anÁlise sobre a relaÇÃo entre os custos e a...

ANÁLISE SOBRE A RELAÇÃO ENTRE

OS CUSTOS E A QUALIDADE NAS

EMPRESAS DE DISTRIBUIÇÃO DE

ENERGIA ELÉTRICA BRASILEIRAS DE

CAPITAL ABERTO

vitor uehara mondani (UFSCar )

[email protected]

Andrei Aparecido de Albuquerque (UFSCar )

[email protected]

Fabiane Leticia Lizarelli (UFSCar )

[email protected]

O presente trabalho comparou a qualidade do serviço prestado pelas

empresas distribuidoras de energia elétrica em diversas regiões do

Brasil com os custos que as mesmas arcam para oferecer o serviço. O

estudo utilizou o período entre 2002 e 2012. Como indicadores de

qualidade do serviço oferecido, foram utilizados o DEC e o FEC e,

como indicador de custos, foi utilizada a razão dos custos dos serviços

vendidos em relação à receita líquida da venda dos serviços. Nos testes

foi utilizada a análise de cluster e testes de hipótese. Os resultados

encontrados mostram que há diferença entre as empresas estudadas,

quando analisados cada indicador separadamente. Entretanto, não há

comprovação de qualquer relação entre os indicadores de qualidade e

de custo.

Palavras-chaves: Qualidade, custos, indicadores de qualidade

XXXIV ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Engenharia de Produção, Infraestrutura e Desenvolvimento Sustentável: a Agenda Brasil+10

Curitiba, PR, Brasil, 07 a 10 de outubro de 2014.



2

1. Introdução

Lascelles e Dale (1988) salientam que as organizações se encontram em um ambiente que

lhes exige esforços competitivos cada vez maiores, em que a competição se dá pela

combinação de dois fatores competitivos principais: um mais visível, baseado na

diferenciação do produto e outro menos visível, baseado na habilidade da organização em

gerenciar a qualidade.

Crosby (1979) define a qualidade como o atendimento aos requisitos dos clientes, portanto, a

satisfação desses clientes é o foco de qualquer sistema de qualidade. Para Crosby (1979)

qualidade também está associada com o conceito de “zero defeitos”, evidenciando que é

necessário que todos estejam comprometidos em realizar um produto ou serviço ausentes de

erros, em conformidade com os requisitos, o que evitaria os custos e dispêndios

desnecessários de energia em retrabalho. O cliente sempre deve estar no centro das atenções,

pois o futuro da organização depende dessa aprovação, e, muito provavelmente, seus

concorrentes também estão em busca da satisfação dos clientes.

Além dos atendimentos dos requisitos dos clientes, um investimento em melhoria da

qualidade garante retorno para a empresa na forma de redução dos seus custos e

consequentemente pode alavancar a posição competitiva e financeira da empresa

(ALBUQUERQUE; CARVALHO; BONÍZIO, 2007).

Juran e Gryna (1991) definem os chamados custos de prevenção e de avaliação como sendo

"custos inevitáveis" e os custos de falhas (internas e externas) como sendo "custos evitáveis".

Vale ressaltar que esses últimos poderiam ser drasticamente reduzidos ao se investir na

melhoria da qualidade.

O objetivo deste trabalho é estudar as relações entre custos dos serviços e qualidade no setor

de energia elétrica no Brasil. Foi escolhido o setor de distribuição de energia elétrica, pois,

uma maior e melhor oferta de energia estabelecem condições para um ciclo virtuoso de

crescimento econômico (COSTA; OLIVERIA, 2004). Além disso, as empresas distribuidoras

de energia elétrica são fiscalizadas pela ANEEL, para que haja uma garantia de qualidade,

custos, prazo e segurança nos serviços prestados e são obrigadas a divulgar os indicadores de

qualidade do serviço prestado (ANEEL, 2012).

No setor de distribuição de energia elétrica, a qualidade pode ser medida principalmente pela

variação da tensão e pela continuidade do fornecimento de energia elétrica. A energia elétrica



3

é um serviço intangível em que o consumidor relaciona a qualidade à sua disponibilidade. No

entanto, tão importante quanto fornecer é que esta seja de qualidade, para qualquer usuário

final (BALTAZAR, 2007).

A Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), definiu com a Resolução nº 024 de 2000

indicadores de continuidade das distribuidoras de energia elétrica para avaliação da qualidade

(ANEEL, 2012).

Por meio do levantamento de dados sobre indicadores de qualidade e custos, buscou-se

responder se existe ou não igualdade de custos entre empresas de distribuição de energia

elétrica considerando-se as diferenças de qualidade existentes entre elas.

2. Revisão da literatura

2.1 Qualidade em serviços

Algumas das características que diferem o serviço de produtos vão envolver questões como a

intangibilidade, heterogeneidade, simultaneidade e perecibilidade (SLACK; CHAMBERS;

JOHNSON, 2002).

Ao contrário dos produtos, o serviço é muito mais intangível que uma mercadoria, pois não é

uma mercadoria física. Por conta da intangibilidade, muitos dos serviços são avaliados em

relação às experiências vividas e sentidas no momento da compra (CORRÊA; CAON, 2002).

Porém, a questão da avaliação da qualidade do serviço depende muito do tipo de serviço

realizado, que pode variar desde serviços profissionais, mais customizados, até serviços em

massa, com pouca customização, procedimentos preestabelecidos, orientado ao produto

associado e pouca ou nenhuma interação com o cliente (SLACK; CHAMBERS; JOHNSON,

2002).

No caso da distribuição elétrica, este é um serviço em massa, sendo entregue a energia

elétrica, com nenhuma escolha do cliente, já que a contratação da distribuidora fica a cargo

dos contratos de Estado com as empresas (ANEEL, 2012). Para a avaliação da distribuição de

energia de forma mais ampla, foram criados alguns indicadores que envolvem a

disponibilidade (continuidade do oferecimento de energia) e conformidade da tensão de

fornecimento.



4

A continuidade é a confiabilidade da rede elétrica. A qualidade desse indicador pode ser

determinada pela quantidade de interrupções ocorridas e pela duração das mesmas (ANEEL,

2012).

A conformidade é traduzida pela característica técnica do fornecimento e da sua variabilidade

sendo determinada pelos níveis de tensão, de frequência e de distorções harmônicas (ANEEL,

2012).

2.2 Indicadores de qualidade

A ANEEL foi criada para que fosse avaliado o nível de serviço oferecido no setor de energia,

esse ponto é de grande importância, já que o sistema de distribuição de energia brasileiro é

complexo e possui dimensões continentais (BALTAZAR, 2007). Portanto, decidiu-se avaliar

a qualidade da energia elétrica utilizando indicadores modelados matematicamente,

estabelecidos através da medição de grandezas físicas envolvidas e de métodos estatísticos,

comparando com parâmetros pré-estabelecidos a fim de proporcionar uma análise constante

sobre a qualidade desse serviço e de direcionar ações de melhoria (BALTAZAR, 2007).

Os principais indicadores utilizados são referentes à continuidade do serviço oferecido são: o

DEC (Duração equivalente de interrupção por unidade consumidora) e o FEC (Frequência

equivalente de interrupção por unidade consumidora) (ANEEL, 2012). A qualidade do

produto entregue, energia elétrica, é avaliada através de indicadores de conformidade de

tensão em regime permanente e das perturbações na forma de onda de tensão.

De acordo com a ANEEL (2012):

DEC: exprime o intervalo de tempo que, em média, cada unidade consumidora do

conjunto considerado ficou privada do fornecimento de energia elétrica, no período de

observação, considerando-se a interrupções iguais ou maiores a 1 (um) minuto.

FEC: exprime o número de interrupções que, em média, cada unidade consumidora do

conjunto considerado sofreu no período de observação, somente com as interrupções

iguais ou maiores a 1 (um) minuto.

2.3 Qualidade e resultados financeiros

Tatikonda e Tatikonda (1996) citam diversos estudos em que os clientes fiéis geram menores

custos para as empresas. Pontel e Miguel (1999) identificaram um problema no processo de



5

fabricação em uma empresa metalúrgica e propuseram uma melhoria que eliminou um defeito

do produto e reduziu de modo bastante significativo os custos de falhas externas do produto.

Wernke (2000) afirma que há um grande dispêndio de dinheiro para se atingir a qualidade,

entretanto, não ter qualidade implica em ter custos maiores ainda. O autor cita, ainda, diversos

exemplos de empresas brasileiras que, após implantarem programas de qualidade, obtiveram

redução de desperdício de materiais, ganhos de produtividade além de economia em gastos de

não qualidade.

