Os softwares de modelagem e simulação tem a capacidade de ajudar os tomadores de decisão quando forem analisar investimentos em ampliações de plantas fabris, aquisições de máquinas e equipamentos, expansões.

O impacto da nova tecnologia na empresa, do ponto de vista operacional e financeiro, também pode ser simulado pelo software. Isso gera enormes benefícios à empresa, tais como:

I - diminuição do tempo de análise de propostas de investimentos;

II - maior assertividade nas tomadas de decisões;

III - números mais precisos e confiáveis;

IV - agilidade nas respostas ao mercado;

V - diminuição dos níveis de absenteísmo;

VI - redução de prejuízos com decisões errôneas;

VII - aumento da eficiência da planta e da lucratividade da empresa;

VIII - melhora da sustentabilidade do negócio como um todo.

É correto o que se afirma em:

Para dar o correto início ao processo de construção de dados financeiros para a modelagem em si, é importante responder a algumas perguntas iniciais, tais como:

I - Quais são as informações de custos, despesas, rendimentos e eficiência que precisam ser conseguidas?

II - Onde o analista poderá buscar e encontrar essas informações específicas, de fontes confiáveis?

III - De que forma essas informações, que se transformarão em dados, podem ser analisadas e processadas?

IV - De que forma esses dados, que se transformarão em resultados financeiros, poderão ser interpretados após a simulação?

V - Como o analista poderá delegar parte de suas funções a funcionários de outros setores para que eles possam ajudar na coleta e transformação dos dados?

Assinale a alternativa correta:

Os objetivos principais da modelagem e simulação é melhorar tanto a produtividade quanto a qualidade dos processos. Para que estes objetivos sejam devidamente alcançados, torna-se necessário o investimento em tecnologia que auxiliará no atingimento dos mesmos.

Para justificar adequadamente o investimento em modelagem e simulação é preciso seguir os passos básicos a seguir:

I - Buscar e processar dados relevantes para a análise;

II - Analisar os dados;

III - Em um breve relatório, apresentar as justificativas de investimento;

IV - Reunir com o departamento comercial e financeiro para averiguar viabilidade econômica e mercadológica da modelagem;

V - Por fim, apresentar os resultados de forma completa e profunda num relatório gerencial.

É correto o que se afirma em:

É crucial reforçar que o tratamento dos dados não melhora dados ruins, ele os trata. Se os dados de entrada no sistema são deturpados, inexatos, irreais, falsos, obvio e evidente que informações e modelos serão gerados de forma equivocada, o que levará com certeza os tomadores de decisão a escolherem erroneamente por determinadas opções que não são as melhores. Isso levará a empresa a piorar seus resultados, diminuindo a eficiência, a produtividade.

As etapas do tratamento de dados num processo de coleta e modelagem são:

I - Compreender os dados: etapa inicial, onde o analista tem o primeiro contato com os dados, e se familiariza com eles;

II - Organizar os dados: fase em que se busca eliminar os erros e os dados incoerentes;

III - Elimar os erros e inconsistências: fase em que se busca estruturar os dados, organizar, classificar e agrupar segundo características predefinidas;

IV - Escolher a forma e o tipo de tratamento: é nessa fase que decidimos se os dados serão tratados de forma qualitativa ou quantitativa, além de definir quais técnicas de tratamento serão adotadas;

V - Medir e identificar as características necessárias: nessa fase faz-se a aplicação da técnica escolhida para tratar os dados e identifica-los, de forma associativa e comparativa;

VI - Analisar os dados: após a aplicação da técnica escolhida, passa-se a investigar e examinar os dados tratados.

É correto o que se afirma em:

Para que trabalhemos corretamente a amostragem, alguns conceitos são cruciais, a saber:

I - População-alvo: é o todo, o conjunto de todas as partes envolvidas no estudo e análise amostral, objeto do estudo, sobre as quais são feitos os estudos e retiradas algumas conclusões;

II - Característica de interesse: é a característica que de fato será mensurada, são os atributos de cada população, que varia de elemento para elemento, lembrando que não recomenda-se que insiram muitas características nos estudos amostrais para não confundir o analista e deturpar o estudo;

III - Amostragem probabilística: é onde os elementos são escolhidos de forma subjetiva, não sendo então possível definir ou conhecer a probabilidade de escolha de determinado elemento;

