OpenLLM-France/wikimedia huggingface dataset:
# Logística/Planeamento e projecto de instalações/Automated Layout Design Program (ALDEP)/Funcionamento
## Funcionamento

O ALDEP é usado quando as relações entre actividades são fundamentais para o processo e quando a instabilidade das condicionantes impede a recolha precisa de dados numéricos. O layout é desenvolvido localizando as actividades mais relacionadas e progressivamente adicionando outras actividades com base na proximidade desejada (i.e. A ou E) e na dimensão necessária, até que todas as actividades estejam colocadas. Este processo continua até que todos os departamentos estejam colocados, ou nenhum dos departamentos ainda disponíveis para colocação tenha uma taxa de proximidade suficientemente alta em relação aos já colocados. Neste caso, um departamento é seleccionado, aleatoriamente, de entre os disponíveis para ser colocado no layout. A pontuação para o layout é determinada pela soma dos valores numéricos atribuídos às taxas de proximidade dos departamentos. Este processo é repetido um número de vezes especificado.
O ALDEP usa os seguintes valores
A = $4^{3}$ = 64; E = $4^{2}$ = 16; I = $4^{1}$ = 4
O = $4^{0}$ = 1; U = 0; X = $-4^{5}$ = -1,024
A seguinte tabela mostra um exemplo de uma tabela de pontuação do ALDEP:
Tabela 1. :
| Relações dos departamentos | Tipo de Relação | Pontuação |
| 1-2 | E | 16 |
| 1-3 | I | 4 |
| 1-4 | U | 0 |
| 1-9 | U | 0 |
| 2-10 | U | 0 |
| 3-4 | E | 16 |
| 3-9 | U | 0 |
| 5-6 | A | 64 |
| 5-8 | U | 0 |
| 6-7 | A | 64 |
| 6-8 | I | 4 |
| 7-8 | A | 64 |
| 7-10 | U | 0 |
| 8-9 | A | 64 |
| 9-10 | A | 64 |
| Total | Total | 360 |
(Sangsawang et. al., 2005, p. 15.2)
O ALDEP tem capacidade para trabalhar com até 63 departamentos ou actividades e pode gerar layouts até três andares. É possível colocar restrições na solução de forma a que o layout seja desenhado para contornar corredores, condutas de elevadores, escadas, salas e outros departamentos (Hiregoudar et. al., 2007, p. 94).
O ALDEP (como a maioria dos algoritmos de construção) funciona da seguinte forma:
Com acesso aos dados básicos do SLP, seja n o número de actividades no layout. Uma construção genérica do algoritmo será:
O ALDEP começa por seleccionar a primeira actividade aleatoriamente, seguindo-se uma busca pela tabela de relacionamento para verificar se existe uma actividade A que corresponda com a que foi seleccionada anteriormente, se ela existir, entra para o layout, se existir mais que uma, uma delas é seleccionada de forma aleatoria. Se não for encontrada uma relação, a segunda actividade é escolhida aleatoriamente. Este processo continua até todas as actividades serem selecionadas.
Quando todas as actividades foram escolhidas, o ALDEP verifica a qualidade do layout atribuindo valores às ligações entre actividades. De cada vez que se corre o ALDEP é possivel obter 20 layouts diferentes, e respectiva qualidade (Francis et al., 1992, p. 157).
* Regras de seleção
* Regras de posicionamento
# Logística/Planeamento e projecto de instalações/Automated Layout Design Program (ALDEP)/Funcionamento/Regras de seleção
## Regras de seleção

A seleção de actividades é baseada numa tabela de REL. É necessário especificar as actividades que necessitam de relacionamentos (actividades dependentes umas das outras). Após selecionar aleatoriamente a primeira actividade, uma segunda actividade é selecionada respeitando as relações, não havendo relação a próxima actividade é selecionada aleatoreamente.
Ao escolher aleatoriamente a actividade é escolhida de forma imparcial, ela é vista pelo algoritmo como um número e não como uma actividade. Por exemplo, se tivermos 10 actividades para um lugar, o programa vai gerar um numero aleatório entre 1 e 10 seleccionando assim a actividade com esse número (Francis et al., 1992, p. 158).
# Logística/Planeamento e projecto de instalações/Automated Layout Design Program (ALDEP)/Vantagens e limitações
## Vantagens

1. Consegue reparar locais específicos em espaços pequenos.
2. A solução corresponde à área especificada.
3. Apresenta várias alternativas como resultado.
4. Apresenta a maior parte das inter-relações.
5. Têm capacidade para vários níveis (Hiregoudar et. al., 2007, p. 95).

