Validação de modelos de machine learning por experimentos estatísticos de campo

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dc.contributor.authorToaldo, Alexsandro
dc.contributor.authorVallim Filho, Arnaldo Rabello de Aguiar
dc.contributor.authorOyadomari, José Carlos Tiomatsu
dc.contributor.authorMendonça Neto, Octavio Ribeiro de
dc.creatorToaldo, Alexsandro
dc.creatorVallim Filho, Arnaldo Rabello de Aguiar
dc.creatorOyadomari, José Carlos Tiomatsu
dc.creatorMendonça Neto, Octavio Ribeiro de
dc.date.accessioned2025-02-05T16:58:09Z
dc.date.available2025-02-05T16:58:09Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractObjetivo – 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.pt
dc.formatDigital
dc.format.extentp. 125 – 153
dc.identifier.doi10.20397/2177-6652/2024.v24i5.2833
dc.identifier.issn2177-6652
dc.identifier.urihttps://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/7355
dc.language.isoPortuguês
dc.relation.ispartofRevista Gestão & Tecnologia
dc.subjectMachine learningpt
dc.subjectPesquisa intervencionistapt
dc.subjectExperimento estatístico de campopt
dc.subjectEficiência de processos industriaispt
dc.titleValidação de modelos de machine learning por experimentos estatísticos de campo
dc.title.alternativeValidation of machine learning models through statistical field experimentspt
dc.title.alternativeValidación de modelos de aprendizaje automático mediante experimentos estadísticos de campopt
dc.typejournal article
dspace.entity.typePublication
local.identifier.sourceUrihttps://revistagt.fpl.emnuvens.com.br/get/article/view/2833
local.publisher.countryBrasil
local.subject.cnpqENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
local.subject.cnpqENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO::PESQUISA OPERACIONAL
local.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
local.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
local.subject.cnpqCIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE EMPRESAS
local.typeArtigo Científico
publicationissue.issueNumber5
publicationvolume.volumeNumber24
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