Sistema baseado em regras fuzzy para classificação de mão de obra em relação ao grau de aptidão na utilização de colheitadeiras de cana no setor sucroalcooleiro Luís Roberto Almeida Gabriel Filho¹, Renato Dias Baptista¹, Karine Baptistella de Moraes¹, Amanda Campos dos Santos¹, Jéssica Santos Oliveira¹, Fábio Mosso Moreira¹ ¹ UNESP - Univ Estadual Paulista, Campus Experimental de Tupã, Laboratório de Matemática Aplicada e Computacional, 17602-496, Tupã, SP, Brasil {gabrielfilho,rdbaptista, karinemoraes, amandacamposs, jessica.oliveira, fabio.mmoreira}@tupa.unesp.br Resumo. Diante de um contexto de intensas mudanças tecnológicas no setor sucroalcooleiro, que exige novas competências dos trabalhadores para lidar com as inovações, o trabalho busca desenvolver um sistema baseado de lógica fuzzy, para auxiliar na seleção de recursos humanos aptos a operarem as novas tecnologias implantadas por estas organizações. A lógica fuzzy é um sistema que admite infinitos valores lógicos intermediários entre o falso e o verdadeiro. Neste trabalho, consideram-se como variáveis de entrada do sistema: habilidade, conhecimento e atitude; e como variável de saída o cargo de operador de colheitadeiras, comparando-as entre si através das variáveis linguísticas: Baixa, Media e Alta. Para a demonstração e aplicação da utilização do sistema fuzzy, foi realizada uma entrevista com um profissional da área de Recursos Humanos. As informações foram implementadas em uma base de regras para compor o sistema, e também foram utilizados dados de especificações técnicas disponibilizados por fabricantes de implementos agrícolas e informações características das aptidões necessárias para funcionários do setor sucroalcooleiro. O sistema demonstrou-se eficiente na classificação dos funcionários e, em trabalhos futuros, pretende-se aplicar o sistema em situações reais em usinas sucroalcooleiras, bem como ampliar o sistema fuzzy para determinação da aptidão do funcionário em vários equipamentos presentes na empresa. Palavras-chave: tecnologia, setor sucroalcooleiro, competências, lógica fuzzy. 1 Introdução O presente trabalho se passa em um ambiente de revoluções relacionadas às mudanças tecnológicas no contexto organizacional do setor sucroalcooleiro, gerando inúmeros impactos nos processos produtivos e nos recursos humanos das empresas. As mudanças tecnológicas geram impactos maiores quando sua aquisição não é
S. baseado em regras fuzzy para classificação de mão de obra em relação ao grau de aptidão na utilização de colheitadeiras de cana no setor sucroalcooleiro 395 planejada, interferindo tanto nos processos produtivos, quanto nos processos de trabalho da organização, requerendo uma revisão nos planos de cargos, e nas habilidades e competências de trabalho [3]. Diante deste contexto, vários trabalhos estão sendo realizados com o objetivo de reduzir os impactos negativos da tecnologia e otimizar processos produtivos na agricultura e no setor sucroalcooleiro, a exemplo de [4] que estuda a aplicação de modelos matemáticos na secagem do bagaço de cana e [5], que através da criação de sistemas fuzzy na agricultura, compôs diversas aplicações desta teoria baseada em métodos matemáticos e inteligência computacional. Outros pesquisadores também estão realizando pesquisas relacionadas ao tema, [1] também utilizou a lógica fuzzy para lidar com o conceito de sustentabilidade, a fim de fornecer um mecanismo para avaliar a sustentabilidade na gestão das pastagens, e [2], que desenvolveu um modelo fuzzy para definir o quanto os indicadores de sustentabilidade contribuem para o desenvolvimento, auxiliando na tomada de decisões relativas ao desenvolvimento sustentável. A Lógica Fuzzy foi introduzida por Lotfi Asker Zadeh em 1965, visando aproximar o raciocínio humano por conjuntos fuzzy, descritos