ADMINISTRAÇÃO DE FILAS E QUALIDADE NAS ORGANIZAÇÕES Prof. Marcos dos Santos MSc. Pesquisa Operacional – COPPE/UFRJ Doutorando em Modelagem Matemática no Apoio à Decisão – UFF Gerente de Projeto e Pesquisador do Centro de Análises de Sistemas Navais (CASNAV) Professor de Pesquisa Operacional e Gestão da Qualidade do SENAI CETIQT
AGENDA • • • • • • • • • • • • •
Motivação; Qualidade: uma questão de percepção; Qualidade e Tomada de Decisão; 7 Desperdícios que devem ser combatidos; A fila é uma atividade que não agrega valor; Algumas soluções analíticas da TF; Restrições das soluções analíticas; Simulação de Eventos Discretos; Softwares de Simulação; Agindo na percepção dos clientes; 8 Leis de Maister; Caso de Sucesso; e Visão Sistêmica.
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DEFINIÇÃO DE QUALIDADE “Qualidade é a consistente conformidade com as expectativas dos clientes.”
- manufatura - usuário - produto - valor
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QUAL É O MELHOR CARRO?
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QUALIDADE: UMA QUESTÃO DE PERCEPÇÃO
O que você vê na figura ao lado?
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QUALIDADE: UMA QUESTÃO DE PERCEPÇÃO
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QUALIDADE: UMA QUESTÃO DE PERCEPÇÃO
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QUALIDADE: UMA QUESTÃO DE PERCEPÇÃO
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SIMBIOSE ENTRE A QUALIDADE E A PO
QUALIDADE
MELHORIA DE PROCESSOS
INDICADORES DE DESEMPENHO
OTIMIZAÇÃ O
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FAZER MAIS E MELHOR
QUALIDADE E TOMADA DE DECISÃO • Quanto o produto custará? • Qual será o prazo de entrega? • Qual é a variedade a ser oferecida? • Qual produto deverá ser lançado (escolha de um entre várias possibilidades)? • Quais serão os indicadores e como eles serão concebidos?
• Como eliminar (ou reduzir) as filas? Prof. MSc. Marcos dos Santos
7 DESPERDÍCIOS QUE DEVEM SER COMBATIDOS Os sete desperdícios da produção foram identificados e categorizados por Taiichi Ohno. Segundo ele os desperdícios podem ser categorizados da seguinte forma: • Defeitos; • Excesso de produção; • Espera
Fila
• Transporte; • Movimentação; • Processamento inapropriado; • Estoque. Prof. MSc. Marcos dos Santos
HÁ INÚMERAS SITUAÇÕES DO COTIDIANO QUE ENVOLVEM A FORMAÇÃO DE FILAS... Em todos esses exemplos existem “clientes” solicitando serviços que são limitados por restrições próprias do sistema. Assim sendo, há a possibilidade de que esses clientes venham a formar filas, até que o serviço solicitado possa ser prestado.
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A FILA É UMA ATIVIDADE QUE NÃO AGREGA VALOR
Uma das principais funções de um Administrador é otimizar processos e eliminar atividades que não agregam valor.
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TRADE OFF ECONÔMICO NO PLANEJAMENTO DE CAPACIDADE
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SIMBOLOGIA DOS CENTROS DE SERVIÇO
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DISCIPLINA DE FILA
FCFS (first come first served): os usuários entram em serviço exatamente na mesma ordem que chegam ao centro de serviço correspondente; LCFS (last come fisrt served): tem a estrutura de uma pilha onde o último usuário a chegar ao centro é o que entrará em serviço assim que um servidor estiver disponível. PS (processos sharing): todos os usuários dividem a capacidade do centro de serviço, como se executassem em paralelo; IS (infinite server): não existe fila, todos os usuários são servidos assim que chegam ao centro de serviço; PRTY (nonpreemptive priority): usuário em atendimento não é afetado quando um usuário de mais alta prioridade chega ao centro;
PRTYPR (preemptive-resume priority): a chegada de um usuário com mais alta prioridade a um centro tira de serviço o de prioridade mais baixa, que só reentrará em serviço assim que todos os usuários com prioridades maiores que a sua forem atendidos.
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VARIÁVEIS DE UM SISTEMA
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ALGUMAS SOLUÇÕES ANALÍTICAS DA TEORIA DAS FILAS Chegadas: Distribuição de Poisson com média λ chegadas/tempo A t e n d i m e n t o s : Distribuição Exponencial Negativa com média 1/µ
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RESTRIÇÕES DAS SOLUÇÕES ANALÍTICAS A solução analítica de um modelo de redes de filas exige que algumas restrições sejam satisfeitas. São algumas delas: - A posse simultânea de recursos não é permitida; - Somente recursos ativos são permitidos; - Somente fontes, classes e sorvedouros são permitidos na rota; - As disciplinas das filas só podem ser FCFS, PS, LCFS e IS; - Disciplinas de filas com prioridade não são permitidas; - As únicas medidas de desempenho disponíveis são: utilização, vazão, comprimento médio da fila, tempo médio na fila, distribuição do comprimento da fila.
