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1 Acadêmico do curso de Engenharia de Produção da Universidade Tecnológica Federal do Paraná. 2 Acadêmico do curso de Engenharia de Produção da Universidade Tecnológica Federal do Paraná. 3 Acadêmico do curso de Engenharia de Produção da Universidade Tecnológica Federal do Paraná. 4 Acadêmico do curso de Engenharia de Produção da Universidade Tecnológica Federal do Paraná. 5 Doutor em Eng. Mecânica pela Universidade de São Paulo (USP), na área de modelagem e simulação. Professor

Adjunto do Departamento de Engenharia de Produção da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR).

APLICAÇÃO DA TEORIA DAS FILAS EM UM CENTRO DE ATENDIMENTO DE

SAÚDE EM PONTA GROSSA – PR.

Bruno Alexandre Oliveira 1 (UTFPR) [email protected]

Fernanda Gomes Andrade 2 (UTFPR) [email protected]

João Manuel Grollmann Pellissari 3 (UTFPR) [email protected]

Leticia Pavan 4 (UTFPR) [email protected]

Shih Yung Chin 5 (DAENP - UTFPR) [email protected]

Resumo

A necessidade de atender bem, quando se fala em serviços, exige cada vez mais esforços das

grandes empresas, órgãos públicos e até mesmo indústrias. Isto ocorre principalmente quando

o serviço em questão tem ligação direta à saúde. A observação mais simples quanto a qualidade

de um atendimento, muitas vezes se dá a partir da espera que o mesmo gera, sendo avaliado,

não o serviço em si, mas o fator que o antecede. A ferramenta que se mostra eficaz na resolução

de problemas desta natureza é a Teoria das Filas. Este método tem a capacidade de avaliar se

há longos períodos de espera pelos clientes que estão em busca do serviço em questão, e a

eficiência do sistema como um todo. Assim este estudo teve como objetivo avaliar o sistema de

atendimento em um centro de atendimento à saúde na cidade de Ponta Grossa-PR. Analisaram-

se as informações quanto ao fluxo de pacientes, e coletaram-se dados que permitiram verificar

que a capacidade de atendimento atual é maior que a taxa de chegada, devido ao sistema de

agendamento prévio que delimita a quantidade de atendimentos diários, baseando-se em uma

estimativa falha. Contudo, a proposta de melhoria, servirá de base para que o sistema continue

funcionando eficazmente, porém atendendo a real demanda diária.

Palavras-chaves: Serviços, Saúde, Teoria das Filas.

mailto:[email protected]





1. Introdução

É notória a insatisfação da população quanto á serviços públicos, sendo a saúde um dos

destaques, a qual o governo é responsável segundo a Constituição Federal Brasileira no artigo

196:

“Art. 196 - A saúde é direito de todos e dever do Estado, garantido mediante políticas sociais e

econômicas que visem à redução do risco de doença e de outros agravos e ao acesso universal e

igualitário às ações e serviços para sua promoção, proteção e recuperação.”

Baseando este estudo nas obrigações definidas pela lei onde o sistema público de saúde deve

prover o acesso universal e igualitário, principalmente aqueles que mais necessitam. “No Brasil,

apesar da existência de recursos de alta tecnologia e de profissionais competentes, o desafio da

saúde pública está em oferecer seu acesso à população de baixa renda. Isto confere às questões

relacionadas à saúde pública um carácter social, político, econômico e cultural”. (Fillipi,

Campagner, Piva, Basilio, Toso, 2006).

A aplicação da Teoria as Filas, juntamente com proposições coerentes é inerente à qualidade

dos resultados posteriores, tanto quanto a aspectos quantitativos e qualitativos. O que traz

benefícios para ambos os lados, tanto dos servidores quanto dos pacientes. Segundo Tsai & Lu

(2005), reduzir o tempo de espera é um fator de grande importância para ganho de credibilidade,

mostrando assim uma primazia quanto ao serviço prestado.