## Limitações

1. Não calcula os custos de movimentação.
2. Relações em «x» não são tidas em consideração.
3. Método de avaliação questionável.
4. Dificuldade em avaliar o processo de produção.
5. A configuração do espaço obrigatória não é tida em consideração.
6. Limite de 63 departamentos ou actividades (Hiregoudar et. al., 2007, p. 95).
# Logística/Planeamento e projecto de instalações

Etapas de desenvolvimento - 9 fases :
| Início: | Básico: | Criação: | Desenvolvimento: | Maturação: | Revisão: | Desenvolvido: | Finalização: | Abrangente: |
* Introdução
* Systematic Layout Planning (SLP)
* Configuração assistida por computador
* Automated Layout Design Program (ALDEP)
* Computerized Relationship Layout Planning (CORELAP)
* Computerized Relative Allocation of Facilities Technique (CRAFT)
* Necessidade de espaços
* Necessidades do pessoal
# Logística/Planeamento e projecto de instalações/Automated Layout Design Program (ALDEP)

O Automated Layout Design Program ou ALDEP desenvolvido na IBM, em 1967, por Seehof e Evans, é principalmente um algoritmo de construção. Os dados básicos de entrada são os mesmos do CORELAP (Computerized Relationship Layout Planning). Ambos seleccionam da mesma forma a primeira actividade a entrar no layout, mas o ALDEP resolve os empates aleatoriamente aleatoriamente. Assim, o CORELAP procura uma solução óptima enquanto o ALDEP mostra as várias possibilidades e deixa o utilizador escolher a que mais lhe convém (Hiregoudar et al., 2007, p. 93-95).
* Dados necessários
* Funcionamento
** Regras de seleção
** Regras de posicionamento
* Diagrama de relações
* Vantagens e limitações
# Árabe/3ª lição
## Lição 3: As cores

* Azul - أزرق (azraq)
* Vermelho - أحمر (aHmar)
* Amarelo - أصفر (asfar)
* Verde - (أخضر) (a-kh-Dar)
* Preto -
* Branco -
* Rosa -
* Roxo -
* Púrpura -
* Laranja -
* Marrom -
* Cinza -
# Árabe/Países

São Países de Lingua Árabe que na maior parte falam árabe com outras línguas.
* Marrocos e Saara Ocidental - Noroeste da África - Capital : Rabat
* Mauritânia - Noroeste da África - Capital : Nuakchott
* Argélia - Norte da África - Capital : Argel
* Líbia - Norte da África - Capital : Trípole
* Egito - Norte e Nordeste da África - Capital : Cairo
* Etiópia - Nordeste da África - Capital : Adis-Abeba
* Somália - Nordeste da África - Capital : Mogadíscio
* Iraque - Sudeste da África - Capital:Bagdá
* Emirados Árabes Unidos - Sul e Sudeste da África - Capital:Abu Dhabi
* Omã - Sul da África - Capital : Mascate
# Árabe/4ª lição
## Lição 4: Dias, meses e estações
### Dias da semana

* Segunda-feira - الإثنين (Al-ithnayn)TANAIN
* Terça-feira - TALETA
* Quarta-feira - IRBAعA
* Quinta-feira - KHAMIS
* Sexta-feira - JUMعA
* Sábado - السبت (As-sabt) SABT
* Domingo - الأحد (Al'ahad) AHAD

### Meses

* Janeiro - يناير (KANUN ATENI)
* Fevereiro - فبراير ( CHBAT )
* Março - ( ADHAR)
* Abril - أبريل ( NISAN)
* Maio - (AIAR)
* Junho - (HZAIRAN)
* Julho - (TAMUZ)
* Agosto - (AB)
* Setembro - (AILUL)
* Outubro - (TECHRIN AUIL)
* Novembro - (TECHRIN TANI)
* Dezembro - ( KANUN AUIL)

