AVALIAÇÃO DE UMA POLÍTICA DE
ESPECIALIZAÇÃO NO ATENDIMENTO
AO PÚBLICO EM UMA AGÊNCIA DA
PREVIDÊNCIA SOCIAL ATRAVÉS DO
USO DE SIMULAÇÃO
Jose Alipio Avelino Neto (UFERSA)
alipioneto@gmail.com
Thamiles Medeiros Silva (UFERSA)
thamilesmedeiros@yahoo.com.br
David Custodio de Sena (UFERSA)
davidc.sena@gmail.com
A formação de filas em uma empresa que presta serviços presenciais a vários clientes é um problema que impacta negativamente em sua qualidade. O cliente credita este transtorno à ausência de pessoal suficiente para prestar adequadamente estte tipo de serviço, sendo que em alguns casos, a formação das filas acontece simplesmente pelo sistema estar arranjado e dimensionado inadequadamente. Desta forma, este estudo sugere uma nova política de atendimento a partir da especialização do trabalho do servidor disponibilizado em uma Agência da Previdência Social, sem a necessidade de incrementos de recursos, buscando que o mesmo se torne mais eficiente. Para a realização dessa análise, foi utilizado o recurso do estudo da simulação de eventos discretos, que é uma metodologia de baixo custo e que não interfere diretamente sobre o ambiente avaliado. Comparando-se os resultados obtidos na realidade com o modelo proposto simulado, poder-se-á avaliar se a adoção dessa nova política pode melhorar o sistema de atendimento analisado.
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1. Introdução
O cenário ideal para o cliente que precisa ser atendido, em uma determinada prestadora de serviços, é aquele em que o atendente esteja disponível assim que for requisitado. Entretanto, é inviável financeiramente para a empresa disponibilizar um funcionário para cada cliente que requisite o atendimento, já que a demanda geralmente é superior ao à oferta. Nesse caso, é necessário que sejam formadas filas para organizar as pessoas de forma que elas sejam atendidas na ordem em que cheguem ao local, excetuando os casos assegurados por lei, a um atendimento preferencial.
O mau gerenciamento dessas filas é um problema que causa grande impacto negativo na avaliação da qualidade do serviço prestado, sendo assim, as empresas e repartições públicas direcionam esforços e recursos no sentido de minimizar o tempo de fila em que o indivíduo permanece aguardando para ser atendido. Larson (1987) afirma que o tempo de fila é aquele que o senso comum considera como mais importante, ou pelo menos, é o tempo ao qual a maioria dos usuários parece ser mais sensível, sendo assim, a redução neste tempo de espera impacta diretamente na satisfação do cliente.
Este estudo tem por objetivo responder ao seguinte questionamento: “Especializar o atendimento, realizado por um servidor, trará benefícios em relação ao sistema atual utilizado?”
Para este cenário proposto, será analisada a sistemática do atendimento em uma agência da Previdência Social, que possui um grande fluxo diário de pessoas, e, através da simulação de eventos discretos, identificar o comportamento do sistema a partir da nova política de atendimento proposta.
2. A Previdência Social
A Previdência Social é o seguro social para a pessoa que contribui. É uma instituição pública que tem como objetivo reconhecer e conceder direitos aos seus segurados. A renda transferida pela Previdência Social é utilizada para substituir a renda do trabalhador contribuinte, quando ele perde a capacidade de trabalho, seja pela doença, invalidez, idade avançada, morte e desemprego involuntário, ou mesmo a maternidade e a reclusão (INSS, 2011). A Previdência Social oferece vários benefícios que juntos garantem tranqüilidade tanto no momento presente quanto em relação ao futuro, assegurando um rendimento seguro. Para ter essa proteção, é necessário se inscrever e contribuir todos os meses (PREVIDENCIA, 2011).
Na Previdência Social a redução do tempo em filas vem sendo uma das questões mais debatidas e para qual vem se fazendo grandes investimentos (INSS, 2011). A grande dificuldade consiste em prestar um atendimento de qualidade aos seus milhões de segurados contribuintes e beneficiários. Atualmente já se pode visualizar uma mudança radical, sendo que a principal diferença identificada é a criação de canais remotos de atendimento, visando reduzir o atendimento presencial. Apesar disso, muitos beneficiários ainda buscam pelo atendimento presencial (INSS, 2011).
