aços, tas como dureza, elastcdade e composção químca. Na prátca a produção dos 12 grupos de aço é realzada por 12 recetas de carga metálca, cada receta cotém os valores mámos que podem ser utlzados de cada sumo a preparação da carga (quadro 2). As 12 recetas podem utlzar 22 tpos de sumos metálcos, que são: Cavaco de Ferro Fuddo (CAFO), Cavaco de Aço (CAVA), Estampara Braca Solta (ESBS), Estampara Preta Solta (ESPS), Ferro Fuddo (FOFO), Graúda para corte (GRAU), Gusa Líqudo (GUSL), Gusa Sóldo (GUSS), Msta Múda (MISM), Msta Solta (MISS), Ocortada (OXIC), Pacote Msto (PACH), Pacote de Estampara Braco (PAEB), Pacote de Estampara Preto (PAEP), Pacote de Latha (PALT), Recuperada de Aço (RECA), Rcuperada de Gusa (RECG), Retoro Itero de Aço (RETL), Sucata de Ferro Gusa (SGUA), Sucata de Gusa (SGUS), Shredder (SHRE), Tesourada (TESO). As recetas de preparação da carga metálca foram cradas com base a experêca profssoal dos colaboradores da empresa pesqusada. Grupos GRUPOS DE CARGA E AÇOS 101 e 102 M60 - M61 - M70 - S45 - S45 IT- S50 - S60 - S e 112 S15 - S15 IT - S20 - S20 IT 4
5 201 e 202 A14 - A20 - A25 - B11 - BV08 - BV e 212 A60 - A70 - CA50R 301 e 302 A12 - A12 IT - A16 - B12 - B12 IT - B13 - B13 IT - B18 - BV12 - C12 - C13 - MV08A MV15A - MV16A 401 e 402 A45 - A45 IT - A50 - A50 IT - B50 IT - MV50A Quadro 1 Grupos de aço A dversdade das recetas para a produção do aço deve-se à composção químca de aço a ser produzdo e da sucata a ser utlzada e também da dspobldade de gusa líqudo. O gusa líqudo, matéra-prma que aula o processo de fusão do aço, é utlzado em sua totaldade quado dspoível, pos já se ecotra o estado físco líqudo, evtado assm, o cosumo da eerga ecessára para fud-lo, reduzdo os custos da produção. Esse sumo é adqurdo de um forecedor stuado em Vaa-ES e a demada egda pela sderúrgca estudada em sempre é atedda, devdo à capacdade do alto foro do forecedor de gusa. Assm, às vezes é ecessára a utlzação somete de gusa sóldo. Atualmete, para se produzr um determado tpo de aço, observa-se a qual grupo pertece, se o gusa líqudo para aquela corrda ecotra-se dspoível, e usa-se a receta da carga metálca relacoada. Quado a programação é produzr aço com gusa líqudo, localza-se o grupo ao qual ele pertece e aplca-se a receta correspodete, caso cotráro utlza-se a outra receta do mesmo grupo, em que o gusa líqudo é substtuído por gusa sóldo. Caso ão teha em estoque o tpo de sucata que a receta ege para a preparação da carga metálca, utlza-se uma outra com especfcação smlar. TIPO DE INSUMOS METÁLICOS LIMITE MÁXIMO DE UTILIZAÇÃO DOS INSUMOS METÁLICOS Ud. Grupos 101 e 102 Grupos 111 e 112 Grupos 201 e 202 Grupos 211 e 212 Grupos 301 e 302 Grupos 401 e 403 GUSL + GUSS t 37,35 37,35 32,37 33,2 28,22 33,2 SGUA t ,49 2,49 SGUS t 2,49 0 4,98 4,98 4,98 3,32 CAVA t 0 0 3,32 0 6,64 8,3 CAFO t ,32 3,32 3,32 MISM t 12,45 8,3 11,62 9,96 8,3 9,96 OXIC t 6,64 6,64 6,64 8,3 0 5,81 SHRE t 11, ,45 0 9,13 0 ESPS + PAEP t 12,45 12,45 3, ESBS + PAEB t 4,15 3,32 0 4, RETL t 4,15 6,64 3,32 4,98 3,32 3,32 RECA t 2,49 1,66 1,66 3,32 1,66 1,66 RECG t 1,66 1,66 1,66 1,66 1,66 1,66 TESO t 10,79 16,6 12,45 19,92 21,58 19,92 FOFO t 0 0 1,66 1,66 3,32 1,66 GRAU t 1,66 1,66 3,32 3,32 3,32 3,32 PACH t 6,64 6, PALT t 1,66 1,66 1,66 1,66 1,66 1,66 MISS t ,13 0 Quadro 2 Restrção do uso de sucata por grupos de aço A partr dessas cosderações, a proposta desse trabalho é desevolver um modelo para a redução do custo do tarugo de aço por meo da redução do custo da carga metálca, matedo 5
6 os mesmos íves de qualdade e especfcações téccas do produto a ser produzdo, cosderado o preço de estoque, a quatdade em estoque e composção químca da sucata. 3. Modelagem do Problema De acordo com Areales et al (2006) a pesqusa operacoal (PO) é uma cêca aplcada formada por um cojuto de téccas que vsam à determação das melhores codções de aprovetameto de recursos escassos. Um dos ramos estudados pela PO é a programação lear (PL). Segudo Ehrlch (2004), a PL se sere detro dos métodos de Programação Matemátca. Um modelo de PL é um modelo matemátco de otmzação o qual todas as fuções (objetvo e restrções) são leares (LACHTERMARCHER, 2009). A programação lear é uma das téccas mas utlzadas para tratar os problemas que buscam obter o mámo de lucro ou a mmzação dos custos. De acordo com Berard & Mafrato (2007), a fução objetvo e as restrções são represetadas por um cojuto de equações leares, que em cojuto costroem o modelo matemátco de programação lear assocado ao problema. A fução objetvo expressa o desempeho do sstema para cada solução e as restrções são respetadas para ecotrar a solução ótma do modelo. Neste cotexto a decsão a ser tomada é detfcar a quatdade de cada sumo metálco a ser utlzado a fabrcação do aço, vsado à mmzação dos custos de produção de tarugo de aço e respetado as restrções mpostas tas como massa total, desdade, redmeto, quatdade em estoque e composção químca. Para essa pesqusa, o custo mas relevate é o da matéra-prma (sumo metálco) a ser utlzado a fabrcação do tarugo de aço e os demas foram descosderados pela rrelevâca frete aos custos dos sumos metálcos. 3.1 Fução objetvo O modelo desevolvdo calmete é um modelo geérco do mx de produção cosderado tpos de sumos metálcos e m tpos de elemetos químcos a serem cosderados. Após o desevolvmeto do modelo geérco, esse fo aplcado ao processo produtvo da sderúrgca estudada que utlza em seu processo produtvo = 22 tpos de sumos metálcos e cosdera m = 11 elemetos químcos. Na fução objetvo do modelo, expressa em (1), cosdera-se K o custo de fusão para uma toelada do sumo metálco e X represeta a quatdade do sumo metálco a ser utlzada o processo de fabrcação do aço. k 1 k x M. k x k Restrção de massa total da carga metálca x A restrção de massa total da carga metálca apresetada em (2), deve obedecer aos padrões que mpõem que o somatóro das quatdades de todos os tpos de sumos metálcos utlzados (X ) para a cofecção do cestão da carga metálca seja gual à capacdade do FEA represetado por Cap. Cap Restrção de desdade dos sumos metálcos A restrção de desdade dos sumos metálcos, represetadas em (3) e (4), é a relação etre massa e volume dos sumos utlzados o processo de produção do aço va FEA. O cotrole (1) (2) 6
