APLICAÇÃO DO CONTROLE
ESTATÍSTICO DE PROCESSOS (CEP)
NO SERVIÇO DE TELE ATENDIMENTO
DO SETOR DE TELEFONIA MÓVEL
PESSOAL (SMP) NO BRASIL
ADRIELLE MARCIA SANTOS (UFG )
BRUNA FERNANDA SILVA LEAO (UFG )
carulina marques (UFG )
Paula Soares Carvalho (UFG )
Julio Cesar Valandro Soares (UFG )
O setor de telecomunicações, no contexto brasileiro e nos 20 anos
recentes, tem apresentado um crescimento expressivo. Na esteira dessa
realidade, crescem os problemas e desafios inerentes à gestão das
operações referentes a esses serviços.. Nesta perspectiva, este artigo
objetivou avaliar o tempo de espera dos clientes das três maiores
operadoras de Serviço Móvel Pessoal (SMP) atuantes no mercado
brasileiro quando os mesmos acessam os serviços de tele atendimento,
utilizando-se, para tal, do controle estatístico de processos (estudos de
capabilidade). A partir da coleta dos dados referentes ao tempo de
atendimento foram procedidas análises estatísticas, as quais
permitiram algumas ilações. Neste sentido, ao se comparar os tempos
médios de espera inerentes a cada empresa, constatou-se expressivas
diferenças ao se comparar os valores das mesmas. Por fim, as análises
procedidas indicaram que, das três operadoras pesquisadas, apenas
uma se mostrou apta no sentido de atender as especificações definidas
conforme a legislação que regulamenta esses serviços em nível
nacional.
Palavras-chaves: CEP, Capabilidade, Telefonia Móvel, Tele
atendimento.
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
2
1. Introdução
O setor de telecomunicações, no âmbito mundial, experimentou um crescimento expressivo
nos 20 anos recentes, sendo que o de telefonia se insere neste contexto. No Brasil, tal
fenômeno se mostra também presente. Dados da ANATEL (órgão nacional ligado ao
Ministério das Comunicações que regulamenta as operações de telecomunicações no Brasil)
informam que no Brasil, em 2010, havia quase 190 milhões de linhas de telefonia móvel em
operação. Dessas, 82% são na modalidade pré-paga, onde o cliente faz o pagamento antes de
realizar a ligação. Segundo a International Telecomunication Union (2010), no ano de 2009
cerca de 90% da população mundial tinha cobertura de algum sinal da telefonia celular em
comparação com os 61% do ano de 2003.
A ANATEL também regulamenta vários aspectos da prestação de serviço dessas operadoras,
tendo um número de telefone e em seu sítio eletrônico, um canal para reclamações do usuário.
Dessa maneira, esse órgão regulador desenvolveu o Índice de Desempenho do Atendimento
(IDA) que objetiva incentivar as prestadoras de telefonia móvel a aperfeiçoar o tratamento de
reclamações, na perspectiva de torná-las mais eficazes na resolução de problemas apontados
pelos usuários dos serviços.
Neste sentido, o Relatório Anual da Anatel de 2011 mostra que o número de reclamações foi
17% maior que o do ano anterior, e que cresceu proporcionalmente em relação ao número de
novos assinantes dos quatro principais serviços de telecomunicações (telefonia fixa, telefonia
móvel, comunicação multimídia e TV por assinatura). Tal desempenho, muito provavelmente,
está atrelado a essa realidade mercadológica marcada por uma expansão importante da
demanda, expressa pelos números referenciados. Inexoravelmente, essa demanda exige das
operadoras desse tipo de serviço uma maior capacidade de gestão se comparada a realidades
anteriores, sobretudo quando se examina aspectos de qualidade desse tipo de serviço e
satisfação de seus clientes.
