Análise quantitativa para administração (10a. ed.)

Autor(es): Render, Barry
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Texto estruturado para que os estudantes aprendam a aplicar técnicas de análise quantitativa em várias situações na tomada de decisão empresarial. Os conteúdos abordados vão além da estatística e da probabilidade, abrangendo os principais tópicos da análise quantitativa, mostrando como cada técnica funciona, discutindo a teoria e as limitações de cada modelo

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1. Introdução à Análise Quantitativa

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26

Análise Quantitativa para Administração

1.1

INTRODUÇÃO

As ferramentas matemáticas têm sido utilizadas como recurso para solução de problemas por milhares de anos; entretanto, o estudo formal e a aplicação de técnicas quantitativas para a tomada de decisões é, em grande parte, produto do século XX. As técnicas que estudamos neste livro têm sido aplicadas com sucesso em uma ampla variedade de problemas complexos em administração, governo, saúde, educação entre outras áreas. Muitos casos bem-sucedidos serão discutidos nesta obra.

Não é suficiente, no entanto, apenas saber a matemática de como uma determinada técnica quantitativa funciona; você deve, também, estar familiarizado com as limitações, suposições e a aplicabilidade específica da técnica. A utilização bem-sucedida de técnicas quantitativas resulta numa solução que é oportuna, exata, flexível, econômica, confiável e fácil de usar e entender.

Neste e em outros capítulos apresentaremos a AQ (Análise Quantitativa) EM AÇÃO em quadros que fornecem relatos de sucesso nas aplicações de ciência da administração. Eles irão mostrar como as empresas têm usado as técnicas quantitativas para tomar decisões melhores, operar com mais eficiência e gerar mais lucros. A Taco Bell relatou uma economia de mais de $150 milhões com uma melhor previsão da demanda e um melhor planejamento do cronograma dos seus empregados. A rede de televisão NBC aumentou a receita dos comerciais para mais de $200 milhões entre 1996 e 2000 utilizando um modelo para desenvolver planos de vendas para os anunciantes. A Continental Airlines economiza mais de $40 milhões por ano usando modelos matemáticos para se recuperar rapidamente de transtornos causados por atrasos devido ao mau tempo e outros fatores. Essas são apenas algumas das muitas companhias discutidas nos quadros AQ EM AÇÃO deste livro.

 

2. Probabilidade: Conceitos e Aplicações

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CAPÍTULO

2

Probabilidade:

Conceitos e Aplicações

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

Depois de ler este capítulo, os alunos serão capazes de:

1. Entender os fundamentos básicos da análise probabilística

4. Descrever e fornecer exemplos de variáveis aleatórias discretas e contínuas

2. Descrever eventos dependentes e independentes

5. Explicar a diferença entre distribuições discretas e contínuas

3. Utilizar o teorema de Bayes para determinar probabilidades condicionadas

6. Calcular valores esperados e variâncias e utilizar a tabela da normal

VISÃO GERAL DO CAPÍTULO

2.1 Introdução

2.8 Variáveis aleatórias

2.2 Conceitos básicos

2.9 Distribuições de probabilidade

2.3 Eventos mutuamente exclusivos e coletivamente exaustivos

2.10 A distribuição binomial

2.4 Eventos independentes

2.12 A distribuição F

2.5 Eventos dependentes

2.13 A distribuição exponencial

2.6 Revisando probabilidades com o Teorema de Bayes

2.14 A distribuição de Poisson

2.11 A distribuição normal

2.7 Revisões adicionais de probabilidade

Resumo • Glossário • Equações-chave • Problemas resolvidos • Autoteste

 

3. Análise de Decisão

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CAPÍTULO

3

Análise de Decisão

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

Depois de ler este capítulo, os alunos serão capazes de:

5. Desenvolver árvores de decisão precisas e úteis

1. Listar as etapas do processo de tomada de decisão

6. Revisar probabilidades usando a análise Bayesiana

2. Descrever os tipos de ambientes de tomada de decisão

7. Usar computadores para resolver problemas básicos de tomada de decisão

3. Tomar decisões sob incerteza

4. Usar probabilidades para tomar decisões sob risco

8. Entender a importância e o uso da teoria da utilidade na tomada de decisão

VISÃO GERAL DO CAPÍTULO

3.1 Introdução

3.6 Árvores de decisão

3.2 As seis etapas na tomada de decisão

3.3 Tipos de ambientes de tomada de decisão

3.7 Como valores de probabilidade são estimados pela análise Bayesiana

3.4 Tomada de decisão sob incerteza

3.8 Teoria da utilidade

3.5 Tomada de decisão sob risco

Resumo • Glossário • Equações-chave • Problemas resolvidos • Autoteste

• Questões para discussão e problemas • Problemas extras na Internet •

Estudo de caso: Corporação Starting Right • Estudo de caso: Eletrônica

 

