METODOLOGIA GERATRIZ DE UM INDICADOR DE DESEMPENHO PARA OS PROFISSIONAIS DO NÍVEL OPERACIONAL: ESTUDO DE CASO DE UMA SEGURADORA DE AUTOMÓVEIS NO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO
Marcos dos Santos Marinha do Brasil – Centro de Análises de Sistemas Navais (CASNAV) Rua da Ponte, Edifício 23, Arsenal da Marinha no Rio de Janeiro, Centro, CEP: 20091-000
[email protected] Alex Macêdo Teles Silva SENAI - Centro de Tecnologia da Indústria Química e Têxtil Rua Magalhães Castro, número 174, Riachuelo, Rio de Janeiro/RJ, CEP: 20961-020
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A empresa estudada é uma grande seguradora que tem passado por alguns problemas operacionais oriundos de um desbalanceamento entre os critérios de avaliação dos colaboradores do setor de regulação de sinistro de automóveis. A empresa avalia cada funcionário de acordo com quatro indicadores: custo, eficiência, produtividade e profissionalismo. Contudo, os scores desses critérios são agregados na forma de uma média aritmética simples, o que não se alinha ao planejamento estratégico da empresa. Assim, mantendo-se os quatro critérios apresentados, este trabalho tem o propósito de sugerir uma ponderação mais aderente ao contexto gerencial da seguradora, que se alinhe aos objetivos estratégicos da mesma, e que, a partir de uma ponderação transparente e tecnicamente estabelecida, estimule a meritocracia entre os colaboradores da empresa. Devido à natureza hierárquica e compensatória do problema, utilizou-se o método Analytic Hierarchy Process (AHP), que posteriormente foi validado junto à gerência do setor, sendo inclusive adotado em definitivo pela empresa. Palavras chave: Analytic Hierarchy Process (AHP), Regulação de Sinistros, Indicadores de Desempenho Área principal: ADM – Apoio à Decisão Multicritério
1. Introdução Segundo Ackoff e Sasieni (1977) o termo Pesquisa Operacional (PO) apareceu em 1939 durante a II Guerra Mundial, mas era pouco conhecida e nada estudada. A evolução da PO aconteceu mesmo após a Primeira Revolução Industrial, onde os primeiros problemas começaram a surgir. Santos et al (2016), afirmam que o uso da PO justifica-se pelo fato de ela ser uma ciência composta por inúmeras técnicas e modelos intrinsecamente relacionados com a otimização de sistemas produtivos, ou seja, produzir mais e melhor a partir de uma dada quantidade de insumos. Assim sendo, a PO é uma ferramenta de otimização por excelência. Devido à natureza multidisciplinar da Pesquisa Operacional, os seus modelos podem ser aplicados numa ampla gama de problemas. Assim, o analista de PO não precisa ter uma formação específica em Matemática, Física, Economia, Estatística, Informática ou Engenharia. O pesquisador de PO, acima de tudo precisa ter espírito investigativo e apurada visão sistêmica. É bem verdade que um certo traquejo com alguns algoritmos e modelos da matemática básica, acabam facilitando a vida de quem está modelando o problema, contudo, não chega a ser um prérequisito inalienável pra quem se aventura nesse novo campo de conhecimento.
