Prof. Dr. Fabrício José Piacente - CEETEPS
Prof. Dr. Angelo Marcos Queiroz Prates - UFABC
Prof. Dr. Alexandre Formigoni - CEETEPS
BELUCCI, A. E.
R. S. CÁLCULO DA CAPACIDADE DE
ATENDIMENTO EM OPERAÇÕES DE GESTÃO: PROPOSTA DE MODELO BASEADO EM DADOS
HISTÓRICOS PARA ATENDIMENTO DE DEMANDA FUTURA. 115 f. Dissertação (Mestrado
Profissional em Gestão e Tecnologia em Sistemas Produtivos). Centro Estadual de
Educação Tecnológica Paula Souza, São Paulo, 2022.
A
competitividade global exige o desenvolvimento de melhores práticas para a
gestão e controle de recursos para a sustentabilidade organizacional. Ponderando
sobre a importância do setor de serviços no PIB brasileiro e a existência de
práticas industriais de controle e planejamento de capacidade, o presente
trabalho tem como principal objetivo propor um modelo de cálculo de capacidade
produtiva baseado em histórico de atendimento de demanda para o cálculo da
necessidade futura de recursos em áreas de gestão de processos. Para tanto,
foram realizados dois estudos bibliométricos e análise comparativa para
compreensão da relevância das abordagens, processo de benchmarking para
identificação e adaptação dos conceitos industriais de planejamento de
capacidade de atendimento e o método Design Science Research para o
desenvolvimento, demonstração e avaliação do artefato, com aplicação em um caso
real. Foram realizados sete testes entre julho e dezembro de 2021 por meio de
algoritmo aplicado no software Microsoft Excel e suplemento solver. Na
fase de avaliação, foi utilizado indicador de percepção de ociosidade
fundamentado na escala Likert e indicador de atrasos para mensuração de
sobrecarga de capacidade, ambos com forte coeficiente de correlação de Pearson com
a ocupação de capacidade da operação. Como
resultado, foi possível reduzir a referência de tempo médio das atividades em
6,8%, o que refletiu na redução de 16,9 FTEs em seis meses e, consequentemente,
no custo evitado de R$ 372.627,62. Portanto, a presente pesquisa contribui com
a sociedade ao apresentar um artefato com possibilidade de replicação e
adaptação em cenários similares.