Nesta perspectiva, os serviços de tele-atendimento se constituem numa alternativa a ser
explorada por parte das operadoras. De acordo com Besserra et al. (2011), em função do
exorbitante crescimento do mercado de telefonia móvel no mundo nos últimos anos, faz-se
necessária a viabilização, por parte das operadoras de telefonia, de um sistema de tele-
atendimento ao consumidor, que seja eficiente e que consiga contemplar adequadamente toda
essa demanda. Na prática, segundo os autores, essa realidade não é ainda concebida por todas
as operadoras, visto que as empresas de telefonia móvel constituem o setor que recebe mais
reclamações na Agência Nacional de Telecomunicações.
Narteh (2013), por seu turno, revela que, como resultado do avanço da tecnologia da
informação e comunicação, os provedores de serviços têm encontrado meios alternativos de
entrega de serviços a seus consumidores. Dessa forma, o uso de canais eletrônicos para
comunicar, a venda e entrega de produtos e serviços para clientes têm sido amplamente
adotada em negócios e mesmo em serviços públicos. Na área do varejo bancário, em especial,
os fornecedores de serviços integraram os canais eletrônicos de entrega de serviço para levar
os serviços bancários até os clientes, no sentido de facilitar a interação dos bancos com seus
clientes no espaço de mercado.
Uma ferramenta que se constitui como auxílio na gestão de serviços, na perspectiva de
melhorar o desempenho dos mesmos frente a seus clientes, e que vem sendo utilizada em
muitos setores, é o controle estatístico de processos, onde se inserem os estudos de
capabilidade. Jagadeesh and Babu (1994) mencionam que nos dias atuais não é muito lógico
operar uma produção em larga escala, sem a realização de análises de capabilidade (CP).
Pode-se argumentar que a seleção e uso de medidas de performance, tal como a CP, é
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
3
determinada pelas prioridades de uma organização. Conforme Garza-Reyes et al. (2010), a
capabilidade de processos é uma medida de performance de qualidade que ocupa um
importante lugar no contexto do controle de qualidade on line, uma vez que ajuda a
determinar a adequação de um processo aos padrões de qualidade exigidos. De acordo com
Deleryd (1998), desde o desenvolvimento desta medida nos anos 80, seu uso tem crescido
consideravelmente. Deleryd (1998) menciona que o fator que tem contribuído para o
crescimento na aplicação do CP é o fato de se tratar de um requisito demandado por sistemas
de melhoria da qualidade como ISO9000 e Six Sigma.
Em termos conceituais, Castagliola et al. (2011) afirmam que o controle estatístico de
processos (CEP) fornece uma grande conjunto de técnicas criadas para ajudar os profissionais
no monitoramento de características da qualidade de um processo e detectar rapidamente a
ocorrência de causas especiais. Para Davis, Aquilano e Chase (2001), o CEP é um método
quantitativo para monitorar um processo repetitivo. O CEP coleta dados do processo em
tempo real e compara as medições atuais com os medidores básicos de desempenho do
processo (dados do passado). Através do CEP pode-se analisar a variação do processo e
comparar o desempenho atual com o desempenho esperado
No contexto do CEP, inserem-se os estudos de capabilidade. Neste sentido, Paladini (1990)
afirma que um estudo de capabilidade de processos é um procedimento contínuo, com forte
embasamento científico e se utiliza, fundamentalmente, de uma técnica que requer a
construção e análise de gráficos de controle (cartas de controle). Desta forma, verifica-se que
os estudos de capabilidade de processos utilizam-se de uma estratégia bem definida, baseada
na coleta e análise de informações relativas ao desempenho do processo.
Por outro lado, Ishikawa (1985) alerta que o termo controle estatístico de processo aplica-se
apenas aos métodos que utilizam abordagens estatísticas para o controle de processos. É
possível, contudo, controlar a qualidade dos processos utilizando outras abordagens. Neste
sentido, verifica-se que o uso dos métodos estatísticos em ambientes de manufatura não é
recente. Vários fatos históricos demonstram o sucesso de sua utilização em pesquisa e
desenvolvimento. Psychogios, Atanasovski e Tsironis (2012) acrescentam que a grande
maioria dos estudos envolvendo a aplicação da estatística em processos e práticas de melhoria
da qualidade brotaram a partir do ambiente industrial, da manufatura. Em outras palavras,
conforme os autores, os serviços têm sido menos investigados.