7 da desdade é mportate para ter o equlíbro ecessáro etre o volume e a massa de sumos metálcos detro do foro ou do cestão e é utlzado para evtar a ocorrêca de um grade volume e pouca massa de sumos metálcos ou um pequeo volume e uma massa muto grade de sumos metálcos detro dos cestões ou do FEA. O volume e a massa de sumos metálcos devem ser compatíves com a capacdade do FEA, para ão prejudcar o processo de fusão. A desdade do sumo metálco é represetado por ρ, O valor deve estar etre uma faxa de valores com mámo (C máx ) e mímo (C m ), de forma a ão prejudcar o processo de fusão do FEA, sedo expressa em m³ C mí C máx 3.4 Restrção de redmeto dos sumos metálcos Essa restrção é o redmeto que cada tpo de sumo metálco proporcoa e está atrelado à quatdade de mpurezas presetes os sumos metálcos. Essas mpurezas prejudcam o desempeho do FEA e a qualdade do produto fal. Em (5) cosdere R o redmeto do sumo metálco, e ER, o valor do redmeto preteddo por corrda, é expresso em toeladas e de acordo com a capacdade do foro. R 1 ER. (5) 3.5 Restrção de quatdade em estoque A restrção de quatdade em estoque, formulada em (6) e (7), é determada por tpo de sumo metálco dspoível para ser utlzado o processo de fabrcação do aço (em toeladas). Utlzamos Q para deotar a quatdade estete em estoque do sumo metálco do tpo. Obvamete a quatdade a ser utlzada do sumo deve ser maor ou gual a zero. Q Restrção de composção químca do aço Em (8) temos represetadas as restrções de composção químca do aço ode E,j represeta a percetagem do elemeto j estete o sumo metálco do tpo, e ES j deota a quatdade máma ou míma do elemeto j presete o aço, sedo expresso em toeladas.. ou, ode j 1,2,..., m (8), j j E x 3.7 Modelo Geral ES Assm temos o segute modelo geral para o problema da otmzação da carga metálca: (3) (4) (6) (7) 7
8 k 1 k x M. s.a. Cap R. k x k C mí C Q 0 máx ER x., j E ou ES j 4. Expermetos Computacoas O software utlzado para a resolução do problema fo o LINDO 6.1 (LINDO SYSTEMS INC, 2010). O modelo matemátco que fo desevolvdo para o problema egloba todas as restrções dos sumos metálcos (massa total, quatdade em estoque, composção químca, desdade, redmeto) e os custos assocados a fusão por toelada de cada sumo metálco o FEA 4.2 O Modelo 1ª Versão Para a realzação dos expermetos computacoas, o tpo de aço escolhdo fo o A-12, pos pertece aos grupos 301 e 302, que represetam apromadamete 50% da produção aual pela sderúrgca estudada. Após a defção do aço, aplcou-se o modelo desevolvdo a seção 3. A 1ª versão do modelo proposto ão fo aplcável a empresa pesqusada, pos os valores da composção químca da sucata metálca que almetaram o modelo, apesar de serem os mesmos utlzados pela empresa, ão se mostraram precsos o desevolvmeto proposto. Esse fato fo comprovado com um estudo em corrdas de aço já produzdas, ode essas apresetaram elemetos químcos em sua composção que ão estão presetes o padrão de composção químca dos sumos metálcos utlzados a produção, ou seja, os elemetos químcos presetes o aço são dvergetes dos declarados a matéra-prma para a produção do aço. Assm pode ser comprovado que este uma dspardade etre os valores teórcos e os dcados pelo padrão da empresa, que são corrgdos a prátca a partr das recetas estabelecdas e da experêca do decsor. A partr desse resultado torou-se ecessára uma ova modelagem para a correção das dscrepâcas apresetadas após a utlzação do modelo 1ª versão. Optou-se pela deomação modelo 2ª versão para desgar esta ova etapa da pesqusa. 8
9 4.3 O Modelo 2ª Versão No modelo 2ª versão, foram propostas algumas alterações, detre as quas descosderar o uso da composção químca da sucata. Assm, optou-se por utlzar o padrão atual da sderúrgca pesqusada, em que estão defdas as restrções por grupos de aços, com valores mámos de sumos metálcos que podem ser utlzados para a produção de cada grupo de aço. Após a aplcação do modelo geérco para a produção de aço, para efeto de comparação, fo escolhdo um da o ao (21 de abrl de 2005), ode ocorreu uma grade produção do aço A- 12. Os valores de custo da FO foram retrados dos valores de estoque, os valores de massa total foram retrados com base a méda das corrdas efetuadas o da 21 de abrl de 2005 a produção do aço A-12, os valores de desdade foram retrados das aálses estatístcas e o valor de redmeto fo retrado do padrão (90% de redmeto) e os valores mámos de cada sumo que podem ser utlzados foram extraídos da tabela de recetas estete. No exemplo do aço A-12, os grupos utlzados são 301 e 302, pos esses grupos represetam apromadamete 50% da produção aual da empresa pesqusada, dessa forma o modelo 2ª versão fo stacado coforme a fgura 1. 9
10 5. Resultados e Dscussões 5.1 Resolução pelo Ldo Fgura 1 Descrção do modelo 2ª versão A proposta de resolução pelo LINDO clu dos modelos matemátcos, o prmero é quado o aço é produzdo com a preseça de gusa líqudo e o segudo é quado o gusa líqudo ão está dspoível para a produção do aço. A ecessdade de modelagem por essas duas vas se deve ao fato de que, atualmete a demada egda pela empresa estudada em sempre é atedda pelo forecedor de gusa líqudo. 10