Franciscatto (2003) em seu estudo mostra que, após mapear todo o processo de distribuição de

energia elétrica, a qualidade do serviço oferecido ao consumidor foi aumentada com ser

resolvidos com procedimentos de simples implantação e que deveriam ser utilizados com

frequência pela empresa e podem constituir soluções de baixo custo.

Por meio de pesquisa realizada com empresas com certificação ISO 9000 - 2000 (DE

GREGORI; LOPES; CERETTA, 2004) constataram que as mesmas, ao controlarem os custos

da qualidade, almejam melhorar o controle da qualidade. Além disso, esses autores afirmam

que as empresas estudadas, ao investirem em qualidade, se consolidaram nos seus respectivos

mercados e, com isso, melhoraram as suas finanças.

Gomes (2006) apresenta uma empresa que após adotar diversas ferramentas da qualidade, tais

como o ciclo PDCA, conseguiu reduzir os custos de não conformidades em cerca de 93%. Em

uma pesquisa realizada (BRUNI; SILVA; PAIXÃO, 2007) constaram estatisticamente que o

preço cobrado por um produto pode ser utilizado como indicador de qualidade. De modo que

um produto com maior preço tende a possuir uma qualidade superior e um produto com

menor preço tende a induzir o consumidor a perceber menor qualidade.

Buzzel e Wiersema (1981apud Albuquerque, Carvalho e Bonízio, 2007) encontraram

produtos que, ao terem a qualidade melhorada, aumentaram a participação de mercado muito

mais velozmente do que os produtos que não melhoraram a qualidade. Enquanto Pinto e

Gomes (2010) estudaram uma empresa que após investir na melhoria do seu processo de

produção e em treinamento de seus colaboradores, diminuiu os custos de produção e

melhorou a qualidade de seus produtos.

2.2 Setor de distribuição de energia elétrica

O setor de energia elétrica é subdividido em quatro segmentos: geração, transmissão,

distribuição e comercialização. As geradoras atuam na produção da energia; as transmissoras



6

encarregadas de fazer a interligação entre as geradoras e as distribuidoras, as quais fornecem

energia para os consumidores localizados em sua região de concessão.

A principal matriz energética no país é a hidráulica correspondendo a mais de 68% da

potência instalada, seguida pelas termelétricas. Também são utilizadas, em menor grau, usinas

nucleares, pequenas centrais hidrelétricas (PCH) e eólicas (ANEEL, 2012).

No Brasil, atualmente existem 63 empresas distribuidoras de energia elétrica, das quais 27 são

de capital aberto. Dentre as 27 distribuidoras de capital aberto, 3 possuem Demonstrações

Financeiras Padronizadas referentes ao período posterior a 2005. Das 24 empresas restantes, 1

possui dados referentes até o ano de 2007 e 6 não possuem dados referentes a contas de

Receita de venda de bens ∕ ou serviços e nem à conta de Custo dos bens ∕ ou serviços

vendidos. Das 17 empresas que apresentam dados disponíveis, o maior período de estudo que

abrange os dados dessas empresas é de 2002 a 2012. Portanto, das 63 distribuidoras de

energia elétrica, 17 apresentam os dados trimestrais necessários para essa pesquisa.

3. Método de pesquisa

Tendo em vista que o objetivo dessa pesquisa é analisar se há uma relação entre a qualidade e

o custo do serviço que as empresas distribuidoras de energia elétrica possuem ao oferecer o

serviço ao consumidor final, foi realizado um levantamento dos indicadores de qualidade

DEC e FEC, e de custo.

O indicador de custo foi obtido pela divisão da conta Custo dos Bens e/ou Serviços Vendidos

pela conta Receita de Venda de Bens e/ou Serviços, ambas presentes no demonstrativo de

resultado do exercício.Para o 4º trimestre, as empresas apresentam apenas os valores

consolidados anuais das contas para obter os valores do 4º trimestre de cada ano, foi subtraído

o valor acumulado nos 3 trimestres anteriores pelo valor consolidado anual.

A fim de se obter o maior número possível de empresas e o maior período de estudo possível

e melhor qualidade de dados, optou-se por estudar as empresas de capital aberto, pois elas

devem apresentar uma demonstração financeira padronizada (DFP) à Comissão de Valores

Mobiliários (CVM).

