Uma aplicação de simulação computacional no processo de atendimento a clientes de uma agência bancária

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1 Uma aplicação de simulação computacional no processo de atendimento a clientes de uma agência bancária Fabiano Leal, MSc (UNIFEI) Dagoberto Alves de Almeida, PhD (UNIFEI) Resumo Este trabalho apresenta uma aplicação de simulação computacional, através do uso do software ProModel, no processo de atendimento a clientes da Caixa Econômica Federal de Itajubá, Minas Gerais. Tendo como foco principal o tempo de espera, a simulação analisa o comportamento da fila, segundo uma metodologia de modelagem e validação. Por fim, o trabalho apresenta o uso de um indicador de agregação de valor ao cliente, propondo melhorias para o processo de atendimento, em relação à diminuição do tempo de espera em fila. Palavras-chave:simulação, bancos, tempo de espera. 1. Introdução O objetivo deste artigo é analisar o tempo de espera de clientes em fila em uma agência bancária da Caixa Econômica Federal de Itajubá, MG, através de uma metodologia de simulação computacional. O período de coleta de dados totalizou dois meses (novembro e dezembro de 2001). Além disto, este artigo propõe um indicador de agregação de valor ao cliente, caracterizando o tempo gasto em esperas. Por fim, o artigo apresenta uma possível melhoria no processo de atendimento, através de alterações no parâmetro número de caixas do modelo simulado, propondo para isto um funcionário multifuncional. Seria uma tarefa quase impossível, para o pesquisador, registrar o comportamento da fila minuto a minuto. Diante deste dilema, a opção por uma simulação devidamente validada traria resultados interessantes ao estudo. Além disto, após o processo de validação, alterações no processo poderiam ser analisadas, e seus resultados permitiriam uma análise da viabilidade de possíveis alterações. Diante deste quadro, optou-se por realizar uma simulação computacional. A escolha do software de simulação ProModel 4.22 se deve ao fato deste software possuir um ambiente agradável ao usuário, além de permitir a elaboração de animações gráficas que auxiliam no processo de confecção do modelo, validação e apresentação. 2. Tempo de espera em filas Gianesi e Corrêa (1994) afirmam que as filas e a maneira como elas são gerenciadas são aspectos dos mais sensíveis e importantes na percepção do cliente quanto à qualidade do serviço prestado, o que justifica uma preocupação especial com o seu gerenciamento. Também realçando a importância da sensação de espera, Fitzsimmons e Fitzsimmons (2000) notificam que nenhum aspecto do serviço ao cliente é mais importante que a espera na fila para ser atendido. Ainda segundo Fitzsimmons e Fitzsimmons (2000, p.295), (...) assim como a natureza abomina o vácuo, as pessoas detestam tempos ociosos. Os maiores causadores de transtornos aos clientes são, de acordo com o Banco Central do Brasil, as filas de espera. A relação de reclamações do Banco Central divulgada na página da ENEGEP 2003 ABEPRO 1