11 O quadro 3 stetza os resultados obtdos com a resolução pelo LINDO do modelo 2ª versão, resultados de custos por corrda e por toelada. Ites CUSTOS PROPOSTOS PELO LINDO Ud. Produção SEM gusa líqudo Produção COM gusa líqudo Custo total por corrda R$ , ,10 Massa dos sumos metálcos t 77,403 77,403 Custo por toelada de sucata R$/t 534,48 510, Aálse Comparatva Quadro 3 Custos propostos pelo LINDO As formações utlzadas foram dados reas do ao de 2005, pos as formações atuas são sglosas para a empresa, dessa forma os dados foram obtdos por meo da observação dos relatóros resultates da produção do da 21 de abrl de No referdo da acoteceram 15 corrdas cujo produto fal fo o aço A-12. Dessas 15 corrdas, 5 foram produzdas sem gusa líqudo e 10 com gusa líqudo. Os resultados são apresetados o quadro 4. Ites CUSTOS DO DIA 21 DE ABRIL DE 2005 Ud. Produção SEM gusa líqudo Produção COM gusa líqudo Custo total médo da sucata por corrda R$ , ,99 Massa méda dos sumos metálcos t 79,276 76,466 Custo por toelada de sucata R$/t 554,78 529,06 Quadro 4 Custos utáro do da 21 de abrl de Comparação com os resultados obtdos A resolução pelo LINDO utlzado o modelo 2ª versão cotemplado o padrão específco para o lmte mámo de sucatas utlzadas pela sderúrgca pesqusada, proporcoou uma redução o custo dos sumos metálcos utlzada o da 21 de abrl de 2005 para a produção de 15 corrdas do aço A-12. Essa redução coseqüetemete é refletda o custo do tarugo de aço, já que a carga metálca utlzada para a produção do tarugo é resposável por 65% do custo do mesmo. Os dados projetados pela resolução do modelo 2ª versão para a produção do da 21 de abrl de 2005 estão descrtos o quadro 5 ode os valores de custos projetados são obtdos por corrda e pelo custo total da produção do da 21 de abrl de A redução de custos mostra-se bastate sgfcatva, tato para corrdas com gusa líqudo (redução de R$ 9.308,90) como para corrdas sem o gusa líqudo (redução de R$ ,85), portato a redução de custo total dáro estmado é de R$ ,76 represetado 3,58% de redução (valor calculado dvddo a redução de custo total pelo custo total real ambos do da 21 de abrl). 11
12 PROJEÇÃO DA REDUÇÃO DE CUSTOS PARA A PRODUÇÃO DIA 21 DE ABRIL DE 2005 Ites Ud. Produção SEM gusa líqudo Produção COM gusa líqudo Custo total médo da sucata por corrda R$ , ,99 Número de corrdas Nº 5 10 Custo total - Real R$ , ,90 Custo por corrda proposto pelo LINDO R$ , ,10 Custo total - Proposto pelo LINDO R$ , ,00 Redução o custo R$ , ,90 Redução o custo % 5,94% 2,30% Redução o custo total R$ ,75 Redução o custo total % 3,58% 6. Coclusões Quadro 5 Projeção da redução de custos para a produção do da 21 de abrl de 2005 O modelo 1ª versão proposto pela presete pesqusa, ão se mostrou aplcável a sderúrgca estudada, pos os valores da composção químca dos sumos metálcos que almetaram o modelo, apesar de serem os mesmos utlzados pela empresa, ão se mostraram precsos o desevolvmeto proposto. Assm, a partr dessa costatação, torou-se ecessára a utlzação de uma ova modelagem, deomada de modelo 2ª versão, para a correção das dscrepâcas apresetadas após a utlzação do prmero modelo. A prcpal alteração do modelo é a de descosderar o uso da composção químca da sucata, optado assm por utlzar o padrão atual da sderúrgca pesqusada, em que estão defdas as restrções por grupos de aços, com valores mámos de sumos metálcos que podem ser utlzados para a produção de cada grupo de aço. O modelo proposto este trabalho (2ª versão) lustra as coclusões que corroboram com o objetvo do mesmo: desevolver e aplcar o processo de defção dos sumos metálcos utlzados para produção de tarugos de aço va FEA em uma dústra sderúrgca stuada o Estado do Espírto Sato, um modelo de otmzação a fm de reduzr os custos da produção de tarugo de aço sem comprometer a qualdade e as especfcações téccas do produto. Como resultado, apresetou-se uma redução dos custos da produção do tarugo de aço se aplcado a sderúrgca pesqusada, possbltada pela redução dos custos dos sumos metálcos que compõem o processo de fabrcação do aço sedo este sumo resposável por 65% do custo do tarugo de aço produzdo. O desevolvmeto do modelo permtu a defção da melhor combação dos sumos metálcos de modo a mmzar o custo total da carga metálca. Foram realzados expermetos computacoas e após os resultados fo efetuada uma comparação com os custos reas da produção para a modaldade do aço A-12. Os resultados propostos pelo modelo 2ª versão mostraram-se bastate efcetes trazedo ídces postvos para a empresa pesqusada. A comparação com a produção do da 21 de abrl de 2005 apota para uma redução o custo da defção dos sumos metálcos de 3,58% para a sderúrgca pesqusada. 12
13 Essas reduções de custos são muto sgfcates para empresa pesqusada, pos o processo de produção de tarugos de aço, o maor mpactate dos custos de produção está a defção da carga metálca utlzada. Vale ressaltar que os testes foram aplcados apeas os grupos 301 e 302 de defção dos sumos metálcos, para posterores estudos pode-se efetuar testes comparatvos evolvedo os outros grupos, bem como aálses comparatvas para produções auas, comparado os custos auas reas de produção com os custos propostos pela modelagem apresetada a pesqusa. Desse modo, o modelo matemátco desevolvdo e aplcado como ferrameta de otmzação se mostrou adequado para reduzr os custos totas da produção do tarugo de aço, a sderúrgca pesqusada, stuada o Estado do Espírto Sato. 7. REFERÊNCIAS ARAUJO, S. & ARENALES, M. Dmesoameto de lotes e programação de foro uma fudção automatzada de porte médo. Pesqusa Operacoal. Vol. 23,. 3, p , ARENALES, M & ARMENTANO, V.A. & MORABITO, R. & YANASSE, H.H. Pesqusa Operacoal. São Paulo. Ed. Elsever, BERNARDI, F. S. & MANFRINATO, J.W.S. Theory of Costrats ad Lear Programmg: A Coceptual Aalyss. I: XIII Iteratoal Coferece o Idustral Egeerg ad Operatos Maagemet. Brazl, BRANDSTETTER, M. C. G. O. & BUCAR, R.S. Proposta metodológca para detfcação de falhas em processos produtvos medate o uso de ferrametas de cotrole da qualdade e pesqusa operacoal. XXVII Ecotro Nacoal de Egehara de Produção. Ro de Jaero, CAMARGO, V.C.B. & TOLEDO, F.M.B. Plaejameto da Produção em Fudções Um Algortmo Geétco. XL SBPO. Paraíba, CONTADOR, J. C. Gestão de operações: Egehara de Produção à servço da moderzação da empresa. 2ª ed. São Paulo: Edgard Blücher LTDA, EPAMINONDAS, L.A.R. & BITTENCOUT, F.R. & DUARTE, W.F. Uso do Algortmo Geétco para a Solução de Problemas de Seqüecameto da Produção. XXVII Ecotro Nacoal de Egehara de Produção. Paraá, EHRLICH, P. J. Programação Lear e Decsão. Fudação Getulo Vargas, São Paulo, INSTITUTO AÇO BRASIL (IABr). Dspoível em < Acesso em 01 ma FONTES, F.F.C. & GUEDES, A.C.B. & SOARES, W.K.S. & ALOISE, D. J. & SILVA, A.C.G. & OLIVEIRA, W. Uma Proposta de Ifecção Vral em Algortmos Memétcos: Aplcação o Problema do Caxero Vajate Assmétrco. XXVII Ecotro Nacoal de Egehara de Produção. Paraá, LACHTERMARCHER, G. Pesqusa Operacoal a tomada de decsão. 4. Ed. São Paulo: Pearso Pretce Hall, LINDO SYSTEMS INC. About LINDO systems. Verso 6.1 Demo. Dspoível em: < Acesso em: 04 fev SANTOS-MEZA, E. & SANTOS, M. O. & ARENALES, M. N. A lot-szg problem a automated foudry. Europea Joural of Operatoal Research, v. 139, p , SILVA, R.J. & MORABITO, R. Otmzação da Programação de Cargas de Foro em uma Fábrca de Fudção em Aço-Iox. Gestão & Produção. Vol.11,.1, p , SILVA, R. J. Otmzação da programação de cargas de foro em uma fábrca de fudção em aço-ox Dssertação (Mestrado) Departameto de Egehara de Produção, Uversdade Federal de São Carlos, São Carlos. 13