### Estações do ano

* Primavera - ربيع (RABIع)
* Verão - صيف (SAIF)
* Outono - خريف (KHARIF)
* Inverno - شتاء (CHETI)
# Árabe/5ª lição
## Lição 1: O Alfabeto árabe
### Cabeça e pescoço

* Cabeça - رأس (ra-s)RAS
* Face - وَجه (uájh)
* Olho - عَين (aín)عAIN
* Nariz - أَنف (ânif) MANAKHIR
* Boca - فَم (fâm) TIM
* Pescoço -
* Tronco - جذع
* Tórax - SEDR
* Mama - ثدي
* Abdome - بطن
* Pelve - حوض
* Cintura -
* Umbigo - سرة
* Dorso - ظهر
* Membro superior -
* Ombro - كتف
* Braço - ذراع
* Cotovelo -
* Antebraço - ساعد
* Punho -
* Mão - يَد ID
* Membro inferior - طرف سفلي
* Quadril - ورك
* Coxa - فخذ
* Nádega -
* Joelho - ركبة
* Perna -
* Tornozelo - كاحل
* Pé - قدم IJR
# Árabe/Introdução

Quando se fala em língua árabe, propriamente dita, refere-se ao árabe clássico ou árabe puro, a língua oficial de todos os países de língua árabe, idioma utilizado nos meios escritos, na imprensa, nas escolas e no corão.
É importante saber que existem variações da língua árabe, cada país tem sua versão do árabe popular e suas versões regionais.
# Logística/Técnicas de previsão/Previsão a longo prazo/Métodos de previsão subjectivos/Júri de opinião executiva

A técnica júri de opinião executiva é uma técnica de previsão que junta um grupo reduzido de gestores e peritos de uma determinada empresa, com o objectivo de darem a sua opinião e discutirem sobre um problema importante, isto é, reverem as suas opiniões de acordo com as opiniões dos outros de modo a chegar a uma conclusão (Lin, 2000, p. 26).
Segundo DeLurgio (1998, p. 629), as principais características deste método são:
Este método recorre a discussões cara-a-cara entre os júris com o objectivo de obter uma previsão.
Os elementos do júri devem ser provenientes de diferentes áreas profissionais, sendo que esta diversidade torna possível a complementaridade de opiniões e competências.
Esta técnica tem algumas vantagens, como por exemplo, o facto de reunir os conhecimentos e a experiência de pessoas especializadas, que têm altos conhecimentos acerca dos processo de produção e do estado do mercado (Lin, 2000, p. 26). Para além disto, é um processo rápido, com uma relativa facilidade de execução e com um custo baixo associado (Rita, 2007, p. 3).
Existem, no entanto, certas desvantagens que é necessário ter em consideração, entre elas, a subjectividade que deriva das opiniões pessoais dos intervenientes, que pode levar a erros de previsão, como diz Lin (2000, p. 27), e segundo DeLurgio (1998, p. 629), o facto de poder haver uma certa influência de um membro do júri sobre o outro. A influência referida anteriormente pode dever-se a hierarquias profissionais. Também se deve ter em conta que a discussão aberta pode levar à realização de previsões que foram influenciadas por pressões sociais e portanto podem não reflectir um objectivo consensual do grupo de peritos. No entanto, apesar das desvantagens, a técnica júri de opinião executiva é um dos métodos de previsão mais utilizados, especialmente nas pequenas e médias empresas, como afirma Rita (2007, p. 3), e deve ser usada, segundo Lin (2000, p. 27), como um complemento aos outros métodos de previsão.
A Bristol-Meyers Squibb Company foi uma empresa que adoptou esta técnica de previsão, utilizando 220 cientistas como seus júris de opinião executiva, de maneira a prever as tendências globais na área da investigação na medicina (Heizer, 2004, p. 106).
# Logística/Técnicas de previsão/Previsão a longo prazo/Métodos de previsão subjectivos/Pesquisa de mercado/Pesquisa quantitativa