Considerando que a indústria de serviços é dominante na economia mundial atual,
compreendendo mais de 80% do produto interno bruto nos EUA (WANG; CHEN, 2010) e
empregando mais de 90% da força de trabalho dos EUA e da Europa, significa que práticas de
gestão da qualidade, integradas e holísticas, também devem focar a agenda das empresas de
serviços (Psychogios, 2010). Portanto, isso indica que ferramentas estatísticas precisam
apontar em direção às organizações de serviços (KONING et al., 2008; SU et al., 2006).
Neste sentido, conforme Psychogios, Atanasovski e Tsironis (2012) uma indústria de serviço,
em particular, que é de grande importância em termos de tecnologia, regulações, demanda de
clientes e ações competitivas, é a indústria de telecomunicações. Dessa maneira, a qualidade
do serviço tem se mantida como principal fonte de vantagem competitiva, já que corte em
preços e acompanhar a evolução tecnológica não têm se mostrado suficientes para a
sobrevivência (Shukla and Srinivasan, 2007). Sintomaticamente, Psychogios, Atanasovski e
Tsironis (2012) observam um crescimento da literatura referente à aplicação de ferramentas
estatísticas em serviços.
Postas estas considerações, o objetivo deste artigo é avaliar o tempo de espera dos clientes das
três maiores operadoras de Serviço Móvel Pessoal (SMP) atuantes no mercado brasileiro
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
4
quando os mesmos acessam os serviços de tele atendimento dessas operadoras, utilizando-se,
para tal, do controle estatístico de processos (estudos de capabilidade).
2. Procedimentos metodológicos
2.1. Coleta e análise dos dados
Para a realização do estudo foram feitas análises no setor de tele-atendimento de três
empresas de telefonias móvel. Após a realização de uma revisão bibliográfica, inserida na
Introdução, foi estabelecida a metodologia para a efetuação das ligações. Em termos de
revisão bibliográfica, buscou-se explorar aspectos referentes a controle estatístico de
processos e estudos de capabilidade, e respectivas utilizações em ambientes de manufatura e
serviços, além de questões referentes ao setor de telecomunicações.
Acerca dos dados empíricos, os pesquisadores efetuaram quatro ligações ao dia de seus
próprios aparelhos móveis, durante 49 dias, entre os meses de abril e maio de 2012. Os
tempos coletados foram utilizados para efeito de construção dos gráficos de controle. Sendo
assim, com o objetivo de capturar informações acerca do tempo de espera do consumidor até
ter sua ligação atendida por um atendente de telemarketing foram efetuadas 196 ligações para
cada operadora. Estas foram feitas em horários pré-determinados (8h, 12h, 16h e 21h) por
todos os pesquisadores.
Assim sendo, partir dos dados coletados foram calculados parâmetros estatísticos descritivos
de dispersão e tendência central, tais como média, desvio padrão, coeficiente de variação –
CV (%) e amplitude (R). Com base em tais parâmetros, foram realizadas análises descritivas e
construídos gráficos de controle (média e amplitude) na perspectiva identificar e comparar as
performances dos processos e de verificar se os mesmos se mostram capazes de atender as
especificações governamentais (estudo de capabilidade).
A Tabela 2, na sequência do artigo, fornece os valores de média, coeficiente de variação (CV)
e amplitude estimados a partir dos dados coletados. A coluna que vai de quinta a quarta indica
os grupos diários com valores médios das sete quartas-feiras dados em segundos, e assim por
diante.
2.2. Aplicação do CEP e estudo da capabilidade
Partindo dos 7 subgrupos (n=7) que são apresentados na Tabela 2, utilizou-se, para cálculo
dos limites de controle dos gráficos da média e da amplitude do CEP, dos coeficientes da
Tabela 1.
Tabela 1 - Tabela de coeficiente para n=7
Tamanho da amostra A2 D2 D3 D4
7 0,419 2,704 0,076 1,924
Fonte: os autores
Com base nos dados referidos, foram calculados os limites superior (LSC) e inferior (LIC) de
controle dos gráficos da média e da amplitude, utilizando-se, para tal, das fórmulas da Figura
1, extraídas de Martins e Laugeni (1998).
