A methodological approach for kaizen events in assembly lines

This paper proposes a methodology for the planning and execution of a Kaizen event in a manufacturing assembly line. The method consists in 3 steps each one divided into 2 others: Planning (Project + data collection); Execution (participants training and in loco analysis) and results (benefits and future propositions). The methodology was tested in 2015 during a Kaizen event conducted on a manufacturing lighting fixtures firm located in the industrial district of Milwaukee, WI, and applied to an assembly line whose problem consisted in excessive lead times and high mismatch times between workstations. The results show a successful application of this methodology. The Kaizen event promoted a lead time improvement of 17.8% and a reduction of 91.13% mismatch time between workstations, besides improvements regarding human aspects. In this way, we provide evidence of a powerful tool that can be used to help firms to get their own human resources to solve problems and improve the work environment.

ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE TÉCNICAS DE FUSÃO DE IMAGENS DE ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL DO SATÉLITE QUICKBIRD

As imagens de satélite para estudos ambientais devem apresentar alta resolução espectral, radiométrica e espacial. A técnica que transforma imagens multiespectrais a partir da imagem pancromática em uma nova imagem com melhor resolução espacial é denominada fusão. Este trabalho teve como objetivo avaliar o desempenho de quatro diferentes técnicas de fusão de imagens: transformação IHS, ESRI, SIMPLE-MEAN e BROVEY para análise ambiental e urbana na cidade de Vitória, ES. Foram geradas quatro imagens sintéticas por meio das técnicas de fusão com parâmetros de pesos referentes ao padrão adotado pelo aplicativo computacional ArcGIS 10.0. A partir das avaliações estatísticas, REMQ, DPID, BIAS, CC e DV, as técnicas ESRI e IHS apresentaram quantitativamente a melhor aplicabilidade para a fusão das imagens em estudo

A importância do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação à Docência: um relato de experiência

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESO presente trabalho relata as experiências adquiridas no Programa Institucional de Bolsas de Iniciação à Docência (PIBID), por meio de atividades elaboradas e aplicadas no Centro de Excelência José Rollemberg Leite. Estas atividades foram desenvolvidas em conjunto com os professores coordenadores, João Paulo Attie e Paulo de Souza Rabelo, a professora supervisora, Profª. Jacyara Quintela Viera Silva, onde, a partir dessa interação pudemos adquirir práticas fundamentais para a formação do nosso perfil profissional. Ademais, a partir das nossas vivências no âmbito escolar, o texto também aborda a importância do programa para a formação dos futuros docentes, uma vez que o mesmo contribui no processo de ensino-aprendizagem e nos incentiva a observar e refletir sobre o funcionamento e estrutura do campo em que iremos trabalhar. Além disso, consideramos que o programa aperfeiçoou nossa formação, podendo melhorar, consequentemente, a qualidade da educação pública. Logo, todas as atividades aplicadas durante este período foram imperiosas para o crescimento de todos os participantes.São Cristóvão, S

Associação entre catarata e diabetes: epidemiologia, fisiopatologia e principais complicações pós-operatórias / Association between cataracts and diabetes: epidemiology, pathophysiology and main postoperative complications

O estresse oxidativo e mecanismos bioquímicos desencadeados pela hiperglicemia são fatores que irão atuar diretamente na deterioração das fibras do cristalino levando a uma opacificação da lente. Tal fato leva a uma importância de se relacionar o diabetes à catarata e faz perceber que as manifestações clínicas baseada no embaçamento da visão, prejuízo na qualidade de discernimento de cores e sensibilidade ao brilho podem estar presente nos diabéticos, sobretudo naqueles portadores de fatores de risco como a senilidade. Dessa forma, o diagnóstico clínico aliado a um exame oftalmológico detalhado irá conduzir à uma propedêutica cirúrgica baseada em técnicas como a pequena incisão manual, facoemulsificação ou a cirurgia com laser Femtosegundo. Embora as técnicas cirúrgicas se resguardem de altos níveis de sucesso, existem complicações intraoperatórias e pós-operatórias, que podem levar ao edema macular diabético, deslocamento de retina, opacificação da cápsula posterior bem como outras alterações. Assim, o estudo em questão visa, conforme as revisões epidemiológicas, clínicas, fisiopatológicas e cirúrgicas elencadas, avaliar, de acordo com a literatura atual, a relação entre duas afecções importantes na prática médica. Para isso, a busca por avaliação de técnicas cirúrgicas ao longo da terapêutica e a avaliação pós-operatória, tanto precoce quanto tardia, permitiu o recrutamento de evidências literárias para abordagem e esclarecimento das complicações previstas

