Questões Militares
Para aeronáutica
Foram encontradas 34.070 questões
Resolva questões gratuitamente!
Junte-se a mais de 4 milhões de concurseiros!
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475891
Engenharia de Produção
Em uma planta operando sob Lean Manufacturing, incorrem os seguintes custos:
● Custo de preparação (Setup) K = R$ 200,00. ● Custo unitário de produção C = R$ 0,10. ● Custo unitário de estocagem h = R$ 0,02.
A demanda semanal pelo item fabricado é dada por:
Ao determinar a política ótima de produção e estocagem utilizando o Algoritmo de Wagner-Within, verifica-se para o vetor de produção P, o vetor de estoques I e o custo mínimo de atendimento da demanda, os seguintes valores, respectivamente:
● Custo de preparação (Setup) K = R$ 200,00. ● Custo unitário de produção C = R$ 0,10. ● Custo unitário de estocagem h = R$ 0,02.
A demanda semanal pelo item fabricado é dada por:
Ao determinar a política ótima de produção e estocagem utilizando o Algoritmo de Wagner-Within, verifica-se para o vetor de produção P, o vetor de estoques I e o custo mínimo de atendimento da demanda, os seguintes valores, respectivamente:
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475890
Engenharia de Produção
Em uma planta operando sob Lean Manufacturing, tem-se as seguintes informações operacionais:
Demanda média de 8.000 itens/mês ao longo do horizonte de planejamento, custos de estocagem dos itens de R$0,30 por unidade e custo de preparação de produção de R$12.000,00.
Ao determinar o tamanho do lote econômico de produção e tempo de ciclo entre pedidos, encontram-se, respectivamente:
Demanda média de 8.000 itens/mês ao longo do horizonte de planejamento, custos de estocagem dos itens de R$0,30 por unidade e custo de preparação de produção de R$12.000,00.
Ao determinar o tamanho do lote econômico de produção e tempo de ciclo entre pedidos, encontram-se, respectivamente:
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475889
Engenharia de Produção
Em um problema de programação linear inteira-mista, a partir da tabela final SIMPLEX, cuja forma algébrica geral é
dada a seguir, é possível propor tanto desigualdades válidas quanto restrições de ramificação (Branching), quando se
busca computar soluções integrais para o problema via algoritmo Branch And Bound. Uma vez inseridas tais restrições
qual seria, respectivamente, o estado do programa linear inteiro-misto no que tange à viabilidade primal, acerca da
viabilidade dual e à otimalidade? Qual algoritmo, entre o Primal e o Dual SIMPLEX, seria mais indicado para continuar
o processo de otimização?
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475888
Engenharia de Produção
Um sistema industrial cujo funcionamento é estocástico e que pode ser modelado através de uma Cadeia-de-Markov
ergódica e irredutível (regular) conta com a seguinte matriz de probabilidades de transição P entre os três estados
possíveis que descrevem seu comportamento:
Determine o vetor de probabilidades de estado estacionário para esses sistemas e marque a opção correta.
Determine o vetor de probabilidades de estado estacionário para esses sistemas e marque a opção correta.
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475887
Engenharia de Produção
Um sistema industrial cuja disponibilidade é estocástica e que pode ser modelado através de uma Cadeia-de-Markov
ergódica e irredutível (regular) conta com a seguinte matriz de probabilidades de transição P entre os dois estados
possíveis para sua disponibilidade:
Determine o vetor de probabilidades de estado estacionário para esse sistema e marque a opção correta.
Determine o vetor de probabilidades de estado estacionário para esse sistema e marque a opção correta.