4. Modelos de Regressão

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CAPÍTULO

4

Modelos de Regressão

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

Depois de ler este capítulo, os alunos serão capazes de:

1. Identificar variáveis e usá-las em um modelo de regressão

2. Desenvolver equações de regressão linear simples de dados amostrais e interpretar a inclinação e o intercepto

3. Calcular o coeficiente de determinação e o coeficiente de correlação e interpretar os seus significados

4. Interpretar o teste F em um modelo de regressão linear

5. Listar as suposições usadas na regressão e utilizar os resíduos para identificar problemas

6. Desenvolver um modelo de regressão múltipla e usá-lo para fazer previsões

7. Utilizar variáveis auxiliares (dummies) para modelar dados categóricos

8. Determinar quais variáveis devem ser incluídas em um modelo de regressão múltipla

9. Transformar uma função não linear em uma linear para usar na regressão

10. Entender e evitar erros comuns feitos no uso da análise de regressão

VISÃO GERAL DO CAPÍTULO

4.1 Introdução

4.7 Determinando a significância do modelo

4.2 Diagrama de dispersão

 

5. Previsão

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182

Análise Quantitativa para Administração

5.1

INTRODUÇÃO

Diariamente, administradores tomam decisões sem saber o que acontecerá no futuro. Estoques são feitos sem saber se serão vendidos, equipamentos novos são adquiridos sem saber se haverá demanda para os produtos e investimentos são feitos sem ter ideia dos lucros que darão. Os administradores tentam reduzir a incerteza de modo a estimar melhor o que ocorrerá no futuro. Esse é o principal objetivo da previsão.

Existem várias formas de fazer previsões. Em muitas empresas (especialmente nas pequenas), o processo é subjetivo, envolvendo métodos pouco lógicos, intuição e anos de experiência. Existem ainda muitos modelos quantitativos de previsão, como médias móveis, alisamento exponencial, projeções de tendência e análise de regressão.

Independentemente do método utilizado para fazer previsões, os oitos procedimentos a seguir são usados.

As oito etapas da previsão

1. Determinar o uso da previsão – que resultado queremos obter?

2. Selecionar os itens ou quantidades a serem previstas.

 

6. Modelos de Controle de Estoque

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CAPÍTULO

6

Modelos de Controle de Estoque

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

Depois de ler este capítulo, os alunos serão capazes de:

1. Entender a importância do controle de estoque e da análise ABC

5. Entender o uso do estoque de segurança com custos de estoques esgotados conhecidos e desconhecidos

2. Usar o lote econômico (LE) para determinar quanto comprar

6. Descrever o uso do planejamento das necessidades de materiais na solução de problemas de estoque de demanda dependente

3. Calcular o ponto de renovação do pedido (PRP) para determinar quando pedir mais estoque

7. Discutir conceitos de estoque just in time para reduzir níveis de estoque e custos

4. Lidar com problemas de estoque que permitem descontos ou recebimentos não instantâneos

8. Discutir sistemas de planejamento de recursos

VISÃO GERAL DO CAPÍTULO

6.1 Introdução

6.8 Uso do estoque de segurança

6.2 A importância do controle do estoque

6.9 Modelos de estoque de período único

6.3 Decisões de estoque

6.10 Análise ABC

6.4 O lote econômico: determinando quanto comprar

 

7. Modelos de Programação Linear: Métodos Gráficos e Computacionais

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CAPÍTULO

7

Modelos de Programação

Linear: Métodos Gráficos e Computacionais

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

Depois de ler este capítulo, os alunos serão capazes de:

1. Entender as suposições básicas e as propriedades da programação linear (PL)

2. Solucionar graficamente qualquer problema que tenha somente duas variáveis tanto pelo método do vértice quanto pelo da linha do mesmo lucro