2 instituição na internet (www.bcb.gov.br) é elaborada desde março de A linha de reclamações também funciona pelo número Segundo notícia apresentada pela Abrascon (Associação Brasileira de Defesa do Consumidor), os bancos instalados em Minas Gerais passam a cumprir a Lei , de 26 de abril 2002, que está em vigor e determina que os clientes não podem esperar mais do que quinze minutos para serem atendidos. Antes e depois de feriados, esse tempo sobe para trinta minutos devido ao aumento do fluxo de pessoas nas agências bancárias. O descumprimento da lei sujeita o estabelecimento infrator às seguintes penalidades: advertência escrita e multa de R$ 5.320, em caso de reincidência (consultado em 2002). Portanto, a disposição de melhores condições de serviços a clientes, como menores tempos de espera em fila, pode tornar-se uma vantagem competitiva a instituições de serviço, sobretudo agências bancárias. 3. Simulação computacional Segundo O'Kane et al. (2000), os modelos de simulação tornaram-se uma das técnicas mais populares empregadas a análises de sistemas industriais complexos. A simulação é o ato de imitar um procedimento real em menor tempo e com menor custo, permitindo um melhor estudo do que vai acontecer e de como consertar erros que gerariam grandes gastos. Bertrand e Fransoo (2002) apontam que apesar da qualidade científica dos resultados da simulação ser menor que o caso de análise matemática, sua relevância científica é alta. A variedade de modelos científicos na qual uma simulação é capaz de trabalhar é maior que uma análise matemática. Estes autores ainda salientam que a simulação é utilizada em casos onde os modelos ou problemas são muito complexos para uma análise matemática formal. De acordo com Moreira (2001), uma simulação apresenta, em geral, os seguintes mecanismos internos: - Variáveis: características ou atributos do sistema que assumem uma gama de valores distintos conforme o desempenho do sistema, quando simulado; - Parâmetros: características ou atributos do sistema que têm só um valor em toda a simulação, mas podem mudar se alternativas diferentes forem estudadas; - Fatores exógenos: parâmetros ou variáveis cujo valor afeta o sistema, porém não é afetado por ele. São representados pelas séries ou distribuições de probabilidade que fornecem valores ao sistema; - Fatores endógenos: parâmetros ou variáveis que tem o valor determinado pelo sistema, como é o caso dos resultados do modelo. Buscando uma metodologia de simulação, Andrade (1989) propõe em seu trabalho que a simulação pode ser realizada segundo as seguintes etapas: formulação do problema, coleta de dados, modelagem, programação, validação e realização de experimentos. Estas etapas direcionaram este trabalho. 4. Caso analisado O trabalho desenvolveu-se na agência da Caixa Econômica Federal de Itajubá, fundada em 30/10/1952. A agência contava com 28 empregados e mais 30 colaboradores terceirizados (segurança, limpeza, estagiários, etc.) A escolha pela Caixa Econômica Federal de Itajubá se justifica por três motivos: - A agência apresenta grandes picos de demanda, exigindo um maior controle do sistema de filas e do processo de atendimento em si; ENEGEP 2003 ABEPRO 2

3 - O layout da agência é favorável ao processo de observação e coleta de dados; - A agência interessa-se em melhorar constantemente o processo de atendimento a clientes, aumentando a satisfação destes. O setor de atendimento analisado neste artigo é chamado de Atendimento Geral, e corresponde a uma área de atendimento restrito a processos que não envolvem manipulação de dinheiro ou cheques, como pagamentos e depósitos. Processos como inscrições em programas sociais e consultas são realizadas nesta área, que compreende três caixas pessoais (não há nesta área caixas eletrônicos). A fila formada nesta área é única, em formato ziguezague, com três caixas de atendimento. Outras áreas de atendimento da agência também foram analisadas, porém não serão discutidas neste artigo. 5. Simulação realizada O problema a ser analisado consiste em apresentar soluções para reduzir o tempo de espera dos clientes na fila do setor de Atendimento Geral, da agência da Caixa Econômica Federal de Itajubá. Este tempo deve estar próximo ao valor estipulado pela Lei, ou seja, próximo aos 15 minutos. Para tal, será utilizado a simulação computacional através do software ProModel Antes do início da coleta de dados, é importante, para este tipo de pesquisa, um bom posicionamento no local. A visualização do processo de atendimento, sem interferi-lo, é algo vital para a análise do processo e posterior simulação (LEAL, 2003). Neste caso, procurou-se por locais acima do plano onde ocorria o processo. O layout da agência da Caixa Econômica Federal de Itajubá apresenta esta possibilidade. A partir do posicionamento do pesquisador, três etapas ocorreram paralelamente. Durante o horário de atendimento ao público (9:00 às 14:00) realizou-se a cronometragem de tempos, contagem de clientes e observações quanto ao fluxo de operações. Obviamente, o atendimento se estendia até que o último cliente a adentrar na agência antes do seu fechamento fosse atendido. Após o horário de atendimento, o pesquisador realizou entrevistas com os funcionários envolvidos diretamente com o atendimento aos clientes, além de esclarecer as dúvidas quanto ao funcionamento do processo de atendimento. As informações coletadas estão representadas no Quadro 1. MECANISMOS SIMULAÇÃO REALIZADA Fatores endógenos (variáveis dependentes) Tempo de espera na fila Número de clientes na fila Fatores exógenos (variáveis independentes) Taxa de chegada de clientes Tempo de atendimento Parâmetros Horário de atendimento Horário de almoço dos caixas Número de atendentes Quadro 1 Mecanismos da simulação analisados no trabalho. Foram coletadas as taxas de chegada de clientes durante alguns períodos dentro de cada intervalo de uma hora. Ao final dos dois meses de coleta de dados, estas taxas foram organizadas dentro dos intervalos de horário a qual representavam, a fim de se obter uma taxa de chegada média de clientes a cada intervalo de uma hora de duração. A área do banco em análise neste artigo não apresentou grandes variações na taxa de chegada de clientes em dias ENEGEP 2003 ABEPRO 3

