Escalonamento Eficaz de Pessoal Diante do Absenteísmo

Nos ambientes de trabalho, a ausência refere-se quando os empregados não aparecem inesperadamente para trabalhar. Isso pode causar problemas para as organizações, pois interrompe os níveis de pessoal e impacta a qualidade do serviço e a produtividade. Por exemplo, quando um trabalhador com habilidades especiais está ausente, pode ser especialmente desafiador cobrir suas responsabilidades. Para gerenciar esses desafios, muitas organizações criam escalas de pessoal que delineiam quem trabalha quando.

#A Importância de Escalas Robusta

Para manter operações eficazes, as organizações muitas vezes precisam ajustar suas escalas rapidamente quando os empregados estão ausentes. Isso pode levar a mudanças de última hora nos horários de trabalho que podem afetar negativamente a moral da equipe e suas vidas pessoais. Para reduzir esses impactos, algumas empresas criam escalas de pessoal robustas que podem se adaptar a um certo nível de ausência sem precisar de mudanças constantes.

Uma maneira comum de alcançar isso é incluir turnos de reserva na escala. Um turno de reserva é um momento em que um empregado está à disposição e pode ser chamado se necessário. Essa abordagem permite que as empresas mantenham flexibilidade na equipe enquanto ainda se preparam para ausências inesperadas.

#Abordagem de Prever-Depois-Optimizar

Um método conhecido como a abordagem de prever-depois-optimizar é frequentemente usado para criar essas escalas robustas. Essa abordagem começa prevendo quando os empregados provavelmente estarão ausentes usando modelos de aprendizado de máquina. As previsões desses modelos informam então quantos turnos de reserva devem ser atribuídos. Ao misturar previsão e otimização, as organizações podem criar escalas que suportam melhor as ausências inesperadas.

No entanto, a eficácia desse método depende fortemente da precisão das previsões. Se o modelo de aprendizado de máquina produzir previsões de baixa qualidade, a escala resultante pode não ser muito robusta. Portanto, é essencial avaliar a eficácia das previsões para criar uma escala confiável.

#Avaliação do Desempenho das Previsões

Neste contexto, avaliar a qualidade das previsões frequentemente envolve medir algo chamado Taxa de Verdadeiro Positivo (TPR) e Taxa de Falso Positivo (FPR). TPR é a proporção de ausências reais que são corretamente previstas, enquanto FPR é a taxa na qual não-ausências são erroneamente previstas como ausências. O objetivo é encontrar um equilíbrio entre alta TPR e baixa FPR para que as previsões sejam confiáveis.

Em vez de passar pelo processo trabalhoso de treinar e testar modelos de aprendizado de máquina, um método mais eficiente é simular como as previsões se pareceriam em vários níveis de desempenho. Isso permite que as organizações compreendam a precisão mínima necessária para suas previsões para criar escalas eficazes sem precisar coletar grandes quantidades de dados.

#Metodologia de Previsões Simuladas

Usando uma metodologia de previsões simuladas, as organizações podem gerar insights sobre quantos turnos de reserva são necessários com base na taxa esperada de ausência (a frequência com que os empregados não aparecem). Ao ajustar os parâmetros das simulações, torna-se possível ver como diferentes níveis de desempenho de previsão influenciam a robustez das escalas de pessoal.

Essa abordagem metodológica fornece uma maneira para as organizações testarem o potencial sucesso de seu processo de escalonamento sem depender totalmente de dados do mundo real. Em vez disso, elas podem trabalhar com dados simulados, permitindo identificar quais níveis de precisão de previsão levarão a escalas eficazes.

#Buffers de Turno de Reserva

Uma das principais estratégias na abordagem de prever-depois-optimizar é o uso de buffers de turno de reserva. Esses turnos de reserva permitem que os trabalhadores cubram uns aos outros sem necessidade de ajustes extensivos no cronograma geral. Quando gerenciados corretamente, esses buffers podem aumentar significativamente a robustez de uma escala.

A ideia é que, em vez de apenas contratar mais empregados ou oferecer horas extras quando alguém falta, o uso de turnos de reserva pode manter os níveis de pessoal estáveis. Essa estratégia também tende a ser menos cara para as organizações do que pagar horas extras ou trazer trabalhadores temporários.

