O Excel oferece muitas cores em sua paleta, porém é possível escolher arbitrariamente uma cor.
Em página inicial -> cores
do tema, escolher Mais cores…
Vai aparecer o menu de cores. Ir na aba Personalizar.
Vai aparecer para preencher o código RGB da cor. Este número
é uma combinação de Vermelho (Red), Verde (Green) e Azul (Blue), numa escala de
0 a 255 para cada cor (não por coincidência, 256 = 2^8).
Digamos que eu goste da cor amarelo ouro. Esta tem código RGB
= (249, 166, 2).
E como saber o código RGB das cores? A internet tem várias fontes, mas para ajudar, o arquivo excel aqui é um simuladorzinho de cores RGB.
Esta técnica pode ser útil para criar dashboards no Excel. É possível copiar um range de células e colar como vínculo – se mudar algo na fonte, a imagem irá atualizar de modo equivalente.
Digamos que quero vincular o range abaixo.
Iniciamos copiando (CTRL+C) a região.
Em Colar -> Colar vínculo da imagem, teremos uma cópia em imagem da região afetada. Só uma imagem retangular é comum demais. Podemos fazer algo mais sofisticado.
Em Formatar -> Cortar -> Cortar para demarcar forma, é possível mudar a forma da imagem. Desse modo, podemos ter uma imagem vinculada à fonte com um formato de shape que ajude a ilustrar as nossas ideias. Vide anexo.
No comércio exterior, o termo “estufar” o contêiner significa colocar a carga dentro do contêiner.
Bobinas de pé, num contêiner, podem ser modeladas puramente por geometria.
O algoritmo (download aqui) pede as dimensões do contêiner, as características das bobinas, e sugere o arranjo ideal, restrito ao espaço disponível e à carga máxima permitida.
Outro exemplo:
Há softwares comerciais que fazem isto (ex. Max Load), fazendo também a composição de diferentes tipos de bobinas, e também é possível colocar bobinas deitadas, etc. Entretanto, são softwares bem mais complicados para usar. Para a aplicação simples como o caso acima, o algoritmo do anexo funciona.
Você insere uma série de origens e destinos. Pode ser endereço, CEP, cidade, qualquer coisa entendível pelo GMaps. A macro consulta o Google maps para cada linha, e traz a distância e o tempo.
Demora um pouco, mas é melhor do que fazer no braço.
Os endereços devem ser entendíveis no GMaps. Se não encontrar, vai voltar um zero.
E o GMaps pode errar também. Se procurar a rua Pernambuco em São Paulo, ele pode retornar a rua São Paulo, em Pernambuco. Portanto, tem que tomar cuidado e não confiar cegamente na informação.
Há um limite de consultas de 2500 consultas diárias por dia no Google Maps, com esta API grátis.
(Atualização em set 2018: O Google mudou a política da API. Agora é necessário abrir uma conta no Google maps.
É só acrescentar o argumento: key=YOUR_KEY no final do link que acessa a API.
Mas é necessário gerar a chave no site do Google e ter uma conta de faturamento.
Imagine que um projeto tem uma lista de itens a serem cumpridos, e cada item tem o seu custo estimado.
Lista de Itens e Custos
A soma dos custos para este exemplo é de R$ 368.
Mas os custos podem ter uma grande variação entre o valor orçado e o valor que realmente pode acontecer.
Uma boa prática em tais casos é fazer uma simulação da variação desses custos, a fim de estarmos preparados para eventuais imprevistos.
Este post disponibiliza um simulador simples para isto, em Excel e VBA. É necessário ativar macros para rodar a ferramenta.
O primeiro passo é preencher sequencialmente o item, custo mínimo, médio e máximo.
Print da Ferramenta
Depois, clicar em “Simular”.
Os resultados incluem um gráfico com a variação dos custos, a média e o desvio padrão.
Print dos Resultados
Outro resultado é a probabilidade de que o valor final fique entre os dois desvios. No caso do exemplo, há a probabilidade de 73% que o projeto fique entre R$ 357 e R$ 373.
Gerar caso aleatório
Este botão gera uma lista de itens com custos aleatórios, a fim de ilustrar aplicações do simulador.
Outras aplicações
Seguindo a mesma lógica, pode-se utilizar o simulador em qualquer aplicação
O Método
Esta seção é opcional, apenas para quem quer saber um pouco mais.
Considera-se que cada item da lista tenha o custo associado a uma distribuição triangular.
Utiliza-se o método de Monte Carlo para estimar o custo final do projeto. Ou seja, é feito um sorteio de cada item sob a sua distribuição triangular correspondente, e este valor é somado ao custo total. Repete-se esta operação inúmeras vezes a fim de se ter um resultado robusto.
Como contribuir
Quem quiser ajudar a melhorar este trabalho está convidado a baixar o código fonte na nossa página do Github:
