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Bortolazza, Rodrigo; Costa, Dayana; Formoso, Carlos. Análise quantitativa da implementação do sistema last planner® no Brasil. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE GESTÃO E ECONOMIA DA CONSTRUÇÃO, 4., ENCONTRO LATINO-AMERICANO DE GESTÃO E ECONOMIA DA CONSTRUÇÃO, 2005, Porto Alegre. Anais... Porto Alegre: UFRGS, 2005. p. 1-10.
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Resumo

 No Brasil, o sistema de Planejamento e Controle da Produção Last Planner®i tem sido implementado desde 1996 em um grande número de canteiros de obra. Contudo, estudos até então desenvolvidos se baseavam principalmente na análise qualitativa dos dados, apoiados por poucos estudos de caso. O presente trabalho descreve um estudo no qual foi desenvolvida uma base de dados constituída por 91 obras, que foram utilizados pelo NORIE para estudos anteriores ou adquiridos junto a empresas que vêm sistematicamente coletando dados de Planejamento e Controle da Produção. Inicialmente, essa amostra foi caracterizada através de uma análise estatística considerando o PPC médio durante a obra. Posteriormente, técnicas de Mineração de Dados (como as árvores de decisão) foram empregadas para a busca de padrões, relacionando esse PPC com a causa do não cumprimento das atividades. Resultados preliminares das causas do não cumprimento dos pacotes de trabalho indicam que em muitos casos existe uma limitação na implementação do planejamento de Médio Prazo. Além disso, nas árvores de decisão o problema raiz apontado para classificar uma obra com o PPC médio entre alto, médio ou baixo foi o projeto, responsável na estatística descritiva por apenas 3% das ocorrências.

Abstract

 In Brazil, the Last Planner System™ has been implemented since 1996 in a large number of construction sites. However, most research studies developed so far have emphasized the analysis of qualitative data, based on single or on a small number of case studies. A database was built including data from 91 projects, which have been investigated in previous research projects at the NORIE or with some companies that have been collected planning and control indicators. In the beginning, the average PPC (percentage of plans completed) indicator was analyzed for all those projects. After that, Data Mining tools (like decision trees) were used for pattern matching, concerning these PPCs with causes for non completion of work packages. Preliminary results on the causes for non-completion of work packages indicate that most projects still have limited success in the implementation of look-ahead planning. Moreover, the root node of the decision tree is the “design”, responsible for only 3% of the overall occurrences.
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