As distribuições de probabilidade são uma daquelas ferramentas estatísticas sem as quais a indústria jamais poderia evoluir.
Como veremos ao longo deste artigo, elas atendem a uma série de propósitos de gestão e são de grande utilidade para orientar decisões e para melhorar processos.
Avance na leitura e descubra como esse tipo de cálculo pode elevar a produtividade e o rendimento em diferentes tipos de negócio.
O que são distribuições de probabilidade?
As distribuições de probabilidade, no contexto industrial, são modelos matemáticos que descrevem a probabilidade de ocorrência de eventos em processos.
Elas são utilizadas para uma variedade de propósitos, incluindo:
- Planejamento e controle de produção: as distribuições de probabilidade podem ser usadas para estimar a quantidade de produto que será produzida em um determinado período de tempo, bem como para determinar a quantidade de matéria-prima e mão de obra necessária para a produção
- Qualidade: ajudam a avaliar a qualidade de um produto ou processo, identificando possíveis defeitos ou variações
- Manutenção: podem ser usadas para estimar a probabilidade de falha de um equipamento, permitindo que as empresas planejem as atividades de manutenção.
Quais são as distribuições de probabilidade?
Na teoria da probabilidade e estatística, uma distribuição de probabilidade descreve o comportamento aleatório de um fenômeno dependente do acaso.
Logo, ela indica a probabilidade de cada resultado possível desse fenômeno.
As distribuições de probabilidade podem ser classificadas em dois tipos principais:
- Distribuição discreta: descreve um fenômeno que pode ter um número finito ou infinito de resultados discretos, como o lançamento de um dado, o resultado de um jogo de cartas ou o número de pessoas que entram em uma loja em um dia
- Distribuição contínua: descreve um fenômeno que pode assumir qualquer valor dentro de um intervalo, como a altura das pessoas, o peso dos animais ou a temperatura do ar.
Existem muitas distribuições de probabilidade diferentes, cada uma com suas próprias características.
Algumas das distribuições mais comuns são:
- Distribuição binomial: descreve o número de sucessos em uma série de tentativas independentes, cada uma com uma probabilidade fixa de sucesso
- Distribuição de Poisson: descreve o número de eventos que ocorrem em um determinado intervalo de tempo ou espaço, quando a probabilidade de cada evento ocorrer é pequena
- Distribuição normal: descreve um conjunto de dados que é aproximadamente simétrico e gaussiano
- Distribuição uniforme: descreve um conjunto de dados que é igualmente provável em qualquer valor dentro de um intervalo
- Distribuição exponencial: descreve o tempo que leva para um evento ocorrer, quando a probabilidade de o evento ocorrer em qualquer momento é constante.
Para que servem as distribuições de probabilidade?
Na indústria, as distribuições de probabilidade são essenciais para modelar fenômenos aleatórios envolvendo o chão de fábrica ou a distribuição.
Elas facilitam a compreensão e previsão de resultados incertos, desempenhando papel importante dentro da inferência estatística.
São especialmente úteis para orientar a tomada de decisão sob incerteza, em setores como controle de qualidade, finanças, ciências da saúde e muito mais.
Como usar as distribuições de probabilidade na gestão da produção?
Toda empresa que se dedica à produção de bens se depara com o desafio de produzir mais no menor tempo possível, com o máximo de qualidade.
Nesse aspecto, as distribuições de probabilidade são uma solução para analisar as variabilidades e para a tomada de decisões estratégicas.
Ao modelar o tempo de processos, demanda por produtos ou taxas de falhas de equipamentos, as distribuições probabilísticas ajudam a estimar cenários possíveis e avaliar riscos.
Isso permite que gestores identifiquem gargalos, otimizem a capacidade de produção e estabeleçam níveis ideais de estoque.
A distribuição normal, por exemplo, é frequentemente aplicada para modelar a variabilidade em processos de produção.
Elas são utilizadas amplamente na programação de produção, auxiliando na elaboração de cronogramas realistas e na gestão de recursos.
Também trazem a compreensão das probabilidades associadas a diferentes eventos, possibilitando a implementação de estratégias de contingência e a minimização de impactos adversos na produção.
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Conclusão
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