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    Maximizando a eficiência judicial : uma proposta de alocação ótima de juízes e varas do 1º grau do TJBA via otimização

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    R - E - HOUSTON DE ASSUNCAO SANTOS.pdf (327.8Kb)
    Data
    2025
    Autor
    Santos, Houston de Assunção
    Metadata
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    Resumo
    Resumo: A ineficiência na alocação de recursos é um desafio central no Poder Judiciário brasileiro, evidenciado pelo acervo de 80,6 milhões de processos pendentes e um tempo médio de tramitação de quatro anos (CNJ). Este trabalho propõe um Modelo de Otimização em Programação Linear (PL) para determinar a alocação ótima de juízes e varas do 1º Grau do Tribunal de Justiça do Estado da Bahia (TJBA). O modelo visa maximizar a produtividade total ponderada do tribunal, respeitando a capacidade das varas, a demanda por competência e a quantidade dos magistrados. Os resultados demonstram a eficácia da otimização ao elevar a correlação entre a alocação de juízes e a demanda das varas de 0.28 para 0.67. Esta transformação resulta em uma distribuição mais equitativa da carga de trabalho e fornece uma ferramenta robusta para a gestão estratégica de recursos humanos no Judiciário
     
    Abstract: Inefficiency in resource allocation is a central challenge in the Brazilian Judiciary, evidenced by a backlog of 80.6 million pending cases and an average processing time of four years (CNJ). This work proposes a Linear Programming (LP) Optimization Model to determine the optimal allocation of judges to the 1st Degree Courts of the Bahia State Court of Justice (TJBA). The model aims to maximize the total weighted productivity of the court, while respecting crucial operational constraints such as court capacity, demand by competence, and the quantity of magistrates. Results demonstrate the effectiveness of the optimization by raising the correlation between judge allocation and court demand from 0.28 to 0.67. This transformation results in a more equitable distribution of workload and provides a robust tool for the strategic management of human resources in the Judiciary
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/100440
    Collections
    • MBA em Advanced Analytics e Business Optimization [24]

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