Modelo Matematico

MODELO MATEMÁTICO PARA A GESTÃO DE RECURSOS HUMANOS BASEADO EM CONTROLES ESTATÍSTICOS DE DEMANDA E PRODUTIVIDADE

Alexandre Vrubel

Alexandre Brondani

Márcio Lopes Vilanova e Silva

Luiz Rodrigo Grochocki

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Painel 44/165 Planejamento da força de trabalho

MODELO MATEMÁTICO PARA A GESTÃO DE RECURSOS HUMANOS BASEADO EM CONTROLES ESTATÍSTICOS DE DEMANDA E PRODUTIVIDADE

Alexandre Vrubel

Alexandre Brondani

Márcio Lopes Vilanova e Silva

Luiz Rodrigo Grochocki

RESUMO

Um problema comum na gestão de laboratórios que realizam exames periciais é a determinação da necessidade de pessoal a curto, médio e longo prazo. Devido à variação na complexidade dos exames realizados, estatísticas simples de demanda e produtividade não são suficientes para uma estimativa precisa da necessidade de pessoal. Utilizando as informações detalhadas fornecidas pelo Sistema de Gerenciamento de Informações Periciais, desenvolvido no Laboratório de Informática Forense do Instituto de Criminalística de Curitiba e apresentado no XXI Congresso Nacional de Criminalística, foi desenvolvido um modelo matemático de estimativa de recursos humanos necessários para suprir a demanda corrente e de eventuais exames já no aguardo de perícia. Tal modelo permite racionalizar a distribuição de pessoal existente, bem como determinar a necessidade de pessoal adicional, e pode ser aplicado em qualquer laboratório que efetue exames periciais, quantificando e qualificando a tomada de decisão do gestor público.

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1 INTRODUÇÃO

Um problema comum na gestão de laboratórios dos Institutos de Criminalística que realizam exames periciais é a determinação da necessidade de pessoal (peritos criminais) a curto, médio e longo prazo. Isto ocorre devido à diversidade dos exames realizados, uma vez que cada um deles possui uma complexidade diferente, o que ocasiona tempos de realização de exames variados. No entanto, os controles estatísticos de produtividade padrão em geral medem apenas o número de solicitações de exames e o número de exames realizados em um determinado período de tempo, sem levar em conta a natureza de tais exames. Isto ocasiona dados distorcidos, pois exames simples e rápidos acabam tendo o mesmo peso de exames complexos e demorados.

Esta distorção de medidas implica que o uso destas estatísticas para a avaliação do desempenho pessoal acaba por gerar avaliações incorretas por parte da chefia imediata ou da direção. Por exemplo, um perito pode realizar 40 (quarenta) exames simples em um mês, quando comparado a outro perito que realizou 8 (oito) exames complexos, no mesmo período. Em números absolutos, o primeiro perito produziu 5 (cinco) vezes mais laudos periciais que o segundo. No entanto, se o exame complexo leva em média 10 (dez) vezes mais tempo para ser realizado do que o exame simples, o perito que entregou menos laudos na realidade possui uma produtividade que é 2 (duas) vezes maior do que a do perito que realizou apenas exames mais simples. Cumpre referir que diferenças de complexidade da ordem de dez vezes ou mais são comuns em casos reais.

Outro problema da complexidade relativa dos exames não ser levada em consideração é quando do uso destas estatísticas distorcidas para a realização de estimativas de tempo necessário ou de necessidade de pessoal para atingir determinadas metas. As previsões geradas acabam possuindo uma margem de erro muito alta, gerando transtornos para o gestor público que baseia seu processo de tomada de decisões em informações não confiáveis.

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