XXX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Maturidade e desafios da Engenharia de Produção: competitividade das empresas, condições de trabalho, meio ambiente.
São Carlos, SP, Brasil, 12 a15 de outubro de 2010.
SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL DO
PROCESSO DE ATENDIMENTO AO
PÚBLICO NUMA AGENCIA BANCÁRIA
DE FORMA A MAXIMIZAR EFICIÊNCIA
E RENTABILIDADE
Gustavo Henrique Dienstmann (UNISINOS)
[email protected]
Debora Costa de Azevedo (UFRGS)
[email protected]
Felipe Jorge Demartini (UNISINOS)
[email protected]
Este trabalho apresenta um projeto de Simulação Computacional que
propõe melhorias para um processo de atendimento ao público pessoa
física em uma agência bancária. Para isso, este estudo utiliza
conceitos de gestão de serviços e Simulação Computacional, a fim de
construir modelos de simulação, alimentá-los e gerar resultados, bem
como conhecer sua aplicabilidade e características. Como resultado
deste estudo tem-se subsídios para a tomada de decisões de uma
proposta que busque elevar a satisfação de clientes e
conseqüentemente aumentar a rentabilidade e comercialização de
produtos e serviços bancários da unidade de negócios estudada.
Palavras-chaves: Simulação Computacional, cenários, atendimento
bancário, espera, tomada de decisão
1. Introdução
O cenário atual demonstra uma grande globalização de informações e técnicas. Se por um
lado o acesso às diferentes práticas e ferramentas de gestão proporciona vantagens
competitivas para as organizações, por outro lado torna cada vez mais difícil o processo de
diferenciação entre elas. Nesse contexto, para evitar a comoditização dos produtos e serviços,
é constante a busca das empresas por métodos que elevem sua competitividade. Essa busca,
na discussão atual, está ligada diretamente à capacidade de inovação, seja esta em produtos,
serviços ou processos, que permitam não desperdiçar qualquer oportunidade de negócios que
efetivamente elevem o ganho das organizações (VILHENA, 2006).
O setor bancário brasileiro tem sido um dos que torna mais aparente essa busca por
diferenciação baseada em serviços e processos. Ao passo que busca estreitar o relacionamento
com os clientes, visando a sua fidelidade e manutenção a longo prazo, verifica formas de
atender o máximo de clientes possível de maneira automatizada e personalizada, assim
elevando a eficiência de seus processos com uma qualidade percebida cada vez maior no
serviço prestado ao cliente (FITZSIMMONS; FITZSIMMONS, 2005).
Conforme Roussakis (1997), os bancos surgiram na Itália no século XII, onde se chamavam
casas bancárias, de propriedade de famílias que possuíam capital e o administravam, assim
realizavam a intermediação entre quem detinha o capital (aplicador) e quem necessitava deste
(tomador). O papel do banco como intermediador gera sua fonte de receita: o spread, que
consiste na diferença do valor pago ao aplicador e do cobrado do tomador (FEBRABAN,
2004). Ao longo do tempo, as operações de intermediação realizadas pelos bancos evoluíram
em quantidade de operações e de opções de intermediação, a partir de fatores como a
expansão econômica e a bancarização, consolidando este setor como um dos pilares de
sustentação da expansão do capitalismo ao longo dos tempos. Atualmente, os bancos
expandem seus negócios para ramos tidos como não bancários, como seguridade,
capitalização, previdência, entre outros.
Para ampliar suas possibilidades de negócio, o foco da organização bancária deve ser o
cliente: vários investimentos são feitos para conhecer seus potenciais de consumo, bem como
para mantê-lo fiel e satisfeito com os serviços prestados pela empresa, para assim
potencializar o consumo de outros produtos e serviços que agreguem ganhos para a
organização (LOVELOCK E WRIGHT, 2003).
Para se obter este foco no cliente e na comercialização de produtos e serviços bancários é
central a criação de estratégias que potencializem estes objetivos, isto através de uma
orientação do pessoal de linha-de-frente, que tem o contato direto com o cliente e nos
momentos da verdade (CARLSON, 2005) do encontro de serviço deixa o cliente satisfeito ou
não com a organização e realiza negócios com o cliente (LOVELOCK; WRIGHT, 2003).
Outro ponto importante nesta estratégia é a necessidade de avaliar os negócios que agregam
valor para a empresa, buscando minimizar/eliminar os que não agreguem. Da mesma forma é
necessária uma seleção de público conforme o seu potencial de consumo de produtos e
serviços bancários, pois é impossível atender todos (ao menos de maneira individualizada e
ideal).
