Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
RODRIGUES, Naialy Patrícia |
| Orientador(a): |
NEPOMUCENO, Thyago Celso Cavalcante |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Engenharia de Producao / CAA
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/53312
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Resumo: |
O setor bancário brasileiro tem sido alvo de reclamações devido às longas filas. No âmbito da Caixa Econômica Federal (CEF), esse problema foi acentuado com o Decreto n.o 10.316 que regulamenta o Auxílio Emergencial para reduzir os impactos econômicos derivados do SARS- CoV-2 (COVID-19). O decreto imputou os valores dos subsídios para pessoas em situação de risco e decidiu que somente a CEF se encarregar do cadastramento, e o repasse dos valores para a população provocando uma demanda massiva dos órgãos da CEF, formando grandes filas de espera. A presente pesquisa visa a busca pela melhoria nos tempos de espera de filas de três setores em uma agência bancária da CEF. Para isso, utilizou-se dos cálculos da teoria das filas empregando-os no Python® e foram plotados cenários com configurações de contratações, e posteriormente, realizada uma Análise Envoltória de Dados no RStudio® pelo método Free Disposal Hull (FDH) orientado ao output desses cenários. Os inputs utilizados foram a quantidade de atendentes simuladas dos setores Expresso, Gov-Social e Caixa, setores esses que são a principal porta de entrada para cadastramento e recebimento de verbas destinadas ao fomento e ao desenvolvimento social e que, portanto, absorvem as maiores demandas de pessoas. Para o output foram considerados os tempos médios de espera simulados. O total de Decision Making Unit (DMUs) plotadas foi de 197, sendo 120 pertencentes ao grupo de 2019 e 77 pertinente ao grupo de 2020. O primeiro grupo o qual foi o de 2019 apenas 9 DMUs se mostraram eficientes e no ano de 2020 7 das 77 unidades se evidenciaram como eficientes. Ademais, foi realizado um ranqueamento mês a mês para observar qual cenário, mesmo que não eficiente, se destacava. Os resultados obtidos foram que o setor Expresso necessitava de contratação de mais mão de obra do que os demais setores. Em 2019, a melhor alocação era a contratação de dois funcionários para o setor Caixa, de dois para o setor Gov-Social e de três para o setor Expresso. No que diz respeito ao ano de 2020, as contratações recomendadas foram à ordem de um servidor para o setor Caixa e cinco colaboradores para o setor Expresso. Por fim, o estudo identificou desafios relacionados à demanda exponencial causada pela pandemia de COVID-19. Constatou-se que, apesar da capacidade máxima de contratações apresentadas pelo especialista atrelado operação dos serviços de forma otimizada pelos dois modelo e simulações usados, alguns meses de 2020 o número de servidores ainda foi aquém da necessidade para atender a demanda. |
