Problemas de escalas de atendentes de Call Center

Elaborar escalas de trabalho para a área de atendimento telefônico exige a manipulação de um grande volume de informações, o que torna a tarefa complexa e sujeita à ocorrência de conflitos entre os elementos envolvidos. As escalas são geradas mensalmente, podendo sofrer alterações no decorrer do mês. Tal atividade envolve, basicamente, subdividir um determinado conjunto de atendentes entre diferentes horários de trabalho, de forma a cobrir os postos de atendimento de acordo com a demanda, respeitando os direitos contratuais. Vale considerar fatores como preferências individuais de cada atendente no que diz respeito a horários e turnos. Gerar escalas de trabalho manualmente expõe o resultado a inúmeras possibilidades de falhas, principalmente se o número de atendentes é elevado. Alem disso, o custo pode inviabilizar tal prática (SOUZA NETO et al. 2006, ERNEST et al. 2004, FUKUNAGA

et al. 2002, ATLASON, 2004, BARBOSA et al. 2010).

Na literatura, podem-se encontrar diversas aplicações envolvendo escalas de trabalho para atendentes de Call Center. A seguir serão citadas algumas destas pesquisas.

Thompson (1997) desenvolveu um método para designar atendentes para cobrir a demanda de chamadas na empresa New Brunswich Telephone Company, de forma a tornar os atendentes mais satisfeitos com seus horários, atendendo às suas preferências, levando em consideração o tempo de serviço e priorizando os funcionários mais antigos. O método por ele desenvolvido foi chamado de SSAH (Specialized Shift Assignment

Heuristic) e foi processado por computador pessoal, gerando aproximadamente três

soluções por segundo. Empregados e horários são colocados em uma matriz e são usadas heurísticas para a preparação dos dados. A metodologia SSAH leva em conta a preferência dos atendentes a partir do horário de início do trabalho, o qual recebe pesos, de acordo com a preferência e o tempo de intervalo. Os atendentes ficaram mais satisfeitos após a implementação do SSAH, pois sabiam que eles podiam especificar

suas preferências e que seriam respeitadas as regras de prioridade dos mais antigos. Conseguiram também o dia de folga que desejavam.

Barboza (2000) propõe uma solução para a elaboração e designação de horários de atendentes em uma central telefônica de atendimento a usuários, que opera 24 horas por dia. Para tanto, foram consideradas três fases: na primeira, determina-se o número de atendentes necessários para cada meia hora do dia; na segunda fase, encontram-se os melhores horários de forma a minimizar os custos da empresa e, na última, são designados os horários para os atendentes, maximizando a satisfação destes com relação aos horários de trabalho. Para a primeira fase, foi utilizado um simulador de uma central de atendimento que gera as chamadas telefônicas e a duração das mesmas para serem, então, distribuídas aos atendentes. Com o uso do simulador, encontra-se um número aproximado de atendentes necessários para determinado número de chamadas em períodos de meia hora. Para desenvolver a segunda fase, são utilizados, além dos resultados gerados na primeira fase, os horários disponíveis dos atendentes. Fazendo o uso do algoritmo Branch and Bound, resolve-se um modelo de Programação Inteira, usando o pacote computacional LINDO. O resultado obtido é o conjunto de horários de menor custo. Na última fase, é feita a designação dos horários obtidos na fase anterior, utilizando-se do algoritmo Matching de Peso Máximo. Os resultados encontrados foram analisados em termos de economia para a empresa, melhor atendimento ao usuário do serviço e satisfação dos atendentes com relação aos seus horários.

Sousa Neto et al. (2006) desenvolveram uma ferramenta capaz de automatizar e otimizar a geração de escalas de atendentes de Call Center utilizando-se de uma Técnica da Pesquisa Operacional denominada Algoritmo Húngaro. Realizaram-se as etapas de modelagem matemática, organização de dados, implementação computacional e desenvolvimento de uma interface amigável implementada com a ferramenta Delphi, da fabricante Borland, versão 7. O banco de dados é Interbase. As informações necessárias para o desenvolvimento da pesquisa foram coletadas na Central de Atendimento Telefônico da Companhia Paranaense de Energia (COPEL). Entre os benefícios verificados está a minimização da diferença média entre os horários designados e os preferidos pelos funcionários.