14 SOUNDERPANDIAN, J. & BALASHANMUGAM, B. Multproduct, multfaclty schedulg usg the trasportato model: a case study. Producto ad Ivetory Maagemet Joural, 4th quarter, p ,
8 Programação linear 78
8 Programação lear 78 8 Programação lear A programação lear cosderou duas fuções objetvo: (a) maxmzação da comercalzação do gás e (b) mmzação das perdas (recetas e multas cotratuas). Foram dealzados dos
Leia mais1) Planejamento da Produção - Modelos de dimensionamento de lotes (lot sizing)
Departameto de Egehara de Produção UFPR 28 1) Plaeameto da Produção - Modelos de dmesoameto de lotes (lot szg) É cohecdo horzote de plaeameto T, dvddo em períodos; demada (geralmete varável) de cada tem
Leia maisProjeto de rede na cadeia de suprimentos
Projeto de rede a cadea de suprmetos Prof. Ph.D. Cláudo F. Rosso Egehara Logístca II Esboço O papel do projeto de rede a cadea de suprmetos Fatores que fluecam decsões de projeto de rede Modelo para decsões
Leia maisMEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL I
Núcleo das Cêcas Bológcas e da Saúde Cursos de Bomedca, Ed. Físca, Efermagem, Farmáca, Fsoterapa, Fooaudologa, edca Veterára, uscoterapa, Odotologa, Pscologa EDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL I 7 7. EDIDAS DE
Leia maisCap. 5. Testes de Hipóteses
Cap. 5. Testes de Hpóteses Neste capítulo será estudado o segudo problema da ferêca estatístca: o teste de hpóteses. Um teste de hpóteses cosste em verfcar, a partr das observações de uma amostra, se uma
Leia maisCentro de Ciências Agrárias e Ambientais da UFBA Departamento de Engenharia Agrícola
Cetro de Cêcas Agráras e Ambetas da UFBA Departameto de Egehara Agrícola Dscpla: AGR Boestatístca Professor: Celso Luz Borges de Olvera Assuto: Estatístca TEMA: Somatóro RESUMO E NOTAS DA AULA Nº 0 Seja
Leia maisInterpolação. Exemplo de Interpolação Linear. Exemplo de Interpolação Polinomial de grau superior a 1.
Iterpolação Iterpolação é um método que permte costrur um ovo cojuto de dados a partr de um cojuto dscreto de dados potuas cohecdos. Em egehara e cêcas, dspõese habtualmete de dados potuas, obtdos a partr
Leia maisProjeto e Análise de Algoritmos Recorrências. Prof. Humberto Brandão
Projeto e Aálse de Algortmos Recorrêcas Prof. Humberto Bradão humberto@dcc.ufmg.br Uversdade Federal de Alfeas Laboratóro de Pesqusa e Desevolvmeto LP&D Isttuto de Cêcas Exatas ICEx versão da aula: 0.
Leia maisFaculdade de Tecnologia de Catanduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL
Faculdade de Tecologa de Cataduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL 5. Meddas de Posção cetral ou Meddas de Tedêca Cetral Meddas de posção cetral preocupam-se com a caracterzação e a
Leia maisProfessor Mauricio Lutz REGRESSÃO LINEAR SIMPLES. Vamos, então, calcular os valores dos parâmetros a e b com a ajuda das formulas: ö ; ø.
Professor Maurco Lutz 1 EGESSÃO LINEA SIMPLES A correlação lear é uma correlação etre duas varáves, cujo gráfco aproma-se de uma lha. O gráfco cartesao que represeta essa lha é deomado dagrama de dspersão.
Leia maisConfiabilidade Estrutural
Professor Uversdade de Brasíla Departameto de Egehara Mecâca Programa de Pós graduação em Itegrdade Estrutural Algortmo para a Estmatva do Idce de Cofabldade de Hasofer-Ld Cofabldade Estrutural Jorge Luz
Leia maisEconometria: 3 - Regressão Múltipla
Ecoometra: 3 - Regressão Múltpla Prof. Marcelo C. Mederos mcm@eco.puc-ro.br Prof. Marco A.F.H. Cavalcat cavalcat@pea.gov.br Potfíca Uversdade Católca do Ro de Jaero PUC-Ro Sumáro O modelo de regressão
Leia mais6.1 - PROCEDIMENTO DE AVALIAÇÃO DE INCERTEZA EM MEDIÇÕES DIRETAS
7 6 - PROCEDIMENTO DE AVALIAÇÃO DE INCERTEZA EM MEDIÇÕES DIRETAS A medção dreta é aquela cuja dcação resulta aturalmete da aplcação do sstema de medção sobre o mesurado Há apeas uma gradeza de etrada evolvda
Leia maisEm muitas situações duas ou mais variáveis estão relacionadas e surge então a necessidade de determinar a natureza deste relacionamento.
Prof. Lorí Val, Dr. val@pucrs.r http://www.pucrs.r/famat/val/ Em mutas stuações duas ou mas varáves estão relacoadas e surge etão a ecessdade de determar a atureza deste relacoameto. A aálse de regressão
Leia maisANÁLISE DE ERROS. Todas as medidas das grandezas físicas deverão estar sempre acompanhadas da sua dimensão (unidades)! ERROS
ANÁLISE DE ERROS A oservação de um feómeo físco ão é completa se ão pudermos quatfcá-lo. Para é sso é ecessáro medr uma propredade físca. O processo de medda cosste em atrur um úmero a uma propredade físca;
Leia maisEstatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO Estimação Pontual
Estatístca: Aplcação ao Sesorameto Remoto SER 04 - ANO 08 Estmação Potual Camlo Daleles Reó camlo@dp.pe.br http://www.dp.pe.br/~camlo/estatstca/ Iferêca Estatístca Cosdere o expermeto: retram-se 3 bolas
Leia maisConstrução e Análise de Gráficos
Costrução e Aálse de Gráfcos Por que fazer gráfcos? Facldade de vsualzação de cojutos de dados Faclta a terpretação de dados Exemplos: Egehara Físca Ecooma Bologa Estatístca Y(udade y) 5 15 1 5 Tabela
Leia maisÉ o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou. experimental.
