Coleção de Artigos Acadêmicos

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Validação de modelos de machine learning por experimentos estatísticos de campo
(2024) Toaldo, Alexsandro; Vallim Filho, Arnaldo Rabello de Aguiar; Oyadomari, José Carlos Tiomatsu; Mendonça Neto, Octavio Ribeiro de
Objetivo – Este artigo apresenta uma aplicação prática com o desenvolvimento de um experimento estatístico de campo em uma indústria de latas premium de alumínio nos Estados Unidos, visando validar estatisticamente resultados de modelos de machine learning (ML), previamente construídos. Metodologia: Usou-se conceitos de pesquisa intervencionista, que envolve experimentos de campo onde pesquisador e organização anfitriã atuam em conjunto buscando experimentar no sistema em estudo, e por meio da observação gerar conhecimento. Originalidade/Relevância: Sobre originalidade, não é frequente na literatura modelos de ML validados por experimento planejado de campo, seguido de análise estatística rigorosa. E a relevância da proposta se deve à sua contribuição para a literatura e pelas possibilidades de replicações do estudo em escala maior, na própria empresa ou em qualquer outra com desafios similares. Principais Resultados: Em fase anterior do estudo modelos de ML identificaram as variáveis de maior impacto em ineficiências (geração de sucata) em um processo de produção de latas de alumínio. Essas variáveis foram validadas nesta fase do estudo, através de experimento estatístico de campo, confirmando a significância estatística dos resultados do modelo de ML. Contribuições Teóricas e Práticas: A pesquisa contribui em termos práticos e científicos, pois a validação estatística de modelos de ML por experimentos planejados de campo é uma contribuição para a literatura de ciência aplicada, além de usas possibilidades práticas. Da mesma forma, apesar de amplamente utilizadas em diferentes áreas, pesquisas de cunho intervencionista ainda apresentam lacuna importante nas ciências sociais aplicadas, principalmente na gestão de processos industriais.
Custeio Baseado em Atividades em uma Pequena Academia de Ginastica: Estudo Intervencionista
(2021) Araujo, Ana Cristina Mendez de; Oyadomari, José Carlos Tiomatsu; Slavov, Tiago Nascimento Borges; Dultra-de-Lima, Ronaldo Gomes
A gestão de custos dentro de pequenas empresas torna-se uma peça fundamental, pois traz aos gestores informações valiosas e geração de conhecimento em relação ao seu negócio. Este trabalho tem por objetivo apresentar evidências no uso do custeio baseado em atividades (activity-based costing [ABC]) em uma microempresa que atua no segmento de academia de ginástica. Em termos metodológicos, optou-se por por pesquisa intervencionista, sendo os dados coletados por entrevistas, observação in loco e mapeamento de processos para mensuração do objeto de custeio e indicações de um modelo adequado para gestão de custos e preços. O processo teve três etapas: a primeira com a compilação dos dados do fluxo de caixa, com a finalidade de apurar e classificar os gastos da academia; a segunda, para custear as atividades, utilizando como método o de custo por atividade (ABC); e a terceira, a partir de uma survey, identificar o grau de importância e de satisfação de clientes, bem como a percepção de valor por parte deles. Os resultados apontam que, dentre os atributos que tiveram maior grau de satisfação, a qualificação do profissional é o que se destaca; na visão dos clientes, eles estão dispostos a pagar por isso e é esse o elemento que tem maior peso nos custos da academia. O trabalho traz como contribuição a análise de modelo de custeio para academias, tendo como limitação que esse precisa ser testado em outras situações além do caso estudado.

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