também por variáveis linguísticas. Estes métodos são sintetizados criando-se um programa baseado em regras criadas a partir desta lógica, que denominamos sistema baseado em regras fuzzy [7]. Como [3] ressaltaram, além de impactar nos processos produtivos, as mudanças tecnológicas também possuem influências nos processos de Recursos Humanos das organizações do setor sucroalcooleiro, exigindo novos modelos de trabalho que perpassam pela exigência de um grau maior de instrução na operação de máquinas. A utilização da lógica fuzzy em problemas de avaliação de fenômenos agrários, biológicos e administrativos está tornando-se uma alternativa extremamente eficiente e eficaz frente a métodos estocásticos recorrentes. Contudo, apesar de já serem observados estudos desenvolvendo modelos matemáticos de lógica fuzzy aplicados na redução do impacto da tecnologia e otimização dos processos produtivos, ainda são discretas as iniciativas de aplicação destes modelos na área de recursos humanos da organização, responsável pelos planos de cargos, e por delimitar as habilidades e competências requeridas para o trabalho. Partindo da premissa de que a tecnologia impacta, além dos processos produtivos, também nos processos de trabalho referentes aos recursos humanos e suas competências na organização, este trabalho busca expor um sistema desenvolvido com base nas variáveis que compõem as competências de um colaborador na organização, visto que as competências requeridas para determinada atividade podem ser alteradas na atualização ou mudança tecnológica. Neste trabalho, o sistema desenvolvido adota como foco o cargo de operador de colheitadeiras no setor sucroalcooleiro. O modelo toma como base para as variáveis de entrada, as características que compõe o conceito de competência definidos por [6], ter competências [...] exigidas no trabalho significa apresentar atitudes, conhecimento e habilidades compatíveis com o desempenho exigido. Sendo assim,
396 Luís Roberto Almeida Gabriel Filho, Renato Dias Baptista, Karine Baptistella de Moraes, Amanda Campos dos Santos, Jéssica Santos Oliveira, Fábio Mosso Moreira. como variável de saída adota-se a competência em operar colheitadeiras, com o objetivo de verificar se o individuo possui ou não tal competência para estar apto a realizar o trabalho com o máximo de sua capacidade. Desta maneira, esta informação auxiliaria no processo de tomada de decisão dos responsáveis pela seleção e treinamento de recursos humanos das organizações do setor sucroalcooleiro. 2 Objetivos O presente trabalho tem como objetivo, expor um sistema desenvolvido com base em lógica fuzzy para identificar se um indivíduo está apto ou não a trabalhar com uma nova tecnologia (colheitadeiras), de modo a auxiliar na tomada de decisão e no processo de seleção de recursos humanos em organizações do setor sucroalcooleiro. 3 Material e Métodos O método de pesquisa utilizado para o estudo foi de natureza quantitativa, que permitiu através da criação de um sistema matemático, elaborar um modelo que auxilia no processo de seleção de recursos humanos na organização. Como instrumento de coleta de dados primários, foi realizado um contato com um profissional de recursos humanos de uma empresa atuante no setor sucroalcooleiro, onde houve o questionamento sobre as competências requeridas para cargo de operador de colheitadeiras. Com a obtenção dos dados primários, foi possível criar um sistema matemático baseado em lógica fuzzy, que auxiliará na seleção de funcionários aptos para atuar na operacionalização das colheitadeiras. Para a criação de um sistema baseado em regras fuzzy, foi necessário definir um processador de entrada (ou fuzzificador), um conjunto de regras linguísticas, um método de inferência fuzzy e um processador de saída (ou defuzzificador), que gera um número real como saída. A Fig. 1 ilustra o sistema baseado em regras fuzzy proposto. Habilidade Conhecimento Atitude Sistema Fuzzy Operador de Colheitadeira