É o grau de assocação etre duas ou mas varáves. Pode ser: correlacoal ou Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.r http://www.mat.ufrgs.r/~val/ expermetal. Numa relação expermetal os valores de uma das varáves
Leia maisA REGRESSÃO LINEAR EM EVENTOS HIDROLÓGICOS EXTREMOS: enchentes
Mostra Nacoal de Icação Cetífca e Tecológca Iterdscplar VI MICTI Isttuto Federal Catarese Câmpus Camború 30 a 3 de outubro de 03 A REGRESSÃO LINEAR EM EVENTOS HIDROLÓGICOS EXTREMOS: echetes Ester Hasse
Leia mais16/03/2014. IV. Juros: taxa efetiva, equivalente e proporcional. IV.1 Taxa efetiva. IV.2 Taxas proporcionais. Definição:
6// IV. Juros: taxa efetva, equvalete e proporcoal Matemátca Facera Aplcada ao Mercado Facero e de Captas Professor Roaldo Távora IV. Taxa efetva Defção: É a taxa de juros em que a udade referecal de seu
Leia mais7 Análise de covariância (ANCOVA)
Plejameto de Expermetos II - Adlso dos Ajos 74 7 Aálse de covarâca (ANCOVA) 7.1 Itrodução Em algus expermetos, pode ser muto dfícl e até mpossível obter udades expermetas semelhtes. Por exemplo, pode-se
Leia mais5 Critérios para Análise dos Resultados
5 Crtéros para Aálse dos Resultados Este capítulo tem por objetvos forecer os crtéros utlzados para aálse dos dados ecotrados a pesqusa, bem como uma vsão geral dos custos ecotrados e a forma de sua evolução
Leia maisArquitetura da ART Controle 1 Controle 2
Teora de Ressoâca Adaptatva - ART Arqutetura da ART Cotrole Cotrole 2 Desevolvda por Carpeter e Grossberg como uma alteratva para resolver o dlema establdade-plastcdade (rede ão aprede ovos padrões). Realme
Leia maisAtividades Práticas Supervisionadas (APS)
Uversdade Tecológca Federal do Paraá Prof: Lauro Cesar Galvão Campus Curtba Departameto Acadêmco de Matemátca Cálculo Numérco Etrega: juto com a a parcal DATA DE ENTREGA: da da a PROVA (em sala de aula
Leia mais2.0 - MODELAGEM DA CARGA
GAT-23 2 a 26 de ubro de 2 Campas - São Paulo - Brasl G R U P O I V GRUPO DE ESTUDO DE ANÁLISE E TÉCNICAS DE SISTEMAS DE POTÊNCIA GAT RESERVA DE POTÊNCIA OPERATIVA - UMA METODOLOGIA DE TRANSIÇÃO A. A.
Leia maisProf. Eugênio Carlos Stieler
http://www.uemat.br/eugeo Estudar sem racocar é trabalho 009/ TAXA INTERNA DE RETORNO A taa tera de retoro é a taa que equalza o valor presete de um ou mas pagametos (saídas de caa) com o valor presete
Leia maisMEDIDAS DE POSIÇÃO: X = soma dos valores observados. Onde: i 72 X = 12
MEDIDAS DE POSIÇÃO: São meddas que possbltam represetar resumdamete um cojuto de dados relatvos à observação de um determado feômeo, pos oretam quato à posção da dstrbução o exo dos, permtdo a comparação
Leia maisNoções Básicas de Medidas e Algarismos Significativos
Noções Báscas de Meddas e Algarsmos Sgfcatvos Prof. Theo Z. Pava Departameto de Físca - Faculdade de Flosofa, Cêcas e Letras de Rberão Preto-USP Físca Acústca Motvações Quas são os padrões de meddas? Podemos
Leia maisMÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS
MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS I - INTRODUÇÃO O processo de medda costtu uma parte essecal a metodologa cetífca e também é fudametal para o desevolvmeto e aplcação da própra cêca. No decorrer do seu curso
Leia mais( ) Editora Ferreira - Toque de Mestre. Olá Amigos!
Olá Amgos! Hoje coloco à dsposção de vocês aqu a seção Toque de Mestre da Edtora Ferrera (www.edtoraferrera.com.br) as questões de Matemátca Facera cobradas o últmo cocurso da axa Ecoômca Federal (EF),
Leia maisUNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO CENTRO UNIVERSITÁRIO NORTE DO ESPÍRITO SANTO DEPARTAMENTO DE ENGENHARIAS E TECNOLOGIA Plano de Ensino
Plao de Eso Uversdade Federal do Espírto Sato Campus: São Mateus Curso: Egehara de Produção Departameto Resposável: Departameto de Egeharas e Tecologa Data de Aprovação (Art. º 91): Docete resposável:
Leia maisCapitulo 1 Resolução de Exercícios
S C J S C J J C FORMULÁRIO Regme de Juros Smples 1 1 S C 1 C S 1 1.8 Exercícos Propostos 1 1) Qual o motate de uma aplcação de R$ 0.000,00 aplcados por um prazo de meses, à uma taxa de 2% a.m, os regmes
Leia maisDistribuições Amostrais. Estatística. 8 - Distribuições Amostrais UNESP FEG DPD
Dstrbuções Amostras Estatístca 8 - Dstrbuções Amostras 08- Dstrbuções Amostras Dstrbução Amostral de Objetvo: Estudar a dstrbução da população costtuída de todos os valores que se pode obter para, em fução
Leia maisForma padrão do modelo de Programação Linear
POGAMAÇÃO LINEA. Forma Padrão do Modelo de Programação Lear 2. elações de Equvalêca 3. Suposções da Programação Lear 4. Eemplos de Modelos de PPL 5. Suposções da Programação Lear 6. Solução Gráfca e Iterpretação
Leia maisOTIMIZAÇÃO DA PRODUÇÃO DE COMBUSTÍVEL ALTERNATIVO DE UMA UNIDADE DE VALORIZAÇÃO ENERGÉTICA
V Cogresso Braslero de Gestão Ambetal Belo Horzote/MG 24 a 27//204 OTIMIZAÇÃO DA PRODUÇÃO DE COMBUSTÍVEL ALTERNATIVO DE UMA UNIDADE DE VALORIZAÇÃO ENERGÉTICA RESUMO Thago Herque Marts Perera, Gustavo Meezes
Leia maisAvaliação de Empresas Profa. Patricia Maria Bortolon
Avalação de Empresas MODELO DE DIVIDENDOS Dvdedos em um estáo DDM Dscouted Dvded Model Muto utlzados a precfcação de uma ação em que o poto de vsta do vestdor é extero à empresa e eralmete esse vestdor
Leia maisCAPÍTULO 3 MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE PPGEP Medidas de Tendência Central Média Aritmética para Dados Agrupados
3.1. Meddas de Tedêca Cetral CAPÍTULO 3 MEDIDA DE TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE UFRG 1 Há váras meddas de tedêca cetral. Etre elas ctamos a méda artmétca, a medaa, a méda harmôca, etc. Cada uma dessas
Leia maisAPLICAÇÃO DA PROGRAMAÇÃO LINEAR PARA OTIMIZAÇÃO DE CORTES DE EIXOS NA INDÚSTRIA AUTOMOTIVA
A Gestão dos Processos de Produção e as Parceras Globas para o Desevolvmeto Sustetável dos Sstemas Produtvos Salvador, BA, Brasl, 08 a 11 de outubro de 2013. APLICAÇÃO DA PROGRAMAÇÃO LINEAR PARA OTIMIZAÇÃO
Leia maisA PROGRAMAÇÃO LINEAR FUZZY EM PROBLEMAS DE MISTURA
Pesqusa Operacoal a Socedade: Educação, Meo Ambete e Desevolvmeto a 5/09/06 Goâa, GO A PROGRAMAÇÃO LINEAR FUZZY EM PROBLEMAS DE MISTURA Adre Gadolpho Uversdade Católca de Petrópols alvesga@gbl.com.br Rcardo
Leia maisEstudo do intervalo de confiança da regressão inversa utilizando o software R
Estudo do tervalo de cofaça da regressão versa utlzado o software R Llae Lopes Cordero João Domgos Scalo. Itrodução Na maora das aplcações evolvedo regressão, determa-se o valor de Y correspodete a um
Leia maisDifusão entre Dois Compartimentos
59087 Bofísca II FFCLRP USP Prof. Atôo Roque Aula 4 Dfusão etre Dos Compartmetos A le de Fck para membraas (equação 4 da aula passada) mplca que a permeabldade de uma membraa a um soluto é dada pela razão
Leia maisEstudo das relações entre peso e altura de estudantes de estatística através da análise de regressão simples.
