Sistema de informação gerencial para previsão de produtividade do trabalho na alvenaria de elevação

AUTOR(ES)

Luci Mercedes De Mori

DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

Os indicadores de produtividade de mão-de-obra são elementos importantes para o sistema de produção da construção civil, no fornecimento de informações para a elaboração de planejamento financeiro do empreendimento, da programação físicofinanceira e para o controle do processo produtivo. Neste sentido, o objetivo deste trabalho consiste no desenvolvimento de um sistema de informação gerencial, para fazer predição dos níveis de produtividade que devem ocorrer frente a condições ambientais predeterminadas, considerando o conjunto de fatores mais influentes na produtividade do trabalho do serviço de alvenaria de elevação. A metodologia se baseou na seleção de atributos, mineração de dados e redes neurais. Foram coletados indicadores diários de produtividade, cada um deles associados a 24 fatores passíveis de afetá-los, nas cidades de Florianópolis-SC e Maringá-PR. Esses dados, após serem tratados e normalizados, foram selecionados pelas ferramentas de seleção de atributos information gain, Qui-quadrado e heurística Correlationbased Feature Selection (CFS). Para se identificar os fatores de maior influência, os dados passaram por processo de mineração de dados, com o uso de um algoritmo de classificação. O sistema de informação desenvolvido foi baseado em redes neurais de múltiplas camadas alimentadas adiante, treinadas com o algoritmo de retropropagação do erro (error back-propagation), sendo sua capacidade de generalização analisada em experimentos mediante matriz de confusão e coeficiente Kappa. Os métodos de seleção de atributos associados à mineração de dados permitiram reduzir o número de fatores a serem analisados, bem como selecionar aqueles de maior impacto nos indicadores de produtividade, sem a presença de considerações subjetivas. A partir da mineração de dados, constatou-se diferentes níveis de influência dos atributos na produtividade, entretanto ficou evidente a influência da forma de pagamento da mão-de-obra nos níveis de produtividade. O sistema de informações desenvolvido é capaz de fazer a predição de índices de produtividade e selecionar o conjunto de atributos que proporcionam maior acurácia de generalização. Nos resultados das experimentações, as predições atingiram uma mediana acurácia, em torno de 70% de acerto para o conjunto de teste.

ASSUNTO(S)

produtividade - Índices engenharia civil redes neurais (computação) mão-de-obra sistemas de informação gerencial alvenaria mineração de dados (computação) construção civil

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