Figura 1 – Fórmulas utilizadas na construção dos gráficos de controle
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
5
Gráficos 𝑋 (gráficos da média)
a) Limite superior de controle (LSC) - LSC= 𝑋 + A2∙ 𝑅
b) Limite central (LC) - LC= 𝑋
c) Limite inferior de controle (LIC) - LIC=𝑋 - A2 ∙ 𝑅
Gráficos 𝑅 (gráficos da amplitude)
a) Limite superior de controle (LSC) = 𝑅 ∙ D4
b) Limite central (LC) = 𝑅
c) Limite Inferior de Controle (LIC) = 𝑅 *D3
Fonte: Martins e Laugeni (1998)
Em termos de especificação, no caso em estudo foi estabelecida como especificação a lei que
regulamenta o setor de telemarketing, a portaria n° 2.014 de 13 de outubro de 2008, que em
seu artigo primeiro estabelece: “Art. 1º O tempo máximo para o contato direto com o
atendente, quando essa opção for selecionada pelo consumidor, será de até 60 (sessenta)
segundos, [...]”.
Sendo assim, foi definido como limite inferior de especificação (LIE) o tempo zero e o
superior (LSE) em 60 segundos. Com base nestes limites foram calculados os parâmetros Cp
(coeficiente de capabilidade) e Cpk (índice de capabilidade). Segundo Davis, Aquilano e
Chase (2001), o índice de capabilidade permite a comparação da faixa característica do
processo com as especificações. Davis, Aquilano e Chase (2001) esclarecem que quando o
Cpk é igual ao Cp, a média do processo está centrada entre os dois limites de especificação.
Caso contrário, a média do processo se aproximará ao limite de especificação correspondente
ao menor valor resultante do cálculo dos dois coeficientes Cpk.
O estimador de desvio padrão para determinação do nível de dispersão foi calculado a partir
da subtração entre o LSC e o LIC dos gráficos da média, chegando ao resultado do 6 . Já em
relação ao Cp, os autores afirmam que uma distribuição normal com Cp maior que um (Cp > 1)
é considerada indicativa que o processo é “capaz”. Entretanto, o ideal na potencialidade do
processo é que o valor de Cp seja o maior possível, pois é menos provável que o processo
esteja fora das especificações. Porém, um Cp menor que 1 (Cp < 1) indica que o processo é
“não capaz”. Os referidos parâmetros foram calculados a partir das fórmulas da Figura 2,
extraídas de Beserra et al. (2011).
Figura 2 – Fórmulas utilizadas no cálculo do Cp e Cpk
Cp =𝐿𝑆𝐸−𝐿𝐼𝐸
6𝜎 ; Cpk = min
𝑋 −𝐿𝐼𝐸
3𝜎 ; 𝐿𝑆𝐸−𝑋
3𝜎
Fonte: Beserra et al. (2011)
3. Resultados e discussões
3.1. As organizações pesquisadas
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
6
Para realizar essa pesquisa, conforme comentado na sessão 2.1, foram pesquisadas três
operadoras de telecomunicações atuantes no Brasil. Na sequência elas são melhor
caracterizadas.
3.1.1. Empresa 1
A Empresa 1 fechou o mês de julho de 2012 com 76,1 milhões de clientes no Brasil,
conforme balanço do setor de telefonia móvel divulgado pela Agência Nacional de
Telecomunicações (Anatel). A companhia teve o incremento líquido de 461 mil usuários em
relação ao ano anterior, o maior ganho entre as empresas do setor. Considerando o mês de
julho/2012, essa empresa detém a participação de 29,71% no mercado, 0,15 ponto percentual
acima do resultado obtido em junho.
A Empresa 1 também se destaca no ranking de qualidade da Anatel, o IDA (Índice do
Desempenho de Atendimento). A companhia aparece em primeiro lugar em 39 dos 40 meses
pesquisados pelo órgão regulador, na comparação com as empresas de telefonia móvel com
atuação nacional.