Yoshimura e Nakano (1998) argumentam que programação de trabalho de operadores de telefonia é um problema de otimização no mundo real. Os autores utilizaram Algoritmos Genéticos com uma representação concisa das soluções e foi

aplicado ao problema com sucesso. Propuseram um efetivo operador de mutação e demonstraram suas vantagens através de experimentos numéricos. A reiniciação parcial dos indivíduos é introduzida a fim de reintroduzir a diversidade da população e evitar convergência prematura. Os resultados experimentais mostraram que a estratégia de reiniciar melhorou o desempenho.

Caprara et al.(2002) descrevem o problema de um Call Center na Itália, que pertence a uma companhia que atende ao SOS de aparelhos eletrônicos. O problema é programar os horários dos empregados da companhia, que atendem chamadas de emergência 24 horas por dia. O objetivo para o problema é minimizar o número total de atendentes. O problema é resolvido em duas fases. Na primeira, é determinado o número mínimo de empregados e o padrão de trabalho associado para cada empregado, ou seja, os dias nos quais o empregado trabalha e os dias nos quais ele descansa. Esse passo é alcançado pela formulação do problema como um Problema de Programação Inteira, encontrando a solução por meio do método Branch and Bound. Na segunda fase, é feito o balanceamento da carga horária de trabalho entre os empregados, sempre assegurando a viabilidade da solução. Essa fase é resolvida heuristicamente como uma sequência de Problemas de Transporte.

Saltzamn (2005) desenvolveu uma metodologia de escalonamento que combina Programação Linear, Busca Tabu e Simulação, enquanto estima custo de equipe, tempos de espera e abandono de ligações.

Bhulai et al. (2007) descrevem métodos existentes para única habilidade em Call

Center e introduzem um novo método para turnos de trabalho em Call Centers com

múltiplas habilidades. O método para múltiplas habilidades consiste em dois passos. Primeiramente, eles determinam níveis de pessoal e depois, num segundo passo, o plano de escalonamento, que são usados como informações ao problema de escalonamento de pessoal. O problema é baseado em Modelo de Programação Linear e foi resolvido em tempo computacional reduzido. Pode ser considerado um método simples e útil, com alta precisão. Pode também ser aplicado para outros fins, tais como: analisar diferentes cenários e avaliar estratégias de decisões. Ainda, pode ser utilizado como parte de um processo iterativo que combina turnos e lista de plantão.

Barbosa et al. (2010) apresentaram a aplicação da metaheurística Iterated Local

Search (ILS) à solução do Shift Design Problem (SDP) aplicado à criação de turnos de

trabalho foi determinar um conjunto de soluções factíveis que contenham turnos e o número de funcionários por turno, que minimizem o excesso e a escassez de funcionários por turno e as diferenças do número médio de tarefas executadas por funcionários por semana. Os intervalos de pausas dos funcionários, foram incluídos respeitando-se as restrições das leis trabalhistas. O problema de escalas de atendentes de Call Center pertence à classe NP - difíceis e apresenta grande aplicação de cunho econômico. O uso de técnicas heurísticas se justifica pela elevada dimensão do problema em relação à quantidade de variáveis e restrições. O método de busca local utilizado para a geração da solução inicial para o ILS foi o Método da Descida, que apresentou baixo custo computacional na implementação realizada. Os resultados mostraram que os métodos propostos são capazes de gerar soluções viáveis, tanto na qualidade do resultado final, quanto na rapidez.

Souza et al. (2010) desenvolveram um modelo de simulação que retrata o funcionamento de um Call Center receptivo com o objetivo de analisar o desempenho em relação ao tempo de espera, da ocupação do sistema, entre outros, e encontrar o número de atendentes necessários, considerando-se a demanda de chamadas em cada hora e respeitando-se o desempenho mínimo esperado pela empresa com relação ao atendimento aos clientes. Aplicou-se o simulador em um Call Center real.