4 próximos a feriados. Estas taxas foram representadas na forma de porcentagem, de acordo com a linguagem utilizada pelo software de simulação ProModel O tempo de atendimento é o tempo gasto no atendimento ao cliente, a partir do momento em que o cliente deixa a fila e se posiciona à frente do fornecedor do atendimento (caixa). Estes tempos foram cronometrados durante os horários de atendimento. Para sua representação no modelo de simulação, foi utilizado o software Stat Fit, que interage com o software ProModel. O Stat Fit, entre outras funções, é capaz de indicar distribuições de probabilidades que mais se aproximam do conjunto de dados inseridos. Estas distribuições são então registrados na programação da simulação no software ProModel. Os caixas de atendimento da área analisada (três) interrompem a prestação de serviços (um por vez) durante o período determinado ao almoço. Ao se retirar ao almoço, o atendimento passa a ser realizado pelos outros dois caixas. Ao retornar do almoço, outro caixa interrompe seu trabalho e se dirige ao seu almoço. Na elaboração do modelo a ser simulado, são inseridos turnos de trabalho para os postos de atendimento. A pausa para o almoço é indicada no turno de trabalho. Durante estas pausas, a programação da simulação interrompe o atendimento a clientes no caixa paralisado e desvia o fluxo de clientes para os caixas em funcionamento. Os intervalos para almoço ocorriam durante 30 minutos, a partir das 11:00. Conforme observado no banco, o primeiro cliente da fila se dirige ao caixa que primeiro estiver livre. Esta regra foi mantida na simulação, não havendo distinção entre caixas de atendimento. A capacidade de atendimento de cada caixa é de um cliente por vez. A Figura 1 apresenta a tela do software ProModel representando o modelo de simulação elaborado. Neste artigo, a área em análise é denominada de Atendimento Geral. Área de Atendimento Geral Figura 1 Tela da simulação realizada no software ProModel 4.22 Segundo Pereira (2000), uma vez que o sistema foi modelado e verificado, ou seja, todos os erros de programação foram eliminados, o programa estará em condições de rodar sem problemas. O próximo procedimento será a validação do modelo. A validação vem a ser uma avaliação de o quanto o modelo construído é semelhante ao sistema real que se pretendeu simular, no aspecto de se questionar se esse modelo atende ou não às finalidades para as quais foi construído. De acordo com Naylor et al. (1971), a validação de modelos computacionais é de difícil ENEGEP 2003 ABEPRO 4

5 realização, e dentre todas as complexidades que a envolvem, de ordem prática, teórica e estatística, existe até mesmo uma complexidade de natureza filosófica na validação. Não há, segundo este autor, uma receita para se realizar a validação, e com as aproximações realizadas ao se construir o modelo, já se espera que os dados gerados pelo modelo não tenham exatamente o mesmo comportamento do sistema. A variável número de clientes na fila auxiliou no processo de validação da simulação. Apesar de ser considerada uma variável dependente (dado de saída da simulação), foi determinada durante a fase de coleta de dados, em alguns horários pré-determinados, a quantidade de clientes na fila. Estes valores serão utilizados neste momento, a fim de verificar se os resultados apontados pela simulação, no caso o número de clientes na fila (variável dependente), estão representando, de maneira aceitável, o comportamento da fila da área. Os horários de coleta do número de clientes na fila foram exatamente às 9:30, 10:00, 11:00, 12:00, 13:00 e 14:00. Estes horários funcionam como pontos de controle. A primeira coleta ocorreu às 9:30 devido à acomodação inicial da fila, visto que o atendimento iniciava às 9:00 nesta área. A Figura 2 representa este processo de validação. Fila do Atendimento geral (real e simulado) Número clientes na fila :30 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 Figura 2 Validação da simulação através da análise de variável As linhas verticais indicam o intervalo de desvio do número de clientes na fila coletado nos respectivos horários. A largura das barras horizontais indica a variação em número de clientes apresentada pela simulação, comparando-se à média do número de clientes na fila coletado nos horários indicados. As barras escuras indicam que o valor apresentado pela simulação está abaixo do valor médio coletado, enquanto as barras claras indicam que o valor apresentado pela simulação está acima do valor médio coletado. Considerou-se válidos os casos onde os valores simulados estavam entre o intervalo de desvio dos valores coletados. Outro teste de validação aplicado foi o Turing Test. De acordo com Harrel et al. (1996), neste teste as respostas dadas pelo modelo e as respostas que são dadas pelo sistema real são entregues a pessoas que conheçam o sistema. No caso, a gerência observou o comportamento da simulação e não indicou alterações devido a não representatividade da realidade. 6. Resultados encontrados A Figura 3 representa o tempo de espera na fila do Atendimento Geral. A cada cliente (denominado de entity na programação do software ProModel) que entra na fila, tem-se início uma marcação de tempo. Assim que o cliente chega ao caixa, este tempo cronometrado é interrompido, e seu valor armazenado através de um comando (log). Após o término da simulação, é possível a elaboração de um gráfico contendo todos os tempos cronometrados, obtendo-se assim o comportamento da fila de espera durante o horário de atendimento. ENEGEP 2003 ABEPRO 5