3. A simulação
Para Shannon (1975) "simulação é o processo de desenvolvimento de um modelo de um sistema real, e a condução de experimentos nesse modelo, com o propósito de entender o comportamento do sistema e/ou avaliar várias estratégias (com os limites impostos por um critério ou conjunto de critérios) para a operação do sistema".
3 Baker (1982) afirma que uma vantagem da Simulação é permitir estudos de sistemas reais sem modificá-los, com velocidade e baixo custo. Alternativas de mudanças para o sistema podem ser tentadas e estudadas de forma sistemática sem interferir no sistema real. Pidd (1998) define que a simulação computacional é recomendável para sistemas dinâmicos, interativos e complicados.
De acordo com Harrel et al. (2000), a simulação computacional é adequada quando:
É difícil, ou talvez impossível o desenvolvimento de um modelo matemático;
O sistema possui variáveis aleatórias;
Há complexidade na dinâmica do processo;
Deseja-se observar o comportamento do sistema em um determinado período;
O uso da animação é importante para visualizar o processo.
O objetivo da simulação é estudar o comportamento de um sistema, sem que seja necessário modificá-lo ou mesmo construí-lo fisicamente. Com a modelagem a interatividade com o modelo (representação de um sistema real, na qual somente os aspectos relevantes são considerados) fica clara, trazendo vantagens como: facilidade na modificação do modelo, rapidez na obtenção de resultados e a possibilidade de se verificar, através da animação, como o processo está sendo conduzido (PEREIRA, 2000).
Todo modelo de Simulação possui, de forma combinada ou isolada, os seguintes elementos (SHANNON,1975) :
Componentes: são as partes (ou subsistemas) integrantes do sistema. Entende-se por sistema, um conjunto de objetos, que interagem entre si, para atingir um objetivo comum;
Parâmetros e Variáveis: são elementos do sistema que recebem valores. Os parâmetros podem receber valores arbitrários, enquanto que as variáveis recebem valores associados à função a qual elas estão atreladas. Existem dois tipos de variáveis: Endógenas (Dependentes) e Exógenas (Independentes). Variáveis endógenas são aquelas produzidas dentro do sistema ou resultantes de causas internas. São também chamadas variáveis de estado (pois mostram o estado do sistema) ou variáveis de saída (pois são responsáveis por gerar e apresentar os resultados oriundos do sistema). Variáveis exógenas, também chamadas variáveis de entrada, são originárias de (ou produzidas por) causas externas;
Relações Funcionais: são normalmente apresentadas na forma de equações matemáticas, que relacionam as variáveis endógenas com as exógenas. Essas relações podem ser de ordem determinística (onde para uma dada entrada existe uma única saída) ou estocástica (onde para uma dada entrada existe(m) incerteza(s) associada(s) à saída);
Restrições: são limitações, impostas pelo “modelista” ou pela natureza do problema, que restringem os valores das variáveis;
Objetivos: é o estabelecimento das metas do sistema e como elas podem ser avaliadas. A manipulação do modelo é orientada de forma a satisfazer esses objetivos.
A grande questão na utilização da simulação no sistema de atendimento ao público é aprimorar os processos de maneira que possibilitem aos recursos atenderem as demandas mais agilmente, com o mínimo de erros para que não comprometa a imagem do órgão para com o segurado.
4. Metodologia
Freitas Filho (2001) afirma que a elaboração do modelo de um sistema depende do propósito e da complexidade do sistema sob investigação, podendo o modelo ser do tipo matemático,
4 descritivo, estatístico e saída. A maioria de modelos de simulação é do tipo entrada-saída, isto é, são modelos iterativos onde se fornecem dados de entrada e se obtém respostas específicas para estes.
