BPMN e ferramentas da qualidade para melhoria de processos: um estudo de caso
Bibliographic record
Abstract
O objetivo do presente estudo consiste na identificação de oportunidades de melhoria em processos de produção de uma serralheria. Como método, serão utilizadas técnicas da gestão da qualidade em conjunto com a modelagem de processos, através da notação BPMN. Inicialmente, foi aplicado o diagrama de Ishikawa para identificação das possíveis causas e correlações para os gargalos encontrados. Posteriormente, foi utilizado o método dos “5 por quês” para identificar as causas raízes do problema em questão. O atraso na entrega de projetos foi identificado como principal oportunidade de melhoria para a empresa, sendo apontando como ação de melhoria o investimento em treinamento de seus funcionários, assim como a descrição de procedimentos, para evitar erros durante as operações. A mudança no fluxo operacional também foi sugerida, através do diagrama “TO BE” que contém as melhorias no processo com base no problema e nas causas identificadas.Palavras-chave: BPMN. Gestão de processos. Redesenho de Processos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".