Rosmarinus officinalis essential oil triggers depression followed by CNS excitability in Wistar rats

The essential oil of rosemary (Rosmarinus officinalis) (EORO) is widely used in folk medicine and has proven therapeutic effects. Our research evaluated high doses of rosemary essential oil in 54 Wistar rats between 180 and 200 g. The study consisted of three experiments: 1) behavioral monitoring of the animals after administration of 500 mg/kg i.p.; 2) electrocorticographic records after drug administration; 3) anticonvulsant drug reaction, where phenytoin, phenobarbital, and diazepam 10 mg/kg i.p were applied. The results showed that the application of EORO presented two phases. Phase 1 was characterized by the appearance of myorelaxation and a reduction in the power of the electrocorticogram in low-frequency cerebral oscillations. Phase 2 was characterized by increased excitability, with the appearance of convulsions and the increased power of electrocorticographic recordings in cerebral oscillations up to 40 Hz. In this phase, three tracing patterns were observed. Beta oscillations were the most prevalent and were better controlled by diazepam, which demonstrates that the excitatory activity of EORO is related to the reduction of GABAergic activity

Seleção e compreensão de desempenho de algoritmos para previsão de séries temporais

Time series forecasting is a strategic task in supporting decision-making. The wide availability of forecasting algorithms has generated a demand for algorithm selection methods and approaches that enable the understanding of predictive performance given a time series. This thesis focuses on developing new approaches for forecast combination selection and understanding the predictive performance of time series forecasting algorithms. The research started with a review of the state of the art in time series forecasting, focusing on algorithm selection and understanding of predictive performance. This study highlighted the limitations of existing approaches and identified gaps in the literature that this research could address. The main contributions of this thesis are fourfold: firstly, the development of a metalearning-based approach for selecting forecasting combinations with time series decomposition. A synthetic time series generation method based on dataset morphing. The empirical analysis of different performance measures for the choice of meta-label in the selection algorithms by metalearning. Finally, an analysis of applying Seasonal and Trend decomposition using Loess as a pre-processing step for machine learning algorithms in the time series forecasting task. The MetaFore approach selects combinations of machine learning algorithms for the trend and residual components in the time series forecasting task. The components are separated with the Seasonal and Trend decomposition using Loess, and the seasonality is forecasted with the seasonal naive method. MetaFore was evaluated in the monthly time series of the M4 competition and achieved better predictive and computational performance than LSTM neural networks in more than 70% of the datasets. The tsMorph method generates synthetic time series by gradually transforming a source time series into a target time series. TsMorph was applied to understand the predictive performance variation of Support Vector Regression and Long Short-Term Memory neural network prediction algorithms. The results showed that the tsMorph method generated time series with gradual predictive performance and meta-feature variation. Empirical analysis of different performance measures as meta-label in the selection of time series forecasting algorithms showed no statistical difference in the predictive performances of the meta and base level. The analysis of the application of Seasonal Trend with Loess decomposition as a pre-processing step in machine learning showed that when the residual component follows a normal distribution, the decomposition improves the predictive performance of the algorithms. In summary, this research contributed to developing new approaches for efficiently predicting and understanding algorithms performance. Studies on the selection of forecasting combinations and performance understanding can be easily included in time series forecasting processes and open perspectives for research and development in metalearning and autoML.Previsão de séries temporais é uma tarefa estratégica no suporte à tomada de decisão. A grande disponibilidade, e variabilidade, de algoritmos capazes de induzir modelos preditivos tem gerado uma demanda por formas de seleção de algoritmos. Adicionalmente, para validação do modelo induzido, é importante entender o seu desempenho preditivo quando aplicado a uma série temporal. Esta tese investiga novas abordagens de seleção de algoritmos para combinação de previsões e entendimento de desempenho preditivo de modelos induzidos por algoritmos para previsão de séries temporais. Para isso, foi inicialmente pesquisado o estado da arte em previsão de séries temporais, com foco na seleção de algoritmos e entendimento de desempenho preditivo. Este estudo observou as limitações de abordagens existentes e identificou as lacunas na literatura que puderam ser solucionadas por esta pesquisa. As principais contribuições desta tese são quatro: o desenvolvimento de uma abordagem baseada em meta-aprendizado para seleção de combinações de previsão com decomposição de séries temporais; um método de geração de séries temporais sintéticas baseado em dataset morphing; a análise empírica de diferentes medidas de desempenho para escolha de meta-alvo na seleção de algoritmos por meta-aprendizado; a análise da aplicação de decomposição de sazonalidade e tendência com Loess como uma etapa de pré-processamento. A abordagem MetaFore combina algoritmos de aprendizado de máquina para as componentes de tendência e resíduo na tarefa de previsão de séries temporais. As componentes são separadas com a decomposição de sazonalidade e tendência com Loess e a sazonalidade é prevista com o método naive sazonal. MetaFore foi avaliado nas séries temporais mensais da competição M4 e atingiu melhor desempenho preditivo e computacional que um método que é estado da arte, as redes neurais Long Short-Term Memory (LSTM), em mais de 70% dos conjuntos de dados. Na pesquisa, o método tsMorph gera séries temporais sintéticas de forma gradual transformando uma série temporal de origem em uma série temporal alvo. O método tsMorph foi aplicado para o entendimento da variação de desempenho preditivo de algoritmos de previsão Regressão com Suporte Vetorial e a rede neural LSTM. Os resultados experimentais mostraram que o método tsMorph gerou séries temporais com variação gradual do desempenho preditivo e meta-características. Esta pesquisa contribuiu para o desenvolvimento de novas abordagens de previsão e entendimento de desempenho de algoritmos eficientemente. Os estudos em seleção de combinações de previsões e entendimento de desempenho podem ser facilmente incluídos nos processos de previsão de séries temporais e abrem perspectivas para pesquisa e desenvolvimento na área de meta-aprendizado e aprendizado de máquina automático