IV - Amostragem não probabilística: onde a escolha do elemento da população é feita de forma aleatória, sendo a probabilidade desta escolha estimada através de cálculos probabilísticos;

V - Amostragem aleatória simples: é onde a amostra é escolhida elemento por elemento, de forma totalmente casual;

VI - Amostragem estratificada: é onde os elementos da população são separados por grupos com características semelhantes às que se deseja mensurar (grupos homogêneos), e então dentro deste grupo separado se retiram amostras de forma aleatória;

VII - Amostragem por conglomerado: é onde se retiram amostras aleatórias simples porém cada unidade de amostragem é um grupo inteiro, não elementos de dentro daquele grupo.

É correto o que se afirma em:

Segundo o capítulo estudado, as etapas relativas ao desenvolvimento de projetos de simulação de forma mais minuciosa são:

I - Definição do problema e dos objetivos: elucidação do problema real existente e das metas e objetivos a serem alcançados com a solução do modelo proposto através da simulação. Via de regra, quem define o problema é o cliente, cabendo a equipe que o solucionará que o desvende, o entenda claramente, para que possa ser elaborado um modelo coerente e o mais próximo possível do que o cliente espera;

II - Formulação e planejamento do modelo: agora passa-se a construção do modelo conceitual (é a representação abstrata do sistema real envolvido no problema). De posse do modelo construído, é a hora de definir a abrangência do modelo, as hipóteses de solução, além do nível de especificação do modelo conceitual (a soma destas 3 etapas chama-se planejamento do modelo);

III - Coleta de dados: é o momento de se coletar os dados no sistema real, de tal forma que se mantenha a acuracidade dos dados e informações, lembrando que os dados coletados variam de acordo com o problema a ser simulado;

IV - Desenvolvimento do modelo: é o momento de contrapor, averiguar, comparar se o modelo computacional representa com integridade o modelo conceitual;

V - Verificação: é a hora de passar o modelo conceitual do papel para o software. É vital que a organização faça esse processo de simulação computacional em softwares adequados, que deem conta do processo e possam ser simulados todos os cenários necessários ao alcance de bons resultados;

VI - Validação: se o modelo computacional estiver de acordo com o conceitual, e suas nuances estiverem condizentes com o esperado e o proposto, é a hora de validar, aprovar, o modelo. Se não estiver de acordo mudanças precisam ser feitas na fase do desenvolvimento do modelo;

VII - Experimentação: agora realizam-se testes no modelo validado seguindo os cenários propostos;

VIII - Análise dos resultados: etapa que, como o nome diz, analisa os resultados da simulação e apresenta aos tomadores de decisão para que a melhor decisão seja tomada;

IX - Implementação: agora chega-se a fase final do processo de modelagem e simulação, a fase da implantação, onde os envolvidos colocam em prática o que foi simulado. Importante que a equipe toda acompanhe a implantação para garantir que desvios não ocorram.

É correto o que se afirma em:

Com relação ao desenvolvimento do projeto de simulação, mais especificamente sobre a importância da acuracidade das informações em projetos de simulação, analise as duas asserções a seguir:

Obvio e evidente que se o modelo for alimentado e construído com dados equivocados, inexatos ou confusos, a chance do modelo gerar simulações irreais são enormes.

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O tomador de decisões pode se deparar com situações nas quais ele não gostaria de lidar, como descobrir que o modelo foi construído de forma artificial, e, por isso, ele fez escolhas que desencadearam uma série de consequências indesejáveis, principalmente sob o ponto de vista dos resultados operacionais e financeiros.

A respeito dessas duas asserções, assinale a opção correta:

Em uma pizzaria que faz entregas em casa, chegam, em média, 4 entregadores por minuto para pegar o produto a ser entregue. Sabe-se, ainda, que o número médio de entregadores dentro da pizzaria é de 6 (NS). Qual o tempo médio no sistema?

Considere um sistema em que clientes chegam a uma lanchonete. Abaixo estão anotados os valores de intervalos entre chegadas (em minutos) para 10 clientes:

Pede-se o tamanho médio da fila e o tempo médio de espera na fila. Assinale a alternativa correta, nesta sequência de resposta.

Levando em consideração a matriz payoff abaixo com suas respectivas probabilidades, assinale a alternativa que traz o melhor payoff para o jogador 1.