O atendimento às demandas do cliente ocorre pela comercialização e uso dos diversos
produtos e serviços, os quais geram ganhos diferentes. Há, também, serviços que pertencem a
“pacotes de serviços”, pelos quais o cliente irá desembolsar o mesmo valor mensal,
2
independente de utilizar ou não o serviço. Ou seja, para o banco não há geração de ganho
quando da utilização deste serviço, apenas consumo de estrutura da empresa. Há também, nas
empresas de controle público, alguns serviços que são ofertados e não trazem retorno
monetário à empresa, mas sim cumprem um papel social do sócio majoritário (governo).
Assim, os grandes desafios da organização bancária estão em:
a) Potencializar o consumo de produtos e serviços que tragam ganhos mais elevados;
b) Segmentar e selecionar o público conforme o seu potencial de consumo de produtos e
serviços bancários;
c) Automatizar (e reduzir custos) ao máximo dos produtos e serviços que não agreguem
receita, assim como os de realização obrigatória.
Com isso busca aumentar a lucratividade da empresa, ampliando os ganhos e reduzindo
custos e consumo da estrutura.
A partir do exposto, um dos caminhos possíveis para a ampliação dos ganhos em uma
empresa do setor bancário é a análise do processo de serviço, de maneira que se estabeleçam
alternativas para um fluxo mais lógico, focando a realização de negócios que agreguem ganho
à organização, através da elevação da satisfação dos clientes com potencial de consumo, e
considerando os recursos disponíveis.
No presente artigo, apresenta-se uma análise do processo de atendimento a clientes em uma
agência bancária, utilizando-se a Simulação Computacional, uma ferramenta pouco difundida
nos estudos sobre este setor no Brasil. Foram testadas alternativas ao processo de serviço, a
fim de subsidiar elementos para uma tomada de decisão e comprovar a aplicabilidade do
método no setor de serviços, mais especificadamente no setor bancário.
2. Referencial teórico
Para uso da ferramenta de simulação faz-se necessário o compreendimento de sua
importância, sua aplicabilidade e dos resultados que esta ferramenta retorna. Prado (1999)
define simulação como a técnica que propõe uma solução a um problema através da análise de
um modelo, que descreve um sistema de maneira simplificada, com uso de um computador.
Pidd (1998) complementa, definindo simulação computacional como a aplicação de um
modelo como base para exploração e experimentação da realidade. Ou seja, pode-se descrever
o uso de simulação no âmbito deste trabalho como uma forma de representar, com o uso de
computação e de maneira simplificada, o processo a ser analisado: o atendimento a clientes
numa agência bancária.
Assim como em outras metodologias de modelagem, a simulação é utilizada em função do
seu menor custo, maior segurança e rapidez em comparação com a realização de
experimentações na realidade (PIDD, 1998). Law e Kelton (1982) indicam (ver, Figura 1)
diferentes formas que podem ser utilizadas para estudar um sistema, sendo a simulação uma
delas. Na simulação, por meio da construção de um modelo matemático, é possível examinar
um sistema e responder a questões que interessem sobre ele. No presente estudo, buscou-se
examinar o processo de atendimento a fim de elevar sua eficiência em termos de geração de
negócios para a organização.
3
Figura 1 – Formas de estudar um sistema. Fonte: Law e Kelton (1982, p.4)
A simulação computacional pode auxiliar em inúmeras tomadas de decisões. Pidd (1998)
coloca que a maioria dos sistemas existentes podem ser simulados, apesar do alto custo,
conhecimento e poder computacional necessários para isto. Assim, ele define as
características dos sistemas para os quais a utilização da simulação computacional é
recomendável:
a) Dinâmicos: o comportamento varia ao longo do tempo. Esta variação pode estar associada
a fatores que não podem ser controlados, mas que podemos prever através de análise
estatística;
b) Interativos: possuem componentes que interagem entre si e esta interação modifica o
comportamento de todo o sistema;
c) Complicados: existem inúmeras variáveis que interagem no sistema e sua dinâmica
precisa ser analisada.
A partir das características citadas por Pidd (1998), pode-se verificar a adequação do uso de
simulação para o estudo do processo de atendimento numa agência bancária, por ser um
sistema dinâmico (seu comportamento varia ao longo do tempo, por exemplo, com a variação
de demanda ao longo do dia ou entre diferentes dias do mês), interativo (há várias interações
entre os recursos do sistema) e complicado (há várias variáveis interagindo no sistema).
