DESENVOLVIMENTO DE UM AUTÔMATO PARA APOIAR O GERENCIAMENTO DE FUNCIONÁRIOS NO VAREJO

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2 1. Introdução De acordo com pesquisas realizadas pela ABRASCE (Associação Brasileira de Shopping Centers), o varejo brasileiro tem apresentado um bom desenvolvimento, especialmente no que se refere ao seu volume de vendas, apresentação de produtos, tráfego de pessoas, crescimento da quantidade de pontos de venda e diversificação de linhas de produtos. Observa-se, todavia, que há um aspecto fundamental para o contínuo desenvolvimento do setor que ainda necessita maior cuidado. A qualidade do atendimento no ponto de venda, onde esta por sua vez tem o papel de influenciar as pessoas a decidirem onde comprar, seja pelo preço, pelo atendimento ou pelas propagandas. (ABRASCE, 2002) Partindo de uma questão fundamental, a de que as decisões de compra/venda são tomadas no piso da loja, verifica-se que os varejistas carecem de uma informação objetiva, fundamentada, ou seja, dados referentes ao fluxo de pessoas e as decisões que devem ser tomadas com estes dados em mãos, para melhor avaliar o desempenho de sua atuação no local e assim obter maior qualidade em seu serviço (SZTRAJTMAN, 2005). Diante deste cenário o que existe atualmente são diferentes recursos que controlam o fluxo de pessoas, como por exemplo (SZTRAJTMAN, 2005): Controle por catraca eletrônica Controle manual Controle por veículos Controle por cupom/nota fiscal Controle por dispositivos eletrônicos que utilizam sensores. Apesar destas diferentes formas de controle de fluxo de pessoas observa-se uma lacuna no que tange ao gerenciamento de funcionários no "piso da loja". Para um melhor controle é fundamental que os responsáveis pela gestão estejam integrados, em tempo real, com os problemas encontrados. Para isto, o autômato integra a gestão com os funcionários do "piso da loja". Neste contexto uma possível solução, apresentada neste trabalho, foi o desenvolvimento de um autômato para simular o fluxo de pessoas e realizar o gerenciamento de funcionários no varejo. 2. Metodologia O autômato foi desenvolvido utilizando o software Eclipse SDK versão 3.2.1, para compilar e executar os programas desenvolvidos na linguagem Java, onde esta foi escolhida por oferecer o recurso de MultiThread, recurso este que permite simular vários clientes, que estejam na loja ao mesmo tempo, trazendo uma vantagem em relação à programação estruturada, como pode ser vista nas figuras 1 e 2 abaixo. 2

3 Figura 1 - Programação estruturada Figura 2 - Programação com MultiThread Um recurso MultiThread pode simular vários clientes, ao mesmo tempo, dentro da loja, tornando a situação mais próxima da realidade. Proporcionando assim, condições de apoiar na gestão de seus funcionários em tempo real. 2.1 Sistemas de apoio à decisão O sistema de apoio à decisão (SAD) é o principal subsídio na análise de informações de um negócio. Sua meta é ajudar a administrar, a definir tendências, apontar problemas, tomar decisões inteligentes, enfrentar problemas estruturados, e principalmente, não estruturados, através de uma interação direta com modelos de dados e análises (DATE, 2000; SPRAGUE, 1991). Dentre as características de um Sistema de Apoio à Decisão (SAD), temos: (ALTER, 1992; KEEN,1993): O SAD tendem a ser voltado para problemas bem menos estruturados e menos especificados com os quais os gerentes de alto nível se deparam; Tentam combinar o uso de modelos ou técnicas analíticas a funções tradicionais de acesso e recuperação de informações; Concentram-se especificamente em recursos que facilitem seu uso para pessoal não especializado em computação de forma interativa; Enfatizam a flexibilidade e adaptabilidade de acomodar mudanças no ambiente e na abordagem à tomada de decisões pelo usuário. Uma das abordagens de um SAD são os autômatos, que tem, neste caso, a função de aperfeiçoar os serviços e operações da empresa, a fim de melhorar sua atuação no mercado, aumentar seus lucros e consequentemente o valor da empresa no mercado em que atua. 2.2 Autômatos Os autômatos finitos envolvem estados e transições entre estados em respostas a entradas. Eles são úteis na elaboração de vários tipos diferentes de softwares, inclusive o componente de análise léxica de um compilador e sistemas para verificar a correção de circuitos ou protocolos, por exemplo. A vantagem de se ter apenas um número finito de estados é que podemos implementar o sistema com um conjunto fixo de recursos. Por exemplo, poderíamos 3

