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Proposta De Implementação Da Ferramenta PDCA Para Maximizar Os Resultados Da Gestão Dos Estoques: Estudo De Caso Na Empresa Caloi

2021· article· pt· W3161115374 sur OpenAlexaff
Larissa Peixoto dos Santos, Alcibialdina Silva Alves, Laryssa Karen Ribeiro Nunes, Jose Manoel Ramos, José Carlos Alves Roberto

Notice bibliographique

RevueRevista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento · 2021
Typearticle
Languept
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O presente estudo de caso tem como finalidade identificar e compreender os canais de distribuição e controle de estoque a partir da ferramenta PDCA, usando o 5W2H para auxiliar a empresa no entendimento de suas fragilidades, verificar a qualidade das operações e como a ferramenta contribui para a melhoria dos processos. Atualmente, as empresas estão sempre em busca de melhores resultados, pois devem estar sempre atentas aos detalhes importantes de sua gestão, um dos quais é a gestão e controle de estoque. Os gestores devem avaliar o melhor método de abastecimento de estoque para evitar o risco de muitos produtos, existem várias ferramentas que podem ajudar neste gerenciamento. O objetivo deste trabalho é um estudo de caso que contém um método de implementação do uso de ferramentas PDCA para melhorar o processo de controle de estoque. O artigo foi produzido através de pesquisas na organização e em áreas funcionais, o ponto-chave nessas áreas é a operação, e a falta de controle de estoque, que é um problema de destaque. Quanto a metodologia utilizou-se de pesquisa qualitativa, que é realizada por meio de coleta de dados, entrevistas, análise de documentos e dados por meio de questionários. Posteriormente, através da utilização do método PDCA, aliado à aplicação das ferramentas da qualidade 5W2H, foi apresentada uma proposta de melhoria detalhada para redução dos erros de estoque, ferramenta que pode melhorar significativamente o processo produtivo.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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