Neste relatório, apresentamos a análise da eficiência e produtividade de indústrias dos setores automotivo, alimentício, eletrônico e farmacêutico, focando na relação entre a quantidade de unidades produzidas por dia e a duração do ciclo de produção, com base em uma análise estatística.
O diagrama de ramo-e-folhas oferece uma visualização rápida da distribuição dos dados de produção diária.
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## The decimal point is 2 digit(s) to the right of the |
##
## 0 | 5677789
## 1 | 000000123444
## 1 | 555667888
## 2 | 0011222444444
## 2 | 566667999
## 3 | 0011112222234
## 3 | 5566667788999
## 4 | 0001112244444
## 4 | 56788999
## 5 | 000
A tabela de distribuição de frequência agrupa os dados em intervalos para facilitar a visualização da distribuição.
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## Anexando pacote: 'fdth'
## Os seguintes objetos são mascarados por 'package:stats':
##
## sd, var
## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [50.49,106.672) 13 0.13 13 13 13
## [106.672,162.855) 11 0.11 11 24 24
## [162.855,219.037) 10 0.10 10 34 34
## [219.037,275.22) 13 0.13 13 47 47
## [275.22,331.402) 15 0.15 15 62 62
## [331.402,387.585) 11 0.11 11 73 73
## [387.585,443.767) 16 0.16 16 89 89
## [443.767,499.95) 11 0.11 11 100 100
O histograma é usado para mostrar visualmente como os dados estão distribuídos em relação à produção diária, destacando padrões e variações na frequência dos valores observados.
## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis
## X1 1 100 283.68 128.31 297 284.05 151.23 51 495 444 -0.08 -1.16
## se
## X1 12.83
Os dados analisados para a variável Produtos Fabricados por Dia revelam que a produção diária tem uma média de 284 produtos. A mediana, que indica o valor central da distribuição, é de 297 produtos, enquanto a moda, representando o valor mais frequente, é de 320 produtos por dia. Isso sugere que a produção varia diariamente em torno desses números, com uma tendência de maior frequência na produção de 320 produtos por dia.
A ampla amplitude na produção diária indica uma grande variação nos números observados. O desvio padrão aponta para uma dispersão significativa dos dados, sugerindo que os valores podem estar distantes da média. O coeficiente de variação mostra uma dispersão moderada em relação aos valores médios, indicando uma variabilidade considerável na produção diária.
Coeficiente de Assimetria de pearson: -0.0783061
assimetria ligeiramente negativa:-0.0783061 A indica que a distribuição tem uma leve inclinação à esquerda, sugerindo que alguns dias apresentam produções significativamente maiores do que a média, enquanto a maioria dos dias tem produções menores.
A produção está entre aproximadamente 175 á 395 carros por dia
O tempo necessário para completar o ciclo de produção é crucial para avaliar o desempenho eficaz da operação fabril. Uma redução nesse tempo geralmente indica maior eficiência e produtividade no processo.”
O diagrama de ramo-e-folhas oferece uma visualização rápida da distribuição dos dados de tempo de ciclo de produção.
##
## The decimal point is at the |
##
## 0 | 5566778889
## 1 | 0000012234
## 1 | 55566666788889999
## 2 | 000011134444
## 2 | 67778888999
## 3 | 023444
## 3 | 5777888999
## 4 | 0001111222444
## 4 | 55566778999
## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [0.5148,1.074) 15 0.15 15 15 15
## [1.074,1.633) 13 0.13 13 28 28
## [1.633,2.193) 16 0.16 16 44 44
## [2.193,2.752) 9 0.09 9 53 53
## [2.752,3.311) 10 0.10 10 63 63
## [3.311,3.871) 10 0.10 10 73 73
## [3.871,4.43) 16 0.16 16 89 89
## [4.43,4.989) 11 0.11 11 100 100
## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1 1 100 2.67 1.32 2.66 2.66 1.67 0.52 4.94 4.42 0.09 -1.31 0.13
Os dados analisados para a variável Tempo de Ciclo de Produção revelam que o tempo médio é de 2,67 minutos por carro. A mediana, que representa o valor central da distribuição, é de 2,66 minutos por carro, enquanto a moda, que indica o valor mais frequente, é de 3,78 minutos por carro. Isso sugere que o tempo de ciclo varia em torno desses valores, com uma maior frequência observada em tempos de ciclo de 3,78 minutos por carro.
A ampla amplitude na produção diária indica uma grande variação nos números observados. O desvio padrão aponta para uma dispersão significativa dos dados, sugerindo que os valores podem estar distantes da média. O coeficiente de variação mostra uma dispersão moderada em relação aos valores médios, indicando uma variabilidade considerável na produção diária. #### 5 Análise de Assimetria
## setor
## Alimentos Automotivo Eletrônicos Farmacêutico Têxtil
## 26 25 11 13 25
## setor
## Alimentos Automotivo Eletrônicos Farmacêutico Têxtil
## 0.26 0.25 0.11 0.13 0.25
## Warning: pacote 'ggplot2' foi compilado no R versão 4.4.1
##
## Anexando pacote: 'ggplot2'
## Os seguintes objetos são mascarados por 'package:psych':
##
## %+%, alpha
## qp
## Boa Excelente Regular Ruim
## 31 22 24 23
## qp
## Boa Excelente Regular Ruim
## 0.31 0.22 0.24 0.23
podemos analisar que no item qualidade do produto, à classificação boa, fica em primeiro lugar, mas a classificação regular e ruim, atinge um valor ate que alto para um topico tão importante quanto é a qualidade do produto.
A análise da produtividade diária releva que a produção em média é de 284 carros, a variabilidade dos dados é moderado de acordo com o desvio padrão e pelo coeficiente de variação, a distribuição dos dados tem uma leve inclinação à esquerda indicando produções menores, no quesito qualidade podemos analisar que os produtos tem uma boa porcentagem positiva.
Anexo 1: Diagrama de Ramo-e-Folhas
Anexo 2: Tabela de Distribuição de Frequência
Anexo 3: Histograma
Anexo 4: Cálculos Detalhados de Medidas de Tendência Central e Variabilidade
Anexo 5: Cálculo do Coeficiente de Assimetria de Pearson
Este relatório foi preparado para fornecer uma visão clara e detalhada da produtividade diária do setor automotivo, utilizando técnicas estatísticas básicas. As sugestões são fundamentadas nas análises apresentadas e têm o objetivo de auxiliar na melhoria da eficiência e da qualidade da produção