Faltando pouco para iniciar um mutirão de vacinação, a equipe de um posto de saúde montou um modelo…

Questão

Faltando pouco para iniciar um mutirão de vacinação, a equipe de um posto de saúde montou um modelo computacional simples para prever o tamanho da fila ao longo da manhã. No programa, a cada minuto entram pessoas na fila (chegadas) e cada atendente retira uma pessoa após concluir o atendimento (tempo médio de 3 minutos por pessoa). Para testar o modelo, a equipe usou uma hipótese: “chegam 2 pessoas por minuto o tempo todo”. A simulação indicou que a fila só cresceria até o fim do turno. No entanto, no dia do mutirão, um voluntário contou quantas pessoas chegaram em cada intervalo de 10 minutos e observou um pico no início (por exemplo, 30, 28 e 22) seguido de queda gradual (15, 12, 8, 6...). A fila real chegou a diminuir após as 9h. Com base no texto, identifique a alteração no modelo computacional que permite simular melhor o comportamento observado e, assim, fazer previsões mais confiáveis para o próximo mutirão.

1. A) Manter chegadas constantes e reduzir o tempo de atendimento no modelo para compensar a diferença observada
2. B) Incorporar chegadas por faixas de horário, usando como entrada os valores medidos a cada 10 minutos
3. C) Fixar chegadas constantes em 2 pessoas por minuto e apenas aumentar o tempo total simulado na manhã
4. D) Aplicar a maior chegada observada em todos os intervalos para tornar a previsão sempre conservadora
5. E) Remover a representação de fila do modelo e simular apenas o total de atendimentos concluídos no turno

✅ Resposta correta: alternativa B

Resolução passo a passo

1. O modelo original supõe chegadas constantes de 2 pessoas por minuto, o que equivale a 20 pessoas a cada 10 minutos. Os dados reais do mutirão mostram 30, 28 e 22 no início, depois 15, 12, 8 e 6, ou seja, a taxa de chegada varia ao longo da manhã. Passo 2: Como a hipótese de taxa fixa não representa esse padrão, a fila simulada cresce até o fim do turno, enquanto a real chegou a diminuir após as 9h. Passo 3: A alteração que resolve o problema é tornar a chegada variável no tempo, definindo a taxa para cada faixa de horário com base nas contagens medidas a cada 10 minutos. Isso faz o modelo reproduzir o pico inicial e a queda gradual, permitindo previsões mais confiáveis. Passo 4: A alternativa A está errada porque reduzir o tempo de atendimento não corrige a chegada, que é a causa real da diferença. A alternativa C está errada porque apenas aumentar o tempo simulado mantém a taxa irreal de 2 por minuto. A alternativa D está errada porque usar a maior chegada em todos os intervalos superestima a fila e não representa a queda observada. A alternativa E está errada porque retirar a fila elimina justamente o objetivo de prever seu tamanho ao longo da manhã.

💡 Dica: Analise a variação das chegadas e escolha a alteração que melhor representa o comportamento real.

Alternativa por alternativa

Raio-X da questão

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