Estudo das relações etre peso e altura de estudates de estatístca através da aálse de regressão smples. Waessa Luaa de Brto COSTA 1, Adraa de Souza COSTA 1. Tago Almeda de OLIVEIRA 1 1 Departameto de Estatístca,
Leia maisFINANCIAMENTOS UTILIZANDO O EXCEL
rofessores Ealdo Vergasta, Glóra Márca e Jodála Arlego ENCONTRO RM 0 FINANCIAMENTOS UTILIZANDO O EXCEL INTRODUÇÃO Numa operação de empréstmo, é comum o pagameto ser efetuado em parcelas peródcas, as quas
Leia maisEstatística - exestatmeddisper.doc 25/02/09
Estatístca - exestatmeddsper.doc 5/0/09 Meddas de Dspersão Itrodução ão meddas estatístcas utlzadas para avalar o grau de varabldade, ou dspersão, dos valores em toro da méda. ervem para medr a represetatvdade
Leia maisMUDANÇAS ESTRUTURAIS NA ECONOMIA MINEIRA: UMA ANÁLISE DE INSUMO-PRODUTO PARA O PERÍODO
MUDANÇAS ESTRUTURAIS NA ECONOMIA MINEIRA: UMA ANÁLISE DE INSUMO-PRODUTO PARA O PERÍODO 996 3 Rafael Moras de Souza Mestre em Ecooma Aplcada FEA/UFJF Faculdade de Ecooma e Admstração Uversdade Federal de
Leia maisMÓDULO 8 REVISÃO REVISÃO MÓDULO 1
MÓDULO 8 REVISÃO REVISÃO MÓDULO A Estatístca é uma técca que egloba os métodos cetícos para a coleta, orgazação, apresetação, tratameto e aálse de dados. O objetvo da Estatístca é azer com que dados dspersos
Leia maisCap.20 Avaliação Econ. Financ. de Projetos de Inv. Sumário. Jim Lane. $20 mi. Gordon Letwin $20 mi Paul Allen $25 bi
Pol-UFRJ/25.1 Cap.2 Avalação Eco. Fac. de Projetos de Iv. Ecooma Carlos Nemer 3ª Ed. Capítulo 2 Avalação Ecoômco Facera de Projetos de Ivestmeto Steve Wood $15 m Bob O' Rear $1 mllo Bob Wallace $5 m Bob
Leia maisa) 1,8 e 4,6. b) 2,0 e 2,2. c) 1,8 e 5,2. d) 2,0 e 4,6. e) 2,0 e 1,9.
Questão : As otas de dez aluos, um exame, estão dadas a segur:, 5, 8, 3, 6, 5, 8, 7, 6, 0 O desvo médo e a varâca dessas otas podem ser expressos, respectvamete, por: a),8 e 4,6 b),0 e, c),8 e 5, d),0
Leia maisANÁLISE DE REGRESSÃO E CORRELAÇÃO
ANÁLISE DE REGRESSÃO E CORRELAÇÃO Quado se cosderam oservações de ou mas varáves surge um poto ovo: O estudo das relações porvetura estetes etre as varáves. A aálse de regressão e correlação compreedem
Leia maisEconomias de Escala e Eficiência Econômica na Produção de Laranja no Estado de São Paulo 1,2
pága Ecoomas de Escala e Efcêca Ecoômca a Produção de Laraja o Estado de São Paulo 1, Marcelo José Carrer 3 e Hldo Merelles de Souza Flho 4 Resumo: Esse trabalho teve como objetvos vestgar a exstêca de
Leia maisESTATÍSTICA MÓDULO 2 OS RAMOS DA ESTATÍSTICA
ESTATÍSTICA MÓDULO OS RAMOS DA ESTATÍSTICA Ídce. Os Ramos da Estatístca...3.. Dados Estatístcos...3.. Formas Icas de Tratameto dos Dados....3. Notação por Ídces...5.. Notação Sgma ()...5 Estatístca Módulo
Leia maisRelatório 2ª Atividade Formativa UC ECS
Relatóro 2ª Atvdade Formatva Eercíco I. Quado a dstrbução de dados é smétrca ou apromadamete smétrca, as meddas de localzação méda e medaa, cocdem ou são muto semelhates. O mesmo ão acotece quado a dstrbução
Leia maisMédia. Mediana. Ponto Médio. Moda. Itabira MEDIDAS DE CENTRO. Prof. Msc. Emerson José de Paiva 1 BAC011 - ESTATÍSTICA. BAC Estatística
BAC 0 - Estatístca Uversdade Federal de Itajubá - Campus Itabra BAC0 - ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA DESCRITIVA MEDIDAS DE CENTRO Méda Medda de cetro ecotrada pela somatóra de todos os valores de um cojuto,
Leia maisAlgoritmos de Interseções de Curvas de Bézier com Uma Aplicação à Localização de Raízes de Equações
Algortmos de Iterseções de Curvas de Bézer com Uma Aplcação à Localzação de Raízes de Equações Rodrgo L.R. Madurera Programa de Pós-Graduação em Iformátca, PPGI, UFRJ 21941-59, Cdade Uverstára, Ilha do
Leia maisMODELO DE OTIMIZAÇÃO DE CORTE UNIDIMENSIONAL APLICADO À FABRICAÇÃO DE AERONAVES AGRÍCOLAS
MODELO DE OTIMIZAÇÃO DE CORTE UNIDIMENSIONAL APLICADO À FABRICAÇÃO DE AERONAVES AGRÍCOLAS Alexader Abuabara UFSCar / Depto. de Egehara de Produção Va Washgto Luz, km 235, CP 676 3565-905 São Carlos, SP
Leia maisDistribuições de Probabilidades
Estatístca - aulasestdstrnormal.doc 0/05/06 Dstrbuções de Probabldades Estudamos aterormete as dstrbuções de freqüêcas de amostras. Estudaremos, agora, as dstrbuções de probabldades de populações. A dstrbução
Leia mais50 Logo, Número de erros de impressão
Capítulo 3 Problema. (a) Sedo o úmero médo de erros por pága, tem-se: 5 + + 3 + 3 + 4 33,66 5 5 Represetado o úmero medao de erros por md, tem-se, pela ordeação dos valores observados, que os valores de
Leia maisDetermine a média de velocidade, em km/h, dos veículos que trafegaram no local nesse período.
