Tipos de Amostragem e Coleta de Dados em Modelagem de Sistemas

Infográfico Estudar todos os elementos de uma população muitas vezes não é a melhor opção pois exige muito tempo e recursos consideráveis Dessa forma a seleção de uma amostra representativa aparece como uma solução Existem alguns tipos de amostragem para seleção da amostra e todos apresentam vantagens e desvantagens Neste Infográfico você vai estudar os tipos de amostragem e vai conhecer as implicações do uso de cada um Conteúdo do livro O analista de simulação de uma empresa precisa conhecer detalhadamente o sistema a ser expermientado para que construa um modelo adequado Como os sistemas são complexos a elaboração do modelo tende a exigir a coleta de inúmeros dados relacionados aos elos do sistema e suas interações Diante do exposto fazem parte das atividades do analista selecionar amostras coletar dados e transformar estes em informações que contribuam para o processo de tomada de decisões No capítulo Processo de amostragem e coleta dos dados da obra Simulação de Processos Produtivos você aprenderá sobre técnicas de amostragem compreenderá o processo de observação e obtenção de informações e identificará como planejar de forma estruturada o processo de coleta de dados Boa leitura SIMULAÇÃO DE SISTEMAS PRODUTIVOS Gabriela Fonseca Parreira Gregorio Processo de amostragem e coleta dos dados Objetivos de aprendizagem Ao final deste texto você deve apresentar os seguintes aprendizados Discutir os conceitos relacionados à amostragem Descrever o processo de observação e coleta de informações Planejar o processo de coleta de dados para modelagem Introdução O processo de modelagem e simulação auxilia os gestores na tomada de decisões No entanto a assertividade desse processo depende da seleção adequada dos dados a serem coletados e analisados para a construção dos modelos Existem inúmeras ferramentas que podem auxiliar você na obtenção dos dados Essa obtenção pode ser planejada por meio de um processo estruturado e organizado que orienta quanto à definição da amostra à identificação dos dados à seleção dos métodos de coleta entre outros aspectos Neste capítulo você vai conhecer os principais conceitos relaciona dos à amostragem Também vai ver as principais técnicas de coleta de informações Além disso vai verificar como planejar a coleta de dados para modelagem Conceitos relacionados à amostragem Geralmente os estudos são realizados com base em uma amostra por meio da qual são feitas algumas inferências sobre a população Enquanto a população referese à coleção de todas as observações potenciais sobre determinado fenô meno os dados realmente extraídos ou observados constituem uma amostra da população FARIAS SOARES CÉSAR 1996 Magalhães e Lima 2011 reiteram que existem várias dificuldades para fazer observações em todos os elementos da população Assim é necessário selecionar um subconjunto consideravelmente menor a amostra Como você pode inferir a amostra é uma parcela da população Segundo Spiegel 1993 ela deve ser representativa para que conclusões importantes sobre a população sejam obtidas Na Figura 1 a seguir veja a relação entre a população e a amostra Figura 1 Relação entre população e amostra Fonte Adaptada de Magalhães e Lima 2011 A técnica para a seleção de uma parte da população é denominada amostra gem Muitas vezes é necessário o uso da amostragem pois existem restrições temporais econômicas operacionais entre outras que inviabilizam estudos com a população POMMER 2013 Observando a Figura 1 você pode notar que a inferência descritiva busca tirar conclusões de modo informal e direto enquanto a inferência estatística é o estudo de técnicas que possibilitam a extrapolação MAGALHÃES LIMA 2011 Os dados da população e da amostra precisam ser consistentes e al gumas interpretações iniciais podem ser feitas sobre o fenômeno estudado Além disso a partir de análises da amostra é possível estimar quantidades desconhecidas fazer extrapolação dos resultados e testar hipóteses Em relação à amostragem conhecer alguns conceitos é fundamental Consi dere por exemplo os conceitos de populaçãoalvo característica de interesse Processo de amostragem e coleta dos dados 2 amostragem probabilística e amostragem não probabilística Segundo Farias Soares e César 1996 a populaçãoalvo é a população sobre a qual são feitas inferências baseadas na amostra É o conjunto de todas as partes sobre as quais algumas conclusões são formuladas Ainda segundo os autores características de interesse são as características que serão medidas São atributos ou predicados de dada população que podem variar de elemento para elemento A orientação é que não devem ser incluídas muitas características no estudo Na amostragem probabilística o elemento da população é escolhido ao acaso ou de forma aleatória A probabilidade dessa escolha pode ser estimada por meio de cálculos probabilísticos POMMER 2013 Segundo Farias Soares e César 1996 a amostra precisa ser representativa para que seja possível