Paralelamente a isso, há um cenário com verbas mal aproveitadas, principalmente na área da

saúde gerando uma qualidade inadequada do serviço prestado pelo Estado. Obrigando cerca de

48,7 milhões de habitantes, 25% da população, a serem usuários de planos de saúde (dados da

Agência Nacional e Saúde Suplementar), logo a universalidade proposta na Constituição é

minada por conta de uma qualidade inferior a requerida, demonstrando a relevância de dar

atenção às suas características e problemas. Porém, as circunstâncias que geram tais filas

acabam sendo suposições sem bases de dados na grande maioria. Por consequência, esse artigo

possui importante relevância, especialmente aos centros de atendimento que possuem um fluxo

semelhante ao estudado, pois fornece uma visão mais ampla e precisa por conta da metodologia

empregada.

Existem outros problemas além das filas, mas uma reestruturação não complexa pode ajudar a

diminuir inconvenientes do tempo de atendimento utilizando menos recursos. Evidentemente é

preciso melhorias na própria estrutura e investimento, já que “a crise na saúde pública do Brasil

deve ser considerada sob três aspectos básicos, quais sejam, a deficiência na estrutura física, a

falta de disponibilidade de material-equipamento-medicamentos e a carência de recursos

humanos.” (MADEIRO, 2013). A seguinte abordagem não invade todos esses âmbitos, mas

abrange a esfera organizacional e a decorrência de fluxo de pessoas, de forma que torna viável

e sustentável tal proposta de avanço, como será mostrado.

2. Referencial teórico

2.1 Teoria das filas

Considerando um sistema, onde “clientes” chegam buscando algum serviço ou trabalho, tais

como pessoas requerendo um atendimento em bancos ou hospitais, navios a espera de atracar

em um porto, ou até mesmo em um estoque. Se esta demanda ocorre com muita frequência, os

clientes terão de esperar pelo atendimento, gerando fila. A fila se caracterizada quando a

chegada de clientes ultrapassa a capacidade de atendimento, o que pode ocorrer por inúmeros

motivos.

Como consequência do aumento de clientes e da ineficiência do sistema em atender a demanda

seja ela de forma local ou global, passageira ou permanente, formam-se filas. Para encontrar o

ponto de equilíbrio entre a satisfação dos clientes e a viabilidade econômica, usam-se técnicas

de simulação para o provedor de serviço (ARENALES et al., 2007). A partir da 2ª Guerra

Mundial, a teoria das Filas começou a ser difundida e encontrou aplicações em diversos campos

das Ciências Aplicadas, como transportes, sistemas de armazenagem, telecomunicações, etc.

A Teoria das Filas é uma das áreas da Pesquisa Operacional que utiliza conceitos de processos

estocásticos e trata de maneira matemática o estudo das filas. Ela tem a finalidade de analisar o

sistema, prevendo o comportamento das filas, adequando as mesmas ao dimensionamento

adequado de equipamentos, instalações e infraestruturas. Analisando a Teoria das Filas

proposta por Arenales et al. (2007), é possível encontrar prováveis melhorias para o problema

no sistema, onde por meio de fórmulas matemáticas estuda a relação entra as demandas e os

atrasos sofridos pelo cliente do sistema, e assim avaliar o desempenho dessa relação em função

da disposição do sistema.

A figura 1 representa a definição feita por Prado (1999), onde os elementos da fila são definidos

por uma população, podendo ser infinita ou finita. Os clientes oriundos desta população formam

um fila à espera do atendimento e seguida conclusão do serviço. Os clientes saem do sistema

de filas após a conclusão do serviço. Quando a quantidade de clientes é desconhecida ou grande,

a população é definida como infinita. Caso contrário, esta população é considerada finita.

O sistema de filas é caracterizado em relação ao processo de chegada, o processo de

atendimento e a disciplina das filas. Onde o processo de chegada é definido como a taxa média

de chegada (λ), ou pela diferença entre os tempos de chegadas sucessivas aleatórias

(ARENALES et al. 2007). Esse processo deve conter uma distribuição de probabilidade e uma

distribuição normal. Como há certeza da taxa de chegada e o processo é determinístico, uma

destas médias determina completamente o processo de chegada.