A FENOMENOLOGIA EM CONTRAPONTO À PSICOFÍSICA

A Fenomenologia, no sentido etimológico, apresenta-se como “o estudo do fenômeno”

Temporal analysis of forest dynamics in the area of reforestation through vegetation indexes.

A vegetação é um importante recurso natural, a qual se relaciona às propriedades férteis dos solos, a manutenção de aquíferos, evapotranspiração, fixação de carbono e habitat de espécies. No entanto, os índices de vegetação são utilizados em estudos temporais para análise da cobertura vegetal em diversas regiões para análise do desmatamento e regeneração de biomas. Diante do exposto, este trabalho teve como objetivo avaliar o desempenho de cinco índices de vegetação RVI, NDVI, NRVI, CTVI e SAVI por meio da subtração de imagens orbitais para comparar a dinâmica da vegetação no ‘Horto Florestal Municipal Laerth Paiva Gama’ referente aos anos de 1987 e 2010. O NRVI e o SAVI podem ser utilizados para a análise temporal de projetos de reflorestamento, pois apresentaram resultados semelhantes ao do NDVI, já o CTVI não é indicado para a análise temporal de projetos de reflorestamento, pois apresentou os piores resultados nas avaliações estatísticas e do histograma.225-239quintouniversitario@[email protected]@[email protected]@ [email protected] vegetation is an important natural resource, which is related the fertiles properties of the soil, the maintenance of aquifers, evapotranspiration, carbon fixation and species habitat. However, vegetation indexes are used in studies for temporal analysis of vegetation in different regions for analysis of deforestation and regeneration of biomes. Based on the above, this study is aimed at evaluating the performance of five vegetation indexes RVI, NDVI, NRVI, CTVI and SAVI I by means of subtracting of the orbits images to compare the dynamics of vegetation in the Municipal Forest Orchad Laerth Paiva Gama for the years 1987 and 2010. The NRVI and the SAVI can be used for temporal analysis of the reforestation projects, because they showed results similar to the NDVI; the CTVI is not indicated for temporal analysis of reforestation projects yet, because it had the worst results in the statistical evaluations and in the histogram