Descoberta de conhecimento em base de dados de absenteísmo trabalhista com uso de inteligência computacional

Autores

  • Ricardo Pinto Ferreira Universidade Nove de Julho
  • Andréa Martiniano Universidade Nove de Julho
  • Domingos Napolitano Universidade Nove de Julho
  • Renato José Sassi Universidade Nove de Julho

DOI:

https://doi.org/10.20397/2177-6652/2020.v20i4.1309

Palavras-chave:

Absenteísmo, Presenteísmo, Data mining, DBSCAN, Rede Neural Artificial.

Resumo

O objetivo deste artigo é aplicar inteligência computacional com técnicas de data mining para identificar através da tarefa de clusterização e classificação o perfil de empregados absenteístas e presenteístas, utilizando o algoritmo Density Based Spatial Clustering of Applications With Noise (DBSCAN) e Redes Neurais Artificiais (RNAs) na descoberta de conhecimento em base de dados. O Avanço da ciência computacional permite o processamento de grande quantidade de dados, o que motiva o estudo em questão, o termo data mining surgiu devido às semelhanças entre a procura de informação importante numa base de dados e o ato de minerar a montanha para encontrar um veio de ouro. Data mining é o elemento responsável pela extração eficiente do conhecimento implícito e útil contido em um banco de dados. O Absenteísmo é o não comparecimento ao trabalho, conforme o programado. No Presenteísmo há a presença do empregado no trabalho, ainda que doente, contudo, suas atividades são improdutivas. O algoritmo DBSCAN foi aplicado em data mining para clusterizar e a RNA foi aplicada para classificar níveis de perfis absenteístas e presenteístas. Os resultados apresentados mostraram que a aplicação das técnicas no data mining foi satisfatória, o que confirma a utilização das técnicas como uma opção a ser utilizada neste tipo de problema. A metodologia adotada na estruturação deste artigo foi definida como bibliográfica, exploratória e experimental.

Biografia do Autor

Ricardo Pinto Ferreira, Universidade Nove de Julho

Doutor em Informática e Gestão do Conhecimento pela Universidade Nove de Julho, bolsista pela Universidade Corporativa dos Correios, Mestre em Engenharia de Produção na área de Gestão e Otimização da Produção pela Universidade Nove de Julho (2011), pós-graduado em Tecnologia da Informação e Internet na área de Ciência da Computação, nível de Especialização (2008), MBA em Administração na área de Logística Empresarial e Supply Chain, nível de Especialização (2007), Bacharel em Administração de Empresas (2005). Suas principais áreas de pesquisa são: Inteligência Computacional, Mineração de Dados, Lógica Fuzzy, Redes Neurais Artificiais, Mapa Auto-Organizável de Kohonen, algoritmo Density Based Spatial Clustering of Applications With Noise (DBSCAN), Algoritmo de otimização por colônia de formigas, Algoritmo de colônia artificial de abelhas, Absenteísmo, Presenteísmo, Logística Empresarial, Roteirização de Veículos, Roteirização Dinâmica de Veículos, Roteirização por Hierarquia. Experiência em Docência do ensino superior nos cursos de Engenharia Elétrica, Engenharia Mecânica, Engenharia de Produção, Engenharia Civil e Engenharia de Produção Mecânica na Universidade Nove de Julho, ministrou as disciplinas: Planejamento e Organização da Qualidade, Técnicas Avançadas de Gestão de Produção, Organização do Trabalho, Expressão Gráfica, Matemática, Introdução ao Computer Aided Design (CAD) e Desenho aplicado à engenharia. Membro do EURO Working Group on Vehicle Routing and Logistics Optimization (VeRoLog) filiado à Association of the European Operational Research Societies. Membro da Brazilian Fuzzy Community. Avaliador de trabalhos da mostra paulista de ciências e engenharia (MOP) e feira brasileira de ciências e engenharia (FEBRACE).