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475886
Engenharia de Produção
O desempenho máximo de um dado helicóptero de ataque é função da alocação conjunta de 03 recursos
compartilhados, modelados via variáveis de decisão, x1, x2, x3. A função escalar que mede esse índice é dada por z =
2x1 + 1,5x2 + 1,2x3 - x1
2
- x2
2
- x3
2
, com o vínculo de que é preciso controlar essas variáveis de maneira a garantir a
alocação total dos recursos disponíveis, isto é, x1 + x2 + x3 = 1 (100%). É necessário ainda garantir que nenhuma das
alocações dos recursos assuma valor negativo ou seja superior a 100%, logo:
0 ≤ x1 ≤ 1, 0 ≤ x2 ≤ 1 e 0 ≤ x3 ≤ 1.
Use as Condições de Karush-Kuhn-Tucker(KKT) para determinar a alocação de desempenho máximo e o valor de z max , e, em seguida, marque a opção correta.
0 ≤ x1 ≤ 1, 0 ≤ x2 ≤ 1 e 0 ≤ x3 ≤ 1.
Use as Condições de Karush-Kuhn-Tucker(KKT) para determinar a alocação de desempenho máximo e o valor de z max , e, em seguida, marque a opção correta.
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475885
Engenharia de Produção
Seja o problema geral de programação quadrática sujeito a restrições de igualdade e escrito em forma matricial, com as matrizes Q e A e o vetor c como parâmetros, isto é:
As condições de otimalidade de primeira ordem (KKT) para o problema acima, resulta em:
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475884
Engenharia de Produção
O desempenho máximo de uma dada aeronave de combate é função da alocação de 04 recursos compartilhados,
modelados via variáveis de decisão, x1, x2, x3 e x4. A função escalar que mede esse índice é dada por z = x1 + x2 + x3
+ x4 - x1
2
- x2
2
- x3
2
- x4
2
, com o vínculo de que é preciso controlar essas variáveis de maneira a garantir a alocação
máxima dos recursos disponíveis (100%), isto é, x1 + x2 + x3 + x4 = 1.
Use as Condições de Karush-Kuhn-Tucker(KKT) para determinar a alocação de desempenho máximo e o valor de z max e, em seguida, marque a opção correta.
Use as Condições de Karush-Kuhn-Tucker(KKT) para determinar a alocação de desempenho máximo e o valor de z max e, em seguida, marque a opção correta.
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475883
Engenharia de Produção
Seja o Problema de Lot Sizing Dinamico (DLS), em que xt decide o tamanho do lote produzido no período de
planejamento t, It responde o nível de estoque do produto acabado no período de planejamento t e yt decide se a
produção ocorre ou não no período t. Além disso, os parâmetros do problema são: dt informa a demanda de produto
para o período t, incidindo ainda os custos unitários de produção ct, os custos de estocagem ht e os custos de
preparação ft, com quota acumulada de produção τtT do período t até o final do horizonte de planejamento T.
Escrevendo o problema como um programa matemático, observa-se:
Existe ainda uma reformulação de (16.17)-(16.22), denominada (RDLS) na forma:
Fonte: R. Kipp Martin, Large Scale Linear and Integer Optimization: A Unified Approach, Springer Science & Business Media, 1999, chapter 16, pp. 575 - 582.
Marque a opção que determina e justifica corretamente qual das formulações matemáticas deve-se utilizar para resolver o problema supracitado através de um resolvedor de programas lineares inteiro-mistos de propósito geral.
Existe ainda uma reformulação de (16.17)-(16.22), denominada (RDLS) na forma:
Fonte: R. Kipp Martin, Large Scale Linear and Integer Optimization: A Unified Approach, Springer Science & Business Media, 1999, chapter 16, pp. 575 - 582.
Marque a opção que determina e justifica corretamente qual das formulações matemáticas deve-se utilizar para resolver o problema supracitado através de um resolvedor de programas lineares inteiro-mistos de propósito geral.