Graus de pertinência S. baseado em regras fuzzy para classificação de mão de obra em relação ao grau de aptidão na utilização de colheitadeiras de cana no setor sucroalcooleiro 397 Fig. 1. Sistema baseado em regras fuzzy para aptidão em trabalhar com colheitadeira. As variáveis de entrada do sistema baseado em regras fuzzy proposto foram a Habilidade, Conhecimento e Atitude, que compõe o conjunto de competência do indivíduo. Para cada variável, foram definidas três funções de pertinência denominadas Baixa (B), Media (M) e Alta (A), definidas de acordo com a Tabela 1 e Fig. 2. A definição dos domínios dos conjuntos fuzzy de todas as variáveis foi feita com o objetivo de sempre haver um classificação de notas de 0 a 10, na qual as notas 0, 5 e 10 têm grau de pertinência 1 aos conjuntos Baixa (B), Média (M) e Alta (A), respectivamente, ou seja, pertencem a tais conjuntos no sentido clássico, e não pertencem no sentido clássico aos demais conjuntos. Tabela 1. Funções de Pertinência. Conjunto Fuzzy Tipo Domínios Representação dos pontos que formam estas funções Baixa (B) Triangular [0 5] [0 0 5] Média (M) Triangular [0 10] [0 5 10] Alta (A) Triangular [5 10] [5 10 10] Variável de entrada Fig. 2. Funções de pertinência definidas para os conjuntos fuzzy da variável de entrada. A variável de saída do sistema fuzzy é referente à competência para o cargo de operador de colheitadeiras, gerando um número real no intervalo [0,10]. As funções de pertinência desta variável possuíram as mesmas denominações das funções da variável de entrada e foram todas do tipo triangular (Fig. 3).
Graus de pertinência 398 Luís Roberto Almeida Gabriel Filho, Renato Dias Baptista, Karine Baptistella de Moraes, Amanda Campos dos Santos, Jéssica Santos Oliveira, Fábio Mosso Moreira. Variável de saída Fig. 3. Funções de pertinência definidas para os conjuntos fuzzy da variável de saída Colheitadeira. Para a obtenção da base de regras do sistema fuzzy, considerou-se as 27 (3 3 3) combinações entre os conjuntos fuzzy das três variáveis de entrada. A classificação de cada combinação foi feita intercalando os termos linguísticos de cada variável de entrada com grau de pertinência 1 à cada conjunto fuzzy considerado, criando portanto 27 combinações que depois foram associadas a variável de saída. O método de inferência utilizado para o cálculo do valor numérico da variável de saída de acordo com a Base de Regras foi o de Mandani. Com o auxílio da ferramenta Fuzzy Logic Toolbox do software MATLAB 6.1, Copyright 1984-2004 The MathWorks Inc., foi possível criar um sistema baseado em regras fuzzy computacionalmente, sendo também determinada uma superfície e um mapa de contorno de representação do sistema. 4 Resultados e Discussão Foi identificado através do contato com um profissional de recursos humanos de uma organização do setor alcooleiro um conjunto de competências requeridas para o cargo de Operador de Colheitadeira, cada qual relacionada a um dos três grupos que compõe as competências do funcionário. Sendo assim, verificou-se que são necessárias competências como: habilidade de comunicação, organização, iniciativa e dinamismo e trabalho em equipe. A comunicação consiste na capacidade para interagir com as pessoas, apresentando facilidade para ouvir, processar e compreender a mensagem. Facilidade para transmitir e argumentar com coerência e clareza, promovendo feedback sempre
