Modelos Potenciais |
Wright |
(1) |
Y = tempo demandado para a repetiçãox da tarefa; Y1 = tempo de execução da primeira repetição; b = expoente de aprendizagem, em que –1 < b < 0, e Ø indica a taxa de aprendizado expressa percentualmente. |
Expressar o efeito da aprendizagem no decrescimento do custo médio (ou tempo) ao longo das repetições de tarefas. |
Wright (1936) |
Stanford-b |
(2) |
B = unidades equivalentes à experiência prévia do trabalhador.* |
Incorporar a experiência prévia do trabalhador no início de um ciclo de produção. |
Anzanello e Fogliatto (2011a); Yeh e Rubin (2012) |
DeJong |
(3) |
M = fator de incompressibilidade, em que 0 < M <1, representa a proporção do tempo total de operação constituído por procedimentos automatizados. Quando M =0, o modelo reduz-se ao modelo de Wright.* |
Incorporar a influência de maquinário no processo de aprendizado. |
Anzanello e Fogliatto (2011a) |
Curva S |
(4) |
Os parâmetros assumem o mesmo significado dos modelos em que a equação foi baseada. |
Descrever o processo de aprendizagem quando há a intervenção de maquinário. |
Nembhard e Uzumeri (2000b); Anzanello e Fogliatto (2011a) |
Plateau |
(5) |
C = constante aditiva que descreve o estado estacionário do aprendizado.* |
Descrever o estado estacionário do processo de aprendizado. |
Anzanello e Fogliatto (2011a) |
Modelos Exponenciais |
Knecht |
(6) |
C’ = segunda constante. * |
Modelar processos produtivos que apresentam elevado número de repetições. |
Knecht (1974) |
Exponencial de 3 Parâmetros |
(7) |
Y= desempenho do trabalhador em itens produzidos; x = tempo de operação na tarefa; k = patamar máximo de desempenho a ser atingido (expresso em número de unidades produzidas por tempo de operação); p= experiência prévia do trabalhador na execução da tarefa; r= a taxa de aprendizado do trabalhador, em que: Y, x, k ≥0 e x,p er são dados em unidades de tempo. |
Adequa-se bem a cenários em que os trabalhadores possuem experiência prévia na tarefa. |
Mazur e Hastie (1978); Anzanello e Fogliatto (2011a) |
Tempo constante |
(8) |
yc = desempenho inicial; yf= patamar máximo de aprendizado; t= tempo acumulado de operação, em que yc e yf são dados em unidades de tempo, sendo que t possui o mesmo significado do número de unidades produzidas adotado pelos demais modelos de CAs. |
Expressar os efeitos do aprendizado, após a adaptação do trabalhador à tarefa. |
Towill (1990); Dardan, Busch e Sward (2006); Anzanello e Fogliatto (2011a) |
Modelos Hiperbólicos |
Hiperbólico de 2 Parâmetros |
(9) |
Y= o número de unidades produzidas em um dado intervalo de tempo; x = intervalo de tempo considerado; r = parâmetro de aprendizado, expresso em unidades de tempo; k = nível máximo de aprendizado, expresso em número de unidades produzidas por tempo de operação. |
Modelar a CA de acordo o número de unidades produzidas em conformidade com o número total de unidades. |
Mazur e Hastie (1978) |
Hiperbólico de 3 Parâmetros |
(10) |
p = parâmetro que representa experiência prévia do trabalhador na execução da tarefa, expresso em unidades de tempo*. |
Possui a mesma aplicação que o modelo anterior, porém considera a experiência prévia do trabalhador. |
Mazur e Hastie (1978) |