Figura 1- Representação teórica de filas

Fonte: Adaptado Prado(1999)

λ = ∑ 𝑛𝑝∗𝑓

𝑛𝑝 , onde np é o número de pessoas que chegam na fila e f é frequência.

O processo de atendimento é considerado como a disponibilidade do sistema, quantificado

através do ritmo médio de atendimento (μ) e do tempo ou duração média do serviço (TA).

Arenales et al. (2007) afirma que um servidor pode atender apenas um cliente por vez, e esse

processo não varia ao longo do tempo e não é afetado pelo número de clientes existentes no

sistema. Como há variações no tempo de atendimento, é preciso encontrar o tempo médio de

atendimento, através da média dos tempos. O número de servidores caracteriza o estudo e a

modelagem do sistema de filas. É chamado de tempo ocioso quando o servidor não possui

clientes para atender.

μ = 1

𝑇𝐴

𝑇𝐴 = ∑ 𝑇𝑖∗𝑓

𝑛, onde Ti é o tempo de atendimento por pessoa e f é a frequência

A disciplina da fila é a maneira como os clientes serão selecionados e ordenados, para em

seguida serem atendidos. O mais comum é a disciplina FIFO (First in, First out), onde o

primeiro cliente que chega é o primeiro a ser atendido, existem outras menos comuns, onde a

ordem de chegada não é o critério utilizado. O comportamento do sistema pode ser demonstrado

seguindo a notação de Kendall-Lee, como A/B/c/K/m/Z onde, segundo Arenales et al. (2007),

A é descrito como a ordenação entre os intervalos de tempos entre as chegadas, B a ordenação

do tempo de atendimento, c é a capacidade de servidores disponíveis, K é a capacidade máxima

de atendimento que o sistema pode oferecer, m é a dimensão da população que proporciona os

clientes e Z é a disciplina da fila.

2.2 Filas nos serviços de atendimento público à saúde

Quando o tema são os serviços de atendimento público à saúde, deve-se considerar a

constituição anteriormente citada, no entanto, Sarmento Júnior et al (2005), ressaltam que

apesar da excelência teórica da legislação, é visto que o acesso aos serviços de saúde é um dos

problemas mais graves de nossa sociedade, onde não se vê eficácia, a estrutura é falha e

principalmente há uma escassez de recursos. Fator que determina a situação nacional da saúde,

e também deixa evidente a alta demanda sobre uma capacidade de atendimento inferior ao

necessário.

De forma idiossincrática, nos serviços de atendimento público a saúde a sensação de qualidade

no atendimento e respeito, está relacionada ao tempo de espera pelo atendimento. De encontro

com essa observação, Gianesi (2005), cita as relações interpessoais diretas ou indiretas que

envolvem a obrigação de espera, onde o atendimento de qualidade significa compreender a

demanda de clientes, organizar sistemas que controlem e ajustem a capacidade de atendimento

em função da demanda, que como consequência reduzem o tempo de espera adequando o

serviço da melhor forma ao cliente.

3. Metodologia

O sistema CAS (Centro de Atenção à Saúde), é composto por clínicos gerais, os quais realizam

consultas para simples diagnóstico. Esse sistema foi instituído para desafogar postos de saúde

e prontos socorros da cidade. Como os atendimentos da unidade se restringem a consultas, a

organização estima uma taxa de atendimento de 6 clientes por hora por médico, porém não é

certeza que 1 cliente será atendido a cada 10 minutos. Um estudo detalhado é necessário para

reduzir esta incerteza.

Quanto a pesquisa, esta é considerada aplicada, sendo apoiada no que diz Barros e Lehfeld

(2000), a pesquisa aplicada tem como objetivo produzir conhecimento para aplicação de seus

resultados. Appolinário (2004) contribui para essa visão ressaltando que pesquisas aplicadas

têm o objetivo de “resolver problemas ou necessidades concretas e imediatas”, fato verificado

através do atual cenário da saúde.

