Aplicação de técnica da mineração de dados na identificação do perfil de empregados absenteístas e presenteístas em uma empresa de courier da cidade de São Paulo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Silva, Andréa Martiniano da lattes
Orientador(a): Sassi, Renato José lattes
Banca de defesa: Polloni, Enrico Giulio Franco lattes, Santana, José Carlos Curvelo lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Nove de Julho
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção
Departamento: Engenharia
País: BR
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://bibliotecatede.uninove.br/tede/handle/tede/178
Resumo: Professional development, coupled with the organizations and the pressure to achieve goals more daring, leave employees overwhelmed. They end up getting some disturbance in health related to work activity, which can lead to absenteeism or presenteeism. Absenteeism is not reporting to work or social obligations, as scheduled. In the case of presenteeism is the presence of the employee at work or social obligations, though ill, however, their activities are unproductive. Both are similar with regard to loss of productivity. For the company this means that a service is no longer provided due to lack of employee or is performed improperly. More specifically, for the Courier company, where the main activity is the delivery of express shipments, absenteeism and presenteeism affect the quality of these services. To identify these phenomena, this study used a data mining technique called artificial neural network-type Self-Organizing Map of Kohonen (Self-Organizing Map) or simply SOM the to mine data from a database with 740 records of 36 employees Courier firm the city of Sao Paulo. The SOM was used to group employees by similarity of their attributes in order to verify the possible profile and absenteeist or presenteeist also present in them and a possible tendency to acquire these profiles. Also a survey was conducted with the same the with 36 employees to verify the occurrence of stress in employees, and therefore considered essential to present profile absenteeist and presenteeist. The results presented by SOM showed that application of data mining to identify and profile absenteeist and presenteeist in a Courier company in São Paulo is satisfactory, which confirms the use of this technique as a good option to be applied in such problem.
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In the case of presenteeism is the presence of the employee at work or social obligations, though ill, however, their activities are unproductive. Both are similar with regard to loss of productivity. For the company this means that a service is no longer provided due to lack of employee or is performed improperly. More specifically, for the Courier company, where the main activity is the delivery of express shipments, absenteeism and presenteeism affect the quality of these services. To identify these phenomena, this study used a data mining technique called artificial neural network-type Self-Organizing Map of Kohonen (Self-Organizing Map) or simply SOM the to mine data from a database with 740 records of 36 employees Courier firm the city of Sao Paulo. The SOM was used to group employees by similarity of their attributes in order to verify the possible profile and absenteeist or presenteeist also present in them and a possible tendency to acquire these profiles. Also a survey was conducted with the same the with 36 employees to verify the occurrence of stress in employees, and therefore considered essential to present profile absenteeist and presenteeist. The results presented by SOM showed that application of data mining to identify and profile absenteeist and presenteeist in a Courier company in São Paulo is satisfactory, which confirms the use of this technique as a good option to be applied in such problem.O desenvolvimento profissional, aliado ao das organizações e a pressão para atingir metas cada vez mais audaciosas, deixam os empregados sobrecarregados. Estes acabam adquirindo algum distúrbio no estado de saúde relacionado à atividade laboral, o que pode causar o absenteísmo ou o presenteísmo. Absenteísmo é o não comparecimento ao trabalho ou a obrigações sociais, conforme o programado. No caso do presenteísmo há a presença do empregado no trabalho ou a obrigações sociais, ainda que doente, contudo, suas atividades são improdutivas. Ambos são semelhantes no que diz respeito à perda de produtividade. Para a empresa isso significa que um serviço deixa de ser fornecido devido à falta do empregado ou é realizado de forma inadequada. De forma mais específica, para a empresa de Courier, em que a atividade principal é a entrega de encomendas expressas, o absenteísmo e o presenteísmo afetam a qualidade na prestação destes serviços. Para identificar estes fenômenos, este trabalho utilizou uma técnica da mineração de dados chamada rede neural artificial do tipo Mapa Auto-Organizável de Kohonen (Self-Organizing Map) ou simplesmente rede SOM para minerar os dados de uma base com 740 registros de 36 empregados de uma empresa de Courier da cidade de São Paulo. A rede SOM foi utilizada para agrupar os empregados pela semelhança dos seus atributos a fim de verificar o possível perfil absenteísta e ou presenteísta também presente neles e uma possível tendência a adquirirem esses perfis. Também foi realizada uma pesquisa do tipo (survey) com os mesmos 36 empregados com o objetivo de verificar a ocorrência de estresse nos empregados, motivo considerado fundamental para apresentar perfil absenteísta e ou presenteísta. Os resultados apresentados pela rede SOM mostraram que a aplicação da mineração de dados na identificação do perfil absenteísta e presenteísta em uma empresa de Courier na cidade de SãoPaulo é satisfatória, o que confirma a utilização desta técnica como uma boa opção a ser aplicada neste tipo de problema.Made available in DSpace on 2015-04-07T21:10:32Z (GMT). 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