fazer inferências sobre a população Uma maneira de se alcançar essa representativi dade é fazer com que a seleção da amostra aconteça por meio de um processo aleatório Por isso as amostras probabilísticas são preferidas Quando se fala que um método de seleção produz amostras probabilísticas isso significa que ele define claramente a probabilidade de um elemento fazer parte da amostra Por outro lado na amostragem não probabilística fazse um julgamento a escolha dos elementos da amostra é feita de forma subjetiva Nesse caso não é possível conhecer a probabilidade de determinado elemento da população POMMER 2013 Existem alguns tipos de amostragem como você pode ver a seguir FARIAS SOARES CÉSAR 1996 Amostragem aleatória simples a amostra é escolhida elemento a elemento casualmente Amostragem estratificada os elementos da população são divididos em grupos homogêneos de acordo com a característica que se deseja medir Escolhese uma amostra aleatória dentro de cada grupo Amostragem por conglomerado é uma amostra aleatória simples na qual cada unidade de amostragem é um grupo Observação e coleta de informações A coleta de informações é a fase inicial de muitos estudos FARIAS SOARES CÉSAR 1996 Nos casos da modelagem e da simulação de 3 Processo de amostragem e coleta dos dados sistemas não é diferente Para realizar a coleta é necessário conhecer bem as partes do sistema e as variáveis consideradas no estudo Segundo Banks Carson e Nelson 1996 os dados infl uenciam consideravelmente a precisão dos modelos Os elementos podem ser coletados por meio de métodos de amostragem Os dados e informações necessários para a construção de modelos podem ser classificados em dois tipos de variáveis como você pode ver a seguir MOREIRA 2011 Variáveis não controladas pelo analista do problema são definidas pela situação pelo problema pelas propriedades da organização ou pelas restrições Adotam valores que não podem ser controlados mas dos quais se conhece a medida ou a distribuição de probabilidade Exemplos capacidade produtiva da empresa tempo padrão de uma operação Variáveis de decisão seu valor é atribuído pelo analista por meio do modelo compondo a solução do problema predeterminado Assim as informações necessárias para a modelagem e a simulação de sistemas são os valores das variáveis não controladas Para conseguir essas informações algumas técnicas podem ser utilizadas A seguir você vai co nhecer melhor essas técnicas A observação consiste em analisar visualizar e acompanhar dada situa ção capturando determinados valores para que algumas inferências iniciais possam ser feitas A interação entre as partes que formam o sistema pode ser avaliada por meio de observação Tratase de uma técnica simplificada em que o analista vai para campo a fim de conhecer melhor algumas variáveis que compõem o sistema Outra forma de coleta de dados é o questionário Nessa técnica um formulário é confeccionado contendo todos os levantamentos que serão necessários Ao utilizar o questionário é importante pensar nos tipos de questões mais adequadas abertas e fechadas na ordem das questões e na clareza das perguntas FARIAS SOARES CÉSAR 1996 Além do questionário as empresas podem utilizar também entrevistas para a coleta de informações Na entrevista existe uma interação momentânea entre os interlocutores As informações podem ser registradas de forma manual ou gravadas A análise de documentos também é fonte de várias informações para a modelagem e a simulação de sistemas Ela envolve registros formais docu Processo de amostragem e coleta dos dados 4 mentados pela organização por meio de ordens de serviço ordens de produção e relatórios diversos Essa técnica ganhou maior importância com o advento dos sistemas computacionais pois são inúmeras as informações armazenadas que podem ser combinadas de diferentes formas As informações podem ser coletadas também por meio de medições feitas in loco com instrumentos adequados Alguns exemplos de medições são cronometragem de tempos pesagem de materiais etc Como você deve ima ginar é possível combinar as formas de obtenção de dados de acordo com as necessidades de cada organização A análise documental e a observação são formas de coleta de dados muito utilizadas no processo de modelagem e simulação Planejamento da coleta de dados para modelagem Planejar o processo de coleta é importante para que todos os dados estejam disponíveis quando os analistas precisarem deles e para que tais dados sejam representativos Como você pode imaginar esses aspectos dependem da técnica de amostragem selecionada De acordo com Farias Soares e César 1996 o processo de coleta de dados pode ser planejado conforme os objetivos da pesquisa a população a ser submetida à amostragem os dados a serem coletados o grau de precisão desejado os métodos de obtenção da informação a escolha da amostra a organização do trabalho em campo a coleta dos dados a análise dos dados Independentemente da forma de coleta adotada observação questionário análise