Estimativa da produtividade em soldagem pelo Método de Monte Carlo

Abstract

ResumoO objetivo deste artigo é o de analisar a viabilidade da utilização do método de Monte Carlo para estimar a produtividade na soldagem de tubulações industriais de aço carbono com base em amostras pequenas. O estudo foi realizado através de uma análise de uma amostra de referência contendo dados de produtividade de 160 juntas soldadas pelo processo Eletrodo Revestido na REDUC (refinaria de Duque de Caxias), utilizando o software ControlTub 5.3. A partir desses dados foram retiradas de forma aleatória, amostras com, respectivamente, 10, 15 e 20 elementos e executadas simulações pelo método de Monte Carlo. Comparando-se os resultados da amostra com 160 elementos e os dados gerados por simulação se observa que bons resultados podem ser obtidos usando o método de Monte Carlo para estimativa da produtividade da soldagem. Por outro lado, na indústria da construção brasileira o valor da média de produtividade é normalmente usado como um indicador de produtividade e é baseado em dados históricos de outros projetos coletados e avaliados somente após a conclusão do projeto, o que é uma limitação. Este artigo apresenta uma ferramenta para avaliação da execução em tempo real, permitindo ajustes nas estimativas e monitoramento de produtividade durante o empreendimento. Da mesma forma, em licitações, orçamentos e estimativas de prazo, a utilização desta técnica permite a adoção de outras estimativas diferentes da produtividade média, que é comumente usada e como alternativa, se sugerem três critérios: produtividade otimista, média e pessimista. Palavras-Chave: Produtividade, Simulação, Método de Monte Carlo, Soldagem Abstract: The aim of this article is to analyze the feasibility of using Monte Carlo method to estimate productivity in industrial pipes

Citriculture Economic and Financial Evaluation Under Conditions of Uncertainty

“…To perform a stochastic simulation, we can use the Monte Carlo method, which, according to Martins et al (2011), consists in the generation of pseudorandom numbers from a real sample. To Oliveira and Pamplona (2012) in the Monte Carlo method, the main project uncertainty sources that can serve as input variables for the simulation can be: revenue, discount rates, costs, and expenses, among others.…”

Agile Methodology to Performance Measure and Identification of Impact Factors in the Labour Productivity of Industrial Workers

“…Gelisen and Griffis (2014) have developed of a model to automatically update the performance indicators of a project, estimating the impact of events and activities on labour productivity. Constâncio, Ferreira, and Freire (2009), Saraiva (2011), andMartins et al (2012), applied a methodology based on Monte Carlo simulation to estimate the productivity of welding of butt joints in carbon steel pipes, based on small samples. Sensitivity analysis is used for a wide range of purposes.…”