Este trabalho propõe criar uma metodologia para a padronização de atividades de células de manufatura e de montagem. A metodologia compreende a seleção de algumas ferramentas de produção enxuta e de uma aplicação das mesmas. O desenvolvimento da metodologia ocorre em conjunto com a aplicação, caracterizando desta forma uma pesquisa-ação, uma vez que conceitos e ferramentas são revisados e adequados durante as aplicações. A metodologia é baseada no evento kaizen e sua aplicação tem duração de dois meses. O evento kaizen é utilizado na primeira semana e as demais semanas são dedicadas para acompanhamento das ações de melhorias. As duas últimas semanas são dedicadas à avaliação de resultados. Publicações na literatura científica relacionadas à padronização são poucas, por esta razão pode-se afirmar que este trabalho tem uma contribuição academicamente relevante com o tema e que empresas podem conhecer os requisitos básicos para aplicação da metodologia, podendo explorar seus benefícios. Um dos passos importante da metodologia é a definição das melhores práticas. A participação dos operadores na validação da distribuição das atividades para cada operador e na definição do ritmo de produção é um dos requisitos para o sucesso da implementação. Um processo padronizado permite distinguir uma situação normal de uma anormal. Desta forma ações corretivas podem ser definidas e implementadas. Esta metodologia apresenta um método simples para definição da capacidade instalada e de utilização de operador e máquina de uma célula de manufatura. A aplicação acontece em uma empresa de autopeça. Durante a aplicação, conceitos de manufatura enxuta são disseminados e as pessoas são instigadas a encontrar os desperdícios dentro do processo a ser padronizado. Esta metodologia é resultado de mais de quatorze aplicações e uma delas é utilizada neste trabalho para descrever a metodologia de padronização. / This research proposes to build a methodology for standardization activities of a manufacturing process. The methodology consists of a selection of tools from lean manufacturing systems and of application method. The development of this methodology occurred in parallel with his application, when conceptions and tools are revised and adapted. The standardization methodology is based on kaizen event and whole application takes two months. The kaizen event is used at the first week, when the bets practice are defined and implemented. The rest of the schedule is used for follow up and improvement action implementation. The two last week are dedicated for results analyzes. At science literature, publications about manufacturing activities standardization are not much available. Considered that, it might affirm this research has academic contributions for the theme and organization can find some basic requirement for standardization work application. One of the important phases of the methodology is to define the best practice. The labor participation is one of the requirements for implementation successes. Their participation at the validation of task operator distribution and cycle time definition, ensure the maintenance of standardized work. A standardize process enable distinguish one normal condition of abnormal one. Then corrective action can be defined and implemented. This methodology presents a simple method to define the real install capacity andthe labor and machine utilization of the manufacturing cells. The application occurs at assembly supplier company. During the application, lean manufacturing concepts are disseminated and the people are instigated to find the waste into the process. This methodology is result of more than fourteen applications and one of then is used in this dissertation to describe the methodology.

Introdução: O Escore de Alerta Precoce Modificado (MEWS) foi desenvolvido para identificação de pacientes em deterioração clínica. O objetivo foi avaliar o desempenho deste escore em enfermaria de hospital público brasileiro. Método: Parâmetros do MEWS (pressão arterial sistólica, frequência cardíaca, frequência respiratória, temperatura e nível de consciência) foram avaliados de 6/6 horas. Os seguintes eventos foram registrados: óbito, parada cardiorrespiratória e transferência para terapia intensiva. Resultados: Foram incluídos 300 pacientes (57±18 anos, sexo masculino: 65%). Observou-se número crescente de eventos combinados de acordo com o maior valor do escore (00%;00%;01%; 09%;19%;28%;89%, respectivamente para os MEWS 0;1;2;3;4;5 e 6; p<0,0001). MEWS>=4 foi o ponto de corte mais adequado para predição destes eventos (sensibilidade:87%, especificidade:85% e acurácia:0,86). Conclusões: MEWS mensura adequadamente a ocorrência de eventos graves em pacientes hospitalizados em enfermaria de um hospital público brasileiro. MEWS>=4 parece ser o ponto de corte mais adequado para predição destes eventos. / Introduction: The Modified Early Warning Score (MEWS) was developed for identification of patients in clinical deterioration. The objective was to evaluate the performance of this score in a Brazilian public hospital ward. Method: MEWS parameters (systolic blood pressure, heart rate, respiratory rate, temperature and level of consciousness) were evaluated 6/6 hours. The following events were recorded: death, cardiorespiratory arrest and transfer to intensive care. Results: 300 patients (57 ± 18 years old, male: 65%) were included. We observed a growing number of events combined according to the highest score (00%, 00%, 01%, 09%, 19%, 28%, 89%, respectively for the MEWS 0; 1; 2; 3; 4, 5 and 6, p <0.0001). MEWS>=4 was the most appropriate cutoff point for prediction of these events (sensitivity: 87%, specificity: 85% and accuracy: 0.86). Conclusions: MEWS adequately measures the occurrence of serious events in patients hospitalized in a ward of a Brazilian public hospital. MEWS>=4 seems to be the most appropriate cutoff point for predicting these events.