Pidd (1998) representa o uso de simulação computacional para fins de experimentação e
auxílio à tomada de decisão através da Figura 2.
Figura 2 – Conceito de simulação como base para experimentação. Fonte: Pidd (1998, p.226)
Ao se optar pelo uso de simulação computacional como auxílio ao processo de tomada de
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decisão, é importante considerar que este se configura como um projeto, com etapas
específicas que buscam garantir a validade dos modelos construídos e, conseqüentemente, a
qualidade das saídas do modelo, que servirão de base para as análises. Fitzsimmons e
Fitzsimmons (2005) citam a importância de se possuir clareza sobre o problema a ser
abordado ao se iniciar o projeto de simulação:
“Desenvolver uma definição precisa e concisa dos problemas é importante porque
esta atividade envolve o cliente no processo e facilita a implementação dos
resultados. A declaração de objetivos segue naturalmente e proporciona um
enquadramento para o alcance do modelo e medidas de desempenho do sistema. Um
problema, por exemplo, pode envolver a melhoria do serviço bancário com o
objetivo de reduzir tempo de espera. [...] O desenvolvimento do modelo começa
com uma abstração conceitual do sistema, talvez na forma de um fluxograma de
processo” (FITZSIMMONS; FITZSIMMONS, 2005, p.304).
Conforme Pidd (1998) os modelos de simulação, independente da abordagem, devem ser
capazes de captar as mudanças que ocorreram ao longo do tempo. A simulação computacional
pode ser caracterizada por três tipos diferentes de abordagem: simulação por eventos
discretos, simulação contínua e uma combinação entre a simulação discreta e a contínua. Para
fins deste estudo, será utilizada a simulação por eventos discretos, pois, conforme Law e
Kelton (1982), a simulação por eventos discretos, refere-se à modelagem do sistema, que
evolui ao longo do tempo por uma representação em que as variáveis sofrem alterações
apenas em função do tempo. Os intervalos de tempo são aqueles em que um evento ocorre e é
quando pode mudar o estado de um sistema.
Pidd (1998) relata que os sistemas simulados através desta abordagem apresentam entidades
discretas que se encontram em estados discretos e variam ao longo do tempo. Desta forma, a
essência da modelagem por eventos discretos está em capturar as características mais
importantes do sistema em termos de estados e entidades. A parte principal na construção de
um modelo de simulação por eventos discretos consiste na criação de regras lógicas,
expressas em alguma linguagem computacional, que irão descrever como as entidades do
sistema devem mudar de estado.
Nos últimos anos, softwares de simulação por eventos discretos têm sido desenvolvidos com
o intuito de facilitar o processo de criação e rodagem do modelo computacional. Estas
ferramentas são conhecidas como Sistemas de Modelagem Visual Interativa (VIMS – Visual
Interactive Modelling Systems). O objetivo principal de um sistema VIM é permitir que o
usuário desenvolva seu modelo de simulação por meio da construção do desenho do sistema
que será simulado, utilizando os ícones e figuras necessárias, disponíveis no software,
fornecendo as informações necessárias para as figuras e, por fim, os parâmetros necessários
para o funcionamento do modelo de forma simples (PIDD, 1998).
O Micro Saint é um software para simulação discreta por eventos, que utiliza o conceito de
VIMS. Pidd (1998) relata que o Micro Saint é um dos softwares VIM mais simples, porém
ainda é uma ferramenta surpreendentemente poderosa. Para o presente estudo, o software
utilizado foi o Micro Saint Sharp 3.0.
Prado (1999) indica que a metodologia ideal para o estudo de sistemas é constituído de duas
etapas: construção do modelo da situação atual e a inclusão de alterações no modelo da
situação atual para refletir a situação futura desejada, ou seja, construção de novos cenários.
Com base nesta recomendação, realizou-se um mapeamento do processo atual, analisando-o,
para então propor possíveis situações futuras, a fim de realizar uma melhoria no sistema.
Essas etapas são descritas no método.
