Thai Roong Ruang Sugar Group
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Algumas coisas são fáceis de medir, mas justiça pode ser difícil. Sem uma métrica padrão, reconciliar os ideais diferentes das pessoas pode ser problemático, especialmente no local de trabalho. O que é justo para um funcionário pode ser percebido como injusto para outro. Portanto, pode ser desafiador estabelecer procedimentos justos objetivamente.
Um dos fabricantes líderes de açúcar da Tailândia, a Thai Roong Ruang Sugar (TRR) Group, avaliou seu processo de revisão de desempenho dos funcionários para lidar com preocupações sobre padrões inconsistentes dos chefes de departamento para avaliação dos funcionários. Usando o Minitab Statistical Software para examinar revisões em cada departamento em suas três fábricas de açúcar, o gerente de recursos humanos da empresa investigou as diferenças significativas entre pontuações de avaliação e projetou um novo formulário de avaliação para eliminar padrões diferentes de justiça. A análise de dados preencheu a lacuna entre os padrões inconsistentes dos chefes de departamento ou possíveis desvios em relação a seus funcionários e os novos critérios padronizados que estabeleceram diretrizes para compensação justa.
O Desafio
O departamento de recursos humanos (RH) da TRR Group envia formulários de avaliação padrão aos gerentes de departamento para serem usados no processo de revisão anual da empresa. Os gerentes usam os formulários para avaliar cada funcionário sob sua supervisão e devolvem os formulários ao departamento de RH mediante a conclusão. A pontuação de revisão que os funcionários recebem ajuda a TRR Group a determinar ajustes salariais, bônus e planos de melhoria.
Os formulários de avaliação solicitam que os gerentes classifiquem os funcionários dependendo de seu desempenho. Sem um método para determinar como cada gerente mede a competência dos funcionários, a TRR Group precisava garantir que poderia contar com essas avaliações subjetivas para tomar decisões.
Pontuações incomumente altas ou baixas chamavam a atenção do gerente de RH responsável pelas três refinarias de açúcar da TRR Group. Usando métodos estatísticos para explorar os dados, ele se preparou para compreender as diferenças nas revisões de funcionários dos departamentos entre as fábricas e explicar os outliers. Dependendo do que os dados revelavam, o formulário de avaliação precisava ser reformulado para padronizar como os gerentes mediam o desempenho dos funcionários e garantir igualdade no processo de avaliação.
Como o Minitab ajudou
“O maior desafio desse projeto foi convencer a gerência da TRR Group de que usar os mesmos critérios de avaliação para cada departamento levava a julgamentos diferentes pelos supervisores”, diz Veerasak Suriyakrai, líder de projeto e gerente de RH. Ele usou ferramentas no Minitab, como histogramas e boxplots, para identificar e ilustrar o número de pontuações outliers entre as avaliações de funcionários, uma evidência que poderia apontar tratamento injusto ou preferencial por supervisores, ou simplesmente visões diferentes entre os gerentes sobre a pontuação do desempenho dos funcionários.
Como os outliers que aparecem em um gráfico não podem ser tão óbvios em um gráfico diferente, usar um histograma e um boxplot para examinar a frequência de certas pontuações de avaliação em cada departamento garantiu que nenhum outlier fosse negligenciado. Os gráficos são combinados facilmente em um resumo para comparação.
Após usar os gráficos para verificar quais departamentos precisavam serem melhor examinados, o gerente de RH exibiu os dados de revisão de funcionários em um gráfico de probabilidade para avaliar o ajuste da distribuição.
Os dados de cada departamento foram exibidos em gráficos de probabilidade para determinar o ajuste da distribuição. Como os dados nos gráficos de probabilidade de cada departamento estavam aproximadamente alinhados com a linha normal ajustada, eles cumpriam os critérios do teste de hipótese. Os testes de hipótese destacaram as diferenças na pontuação de cada departamento nas três empresas e permitiram que Suriyakrai verificasse a validade de suas suspeitas sobre as avaliações. O resultado do teste de hipótese do Minitab, LLCluía gráficos, além de um valor-p que indicava uma diferença estatisticamente significativa entre as avaliações nas três fábricas.
Com os resultados de sua análise à sua disposição, Suriyakrai conseguiu defender sua ideia para a gerência com relação à necessidade de melhorar os métodos de avaliação e a clareza dos resultados do Minitab ajudou a criar um argumento convincente. “A gerência não entendia o que eu estava fazendo. Portanto, comunicar com eficácia os resultados era importante para o sucesso do projeto”, diz Suriyakrai. “Os valores-p eram uma evidência excelente em nossos debates”.
Resultados
Finalmente, as análises de dados ajudaram a reduzir o potencial para desvios e garantir que o processo de revisão padronizado da TRR Group fornecesse oportunidades iguais para cada funcionário avançar na empresa.
A análise convenceu a gerência da TRR Group que seu formulário de avaliação de desempenho continha falhas e levou ao projeto de um formulário de avaliação novo, mais preciso e eficaz. Com o departamento de RH mais confortável com a validade das informações relatadas pelos gerentes, Suriyakrai conseguiu fornecer à gerência um plano de compensação e desenvolvimento justo, baseado nos dados nas três refinarias de açúcar da TRR Group. As próximas etapas serão estender essas descobertas a todas as sete subsidiárias.
O projeto também iniciou discussões sobre a oferta de treinamento em estatística em técnicas como o planejamento de experimentos (DOE) para outras áreas da TRR Group, como a equipe de RH, engenheiros de produção e pessoal de controle de qualidade. “Conto a eles sobre os benefícios de incorporar o Minitab em seus processos e como tomar decisões baseadas em dados melhora a qualidade de trabalho”, diz Suriyakrai. Para a TRR Group, parece natural estender os benefícios e sucessos alcançados com a análise de dados em novas maneiras em toda a empresa.