3. Entender problemas especiais da PL, como não viáveis, sem limites, redundantes e com soluções de alternativas

ótimas

4. Entender o papel da análise de sensibilidade

5. Utilizar a planilha Excel para resolver problemas de PL

VISÃO GERAL DO CAPÍTULO

7.1 Introdução

7.2 Requerimentos de um problema de programação linear

7.5 Solucionando o problema de PL da empresa de móveis Flair usando QM para Windows e o Excel

7.6 Solucionando problemas de minimização

7.3 Formulando problemas de PL

7.7 Quatro casos especiais em PL

7.4 Solução gráfica para um problema de PL

7.8 Análise de sensibilidade

Resumo • Glossário • Problemas resolvidos • Autoteste • Questões para discussão e problemas • Problemas extras na Internet • Estudo de caso:

 

8. Aplicações de Modelagemc om Programação Linear em Excel e QM para Windows

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338

Análise Quantitativa para Administração

8.1

INTRODUÇÃO

O método gráfico de programação linear (PL), discutido no Capítulo 7, é útil para entender como formular e resolver pequenos problemas de PL. O objetivo deste capítulo é ir um passo além e mostrar como diversos problemas reais podem ser modelados utilizando a PL. Faremos isso apresentando exemplos de modelos na área de mix de produção, cronograma de atividades, alocação de tarefas, planejamento da produção, pesquisa de marketing, seleção de mídias, despacho e transporte, transbordo de mistura de ingredientes e seleção de portfólios financeiros. Resolveremos muitos desses problemas de PL com o Solver do Excel e o QM para

Windows.

Embora alguns desses modelos sejam numericamente pequenos, os princípios aqui apresentados são aplicáveis aos grandes problemas. Além disso, essa prática de “parafrasear” a formulação de modelos de PL desenvolve habilidades no uso da técnica para outras aplicações menos comuns.

8.2

APLICAÇÕES EM MARKETING

Seleção de mídias

 

9. Programação Linear: O Método Simplex

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CAPÍTULO

9

Programação Linear:

O Método Simplex

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

Depois de ler este capítulo, os alunos serão capazes de:

1. Converter as restrições de PL em igualdades com variáveis de folga, excesso e artificiais

2. Configurar e solucionar problemas de PL com quadros simplex

4. Reconhecer casos especiais, como não viabilidade, sem limites e degeneração

5. Usar o quadro simplex para realizar a análise de sensibilidade

6. Construir o problema dual do problema primal

3. Interpretar o significado de cada número em um quadro simplex

VISÃO GERAL DO CAPÍTULO

9.1 Introdução

9.8 Solucionando problemas de minimização

9.2 Como configurar a solução simplex inicial

9.9 Revisão dos procedimentos para a solução dos problemas de minimização de PL

9.3 Procedimentos da solução simplex

9.4 O segundo quadro simplex

9.10 Casos especiais

9.5 Desenvolvendo o terceiro quadro

9.11 Análise de sensibilidade com a tabela simplex

9.6 Revisão dos procedimentos para a solução de problemas de maximização de PL

9.12 O dual

9.13 O algoritmo de Karmarkar

 

10. Modelos de Transporte e Atribuição

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CAPÍTULO

10

Modelos de Transporte e Atribuição

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

Depois de ler este capítulo, os alunos serão capazes de:

1. Estruturar problemas especiais de PL utilizando os modelos de transporte e atribuição

2. Utilizar os métodos de vértice noroeste, VAM, MODI e do degrau (stepping stone)

3. Resolver problemas de localização de instalações e outras aplicações com modelos de transporte

4. Resolver problemas de alocação ou atribuição com o método húngaro (redução matricial)

VISÃO GERAL DO CAPÍTULO

10.1 Introdução

10.8 Degeneração em problemas de transporte

10.2 Estabelecendo o problema de transporte

10.9 Mais do que uma solução ótima

10.3 Desenvolvendo uma solução inicial: regra do vértice noroeste

10.10 Problemas de transporte de maximização

10.4 O método do degrau (stepping-stone): encontrando a solução de menor custo

10.12 Análise de localização de instalações

10.5 O método MODI

10.6 O método de aproximação de Vogel: outra forma de encontrar uma solução inicial

10.11 Rotas inaceitáveis ou proibidas

 

11. Programação Inteira, Programação por Objetivo e Programação não Linear

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496

Análise Quantitativa para Administração

11.1

Programação inteira é a extensão da PL que soluciona problemas que requerem soluções inteiras.