5
3. Método
Law e Kelton (1982) definem dez etapas que devem ser seguidas para o sucesso do projeto de
simulação, que compreendem desde a formulação do problema até a tomada de decisão. De
forma esquemática a Figura 3 apresenta o método sugerido. Outros métodos de condução de
projetos de simulação também foram propostos, dos quais se podem citar os autores: Gogg e
Mott (1996), Alan Pritsker (1989) e Osman Balci (1990). Para este estudo, optou-se pela
utilização do método proposto por Law e Kelton. Por limitações de espaço, as etapas do
método não são discutidas aqui.
Figura 3 – Passos para implantação de um projeto de Simulação. FONTE: Law e Kelton (1982)
4. Apresentação do modelo
Para início de análise, realizou-se um acompanhamento do processo foco do estudo. A partir
desta visualização partiu-se para o mapeamento dos processos que posteriormente foram
analisados e criticados a fim de realização de melhorias.
Os itens visualizados no processo foram:
a) Chegada: é o momento de chegada do cliente à agência bancária, a partir dela se iniciam
as interações de serviço;
b) Entra na agência: o cliente entra propriamente na agência quando passar pela Porta
Giratória Detectora de Metais (PGDM);
c) Retira senha no Gerenciador de Atendimento (GAT): após a entrada na agência, o cliente
dirige-se a ferramenta GAT, que consiste em equipamento gerador de senhas, operado por
meio da identificação do cliente por cartão ou pela escolha do tipo de atendimento
desejado em uma tela touch-screen. O GAT imprime na senha o setor de atendimento do
cliente: exclusivo, pessoa jurídica ou preferencial (cada setor de atendimento é composto
de uma ou mais mesas de atendimento). Caso o cliente não seja correntista do banco, a
6
d)
e)
f)
g)
h)
i)
j)
ferramenta o direciona ao setor de atendimento preferencial. Cada mesa de atendimento
possui uma ordenação de senhas própria, que são chamadas em sistema FIFO (first in,
first out – atendimento respeita a ordem de chegada);
Espera chamada da senha: após recebida a senha gerada pelo GAT, o cliente aguarda a sua
chamada, que é realizada pelo painel de senhas;
Cliente é chamado pelo atendente disponível: quando o recurso (genericamente, atendente
– podendo ser Gerente, Assistente, Escriturário 1 ou Escriturário 2) estiver disponível,
este chama o próximo cliente (se houver) aguardando atendimento naquela mesa por meio
do sistema Gerenciamento do Ambiente de Agência (GAA). Ao registrar o início do
atendimento, o sistema automaticamente comunica ao cliente, por meio do painel de
senhas, qual a mesa do seu atendimento;
Cliente demanda serviço: o atendente inicia o atendimento na mesa e identifica qual a
demanda do cliente;
Atendente apto para o serviço requisitado?: após o cliente solicitar o serviço, o atendente
identifica se está apto ou não à execução deste atendimento. Caso esteja apto, prossegue o
atendimento; caso não, o atendente indica ao cliente qual o recurso (outro atendente) que
pode atender a sua demanda. O cliente, então, aguarda liberação (estar disponível) do
atendente habilitado ao serviço, ou seja, se dirige para uma fila de espera intermediária (e
sem senha) de outro atendente onde realizará novamente os passos f) e g);
Realiza serviço: o atendente habilitado realiza o serviço demandado;
Necessita de confirmação superior: alguns serviços necessitam de confirmação de um
superior hierárquico. Caso não seja necessária a confirmação, o atendimento é finalizado.
Caso seja necessária, o atendente deve encaminhar o processo para a verificação de
superior e, após a confirmação deste, o atendente realiza a tarefa ou serviço solicitado e
finaliza o atendimento;
Fim: o cliente sai da agência.
Após o entendimento das interações que ocorrem dentro do processo de atendimento, foco
deste estudo, partiu-se para a construção do modelo de Simulação Computacional.
Inicialmente, construiu-se o modelo conceitual, que serviu de base para o planejamento da
coleta dos dados necessários para alimentar o modelo de simulação. Nas definições referentes
a construção do modelo conceitual, realizaram-se simplificações. Isto se faz necessário, pois,
conforme Pidd (1998): “um modelo é uma representação externa e explícita de parte da
realidade vista pela pessoa que deseja usar aquele modelo para entender, mudar, gerenciar e
controlar parte daquela realidade”. As principais simplificações adotadas foram:
a) Criaram-se seis grupos de tipos de atendimento (pelo potencial de consumo dos produtos,
necessidade de confirmação superior e características de atendimento) representadas nos
grupos A (com potencial e necessidade de confirmação superior), B (sem potencial e
necessidade de confirmação superior), C (com potencial e sem necessidade de
confirmação superior), D (com potencial, necessidade de confirmação superior e sendo
atendimento mais rápido), E (sem potencial e sem necessidade de confirmação superior) e
G (sem potencial, sem necessidade de confirmação superior e sendo atendimento rápido);
b) Criou-se uma relação de funcionários (funções) e suas habilidades, sendo que os
atendentes foram divididos em três grupos (Escriturário, Assistente e Gerente) conforme a
capacidade de realizar as tarefas e as suas responsabilidades do cargo;
c) Criou-se um marcador para desistência: após 30 minutos de espera o cliente desistia de
aguardar atendimento.