Os dados utilizados na simulação foram obtidos do Sistema de Gerenciamento do Atendimento – SGA, do qual foram extraídos os relatórios referentes ao período de 01/10/2010 a 31/10/2010, num total de 20 dias úteis. Os serviços selecionados para a realização do estudo foram os serviços de concessão de benefícios, cujos atendimentos duram em média 30, 45 ou 60 minutos, conforme estabelecido no SGA, pois são os que requerem maior tempo e complexidade no atendimento e que, no geral, constituem o gargalo da maioria das Agências da Previdência Social (APS) do Brasil.
A simulação foi modelada e monitorada no software Arena® 11.0, versão Student, e, devido à restrição da própria versão do programa, a amostra foi reduzida para 05 atendentes, trabalhando 8 horas/dia, com sua respectiva quantidade de atendimentos no período analisado. Os dados importantes que devem constar na simulação estão descritos na tabela a seguir:
Requisito Descrição
Objetivo da simulação Acompanhar o desempenho do sistema a partir da política proposta de especialização do trabalho para cada atendente Restrições da simulação - Só existem 05 servidores disponíveis;
- Os clientes só podem acessar o recurso durante 08 horas diárias; - Cada atendente só pode atender um usuário por vez;
- Cada serviço possui um tempo médio definido, 30 min, 45 min ou 60 min;
Parâmetros da simulação - O tempo médio de chegada dos clientes é de 10 min;
- O atendimento do serviço se dará até o tempo máximo definido pelo SGA;
- A fila para acessar os recursos é única Fonte: SGA (2010)
Tabela 1 – Dados da simulação
A escolha do software Arena® 11.0 foi devida à sua facilidade de uso, pois o programa permite, além da construção do modelo de simulação, analisar os dados de entrada, analisar os resultados e visualizar a simulação (PRADO, 1999).
5. Simulação do atendimento na APS
A simulação verificará o comportamento do sistema/modelo com a especialização dos servidores em um único serviço, alocando os atendentes proporcionalmente à quantidade de requerimentos e duração média do atendimento de cada serviço, de modo a haver uma divisão mais equilibrada do trabalho. A simulação é do tipo terminal visto que possui um critério de parada da simulação: o atendimento ao público da Agência da Previdencia Social tem horário determinado para ser encerrado.
As medidas de desempenho são os dados utilizados para se quantificar a eficiência do modelo, são elas:
a) Tempo médio de atendimento de cada servidor: pretende avaliar o desempenho médio do servidor, ou seja, o tempo médio que o servidor realiza desde o início do atendimento até o seu encerramento;
b) Tempo médio em fila: pretende analisar o tempo em que os segurados permanecem na fila e é dado pela diferença entre o momento de retirada da ficha de atendimento até o encerramento do atendimento/ficha pelo servidor;
5 Os dados de entrada no sistema auxiliam na modelagem do sistema de forma que a partir deles são definidas as restrições existentes na abordagem analisada. São dados de entrada neste modelo:
a) Duração do serviço executado: que é o tempo definido para a realização de uma determinada tarefa. Foi analisado o fluxo do atendimento de quatro serviços com suas durações médias;
Serviço Duração do serviço
A 30 min B 30 min C 45 min D 60 min Fonte: SGA (2010)
Tabela 2 – Duração média dos atendimentos estabelecidos pela diretoria do INSS
b) Tempo médio de chegada na agência: é o intervalo médio constatado em que os clientes entram dentro da agência em um dia comum. O tempo médio de chegada na agência para estes serviços é de 10 minutos, foi considerada a duração do dia útil como sendo de 08 horas;
c) Quantos servidores existem para atender: os servidores são os recursos disponibilizados pela prestadora do serviço. Devido às limitações do programa utilizado para a simulação, foram utilizados os dados referentes a 05 servidores, que neste estudo foram denominados como sendo Atendente 01, Atendente 02, Atendente 03, Atendente 04 e Atendente 05.
Atendente Quantidade de serviços A Quantidade de serviços B Quantidade de serviços C Quantidade de serviços D Total
atendido Tempo médio de atendimento Atendente 01 73 86 23 10 192 33 min Atendente 02 49 83 8 17 157 34 min Atendente 03 41 130 24 41 236 36 min Atendente 04 44 79 23 35 181 37 min Atendente 05 30 61 23 33 147 39 min Total 237 439 101 136 913 36 min Fonte: SGA (2010)
Tabela 3 – Quantidade de serviços por atendente e tempo médio de atendimento.
