SEGMENTAÇÃO DE DADOS PARA A PREDIÇÃO DE FUTURAS PUBLICAÇÕES POR PARTE DOCENTE DA INSTITUIÇÃO

A necessidade de as organizações terem informação correta e de forma rápida se repete nas universidades. A prática demonstra que existe uma dificuldade em se conseguir informações referentes a produção bibliográfica, científica e tecnológica de seus professores. Esses dados podem ser encontrados na Plataforma Lattes que possui na sua base de dados, os currículos de pesquisadores e professores brasileiros. Para realizar a extração de conhecimento de uma grande base de dados podem ser utilizadas técnicas de KDD (Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados). Este artigo apresenta a sugestão de uma solução em software para coletar dados dos currículos Lattes dos professores de uma Instituição de Ensino Superior brasileira. O software implementa algoritmos de mineração de dados sobre os dados coletados a fim de gerar conhecimento que poderá ser utilizado em tomadas de decisão por gestores da universidade. Este artigo tem como principal objetivo, apresentar um método para obtenção de padrões de sequência de publicações qualificadas a partir de dados reais coletados na Plataforma Lattes, para aprimorar a gestão acadêmica dos cursos de Stricto Sensu (mestrado e doutorado). A tese inspiradora foi que, conhecendo-se o timeline de publicações do docente possa-se antever quais publicações qualificadas serão produzidas num futuro próximo

THE PERCEIVED VALUE OF DESIGN FOR NEW PRODUCTS AT MICRO AND SMALL COMPANIES

The research aims to identify and promote improvements in the planning and development processes of new products with the insertion of the design. The study was developed in three micro and small furniture companies, which are located in the city of Santa Maria-RS. This market segment was chosen because it has changes in the execution of its productive processes and by the constant search of new products in order to meet the requirements of its customers. Based on the evaluations of the final consumers and the control of the information provided by the managers of the planning and production sectors, it was sought to qualify the products based on the design. A multiple case study was used in order to identify the main differences between visions in the generation of new products. Based on this, the quality evaluation matrix, Quality Function Deployment (QFD) was used to identify and quantify procedures that have a greater impact between the planning and execution of new tailored furniture. It was possible to detect difficulties in the insertion of the design in the Furniture Industries. It is necessary to overcome some obstacles to change the company’s culture regarding the management of new product

Indicadores no setor de suprimentos: um estudo exploratório nas indústrias fabricantes de embalagens flexíveis

Diversas empresas encontram dificuldades para maximizar o potencial de sua cadeia de suprimentos, pois falham em desenvolver um método de avaliação eficaz. Diante dessa problemática e da necessidade de se mensurar efetivamente a cadeia de suprimentos, este estudo tem como objetivo identificar os indicadores de desempenho. A pesquisa estruturou-se a partir de uma revisão bibliográfica e de um questionário para identificação dos principais indicadores da cadeia de suprimentos, que foi enviado para empresas de embalagens flexíveis do RS. A partir dos resultados e cálculos dos KPI, FCS e PVF, foram definidos rankings conforme o questionário. Para os KPI, os indicadores de maior importância foram: custo do produto vendido, OTD e qualidade do produto adquirido. Tratando-se dos FCS, foram definidos como mais importantes os custos operacionais, acuracidade do atendimento do pedido e o cumprimento de especificações técnicas de qualidade. Referente aos PVF, as melhores colocações foram qualidade, flexibilidade e custos. Por fim, este estudo contribui com a proposição de indicadores-chave de desempenho, a partir da literatura e apoiado por gestores de cadeias de suprimentos

Performance Analysis on Health and Safety Issues of Companies from the Slaughterhouse Industry