6 Minutos 9h 10h 11h 12h 13h 14h 15h Figura 3 Tempo de espera em fila determinado pela simulação A partir destas informações, torna-se possível elaborar um indicador de agregação de valor ao cliente. Para Campos (1994), agregar valor é agregar satisfação ao seu cliente. Aumentar o valor agregado do seu produto é aumentar o número de características deste produto que são apreciadas pelo cliente. O Atendimento Efetivo é um indicador de agregação de valor elaborado para o caso em análise. Tem-se como premissa que o tempo gasto na espera em fila não agrega valor ao cliente. Outro ponto importante é que o tempo total de atendimento constitui-se do tempo operacional de atendimento (tempo gasto pelo caixa na prestação de serviço ao cliente) e o tempo de espera do cliente. Portanto, a agregação de valor ao cliente inicia-se no contato direto com o caixa, finalizando no término do serviço prestado. A não agregação de valor inicia-se na entrada do cliente na fila, e finaliza-se quando o cliente deixa a fila para ser atendido na sua vez. Para o cálculo do atendimento efetivo, foi utilizada a razão: Toa Ae = Toa + Tf sendo Ae indicando o Atendimento Efetivo, Toa indicando o Tempo operacional de atendimento e Tf indicando o Tempo de espera em fila. À medida que o tempo de espera se reduz, o atendimento efetivo aproxima-se do valor unitário, ou seja: Lim Ae = 1 Tf 0 7. Melhorias propostas Através de alterações no parâmetro número de caixas, foi possível elaborar uma proposta de atendimento onde mais um caixa (quarto caixa) atuaria até às 11:00. A permanência deste caixa extra no horário total de atendimento causaria um superdimensionamento da capacidade de atendimento da agência para o cenário analisado. A Figura 4 demonstra o novo comportamento do gráfico de tempo de espera em fila após análise desta proposta de melhoria. Alterações no parâmetro número de caixas demonstraram que, controlando o excesso de demanda que ocorre nas primeiras horas de atendimento do dia, o sistema deixa de apresentar um acúmulo de clientes na fila durante o restante do horário de atendimento. ENEGEP 2003 ABEPRO 6

7 Desta forma, um turno diferenciado para este novo caixa foi proposto. Após o horário de atendimento com funções de caixa de atendimento (após às 11:00), este novo caixa poderia atuar com um atendente de fila, ou seja, realizar um pré-atendimento na própria fila, evitando inclusive a permanência na fila de clientes que poderiam ser atendidos mais eficientemente em outras áreas do banco. Este novo processo exige um funcionário multifuncional, capaz de atuar como caixa e atendente de fila. Segundo Fitzsimmons e Fitzsimmons (2000), esta estratégia requer treinamento multifuncional dos empregados, possibilitando assim aos empregados multifuncionais a execução de tarefas em diversas operações, criando uma capacidade flexível para atender picos localizados de demanda. Desta forma, pode-se notar uma redução substancial no tempo de espera na fila, ocasionado uma melhoria no índice de Atendimento Efetivo, conforme mostra a Figura 4. Minutos ( 04 caixas até às 11:00 03 caixas após às 11:00 ) 9h 10h 11h 12h 13h 14h 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 Antes da mudança Após mudança proposta 09:00 09:30 10:00 10:30 11:00 11:30 12:00 12:30 13:00 13:30 14:00 Figura 4 Tempo de espera na fila e Atendimento Efetivo, apresentados pelo ProModel após simulação da proposta de melhoria (mais um caixa até às 11:00) Através da Figura 4 é possível observar que, antes da mudança proposta, a partir das 10:30 o indicador Atendimento Efetivo oscila perto do valor 0,10. Neste caso, cerca de 90% do tempo total de atendimento está representando espera em fila. A mudança proposta simulada demonstra uma redução significativa da parcela de tempo que não agrega valor ao atendimento do cliente. 8. Conclusão Foi determinado um indicador de agregação de valor ao cliente baseado no tempo de espera em fila, que não agrega valor ao cliente. Este indicador demonstrou uma porcentagem baixa de valor agregado no tempo total de atendimento ao cliente. ENEGEP 2003 ABEPRO 7