A pesquisa quantitativa tem como objectivo criar indicadores numéricos do mercado com a ajuda de elementos estatísticos, tais como amostragem, margens de erro, estimativa e desvio padrão. A pesquisa por amostragem é das técnicas mais utilizadas na pesquisa quantitativa. Os factores mais importantes para o bom funcionamento deste procedimento são a elaboração de um desenho da amostra, a definição das margens de erro, o correcto dimensionamento do tamanho da amostra e apresentar um questionário apelativo.
Esta segue os conceitos estatísticos que permitem escolher uma amostra da população estudada, não havendo necessidade de escolher um a um.
Por lado, o censo, outra técnica de pesquisa quantitativa, obriga a que a recolha de dados seja efectuada na totalidade do público-alvo. Este facto encarece o processo, tornando-o muitas vezes a recolha de dados inviável (Azevedo, 2004, p. 7-8).
# Logística/Técnicas de previsão/Previsão a longo prazo/Métodos de previsão subjectivos/Força de vendas

A força de vendas é uma técnica na qual os vendedores desempenham um papel fundamental na obtenção de informação para as previsões, visto que trabalham muito próximo com os clientes e os seus mercados geográficos.
O processo desenvolve-se da seguinte forma: os vendedores de determinadas empresas fazem estimativas sobre as suas vendas; estas opiniões são agregadas, tanto a nível distrital como nacional, por forma a ser elaborada uma previsão geral sobre o assunto pretendido; após a obtenção dos resultados, se necessário, é possível, compará-los com os que são obtidos através de outras técnicas que efectuam previsões de vendas, nomeadamente o júri de opinião executiva, os métodos causais ou as séries temporais.
As principais vantagens desta técnica de previsão são a apresentação de opiniões antecipadamente e o facto destas serem obtidas independente umas das outras, tornando-as mais viáveis.
Por outro lado esta ferramenta também apresenta certas desvantagens. A principal é o facto dos vendedores serem muito optimistas em relação às vendas, criando assim um erro de previsão. Uma outra desvantagem é o facto da força de vendas poder não estar a par dos desenvolvimentos ou das condições da macroeconomia, estando o mesmo relacionado com o facto de um bom vendedor não ter, necessariamente, de ser capaz de elaborar uma boa previsão. Por vezes, os vendedores têm a tendência de generalizar sobre o que aconteceu numa reunião de vendas. Uma selecção criteriosa das previsões poderá ajudar a eliminar alguns destes problemas (DeLurgio 1998, p. 630-631).
De acordo com Mentzer (2005, p. 156), um estudo realizado sobre este método qualitativo revela que:
* Só 14% dos vendedores tiverem treino na área de elaborar previsões;
* Quase metade dos vendedores praticamente não tem conhecimento do que é que acontece com as suas previsões efectuadas após term sido submetidas;
* 16% dos vendedores recorrrem a software de previsões para prever as suas vendas;
* Menos de metade dos vendedores acredita que a qualidade das suas previões pode influenciar avaliação do desempenho.
# Logística/Técnicas de previsão/Métodos ARIMA de Box-Jenkins/Verificação do modelo