7
Com base no modelo conceitual e nos dados coletados e tratados, construiu-se o modelo
apresentado na Figura 4, o qual retrata o sistema atual, que foi verificado e validado.
Figura 4 - Modelo de Simulação construído no Micro Saint Sharp 3.0 da realidade atual
5. Cenários construídos
Seguindo-se os passos descritos por Law e Kelton (1982), após a verificação e validação do
modelo do sistema atual, propõem-se alternativas por meio do planejamento de experimentos.
Nesta etapa foi realizada a análise dos dados gerados pelo sistema atual e foram apresentadas
alternativas a este, com posterior verificação dos resultados destas alternativas por meio da
análise dos resultados gerados pela simulação dos cenários propostos.
Com base nos objetivos deste estudo, realizaram-se propostas de estabelecer um fluxo lógico
dos clientes dentro da unidade de negócios estudada e, a partir deste melhor fluxo, realizar um
direcionamento visando potencializar os negócios dos clientes com o banco. Neste artigo, são
apresentados apenas o cenário atual e dois cenários alternativos (Cenários A e B).
Para a realização da análise comparativa dos diferentes cenários foram construídos quatro
indicadores: número de clientes atendidos, número de clientes que desistem do atendimento,
tempo médio de espera e taxa de utilização dos recursos.
O cenário atual (cuja estrutura está representada na Figura 4) apresentou para estes
indicadores os seguintes resultados:
a)
b)
c)
d)
e)
f)
g)
Tempo médio de espera: 8,14 minutos;
Número de clientes atendidos: 63;
Número de clientes que desistiram do atendimento: 10;
Taxa de ocupação do recurso “Gerente”: 21,0%;
Taxa de ocupação do recurso “Assistente”: 58,5%;
Taxa de ocupação do recurso “Escriturário 1”: 63,8%;
Taxa de ocupação do recurso “Escriturário 2”: 16,9%;
5.1. Cenário A
A primeira proposta de melhoria a ser simulada neste cenário é que ingressem na agência
apenas os clientes que de fato necessitem de atendimento pessoal e que a senha fornecida
encaminhe o cliente para um atendente que possa executar o atendimento, excluindo-se a
etapa “Atendente apto para o serviço requisitado?”. Esta alteração implica em que um dos
recursos (Escriturário 2) esteja acompanhando a ferramenta GAT, bem como que a mesma se
situe na sala de auto-atendimento, ou seja, antes da entrada na agência.
Esta medida pretende eliminar atendimentos dentro da agência que possam ser realizados por
outros meios, como internet, terminais de auto-atendimento e central telefônica de
atendimento - estes casos seriam direcionados pelo atendente acompanhando a ferramenta
8
GAT. Os dados de ganhos com a migração de atendimento para meios alternativos não
puderam ser mensurados e, portanto, não fazem parte deste estudo.
A partir da melhoria proposta, construiu-se um fluxograma dos processos e então partiu-se
para a alteração do modelo no software. Esta consistiu-se na alteração da informação dos
grupos de atendimento, ou seja, o recurso irá atender primeiramente o grupo que somente ele
executa (por exemplo, o “Assistente” eliminará a fila de “Op_C” que somente ele executa)
para depois atender as demais filas. A outra alteração está na tarefa “Senha” que passa a ser
recurso e, portanto utiliza o recurso “Escriturário 1”, o que diminui em um o recurso
disponível no atendimento. Esta alteração fez com que o tempo para retirada de senha também
seja reduzida, pois a mesma será executada pelo atendente que possui experiência com a
ferramenta.
Após a construção do modelo desta proposta passa-se para a etapa de “rodar” o modelo. Da
mesma forma que o modelo da realidade atual, realizou-se 30 rodadas, representando um mês.