4 implementá-lo em hardware como um circuito, ou como uma forma simples de programa que possa tomar decisões examinando somente uma quantidade limitada de dados ou usando a posição no próprio código para tomar a decisão (HOPCROFT, 2003). Uma das distinções cruciais entre classes de autômatos finitos é o fato desse controle ser determinístico (DFA), significando que o autômato não pode estar em mais de um estado em qualquer instante, ou não-determinístico (NFA), significando que ele pode estar em vários estados ao mesmo tempo (HOPCROFT, 2003). 3. Desenvolvimento Através do simulador realizaram-se testes para verificar que ao se utilizar de um sistema de apoio à decisão, a eficiência no atendimento da loja aumentaria. O modelo de loja adotado para este estudo está esquematizado na figura a seguir (ver figura 3). Por se tratar de uma simulação, um modelo deverá ser adotado, entre tanto em se utilizando um sistema real, este pode ser aplicado em qualquer área do varejo. Figura 3 Diagrama da loja proposta, com 4 setores com N caixas, onde N={1,...,9}. Para o melhor funcionamento do sistema, a loja deve ser dividida em setores, utilizando estratégias para delimitar os espaços de cada setor, como a utilização de prateleiras ou adornos. Neste trabalho foi utilizado um modelo de autômato determinístico, pois um cliente não pode estar em um mais de um estado ao mesmo tempo (ver figura 4). Início Dentro da loja Escolher Setor Dentro do Setor Verificar disponibilidade de funcionário (SIM) Atendido no setor Verificar disponibilidade de funcionário (SIM) Atendido no caixa Verificar disponibilidade de funcionário (NÃO) Em espera Verificar disponibilidade de funcionário (NÃO) Figura 4 - Grafo representativo do autômato determinístico de um cliente. Em espera As regras adotadas a seguir podem ser alteradas pelo usuário do sistema. 4

5 3.1 Regras adotadas como estado inicial das simulações A simulação segue as seguintes regras: O tempo de atendimento de cada cliente é de no mínimo de 10 minutos e máximo 30 minutos, sendo que o simulador gera aleatoriamente o tempo. O tempo de espera para ser atendido por um funcionário é de 30 minutos cada vez que se fizer necessário checar a disponibilidade. Assim há a possibilidade de existir funcionários livres para realizar o atendimento, sendo adotado o tempo máximo de espera visto que são usados tempos aleatórios para o atendimento onde estes não são controlados pelo simulador. O tempo para ser atendido no caixa é de no mínimo 3 minutos e no máximo 10 minutos, sendo que o simulador gera aleatoriamente o tempo. O tempo de espera na fila do caixa é de 10 minutos cada vez que é necessário checar, fazendo com que haja funcionários do caixa disponíveis para atendê-los, tendo em vista os mesmos motivos para o modo de espera em cada setor. Estes tempos foram adotados, levando em consideração, que o atendimento é realizado em uma loja de grande porte e com grande variedade de produtos. Sendo determinado previamente o número de funcionários em cada setor e o número de funcionários nos caixas, para cada simulação. A simulação foi realizada de maneira estática e dinâmica (ver tabelas 1). Total de funcionários: simulação estática Total de funcionários: simulação dinâmica: Setor 1 Setor 2 Setor 3 Setor 4 Caixa Setor 1 Setor 2 Setor 3 Setor 4 Caixa até 5 Total máximo: 13 Total máximo: 13 Setor 1 Setor 2 Setor 3 Setor 4 Caixa Setor 1 Setor 2 Setor 3 Setor 4 Caixa até 7 Total máximo: 19 Total máximo: 19 Setor 1 Setor 2 Setor 3 Setor 4 Caixa Setor 1 Setor 2 Setor 3 Setor 4 Caixa até 9 Total máximo: 25 Total máximo: 25 Tabela 1. Número de funcionários para cada setor No método convencional os funcionários ficam fixos em seus setores, e o número de caixas abertos também é fixo, já no método dinâmico, ou seja, com o auxilio do autômato, quando há um número maior de clientes, em um determinado setor, funcionários do setor vizinho são deslocados para auxiliar no atendimento. Porém, é levado em consideração um fator para que caso haja apenas uma quantidade muito pequena na diferença entre o número de clientes em cada setor, onde só é deslocado um funcionário de um setor para outro se a diferença de clientes em cada setor estiver em uma relação de 1,5 para o outro. Quando o sistema alocar um funcionários de um para outro setor, o administrador da loja poderá, através de comunicadores, informar aos funcionários que devem se deslocar, porém pode-se implementar no sistema um dispositivo que envie mensagens diretas a um receptor que ficaria com o funcionário, fazendo com que o administrador não tenha que ficar a todo momento monitorando o software para tomar este tipo de decisão e preocupando-se com outras estratégias e afazeres, tornando o sistema autônomo quanto a este tipo de decisão. 5