Para se definir o tempo médio da realização de todos os atendimentos, é necessário encontrar o tempo total gasto por cada atendente durante o período de avaliação. Foi definida a equação (1) para se encontrar o tempo total de atendimento.
TTn = QADA + QBDB + QCDC + QDDD (1) Sendo que cada variável representa um dado obtido durante a observação realizada no período estudo. São elas:
Variável Significado
Q Quantidade de atendimentos realizados
D Duração média do atendimento para o serviço n Número identificador do
servidor TT Tempo total do atendimento
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realizado
Tabela 4 – Variáveis utilizadas para cálculo do tempo total de atendimento
Conforme informações coletadas, há uma média de 45,7 atendimentos por dia, o que totaliza os 913 atendimentos por mês, sendo que 676 destes atendimentos, que representam 74% do total, são operações que duram em média 30 minutos, 101 atendimentos, que correspondem a 11% dos atendimentos, têm duração média de 45 minutos e os demais 136 atendimentos, equivalentes a 15% do total, possuem duração média de 60 minutos.
A duração média dos atendimentos realizados pelo funcionário é importante para avaliar quanto tempo ele dedica-se ao atendimento ao público de fato durante a sua jornada diária de trabalho, verificando assim seu rendimento. É válido lembrar que existem outras rotinas administrativas executadas pelos atendentes que não necessariamente envolvem a participação do cliente. Estas rotinas foram ignoradas na simulação pelo fato de não influirem no andamento do processo avaliado.
A simulação realizada no software Arena® foi modelada de forma que ficasse bem definido o processo, sendo assim, foi gerado um fluxograma, que é um tipo de diagrama, e pode ser entendido como uma representação esquemática de um processo, muitas vezes feito através de gráficos que ilustram de forma descomplicada a transição de informações entre os elementos que o compõem. Pode-se entendê-lo, na prática, como a documentação dos passos necessários para a execução de um processo qualquer. (WIKIPEDIA, 2011).
O software Arena® permite o desenvolvimento do fluxograma. Os símbolos básicos e a explicação do como os mesmos funcionam estão representados na Tabela 5. Desta maneira, para modelar o cenário proposto, foi desenvolvida a representação gráfica presente na figura 1.
Símbolo Significado
O módulo Create. É o ponto de partida para todo modelo, é desse ponto que as entidades surgem no sistema, sejam elas clientes, documentos, peças, equipamentos, navios, aviões, qualquer coisa.
O módulo Record. Esse bloco permite conseguir infomações estatística que vão além daquelas que são mostradas no relatório padrão que surge depois da simulação.
O módulo Process. É o bloco mais simples para ser usado quando uma entidade passa por alguma ação envolvendo um intervalo de tempo e/ou recursos, por exemplo, um cliente sendo atendido por um funcionário.
O módulo Decide. Esse bloco permite a modelagem de processos de tomada de decisão no sistema, permite tomada de decisões de forma binária (verdadeira ou falsa).
O módulo Dispose. É o bloco “fim” de todo o projeto de simulação. É por ele que as entidades desaparecem do sistema, sendo tão obrigatório quanto o bloco Create.
Fonte: Araujo et al. (2006)
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Figura 1 – Fluxograma do atendimento que foi modelado no software Arena®. Fonte: (Adaptado de SGA, 2010)
O atendimento aos clientes funciona da seguinte forma: o segurado, ao chegar à agência, será direcionado ao servidor 01 para ser atendido, caso este esteja ocupado, o cliente é direcionado para o servidor 02 e assim segue o processo até o servidor 05, caso todos os servidores estejam ocupados, o segurado ficará na fila de espera até que algum servidor fique disponível para realizar o seu atendimento, no momento em que o servidor ficar livre, o painel controlado pela agência emite um aviso que libera o primeiro cliente que estiver na fila para ser atendido.
6. Configuração proposta
No cenário real do atendimento, no momento em que todos os servidores estejam disponíveis, a probabilidade de o atendente mais próximo ao início da fila ser acionado é maior que aos demais, uma vez que é mais cômodo ao usuário dirigir-se ao funcionário mais próximo. A partir desta visão, é notório que o serviço tende a sofrer um desbalanceamento na utilização do recurso, pois o atendente mais distante da fila será o menos acionado.