Antes de se poder utilizar o modelo em previsões, deve-se testar a sua adequação. Em termos práticos, um modelo é considerado adequado se os resíduos não puderem ser usados para melhorar a previsão, apresentam um comportamento aleatório (Hanke et al., 2008, p. 410).
Muitas das representações gráficas de resíduos que são úteis na análise de regressão, podem ser desenvolvidos para os resíduos de um modelo Autoregressivos Integrados de Médias Móveis (ARIMA). Os histogramas e a distribuição normal, para confirmar a normalidade, e ainda a representação gráfica dos valores da série cronológica, para verificar a existência de outliers, são particularmente úteis.
As correlações individuais dos resíduos devem ser fracas e geralmente devem estar contidas no intervalo $\pm 2/{\sqrt {n}}$ em torno de zero. Autocorrelações significantes em intervalo baixos ou intervalos com componente sazonal, sugerem que o modelo não é adequado e que devemos proceder à escolha de um novo modelo.
As autocorrelações dos resíduos, como grupo, devem ser consistentes com as produzidas por erros aleatórios.
A análise geral à adequação do modelo, é feita pelo teste do qui-quadrado ($\ {\mathcal {X}}^{2}$)baseado na estatística Q de Ljung-Box. Este teste analisa as autocorrelações dos resíduos como um grupo. O teste da estatística Q é
$\ Q=n(n+2)\sum _{k=1}^{m}{\frac {r_{k}^{2}(e)}{n-k}}$
que segue uma distribuição, aproximadamente, igual a uma variável aleatória do qui-quadrado com $m-r$ graus de liberdade onde $r$ é o número total de parâmetros estimados no modelo ARIMA. Na equação acima descrita,
| $\ r_{k}(e)$ | = à autocorrelação residual no intervalo k |
| $\ n$ | = ao número de resíduos |
| $\ k$ | = ao intervalo de tempo |
| $\ m$ | = ao número de intervalos de tempo a ser testados |
Se o valor-p associado à estatística Q é pequeno (por exemplo, valor-p <.05), o modelo é considerado inadequado. O analista deve então considerar um modelo novo ou modificado e continuar a análise até que, seja determinado um modelo satisfatório. A capacidade de juízo é uma peça importante no processo de construção do modelo. Dois modelos simples, podem descrever os dados de forma adequada, sendo que a escolha pode ser feita com base na natureza da previsão. De realçar que, alguns resíduos grandes podem ser ignorados se, puderem ser explicados por circunstâncias incomuns, ficando o modelo adequado ao resto das observações (Hanke et al., 2008, p. 410-411).
# Logística/Técnicas de previsão/Opinião de peritos

Etapas de desenvolvimento - 9 fases :
| Início: | Básico: | Criação: | Desenvolvimento: | Maturação: | Revisão: | Desenvolvido: | Finalização: | Abrangente: |
A forma mais básica de previsão por análise qualitativa é a perspicácia, na qual um indivíduo informado utiliza a sua experiência pessoal ou profissional para elaborar expectativas futuras. Apesar desta abordagem ser subjectiva, a opinião de um indivíduo informado pode fornecer conhecimentos valiosos (Hirschey, 2009, p. 204). A grande questão é como obter as melhores previsões a partir das opiniões de peritos. Uma solução requer a utilização de uma técnica de grupo estruturada, denominada método de Delphi, para obter e combinar as opiniões de peritos (Rowe, 2001, p. 125).
# Logística/Técnicas de previsão/Previsão a longo prazo

Etapas de desenvolvimento - 9 fases :
| Início: | Básico: | Criação: | Desenvolvimento: | Maturação: | Revisão: | Desenvolvido: | Finalização: | Abrangente: |
# Logística/Técnicas de previsão/Previsão a longo prazo/Métodos de previsão subjectivos/Pesquisa de mercado/Pesquisa qualitativa