Após as rodadas, efetuou-se a extração dos dados de saída para os indicadores já citados.
Calculou-se, então, o tamanho da amostra de rodadas para um nível de significância de 5%,
que resultou na necessidade de 92 rodadas do modelo. Os dados de saída das 92 rodadas
foram registrados para análise, que é apresentada na seção 6.
5.2. Cenário B
O cenário B agrega algumas alterações à proposta do cenário A. Neste cenário, pretende-se
verificar a possibilidade de privilegiar atendimentos que dêem maior resultado financeiro à
empresa, segregando-se atendimentos que não agregam ganho, os quais, em sua maioria, são
rápidos e não necessitam de entrada na agência.
Visando focar no cliente que tem propensão ao consumo de produtos e serviços bancários, ou
seja, que traz receita à unidade de negócios, diferenciou-se a lógica de atendimento: as
operações que não agregam ganho à empresa e que não necessitam confirmação superior são
executadas pelo recurso “Escriturário 2” que opera junto a ferramenta GAT e que também
fornece a senha para atendimento dentro da agência.
Realizaram-se as alterações no modelo de simulação computacional, considerando-se que
haverá formação de fila também no recurso que retira senha e que realiza um atendimento
expresso. Não será discutido neste artigo o período de espera nesta fila, pois não é objetivo
deste estudo. Da mesma forma como o cenário A, há diferenciação na entrega de senha aos
grupos de atendimento, pois os mesmos são direcionados diretamente para um funcionário
apto a atendê-los. As tarefas “Op_E” e “Op_G” serão realizadas pelo recurso “Escriturário 1”
que também realiza a distribuição das senhas e direcionamento ao atendimento correto.
Da mesma forma que no cenário anterior, o modelo foi rodado inicialmente 30 vezes e, com
base nos dados de saída obtidos, calculou-se o tamanho da amostra de rodadas para um nível
de significância de 5%, que resultou na necessidade de 49 rodadas do modelo.
6. Análise dos cenários
Os dados de saída gerados em cada cenário foram analisados com o auxílio do software de
estatística PASW. A partir da análise ANOVA e do teste estatístico Tukey HSD, obteve-se a
informação de que os dados de número de atendimentos, número de desistências, tempo
médio de espera e taxa de utilização dos recursos não possuem médias iguais aos dados
gerados na realidade, portanto os cenários construídos geraram resultados diferentes da
situação atual, como pode-se verificar na Tabela 1. Assim, com base no teste estatístico Tukey
9
HSD, verificou-se a melhora ou piora dos indicadores analisados, ocasionada pelas alterações
no processo estudado.
atendido
desiste
espera
ef_a
ef_e1
ef_e2
ef_g
Soma dos
quadrados
Grau de
liberdade
Média dos
quadrados
Entre
13477,632
2
6738,816
Dentro
21226,242
179
118,582
Total
34703,874
181
-
Entre
14352,009
2
7176,005
Dentro
11152,364
179
62,304
Total
25504,374
181
-
Entre
6304,674
2
3152,337
Dentro
2483,625
179
13,875
Total
8788,299
181
-
Entre
49276,769
2
24638,385
Dentro
25453,646
179
142,199
Total
74730,416
181
-
Entre
328637,516
2
164318,758
Dentro
5678,149
179
31,722
Total
334315,665
181
-
Entre
45333,691
2
22666,845
Dentro
24255,097
179
135,503
Total
69588,788
181
-
Entre
4070,282
2
2035,141
Dentro
1353,147
179
7,559
Total
5423,429
181
-
Estatística F
Significância
56,828
,000
115,178
,000
227,195
,000
173,267
,000
5180,043
,000
167,279
,000
269,217
,000
Estatística F = indica o tamanho da diferença entre grupos, em função do tamanho da variação dentro de cada
grupo
Tabela 1 – Análise de variâncias pelo método ANOVA
Analisam-se, a seguir, os dados de cada indicador e apresentam-se na Tabela 2 os valores dos
indicadores nos diversos cenários.
