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Transcrição

1 Verificação do Modelo de Erlang Ponto de Análise: Processo de chegada de contatos Operações de Contact Center Receptivo Por: Daniel Lima e Juliano Nascimento Versão /Set/2013

2 Ponto de Análise Processo de Chegada Contact Center receptivo Modelo genérico de filas em ambientes de Contact Center Contact Center Receptivo Clientes em atendimento t t t t Clientes Entram em contato Fila Clientes aguardando para atendimento (caso não exista agentes disponíveis) 9:00 10:00 Total de contatos esperados: 60 Se, t = 1min Então teremos 1 chamada por minuto Essa interpretação é INCORRETA, pois não representa a realidade É possível, utilizando técnicas de previsão, estimar a quantidade de clientes que entrarão em contato em um determinado intervalo de tempo (ex.: considerando a média histórica, 60 clientes deverão entrar em contato das 9:00 as 10:00). O problema nesse tipo de modelo é saber, dentro desse intervalo, qual será o comportamento de chegada desses clientes, considerando que não temos o controle dos contatos e que eles são independentes entre si, configurando então um modelo ALEATÓRIO. Sabemos pela percepção prática que não é uniforme. Ex.: considerando que serão recebidos 60 contatos em 1 hora, sabemos que esses 60 contatos não chegarão todos ao mesmo tempo, nem mesmo 1 por minuto. Então como funciona esse comportamento de chegada dos contatos? 9:00 10:00 Através dos modelos de Erlang (A, B, C ou X), podemos ter duas definições de como funciona o processo de chegada nestes casos: Definição 1 = O processo de chegada das chamadas assume um comportamento que pode ser explicado pela distribuição de Poisson ou, Definição 2 = O tempo entre as chamadas assume um comportamento que pode ser explicado pela distribuição Exponencial.

3 Realidade Analisando um caso real Para verificar se o modelo de Erlang realmente representa a realidade, analisamos um caso real. Tempo entre chegadas ("interchegadas") [seg] Qtde (Frequência) Soma 574,00 Média 1,57

4 Conclusão Erlang vs. Realidade Para verificar se o modelo de Erlang realmente representa a realidade, analisamos um caso real. Tempo entre chegadas ("interchegadas") [seg] Qtde (Frequência) - PREVISÃO (Erlang) Distribuição Exponencial Previsão de Chegadas usando Distribuição Exponencial Erlang - Real Erlang - Real Absoluto Erlang - Real % , % , % , % , % , % 5 8 0, % 6 8 0, % 7 5 0, % 8 4 0, % 9 0 0, % , % , % , % , % , % , % , % , % , % DIF Erro: Soma 574,00 1,00 574,00 0,00 45,83 0,19 Média 1,57 1, ,57 7,98% Conclusão: Podemos perceber que o desvio entre a realidade e o modelo de Erlang que utiliza a distribuição EXPONENCIAL para generalização dos tempo de inter chegada das chamadas é muito baixo, assegurando-o como um modelo valido e preciso para aplicação em ambientes de Contact Center (por este aspecto).

5 Observações gerais 01- Neste material analisamos apenas uma das premissas assumidas pelo modelo de Erlang, que é a distribuição exponencial dos tempos de interchegada. Outras premissas do modelo, tal como a distribuição do tempo de espera e atendimento não foram analisados. 02- Na base de dados utilizada, as chamadas estão gravadas com tempo mínimo de segundos (ex.: Chegada 01 10:21:01). Por isso, foi feito um ajuste de arredondamento no desenho da função exponencial utilizada. Obs.: no excel foi utilizada a função GAMMA, que possui o mesmo comportamento EXPONENCIAL porém é cumulativa. A função DIST.EXPONENCIAL não retorna valores inversos:

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