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475882
Engenharia de Produção
Seja o Problema de Fluxo a Custo Mínimo (PFCM), em que xij decide o fluxo no arco (i, j) da rede subjacente, descrita
por um grafo G= (V,E). Neste problema, cij é o custo de transporte por unidade de fluxo no arco (i, j) e kij é a capacidade
máxima de transporte do arco (i, j). Escrevendo o PFCM a seguir como um modelo de programação matemática, tem-se:
Denominando os preços duais das restrições (2) de ui para cada vértice i do grafo, e os preços duais das restrições (3) de vij para cada arco (i, j), pode-se afirmar que a forma geral das inequações duais associadas a esse problema, seria dada por:
Denominando os preços duais das restrições (2) de ui para cada vértice i do grafo, e os preços duais das restrições (3) de vij para cada arco (i, j), pode-se afirmar que a forma geral das inequações duais associadas a esse problema, seria dada por:
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475881
Engenharia de Produção
Em uma grande empresa de aviação, o esforço de manutenção das aeronaves é realizado por 04 times totalmente
intercambiáveis. A taxa mensal de insucesso na execução das operações de manutenção para cada equipe é dada na
tabela abaixo:
Ao estimar a taxa de insucesso de operações de manutenção após 12 meses ininterruptos de trabalho, verifica-se que seu valor esperado seria:
Ao estimar a taxa de insucesso de operações de manutenção após 12 meses ininterruptos de trabalho, verifica-se que seu valor esperado seria:
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475880
Engenharia de Produção
Em uma linha de fabricação seriada formada por 5 estações de trabalho, as taxas de falha individuais desses
equipamentos são dadas na tabela abaixo:
Ao determinar a confiabilidade desse sistema de produção após 6 meses, encontra-se:
Ao determinar a confiabilidade desse sistema de produção após 6 meses, encontra-se:
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475879
Estatística
Em um dado sistema industrial de manufatura, o tempo médio entre falhas (MTBF) de um processo crítico é de 07
meses. Ao determinar a confiabilidade do sistema após 02 anos de uso, encontra-se:
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475878
Engenharia de Produção
Observe abaixo os tempos, em minutos, de tarefas de uma linha de montagem de automóveis.
Considere 44 horas de trabalho semanais para cada operador e a fabricação em três turnos de produção. O limite inferior para o número de estações de trabalho necessárias para atingir uma taxa de produção de 2500 veículos por mês seria de
Considere 44 horas de trabalho semanais para cada operador e a fabricação em três turnos de produção. O limite inferior para o número de estações de trabalho necessárias para atingir uma taxa de produção de 2500 veículos por mês seria de
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475877
Engenharia de Produção
O diagrama dado a seguir codifica uma sequência tecnológica de um produto a ser fabricado em uma linha de
montagem.
Precedence diagramo f assembly tasks
Fonte: Juan Ignacio Anel, Pau Català, Moisès Serra, Bruno Domenech, "New Matrix Methodology for Algorithmic Transparency in Assembly Line Balancing Using a Genetic Algorithm", Operations Research Perspectives, Volume 9, 2022, 100223, ISSN 2214-7160, https://doi.org/10.1016/j.orp.2022.100223 (open access).
Marque a opção em que a sequência de produção está incorreta (infactível).
Precedence diagramo f assembly tasks
Fonte: Juan Ignacio Anel, Pau Català, Moisès Serra, Bruno Domenech, "New Matrix Methodology for Algorithmic Transparency in Assembly Line Balancing Using a Genetic Algorithm", Operations Research Perspectives, Volume 9, 2022, 100223, ISSN 2214-7160, https://doi.org/10.1016/j.orp.2022.100223 (open access).
Marque a opção em que a sequência de produção está incorreta (infactível).
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475876
Engenharia de Produção
Duas equipes de manutenção de uma planta fabril devem realizar a parada de 05 centros de usinagem/células de
manufatura de maneira a garantir produtividade máxima para cada hora trabalhada. Cada máquina deve ser atendida
por cada uma das duas equipes de manutenção, dado que as especialidades das equipes são diferentes. Os tempos
de parada esperados são dados na tabela a seguir em horas.