The objective of this article is to analyses the performance of companies of the slaughterhouse industry in health and safety issues. The research method is the quantitative modelling. The main research technique uses a mixed method based on multi-attribute utility method (MAUT) and artificial neural networks (ANN). The research object are 34 slaughterhouse companies located in Southern Brazil. Then, we ranked the companies and modeled their decision trees using the MAUT method. From these results, neural networks were used to benchmark and compare the methods. This resulted in a linear equation that represents the closest solution to the ideal and percentage error in the decision trees resolution. Thus, neural networks are most efficient, because they indicate which KPIs (key performance indicators) most influence the organizations performance. We numerically present the gain of information and the margin of error, concluding that some KPIs do not influence competitiveness without requiring controls. The academic and social contribution is that through the union of MAUT and neural networks we can measure the performance and select the main KPIs that need to be controlled for any type of industry

OTIMIZAÇÃO DO USO DA CARTA DE TEMPERATURA TRANSIENTE DE HEISLER ATRAVÉS DA INVESTIGAÇÃO E IMPLEMENTAÇÃO DE FERRAMENTA COMPUTACIONAL

OPTIMIZATION OF THE USE OF THE HEISLER TRANSIENT TEMPERATURE CHART THROUGH COMPUTATIONAL TOOL RESEARCH AND IMPLEMENTATION   Abstract: The constant search for perfection aggregate production to consumer demand, increasingly stimulates the development of tools that can contribute to meeting the demand for products with better quality. Within this idea, the processes that require time and temperature calculations performed for heating control, it also needs the constant changes arising from the quality requirement of growth. So the purpose of this research is to implement a computational tool based on Transient Temperature Heisler chart, used to calculate the heating time in the geometric center of cylinders, which is able to process the data entered in the Heat Transfer Coefficient Dimensionless (Biot -1) and Dimensionless temperature (ɵ), and inform Dimensionless Time data (Fo) automatically, with greater speed and clarity of the stationery. It is justified by the fact that a literature search conducted with periodic portals showed the existence of few approaches, and even lack of work aimed at automation of letters or temperature abacuses focused on minimizing errors and reduce time data collection . Thus, as a contribution, this research brings data on straight obtained computationally directly from the card image through interpolation methodology and to the calculation as well as a computational tool that can calculate and inform the (Fo) automatically and a functionality test carried out with users. The research methodology used was descriptive and explanatory purposes, collection of bibliographic and experimental data and quantitative variables, thus seeking to obtain transparency in the parameters studied and evaluated. Merely a tool based only on explicit data and expressed in the image of the letter of the scales, existing lines and quantities as well as the possibility of only inform the (Fo) when inserted values (Biot-1) and (θ). The results obtained by use of the tool when compared to results obtained with manual chart, showed a mean difference of 7.18% over the results obtained by amateur users and 2.65% on the results obtained by the professional user.A constante busca pela perfeição produtiva agregada a exigência dos consumidores, estimula cada vez mais o desenvolvimento de ferramentas capazes de contribuir para o atendimento da demanda de produtos com melhor qualidade. Dentro dessa ideia, os processos que necessitam de cálculos de tempo e temperatura realizados para o controle de aquecimento, também necessitam acompanhar as constantes mudanças oriundas do crescimento da exigência da qualidade. Assim, o propósito desta pesquisa é Implementar uma ferramenta computacional baseada na Carta de Temperatura Transiente de Heisler, utilizada para calcular o tempo de aquecimento no centro geométrico de Cilindros, que seja capaz de processar os dados inseridos do Coeficiente de Transferência de Calor Adimensional (Biot-1) e da Temperatura  Adimensional (Ɵ), e informar dados de Tempo Adimensional (Fo) de forma automática, com maior agilidade e clareza do que a carta de papel. Justifica-se pelo fato de que uma investigação bibliográfica realizada junto a portais de periódicos demonstrou a existência de poucas abordagens, e até mesmo carência, de trabalhos voltados à automação de cartas ou ábacos de temperatura focados em minimizar erros e reduzir tempo de obtenção de dados. Dessa forma, como contribuição, essa pesquisa traz dados referentes às retas obtidas computacionalmente diretamente da imagem da carta, por meio de uma metodologia de interpolação e de cálculo diferenciado, bem como uma ferramenta computacional capaz calcular e informar o (Fo) de forma automática e um teste de funcionalidade realizada junto a usuários. A metodologia de pesquisa utilizada teve objetivos descritivos e explicativos, coleta de dados bibliográficos e experimentais e variáveis quantitativas, buscando assim obter transparência nos parâmetros pesquisados e avaliados. Limitou-se a uma ferramenta baseada apenas nos dados explícitos e expressos na imagem da carta, ou seja, nas escalas, linhas e grandezas já existentes, bem como na possibilidade de informar apenas o (Fo) quando inseridos valores de (Biot-1) e de (θ). Os resultados obtidos por meio da utilização da ferramenta, quando comparados aos resultados obtidos por carta manual, demonstraram uma diferença média de 7,18% nos resultados obtidos por usuários amadores e de 2,65% nos resultados obtidos por usuário profissional

