aplicaÇÃo do controle estatÍstico de processos (cep) no...

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 )

[email protected]

BRUNA FERNANDA SILVA LEAO (UFG )

[email protected]

carulina marques (UFG )

[email protected]

Paula Soares Carvalho (UFG )

[email protected]

Julio Cesar Valandro Soares (UFG )

[email protected]

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.



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



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



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



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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



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.



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



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



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


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


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



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



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.




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.




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.

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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.

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BESERRA, Rodrigo Azevedo; VALERIA, Thalita Medeiros; SILVA, Arrthur Barbosa; OLIVEIRA, Fabiola

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14

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