Portanto, das 63 distribuidoras de energia elétrica, 17 apresentam os dados trimestrais

necessários para essa pesquisa.



7

As empresas que apresentam os requisitos para o presente trabalho são: AES SUL, AMPLA,

EDP BANDEIRANTE, CELPA, CELPE, CEMAR, CEMAT, COELBA, COELCE,

COSERN, CPFL – Piratininga, ELEKTRO, AES ELETROPAULO, ENERSUL, ESCELSA,

LIGHT e RGE. O Quadro 1 abaixo relaciona cada empresa selecionada com a região

geográfica de atuação.

Quadro 1- Distribuidoras atuantes em cada região do Brasil

Região Distribuidoras

Norte CELPA

Nordeste CELPE, CEMAR, COELBA, COELCE,

COSERN.

Centro-Oeste CEMAT, ENERSUL

Sudeste AMPLA, EDP BANDEIRANTE, CPFL -

Piratininga, ELEKTRO, AES ELETROPAULO,

ESCELSA, LIGHT.

Sul AES SUL, RGE

Fonte: Adaptado de ANEEL (2013)

4. Análise de dados

Para cada empresa foram levantados os indicadores de qualidade DEC e FEC e o indicador de

custo, todos com frequência trimestral. Além da análise dos dados por empresa em cada

trimestre, foi realizada uma análise de acordo com a região de atuação: Região Norte, Região

Nordeste, Região Centro-Oeste, Região Sudeste e Região Sul.

Tanto a análise de Cluster quanto a estatística descritiva foram realizadas com o auxilio do

software Minitab 15 ®. Já o cálculo do coeficiente de Pearson e os testes de hipóteses foram

realizados com o auxílio do software MS EXCEL ®.

4.1 Coeficiente de correlação

Foi calculado o coeficiente de correlação de Pearson (r) (Tabela 2) entre dos indicadores de

DEC, FEC e Custo de todas as empresas.

Tabela 2 - Correlação entre os dados

DEC todas FEC todas Custo todas

DEC todas 1

FEC todas 0,9213 1

Custo todas -0,0211 -0,0052 1 Fonte: Elaborado pelo autor com o Software MS EXCEL®



8

Percebe-se que o DEC e o FEC possuem elevada correlação entre si. O que é corroborado

pela estatística descritiva já apresentada, pois os valores da estatística descritiva de DEC e

FEC são relativamente próximos, com exceção dos valores de máximo.

Já o indicador de custo apresenta correlação negativa quase nula com os indicadores de

qualidade. Ou seja, há uma indicação muito fraca de que quanto menor o indicador de

qualidade (ou seja, melhor serviço), maior o custo para se oferecer o serviço.

4.2 Análise de cluster

Assim como na estatística descritiva, para a análise de cluster, cada empresa representou um

caso para a realização das análises estatísticas. A seguir são apresentados os dendrogramas

para a análise de cluster por DEC, FEC e Custo por empresa e região.

A seguir, é apresentada a saída do Minitab para a Análise de Cluster de DEC por empresa

(Figura 1), utilizando o método da ligação completa.

Figura 1: Dendrograma de DEC por empresa

A partir do dendograma, observa-se que as distribuidoras AES SUL, AMPLA, Bandeirante,

CPFL Piratininga, Eletropaulo, Elektro, Enersul, ESCELSA e Light possuem um grau de

similaridade elevado. Todas as empresas são da região sudeste e sul, mostrando tendência de

comportamento similar do indicador DEC entre essas empresas e nessa região.

COEL

BA

COSE

RN

CELP

ERG

E

COEL

CE

CEMAR

CELP

A

CEMAT

LIGH

T

ESCE

LSA

ENER

SUL

ELEK

TRO

ELET

ROPA

ULO

CPFL

- Pira

tininga

BAND

EIRA

NTE

AMPL

A

AES

SUL

73,08

82,06

91,03

100,00

Variables

Similarity

DendrogramSingle Linkage; Correlation Coefficient Distance



9

Por outro lado, CELPE, COSERN e COELBA formam outro grupo, todas da região nordeste,

mostrando que há uma tendência semelhante entre as empresas, distinta das empresas citadas

do sul e sudeste.