3.1.2. Empresa 2
Primeira operadora a ter presença nacional, a Empresa 2 trabalha com foco em inovação e
qualidade, realizando constantes investimentos em tecnologia e otimizando as sinergias com o
Grupo Telecom Itália, do qual faz parte, por meio do compartilhamento de experiências e
adoção de política de melhores práticas, segundo informações disponibilizadas pela própria
empresa. A operadora começou a atuar no Brasil em 1998, com o lançamento do serviço
TDMA (Time Division Multiple Access) no estado da Bahia e em 2002 lançou o serviço
GSM (Global System for Mobile Communications) em todo o país.
Com um amplo portfólio de serviços convergentes, que incluem telefonia fixa, móvel e
Internet, a segunda empresa no ranking desenvolve serviços e ofertas para atender aos mais
diversos perfis de clientes. A rede Empresa 2 GSM/GPRS (General packet radio service) está
presente em mais de 2.900 cidades, a EDGE (Enhanced Data rates for GSM Evolution) em
2.150 cidades e a 3G (terceira geração de padrões e tecnologias de telefonia móvel) nas
regiões metropolitanas.
3.1.3. Empresa 3
A terceira empresa é uma instituição que nasceu no Brasil em 2003 da união de seis
operadoras regionais. A Empresa 3 nasceu da fusão de outras pequenas operadoras em
setembro de 2003, onde foi anunciada a consolidação de todas essas operadoras sob uma
única identidade, escolhida por transmitir os atributos desejados pela nova empresa:
transparência, inovação e proximidade.
A Empresa 3 atua nacionalmente e está presente atualmente em mais de 3.600 municípios
com as tecnologias 3G e GSM. Líder na oferta de conteúdos e serviços inovadores, a Empresa
3 possui acordos de roaming em mais de 160 países para serviços de voz e em mais de 140
para tráfego de dados, nos cinco continentes.
3.2. Análises descritivas
A Tabela 2, a seguir, como indicado na sessão 2.2, apresenta parâmetros estatísticos de
tendência central e de dispersão, os quais foram utilizados nos cálculos dos limites utilizados
nos gráficos de controle e nos indicadores Cp e Cpk discutidos na sessão 3.3.
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
7
Tabela 2 – Tempos de espera: média (X), amplitude (R) e coeficiente de variação (CV)
referente às três empresas pesquisadas
Tempo de espera em segundos (s)
Empresa 1 Empresa 2 Empresa 3
X (s) R (s) X (s) R (s) X (s) R (s)
Quinta
434 1438 43 72 98 75
380 714 38 50 95 100
349 726 33 56 121 137
330 711 37 51 130 141
CV (%) 12 11 15
Sexta
359 690 36 52 104 56
357 808 33 46 100 110
283 698 36 56 100 60
411 873 42 56 104 95
CV (%) 15 10 2
Sábado
257 501 33 59 96 90
348 445 40 62 123 109
227 559 33 52 102 39
296 573 39 54 104 41
CV (%) 19 10 13
Domingo
244 498 35 58 87 84
309 446 37 55 94 113
290 510 30 55 102 59
285 477 35 48 95 85
CV (%) 10 11 7
Segunda
306 1220 38 57 102 61
407 1322 44 64 101 56
361 1453 39 50 108 75
287 609 41 49 105 105
CV (%) 16 7 3
Terça
240 562 37 56 97 135
302 700 38 61 113 39
287 702 30 55 92 117
360 642 34 58 126 85
CV (%) 17 10 15
Quarta
282 607 34 55 108 104
291 1144 39 53 115 77
252 690 32 53 113 75
313 563 32 53 145 104
CV (%) 36 3 14
Médias 316,0 745,7 36,3 55,2 106,5 86,7
CV médio (%) 18 10 10
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
8
Fonte: os autores
Em relação aos tempos médios de espera inerentes a cada empresa, percebe-se diferenças
expressivas ao se comparar os valores das mesmas. Enquanto que a Empresa 1 apresenta um
tempo médio de 316,0 segundos, a Empresa 2 mostra 36,3 segundos, ou seja, uma diferença
de 770% em termos de performance nesse quesito, favorável à Empresa 2. Esses números
contradizem o IDA (Índice do Desempenho de Atendimento) publicado pela ANATEL, que
coloca a Empresa 1 em primeiro lugar em 39 dos 40 meses pesquisados pelo órgão regulador.