ESTATÍSTICA - 01 1. (UERJ 01) Téccos do órgão de trâsto recomedaram velocdade máxma de 80 km h o trecho de uma rodova ode ocorrem mutos acdetes. Para saber se os motorstas estavam cumprdo as recomedações,
Leia maisOTIMIZAÇÃO DO USO DA ÁGUA NO PERÍMETRO IRRIGADO FORMOSO UTILIZANDO LÂMINAS MÁXIMAS DE ÁGUA 1
OTIMIZAÇÃO DO USO DA ÁGUA NO PERÍMETRO IRRIGADO FORMOSO UTILIZANDO LÂMINAS MÁXIMAS DE ÁGUA 1 J. L. C. Satos Júor 2, J. A. Frzzoe 3, V. P. S. Paz 4 RESUMO: A otmzação do uso da água é um desafo para os
Leia maisS S S S 5. Uma pessoa deposita em um banco, no fim de cada mês, durante 5 meses, a quantia de R$ 200,00. 1,05 1
CopyMarket.com Todos os dretos reservados. ehuma parte desta publcação poderá ser reproduzda sem a autorzação da Edtora. Título: Matemátca Facera e Comercal utores: Roberto Domgos Mello e Carlos Eduardo
Leia mais3 Procedimento Experimental
3 Procedmeto Expermetal 3. Sstema de medção de vazão com extesômetro A Fg. 9 mostra o sstema de medção de vazão com extesômetro, o qual fo motado o laboratóro da PUC-Ro. este sstema, duas tubulações com,5
Leia maisAula 6. Plano da aula. Bibliografia:
Aula 6 Bblografa: Farrel & Shapro, 1990, Horzotal Mergers: A Equlbrum Aalyss, AER; Wsto, 2008, Lectures o Attrust Ecoomcs, MIT Press; Motta (2005), Cap 5. Plao da aula I. Cocetrações horzotas (cotução)
Leia maisRevisão de Estatística X = X n
Revsão de Estatístca MÉDIA É medda de tedêca cetral mas comumete usada ara descrever resumdamete uma dstrbução de freqüêca. MÉDIA ARIMÉTICA SIMPLES São utlzados os valores do cojuto com esos guas. + +...
Leia maisUso de covariáveis em modelos biométricos para estimação de altura total em árvores de Eucalyptus dunnii
Uso de covaráves em modelos bométrcos para estmação de altura total em árvores de Eucalyptus du Oar Medes de Olvera Adrao Rbero de Medoça Fábo Mareto Glso Ferades da Slva Samuel de Pádua Chaves e Carvalho
Leia mais15/03/2012. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações. Capítulo 2 Cálculo Financeiro e Aplicações
Itrodução.1 Juros Smples Juro: recompesa pelo sacrfíco de poupar o presete, postergado o cosumo para o futuro Maora das taxas de uros aplcadas o mercado facero são referecadas pelo crtéro smples Determa
Leia maisTotal Bom Ruim Masculino
UNIDADE I - ESTUDO DIRIGIDO Questão - Classfque as varáves em qualtatva (omal ou ordal ou quattatva (cotíua ou dscreta: a. População: aluos de uma Uversdade. Varável: cor dos cabelos (louro, castaho, ruvo,
Leia maisAnálise de Regressão
Aálse de Regressão Prof. Paulo Rcardo B. Gumarães. Itrodução Os modelos de regressão são largamete utlzados em dversas áreas do cohecmeto, tas como: computação, admstração, egeharas, bologa, agrooma, saúde,
Leia maisPrevisão de demanda quantitativa Regressão linear Regressão múltiplas Exemplos Exercícios
Objetvos desta apresetação Plaejameto de produção: de Demada Aula parte Mauro Osak TES/ESALQ-USP Pesqusador do Cetro de Estudos Avaçados em Ecooma Aplcada Cepea/ESALQ/USP de demada quattatva Regressão
Leia maisEstabilidade no Domínio da Freqüência
Establdade o Domío da Freqüêca Itrodução; apeameto de Cotoros o Plao s; Crtéro de Nyqust; Establdade Relatva; Crtéro de Desempeho o Domío do Tempo Especfcado o Domío da Freqüêca; Bada Passate de Sstema;
Leia maisMatemática C Semiextensivo V. 2
Matemátca C Semetesvo V. Eercícos 0) Através da observação dreta do gráfco, podemos coclur que: a) País. b) País. c) 00 habtates. d) 00 habtates. e) 00 0 0 habtates. 0) C Através do gráfco, podemos costrur
Leia maisRegressão Simples. Parte III: Coeficiente de determinação, regressão na origem e método de máxima verossimilhança
Regressão Smples Parte III: Coefcete de determação, regressão a orgem e método de máxma verossmlhaça Coefcete de determação Proporção da varabldade explcada pelo regressor. R Varação explcada Varação total
Leia maisModelos de programação inteira mista para o planejamento do corte unidimensional de tubos metálicos na indústria aeronáutica agrícola
Modelos de programação tera msta para o plaeameto do corte udmesoal de tubos metálcos a dústra aeroáutca agrícola Resumo Alexader Abuabara Realdo Morabto Este trabalho busca otmzar o plaeameto do processo
Leia maisI Seminário da Pós-graduação em Engenharia Elétrica
MÉTODO PRIMAL-DUAL DE PONTOS INTERIORES EM PROBLEMAS DE DESPACHO ECONÔMICO COM RESTRIÇÃO AMBIENTAL Améla de Lorea Staza Alua do Programa de Pós-Graduação em Egehara Elétrca Uesp Bauru Prof. Dr. Atôo Roberto
Leia maisMacroeconometria Aula 3 Revisão de estatística e teste de hipótese
Macroecoometra 008. Aula 3 Revsão de estatístca e teste de hpótese 3.5. Estmação No estudo das probabldades, o objetvo é calcular a probabldade de evetos préespecfcados. De agora em date o objetvo muda.
Leia maisRESUMO DE MATEMÁTICA FINANCEIRA. Juro Bom Investimento C valor aplicado M saldo ao fim da aplicação J rendimento (= M C)
RESUMO DE MATEMÁTICA FINANCEIRA I. JUROS SIMPLES ) Elemetos de uma operação de Juros Smples: Captal (C); Motate (M); Juros (J); Taxa (); Tempo (). ) Relação etre Juros, Motate e Captal: J = M C ) Defção
Leia mais4 O Método de Análise Hierárquica
4 O Método de Aálse Herárquca 4.. Itrodução O método de aálse herárquca é um dos métodos multatrbuto mas utlzados e dfuddos o mercado mudal (Gomes, 007). Isso se deve, provavelmete, a duas razões. A prmera
Leia maisProf. Eugênio Carlos Stieler
UNEMAT Uversdade do Estado de Mato Grosso Matemátca Facera http://www2.uemat.br/eugeo SÉRIE DE PAGAMENTOS 1. NOÇÕES SOBRE FLUXO DE CAIXA Prof. Eugêo Carlos Steler Estudar sem racocar é trabalho perddo
Leia maisProf. Janete Pereira Amador 1
Prof. Jaete Perera Amador 1 1 Itrodução Mutas stuações cotdaas podem ser usadas como expermeto que dão resultados correspodetes a algum valor, e tas stuações podem ser descrtas por uma varável aleatóra.