#Fatores que Influenciam a Ausência

A ausência de empregados pode ser causada por uma variedade de fatores, incluindo problemas de saúde, estresse pelo equilíbrio entre vida profissional e pessoal e até mesmo assédio no local de trabalho. Cada uma dessas causas pode contribuir para ausências de curto prazo que devem ser contabilizadas na escala de pessoal.

Além dos efeitos diretos da ausência nos níveis de pessoal, também há consequências indiretas. Por exemplo, uma ausência repentina pode diminuir a moral da equipe e levar a um aumento do estresse para os colegas que têm que assumir deveres adicionais. Isso cria um ciclo que pode fomentar mais ausências.

#Compromissos na Escala

Embora gerar escalas robustas possa ser benéfico, há compromissos que as organizações devem considerar. Por exemplo, os custos associados à coleta de dados para modelos de aprendizado de máquina ou o preço de sobrecarregar empregados com turnos de reserva precisam ser ponderados em relação aos potenciais benefícios de maior estabilidade na equipe.

Além disso, também existe a possibilidade de sobre-treinar um modelo de aprendizado de máquina para alcançar uma precisão de previsão muito alta, o que pode resultar em custos excessivos ao invés de melhorar o processo geral.

#Estudo de Simulação sobre Escalonamento de Enfermeiros

Em aplicações práticas, como em ambientes hospitalares, o impacto da ausência pode ser particularmente severo. Enfermeiros desempenham um papel crítico no cuidado ao paciente, e sua ausência pode interromper a entrega de serviços significativamente. Portanto, os hospitais muitas vezes se envolvem no escalonamento de enfermeiros para garantir cobertura adequada em todos os momentos.

Em um estudo computacional focado no escalonamento de enfermeiros, diferentes cenários foram avaliados para determinar quão eficaz é a abordagem de prever-depois-optimizar quando se trata de gerenciar a ausência de empregados. Dois cenários foram criados: um com enfermeiros tendo habilidades uniformes e outro com uma estrutura de habilidades hierárquica entre a equipe.

#Os Resultados do Estudo

Os resultados revelaram que em cenários onde todos os enfermeiros tinham as mesmas habilidades, a abordagem de prever-depois-optimizar superou métodos tradicionais que não dependiam de dados. Quando o modelo de aprendizado de máquina foi capaz de fazer previsões razoavelmente precisas, isso levou a soluções de escalonamento mais eficazes.

No entanto, quando os enfermeiros tinham habilidades hierárquicas-com alguns sendo capazes de cobrir outros, mas não vice-versa-os resultados mostraram que o modelo teve dificuldades para manter o desempenho. Isso destaca a importância de uma previsão precisa de quais empregados específicos estarão ausentes, em vez de apenas prever o número total de ausências.

#Equilibrando Eficiência e Flexibilidade

Em última análise, as organizações precisam encontrar uma maneira de equilibrar eficiência com flexibilidade ao criar escalas de pessoal. Esse equilíbrio é particularmente vital em ambientes de trabalho imprevisíveis, onde a ausência pode ocorrer subitamente e sem aviso.

Ao adotar uma abordagem estruturada que permita a simulação de previsões e uma compreensão clara dos níveis de desempenho necessários, as organizações podem criar escalas mais adaptativas enquanto minimizam os impactos negativos da ausência.

Esse compromisso com escalas robustas de pessoal não apenas ajuda a gerenciar os desafios atuais da equipe, mas também cria uma força de trabalho mais resiliente, preparada para lidar com incertezas futuras.

#Direções Futuras

Pesquisas contínuas sobre métodos de melhoria para escalonamento de pessoal podem ajudar as organizações a evoluir. Estudos futuros podem investigar outras metodologias de previsão que poderiam ser aplicadas a vários contextos, talvez explorando como previsões de outros tipos de modelos poderiam aprimorar a equipe.

Ao avançar no conhecimento nessa área, é possível refinar abordagens de escalonamento e, em última análise, contribuir para melhores ambientes de trabalho para os empregados. Essa área de investigação continua a ser crítica à medida que os locais de trabalho continuam a se adaptar às circunstâncias em mudança.