Graus de pertinência ao conjunto S. baseado em regras fuzzy para classificação de mão de obra em relação ao grau de aptidão na utilização de colheitadeiras de cana no setor sucroalcooleiro 399 que necessário. Para ter-se organização, exige a capacidade de organizar as ações de acordo com o planejado, de forma a facilitar a execução [6]. Também de acordo com [6], a iniciativa e dinamismo dependem da capacidade de demonstrar envolvimento e comprometimento com o trabalho, bem como iniciativa para a ação. Já o trabalho em equipe faz-se necessário a capacidade em desenvolver ações compartilhadas, catalisando esforços por meio da cooperação mútua. A partir destas informações, foi possível construir funções de pertinência dos conjuntos fuzzy para as variáveis de entrada: habilidade, conhecimento e atitude conforme mostra a Fig. 4. Habilidade, conhecimento e atitude Fig. 4. Funções de pertinência dos conjuntos fuzzy da variável de entrada habilidade, conhecimento e atitude. Tomando-se os pontos com grau de pertinência 1 para a representação das funções de pertinência, é possível estabelecer a relação que determina a base de regras do sistema baseado em regras fuzzy. Tabela 2. Base de regras do sistema baseado em regras fuzzy. Habilidade Conhecimento Atitude Colheitadeira B B B B B B M M B B A M B M B B B M M B B M A M B A B B B A M B B A A A M B B B
400 Luís Roberto Almeida Gabriel Filho, Renato Dias Baptista, Karine Baptistella de Moraes, Amanda Campos dos Santos, Jéssica Santos Oliveira, Fábio Mosso Moreira. M B M M M B A M M M B B M M M M M M A A M A B B M A M M M A A A A B B B A B M M A B A M A M B B A M M M A M A A A A B B A A M M A A A A Utilizando o Método de Inferência de Mamdani, obtém-se superfícies como solução do sistema fuzzy, com mapa de contorno (Figs. 5, 6 e 7). Fig. 5. Variável competência para o cargo de operador de colheitadeira representada tridimensionalmente e pelo mapa de contorno com as possíveis avaliações das pessoas para as variáveis habilidade e conhecimento.
S. baseado em regras fuzzy para classificação de mão de obra em relação ao grau de aptidão na utilização de colheitadeiras de cana no setor sucroalcooleiro 401 Fig. 6. Variável competência para o cargo de operador de colheitadeira representada tridimensionalmente e pelo mapa de contorno com as possíveis avaliações das pessoas para as variáveis habilidade e atitude. Fig. 7. Variável competência para o cargo de operador de colheitadeira representada tridimensionalmente mapa de contorno com as possíveis avaliações das pessoas para as variáveis conhecimento e atitude.
402 Luís Roberto Almeida Gabriel Filho, Renato Dias Baptista, Karine Baptistella de Moraes, Amanda Campos dos Santos, Jéssica Santos Oliveira, Fábio Mosso Moreira. Fig. 8. Mapa de contorno da superfície competência para o cargo de operador de colheitadeira representada tridimensionalmente com as possíveis avaliações das pessoas para as variáveis habilidade e atitude. A partir da Fig. 8, é possível identificar a região no plano habilidade atitude, quando a variável conhecimento assume valor mediana (nota 5), que estabelece os maiores e menores valores para a variável operador de colheitadeira, figurando um excelente instrumento de tomada de decisão para o setor de recursos humanos das usinas sucroalcooleiras. A Região C representa a classe de pessoas cuja classificação para colheitadeira é Baixo, ou seja, possuem baixa aptidão para manusear o equipamento, enquanto que as pessoas da classe da região B possuem aptidão mediana para o manuseio e a região A possuem as pessoas mais capacitadas, com Alta aptidão. A Fig. 9 representa uma simulação do sistema baseado em regras fuzzy para os valores de habilidade, conhecimento e atitude obtidos de uma pessoa, indicado também na Fig. 8 pelo ponto P. Visualmente, este ponto encontra-se em uma situação. Realizando uma análise em relação às funções de pertinência desta variável de saída, é possível observar que este ponto possui grau de pertinência maior no conjunto fuzzy Médio (M), conforme indica a Fig. 10.