Para obtenção dos dados foi previamente analisado o fluxo de pacientes, para o entendimento

do sistema existente e definição de pontos estratégicos para que a tomada de tempos fosse

estabelecida da melhor forma. O período de atendimento diário aos pacientes começa às 10

horas e segue até às 22 horas. Para o estudo em questão os autores se organizaram de forma a

cobrir as 12 horas de atendimento, para possuir dados confiáveis.

Em relação ao fluxo de atendimento do CAS, conforme informação cedida por funcionários, a

fila para agendamento de consultas inicia-se às 8 horas da manhã e os atendimentos às 10 horas,

em média 200 pacientes aguardam o agendamento, porém nem todos conseguem já que devido

a escala diária e a taxa de atendimento estimada por médico, os agendamentos cessam quando

atingem a capacidade máxima estimada.

A obtenção dos dados foi feita pelo uso de cronômetros digitais e realizada de forma onde foi

possível determinar o tempo de início e fim do cadastro, triagem e da consulta durante todo o

expediente.

4. Análise do cenário atual

Após o agendamento, iniciam-se os atendimentos, os primeiros da fila, são atendidos às 10

horas, os próximos pacientes são aconselhados a comparecer ao CAS 30 minutos antes do

horário agendado para cadastro e triagem a fim de agilizar o processo, porém todos pacientes

da hora seguinte chegam juntos gerando fila no local, porem a chamada, obedece o sistema

FIFO.

Ao chegar ao CAS, o paciente entra no que foi considerado pelos autores, o sistema 1, onde

iniciam seu trajeto, como pode ser visto na figura 2. No ponto 1 ocorre a realização do cadastro

e em sequência a triagem, ponto 2 (que consiste em procedimentos de medição de pressão

sanguínea, temperatura e condições momentâneas do paciente) em seguida são encaminhados

para aguardar a consulta.

Na sequência, o paciente entra no sistema 2, que é a espera pela consulta no ponto 3, e o

atendimento efetivo tendo o seu fim no ponto 4. O fluxo geral de pacientes, é exemplificado na

figura 2, como citada anteriormente.

Figura 2 – Indicação de fluxo de pacientes em planta baixa

Fonte: Autoria própria

Baseando-se na estimativa prévia, dita anteriormente, os administradores limitam o

atendimento diário de acordo com o número de médicos disponíveis mediante escala,

ressaltando que raramente atinge seu máximo potencial. Sendo assim foi analisado o

comportamento do sistema 2 de atendimento no decorrer das 12 horas (720 minutos), como é

possível visualizar nos gráficos 1, 2 e 3 a seguir.

0

10

20

30

40

50

60

70

30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360 390 420 450 480 510 540 570 600 630 660 690 720

AC

UM

ULA

DO

TEMPO ( MIN )Chegada Acumulada Atendimento Acumulado

Gráfico 1 – Chegada Acumulada x Atendimento Acumulado (1 médico).

Fonte: Autoria própria.

Observa-se seguindo a estimativa da taxa de atendimento (6 pacientes por médico por hora),

quando não há variação de médicos durante o período, os gráficos de atendimento não sofrem

grande alteração e a fila gerada não é significante, sendo máxima de 3 pacientes no intervalo

de 1 hora para 1 médico, 6 pacientes no intervalo de 1 hora para 2 médicos. Quando há alteração

da taxa de atendimento durante o período como mostra gráfico 3, a chegada faz com que ocorra

maior fila no trecho com mais servidores disponíveis, porem a taxa de atendimento é

multiplicada por 3, gerando fila máxima de 9 pessoas para o período com 3 médicos e logo em

seguida sendo reduzida para zero, proporcionando sensação de que o sistema existente é

eficiente.

0102030405060708090

100110120130140

30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360 390 420 450 480 510 540 570 600 630 660 690 720

AC

UM

ULA

DO

TEMPO ( MIN )

Chegada Acumulada Atendimento Acumulado

0102030405060708090

100

30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360 390 420 450 480 510 540 570 600 630 660 690 720

AC

UM

ULA

DO

TEMPO ( MIN )


Gráfico 3 - Chegada acumulada x Atendimento Acumulado (Variação de servidores).