Andréa Martiniano, Universidade Nove de Julho

Doutoranda em Informática e Gestão do Conhecimento pela Universidade Nove de Julho, bolsista Prosup pela Capes, Mestre em Engenharia de Produção pela Universidade Nove de Julho (2012), pós-graduada em Tecnologia da Informação e Internet na área de Ciência da Computação, nível de Especialização pela Universidade Nove de Julho (2009), Bacharel em Administração de Empresas pela Faculdade Sumaré (2008). Áreas de pesquisa: Engenharia de Produção, Gestão do Absenteísmo e Presenteísmo, Inteligência Artificial, Redes Neurais Artificiais, Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen e Data Mining.

Domingos Napolitano, Universidade Nove de Julho

Doutor em Informática e Gestão do Conhecimento (PPGIGC- Uninove), Bolsista PROSUP da CAPES e Mestre em Administração pelo Programa de Mestrado Profissional em Gestão de Projetos (MPA-GP Uninove) e especialização em Administração Industrial e Energia pela Poli USP. Graduado em Engenharia Mecânica pelo Instituto Maua de Tecnologia (1991). Atuou por 15 anos como Gestor nas áreas de Engenharia e Operações na Companhia de Gas de São Paulo Comgas. Certificado em Gestão de Projetos pelo PMI (PMP - Project Mangement Professional). Tem experiência na área de Engenharia Mecânica, com experiência em projetos de Redes de Gás Canalizado, envolvendo as fases de Engenharia Basica e Executiva, Construção e Operação. Têm mais de 25 anos de atuação na indústria de equipamentos e energia, grande parte deles dedicados à gestão de projetos nas áreas de engenharia e construção, tecnologia da informação e também a programas focando o desenvolvimento de competências organizacionais na gestão de riscos de acidentes. Atualmente suas pesquisas envolvem o empregos de técnicas de Inteligencia Computacional, na gestão de riscos em projetos , bem como no apoio na tomada de riscos em projetos e na gestão de riscos de segurança pessoal.

Renato José Sassi, Universidade Nove de Julho

Bacharel em Ciências Econômicas pela Faculdade de Economia Finanças e Administração de São Paulo (1987), Especialista (Pós-Graduação Lato Sensu) em Administração de Empresas (Área de Concentração Análise de Sistemas) pela Fundação Escola de Comércio Álvares Penteado (1988), Especialista (Pós-Graduação Lato Sensu) em Didática do Ensino Superior pelo Centro Universitário Sant anna (1996), Mestre em Administração de Empresas (Gestão de Negócios - Área de Concentração em Marketing) pelo Centro Universitário SantAnna (1999) e Doutor em Engenharia Elétrica pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (EPUSP - 2006). Atualmente é pesquisador e docente permanente do Programa de Mestrado e Doutorado em Informática e Gestão do Conhecimento na Universidade Nove de Julho, docente colaborador do Programa de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção e docente nos cursos de graduação em Ciência da Computação e Sistemas de Informação na mesma universidade, ministrando a disciplina Inteligência Artificial. Membro do Núcleo de Estudos Avançados em Informática e Gestão do Conhecimento na Universidade Nove de Julho. Líder do grupo de pesquisa Núcleo de Estudos em Inteligência Computacional na Identificação e Previsão do Presenteísmo e Absenteísmo (ICIPA) cadastrado no DGP-CNPq. Pesquisador Associado do Grupo de Inteligência Computacional, Modelagem e Neurocomputação (ICONE) do Laboratório de Sistemas Integráveis (LSI) da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (USP). Possui experiência na área da Ciência da Computação e Administração de Empresas, atuando principalmente nos seguintes temas: Inteligência Analítica, Inteligência Computacional, Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, Mineração de Dados e Métodos de Apoio à Tomada de Decisão. Orientador de alunos bolsistas PIBIC, PIBITI, PROSUP Capes, Ciência sem Fronteiras e Universidade Corporativa dos Correios.

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Publicado

2020-11-24

Como Citar

Ferreira, R. P., Martiniano, A., Napolitano, D., & Sassi, R. J. (2020). Descoberta de conhecimento em base de dados de absenteísmo trabalhista com uso de inteligência computacional. Revista Gestão & Tecnologia, 20(4), 108–135. https://doi.org/10.20397/2177-6652/2020.v20i4.1309

Edição

v. 20 n. 4 (2020): Outubro/Dezembro

Seção

ARTIGO

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