Em diversos setores da indústria é desejado que trabalhadores reunidos em uma estação de trabalho apresentem perfil de aprendizado similar. O presente artigo apresenta um método de agrupamento de trabalhadores utilizando modelagem por curva de aprendizado e técnicas de clusterização. O método modela dados de desempenho de trabalhadores por intermédio de diversos modelos de curvas de aprendizado; os parâmetros de aprendizado dos modelos testados permitem predizer o desempenho dos trabalhadores em intervalos de tempo pré-determinados. Os valores preditos são agrupados através de ferramentas de clusterização. O maior índice de ajuste (IA), gerado a partir do Silhouette Index e do coeficiente de determinação, indica o modelo de curva mais consistente em termos de aderência aos dados e qualidade de agrupamento de perfis de aprendizado. Ao ser aplicado em dados de uma indústria de calçados, o método gerou agrupamentos consistentes de trabalhadores com base nos distintos perfis de aprendizado.
Curvas de aprendizagem permitem representar a melhoria no desempenho de um trabalhador por conta da repetição de um procedimento manual. Este artigo traz uma revisão da literatura das aplicações das curvas de aprendizado. Primeiramente, é apresentada uma breve revisão dos principais modelos de curva de aprendizado. É então apresentada uma revisão das principais utilizações para as curvas de aprendizado, agrupadas em 5 diferentes áreas de pesquisa: (i) Monitoramento de Custos; (ii) Gerenciamento e Otimização de Produção; (iii) Sequenciamento de tarefas; (iv) Atribuição de Tarefas para Trabalhadores e Balanceamento de Linhas de Produção; e (v) Cálculo do lote econômico de produção com o efeito de aprendizagem.
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