Talvez, essas contradições mereçam maior esforço de pesquisa para averiguar os porquês de
tal constatação. A Empresa 3, por seu turno, fica num patamar intermediário em termos de
desempenho referente ao tempo de espera.
Para avaliar a variabilidade dos tempos de espera identificados na pesquisa, foram calculados
os coeficientes de variação atinentes aos tempos de cada empresa. Em relação ao coeficiente
de variação (CV), é importante destacar que se trata de uma medida estatística que
corresponde ao desvio-padrão em porcentagem da média, sendo a medida estatística mais
utilizada pelos pesquisadores na avaliação da precisão dos experimentos (AMARAL;
MUNIZ; SOUZA, 2007). Segundo Pimentel Gomes (2000), nos experimentos de campo, se o
coeficiente de variação for inferior a 10%, diz que o coeficiente de variação é baixo, de 10 a
20%, são considerados médios, 20 a 30%, altos e acima de 30%, muito altos.
Ao se examinar os valores dos CVs médios referentes a cada empresa, observa-se que
mesmos encontram-se em patamares médios, tomando como referência os pressupostos de
Pimentel Gomes (2000). Em outras palavras, a média dos tempos de espera, enquanto
parâmetro de análise, representa bem os tempos de espera coletados para efeito desse
trabalho. Também não se pode afirmar que há variabilidades expressivas no contexto dos
dados coletados. O maior valor, sintomaticamente, fica por conta da Empresa 1, a de pior
desempenho no quesito tempo de espera, sendo que as outras duas empresas apresentaram
valores semelhantes.
3.3. Estudos de capabilidade
Utilizando dos dados ilustrados na Tabela 2 e, conforme indicado na sessão 2.3, chegou-se
aos limites de controle e de especificações, os quais posteriormente deram origem aos
gráficos de controle (média e da amplitude) para serem submetidos à análise. Nessa Tabela
também constam os valores de Cp e Cpk.
Tabela 3. Limites de média, amplitude e especificações
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
9
Empresa 1
Média
LSC 628,45
LIC 3,51
Media 315,98
Amplitude
LSC 1434,82
LIC 56,68
Media 745,75
Especificação LIE 0
LSE 60
σ CP 0,096
CPK -0,82
Empresa 2
Média
LSC 59,46
LIC 13,2
Media 36,33
Amplitude
LSC 106,22
LIC 4,2
Media 55,21
Especificação LIE 0
LSE 60
σ CP 1,29
CPK 1,02
Empresa 3
Média
LSC 142,79
LIC 70,15
Media 106,47
Amplitude
LSC 166,77
LIC 6,59
Media 86,68
Especificação LIE 0
LSE 60
σ CP 0,826
CPK -1,28
Fonte: os autores
3.3.1. Empresa 1
Pode-se observar, através do gráfico da amplitude (Figura 3), que a Empresa 1 apresenta
pontos que ultrapassam os limites de controle estabelecidos, caracterizando a mesma como
fora de controle estatístico.
Figura 3 - Gráfico da amplitude referente à Empresa 1
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
10
Fonte: os autores
Observando a Figura 4, gráfico da média da Empresa 1, pode-se inferir que a mesma não
atende as especificações, uma vez que os limites de controle (variabilidade do processo)
extrapolam os limites de especificação. De certa forma, o fato do processo estar fora de
controle estatístico, conforme mostrou o gráfico da amplitude, já indicava que o processo não
poderia atender as especificações. O próprio valor de CP = 0,096, menor que um, portanto,
corrobora essa constatação gráfica.
