Sistema de apoio à decisão para rotatividade e atrito de recursos humanos

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Resumo / Abstract / Resumen
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Abstract

Este trabalho apresenta uma aplicação web constituindo um sistema de apoio à decisão para a área de recursos humanos. Esta aplicação é focada na gestão de dois indicadores relacionados com a saída de trabalhadores de uma empresa: a) a “taxa de rotatividade”, que corresponde ao fluxo global de saídas e b) o “atrito”, correspondendo à previsão de saída ao nível individual do trabalhador.
A aplicação foi criada em python e Dash, dispondo de uma interface visual user-friendly semelhante ao utilizado em páginas web e aplicações mobile, tendo por base uma estrutura CSS (Cascading Style Sheets). Desta forma, permite a visualização simples e intuitiva daqueles dois indicadores, através de um conjunto de métricas e gráficos em dashboards interativos, que facilitam a interpretação dos valores nelas representados. O sistema facilita a perceção de situações problemáticas de rotatividade, bem como a sinalização de potenciais saídas, a partir das probabilidades de atrito estimadas por um modelo de Machine Learning.

A aplicação é composta por seis páginas web que incluem: a) métricas e dashboards relativos à rotatividade, com possibilidade de categorização por motivo de saída (vontade do trabalhador ou da empresa, reforma, etc) e área funcional da empresa; b) métricas e dashboards para análise do atrito de forma agregada por área funcional; c) análise individualizada do atrito com posterior simulação de cenários (alterações contratuais) no sentido de apoiar os Recursos Humanos na tomada de ações para a retenção do trabalhador; d) realização de simulações de atrito de potenciais trabalhadores, para o apoio de situações de recrutamento.
Esta aplicação é parte de uma plataforma de gestão de recursos humanos desenvolvida no âmbito do projeto Augmanity, sendo integrada com outras aplicações e funcionalidades, nomeadamente com a Base de Dados que inclui todas as variáveis necessárias para calcular a rotatividade e para alimentar o modelo de machine learning.

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Institutions
  • 1 Departamento de Economia, Gestão, Engenharia Industrial e Turismo, Universidade de Aveiro
  • 2 Centro de Investigação e Desenvolvimento em Matemática e Aplicações (CIDMA), Departamento de Matemática, Universidade de Aveiro
Track
  • Decision Support Systems
Keywords
rotatividade; atrito; getão de recursos humano; sistema de apop à decisão; dashboard