Dimensionamento de equipes de trabalho por meio de modelos probabilísticos

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Universidade Federal de Goiás

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O presente trabalho tem como objetivos: modelar um sistema de produção com três unidades fabris, de modo a permitir o dimensionamento ideal de mantenedores, e a realização de uma análise de sensibilidade para avaliar a confiabilidade dos resultados obtidos pelo mesmo modelo. Um processo de quase nascimento e morte (Quasi-Birth-and-Death - QBD) é utilizado para modelar as unidades produtivas, e por meio dos geradores infinitesimais, são obtidas as probabilidades de entrada para o código desenvolvido. Geralmente as organizações definem suas equipes de mantenedores de forma empírica, fato que pode comprometer as estratégias organizacionais. Sendo assim, o código oferece auxílio na tomada de decisões destes profissionais. Deste modo, foram modeladas três unidades de produção X, Y e Z e realizado o dimensionamento mínimo de mantenedores que cada unidade deve ter. Observou-se que a unidade X com no mínimo dois mantenedores proporciona 70% de probabilidade de permanecer em funcionamento, a unidade Y com três, proporciona 76%, e a unidade Z, com um mantenedor, possibilita 80%. Por meio da análise de sensibilidade, notou-se que ao perturbar o gerador infinitesimal os valores de probabilidade de funcionamento tendem a se aproximar de 100% à medida que se acrescenta um mantenedor, no entanto, quando se acrescenta o quarto mantenedor, existe pouca variação no sistema. Já em relação ao tempo, quando se estressa o sistema por meio do crescimento da variável aleatória t , a confiabilidade dos resultados tende a diminuir, sendo que com um mantenedor, a probabilidade de funcionamento cai consideravelmente ao longo do tempo, e em contrapartida, com quatro mantenedores, a permanência de estado de funcionamento tende a ser duradoura.

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FREITAS, C. M. F. Dimensionamento de equipes de trabalho por meio de modelos probabilísticos. 2018. 125 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem e Otimização) - Universidade Federal de Goiás, Catalão, 2018.

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