Gráfico 2 Chegada acumulada x Atendimento Acumulado (2 médicos).

5. Analise e discussão dos resultados reais

Realizaram-se observações, comparações e estudos dos sistemas, baseando-se nos tempos

cronometrados durante o acompanhamento da jornada de trabalho do CAS. Após estas

observações e a coleta de dados, entendeu-se que para o sistema 1, a taxa de chegada real pode

ser considerada como o número de médicos multiplicado por 6, pois a chegada de pacientes

ocorre de uma só vez na meia hora anterior ao atendimento, e isso ocorre porque a fila é

delimitada no momento do agendamento, quanto a taxa de atendimento real, essa é vista na

tabela 1:

Tabela 1 - Taxa de atendimento sistema 1.

Horário Quantidade de

Médicos

Chegada Taxa de

atendimento

real

10h 2 médicos 12 5 min/ paciente

11h 2 médicos 12 4 min/paciente

12h 1 médico 6 2min/paciente

13h 2 médicos 12 4min/paciente



16h 3médicos 18 3min/paciente







O sistema 2, por sua vez possui as mesmas características, chegadas reais sendo todas na hora

da consulta, e o atendimento é que possui variação, como pode ser visto na tabela 2, juntamente

com a taxa de atendimento prevista, para comparação.

Tabela 2 - Taxa de atendimento sistema 2 e taxa estimada.

Horário Quantidade de

médicos

Chegada Taxa real de

atendimento

Taxa estimada

de atendimento

10h 2 médicos 12 6min/pessoa 10min/pessoa


12h 1 médico 6 7min/pessoa 10min/pessoa




16h 3médicos 18 4min/pessoa 10min/pessoa







Ao plotar o gráfico de análise do atendimento, ele será o mesmo gráfico 3, já visto neste artigo,

onde há variação da quantidade de servidores, com uma taxa de chegada controlada baseada na

taxa de atendimento estimada, porém com a taxa de atendimento real é possível visualizar que

há geração de filas mínimas apontando para uma atendimento de excelência, onde a capacidade

de atendimento é maior que a chegada acumulada, como pode ser visto no gráfico 4, abaixo.

Gráfico 4 - Chegada acumulada x Atendimento acumulado com base nos dados obtidos.


O método de agendamento prévio é efetivo, em questão de tempo de espera e controle de

atendimentos, mas ineficiente quanto ao número de pessoas atendidas diariamente, pois limita

o atendimento. Ao observar a taxa real de atendimento, verifica-se que o número de pessoas

atendidas poderia ser maior, o que remete à questão social, de acesso da população ao

atendimento de saúde pública.

Considerando os atendimentos realizados baseados nas estimativas do cenário atual e de acordo

com a taxa de atendimento real, no dia em que a jornada foi observada, realizou-se o cálculo

como segue na formula abaixo, é possível observar uma discrepância que ocorre quanto a

quantidade de pessoas atendidas, visualizando o gráfico 5.

∑ (60𝑚𝑖𝑛

𝑡𝑎𝑥𝑎 𝑑𝑒 𝑎𝑡𝑒𝑛𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜/𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜) ∗ (𝑄𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑑𝑒 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑑𝑜𝑟𝑒𝑠)

12

ℎ=1

0

12

24

36

48

60

72

84

96

108

120

132

30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360 390 420 450 480 510 540 570 600 630 660 690 720

AC

UM

ULA

DO

TEMPO ( MIN )


Gráfico 5 – Comparação entre atendimento realizado baseado em estimativa e atendimento possível baseado na taxa de atendimento real


Observa-se que a diferença ultrapassa o dobro de pacientes atendidos, porém não esquecendo

que há atendimentos rápidos de 2 minutos, por exemplo, para obtenção de receitas, enquanto

existem atendimentos de 20 minutos, em casos mais graves, o que geram uma margem de

segurança. Com tudo, durante a jornada observada, foram poucos os atendimentos que

ultrapassaram a estimativa, podendo ser considerados pontos fora da curva após uma análise

estatística.

