INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL SUBSIDIANDO O DESEMPENHO MACROERGONÔMICO HOLÍSTICO

ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DO RAMO PETROLÍFERO

Autores

  • Marcelo Prado Sucena UNESA
  • Bruno Paes Soares UNESA
  • Camilla Felipe Santana Freitas UNESA
  • Monique da Cruz Lopes UNESA
  • Ranna Elisa Silva Lacombe UNESA

Palavras-chave:

Teoria Fuzzy, Redes Neurais Artificiais, Macroergonomia

Resumo

Este trabalho tem como objetivo principal criar um modelo matemático utilizando os preceitos da Inteligência Artificial, com a finalidade de avaliar sistemicamente a relação homem-organização. Desenvolveu-se análise bibliográfica sobre macroergonomia para identificação de seus atributos que são utilizados como variáveis de entrada do modelo matemático. Utilizaram-se a Teoria Fuzzy e Redes Neurais Artificiais para modelagem matemática. Após o processamento dos dados de entrada o modelo gera três indicadores parciais e um final, denominado Indicador Holístico Macroergonômico (IHM), que congregará todas as variáveis de entrada do
modelo. Após a implementação do modelo em Microsoft Excel foram processados os dados oriundos de um estudo de caso desenvolvido no pipeshop de uma empresa no ramo de construção de engenharia de petróleo e gás, objetivando validar o modelo. O resultado obtido demonstrou a convergência com a realidade vivida pelos colaboradores da empresa, constatando a necessidade de se realizarem melhorias que permitam melhorar condição ao trabalhador. O IHM da empresa foi de 2,98, tomando-se os extremos 0 e 10 como a pior e melhor condição, respectivamente. Destacam-se as avaliações negativas para climatização do ambiente, nível de ruído, dores musculares e qualidade da comida; e a positiva para valorização do emprego.

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Publicado

2022-04-25

Como Citar

Prado Sucena, M., Paes Soares, B., Felipe Santana Freitas, C., da Cruz Lopes, M., & Elisa Silva Lacombe, R. (2022). INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL SUBSIDIANDO O DESEMPENHO MACROERGONÔMICO HOLÍSTICO: ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DO RAMO PETROLÍFERO. Revista Hórus, 13(01), 28–42. Recuperado de https://estacio.periodicoscientificos.com.br/index.php/revistahorus/article/view/1128

Edição

Seção

Artigos