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dc.contributor.advisorChiwiacowsky, Leonardo Dagnino
dc.contributor.authorMassens, Gabriel Valença
dc.contributor.otherMesquita, Alexandre
dc.contributor.otherGraciolli, Odacir Deonísio
dc.contributor.otherKorzenowsky, André Luis
dc.date.accessioned2019-08-16T19:13:04Z
dc.date.available2019-08-16T19:13:04Z
dc.date.issued2019-08-16
dc.date.submitted2019-05-29
dc.identifier.urihttps://repositorio.ucs.br/11338/4883
dc.descriptionNos problemas de escala de trabalho, há a preocupação em dimensionar a força de trabalho, alocar e designar tarefas a essa força de trabalho, respeitando a legislação de cada setor, acordos sindicais e atender (quando possível) as demandas individuais dos funcionários. Na área da saúde, a complexidade do problema de escala de trabalho está em elaborar escalas que obedeçam às normas internas da instituição e às externas, garantindo que não haja sobrecarga de tarefas e, o mais importante, reduzindo os custos operacionais sem prejudicar o atendimento aos pacientes e demais serviços. Para garantir um atendimento de qualidade aos pacientes, o enfermeiro-chefe de cada setor é responsável pela elaboração das escalas mensais da equipe de enfermagem, de forma a não haver excesso, nem falta de pessoal. Quando realizada manualmente, ou sem o uso de alguma ferramenta de apoio, essa tarefa consome tempo excessivo dos responsáveis por elaborá-la, tendo muitas vezes como resultado uma escala desigual que não atende aos anseios dos enfermeiros. Assim sendo, o presente trabalho teve como objetivo desenvolver e aplicar uma ferramenta computacional para a construção de escalas de trabalho mensais para o pessoal de enfermagem, por meio de uma abordagem metaheurística híbrida formada pela combinação da metaheurística Simulated Annealing e do método Clustering Search. A ferramenta computacional desenvolvida foi avaliada utilizando problemas-teste da literatura e também casos reais de um hospital do município de Caxias do Sul, obtendo resultados satisfatórios em relação aos resultados encontrados na literatura, além de ter gerado escalas viáveis para a instituição hospitalar.pt_BR
dc.description.abstractIn the personnel rostering problem, there is concern in dimensioning the workforce, allocating and assigning tasks to this workforce, respecting the legislation of each sector, union agreements and attending (when possible) the individuals employees’ demands. In the healthcare area, the complexity of the personnel rostering problem is to elaborate rosters that comply with the internal norms of the institution and the external ones, ensuring that there is no overload of tasks and, most importantly, reducing operating costs without harming patients care and other services. To ensure quality patient care, the head nurse in each sector is responsible for preparing monthly nursing staff rosters, so that there is no excess or staff shortage. When done manually, or without using some support tool, this task consumes excessive time of the responsible for preparing it, often resulting in an unequal scale that does not meet nurses' wishes. Thus, the present work aims to develop and apply a computational tool for the construction of monthly work rosters for the nursing staff, through a hybrid metaheuristic approach formed by the combination of the metaheuristic Simulated Annealing and the Clustering Search method. The computational tool developed has been evaluated using test problems from the literature and real cases from a hospital located in the city of Caxias do Sul, reaching satisfactory results compared to those found in the literature, in addition to having generated feasibles schedulings for the hospital institution.en
dc.language.isoptpt_BR
dc.subjectHorário de trabalhopt_BR
dc.subjectEnfermagempt_BR
dc.subjectHorário de trabalho flexívelpt_BR
dc.subjectOtimização combinatóriapt_BR
dc.subjectWork scheduleen
dc.subjectNursingen
dc.subjectFlexible working hoursen
dc.subjectCombinatorial Optimizationen
dc.titleAbordagem híbrida de otimização para elaboração de escalas de trabalho do pessoal de enfermagempt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
mtd2-br.advisor.instituationUniversidade de Caxias do Sulpt_BR
mtd2-br.advisor.latteshttp://lattes.cnpq.br/5466125615055744pt_BR
mtd2-br.author.lattesMASSENS, G. V.pt_BR
mtd2-br.program.namePrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produçãopt_BR


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