2. Metodologia A metodologia multicritério de apoio à decisão (MDCA – Multicriteria Decision Analysis) tem por finalidade estudar problemas com vários critérios simultâneos, buscando fazer a melhor escolha dentro de um conjunto de alternativas. Um dos métodos mais conhecidos no ambiente multicritério é o de análise hierárquica (AHP- Analytic Hiearachy Process), desenvolvido em 1980 por Thomas L. Saaty, que tem por objetivo dividir o problema estudado em níveis hierárquicos com base no conhecimento e na experiência dos especialistas, de modo a auxiliar o processo de tomada de decisão. 3. Modelagem Matemática De acordo com Saaty (1980), observa-se que, apesar das diferenças entre os estímulos seguirem uma escala geométrica, a percepção destes pelo individuo obedece a uma escala linear. Contudo, existe também o denominado limite psicológico, segundo o qual o ser humano pode, no máximo, jugar corretamente 7 ± 2 pontos, ou seja, nove pontos para distinguir essas diferenças. Utilizando a matriz de decisão A, o método AHP calcula resultados parciais do conjunto A dentro de cada critério , , denominado valor de impacto da alternativa j em relação à alternativa i, em que esses resultados representam valores numéricos das atribuições dadas pelo decisor a cada comparação de alternativas. Os resultados são normalizados pela expressão onde n corresponde ao número de alternativas ou elementos comparados. Cada parte do somatório consiste em
Isso
faz com que o vetor de prioridades da alternativa i em relação ao critério
seja:
Depois de obtido o vetor de prioridades ou de impacto das alternativas sob cada critério , continuar-se-á com o nível dos critérios. Nesse caso, adota-se novamente a escala verbal para a classificação par a par dos critérios, que são normalizados pela expressão: onde m é o número de critérios de um mesmo nível. O vetor prioridade é dado por: Finalmente, os valores finais das alternativas são gerados a partir de um processo de agregação, tal que: onde n é o número de alternativas. Dessa forma, determina-se uma ordenação global das alternativas por intermédio de uma função global de valor. A matriz de decisão é a representação dos dados de todos os colaboradores com relação aos indicadores custo médio, eficiência, profissionalismo e produtividade. Todos os dados foram normalizados a fim de possibilitar a comparação inter-critérios. Na Tabela 2, utilizou-se nomes fictícios para os colaboradores, a fim de preservar a identidade dos mesmos.
Matriz de Decisão Perito João Valter Valdecir Sebastião Luiz Carlos
Custo Médio R$ 4.477,01 0,0002233634287292 R$ 4.660,36 0,0002145756474184 R$ 6.433,06 0,0001554469706650 R$ 4.005,47 0,0002496588840451 R$ 5.847,52 0,0001710125762649 R$ 4.118,13 0,0002428289573532
Andre Rodrigo Pedro Fernando Flavio Renato Walmir Marcos Vitor
R$ 4.041,81 R$ 5.198,62 R$ 4.547,10 R$ 3.875,63 R$ 3.945,59 R$ 3.966,65 R$ 5.795,55 R$ 6.021,92 R$ 4.339,26
Maycon Gabriel Miltom Soma
R$ 4.305,09 0,0002322833299145 R$ 4.201,19 0,0002380279610334 R$ 4.161,07 0,0002403226013698 0,0039598451763481
0,0002474140814275 0,0001923587968611 0,0002199201655965 0,0002580222529803 0,0002534475198893 0,0002521018719550 0,0001725461776708 0,0001660600029089 0,0002304539502653
Eficiência 0,85 0,92 0,99 0,75 0,97 0,82
Profissionalismo 3 1 1 1 2 2
Produtividade 0,81 0,92 0,94 0,9 0,9 0,85
0,54 0,98 0,90 0,71 0,83 0,91 0,92 0,98 0,81
2 4 2 3 2 1 1 3 1
0,98 0,91 0,89 0,95 0,78 0,83 0,82 0,84 0,86
0,77 0,89 0,75 15,28604973
1 2 1 33
0,81 0,8 0,9 15,69
Tabela 1: Matriz de Decisão Fonte: Autor (2016)
Observa-se que o quadro acima obtém todos indicadores de desempenho dos reguladores de um determinado mês, porem devido a falta de coerência nas unidades de medidas dos indicadores, logo será necessário a normalização dos mesmos para se obter os recursos necessários para dar prosseguimento ao método proposto. A matriz de ponderação é uma comparação paritária inter-critérios realizada a partir da Escala Fundamental de Saaty. Assim, foi necessário o auxílio do especialista do assunto, neste caso foi realizada uma entrevista junto ao superintendente da área de regulação de sinistro de automóveis. Com isso foi elaborado a Matriz de ponderação conforme apresentado na Tabela 2. Matriz de poderação Indicador Custo Médio Eficiencia Profissionalismo Produtiviade Soma
Custo Médio 1,00 0,20 0,11 0,14 1,45
Eficiência 5,00 1,00 0,20 0,20 6,40
Profissionalismo 9,00 5,00 1,00 3,00 18
Produtividade 7,00 5,00 0,33 1,00 13,33
Tabela 2: Matriz de Ponderação Fonte: Autor (2016)
4. Discussão dos Resultados Finalmente, o ranking dos reguladores é obtido por meio da multiplicação da matriz de decisão normalizada pelo vetor prioridade dos critérios. Assim sendo, apresenta-se na Tabela 3, a classificação dos reguladores.
