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dc.creatorSantos, André Luis Marques Ferreira dos-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1030756025619809por
dc.contributor.advisor1Pereira, Fabio Henrique-
dc.contributor.referee1Pereira, Fabio Henrique-
dc.contributor.referee2Galhardi, António César-
dc.contributor.referee3Junqueira, Leonardo-
dc.contributor.referee4Schimit, Pedro Henrique Triguis-
dc.date.accessioned2018-01-24T20:53:58Z-
dc.date.issued2017-08-30-
dc.identifier.citationSantos, André Luis Marques Ferreira dos. Simulação e otimização para o problema integrado de alocação de recursos humanos especialistas e sequenciamento de tarefas em uma indústria criativa. 2017. 107 f. Dissertação( Programa de Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Nove de Julho, São Paulo.por
dc.identifier.urihttp://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/1729-
dc.description.resumoA Internet contribuiu para o surgimento de um novo tipo de organização, as indústrias criativas, empresas com negócios focados no capital intelectual, os quais podem ser avaliados por meio da otimização do tempo dos recursos humanos, também intitulado como, recursos humanos especialistas (RHE). A otimização dos RHE consiste em identificar quais os recursos devem ser alocados para cada projeto e em qual ordem as tarefas devem ser realizadas, tema conhecido na literatura como “problema integrado de alocação de recursos e sequenciamento de tarefas”, comumente estudado nas empresas de manufatura como job shop problem, mas com pouca referência no contexto das indústrias criativas. Partindo desse pressuposto o objetivo deste trabalho foi desenvolver um modelo de simulação e otimização computacional, para resolver de forma integrada o problema de alocação de RHE e sequenciamento de tarefas dentro de uma indústria criativa. Assim, este trabalho torna-se relevante para as pesquisas que envolvam o uso de capital intelectual. O modelo desenvolvido neste trabalho consiste em representar por meio de simulação computacional o funcionamento de um departamento de inteligência competitiva e determinar os melhores cenários para otimizar o sistema, ou seja, identificar quais cenários viabilizam realizar todos os projetos em um menor tempo possível. A parametrização do modelo foi realizada com base em informações reais, coletadas em dois anos de observações na empresa objeto de estudo desta pesquisa. Os resultados mostram que a utilização de métodos computacionais de otimização pode contribuir na tomada de decisão para minimizar o tempo de realização dos projetos e para identificar os pontos de ociosidade do sistema em ambientes dinâmicos.por
dc.description.abstractThe internet has contributed to the appearance of new kinds of businesses, which require a peculiar scientific approach in order to enlarge the operational results of the said enterprises. This context gave rise to a new set of organizations, businesses focused on intellectual production, the so-called creative industries. One of the ways to assess these intellectual capital companies is the optimization of human resources time, also known as Human Resources Specialists (HRS). The optimization of HRS’ consists in identifying which resources must be allocated to each project and the order in which the given tasks must be undertaken. In literature, this subject is known as “integrated problem of resources allocation and task scheduling”, commonly studied in manufacture businesses as “job shop problem”, but there is very little reference of the subject in the context of creative industries. Based on this assumption, the goal of this piece of work is to apply heuristic techniques to solve the HRS allocation and task scheduling problems within creative industries in an integrated way. Therefore, the model developed herein becomes relevant to researches involving the use of intellectual capital. The mentioned model consists in representing, through computer simulations, the operation of a competitive intelligence department and, making use of heuristics, determine the best scenarios for system optimization. In other words, to identify which of those scenarios makes viable to perform all projects in the shortest time possible. This model was based in real data, collected in two years of thorough observation of a company, the study object of this work. The outcome was satisfactory and the proposed model has achieved its objective.por
dc.description.provenanceSubmitted by Nadir Basilio (nadirsb@uninove.br) on 2018-01-24T20:53:58Z No. of bitstreams: 1 Andre Luis Marques Ferreira dos Santos.pdf: 3359520 bytes, checksum: 44628dce3b0bf9344584d99777736b0f (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-01-24T20:53:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andre Luis Marques Ferreira dos Santos.pdf: 3359520 bytes, checksum: 44628dce3b0bf9344584d99777736b0f (MD5) Previous issue date: 2017-08-30eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Nove de Julhopor
dc.publisher.departmentEngenhariapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUNINOVEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectindústria criativapor
dc.subjectotimizaçãopor
dc.subjectsimulaçãopor
dc.subjectalgoritmo genéticopor
dc.subjectsequenciamento de tarefaspor
dc.subjectalocação de recursos humanospor
dc.subjectcreative industryeng
dc.subjectoptimizationeng
dc.subjectsimulationeng
dc.subjectgenetic algorithmeng
dc.subjecttask schedulingeng
dc.subjecthuman resources allocationeng
dc.subject.cnpqENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOpor
dc.titleSimulação e otimização para o problema integrado de alocação de recursos humanos especialistas e sequenciamento de tarefas em uma indústria criativapor
dc.typeDissertaçãopor
Aparece nas coleções:Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção

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