8 Sobretudo no caso do número de caixas, foi concluído que não é necessária a presença de caixas extras durante todo o dia de atendimento. Foi proposto um intervalo de tempo de atuação do novo caixa, através da análise gráfica dos resultados emitidos pela simulação. Ficou constatada a necessidade de atuação de um caixa extra logo no início do atendimento, horário de nascimento da fila. Absorvendo esta demanda inicial, este novo caixa pode ser remanejado em outras funções, segundo princípios da multifuncionalidade de funcionários. Outras propostas podem ser geradas a partir da análise da simulação. A proposta indicada tem o objetivo de ilustrar a capacidade de análise gerada com os resultados de uma simulação validada. É necessário que as instituições realizem coletas periódicas de dados, a fim de manter sob controle o conhecimento do comportamento de seu processo. Desta forma, após a aplicação de melhorias, novas coletas devem ser realizadas, a fim de avaliar o efeito das melhorias aplicadas e propor novas melhorias sobre o novo comportamento do processo. Referências ANDRADE, E. L. (1989) - Introdução à Pesquisa Operacional. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos, p ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE DEFESA DO CONSUMIDOR (ABRASCON). [on line, http//www.abrascon.gov.br; capturado em nov/2002. BANCO CENTRAL DO BRASIL. [on line, http//www.bcb.gob.br; capturado em 09/2002]. BERTRAND, J.W.M. & FRANSOO, J.C. (2002) - Modelling and Simulation: Operations management research methodologies using quantitative modeling. International Journal of Operations & Production Management, vol. 22, n. 2, pp CAMPOS, V. F. (1994) TQC: Gerenciamento da Rotina do Trabalho do dia a dia. Rio de Janeiro: Bloch Editores SA. FITZSIMMONS, J.A. & FITZSIMMONS, M.J. (2000) - Administração de Serviços: operações, estratégia e tecnologia da informação. Porto alegre: 2 a ed., Bookman, RS. GIANESI, I. & CORRÊA, H. L. (1994) - Administração Estratégica de Serviços: operações para a satisfação do cliente. São Paulo: Atlas. HARREL, C. R.; BATEMAN, R. E.; GOGG, T. J. & MOTT, J. R. (1996) - A. System Improvement Using Simulation. Orem, Utah: PROMODEL Corporation. LEAL, F. (2003) - Um diagnóstico do processo de atendimento a clientes em uma agência bancária através de mapeamento do processo e simulação computacional. Dissertação (Mestrado em Eng. Produção) Programa de Pós Graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, MG. MOREIRA, C. M. (2001) - Estratégias de Reposição de Estoques em Supermercados: Avaliação por meio de simulação. Dissertação (Mestrado em Eng. Produção) Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, SC. NAYLOR, T. H.; BALINTFY, J. L.; BURDICK, D. S. & CHU, K. (1971) - Técnicas de Simulação em Computadores. São Paulo: Editora Vozes. O'KANE, J.F.; SPENCELEY, J.R. & TAYLOR, R. (2000) - Simulation as an Essential Tool for Advanced Manufacturing Technology Problems. Journal of Materials Processing Technology, n.107, p PEREIRA, I. C. (2000) - Proposta de Sistematização da Simulação para Fabricação em Lotes. Dissertação (Mestrado em Eng. de Produção) Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, MG. ENEGEP 2003 ABEPRO 8

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