A seguir, é apresentada a saída do Minitab para a Análise de Cluster de FEC por empresa

(Figura 2).

Figura 2: Dendrograma de FEC por empresa

CELPA

COSER

N

COELBA

LIGH

TRGE

COEL

CE

CEMAR

CELP

E

ESCEL

SA

ENER

SUL

CEMAT

BANDEI

RANTE

CPFL-

Pira

tininga

ELET

ROPAUL

O

ELEK

TRO

AMPL

A

AES S

UL

57,93

71,95

85,98

100,00

Variables

Similarity


O dendrograma de FEC possui uma configuração próxima à daquela do dendrograma de

DEC: AES SUL, AMPLA, BANDEIRANTE, ELEKTRO, LIGHT, ELETROPAULO,

COELBA e ESCELSA possuem um grau de similaridade elevado, empresas da região sul e

sudeste.

As empresas da região Nordeste (COELCE, CEMAR, COSERN, CELPE, COELBA) não

apresentam grande grua de similaridade entre si para o FEC.

Assim como na análise de cluster de DEC, na análise de Cluster por FEC, a CELPA não

possui elevado grau de similaridade com nenhuma outra distribuidora.

A seguir, é apresentada a saída do Minitab para a Análise de Cluster de Custos por empresa

(Figura 3).

Figura3 - Dendrograma de custo por empresa



10

CPFL

Pira

tininga

LIGH

T

CEMARRG

E

CELP

A

AMPL

A

CEMAT

ESCE

LSA

Elek

tro

COEL

BA

AES EL

ETRO

PAUL

O

COEL

CE

ENER

SUL

COSE

RN

CELP

E

BAND

EIRA

NTE

AES

SUL

65,49

76,99

88,50

100,00

Variables

Similarity


O dendrograma mostra que AES SUL, Bandeirante, CELPE, COSERN, COELCE,

ENERSUL,AES Eletropaulo, COELBA,ELEKTRO, e ESCELSA foram um grupo com

grande grau de similaridade entre si. Já CPFL Piratininga possui pequeno grau de similaridade

com qualquer outra empresa. È perceptível que as empresas em relação ao custo se

mantiveram mais próximas do que em relação aos indicadores de qualidade.

4.3 Testes de hipótese

Nessa seção são apresentados os resultados dos testes de hipóteses para diferença de médias.

São comparados os indicadores de custos das empresas que apresentam menor grau de

similaridade em termos de indicadores de qualidade. Tal análise também foi realizada para as

empresas agrupadas por região de atuação.

As hipóteses para os testes são:

Hipótese nula – H0: Existe igualdade entre o nível de custos das empresas com melhor e pior

qualidade de serviço de distribuição de energia elétrica, ou seja, a diferença entre as médias é

nula.

Hipótese alternativa H1: Os níveis de custos das empresas de melhor qualidade são diferentes

daquelas que apresentam pior qualidade do serviço de distribuição de energia.

Com base na análise de cluster já apresentadas, as distribuidoras AES SUL e COELBA

apresentam o menor grau de similaridade entre si em termos de DEC.



11

Os dados para esse teste hipótese são:

H0: COELBA e AES SUL apresentam o mesmo nível de custo

H1: COELBA e AES SUL não apresentam mesmo nível de custo

A Tabela 3 abaixo mostra as variáveis de custo da COELBA e AES SUL:

Tabela 3 - Estatística descritiva de custo para COELBA e AES SUL

A estatística Z calculada para a diferença de médias foi 0,803285. Como o valor tabelado de Z

é 1,959963985, há evidência estatística com significância de 95% de que a hipótese nula deve

ser aceita, não há uma diferença entre os custos da COELBA e AES SUL. Ou seja, apesar do

nível de serviço dessas distribuidoras ser diferente, o mesmo não se pode afirmar sobre o

custo de distribuição de serviço.

Com base na análise de cluster já apresentadas, as distribuidoras AES SUL e CELPA

apresentam o menor grau de similaridade entre si em termos de FEC.

Os dados para esse teste hipótese são:

H0: CELPA e AES SUL apresentam o mesmo nível de custo

H1: CELPA e AES SUL não apresentam mesmo nível de custo

A Tabela 4 abaixo mostra as variáveis de custo da CELPA e AES SUL.