Application of machine learning methods in forecasting sales prices in a project consultancy

The objective of this article is to apply a comparative analysis of machine learning techniques to predict project sales prices for a consulting company in the South of Brazil. The company is involved in various fields such as strategy, production, quality, and innovation. Due to this diverse range of projects, the company managers face challenges in accurately determining the sales value of new projects, as they deal with different types of predictor variables such as consultant type, project type, and number of hours. Hence, there is a need to utilize a method that can predict sales values through multivariate analysis and yield results close to the company's expectations. To achieve this goal, the article conducted a literature review on two research topics: Production Planning and Control (PPC) and machine learning techniques. Subsequently, the current sales prospecting process of the company was mapped out. Data were collected, analyzed, and prepared, followed by testing and selection of the best model. Finally, the proposed improvement was discussed with the organization. The results revealed that the application of Gradient Boosting Machine (GBM) technique achieved the lowest error rate among the tested machine learning techniques. The error rate was approximately 22%, which is deemed acceptable within the analyzed segment. Consequently, this study successfully met stakeholders' expectations by demonstrating the potential of utilizing computational algorithms for demand forecasting and project pricing.The objective of this article is to apply a comparative analysis of machine learning techniques to predict project sales prices for a consulting company in the South of Brazil. The company is involved in various fields such as strategy, production, quality, and innovation. Due to this diverse range of projects, the company managers face challenges in accurately determining the sales value of new projects, as they deal with different types of predictor variables such as consultant type, project type, and number of hours. Hence, there is a need to utilize a method that can predict sales values through multivariate analysis and yield results close to the company's expectations. To achieve this goal, the article conducted a literature review on two research topics: Production Planning and Control (PPC) and machine learning techniques. Subsequently, the current sales prospecting process of the company was mapped out. Data were collected, analyzed, and prepared, followed by testing and selection of the best model. Finally, the proposed improvement was discussed with the organization. The results revealed that the application of Gradient Boosting Machine (GBM) technique achieved the lowest error rate among the tested machine learning techniques. The error rate was approximately 22%, which is deemed acceptable within the analyzed segment. Consequently, this study successfully met stakeholders' expectations by demonstrating the potential of utilizing computational algorithms for demand forecasting and project pricing

Obtención de documentos de investigación sobre la competitividad de las pequeñas y medianas empresas: un enfoque basado en las redes de autores

This study aims to present a scientometric analysis, based on author’s network maps, to determine the most influential and relevant authors with papers published about the subject Small- and medium-sized enterprises, competitiveness and its measurement, including the use of key performance indicators. Academic research relies on the prospection to retrieve the most relevant research studies and establishing links to authors from key international research groups. To facilitate this study, we used the Scopus and Web of Science databases research results, due to the significant number of indexed scientific articles. The extracted data were compiled and analysed through author’s networks using the statistical software Sci2 Tool, which supports temporal, geospatial, topical, and networks analysis. This study also attempts to point out the research trends and gaps in this area. Results obtained are illustrated by maps of author’s networks that reveal the main authors and research subject groups, thereby enhancing access to information from a scientific approach.Este estudio tiene como objetivo presentar un análisis cientométrico, basado en mapas de redes de autores, para determinar los autores más influyentes y relevantes con trabajos publicados sobre el tema Pequeñas y medianas empresas, la competitividad y su medición, incluido el uso de indicadores clave de rendimiento. La investigación académica se basa en la prospección para recuperar los estudios de investigación más relevantes y establecer vínculos con autores de grupos de investigación internacionales clave. Para facilitar este estudio, utilizamos los resultados de la investigación de las bases de datos Scopus y Web of Science, debido a su número significativo de artículos científicos indexados. Los datos extraídos fueron compilados y analizados a través de redes de autores utilizando el software estadístico Sci2 Tool, que es compatible con el análisis temporal, geoespacial, tópico y de redes. Este estudio también intenta señalar las tendencias de investigación y las brechas en esta área. Los resultados obtenidos se ilustran mediante mapas de redes de autores, que revelan los principales autores y grupos de temas de investigación, mejorando así el acceso a la información de una manera científica