S. baseado em regras fuzzy para classificação de mão de obra em relação ao grau de aptidão na utilização de colheitadeiras de cana no setor sucroalcooleiro 403 Fig. 9. Utilização do método de inferência de Mandani, para habilidade = 6, conhecimento = 5 e atitude = 6,5, tem-se para a variável de saída colheitadeira = 5,23. Fig. 10. Maior grau de pertinência ao conjunto fuzzy Médio (M). 5 Considerações Finais O presente trabalho estabelece um método computacional capaz de interpretar a competência de determinada pessoa em estar apta a operar uma colheitadeira de cana no setor sucroalcooleiro. Tal método, capaz de imitar parte do raciocínio humano, foi baseado na lógica fuzzy, compondo um sistema baseado em regras para a classificação de pessoas através de uma nota entre 0 e 1. O sistema baseado em regras fuzzy desenvolvido nesse trabalho, poderá auxiliar na tomada de decisão dos responsáveis pelos processos de seleção e treinamento de colaboradores nas organizações do setor sucroalcooleiro, sendo capaz de interpretar a partir das variáveis conhecimento, atitude e habilidade de cada pessoa, a competência e aptidão para o cargo de operador de colheitadeiras. 6 Agradecimentos Os autores agradecem a PROPE/UNESP - Pró-Reitoria de Pesquisa da UNESP pelo fomento à projeto de pesquisa, a FAPESP pelo fomento de bolsa de iniciação científica, e o CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico pelo fomento ao projeto de pesquisa Processo 480985/2008-1/Chamada Universal e pelo fomento de bolsa de iniciação científica.
404 Luís Roberto Almeida Gabriel Filho, Renato Dias Baptista, Karine Baptistella de Moraes, Amanda Campos dos Santos, Jéssica Santos Oliveira, Fábio Mosso Moreira. Referências 1. AZADI, H.; VAN DEN BERG, J.; SHAHVALI, M.; HOSSEININIA, G. Sustainable rangeland management using fuzzy logic: A case study in Southwest Iran, Agriculture, Ecosystems & Environment, v. 131, n. 3-4, 2009, p. 193-200. Disponível em: <http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/s0167880909000292>. Acesso em: 01 jul. 2012. 2. CORNELISSEN, A.M.G; VAN DEN BERG, J.; KOOPS,W.J.; GROSSMAN, M., UDO, H.M.J. Assessment of the contribution of sustainability indicators to sustainable development: a novel approach using fuzzy set theory, Agriculture, Ecosystems & Environment, v. 86, n. 2, 2001, p. 173-185. Disponível em: <http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/s0167880900002723>. Acesso em: 01 jul. 2012. 3. MOREIRA, F.M.; BAPTISTA, R.D. As novas tecnologias produtivas e as mudanças nas competências individuais. In: V Congresso de Administração e Contabilidade da UFV, 2012, Viçosa. Anais do V Congresso de Administração e Contabilidade da UFV, 2012. 4. MAZUTTI, M.A.; ZABOT, G.; BONI, G.; SKOVRONSKI, A.; OLIVEIRA, D.; LUCCIO, M.; OLIVEIRA, J.V.; RODRIGUES, M.I.; TREICHEL, H.; MAUGERI, F. Mathematical modeling of thin-layer drying of fermented and non-fermented sugarcane bagasse, Biomass and Bioenergy, v. 34, n. 5, 2010, p. 780-786. Disponível em: <http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/s0961953410000358>. Acesso em: 01 jul. 2012. 5. PAPAGEORGIOU, E.I.; MARKINOS, A.T.; GEMTOS, T.A. Fuzzy cognitive map based approach for predicting yield in cotton crop production as a basis for decision support system in precision agriculture application, Applied Soft Computing, v. 11, n. 4, 2011, p. 3643-3657. Disponível em: <http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/s1568494611000548>. Acesso em: 01 jul. 2012. 6. GRAMIGNIA, M. R. Modelo de competências e gestão dos talentos. 2 ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007 7. ZADEH, L. A. Fuzzy sets. Informat Control, p.338-353, 1965. Disponível em: <http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/s001999586590241x>. Acesso em: 01 jul. 2012.