Tabela4 - Estatística descritiva de custo da AES SUL e CELPA

Variáveis Coelba AES SUL

Média 0,562278 0,670383

Variância 0,549226 0,247673

Tamanho da amostra 44 44

Variáveis CELPA AES SUL

Média 0,759506 0,670382982

Variância 1,176019 0,247673403




12

A estatística Z calculada para a diferença de médias foi -0,49546. Como o valor tabelado de Z

é 1,959963985, com significância de 95% deve-se aceitar H0, há evidência estatística de que

não há uma diferença entre os custos da CELPA e AES SUL. Ou seja, apesar do nível de

serviço dessas distribuidoras ser diferente, o mesmo não se pode afirmar sobre o custo de

distribuição de serviço.

Com base nas análises de cluster já apresentadas, as distribuidoras da região Norte e Sul

apresentam o menor grau de similaridade entre si em termos de DEC e FEC.

Assim, as hipóteses são:

H0: As regiões Norte e Sul apresentam o mesmo nível de custo

H1: As regiões Norte e Sul não apresentam não mesmo nível de custo

A Tabela 5 abaixo mostra as variáveis de custo das regiões Norte e Sul:

Tabela 5 - Estatística descritiva de custo das regiões Norte e Sul

A estatística Z calculada para a diferença de médias foi -0,83641. Como o valor tabelado de Z

é 1,959963985, com significância de 95% há evidência estatística de que não há uma

diferença entre os custos das distribuidoras da região Sul e a da região Norte. Ou seja, apesar

do nível de serviço das distribuidoras dessas regiões ser diferente, o mesmo não se pode

afirmar sobre o custo de distribuição de serviço.

5. Conclusões e sugestões para trabalhos futuros

A partir dos testes realizados, foi comprovado que há uma correlação linear forte entre os

indicadores de qualidade DEC e FEC, mas não há evidencias estatísticas de que há uma

correlação entre os indicadores de qualidade e o indicador de custo. De fato, ao se realizar o

teste de hipóteses para diferença de média de indicador de custo, entre as distribuidoras que

possuem maior dissimilaridade, foi aceita a hipótese conservadora.

Variáveis Norte Sul

Média 0,759506 0,616231

Variância 1,176019 0,115055




13

Com a análise de cluster, pode-se concluir que a CELPA apresenta pior nível de serviço

oferecido e destoa muito negativamente das demais empresas.

As distribuidoras das regiões Sul e Sudeste apresentam os melhores indicadores de

continuidade. Os resultados obtidos divergem dos encontrados em estudos anteriores como os

de Alencar e Guerreiro (2004) e Pinto e Gomes (2010), uma vez que eles verificaram que a

maior parte das empresas com serviços de maior qualidade possuem menores custos de

produção.

Dentre as possíveis causas desses resultados, podemos citar o fato do serviço de distribuição

de energia elétrica no Brasil ser oferecido em um regime de concessão e vasta parte dos

clientes não poderem escolher qual empresa fornecerá o serviço de distribuição de energia.

Além disso, a ANEEL estabelece valores máximos de DEC e FEC, sendo os estímulos para

que haja a redução desses indicadores, a multa que a agência aplica caso os indicadores

excedam os valores estabelecidos e a compensação financeira do consumidor em caso de

transgressão dos limites máximos dos indicadores.

Outra possível causa dos resultados observados pode ser a grande diferença regional entre as

diversas áreas atendidas pelas distribuidoras estudadas, principalmente no que diz respeito à

densidade de consumidores e os custos e dificuldades em se atender com a devida qualidade

áreas em que há baixa densidade de consumidores.

Ressalta-se também a possibilidade de aprofundamento de estudos com utilização de outros

indicadores tanto de qualidade quanto de custos ou outros de desempenho financeiro, para

futuros trabalhos. Sugere-se ainda o estudo dos impactos da não qualidade de energia para as

empresas distribuidoras e para o consumidor final, bem como, a averiguação da influência da

densidade de consumidores na qualidade do serviço prestado pelas empresas distribuidoras de

energia elétrica.

Sugere-se, também, averiguar se há alguma correlação entre as empresas, avaliando-se cada

indicador e se há alguma correlação entre os valores dos indicadores de continuidade com os

limites impostos pela ANEEL.

