Simulação da capacidade da força de trabalho : estudo de caso em um restaurante
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Data
2013Orientador
Nível acadêmico
Graduação
Assunto
Resumo
Este artigo apresenta a análise da capacidade da força de trabalho de um restaurante casual-dining, com a finalidade de determinar o número recomendado de funcionários para suprir a demanda atual. A metodologia utilizada baseia-se na clusterização dos produtos para a formação de famílias, dado de entrada para a simulação do processo. Foram avaliados cinco cenários com diferentes níveis de força de trabalho, observando-se os indicadores de capacidade produtiva e percentual de utilização dos recu ...
Este artigo apresenta a análise da capacidade da força de trabalho de um restaurante casual-dining, com a finalidade de determinar o número recomendado de funcionários para suprir a demanda atual. A metodologia utilizada baseia-se na clusterização dos produtos para a formação de famílias, dado de entrada para a simulação do processo. Foram avaliados cinco cenários com diferentes níveis de força de trabalho, observando-se os indicadores de capacidade produtiva e percentual de utilização dos recursos. As alternativas de maior interesse dizem respeito ao nível médio de alocação de pessoal (2 funcionários por estação), com destaque para o cenário misto, que apresentou um incremento de 5,88% na utilização dos recursos e redução de 12,50% na necessidade de mão-de-obra. ...
Abstract
This article analyzes the worforce capacity of a casual-dining restaurant to determine the recommended number of employees to meet current demand. The methodology relies on product clustering for later simulation analysis. We evaluated five scenarios with different levels of labor force focused on productive capacity and resource utilization. We found a middle level of staffing (2 staff per station) as recommended, since it, increased 5,88% in the utilization of resources and reduced 12,50% in ...
This article analyzes the worforce capacity of a casual-dining restaurant to determine the recommended number of employees to meet current demand. The methodology relies on product clustering for later simulation analysis. We evaluated five scenarios with different levels of labor force focused on productive capacity and resource utilization. We found a middle level of staffing (2 staff per station) as recommended, since it, increased 5,88% in the utilization of resources and reduced 12,50% in terms of workforce needed. ...
Instituição
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Escola de Engenharia. Curso de Engenharia de Produção.
Coleções
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TCC Engenharias (5855)
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