Uma metodologia de aprendizagem de máquina como suporte para a controladoria industrial identificar impactos de condições de produção em perdas de eficiência: uma aplicação em um caso real de geração de sucata em linhas de produção - Toaldo, Alexsandro (2023)
Propósito – Esta tese apresenta a proposta de uma metodologia, com o desenvolvimento de uma pesquisa intervencionista, através de um experimento de campo em uma indústria no segmento de embalagens (latas) premium de alumínio, localizada nos Estados Unidos. Desenho/Método/Abordagem: Este estudo é baseado na pesquisa intervencionista, que é um tipo de experimento de campo onde o pesquisador não tem controle total sobre o experimento e busca experimentar por meio da observação, atuando em conjunto com a organização anfitriã. Foram desenvolvidos experimentos com modelos preditivos de Machine Learning (ML), baseados em árvores, tais como: árvores de decisão (decision tree - DT), floresta aleatória (random forest - RF) e árvores impulsionadas por gradiente (gradient boosted tree - GBT). Além disso, foi explorado também o algoritmo de redes neurais artificiais (artificial neural net - ANN), por ser muito utilizada com sucesso em diferentes tipos de problemas." Resultados: Os resultados dos modelos se mostraram promissores, atingindo acurácias em suas predições, da ordem acima de 90%, e definindo de forma objetiva um rank para as variáveis que causam maior impacto na perda de matéria-prima, indicando que os experimentos poderiam ser expandidos para outras linhas de produção e/ou produtos. Em uma segunda fase do estudo foi desenvolvido um experimento de campo, dentro dos padrões estatísticos do DOE – Design of Experiments, que confirmou os achados dos modelos preditivos de ML. Limitação da Pesquisa/Implicações: A principal limitação foi a amostra utilizada no experimento de campo, correspondente a uma linha de produção e experimento em dois produtos específicos por um curto espaço de tempo. Pesquisas futuras envolvem estudos longitudinais para avaliar os resultados da pesquisa intervencionista. Implicações Práticas: A pesquisa contribui tanto em relação à questão prática quanto a acadêmica. Apesar de amplamente utilizadas em diferentes áreas, as pesquisas intervencionistas e experimento de campo ainda apresentam uma lacuna importante nas ciências sociais, principalmente na controladoria de processos industriais. O modelo apresentado pode ser replicado em uma escala maior, na própria empresa em outra linhas de produção, bem como em empresas do mesmo segmento ou ainda naquelas empresas que estejam passando por desafios de eficiência em seus processos produtivos.