A fim de buscar melhorias que balanceie a carga de trabalho entre os funcionários, o cenário proposto por este estudo sugere que os serviços com maior tempo de duração sejam delegados aos funcionários que ficam situados nas primeiras estações de trabalho, assim, eles estariam realizando os trabalhos mais longos e seriam acionados cada vez menos, realizando assim uma distribuição uniforme do tempo de trabalho no atendimento por cada trabalhador. A tabela a seguir mostra o tempo médio de atendimento dos atendentes analisados mostrando a sua situação atual e a situação proposta pela análise simulada:
Atendente Tempo médio no modelo real
Tempo médio do modelo proposto
Atendente 01 33 min 60 min Atendente 02 34 min 45 min Atendente 03 36 min 30 min Atendente 04 37 min 30 min
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Atendente 05 39 min 30 min Fonte: Adaptado de SGA (2010)
Tabela 6 – Tempo médio de atendimento
A distribuição de três atendentes, que representam 60% dos recursos disponibilizados, para os serviços que duram 30 minutos levou em consideração a quantidade de serviços com essa duração que representam cerca de 75% dos atendimentos efetivados pela instituição.
7. Resultados obtidos
Para estruturar melhor o desempenho dos resultados obtidos, em cada tabela comparativa de resultados, haverá uma coluna com o título “Eficiência”. Quando esta coluna apresentar o resultado “positiva”, significa que o modelo proposto apresentou melhorias para os interesses da organização, já o resultado “negativa” remeterá a uma redução no desempenho do processo.
Realizando a comparação do modelo real com o modelo proposto pelo estudo, verifica-se uma melhoria na eficiência na média de clientes atendidos por dia. O aumento é pouco considerável, uma vez que somente a cada 10 dias é que haverá o acréscimo de um cliente atendido. Em relação às deficiências identificadas, houve a do tempo médio de atendimento que aumentou em quase dois minutos, o tamanho médio da fila que apresentou um leve acréscimo e o tempo médio em fila que aumentou em mais de um minuto. Estes dados comparativos podem ser analisados a partir da seguinte tabela:
Item avaliado Modelo real Modelo proposto Eficiência
Média de clientes atendidos 47,6 47,7 Positiva Tempo médio de atendimento 35,85 min 37,83 min Negativa Tamanho médio da fila 0,81 0,84 Negativa Tempo médio em fila 16,11 min 17,31 min Negativa
Fonte: Adaptado de SGA (2010)
Tabela 7 – Comparação entre o modelo real e o modelo proposto
No quesito produtividade do empregado, que é a relação entre o tempo trabalhado em relação ao tempo disponível, houve aumento do tempo de trabalho em atendimento de quatro dos cinco atendentes. Este item demonstra que foi diminuído o tempo em que os atendentes ficaram ociosos.
Atendente Modelo real Modelo proposto Eficiência
Atendente 01 84,62% 90,21% Positiva Atendente 02 76,49% 83,48% Positiva Atendente 03 72,78% 72,23% Negativa Atendente 04 61,74% 63,34% Positiva Atendente 05 56,10% 56,96% Positiva
Fonte: Adaptado de SGA (2010)
Tabela 8 – Percentagem de produtividade no atendimento
A média de atendimentos realizados pelos atendentes apresentou duas reduções e três acréscimos. A tabela a seguir mostra as implicações obtidas através da análise, na qual é observado que os atendentes que ficaram com os atendimentos de 30 minutos atendem mais pessoas diariamente se comparados aos atendentes que realizam as operações de 45 e 60 minutos. Com o cenário proposto, os primeiros atendentes realizam os trabalhos mais longos e são compensados com a redução do número de atendimentos realizados, enquanto que os trabalhos mais rápidos são balanceados com o incremento do número de atendimentos.
