Uma fun??o de perda ? uma maneira de expressar os efeitos de um evento de maneira num?rica. Essa f?rmula e o n?mero resultante representam o custo para os envolvidos em compara??o com outros eventos que poderiam ter ocorrido, por exemplo, tomando uma decis?o diferente: o uso de madeira para fabricar uma porta cria uma perda na medida em que a madeira n?o pode ser usada para fabricar uma mesa. A fun??o de perda tamb?m pode representar os efeitos de uma estimativa imprecisa. ? poss?vel prever fun??es potenciais de perda antecipadamente e usar essas informa??es para tomar uma decis?o objetiva.
Uma das fun??es de perda mais conhecidas ? uma fun??o de perda de Taguchi, nomeada ap?s seu criador, Genichi Taguchi. Uma fun??o de perda de Taguchi lida com os efeitos de uma varia??o de desempenho, por exemplo, uma m?quina projetada para produzir um widget de um determinado tamanho que n?o atenda a esta especifica??o. A fun??o afirma que a perda que isso causa para a empresa varia em propor??o ao quadrado da propor??o pela qual o desempenho real varia em rela??o ? produ??o real.
A fun??o de perda de Taguchi ? mais comumente demonstrada em forma gr?fica. Dessa maneira, fica claro que uma pequena varia??o de desempenho causa uma perda relativamente pequena. ? medida que a varia??o do desempenho aumenta, a perda aumenta em um ritmo muito mais r?pido. Esse padr?o ? geralmente interpretado como demonstrando que, em qualquer est?gio, alcan?ar uma redu??o na varia??o de desempenho deve levar a uma redu??o desproporcionalmente grande na perda. Isso, por sua vez, incentiva tentativas cont?nuas de refinar um processo de fabrica??o.
Uma fun??o de perda pode existir como uma ferramenta puramente estat?stica. Neste conte?do, ele tenta medir a perda causada por uma estimativa imprecisa. A fun??o tenta estabelecer a rela??o entre o grau de imprecis?o e o grau de perda.
Outro uso das fun??es de perda est? na estimativa de perdas potenciais causadas por uma varia??o em uma medida espec?fica. Por exemplo, usando uma fun??o de perda, o propriet?rio de uma barraca de comida m?vel pode levar em considera??o os efeitos da varia??o de temperatura nas vendas de sorvete e sopa quente. Existem v?rias maneiras de tomar decis?es usando essas previs?es. Uma seria escolher a op??o que causa menos perda nos respectivos piores cen?rios: o propriet?rio da barraca pode concluir inesperadamente que o clima frio causaria mais danos ?s vendas de sorvetes do que o clima inesperadamente quente causaria as vendas de sopas quentes e, assim, decidira que a sopa ? a op??o mais segura. Como alternativa, ele poderia examinar as respectivas fun??es de perda e decidir que as vendas de sorvetes s?o menos prov?veis ??de variar no geral e que isso permitir? a ele mais seguran?a na compra de a??es.
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