A programação por objetivo é a extensão da PL que permite que mais de um objetivo seja declarado.

Programação não linear ocorre quando os objetivos ou restrições são não lineares.

INTRODUÇÃO

Acabamos de estudar dois tipos especiais de modelos programação linear (PL) – os modelos de transporte e atribuição – que foram tratados fazendo certas modificações na abordagem geral da PL. Este capítulo apresenta uma série de modelos de programação matemática que surge quando algumas das suposições básicas da PL tornam-se mais ou menos restritivas.

Por exemplo, uma suposição da PL é que variáveis de decisão podem assumir valores fracionários como X1 = 0,33, X2 = 1,57 ou X3 = 109,4. No entanto, vários problemas de negócios só podem ser solucionados se as variáveis têm valores inteiros. Quando uma companhia aérea decide quantos Boeing 757 ou Boeing 777 comprar, ela não pode fazer um pedido para 5,38 aeronaves; ela deve pedir 4, 5, 6, 7 ou outra quantidade inteira. Na Seção 11.2, apresentaremos o tópico da programação inteira. Mostraremos como solucionar problemas de programação inteira graficamente e com o uso de um algoritmo chamado de método branch and bound.

 

12. Modelos de Redes

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Análise Quantitativa para Administração

12.1

Três modelos de rede serão abordados neste capítulo.

Os círculos na rede são denominados nodos. As linhas conectando os nodos são chamadas de arcos.

INTRODUÇÃO

Este capítulo apresenta três modelos de redes que podem ser utilizados para resolver vários problemas: a técnica da árvore geradora mínima, do fluxo máximo e da menor rota. A técnica da árvore geradora mínima determina o caminho pela rede que conecta todos os pontos enquanto minimiza a distância total. Quando os pontos representam casas em um quarteirão, a árvore geradora mínima pode ser utilizada para determinar a melhor maneira de conectar todas as casas à rede elétrica, ao sistema de água ou ao esgoto e assim por diante, de forma a minimizar a distância total ou o comprimento da rede elétrica ou de água e esgoto.

A técnica do fluxo máximo encontra o fluxo máximo de qualquer quantidade ou substância ao longo de uma rede. Essa técnica pode determinar, por exemplo, o número máximo de veículos (carros, caminhões e outros) que podem trafegar em uma rede de ruas de um local a outro. Finalmente, a técnica da rota mínima pode encontrar o caminho mais curto em uma rede. Por exemplo, essa técnica pode encontrar a rota mais curta de uma cidade a outra utilizando uma rede de rodovias.

 

13. Gestão de Projetos

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Análise Quantitativa para Administração

13.1

A gestão de projetos pode ser utilizada para administrar projetos complexos.

O PERT é probabilístico, enquanto o CPM é determinístico.

INTRODUÇÃO

Projetos realistas desenvolvidos pela Microsoft, pela General Motors ou pelo Departamento de Defesa dos Estados Unidos são grandes e complexos. Um empresário construindo um prédio de escritórios, por exemplo, deve completar milhares de atividades que custam milhões de dólares. A NASA deve inspecionar inúmeros componentes antes de lançar um foguete. O estaleiro Avondale, em New Orleans, exige dezenas de milhares de etapas para a construção de um rebocador de navios. Quase todos os setores se preocupam em como lidar de modo eficaz com projetos complicados e de larga escala. É um problema difícil e os riscos são altos. Milhões de dólares já foram desperdiçados devido ao mau planejamento de projetos. Atrasos desnecessários ocorreram devido à má programação. Como esses problemas podem ser resolvidos?

O primeiro passo no planejamento e programação de um projeto é desenvolver uma estrutura analítica do projeto. Isso envolve identificar as atividades que devem ser executadas no projeto. Pode haver níveis variados de detalhes e é possível decompor cada atividade em seus componentes mais básicos. O tempo, o custo, as necessidades de recursos, os antecessores e as pessoas responsáveis são identificados para cada atividade. Depois que isso for feito, uma programação para o projeto pode ser executada.

 

14. Filas e Modelos de Teoria das Filas

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CAPÍTULO

14

Filas e Modelos de

Teoria das Filas

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

Depois de ler este capítulo, os alunos serão capazes de:

3. Descrever as configurações dos sistemas básicos de filas

1. Descrever o compromisso entre curvas de custo de espera e custo de serviço

4. Entender as hipóteses dos modelos simples apresentados neste capítulo

2. Entender as três partes de um sistema de filas: a população, a própria fila e as instalações de serviço

5. Analisar as várias características operacionais das filas

VISÃO GERAL DO CAPÍTULO

14.1 Introdução

14.6 Modelo com tempo de serviço constante (M/D/1)

14.2 Custos das filas

14.3 Características de um sistema de filas

14.7 Modelo de população finita (M/M/1 com fonte finita)

14.4 Modelo de filas de um único canal com chegadas de

Poisson e tempos de serviço exponenciais (M/M/1)

14.8 Algumas relações gerais de características operacionais

14.5 Modelo de filas multicanal com chegadas de Poisson e tempos de serviço exponenciais (M/M/m)

14.9 Modelos de filas mais complexos e o uso da simulação

 

15. Modelagem por Simulação

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CAPÍTULO

15

Modelagem por Simulação

OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM

Depois de ler este capítulo, os alunos serão capazes de:

1. Lidar com uma grande variedade de problemas de simulação

2. Entender as sete etapas necessárias para conduzir um estudo de simulação

4. Desenvolver intervalos de números aleatórios e utilizálos para gerar resultados

5. Entender os pacotes de simulação computacional disponíveis

3. Explicar as vantagens e desvantagens da simulação

VISÃO GERAL DO CAPÍTULO

15.1 Introdução

15.2 Vantagens e desvantagens da simulação

15.7 Modelo de simulação para uma política de manutenção

15.3 A simulação Monte Carlo

15.8 Dois outros tipos de modelos de simulação

15.4 Simulação e análise de estoques

15.5 Simulação de um problema de fila

15.9 Verificação e validação

15.10 O papel da simulação computacional

15.6 Modelos de simulação com incrementos de tempo fixo e do próximo evento

Resumo • Glossário • Problemas resolvidos • Autoteste • Questões para discussão e problemas • Problemas extras na Internet • Estudo de caso:

 

16. Análise de Markov

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696

Análise Quantitativa para Administração

16.1

A matriz das probabilidades de transição mostra as possibilidades de mudanças.

Há quatro suposições na análise de Markov.

INTRODUÇÃO

A análise de Markov é uma técnica que lida com probabilidades de ocorrências futuras pela análise de probabilidades atualmente conhecidas.1 A técnica tem inúmeras aplicações em administração, incluindo para analisar a conquista de mercado, prever maus pagadores, prever matrículas universitárias e determinar se uma máquina irá quebrar no futuro.

A análise de Markov faz a suposição de que o sistema parte de uma condição ou estado inicial. Por exemplo, dois fabricantes concorrentes têm 40 e 60% das vendas em um mercado, respectivamente, como estados iniciais. Talvez em dois meses as fatias de mercado das duas empresas mudarão para 45 e 55%, respectivamente. Prever esses estados futuros envolve o conhecimento das possibilidades do sistema ou das probabilidades de mudança de um estado para outro. Para um problema específico, essas probabilidades podem ser coletadas e colocadas em uma tabela ou matriz. Essa matriz das probabilidades de transição mostra as probabilidades de que o sistema mude de um período de tempo para outro. Esse é o processo de Markov e ele permite prever os estados ou condições futuras.

 

17. Controle Estatístico de Qualidade

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726

Análise Quantitativa para Administração

17.1

O controle estatístico do processo utiliza estatística e probabilidade para auxílio no controle do processo e para a produção de bens e produtos consistentes.

Existe mais de uma empresa tentando produzir e vender quase todo produto ou serviço. O preço é o fator determinante se uma venda é feita ou perdida, mas outro aspecto é a qualidade.

De fato, a qualidade é, frequentemente, a questão principal e a má qualidade pode ser muito cara tanto para a empresa fabricante quanto para o consumidor.

Por esse motivo, empresas empregam táticas de gerenciamento da qualidade. O gerenciamento da qualidade, mais frequentemente chamado de Controle da Qualidade (CQ), é crucial em toda a organização. Um dos principais papéis de um administrador é assegurar que sua empresa tenha um produto de qualidade no lugar certo, no tempo certo e por um preço justo.

A qualidade não é uma preocupação apenas dos produtos manufaturados, mas também é importante para serviços, de bancos a hospitais e educação.

 

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