documental etc os objetivos do projeto precisam estar claros e ser 5 Processo de amostragem e coleta dos dados disseminados para toda a equipe Afinal eles têm como função conduzir as próximas ações de um projeto de simulação incluindo ações relacionadas à coleta de dados A modelagem de sistemas diferentes exige dados distintos Segundo Miyake e Sakurada 2009 a elaboração de um modelo que represente os sistemas de operação de serviço por exemplo exige os seguintes tipos básicos de dados demanda configuração e dimensões da infraestrutura física e tempos de serviço Diante de objetivos bem definidos é importante identificar a população a ser submetida à amostragem ou seja o conjunto de todos os elementos que representam determinado fenômeno Posteriormente as ações elencadas a seguir são necessárias Listar todos os dados necessários todas as variáveis não controladas e estabelecer o grau de precisão desejado Definir a estratégia mais adequada para a obtenção da informação observação questionário análise de documentos etc Definir o método de amostragem e selecionar a amostra avaliando se será adotada amostra probabilística ou não probabilística Organizar o trabalho em campo ou seja preparar formulários instru mentos e demais meios necessários para a coleta dos dados Analisar os dados verificando como eles serão tratados classificados e analisados para que informações possam ser geradas para auxiliar o processo de tomada de decisão Além disso é necessário definir no planejamento quem serão os responsáveis pela coleta de dados os prazos de coleta datas de início e término os recursos financeiros e materiais necessários para a coleta de dados o local de aquisição dos dados Processo de amostragem e coleta dos dados 6 No Quadro 1 a seguir você pode ver um modelo de plano para coleta de dados Dados necessários Responsável pela coleta Forma de coleta do dado Instrumentos necessários Data de início Data de término Local de aquisição do dado Quadro 1 Modelo de plano para coleta de dados BANKS J CARSON J NELSON B Discreteevent system simulation New Jersey Prentice Hall 1996 FARIAS A SOARES J CÉSAR C Introdução à estatística 2 ed Rio de Janeiro LTC 1996 MAGALHÃES M LIMA A Noções de probabilidade e estatística São Paulo Universidade de São Paulo 2011 MIYAKE D SAKURADA N Aplicação de simuladores de eventos discretos no processo de modelagem de sistemas de operações de serviços Revista Gestão Produção v 16 n 1 p 2543 janmar 2009 Disponível em httpwwwscielobrpdfgpv16n1 v16n1a04pdf Acesso em 9 abr 2019 MOREIRA D A Administração da produção e operações 2 ed São Paulo Cengage Learning 2011 POMMER W M Conceitos e aplicações de estatística para cursos de ciências gerenciais uma abordagem introdutória São Paulo Sn 2013 Disponível em httpstoauspbr wmpommerfiles391520691Livro20EstatC3ADstica20para20Gerenciais20 2013pdf Acesso em 9 abr 2019 SPIEGEL M Estatística 3 ed São Paulo Pearson 1993 Leitura recomendada FOGO J C Disciplinas São Carlos UFSCAR 2017 Disponível em wwwufscarbrjcfogo Acesso em 9 abr 2019 7 Processo de amostragem e coleta dos dados Dica do professor Em simulação de processos é muito importante a compreensão do que são entidades atributos recursos e estados Tratamse de palavras comumente utilizadas na área e a obtenção de dados relacionados a elas permitem a construção do modelo e experimentação do sistema Nesta Dica do Professor você conhecerá o que são entidades atributos recursos e estados sobre os quais dados precisam ser coletados e verificará exemplos de alguns desses dados Aponte a câmera para o código e acesse o link do vídeo ou clique no código para acessar Na prática Muitos dados são gerados diariamente nas organizações Informações circulam no ambiente empresarial todo o tempo Assim quando alguém precisa obter um dado ou uma informação para realizar a sua atividade ou tomar uma decisão podem surgir as seguintes questões como conseguir esse dado Onde ele está Qual é a ferramenta de coleta mais adequada Preciso trabalhar com todos estes dados O engenheiro de produção da empresa SIGA precisa simular o comportamento do sistema mas não sabe como conseguir os dados necessários Neste Na Prática você vai ver como o engenheiro conseguiu os dados e como estruturou o processo de obtenção deles Saiba Para ampliar o seu conhecimento a respeito desse assunto veja abaixo as sugestões do professor População e Amostra Introdução à Estatística Neste vídeo você aprenderá o que é população e o que é amostra considerando a importância de definilas para obtenção de dados para a construção dos modelos e experimentação dos sistemas em simulação Aponte a câmera para o código e acesse o link do vídeo ou clique no código para acessar Análise de simulação de sistemas aplicada no setor de fast food na cidade de Mossoró RN Neste texto você verificará os dados necessários para a modelagem e simulação do sistema de atendimento de um restaurante de fast food Aponte a câmera para o código e acesse o link do vídeo ou clique no código para acessar