Modelo de previsão da classificação do Campeonato Brasileiro 2017 utilizando Simulação Monte Carlo via Cadeias de Markov

Nascimento, Lucas Rodrigues; Santana, João Mateus; Macêdo, July Bias; Moura, Márcio das Chagas

doi:10.14488/enegep2018_tn_sto_263_511_35968

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“…Quanto maior o número de simulações, maior será a precisão do método. No entanto, maior também será o tempo e a capacidade computacional exigida para armazenamento dos dados gerados (Nascimento et al, 2018).…”

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“…Por exemplo, dentro do contexto espor� vo, em que os resultados dos jogos são bastante incertos e depen-dem de variáveis dinâmicas. Nascimento et al (2018) aplicaram a simulação de Monte Carlo, via cadeias de Markov, para prever a classifi cação dos � mes de futebol no campeonato brasileiro de 2017, u� lizando como base a média de gols dos jogos passados de cada rodada. Foram calculadas as probabilidades de os � mes vencerem, empatarem ou perderem.…”

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Aplicação do método de Monte Carlo para previsão do índice de Overall Equipment Effectiveness de uma máquina produtora de celulose

Araújo

Gomes

Pereira

2020

S&G

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A aplicação da simulação nas organizações traz diversas vantagens, desde um entendimento dos seus sistemas e processos, até perspectivas quanto às estratégias e próximos passos, pois permite projetar cenários e desenvolver planos de ação, a baixo custo. Nesse contexto, identificou-se a oportunidade de continuar um estudo referente ao indicador de eficiência global do equipamento, Overall Equipment Effectiveness (OEE), em uma indústria produtora de papel e celulose. Portanto, foram realizadas simulações de Monte Carlo, a partir de dados históricos de natureza quantitativa, referente ao funcionamento de uma máquina - que apresenta OEE médio atual de 65.08% e capacidade teórica para produzir 624 toneladas de celulose em 24 horas de operação. O objetivo foi verificar a viabilidade deste equipamento atingir o nível de 85% no índice de OEE, considerado de Classe Mundial, e entender quais variáveis e parâmetros mais impactam a eficiência deste indicador, por meio de simulações de Monte Carlo, realizadas no software Crystal Ball. Como resultado, foram realizadas 50.000 iterações e constatou-se que a probabilidade do equipamento atingir um OEE de nível mundial foi de apenas 0.009%. Verificou-se também, a partir do gráfico de sensibilidade, que os parâmetros que mais interferem na eficiência desse índice são o Desempenho (54.7%) e a Disponibilidade (31.9%) da máquina. Conclui-se que, a partir da geração de um volume robusto de dados, a simulação permitiu avaliar a interação de diferentes variáveis presentes na linha de produção e seus impactos em indicadores relevantes da empresa, sem a necessidade de realizar qualquer alteração prévia no ambiente de trabalho. Portanto, pode ser aplicada como importante ferramenta para estudos de viabilidade, análise de performance e tomada de decisões nas empresas.

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