SOFTWARE SDBAYES: UM AUXÍLIO PARA A PREDIÇÃO DE EVASÃO DISCENTE

Esse artigo apresenta um software que é resultado de um projeto de pesquisa que visa a predição de evasão discente no ensino superior. O software foi criado com o intuito de prever os discentes mais propensos a evadir de uma instituição de ensino superior, apresentando a probabilidade individual e o motivo mais forte que está conduzindo o discente a evadir, auxiliando os gestores acadêmicos na tomada de decisão proativa. O software utiliza redes bayesianas que é um dos métodos de classificação descritos na literatura de Data Mining, muito usado para geração de estimativas discretas sobre o problema abordado. O software possui dois modos de operação: o primeiro, calcula a probabilidade de um único discente evadir, além de ser um modo mais completo e intuitivo de analisar os riscos de evasão do discente, já o segundo modo, analisa um conjunto de discentes, atribuindo a cada um deles um valor de probabilidade de evasão, além do que é possível exibir as variáveis que mais influenciam para tal probabilidade

TÉCNICAS DE VALIDAÇÃO DE DADOS PARA SISTEMAS INTELIGENTES: UMA ABORDAGEM DO SOFTWARE SDBAYES

Nesse artigo é abordado a validação de métricas de Mineração de dados, referentes a um software, denominado SDBayes, que foi desenvolvido em um projeto de pesquisa. O software faz a predição dos discente mais propensos a evadir ou permanecer em uma Instituição de Ensino Superior apresentando probabilidades de permanência e probabilidades de evasão, também utiliza Redes Bayesianas, que são métricas de classificação muito usadas para a área médica, pois simula muito bem o raciocínio humano. No entanto, as classificações feitas pelas Redes bayesianas nem sempre correspondem com a realidade do problema, com isso, foram abordadas, cinco técnicas de validação de dados, para estimar a real capacidade de predição do sistema desenvolvido. Os métodos usados foram: F-measure, K-fold, Hold-out, Leave-one-out e o Receiver Operating Characteristics (ROC)

Usabilidade e design de mobiliário para a melhoria em processos industriais

Para a concepção de novos produtos, características humanas direcionadas à adequação de uso de bens de consumo são levadas em consideração em paralelo com certas estratégias e metodologias que visam a eficiência dos processos realizados, considerando os critérios de produtividade aos requisitos de satisfação do cliente. Visando a aproximação dos conhecimentos específicos científicos para analisar, descrever, ou ainda, promover melhorias em âmbito produtivo e empresarial, justifica-se o objetivo deste estudo teórico quantitativo, realizar um estudo bibliométrico sobre a importância da relação entre o design e o uso de conceitos de usabilidade no segmento moveleiros. No primeiro momento, essa pesquisa científica quantitativa a nível acadêmico caracteriza-se como teórica, abordando na revisão da literatura conceitos sobre usabilidade, design, indústria moveleira que, na sequência, corroborando para o objetivo desse artigo, é apresentado um estudo bibliométrico sobre a relação dos temas. Durante a coleta de dados para o estudo bibliométrico, foram definidos filtros que refinassem a busca no Google Acadêmico, chegando ao total de 23 resultados a serem analisados neste artigo. Ao final, apenas 3 três artigos científicos conferiram alinhamento com o tema, que, descritos de forma resumida, demonstram a abrangência e diversificação de pesquisas na área