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Título: MODELO MATEMÁTICO DE PROGRAMAÇÃO ESTOCÁSTICA INTEIRA PARA ALOCAÇÃO E PLANEJAMENTO DE FUNCIONÁRIOS EM ACADEMIAS DE GINÁSTICA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): LUISA MONCORVO DE MATTOS

Colaborador(es):  BRUNO FANZERES DOS SANTOS - Orientador
Número do Conteúdo: 47018
Catalogação:  05/03/2020 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47018@1
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47018

Resumo:
A programação de pessoal é uma das questões mais relevantes entre os gestores de planejamento de produção, sendo uma tarefa de alta complexidade por envolver um grande número de possibilidades de soluções. Por sua vez, a prática de exercícios físicos tem sido muito procurada nos últimos anos, uma vez comprovado seus inúmeros benefícios para saúde e melhora no bem estar de quem a pratica. No entanto, em um ambiente dinâmico em que a demanda dos clientes por um serviço é incerta, fazer uma boa gestão de pessoal é imprescindível para a empresa garantir competitividade no mercado. Diante disso, o presente trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo de planejamento e alocação de funcionários na área de musculação de uma academia de ginástica, através de um problema de programação matemática estocástica linear inteira, considerando o agente avesso ao risco. O modelo proposto visa minimizar os custos inerentes à contratação de profissionais, sejam eles funcionários já previstos para trabalhar na academia ou funcionários extras para suprir a demanda. O modelo estocástico de dois estágios foi reescrito em um problema amostral e implementado em um algoritmo de otimização, com a finalidade de analisar a quantidade ótima de profissionais contratados, variando o número de funcionários de 1 até N. Em seguida, um estudo de caso foi realizado em uma academia de São Paulo, através de uma análise retrospectiva da frequência de alunos. Assim, foi verificado um padrão muito bem definido de comportamento, o que justifica a escolha de uma abordagem Data Driven neste trabalho. Primeiro, foi realizada uma análise computacional do problema considerando o agente neutro ao risco, na qual foi possível observar que mesmo com diferenças muito pequenas entre Gaps, os resultados variaram em cada iteração e a solução ótima do número de funcionários contratados não foi verificada para Gaps maiores que 0,4 porcento. Em seguida, o modelo foi implementado considerando o agente avesso ao risco, utilizando o Conditional Value-at-Risk (CVaRa) como medida de risco. Observa-se que para níveis de risco maiores, o custo de contratação esperado de funcionários extras diminui, portanto impor restrições de risco reduz as chances da empresa sofrer um aumento marginal nos custos com pessoal. Por fim, foi apresentado para o cliente em questão uma proposta de programação de funcionários para o planejamento da próxima semana que gere o menor custo de contratação de pessoal.

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