Implementação da filosofia de melhoria contínua no processo de distribuição de bebidas, por meio do ciclo PDCA: estudo de caso de uma distribuidora de bebidas: Implementation of the philosophy of continuous improvement in the beverage distribution process, through the PDCA cycle: a case study of a beverage distribution company

Para que os negócios se mantenham viáveis, reduzir custos logísticos e melhorar os padrões de atendimento são fatores cruciais que devem ser levados em consideração na tomada de decisões, uma vez que estes pode ter impacto direto ou indireto no futuro das organizações, pois afetam na competitividade, participação no mercado e resultados financeiros e econômicos. Este trabalho trata do monitoramento e controle do processo de entregas em uma distribuidora de bebidas cuja sua responsabilidade era distribuir cervejas, refrigerantes e isotônicos da cervejaria Ambev na cidade de Governador Valadares – MG e toda região do Vale do Rio Doce. Este processo está sujeito a ocorrências que não estão sob controle, tais como o trânsito, clima, atrasos pela ausência do comprador no local de entrega. Devido a estas ocorrências, mesmo com um roteiro de entregas otimizado, nem sempre é possível cumpri-lo, o que aumenta os custos com as entregas. Por isso, este trabalho se propõe a realizar um estudo com o objetivo de implementar uma metodologia de melhoria contínua do processo de entregas, por meio da ferramenta conhecida como Ciclo PDCA para redução dos custos com as entregas. Ainda, para um maior controle do processo, os parâmetros estatísticos, correlação e gráficos de dispersão, também são usados para identificar e medir o impacto das medidas de desempenho adotadas pela empresa. Com isso os resultados obtidos neste trabalho mostraram satisfatório e com isso houve uma diminuição nos custos com manutenção e combustível

Significance of Patterns in Data Visualisations

In this paper we consider the following important problem: when we explore data visually and observe patterns, how can we determine their statistical significance? Patterns observed in exploratory analysis are traditionally met with scepticism, since the hypotheses are formulated while viewing the data, rather than before doing so. In contrast to this belief, we show that it is, in fact, possible to evaluate the significance of patterns also during exploratory analysis, and that the knowledge of the analyst can be leveraged to improve statistical power by reducing the amount of simultaneous comparisons. We develop a principled framework for determining the statistical significance of visually observed patterns. Furthermore, we show how the significance of visual patterns observed during iterative data exploration can be determined. We perform an empirical investigation on real and synthetic tabular data and time series, using different test statistics and methods for generating surrogate data. We conclude that the proposed framework allows determining the significance of visual patterns during exploratory analysis.Peer reviewe

Guiding the exploration of scatter plot data using motif-based interest measures

Finding interesting patterns in large scatter plot spaces is a challenging problem and becomes even more difficult with increasing number of dimensions. Previous approaches for exploring large scatter plot spaces like e.g., the well-known Scagnostics approach, mainly focus on ranking scatter plots based on their global properties. However, often local patterns contribute significantly to the interestingness of a scatter plot. We are proposing a novel approach for the automatic determination of interesting views in scatter plot spaces based on analysis of local scatter plot segments. Specifically, we automatically classify similar local scatter plot segments, which we call scatter plot motifs . Inspired by the well-known tf×idftf×idf-approach from information retrieval, we compute local and global quality measures based on frequency properties of the local motifs. We show how we can use these to filter, rank and compare scatter plots and their incorporated motifs. We demonstrate the usefulness of our approach with synthetic and real-world data sets and showcase our data exploration tools that visualize the distribution of local scatter plot motifs in relation to a large overall scatter plot space.publishe