Figura 4 - Gráfico da média referente à Empresa 1
Fonte: os autores
3.3.2. Empresa 2
A Figura 5 mostra o gráfico da amplitude referente à Empresa 2. Tal gráfico denota que o
processo está sob controle estatístico, uma vez que todos os pontos situam-se dentro dos
limites de controle estabelecidos.
Figura 5 - Gráfico da amplitude referente à Empresa 2
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
11
Fonte: os autores
Quanto ao gráfico da média referente à Empresa 2, Figura 6, percebe-se que esse processo
está sob controle estatístico e atende as especificações. Tais inferências estão baseadas nos
fatos de que todos os pontos do gráfico estão dentro dos limites de controle (LIC e LSC),
sendo que esses limites não extrapolam os limites de especificação. Os valores de Cp e Cpk
referentes a essa Empresa (Tabela 3) confirmam ilação.
Figura 6 - Gráfico da média referente à Empresa 2
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
12
Fonte: os autores
3.3.3. Empresa 3
Por fim, em relação à Empresa 3, o gráfico da amplitude, Figura 7, refere que a mesma
apresenta-se sob controle estatístico. Chega-se a esta constatação devido ao fato de que todos
os pontos estão dentro dos limites de controle.
Figura 7. Gráfico da amplitude referente à Empresa 3
Fonte: os autores
Já com relação ao gráfico da média referente à Empresa 3 (Figura 8) percebe-se que há um
ponto extrapolando o LSC, o que pode estar indicando que o processo não se encontra sob
controle estatístico. Não obstante, mesmo que se considerasse esse ponto um outlier, e o
ignorasse para efeito de análise, o que indicaria que esse processo se encontra sob controle
estatístico, tal processo não atende as especificações estabelecidas. Essa ilação se confirma ao
se observar que os limites de controle do gráfico estão totalmente fora dos limites de
especificação, caracterizando o não atendimento às especificações. Os valores de Cp = 0,826 e
Cpk = -,1,28 confirmam e denotam a incapacidade do processo atender às especificações
exigidas.
Figura 8 - Gráfico da média referente à Empresa 3
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
13
Fonte: os autores
4. Conclusões O setor de telecomunicações, no contexto brasileiro e nos 20 anos recentes, tem apresentado
um crescimento expressivo. Na esteira dessa realidade, crescem os problemas e desafios
inerentes à gestão das operações referentes a esses serviços. Neste sentido, este artigo
objetivou avaliar o tempo de espera dos clientes das três maiores operadoras de Serviço
Móvel Pessoal (SMP) atuantes no mercado brasileiro quando os mesmos acessam os serviços
de tele atendimento dessas operadoras, utilizando-se, para tal, do controle estatístico de
processos (estudos de capabilidade).
Sendo assim, ao se comparar os tempos médios de espera inerentes a cada empresa, verificou-
se expressivas diferenças ao se comparar os valores das mesmas. Em termos de variabilidade
dos tempos de atendimento, constatou-se que a mesma encontra-se em patamares médios. A
maior variabilidade encontrada, porém, refere-se à empresa de pior desempenho no quesito
tempo de espera, aspecto que pode ser estudado em outras pesquisas.
Por fim, as análises procedidas indicaram que, das três operadoras pesquisadas, apenas uma se
mostrou apta no sentido de atender as especificações definidas conforme a legislação que
regulamenta esses serviços em nível nacional. Nesta perspectiva pôde-se constatar um
paradoxo, ou seja, a empresa com melhor avaliação segundo os indicadores da ANATEL
apresentou o pior desempenho quando comparada às outras duas avaliadas no contexto desse
trabalho.
REFERÊNCIAS AMARAL, Alexandre Morais do; MUNIZ, Joel Augusto; SOUZA, Maurício de. Avaliação do coeficiente de
variação como medida da precisão na experimentação com citros. EMBRAPA, 2007– Disponível em
www.webnotes.sct.embrapa.br/pab/pab.nsf/.../$FILE/pAB04796.doc. Acesso em abril de 2013.
ANATEL. Portal Anatel. Disponível em www.anatel.gov.br . Acesso em 29 de abril de 2013. BRASIL, Portaria
n°2.014, de 13 de Outubro de 2008.