Este trabalho propõe criar uma metodologia para a padronização de atividades de células de manufatura e de montagem. A metodologia compreende a seleção de algumas ferramentas de produção enxuta e de uma aplicação das mesmas. O desenvolvimento da metodologia ocorre em conjunto com a aplicação, caracterizando desta forma uma pesquisa-ação, uma vez que conceitos e ferramentas são revisados e adequados durante as aplicações. A metodologia é baseada no evento kaizen e sua aplicação tem duração de dois meses. O evento kaizen é utilizado na primeira semana e as demais semanas são dedicadas para acompanhamento das ações de melhorias. As duas últimas semanas são dedicadas à avaliação de resultados. Publicações na literatura científica relacionadas à padronização são poucas, por esta razão pode-se afirmar que este trabalho tem uma contribuição academicamente relevante com o tema e que empresas podem conhecer os requisitos básicos para aplicação da metodologia, podendo explorar seus benefícios. Um dos passos importante da metodologia é a definição das melhores práticas. A participação dos operadores na validação da distribuição das atividades para cada operador e na definição do ritmo de produção é um dos requisitos para o sucesso da implementação. Um processo padronizado permite distinguir uma situação normal de uma anormal. Desta forma ações corretivas podem ser definidas e implementadas. Esta metodologia apresenta um método simples para definição da capacidade instalada e de utilização de operador e máquina de uma célula de manufatura. A aplicação acontece em uma empresa de autopeça. Durante a aplicação, conceitos de manufatura enxuta são disseminados e as pessoas são instigadas a encontrar os desperdícios dentro do processo a ser padronizado. Esta metodologia é resultado de mais de quatorze aplicações e uma delas é utilizada neste trabalho para descrever a metodologia de padronização. / This research proposes to build a methodology for standardization activities of a manufacturing process. The methodology consists of a selection of tools from lean manufacturing systems and of application method. The development of this methodology occurred in parallel with his application, when conceptions and tools are revised and adapted. The standardization methodology is based on kaizen event and whole application takes two months. The kaizen event is used at the first week, when the bets practice are defined and implemented. The rest of the schedule is used for follow up and improvement action implementation. The two last week are dedicated for results analyzes. At science literature, publications about manufacturing activities standardization are not much available. Considered that, it might affirm this research has academic contributions for the theme and organization can find some basic requirement for standardization work application. One of the important phases of the methodology is to define the best practice. The labor participation is one of the requirements for implementation successes. Their participation at the validation of task operator distribution and cycle time definition, ensure the maintenance of standardized work. A standardize process enable distinguish one normal condition of abnormal one. Then corrective action can be defined and implemented. This methodology presents a simple method to define the real install capacity andthe labor and machine utilization of the manufacturing cells. The application occurs at assembly supplier company. During the application, lean manufacturing concepts are disseminated and the people are instigated to find the waste into the process. This methodology is result of more than fourteen applications and one of then is used in this dissertation to describe the methodology.

Introdução: O Escore de Alerta Precoce Modificado (MEWS) foi desenvolvido para identificação de pacientes em deterioração clínica. O objetivo foi avaliar o desempenho deste escore em enfermaria de hospital público brasileiro. Método: Parâmetros do MEWS (pressão arterial sistólica, frequência cardíaca, frequência respiratória, temperatura e nível de consciência) foram avaliados de 6/6 horas. Os seguintes eventos foram registrados: óbito, parada cardiorrespiratória e transferência para terapia intensiva. Resultados: Foram incluídos 300 pacientes (57±18 anos, sexo masculino: 65%). Observou-se número crescente de eventos combinados de acordo com o maior valor do escore (00%;00%;01%; 09%;19%;28%;89%, respectivamente para os MEWS 0;1;2;3;4;5 e 6; p<0,0001). MEWS>=4 foi o ponto de corte mais adequado para predição destes eventos (sensibilidade:87%, especificidade:85% e acurácia:0,86). Conclusões: MEWS mensura adequadamente a ocorrência de eventos graves em pacientes hospitalizados em enfermaria de um hospital público brasileiro. MEWS>=4 parece ser o ponto de corte mais adequado para predição destes eventos. / Introduction: The Modified Early Warning Score (MEWS) was developed for identification of patients in clinical deterioration. The objective was to evaluate the performance of this score in a Brazilian public hospital ward. Method: MEWS parameters (systolic blood pressure, heart rate, respiratory rate, temperature and level of consciousness) were evaluated 6/6 hours. The following events were recorded: death, cardiorespiratory arrest and transfer to intensive care. Results: 300 patients (57 ± 18 years old, male: 65%) were included. We observed a growing number of events combined according to the highest score (00%, 00%, 01%, 09%, 19%, 28%, 89%, respectively for the MEWS 0; 1; 2; 3; 4, 5 and 6, p <0.0001). MEWS>=4 was the most appropriate cutoff point for prediction of these events (sensitivity: 87%, specificity: 85% and accuracy: 0.86). Conclusions: MEWS adequately measures the occurrence of serious events in patients hospitalized in a ward of a Brazilian public hospital. MEWS>=4 seems to be the most appropriate cutoff point for predicting these events.

Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2017-04-19T15:55:11Z No. of bitstreams: 1 Fábio de Oliveira Dias_.pdf: 3212992 bytes, checksum: 687279fc82a1e707a3ba09c241b5e09b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-19T15:55:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fábio de Oliveira Dias_.pdf: 3212992 bytes, checksum: 687279fc82a1e707a3ba09c241b5e09b (MD5) Previous issue date: 2017-02-17 / Nenhuma / A computação móvel e ubíqua tem propiciado o advento de soluções que permitem o monitoramento em tempo real de sinais provenientes de sensores e o seu processamento por aplicações que podem executar ações de acordo com as condições encontradas. Esta característica possibilita o uso da tecnologia para o monitoramento de condições de saúde de pacientes, denominado de cuidados ubíquos. Em diversas situações, a fim de salvar vidas de pacientes, é necessária a análise de seus sinais vitais de forma a prevenir eventuais colapsos. Este trabalho se insere nestas condições, estando voltado para a antecipação de ações de times de resposta rápida baseado em análise preditiva, propondo o modelo Predictvs. Um Time de Resposta Rápida busca prevenir mortes de pacientes que tenham piora clínica fora de ambientes de Unidades de Tratamento Intensivo em hospitais. De forma diversa dos trabalhos relacionados, que se preocupam apenas com ambientes de tratamento intensivo, o modelo Predictvs busca antecipar ações dos times de resposta rápida, através da análise dos sinais vitais dos pacientes com o uso de escores de alerta precoce e regressão linear. A contribuição científica do modelo é dada em virtude da possibilidade de efetuar a predição em tempo real de possíveis situações de colapso dos pacientes através do monitoramento e análise dos sinais vitais. A avaliação do Predictvs foi efetuada com a utilização de cenários, com a implementação de um protótipo e através de diversas simulações. Análises efetuadas com cerca de 228000 medições provenientes de um dataset público apresentaram bons resultados, onde a precisão da predição para a medição seguinte se mostrou bastante alta, atingindo mais de 99% no caso da frequência cardíaca e 100% na saturação de oxigênio arterial, ultrapassando 95% nos demais sinais vitais. Além disso, o índice de falsos negativos foi consideravelmente baixo, atingindo menos de 1% na frequência cardíaca e na saturação de oxigênio arterial. O índice de falsos positivos também foi baixo, embora não tanto quanto o de falsos negativos. No entanto, predições para três ou mais medições futuras mostram queda na precisão (mesmo demonstrando valores de acerto relativamente expressivos, com diversos sinais fisiológicos acima de 98%) e aumento do número de falsos negativos e, principalmente, de falsos positivos. / The mobile and ubiquitous computing has allowed the emergence of solutions that enable real-time monitoring of signals coming from sensors and processing for applications that can perform actions according to the conditions found. This feature enables the use of this technology for monitoring health conditions of patients, called ubiquitous healthcare. In several situations, in order to save his lives, it is necessary to analyze the vital signs of patients to prevent any collapses. This work is part of these conditions and is aimed at anticipating the actions of rapid response teams based on predictive analysis, proposing the Predictvs model. A Rapid Response Team intends to prevent deaths in patients who have clinical deterioration outside of intensive care units in hospitals environments. Differently of related works, which are concerned only with intensive care environments, the Predictvs model seeks to anticipate the actions of teams of rapid response through the analysis of vital signs of patients with the use of early warning scores and linear regression. The scientific contribution of the presented model is that we could better predict possible collapse situations of patients, through the monitoring and analysis of vital signs. The Predictvs evaluation was performed with the use of scenarios, implementation of a prototype and several simulations. Analyzes performed with about 228,000 measurements from a public dataset showed good results, where the accuracy of the prediction for the next measurement was very high, reaching more than 99% in the case of heart rate and 100% in arterial oxygen saturation, surpassing 95% in other vital signs. In addition, the false negative index was considerably lower, reaching less than 1% in heart rate and arterial oxygen saturation. The rate of false positives was also low, although not so much as that of false negatives. However, predictions for three or more future measurements show a drop in accuracy (even showing relatively expressive set values with several physiological signals above 98%) and an increase in the number of false negatives and, mainly, false positives.