6. Sugestão de melhoria

Observando os dados deste estudo, é visível a necessidade de mudanças no sistema, visando

atingir dois aspectos, que se destacam: a espera excessiva de alguns clientes à consulta e o

tempo ocioso gerado, visto que a capacidade máxima de atendimento demonstra ser superior à

de chegada.

Como há variação da duração de cada atendimento e a taxa teórica de atendimento mostrou-se

imprecisa, é necessária uma classificação mais eficiente quanto ao tipo de consulta a ser

realizada no período. Possibilitando assim um melhor controle das ocorrências em cada

unidade, além de um processamento estatístico posterior para obter informações confiáveis

quanto a futuras melhorias. Tal classificação deve levar em conta:

Tipo de serviço requerido (atenção exigida pelo paciente);

Tempo de atendimento médio de cada médico;

Com a classificação finalizada, e com a fila e sua sequência estabelecida temos agora a

possibilidade de calcular o tempo real estimado para cada período, tendo como base 6 pessoas

por médico no período de 1 hora. Observando a tabela 3, referente ao período que inicia às 12

horas, percebe-se que o atendimento termina 14 minutos e 40 segundos antes do previsto, esse

intervalo é considerado o tempo ocioso do sistema, sendo que o efetivo é de 45 minutos e 10

segundos, contabilizando a entrada do primeiro cliente até a saída do último neste período.

132

283

0

50

100

150

200

250

300

1

Atendimento Atual Atendimento possível

Tabela 3 – Analise de duração de consulta no período com início às 12h.

Clientes Entrada Saída Duração

1 12:00:10 12:02:35 00:02:25

2 12:02:00 12:07:00 00:05:00

4 12:07:00 12:10:23 00:03:23

5 12:12:00 12:20:00 00:08:00

3 12:20:25 12:25:45 00:05:20

6 12:25:20 12:45:20 00:20:00

Média 00:07:21


Ou seja, nosso período real de atendimento não é mais uma hora, mas sim o tempo efetivo

mencionado. Assumindo uma margem de erro de 5 % para cálculo estatístico, adicionada a

duração de cada consulta, temos um novo tempo estimado do período, de 00:46:20. Logo,

ocorre o início da próxima sequência de acúmulos que se encaixa diretamente após o

atendimento do último indivíduo, desta maneira o tempo ocioso seria reduzido

consideravelmente. Tal medida deve ser estabelecida continuamente desde o primeiro instante

até o último através das classificações obtidas em primeira instância, considerando a capacidade

de cada escala de trabalho.

Em relação a espera, como o agendamento é realizado por períodos, ou seja, os pacientes são

alocados a cada hora e não possuem um horário específico, se a capacidade do espaço de tempo

em questão é de seis atendimentos e as pessoas agendadas são orientadas a chegar 30 minutos

antes, então o primeiro da fila terá uma espera teórica de 30 minutos após sua chegada, mas o

último também esperará 30 minutos, adicionando-se o tempo de cada atendimento realizado.

Baseando-se na proposta anterior quanto a obtenção de uma estimativa mais precisa, é possível

prever durante o dia, o início e a duração de cada atendimento do período, adotando o mesmo

critério de 6 pacientes por hora por médico (para melhor comparação), porém com tempos mais

ajustados. Podemos reduzir a margem de espera inicial de 30 para 15 minutos para o primeiro

paciente do intervalo, e de posse deste tempo, o valor da espera do próximo cliente é baseado

no tempo de atendimento do anterior, somado ao valor estimado de espera. Através desta

sequência, constatamos a possibilidade de igualdade nos tempos de espera, sendo que os erros

possíveis da margem de chegada estão inclusos no tempo presumido na hora do agendamento.

De acordo com a simples fórmula a seguir temos a chegada requerida para o usuário do sistema,

baseando-se numa espera regular de 15 minutos.

𝑻𝒄𝒏 = 𝑻𝒂𝒈𝒏 − 𝟏𝟓

Tcn = Tempo de chegada do cliente n

Tagn = Tempo previamente agendado para o cliente n

Conforme a tabela 4, a seguir:

Tabela 4 Metodologia para diminuição de espera.

