Regressão logística é uma técnica estatística que permite prever a probabilidade de ocorrência de um evento com base em variáveis explicativas.
Você já precisou responder a perguntas como: “qual a chance de esta máquina falhar nas próximas 48 horas?” ou “qual a probabilidade de este lote ser reprovado na inspeção final?”.
A maioria das decisões nas fábricas ainda é tomada com base em intuição ou histórico, sem apoio estatístico real.
E isso pode custar caro, tanto em desperdícios quanto em oportunidades perdidas.
É aí que entra a regressão logística. Muito utilizada em estudos clínicos e pesquisas sociais, essa ferramenta também tem forte aplicação na indústria, especialmente em áreas como controle de qualidade, manutenção preditiva e análise de riscos operacionais.
Para entender como funciona essa ferramenta e quais as suas vantagens, siga em frente!
O que é regressão logística?
A regressão logística é um modelo estatístico utilizado para estimar a probabilidade de um evento ocorrer, geralmente quando o desfecho é binário, ou seja, possui apenas dois possíveis resultados: sim/não, aprovado/reprovado, falha/sucesso.
Ela pertence à família dos modelos generalizados lineares e utiliza a função logística (sigmoide) para transformar a relação linear entre variáveis em uma saída probabilística entre 0 e 1.
Diferente da regressão linear, que busca prever um valor numérico, a regressão logística busca prever uma probabilidade.
Com ela, é possível dizer, por exemplo, que um determinado componente tem 85% de chance de apresentar falha nas próximas 72 horas, com base em dados históricos de operação.
Como funciona a regressão logística?
O funcionamento da regressão logística pode ser dividido em algumas etapas principais:
- Identificação da variável dependente (Y): é o evento que queremos prever (por exemplo: o produto está com defeito ou não)
- Seleção das variáveis independentes (X1, X2…): são os fatores que influenciam a variável dependente, como tempo de uso, temperatura, pressão, operador, etc.
- Ajuste do modelo: por meio de métodos estatísticos como máxima verossimilhança, estima-se a contribuição de cada variável para o resultado
- Cálculo das probabilidades: o modelo gera uma equação que permite prever a chance de ocorrência do evento com base nos valores das variáveis
- Classificação: define-se um ponto de corte (por exemplo: 0,5) para decidir quando um caso será considerado “positivo”.
Aplicações da regressão logística na indústria
A regressão logística é uma ferramenta extremamente útil para prever comportamentos binários em processos industriais.
Veja algumas aplicações práticas:
1. Previsão de falhas em equipamentos
Com base em variáveis como tempo de uso, ciclos operacionais e vibração, é possível prever a probabilidade de falha em uma máquina e tomar medidas preventivas antes que o problema ocorra.
2. Controle de qualidade
Na inspeção final, o modelo pode indicar quais lotes têm maior chance de reprovação com base em parâmetros do processo.
Assim, as equipes direcionam esforços de verificação para os pontos críticos.
3. Classificação de fornecedores
Com base em indicadores como atrasos, não conformidades e devoluções, a regressão logística ajuda a prever a probabilidade de um fornecedor gerar problemas em futuros pedidos.
4. Análise de segurança
Empresas que monitoram incidentes de segurança podem usar essa técnica para prever quais situações têm maior chance de resultar em acidentes, com base em turnos, locais ou tipos de operação.
5. Gestão de pessoas
Em RH industrial, é possível prever probabilidade de absenteísmo ou turnover (rotatividade), com base em dados como jornada, setor e tempo de casa.
Quais as vantagens da regressão logística?
A adoção da regressão logística em contextos industriais traz vantagens importantes:
- Capacidade de prever eventos com base em dados reais
- Interpretação simples e objetiva (probabilidades entre 0 e 1)
- Identificação de variáveis mais relevantes para o resultado
- Possibilidade de integração com dashboards e sistemas de BI
- Alta aplicabilidade com bases de dados já existentes.
Além disso, ela pode ser combinada com outras técnicas estatísticas, como análise de componentes principais (PCA) ou árvores de decisão, ampliando sua eficácia.
Como aplicar regressão logística na prática?
A aplicação da regressão logística exige alguns passos fundamentais:
- Organização dos dados: os registros devem conter a variável de desfecho e as variáveis explicativas
- Exploração e limpeza dos dados: trata-se de eliminar ruídos, valores ausentes e detectar colinearidade entre variáveis
- Construção e ajuste do modelo: feito com ferramentas estatísticas como Excel, R, Python, Minitab ou softwares de BI
- Validação do modelo: testam-se os resultados com dados novos para verificar a acurácia, sensibilidade e especificidade
- Implantação e uso no dia a dia: o modelo passa a apoiar decisões operacionais e estratégicas.
Ferramentas para aplicar regressão logística
Vários softwares possibilitam a construção e uso da regressão logística com ou sem programação:
- Excel com suplemento de análise de dados
- Minitab: bastante usado em projetos Lean Six Sigma
- Python (bibliotecas como scikit-learn e statsmodels)
- R: linguagem estatística com pacotes robustos para modelagem
- Power BI e Tableau: para exibição dos resultados.
A escolha da ferramenta depende do nível de maturidade analítica da equipe e da complexidade da aplicação.
Regressão logística no Lean Six Sigma
A regressão logística é uma das ferramentas estatísticas mais úteis na fase de análise (A – Analyze) do ciclo DMAIC, especialmente quando o objetivo é entender os fatores que levam a um desfecho negativo.
Profissionais com formação Green Belt ou Black Belt da Escola EDTI aprendem a utilizar essa técnica para explorar causas raiz, validar hipóteses e propor soluções baseadas em dados.
Isso confere maior confiabilidade aos projetos e evita decisões baseadas apenas em intuição.
Conclusão
A regressão logística transforma dados em insights.
Ela mostra quais fatores influenciam eventos críticos e permite agir com antecedência, mesmo em cenários incertos.
Se a sua empresa precisa prever falhas, reduzir defeitos e melhorar a tomada de decisões com base em dados, essa técnica precisa fazer parte do seu repertório.
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