A pesquisa qualitativa tem como objectivo identificar a percepção dos clientes sem quantificar os mesmos. Baseia-se em avaliações subjectivas, procurando identificar as percepções das pessoas sobre um produto ou serviço, de forma a antever comportamentos e tendências. Dentro da pesquisa qualitativa podemos diferenciar alguns métodos, entre eles o focus group, as entrevistas em profundidade, o consumidor oculto e o teste clínico.
No focus group, os clientes são convidados a participar num grupo de discussão, com moderador. Toda a reunião é gravada, imagem e som, que são posteriormente, analisadas por especialistas, com o intuito de visualizar os sentimentos e as reacções dos clientes, e chegar a conclusões. Esta técnica é usada para avaliar campanhas publicitárias, verificar tendências e simular cenários onde se têm de tomar decisões e avaliar reacções quanto a novos produtos, embalagens e marcas.
As entrevistas em profundidade ou as entrevistas pessoais são das metodologias mais utilizadas na pesquisa qualitativa. Ao contrário do focus group, esta metodologia é direccionada somente para uma pessoa, na qual o entrevistador deverá ser altamente qualificado, uma vez que será o mesmo a efectuar a entrevista e a analisar os resultados. A razão pelo qual se utiliza esta metodologia é o facto de permitir obter informações sobre as expectativas, angústias, incertezas e preocupações sobre um produto ou assunto.
O consumidor oculto é uma técnica no qual um profissional faz o levantamento de dados, testando os produtos ou serviços de uma empresa, passando-se por um cliente. Os principais aspectos a ser avaliados são a qualidade dos processos e serviços, a qualificação, a ética e a motivação de todas as funções ligadas à produção.
No teste clínico, os clientes são entrevistados após terem experimentado ou utilizado um produto ou serviço. Os testes podem ser efectuados em ambientes quotidianos ou em locais especialmente designados para a dita entrevista. Assim sendo, o principal objectivo deste teste é verificar os atributos dos produtos ou serviços, através da reacção imediata do cliente (Azevedo, 2004, p. 6-7).
A pesquisa qualitativa tem vindo a sofrer uma mudança tecnológica que influencia o seu carácter essencial. A partir de meados dos anos 80, os computadores começaram a ser usados nesta técnica, provocando uma mudança na forma como os dados eram analisados. Actualmente, encontra-se disponível uma vasta gama de software, como por exemplo o QDA (qualitative data analysis) ou o CAQDAS (computer-aided qualitative data analysis software) (Flick, 2002, p. 250). Estes factos estão associados a inúmeras vantagens (Flick, 2002, p. 252-253):
* Maior rapidez na manipulação, gestão, pesquisa e apresentação de dados;
* Maior qualidade nas pesquisas qualitativas;
* Maior facilidade nas tomadas de decisões;
* Maior facilidade na gestão de dados.
# Mecânica dos fluidos/Como escolher um medidor de vazão
## Como escolher um elemento primário

Na escolha de uma tecnologia a usar em uma aplicação específica, deve-se levar em conta diversos fatores:
* Natureza do fluido a ser medido (líquido, vapor, gás, multifásico)
* Temperatura e pressão de trabalho
* Faixa de trabalho (ou seja, a ordem de grandeza da vazão a ser medida)
* Propriedades do fluido (viscosidade, corrosividade, pureza, condutividade, densidade, etc.)
* Custo de propriedade (preço, dificuldade de manutenção, periodicidade de calibração, etc.)
* Características da tubulação (dimensões, disponibilidade de trecho reto, posição, etc.)
* Características desejadas do medidor (tempo de resposta, precisão, exatidão, etc.)

## Como escolher um transmissor

Parâmetros importantes que devem ser levados em conta:
* Nível de segurança (SIL), se o fluido ou a área estão sujeitos a riscos especiais
* Robustez mecânica (contra vibração e corrosão, por exemplo)
* Robustez elétrica (proteção contra surtos e transientes, autopolaridade, etc.)
* Padrão de sinal de saída (analógico x digital)
* No caso de instrumentos digitais: tempo de resposta, riqueza de sinais de autodiagnóstico disponíveis, disponibilidade da medição da vazão instantânea e da totalizada no mesmo aparelho
* No caso de instrumentos digitais inteligentes: padrão de interface (Profibus PA x Foundation Fieldbus, por exemplo), facilidade atualização de firmware

## Tabela comparativa entre tipos de medidores

Medidores para líquidos :
| Tipo | Perda de carga | Precisão$^1$ | Vão livre$^2$ | Sujeira aceitável | Viscosidade aceitável | Custo |
| Placa de orifício | Média | 4 | 30 | Baixa | Baixa | Baixo |
| Bocal de vazão | Média | 2 | 30 | Baixa | Baixa | Médio |
| Tubo de Venturi | Baixa | 1 | 20 | Baixa | Baixa | Médio |
| Rotâmetro | Média | 10 | 0 | Baixa | Média | Baixo |
| Tubo de Pitot | Muito baixa | 5 | 30 | Nula | Alta | Baixo |
| Engrenagens ovais | Alta | 0.5 | 0 | Baixa | Média | Médio |
| Turbina | Alta | 0.25 | 10 | Baixa | Baixa | Alto |
| Coriolis | Baixa | 0.4 | 0 | Baixa | Alta | Alto |
| Eletromagnético | Nula | 0.5 | 5 | Alta | Alta | Alto |
| Efeito Doppler | Nula | 5 | 30 | Alta | Alta | Alto |
Notas
$^1$ Em % do fundo de escala
$^2$ Em número de diâmetros do duto