REFERÊNCIAS

ALBUQUERQUE, A. A. D.; CARVALHO, F. L. D.; BONIZIO, R. C. D. A qualidade dos serviços das

distribuidoras de energia elétrica do sudeste e impacto em seu desempenho financeiro. XXVII Encontro

Nacional de Engenharia de Produção. Foz do Iguaçu: PUC-PR. 2007. p. 1-10.



14

Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Resoluções. Site da ANEEL, 2011. Disponivel em:

<www.aneel.gov.br>. Acesso em: 19 Julho 2011.

Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Dados por empresa. Site da Agência Nacional de Energia

Elétrica. Disponivel em: <www.aneel.gov.br>. Acesso em: 20 Fevereiro 2013.

Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Relatório Anual. 2012.disponível em< www.aneel.gov.br>

Acesso em 20 de outubro de 2013

BALTAZAR, A. C. S. Qualidade da energia no contexto da reestruturação do setor elétrico brasileiro. São

Paulo, 2007. Dissertação – Programa Interunidades de Pós - Graduação em Energia, Universidade de São Paulo,

São Paulo, 2007.

BRUNI, A. L. ; SILVA, S. C. M. ; PAIXAO, R. B. . Melhor e mais caro: um estudo sobre a associação entre a

percepção dos preços e a qualidade dos produtos e serviços. Caderno de Pesquisas em Administração (USP),

v. 13, p. 1-16, 2007

CORRÊA, H. L.; CAON, M. Gestão de Serviços: Lucratividade por meio de operações e satisfação dos

clientes. São Paulo: Atlas, 2002

COSTA, L. M da; OLIVERIA, E. A. Q. Análise da importância da energia elétrica no crescimento

econômico brasileiro . VIII Encontro Latino Americano de Iniciação Científica e IV Encontro Latino

Americano de Pós-Gradução –Universidade do Vale do Paraíba. 2004 p.3

CROSBY, P. B. Quality is free: the art of making quality certain. Nova York: Hodder & Stoughton, 1979.

DE GREGORI, R.; LOPES, L. F. D.; CERETTA, P. S. Custos da qualidade: A realidade em empresas do setor

industrial certificadas ISO 9000 versão 2000 da região centro oeste do RS. Congresso USP de Controladoria e

Contablidade. São Paulo: [s.n.]. 2004. p. 15.

FRANCISCATTO, A. Melhoria dos índices: DEC-FEC-DIC-FIC no processo de fornecimento de energia

elétrica da usina hidroelétrica de Nova Palma. 18º Congresso Regional de Iniciação Científica e Tecnológica.

Itajai: [s.n.]. 2003.

GOMES, L. G. D. S. Reavaliacção e melhoria dos processos de beneficiamento de não tecidos com base em

reclamações de clientes. Produção On Line, Florianópolis, v. 6, n. 2, Agosto 2006. ISSN 1676 - 1901.

JURAN, J.M.; GRYNA, F. M. Controle da Qualidade. São Paulo: Makron Books, vol. 1, 1991. 377p.

LASCELLES, D. M.; DALE, B. G. A review of the issues involved in quality improvement. A review of the

issues involved in quality improvement, v. 5, n. 5, p. 746-94, 1988. ISSN 0265-671X.

PINTO, L. J. S.; GOMES, J. S. Custos da qualidade: um estudo de caso na panificadora Golden Vital. Revista

de Informação Contábil, Recife, v. 4, n. 3, p. 57-76, Setembro 2010. ISSN 1982-3967.

PONTEL, S.; MIGUEL, P. A. C. Estudo de caso em custos da qualidade na categoria de falhas externas.

Encontro Nacional de Engenharia de Produção. Rio de Janeiro: Abepro. 1999.

SLACK, N.; CHAMBERS,S.; JOHNSTON, R. Administração da Produção. 2ª Edição. São Paulo: Atlas,

2002.

TATIKONDA, L. U.; TATIKONDA, R. J. Measuring and reporting the cost of quality.

Production and Inventory Management Journal, p. 1-7, 1996. ISSN 0897-8336.

WERNKE, R. Custos da qualidade: uma abordagem prática. 1ª Edição. ed. Porto Alegre: Conselho Regional de

Contabilidade do Rio Grande do Sul, 2000.

.



15

anÁlise sobre a relaÇÃo entre os custos e a...

Documents