Considerando a tabela acima, determine a solução de eficiência máxima e marque qual é a produtividade máxima alcançável.
Considerando a tabela acima, determine a solução de eficiência máxima e marque qual é a produtividade máxima alcançável.
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475875
Engenharia de Produção
Uma célula do sistema Kanban de manufatura enxuta para o enésimo processo/estágio de produção é vista na figura
abaixo. Suponha um horizonte de planejamento discretizado em períodos T, isto é t = {1,2,3...T}, e um sistema
composto de N estágios, isto é n = {1,2,3...N}, e que os cartões destacados do estoque em processo em t só se tornam
ordens de produção em (t+1).
Em que:
● Un é fila de cartões esperando produção no processo Pn. ● Xn é a taxa de produção do processo Pn. ● Vn é o nível de estoque-em-processo no pulmão In. ● Yn = Xs(n) é taxa de pordução do processo sucessor de Pn.
Há um modo de operação do sistema Kanban denominado de conteiner-para-conteiner, em que cada conteiner de estoque em processo em In é suficiente para produzir exatamente um conteiner no pulmão do processo sucessor do estágio n, Is(n), garantindo assim, a inexistência de recortes de estoque-em-processo. Esse modus operandi também reduz o problema de gestão do sistema como um todo a especificar o tamanho inicial de Un 0 e Vn 0 de maneira a cobrir a maior diferença de velocidade entre processos subsequentes durante o horizonte de planejamento, garantindo assim, o seu equilíbrio. Sobre esse modo de operação pode-se afirmar que:
Em que:
● Un é fila de cartões esperando produção no processo Pn. ● Xn é a taxa de produção do processo Pn. ● Vn é o nível de estoque-em-processo no pulmão In. ● Yn = Xs(n) é taxa de pordução do processo sucessor de Pn.
Há um modo de operação do sistema Kanban denominado de conteiner-para-conteiner, em que cada conteiner de estoque em processo em In é suficiente para produzir exatamente um conteiner no pulmão do processo sucessor do estágio n, Is(n), garantindo assim, a inexistência de recortes de estoque-em-processo. Esse modus operandi também reduz o problema de gestão do sistema como um todo a especificar o tamanho inicial de Un 0 e Vn 0 de maneira a cobrir a maior diferença de velocidade entre processos subsequentes durante o horizonte de planejamento, garantindo assim, o seu equilíbrio. Sobre esse modo de operação pode-se afirmar que:
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475874
Engenharia de Produção
Seja a programação de produção dada a seguir num sistema de produção do tipo Flow Shop com duas máquinas, M1
e M2:
Determine o sequenciamento ótimo usando o Algoritmo de Johnson. A seguir, calcule o tempo total para completar a sequência de tarefas (Makespan) e marque a opção correta.
Determine o sequenciamento ótimo usando o Algoritmo de Johnson. A seguir, calcule o tempo total para completar a sequência de tarefas (Makespan) e marque a opção correta.
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475873
Engenharia de Produção
Seja a programação de produção dada a seguir num sistema de produção do tipo Flow Shop com duas máquinas, M1
e M2:
Qual é sequência ótima para esse conjunto de tarefas usando o Algoritmo de Johnson?
Qual é sequência ótima para esse conjunto de tarefas usando o Algoritmo de Johnson?
Ano: 2025
Banca:
Aeronáutica
Órgão:
CIAAR
Prova:
Aeronáutica - 2025 - CIAAR - Engenharia de Produção |
Q3475872
Engenharia de Produção
Seja a tabela final SIMPLEX dada abaixo.
Outra forma para os planos de corte fracionários de Gomory faz uso da função piso, que arredonda valores fracionários para o inteiro imediatamente inferior:
Aqui xn faz referência aos índices das variáveis não básicas da tabela. Ao aplicar a equação para a segunda linha da tabela, em que x6 é a variável básica, o plano de corte gerado seria:
Conheça nossos planos