Leia maisHIDROLOGIA E RECURSOS HÍDRICOS. Análise estatística aplicada à hidrologia
Aálse estatístca aplcada à hdrologa. Séres hdrológcas oções complemetares HIDROLOGIA E RECURSOS HÍDRICOS Aálse estatístca aplcada à hdrologa O Egehero HIDRÁULICO Echerá? Que população pode abastecer e
Leia maisRESOLVENDO MOCHILAS COMPARTIMENTADAS RESTRITAS
RESOLVENDO MOCHILAS COMPARTIMENTADAS RESTRITAS Robso Hoto Uversdade Estadual de Lodra, CCE, Departameto de Matemátca CEP 8605-970, CP 600, foe (43) 337 450, hoto@uel.br Campus Uverstáro, Lodra, PR, Brasl
Leia maisRepresentação dos padrões. Tipos de atributos. Etapas do processo de agrupamento. 7.1 Agrupamento clássico. 7. Agrupamento fuzzy (fuzzy clustering)
7. Agrupaeto fuzzy (fuzzy clusterg) 7. Agrupaeto clássco Agrupaeto é a classfcação ão-supervsoada de padrões (observações, dados, objetos, eeplos) e grupos (clusters). Itutvaete, padrões seelhates deve
Leia maisMonitoramento ou Inventário Florestal Contínuo
C:\Documets ad Settgs\DISCO_F\MEUS-DOCS\LIVRO_EF_44\ef44_PDF\CAP XIV_IFCOTIUO.doc 6 Motorameto ou Ivetáro Florestal Cotíuo Agosto Lopes de Souza. ITRODUÇÃO Parcelas permaetes de vetáro florestal cotíuo
Leia maisPerguntas Freqüentes - Bandeiras
Pergutas Freqüetes - Baderas Como devo proceder para prestar as formações de quatdade e valor das trasações com cartões de pagameto, os casos em que o portador opte por lqudar a obrgação de forma parcelada
Leia maisInferência Estatística e Aplicações I. Edson Zangiacomi Martinez Departamento de Medicina Social FMRP/USP
Iferêca Estatístca e Aplcações I Edso Zagacom Martez Departameto de Medca Socal FMRP/USP edso@fmrp.usp.br Rotero Parte I Escola frequetsta Defções: parâmetros, estmatvas Dstrbuções de probabldade Estmação
Leia maisESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO
Área Cetífca Matemátca Udade Curso Egehara do Ambete Ao º Semestre º Folha Nº 8: Aálse de Regressão e de Correlação Probabldades e Estatístca Ao 00/0. Pretede-se testar um strumeto que mede a cocetração
Leia maisControle Estatístico de Qualidade. Capítulo 6 (montgomery)
Cotrole Estatístco de Qualdade Capítulo 6 (motgomery) Gráfcos de Cotrole para Atrbutos Itrodução Mutas característcas da qualdade ão podem ser represetadas umercamete. Nestes casos, classfcamos cada tem
Leia maisGERAÇÃO DE PADRÕES DE CORTE PRODUTIVOS PARA A INDÚSTRIA DE MÓVEIS
Pesqusa Operacoal a Socedade: Educação, Meo Ambete e Desevolvmeto 2 a 5/09/06 Goâa, GO GERAÇÃO DE PADRÕES DE CORTE PRODUTIVOS PARA A INDÚSTRIA DE MÓVEIS Altamr G. de Fgueredo Socorro Ragel DCCE / IBILCE
Leia maisTabela 1 Números de acidentes /mês no Cruzamento X em CG/07. N de acidentes / mês fi f
Lsta de exercícos Gabarto e chave de respostas Estatístca Prof.: Nelse 1) Calcule 1, e para o segute cojuto de valores. A,1,8,0,11,,7,8,6,,9, 1 O úmero que correspode a 5% do rol é o valor. O úmero que
Leia maisx n = n ESTATÍSTICA STICA DESCRITIVA Conjunto de dados: Organização; Amostra ou Resumo; Apresentação. População
ESTATÍSTICA STICA DESCRITIVA Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://.ufrgs.br/~val/ Orgazação; Resumo; Apresetação. Cojuto de dados: Amostra ou População Um cojuto de dados é resumdo de acordo com
Leia maisIntrodução à Teoria dos Números Notas 1 Os Princípios da Boa Ordem e de Indução Finita Prof Carlos Alberto S Soares
Itrodução à Teora dos Números 018 - Notas 1 Os Prcípos da Boa Ordem e de Idução Fta Prof Carlos Alberto S Soares 1 Prelmares Neste curso, prortaramete, estaremos trabalhado com úmeros teros mas, quado
Leia maisCaracterização de Partículas. Prof. Gerônimo
Caracterzação de Partículas Prof. Gerômo Aálse Graulométrca de partículas Tabela: Sére Padrão Tyler Mesh Abertura Lvre (cm) âmetro do fo () 2 ½ 0,7925 0,088 0,6680 0,070 ½ 0,56 0,065 4 0,4699 0,065
Leia maisIvan G. Peyré Tartaruga. 1 Metodologia espacial
RELATÓRIO DE PESQUISA 5 Procedmetos o software ArcGIS 9. para elaborar os mapas da Regão Metropoltaa de Porto Alegre RMPA com as elpses de dstrbução drecoal etre 99 e 000 Iva G. Peré Tartaruga Metodologa
Leia maisComplexidade Computacional da Determinação da Correspondência entre Imagens
Complexdade Computacoal da Determação da Correspodêca etre Images Adraa Karlstroem Laboratóro de Sstemas Embarcados Departameto de Egehara Mecatrôca Escola Poltécca da Uversdade de São Paulo adraa.karlstroem@pol.usp.br
Leia maisDISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA
7 DISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA Cosdere-se uma população fta costtuída por N elemetos dstrbuídos por duas categoras eclusvas e eaustvas de dmesões M e N M, respectvamete. Os elemetos da prmera categora
Leia maisAlgoritmo Evolução Diferencial Adaptado para o Problema das P-Medianas
Proceedg Seres of the Brazla Socety of Appled ad Computatoal Mathematcs, Vol. 2, N., 204. Trabalho apresetado o CMAC-Sul, Curtba-PR, 204. Algortmo Evolução Dferecal Adaptado para o Problema das P-Medaas
Leia maisOtimização no Processo de Produção de Produtos Conjuntos com o uso de Controles Automáticos de Monitoramento
XXVI ENEGEP - Fortaleza, CE, Brasl, 9 a de Outubro de 2006 Otmzação o Processo de Produção de Produtos Cojutos com o uso de Cotroles Automátcos de Motorameto Luz Carlos Rosa (Fatec-Sorocaba; Uesp-Sorocaba)
Leia maisMEDIDAS DE DISPERSÃO:
MEDID DE DIPERÃO: fução dessas meddas é avalar o quato estão dspersos os valores observados uma dstrbução de freqüêca ou de probabldades, ou seja, o grau de afastameto ou de cocetração etre os valores.
Leia maisModelo de Regressão Simples
Modelo de Regressão Smples Hstora Hstóra Termo regressão fo troduzdo por Fracs Galto (8-9). Estudo sobre altura de pas e flhos. Karl Pearso coletou mas de ml regstros e verfcou a le de regressão uversal
Leia maisInstituto Politécnico de Bragança Escola Superior de Tecnologia e de Gestão
Isttuto oltécco de Bragaça Escola Superor de ecologa e de Gestão 2º Ao de Egehara Electrotécca Istrumetação Electróca e Meddas Exame (ª Chamada) 2 de Juho de 200 SUGESÃO DE RESOLUÇÃO ) retede-se vsualzar,
Leia maisCursos de Licenciatura em Ensino de Matemática e de EGI. Teoria de Probabilidade
Celso Albo FACULDADE DE CIÊNCIAS NATURAIS E MATEMÁTICA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA Campus de Lhaguee, Av. de Moçambque, km, Tel: +258 240078, Fax: +258 240082, Maputo Cursos de Lcecatura em Eso de Matemátca
Leia mais