6 Levando em consideração que o deslocamento entre funcionários de setores distantes entre si leva um tempo considerável, e que os setores são temáticos e necessitariam de treinamento específico para atender aos clientes, como por exemplo, setor de roupas femininas, setor de esportes, entre outros, então neste caso cada funcionário terá que ser treinado em apenas dois setores, facilitando o treinamento interno, onde utilizando o modelo proposto haveria a troca de funcionários entre os setores 1 e 2, e entre os setores 3 e 4. Também no caixa do método dinâmico o número de funcionários começa com apenas 4 caixas abertos, porém conforme o número de clientes na fila aumenta, o número de caixas abertos também aumenta, chegando ao máximo de 7 abertos e diminuindo quando não necessários, como acontece no segundo caso a ser estudado (ver tabela 4). Considera-se que funcionários que trabalham no caixa, têm a função específica de trabalhar somente no caixa e setores administrativos, sendo que no método dinâmico quando é avisado que se devem abrir mais caixas, não será deslocado nenhum funcionário dos seus setores, e sim requisitado os funcionários treinados para o caixa, que enquanto não estão realizando essa função podem estar ajudando na área administrativa e outros afazeres da loja. Número de clientes na fila do caixa Número de caixas abertos 1º caso 2º caso 3º caso Menor ou igual a que Entre 3 e Entre 5 e Maior ou igual a Tabela 4 - Quantidade de funcionários/caixa em relação ao número de clientes em cada caso Por se tratar de uma simulação, os clientes que não realizam compras não são considerados, pois na simulação não há a possibilidade de criar aleatoriamente clientes e o número já é prédeterminado, porém quando se tratar do sistema real é necessário realizar a contagem das pessoas que entram e saem da loja sem realizar nenhuma compra por questões de estratégia já discutidas neste trabalho. Considera-se que todos os clientes que entram na loja realizam compras, sendo que todos passam pelo caixa. Há uma determinada probabilidade de cada cliente visitar um setor dentro da loja e esta probabilidade é alterada a cada passagem tornando assim o ambiente mais real (ver tabela 5). Tabela 5 - Setor 1 Setor 2 Setor 3 Setor 4 Caixa 1ª. Passagem 20% 20% 30% 30% 0% 2ª. Passagem 15% 15% 20% 30% 20% 3ª. Passagem 10% 15% 20% 20% 40% 4ª. Passagem 5% 10% 10% 20% 60% 5ª. Passagem 0% 0% 0% 0% 100% cada cliente visitar um setor em cada passagem realizada. Probabilidades de 6

7 Quando um objeto é acionado, ou seja, quando um cliente entra na loja ele deve dirigir-se a um setor, onde este é escolhido no simulador de forma aleatória tendo as devidas probabilidades conforme já demonstrado. Depois de ser atendido, novamente o simulador de forma aleatória seleciona outro setor para o cliente, porém agora com a probabilidade dele ir não só nos setores mas também ao caixa, sendo que se o cliente for para o caixa o objeto é destruído, ou seja, o cliente sai da loja. Este processo ocorre até a quinta passagem, onde o cliente obrigatoriamente vai para o caixa e termina o ciclo de vida do objeto. O tempo de todos os clientes é somado, chegando assim ao tempo total de permanência. Foram realizadas no total 600 simulações sendo 20 simulações para cada método, estático e dinâmico, utilizando 13, 19 e 25 funcionários respectivamente, com 25, 50, 100, 150, 200 clientes. 4. Resultados Nas tabelas 6, 7, 8 observam-se os resultados obtidos nas comparações entre os métodos: Utilizando 13 funcionários Número de clientes Tempo médio total do método estático Tempo médio total do método dinâmico Eficiência (%) ,6 2235,8 16, ,5 5612,5 28, , ,3 48, , , , ,1 63,81 Tabela 6 - Comparações entre os métodos utilizando 13 funcionários Número de clientes Utilizando 19 funcionários Tempo médio total do método estático Tempo médio total do método dinâmico Eficiência (%) , ,15 13, ,6 4487,45 26, ,6 9381,55 44, , ,1 56, , ,25 57,87 Tabela 7 - Comparações entre os métodos utilizando 19 funcionários Utilizando 25 funcionários 7