9 Média de atendimentos (por dia) Modelo real Modelo proposto Eficiência
Atendente 01 12,1 7,6 Negativa Atendente 02 10,2 9,6 Negativa Atendente 03 8,6 10,4 Positiva Atendente 04 9,0 11,0 Positiva Atendente 05 7,8 9,2 Positiva
Fonte: Adaptado de SGA (2010)
Tabela 9 – Média de atendimentos diários por funcionário
A tabela a seguir mostra o tempo médio gasto por cada atendente para realizar todos os atendimentos por dia de trabalho. Este indicador mostra que 80% do pessoal alocado para esse serviço obteve redução no tempo ocioso de serviço, o que é um bom indicador para o empregador.
Tempo utilizado (min / dia) Modelo real Modelo proposto Eficiência
Atendente 01 386,1 393,0 Positiva Atendente 02 363,8 389,3 Positiva Atendente 03 298,8 292,5 Negativa Atendente 04 286,8 310,5 Positiva Atendente 05 257,4 261,0 Positiva
Fonte: Adaptado de SGA (2010)
Tabela 10 – Tempo trabalhado no serviço de atendimento
8. Considerações
A análise destes dados mostra que o modelo proposto neste estudo reduz o tempo ocioso dos funcionários, o que é um ganho significativo para o empregador, e incrementa o número de clientes atendidos ao longo do tempo, ainda que este aumento seja pouco representativo. Em contrapartida, o cliente sente os efeitos desta alteração de acordo com que o tempo médio do atendimento aumenta e conseqüentemente o tamanho médio da fila tende a crescer, bem como o tempo médio de espera na fila cresce também.
Na visão dos empregados, esta nova configuração é desvantajosa, uma vez que o tempo do trabalho torna-se mais ocupado, além de cada funcionário ficar especializado somente em um tipo de serviço. Este tipo de especialização tem seu lado positivo e negativo. Em relação ao lado positivo, o servidor pode realizar a rotina de forma mais ágil e não é necessária a troca da interface do sistema já que os serviços prestados são quase sempre os mesmos. Porém, essa configuração acaba por se tornar prejudicial, pois caso algum atendente necessite se ausentar do serviço, seja por férias ou por problemas de saúde, ele deixará o sistema desbalanceado. O sucesso deste novo modelo proposto depende de alguma necessidade observada pela gerência, aonde a melhoria precisa ser detectada e claramente identifica, pois este é apenas um cenário sugerido que apresenta melhorias e dificuldades quando comparado à sistemática utilizada atualmente.
9. Referências
ARAUJO, L. C. de; SOUZA, A. D. C. de; LIMA, R. Z. de L. Manual do Arena® 9.0. Florianópolis, Versão
2.0, 2006.
BAKER, R.D. Estimating herbage intake from animal performance. In: LEAVER, J.D. (Ed.) Herbage intake
handbook. Dumfries: The British Grassland Society. p.77-94. 1982.
FREITAS FILHO, P. J. Indtrodução à Modelagem e Simulação de Simulação de Sistemas. Florianópolis:
Visual Books, 2001.
10 INSS. Instituto Nacional do Seguro Social. Disponível em <http://www.inss.gov.br> Acesso em: 7 de abril de
2011.
LARSON, R. Perspectives on queues: social justice and psychology of queueing. Operations Research, v.35 (6),
p.895-905, 1987.
PEREIRA, I. C. - Proposta de sistematização da simulação para fabricação em lotes. Dissertação (Mestrado
em Engenharia de Produção) Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, UNIFEI, Itajubá, MG, 2000.
PRADO, D. Usando o ARENA em Simulação. Belo Horizonte: Editora de Desenvolvimento Gerencial, 1999. PREVIDENCIA. Previdência Social. Disponível em <http://www.previdencia.gov.br> Acesso em: 10 de abril
de 2011.
PIDD, Michael. Modelagem Empresarial: ferramentas para tomada de decisão. Porto Alegre: Bookman, 1998. SGA. Sistema de Gerenciamento do Atendimento da Previdência Social. Mossoró, 10 de Novembro de 2010. SHANNON, Robert E. Systems simulation: the art and science. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1975.
WIKIPEDIA. Fluxograma. Disponível em <http://pt.wikipedia.org/wiki/Fluxograma> Acesso em: 11 de abril
