terça-feira, 24 de abril de 2018

Apresentação dos Cases No. 2

Oi Gente se quiserem deem uma olhada neste material, irei gravar um áudio sobre o assunto e anexar nesta postagem.

Slide 0
    Ciência de Dados: aprendizagem de máquina, redes neurais, inteligência artificial

Slide 1a
·    2 projetos de implantação de gestão:
o Botton up: LAE/ESALQ/USP:
o  1a Gestão Operacional
o  2a G. Tática
o  3a G. Estratégica

§ Estatística para:
·    Pesquisa
·    Ensino Extensão
·    Gestão
·    Inteligência Cooperativa, colaborativa e coletiva
Slide 1b

o   Botton up: LAE/ESALQ/USP:
Estatística para:
·    Hipercompetitividade
·    Gestão de Projetos
·    Infometria
·    Pesquisas em Internet (viciadas ou não aleatórias)
·    Metrologia

Slide 2a
o Top Down: ERIC-MMIG-CD/NIT-Q&M/ USP, CNPq, CPES, FAPESP, UNESCO, Industria
o 1a Gest. Estrat.
o 2a G. Tatica
o 3a G. Operational
Slide 2b
Assuntos Abordados:
·    Ciência de Dados: aprendizagem de máquina, redes neurais, inteligência artificial:
o Data Mining, Big Data, SQL, computação em nuvem

Slide 3a
Ciência de Dados, Inteligência Artificial Aprendizagem de Maquina e redes neurais
Exemplo: Diagnostico de confiabilidade para credito
o  Vetor [ Salario; Histórico de Pagamento; Patrimônio; Anos de Carteira Assinada; Escolaridade Gênero Idade ] INPUT
Slide 3b
o OUTPUT (Escala de Likert):
o 5 =  Muito Bom
o 4 = Bom
o 3 = Regular
o 2 = Ruim
o 1 = Muito Ruim

Slide 3b
o Gabriel A. Sarries – Probabilidade de Má Classificação
o 5 Muito Bom: 0,98 = 98%
o 4 Bom = 0,61 = 61%
o 3 Regular = 0,15 = 15%
o 2 Ruim = 0,07 = 5%
o 1 Muito Ruim = 0,001 = 0,1 %


Slide 4a - LAE
o G. Operacional:
§ Mapa de Processos
§ POP
§ IT: Formulários (Eletrônicos) Contratos, etc.
§ FEMEA/FTA
Slide 4b
§ Sistema de Informações Operacionais:
·    7 FCEQ
·    7 FPQ
§ House Keeping
§ RNC
§ Auditoria Interna
§ CCQ
§ Grupo de Kaizen
§ Sist. De Sugestões (Toyota)

o Slide 5 – LAE
o G. Tática:
o G. de Projetos (M. Project, Toyota, PMBock. PERT/CPM)
o SI T (Métricas estatísticas)
o PDCA – DEMAIC (Método Cientifico): P – Detectar Oportunidade de Melhoria (Toyota) Potencial de Melhoria (Siemens) Objetivo Meta Método (Tecnologia Estatística)
Slide 6
§ Workshop: 4 posicionamentos 
·    Reforço positivo
·    Reforço negativo
·    Ruptura
·    Punição
o G Estratégica:
§ SWOT Analysis
§ QFD
§ CRM
§ Pareto
§ Ishikawa
§ 7 FPQ
§ PMBok





Jorge Sobre o LAE
Slide 1 –
o  LAE
o Produto:
o  Estat.
o Intel
o Gestão
o TI
o Procedimentos:
o Grande furo: não tem como rastrear o que acontece no LAB – ISO 17.025
§ Ex. Conjunto de dados:
·    Ninho de coruja
·    Analise de métodos de conservação de alimentos
·    Alimentos orgânicos vs. Convencionais
·    Rastreabilidade de alimentos
§ Pessoas não liberam os dados, na academia deveriam ser públicos. Exceto clausulas de confidencialidade em contratos com empresas.
§ Dados originais para corroborar (endossar) ou retificar pesquisas. Também para aplicar novas técnicas de análise e comparar resultados
o  Botton up: é mais fácil a implantação em organizações tipo Y de Douglas McGregor. Que valorizam a inovação e a contribuição de todos os colaboradores
o Top Down mais para Org. Tipo X.
o Experimento certo ou errado não hipótese rejeitada ou não, não implica em sucesso ou insucesso de uma pesquisa
o Processo de Trabalho:
o  


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