Análise de conglomerados em curvas de aprendizado para formação de agrupamentos homogêneos de trabalhadores

Em diversos setores da indústria é desejado que trabalhadores reunidos em uma estação de trabalho apresentem perfil de aprendizado similar. O presente artigo apresenta um método de agrupamento de trabalhadores utilizando modelagem por curva de aprendizado e técnicas de clusterização. O método modela dados de desempenho de trabalhadores por intermédio de diversos modelos de curvas de aprendizado; os parâmetros de aprendizado dos modelos testados permitem predizer o desempenho dos trabalhadores em intervalos de tempo pré-determinados. Os valores preditos são agrupados através de ferramentas de clusterização. O maior índice de ajuste (IA), gerado a partir do Silhouette Index e do coeficiente de determinação, indica o modelo de curva mais consistente em termos de aderência aos dados e qualidade de agrupamento de perfis de aprendizado. Ao ser aplicado em dados de uma indústria de calçados, o método gerou agrupamentos consistentes de trabalhadores com base nos distintos perfis de aprendizado.

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Bibliographic Details
Main Authors: Stroieke,Renato Eduardo, Fogliatto,Flavio Sanson, Anzanello,Michel Jose
Format: Digital revista
Language:Portuguese
Published: Associação Brasileira de Engenharia de Produção 2013
Online Access:http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-65132013000300008
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spelling oai:scielo:S0103-651320130003000082015-05-12Análise de conglomerados em curvas de aprendizado para formação de agrupamentos homogêneos de trabalhadoresStroieke,Renato EduardoFogliatto,Flavio SansonAnzanello,Michel Jose Curvas de aprendizado Clusterização Agrupamento de trabalhadores Em diversos setores da indústria é desejado que trabalhadores reunidos em uma estação de trabalho apresentem perfil de aprendizado similar. O presente artigo apresenta um método de agrupamento de trabalhadores utilizando modelagem por curva de aprendizado e técnicas de clusterização. O método modela dados de desempenho de trabalhadores por intermédio de diversos modelos de curvas de aprendizado; os parâmetros de aprendizado dos modelos testados permitem predizer o desempenho dos trabalhadores em intervalos de tempo pré-determinados. Os valores preditos são agrupados através de ferramentas de clusterização. O maior índice de ajuste (IA), gerado a partir do Silhouette Index e do coeficiente de determinação, indica o modelo de curva mais consistente em termos de aderência aos dados e qualidade de agrupamento de perfis de aprendizado. Ao ser aplicado em dados de uma indústria de calçados, o método gerou agrupamentos consistentes de trabalhadores com base nos distintos perfis de aprendizado.info:eu-repo/semantics/openAccessAssociação Brasileira de Engenharia de ProduçãoProduction v.23 n.3 20132013-09-01info:eu-repo/semantics/articletext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-65132013000300008pt10.1590/S0103-65132012005000084
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