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TEORIA DAS FILAS x SIMULAÇÃO A técnica analítica é o método geralmente mais rápido e portanto o preferido, quando aplicável. O problema com o método é que muitas hipóteses de simplificação devem ser feita para que possamos resolver o modelo. A Simulação é mais geral e pode ser aplicada em situações mais complexas. O preço a ser pago pela generalidade é que um tempo maior é exigido na obtenção de medidas de desempenho precisas.
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SIMULAÇÃO DE EVENTOS DISCRETOS
A
Simulação é um método de solução que tenta imitar o comportamento do sistema, constituindo-se em um experimento estatístico que observa o comportamento do modelo no decorrer do tempo.
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SOFTWARES DE SIMULAÇÃO Exemplos de softwares de Simulação:
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O PROCESSO DE CHEGADA
O estabelecimento do processo de chegada de entidades ao sistema que está sendo simulado é uma etapa muito importante da criação do modelo. Por processo de chegada geralmente estaremos nos referindo a uma distribuição de probabilidades que descreve corretamente a chegada de clientes ao sistema. Cada caso deve ser analisado individualmente, mas a distribuição exponencial negativa se adapta a quase todos os processos de chegada.
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O PROCESSO DE ATENDIMENTO
Ao chegar a uma estação de trabalho, a entidade sofre um
atendimento durante um período de tempo. Para este caso não existe uma distribuição estatística que se adapte a todos os cenários. Pelo contrário, cada cenário deve ser analisado individualmente. As possibilidades teóricas são:
- A distribuição de Erlang; - A distribuição exponencial negativa; - A distribuição triangular; e - A distribuição uniforme.
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O PROCESSO DE ATENDIMENTO
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MÉTODO DE MONTE CARLO
Quando um cliente chega a uma estação de
trabalho, a duração do atendimento daquele cliente geralmente é diferente dos outros clientes, visto que o processo é randômico e descrito por uma distribuição de probabilidades.
Para descobrir qual a duração do atendimento daquele cliente específico, a maioria dos softwares de simulação utiliza o Método de Monte Carlo. Por este método, é efetuado um sorteio para se encontrar o tempo de duração de cada evento. Esse sorteio é feito por meio da Geração de Números Aleatórios.
O mesmo método é efetuado para o processo de chegada, para o deslocamento entre estações de trabalho etc.
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AGINDO NA PERCEPÇÃO DOS CLIENTES
Dependendo da complexidade do sistema e da demanda, pode ser que nenhuma das duas ferramentas apresentadas apontem para uma solução factível.
Já que a fila é inevitável, é preciso agir na percepção do cliente! Diversos estudos demonstram que a percepção dos clientes sobre os tempos de espera varia segundo uma série de fatores. Assim, o prestador de serviços, tem a oportunidade de melhorar a qualidade do seu atendimento a baixo custo.
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8 LEIS DE MAISTER
David Maister definiu há vários anos o que se conhece como "Primeira Lei da Gestão de Serviços", representada pela relação: SATISFAÇÃO = (PERCEPÇÃO – EXPECTATIVAS) Segundo Maister, se um cliente espera um certo nível de serviço, e percebe a qualidade do serviço recebido como mais alta, será um cliente satisfeito.
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SATISFAÇÃO = (PERCEPÇÃO – EXPECTATIVAS)
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8 LEIS DE MAISTER
Maister propõe oito princípios básicos que as organizações podem aplicar para aumentar a sa*sfação dos seus clientes, a par*r da percepção dos tempos de espera: 1. O tempo desocupado parece mais longo que o tempo ocupado; 2. Espera pré-‐processo parece mais longa que o tempo em processo; 3. A ansiedade faz a espera parecer mais longa; 4. Esperas incertas parecem mais demoradas que esperas finitas e conhecidas; 5. Esperas inexplicadas parecem mais longas que esperam explicadas; 6. Esperas injustas parecem mais justas que esperas equânimes; 7. Quanto mais valioso o serviço, mais tempo o cliente estará disposto a aguardar; 8. Esperas solitárias parecem mais longas que esperas em grupo.
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8 LEIS DE MAISTER 1ª Lei: O tempo desocupado parece mais longo que o tempo ocupado.
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8 LEIS DE MAISTER 1ª Lei: O tempo desocupado parece mais longo que o tempo ocupado.
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8 LEIS DE MAISTER 2ª Lei: Espera pré-‐processo parece mais longa que o tempo em processo. O pré-‐atendimento passa para o cliente a impressão de que ele já foi atendido, além de reduzir o tempo de atendimento no caixa. Prof. MSc. Marcos dos Santos
8 LEIS DE MAISTER 4ª Lei: Esperas incertas parecem mais demoradas que esperas finitas e conhecidas.
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8 LEIS DE MAISTER 5ª Lei: Esperas inexplicadas parecem mais longas que esperam explicadas. Ex: Atendentes de banco batendo papo (ou balcões de atendimento vazios) enquanto o banco está lotado.
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8 LEIS DE MAISTER 7ª Lei: Quanto mais valioso o serviço, mais tempo o cliente estará disposto a aguardar.
CASO DE SUCESSO
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VISÃO SISTÊMICA Temos a tendência natural de querer melhorar a performance de um sistema aumentando o número de atendentes. Em outros casos (críZcos), é necessário a reengenharia de todo o processo.
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Referências Bibliográficas
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OBRIGADO
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Tel: 99813-6603