8 Número de clientes Tempo médio total do método estático Tempo médio total do método dinâmico Eficiência (%) ,8 1613,1 12, , ,7 26, ,1 9179,45 33, , ,32 51, , ,8 51,43 Tabela 8 - Comparações entre os métodos utilizando 25 funcionários Nota-se que quanto menor o número de funcionários e maior o número de clientes o método dinâmico apresenta melhor desempenho, isto porque o gerenciamento trabalha para agilizar na redução do tempo de espera dos clientes, onde ao realizar a transferência de funcionários entre os setores com maior e menor número de clientes faz com que o tempo de espera diminua. Para tornar mais clara esta conclusão, foram gerados gráficos, estes apresentados nas figuras 6, 7 e 8, aonde é possível notar o gradativo aumento da curva do tempo no método estático conforme o número de clientes aumenta e um aumento mais sucinto da curva do método dinâmico. Minutos Minutos Q uantidade de Clientes Q uantidade de clientes Estático Dinâmico Estático Dinâmico Figura 6 - Comparação entre o tempo médio total utilizando 13 funcionários Figura 7 - Comparação entre o tempo médio total utilizando 19 funcionários Minutos Quantidade de clientes Estático Dinâmico Figura 8 - Comparação entre o tempo médio total utilizando 25 funcionários 8

9 Analisando os gráficos observa-se que quando há uma quantidade pequena de clientes dentro da loja o desempenho é relativamente menor ao comparar-se com as situações de grande quantidade de clientes, tendo a aplicação deste método de gerenciamento maior eficácia em lojas que apresentam um grande fluxo de pessoas. Com esta informação sabe-se agora que o gerenciamento de funcionários não é necessariamente aplicado à lojas com pequeno fluxo de pessoas, porém mesmo assim o método pode ser aplicado, pois como analisado anteriormente mesmo com pequena quantidade de clientes à um aumento na eficiência do atendimento. 5. Conclusão Analisando-se os dados obtidos e comparando os dois métodos, depois das 600 simulações realizadas, observa-se que o método dinâmico em todas as ocasiões obtém melhor desempenho que o método estático provando assim que com a utilização do gerenciamento dos funcionários há um excelente ganho de desempenho quanto ao tempo de atendimento dos clientes na loja, sendo este tempo o total entre atendimento e espera. A eficiência do método dinâmico é evidente em todos os casos estudados, havendo uma progressão conforme o número de cliente aumenta, isso se dá porque o tempo de espera diminui ao que funcionários desocupados em alguns setores são transferidos para os setores com maior necessidade de atendimentos. A aplicação deste sistema às lojas com grande fluxo e pessoas diários e que fizerem as mudanças necessárias para a utilização dos sensores e instalação do sistema de apoio à decisão está provado teoricamente através deste autômato que haverá um rendimento notável na melhoria do atendimento. Foram alcançados ótimos resultados, mostrando a eficiência do sistema e apresentando em alguns casos uma redução no tempo total de atendimento dos clientes de até 60%. 6. Referências Bibliográficas ABRASCE Associação Brasileira de Shopping Center. Acesso aos dados dos grupos empreendedores dos Shopping Centers, em Acesso em novembro de DATE, C. J. Introdução a Sistema de Banco de Dados. Tradução da 7ª Edição Americana. Rio de Janeiro: Campus, HOPCROFT, J. E. Introdução à Teoria de Autômatos, Linguagem e Computação; Tradução da 2ª Edição Americana, Editora Campus, Revista Shopping Center, edição de Março de Esta edição ainda pode ser encontrada em sua versão eletrônica em SPRAGUE, R. H.; WATSON, H. J. Sistema de Apoio à Decisão: Colocando a Teoria em Prática. Tradução da 2ª Edição Americana. Rio de Janeiro: Campus, SZTRAJTMAN, M. J. Como trazer dinheiro para sua loja... Utilizando informações do tráfego de pessoas. Artigo. Disponível em

10 SZTRAJTMAN, M. J. Desenvolvimento do varejo no Brasil. Artigo. Disponível em SZTRAJTMAN, M. J. Medição de tráfego em Shopping Center. Artigo. Disponível em