O COVID-19 trata-se de uma doença infecciosa causada pelo coronavírus. Esse resultou em uma pandemia que se espalhou por cidades do mundo inteiro, infectando suas populações e, em muitos casos, levando a óbito. Nesta perspectiva, o objetivo do presente trabalho foi realizar um estudo analisando o cenário da COVID-19 no estado de Minas Gerais antes de iniciar a vacinação, através de dados extraídos diretamente da Secretaria de Estado de Saúde de Minas Gerais e do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Além disso, para desenvolver o trabalho fez-se necessário utilizar as ferramentas Microsoft Excel 2016 e Maple 17 com o intuito de organizar os dados, realizar cálculos e análises estatísticas da amostra, como, por exemplo: média, desvio padrão, variância e curtose. Através dos cálculos citados foi possível gerar gráfico e visualizar o cenário das cidades mineiras frente à pandemia. Ao final da análise dos resultados, observou-se que a cidade que obteve o pior cenário frente à pandemia foi Aracitaba, com 2.059 habitantes e 7 óbitos. Já a cidade que obteve o melhor cenário foi Berilo, com 11.872 habitantes e apenas 0 óbitos. Mas, é importante ressaltar que através dos cálculos estatísticos evidenciou-se que as cidades mineiras tiveram comportamentos bem semelhantes, pois não houve muita variação nos resultados obtidos.

A simulação é muito adequada no estudo de processos, pois trata-se de uma ferramenta capaz de fornecer projeções precisas de seu comportamento. Nesta perspectiva, o objetivo do presente trabalho foi realizar a simulação de dois cenários possíveis do processo de fabricação de uma peça, em uma empresa do setor metalúrgico, situada no município de Cataguases/MG, visando propor melhorias. O material escolhido foi um parafuso confeccionado em aço inox AISI 316, tendo um total de 17 unidades produzidas. Para desenvolver o trabalho, fez-se necessário realizar a cronometragem dos 6 processos de fabricação do parafuso. Posteriormente, aplicou-se conceitos básicos de estatística descritiva nos dados coletados, através do software Minitab® 19. Também, utilizou-se o software Arena® para realizar simulações computacionais dos processos. Além disso, realizou-se cálculos matemáticos para identificar o valor total da compra da matéria-prima, o valor de hora-máquina de cada processo, o valor total de hora-máquina do processo de fabricação completo, o tempo total para a finalização de cada processo e, por fim, o tempo total gasto para a produção do lote inteiro e, também, o tempo médio gasto para a fabricação de cada peça. Ao final da análise dos resultados, observou-se que implementando o modelo proposto pelos autores, a empresa atingiria um percentual de 47,63% de economia de tempo para a produção das peças, investindo apenas 1,8% a mais no custo do processo.

A identificação da previsão de demanda dos clientes pode ser entendida como um grande desafio das empresas. Cabe a elas aprimorarem seus métodos para prever essa demanda visando atender seus clientes com qualidade satisfatória e evitando estoques excessivos. Nesta perspectiva, o objetivo do presente estudo foi realizar um case analisando dados históricos de um medidor convencional do período de janeiro de 2019 a junho de 2022. Utilizou-se métodos como entrevistas qualitativas e benchmarking com fornecedores e aplicação das amostras em um software estatístico, o Maple. Ao final da análise dos resultados, obteve-se uma previsão de demanda do material até o ano de 2030. Observou-se que esse apresenta consumo decrescente, enquanto o medidor GD, que o substitui nas ligações de geração distribuída, apresenta, entre os anos de 2028 e 2029, consumo superior aos convencionais.