Ranking dos Peritos Classificação 1º 2º 3º 4º 5º 6º 7º 8º 9º 10º 11º 12º 13º 14º 15º 16º 17º 18º
Perito Fernando Flavio Renato Gabriel Carlos Sebastião João Pedro Rodrigo Miltom Andre Vitor Valter Maycon Marcos Luiz Walmir Valdecir
Nota 6,2% 6,0% 6,0% 5,9% 5,9% 5,8% 5,7% 5,7% 5,7% 5,6% 5,6% 5,5% 5,5% 5,5% 5,0% 5,0% 4,8% 4,7%
Tabela 3: Ranking dos Peritos Fonte: Autores (2016)
Por ocasião da apresentação do problema, percebe-se que os reguladores de sinistros Valdecir, Rodrigo e Marcos são os três que apresentam os maiores valores para o indicador custo, por isso são os colaboradores mais auditados. Assim, o resultado alcançado pelo modelo adequase ao contexto gerencial apresentado, haja vista que os referidos peritos se encontram na segunda metade do ranking, mormente o colaborador Valdecir que foi o mais auditado e, não por acaso está em último lugar no ranking. Ainda analisando o caso particular do colaborador Valdecir, verifica-se que o mesmo apresenta o maior indicador de eficiência, provavelmente por majorar os orçamentos dos sinistros. É interessante notar que, mesmo com um excelente indicador de eficiência, o método AHP não se deixou enviesar por esse indicador em particular. Uma análise simplista pode levar a crer que o maior peso do critério custo em relação aos demais critérios, no momento da ponderação dos mesmos por meio da Escala Fundamental de Saaty, inevitavelmente conduziu o colaborador Valdecir à última colocação no ranking. No entanto, percebe-se que os colaboradores Rodrigo e Marcos não estão na 17ª e 16ª posições respectivamente. Isso porque o AHP é um método compensatório, ou seja, eles podem ter tido um desempenho ruim no critério custo, todavia terem ido muito bem nos demais critérios. Observa-se inclusive que o perito Marcos, por uma posição, não se encontra na primeira metade do ranking. 5. Considerações Finais A aplicação do Método AHP mostrou que foi possível formular um indicador de desempenho para os colaboradores, com o objetivo de mudar a cultura operacional do setor de regulação de sinistros via imagem. Os reguladores estavam focados apenas em ter bons resultados no indicador de eficiência, majorando os valores dos orçamentos de reparo. Tal distorção foi corrigida pela aplicação do método AHP, conforme os resultados mostrados. Referências ACKOFF, Russell L.; SASIENI, Maurice W. Pesquisa Operacional. 3.ed. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos Editora S.A, 1977. SAATY, T. L. The Analytic Hierarchy Process. N. York: McGraw-Hill, 1980. SANTOS, Marcos dos et al. Proposta de otimização do mix de produção utilizando o Método Simplex: um estudo de caso de uma confecção de moda íntima do município de Cordeiro – RJ. In: Anais do IV Simpósio de Engenharia de Produção: Lean Cost Management como filosofia global de otimização em organizações. Recife (PE): FBV, 2016.