a) Número de clientes atendidos (atendido):
Cenário A: o número de clientes atendidos foi de 48 clientes, este número teve uma
diminuição comparada ao processo atual devido o aumento do número de clientes que
desistiram do atendimento ocasionado pelo aumento do tempo de espera;
Cenário B: este indicador obtém melhora se comparado ao processo atual e ao Cenário
A, num total de 67 clientes atendidos. Este número tem elevação devido à diminuição
do número de clientes desistentes;
b) Número de clientes que desistem do atendimento (desiste):
Cenário A: o número de clientes que desistiram do atendimento elevou-se para 22
clientes. Este aumento ocorreu pela elevação do tempo de espera;
Cenário B: o número de clientes que desistiram do atendimento reduziu-se para uma
média de 1,49 clientes. Esta redução deve-se à considerável redução do tempo de
espera do processo;
c) Tempo médio de espera (espera):
10
Cenário A: apresentou elevação para 15,02 minutos de espera média, número 85%
superior ao ocorrido no processo atual;
Cenário B: este é o indicador que apresentou a mais importante variação, reduziu para
um tempo médio de 1,12 minutos. Comparado ao processo atual há uma redução de
86%, neste que é o principal indicador deste estudo. É importante frisar que este tempo
de espera não leva em conta o tempo de espera no processo de retirada de senha, onde
o cliente também será atendido pelo recurso se o seu processo não agregar valor ou
não tiver potencial de comercialização de produtos e serviços bancários, bem como
não necessitar confirmação superior;
d) Taxa de utilização dos recursos (ef_g: taxa de utilização do recurso gerente; ef_a: taxa de
utilização do recurso assistente; ef_e1: taxa de utilização do recurso escriturário 1; ef_e2:
taxa de utilização do recurso escriturário 2):
Cenário A: com o remanejo do recurso “Escriturário 2” para a retirada de senhas
houve um sobre carregamento dos demais recursos, onde em termos de atendimento o
recurso “Escriturário 2” apresentou taxa de utilização zero, para contrapor, o recurso
“Gerente” elevou sua utilização para 25,96%, o “Assistente” para 70,11%, este valor
atenuado pela maior direcionamento de atendimento para ele (pois este recurso possui
habilidades para todos atendimentos), e o “Escriturário 1” para 80,85%;
Cenário B: com o remanejo do recurso “Escriturário 2” para a retirada de senhas e
atendimento de determinados grupos de atendimento houve uma elevação de
utilização deste recurso para 87,8% de utilização, já os demais recursos reduziram sua
utilização, o recurso “Gerente” para 7,84%, o recurso “Assistente” para 30,9% e o
“Escriturário 1” para 44,2%.
Indicadores
Situação atual
Cenário A
Cenário B
Tempo médio de espera
8,14 minutos
15,02 minutos
1,12 minutos
Clientes atendidos
63 clientes
48 clientes
Clientes que desistiram
10 clientes
22 clientes
Taxa de ocupação gerente
21,00%
25,90%
Taxa de ocupação
58,50%
70,10%
assistente
Taxa de ocupação
63,80%
80,80%
escriturário 1
Taxa de ocupação
16,90%
escriturário 2
Tabela 2 – Indicadores dos cenários Resultados
67 clientes
1,49 clientes
7,80%
30,90%
44,20%
87,80%
Globalmente, com relação ao cenário A, pode-se evidenciar a piora dentro dos objetivos
propostos, visto que houve elevação substancial dos tempos de espera e de clientes desistindo
de atendimento. Isto ocorreu devido à utilização de um recurso apenas para o direcionamento
do atendimento, o que gerou uma redução da capacidade de atendimento instalada. Entretanto,
dentro do propósito de direcionar o correto atendimento e evitar filas intermediárias nos
recursos, a proposta pode ser considerada como satisfatória.
Já com relação ao Cenário B, evidencia-se uma melhora substancial nos indicadores
importantes para este estudo. Observa-se um grande aumento da utilização do recurso
“Escriturário 2” o que indica a existência de tempos de espera no processo que foi retirado de
dentro da agência. Este número não foi mensurado, mas é importante ressaltar que números
de desistências e tempos de espera neste processo não são relevantes para o estudo, pois são
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serviços (processos) que não geram valor para a unidade de negócio estudada, pois não
envolvem a comercialização de produtos e serviços bancários. Esta proposta mostrou-se como
um complemento à proposta do cenário A e reduziu o tempo de espera médio e o número de
desistentes entre os clientes que têm potencial de consumo de produtos e serviços que tragam
ganhos para a empresa.
