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0,0001	0,00000365	0,00
0,0001	0,00000125	0,01
0,0001	0,00000043	0,02
1		0,119322

Observa-se que a distribuição é aceita, uma vez que o X²_calc = 0,119322 é menor que o X²_0,005 = 3,565.

Utilizando-se as variáveis referentes ao estudo das filas:
TA = 99,473333 minutos

TF = 186,31466 minutos

TS = TA + TF = 285,787994 minutos

Ritmo médio de chegada
λ = 0,032  veiculos por minuto

Intervalo entre chegadas
IC= 1 ⁄ λ → IC = 30,9 minutos

Ritmo médio de atendimento
μ = 1⁄TA → m = 0,010053

Intensidade de tráfego
i = | λ ⁄ μ | = |TA/IC| = |3,18| = 4 erlangs

Taxa de utilização dos atendentes
(três atendentes)
ρ = λ ⁄ μ → ρ = 1,06105 = 106,1%
Para (quatro atendentes) ρ = 0,79579 = 79,58%

IV. Conclusão

     Com os resultados obtidos, após a aplicação da Teoria das Filas, pôde-se observar que existe um desequilíbrio no sistema, pois o ritmo de chegada é maior que o ritmo de atendimento.
     A empresa deve contratar mais funcionários, pois a taxa de utilização supera 100% para três servidores. Logo trabalhando com quatro servidores irá atingir uma taxa de utilização de 79,58%.
     Atualmente a empresa que trabalha com 12 atendentes (três servidores) deve trabalhar com 16 atendentes.
     Para continuidade do estudo de simulação, sugerimos que seja utilizado SIMD-oriented Fast Mersenne Twister (SFMT) para gerar números aleatórios mais consistentes, assim como obter um maior número de observações de chegada.

V. Agradecimentos

     Leandro Pimenta Parente e Marcus Vinicius Pereira Cavalli agradecem ao Professor Dr. Jorge de Oliveira Echeimberg pelo apoio e suporte na orientação do Trabalho de Conclusão de curso.

 

     Agradecem também a todo corpo docente da Universidade Nove de Julho, que proporcionaram uma aprendizagem significativa, e contribuíram com o conhecimento necessário para a formação de novos cientistas da computação.

VI. Referências

1. [1] AZEVEDO JUNIOR, Delmir Peixoto de and  CAMPOS, Renato de. Definição de requisitos de software baseada numa arquitetura de modelagem de negócios. Prod. [online]. 2008, vol.18, n.1, pp. 26-46. ISSN 0103-6513.  doi: 10.1590/S0103-65132008000100003. TORRES, Norberto A. Competitividade empresarial com a tecnologia de informação. São Paulo, Makron Books, 1995.
2. [2] GONÇALVES, J.E.L. As Empresas são grandes coleções de processos. São Paulo: RAE, 2000, vol.40, n.1, pp.6-19, http://www16.fgv.br/rae/redirect.cfm?ID=356.
3. [3] DREYFUSS, Cassio. As redes e a gestão das organizações. Rio de Janeiro: Guide, 1996.
4. [4] WIENDAHL, H.-P.: Load-oriented manufacturing control. Berlin: Springer-Verlag, 1995.
5. [5] PAPADOPOULOS, H.; HEAVEY, C.; BROWNE, J. Queuing theory in manufacturing systems analysis and design. London: Chapman & Hall, 1993.
6. [6] PIDD, M.: Computer simulation in management science. Chichester: John Wiley & Sons, 1998.
7. [7] HILLIER, F.; LIEBERMAN, G. Introduction to operations research. Singapore: McGraw-Hill, 1995.
8. [8] KLEINROCK, L. Queueing Systems, Volume I. N. York: John Wiley & Sons, 1975.
9. [9] SPIEGEL, M.R. Estatística. Sao Paulo, Mc Graw-Hill do Brasil, 1975. 580 p.
10. [10] PRODAN, M. Forest biometrics. Oxford, Pergamon Press, 1968. 447 p.
11. [11] SILVA, J.A. Biometria, e estatística florestal. Santa Maria, UFSM~^ Centro de Ciências Rurais, Departamento de Engenharia Agrícola e Florestal, 1977. 235 p.
12. [12] BRUCE, D. & SCHUMACHER, F.X. Forest mensuration. New York, Mc Graw-Hill, 1950. 483 p.
13. [13] MERRIL, W.C. & FOX, K.A. Estatística Econômica. São Paulo, Atlas, 1977. 738 p.
14. [14] AMANE, T.. Estatística. Mexico, Haría S.A., 3? ed., 1974. 573 p.