BESERRA, Rodrigo Azevedo; VALERIA, Thalita Medeiros; SILVA, Arrthur Barbosa; OLIVEIRA, Fabiola
Negreiros; CAVALCANTI, Marianne Andrade. Aplicação do controle estatístico o processo no atendimento de
telemarketing. Anais do XXXI Encontro Nacional de Engenharia de Produção, Belo Horizonte (MG), 2011.
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
14
CASTAGLIOLA, Philippe; CELANO, Giovanni; COSTA, Antonio; FICHERA, Sergio. Constrained economic
design of S control charts for random process shifts. International Journal of Quality & Reliability
Management, v. 28, n. 3, 2011, pp. 298-316.
DAVIS, Mark M.; AQUILANO, Nicholas J.; CHASE, Richard B. Fundamentos de Administração da
Produção. Bookmann. Porto Alegre, 2001.
DELERYD, Mats. On the gap between theory and practice of process capability studies. International Journal
of Quality & Reliability Management, v. 15, n. 12, 1998, pp. 178-91.
GARZA-REYES, Jose Artur.; ELDRIDGE, Steve; BARBER, Kevin D.; SORIANO-MEIER Horacio. Overall
resource effectiveness (ORE) – an improved approach for the measure of manufacturing,effectiveness and
support for decision-making. International Journal of Quality & Reliability Management, Vol. 27 No. 1,
2010, pp. 48-62.
INTERNATIONAL TELECOMUNICATION UNION. ITU: Commited To Connecting The World.
Disponível em <www.itu.int> . Acesso em 20 de abril de 2013.
ISHIKAWA, Kaoru. What is total quality control? The Japanese way. Prentice-Hall. Englewood Cliffs, New
Jersey, 1985.
JAGADEESH, R.; BABU, A. Subash. Process capability assessment with tools wear: an investigate study.
International Journal of Quality & Reliability Management, Vol. 11 No. 2, 1994, pp. 51-62.
KONING, Henk de; DOES, Ronald J.M.M.; BISGAARD, S. Lean Six Sigma in financial services.
International Journal of Six Sigma and Competitive Advantage, v. 4, v. 1, 2008, pp. 1-17.
MARTINS, Petrônio. G.; LAUGENI, Fernando P. Administração da Produção. São Paulo: Editora Saraiva,
1998.
NARTEH, Bedman. Service quality in automated teller machines: an empirical investigation. Managing Service
Quality, v. 23, n. 1, 2013, pp. 62-89.
PALADINI, Edson Pacheco. Controle de Qualidade -Uma abordagem abrangente. São Paulo, Editora Atlas
S.A., 1990-239p.
PIMENTEL GOMES, Frederico. Curso de Estatística Experimental. 14. ed. Piracicaba: Degaspari, 2000.
477p.
PSYCHOGIOS Alexandros G.; ATANASOVSKI Jane; TSIRONIS, Loukas K. Lean Six Sigma in a service
context: A multi-factor application approach in the telecommunications industry. Journal of Quality &
Reliability Management, v. 29, v. 1, 2012 - pp. 122-139.
PSYCHOGIOS, Alexandros G. A four-fold regional specific approach to TQM: the case of South Eastern
Europe. International Journal of Quality&ReliabilityManagement, .v. 27, n. 9, 2010, pp. 1036-53.
SHUKLA, Archana; SRINIVASAN, R. Six Sigma implementation at Bharti Infotel. Asian Case Research
Journal, v. 11, n. 2, 2007, pp. 367-84.
SU, Chao-Ton; CHIANG, Tai-Lin; CHANG, Che-Ming. Improving service quality by capitalising on na
integrated Lean Six Sigma methodology. International Journal of Six Sigma and Competitive Advantage, v.
2, n. 1, 2006, pp. 1-22.
WANG, Fu-Kwun; CHEN, Kao-Shan. Applying Lean Six Sigma and TRIZ methodology in banking services.
Total Quality Management, v. 21, n. 3, 2010, pp. 301-15.