Com base nas análises e resultados obtidos constata-se um resultado expressivamente positivo
do Cenário B. Nesta etapa do projeto de simulação realizou-se a análise da viabilidade da
proposta a partir do estabelecimento de etapas de implementação na prática. O cenário B
proposto tem como necessidade de estrutura na agência o deslocamento do terminal GAT e de
uma estação de trabalho (computador) para a sala de auto-atendimento. A instalação destes
equipamentos é simples, mas há cuidados necessários, principalmente, quando não for horário
de atendimento ao público. Assim, adotou-se como sugestão o uso de estação de trabalho
móvel com rodas, permitindo a disponibilização desta na sala de auto-atendimento somente
no horário de seu uso. Da mesma maneira o cabeamento de rede e eletricidade são simples de
serem disponibilizados.
Do ponto de vista de colaboradores, necessita-se, para a execução das atividades na sala de
auto-atendimento, de pessoas dinâmicas, pró-ativas, que estejam comprometidas com o
correto desempenho das atividades, bem como tenham conhecimento das atividades a
executar, e dos meios alternativos disponibilizados pelo banco. Faz-se necessário, devido à
elevada carga de serviço demandado, uma rotatividade entre funcionários para a ocupação
deste posto, a qual deve ser estabelecida. Outro ponto a ser levado em consideração quanto à
implementação da proposta é a definição clara das atividades que não serão encaminhadas
para dentro da agência, bem como de indicadores locais para medir a eficiência desta
alteração.
De maneira geral, analisando-se os cenários propostos comparados à situação atual, verificase que no cenário A apenas o estabelecimento de um fluxo lógico não foi o suficiente para
atingir os objetivos de melhoria, visto que eliminou filas intermediárias, porém elevou a carga
sobre os recursos que realizam no atendimento e aumentou a espera. Já o cenário B, com uma
proposta mais abrangente, realizou uma segregação dos atendimentos, focando naqueles com
potencial de ganho para a organização, assim potencializando novos negócios. Neste cenário é
verificada também, a ocorrência de filas de atendimento, que não foram mensuradas, na parte
externa da agência sendo este um ponto a ser quantificado, isto porque estas filas podem
congestionar e prejudicar o uso dos terminais de auto-atendimento da agência. Porém esta
questão não foi o foco da discussão deste trabalho, portanto sua análise pode ser efetuada em
outros estudos futuros ou quando da implementação da proposta.
7. Considerações finais
O presente artigo buscou demonstrar a aplicabilidade e importância de estudos de Simulação
Computacional no setor bancário, produção acadêmica ainda incipiente no país.
Este trabalho teve o objetivo de analisar propostas de melhoria que agilizem o processo de
atendimento a clientes, isto para permitir uma elevação da rentabilidade e comercialização de
produtos e serviços bancários da unidade de negócio estudada. Para isso buscou-se maneiras
de compreender o processo e de realizar este objetivo, a partir de ferramentas como
mapeamento de processos, com foco no setor bancário e suas variações de demanda, e
Simulação Computacional, que permitiu analisar alternativas de fluxo de processo e testá-las
sem os problemas e riscos de experimentar no sistema real, e forneceu informações para a
tomada de decisão sobre este processo.
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Ao analisar-se o conjunto de processos envolvidos no atendimento de uma agência bancária,
assumiu-se como pressuposto a necessidade de foco nas atividades que geram valor a
empresa, ou seja, que agreguem valor à unidade de negócio. Para isso é preciso segregar e
priorizar os diferentes tipos de atendimento, mas também é importante destacar que
atendimentos que não agregam valor são necessários, pois possuem regulamentações quanto a
tempos de espera e prestação de serviços. Para tanto, é importante que o grupo de
colaboradores envolvidos possua características como flexibilidade, agilidade,
multifuncionalidade e comprometimento. Sendo que, para a realização do objetivo, é
necessário agir sobre o problema, ou seja, melhorar o fluxo dos clientes dentro da agência, de
maneira que clientes com potencial de novos negócios sejam atendidos com o mínimo de
espera, e os processos de baixo valor agregado sejam minimizados ou eliminados da área
interna da agência, ficando limitados à área de auto-atendimento. A comparação do cenário
atual com os cenários propostos demonstrou possibilidades de melhoria, obtendo-se ganhos
expressivos em termos de redução de espera e de número de clientes que desistem do serviço.
Enfim neste artigo buscou-se demonstrar como é possível unir agilidade, fluxo lógico e
correto dos clientes, menor tempo de espera, maior número de clientes atendidos e satisfeitos
de forma a contribuir para que estes consumam mais produtos e serviços bancários e
conseqüentemente elevem a rentabilidade do negócio.
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