Cliente Tempo

Agendado

Tempo de

atendimento

estimado

Tempo agendado

+ atendimento

do anterior

Chegada

requerida

Tempo

de

espera

1 11:00 7 11:00 10:45 15

2 11:07 6 11:00+00:07 10:52 15

3 11:13 8 11:07+00:06 10:58 15

4 11:21 10 11:13+00:08 11:06 15

5 11:31 7 11:21+00:10 11:16 15

6 11:38 7 11:31+00:07 11:23 15 Fonte: Autoria própria

Para facilitar o agendamento e também a organização do cliente quanto ao horário marcado,

decidiu-se dividir os períodos em intervalos de 10 minutos levando em conta os tempos e

chegada requerido, modificando um pouco o tempo real de espera, a exemplo da tabela final a

seguir, de acordo com o exemplo anterior.

Tabela 5 Metodologia de diminuição da espera simplificada.

Cliente Tempo

Agendado

Tempo de

atendimento

estimado

Chegada

Requerida

(Máxima)

Chegada

Real no

período

Espera

Real

Estimada

1 11:00:00 7 10:45:00 10:40:00 00:20:00

2 11:07:00 6 10:52:00 10:50:00 00:17:00

3 11:13:00 8 10:58:00 10:50:00 00:23:00

4 11:21:00 10 11:06:00 11:00:00 00:21:00

5 11:31:00 7 11:16:00 11:10:00 00:21:00

6 11:38:00 7 11:23:00 11:20:00 00:18:00


É necessário considerar possíveis atrasos, os quais devem ser previstos no início do

procedimento, assim incluindo uma margem de erro no processo total. O prazo final de chegada

de cada usuário seria a chegada requerida, sendo então o limiar de atendimento entre um

paciente e outro, caso o horário não seja cumprido o mesmo há perda da vaga, para que não

haja quebras no sistema. Ressaltando novamente a importância de uma margem de erro precisa,

para que haja uma folga quanto a chegada dos clientes.

7. Conclusão

O uso do estudo da Teoria das filas para análise e proposta de melhoria, no sistema de

atendimento público, se mostrou eficiente, trazendo resultados satisfatórios. O conhecimento

gerado pelo levantamento de dados será capaz de fornecer informações importantes aos gestores

do sistema CAS em Ponta Grossa, podendo ser expandido para os demais centros públicos de

atendimento à saúde.

Embora o sistema estudado mostrar bom funcionamento utilizando agendamento prévio e o fato

do mesmo não apresentar congestionamento à unidade de atendimento, a capacidade encontrada

mostra ser possível atender uma demanda maior diariamente, diminuindo a dificuldade de

acesso à saúde na cidade, e trazendo a sensação de preocupação com a situação da população

pontagrossense que necessita desse serviço.

Em vista desta questão, a melhoria sugerida mostra estar contextualizada e justificada, já que

além de funcionar, o sistema deve atender a demanda de forma satisfatória. Determinar o limite

de um sistema a partir de uma estimativa falha, faz com que um sistema funcione bem, porém

trabalhe sempre abaixo de sua capacidade real, fator que abordamos da forma simplificada em

nossa sugestão.

Por fim, este estudo será encaminhado para a Fundação de Apoio ao Desenvolvimento

Institucional, Científico e Tecnológico da Universidade Estadual de Ponta Grossa (FAUEPG),

responsável pela gestão do CAS central da cidade, com o intuito de servir como apoio a tomada

futura de decisões. Para próximos estudos, sugere-se a coleta de mais informações em diferentes

dias, e relação de custos, como a média salarial dos médicos, para que seja possível relacionar

tempo ocioso com os valores pagos a cada um em expediente de trabalho.

Referências

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conhecimento científico. São Paulo: Atlas, 2004.

BARROS, A. J. S. e LEHFELD, N. A. S. Fundamentos de Metodologia: Um Guia para a

Iniciação Científica. 2 Ed. São Paulo: Makron Books, 2000.

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<http://conselho.saude.gov.br/web_sus20anos/20anossus/legislacao/constituicaofederal.pdf >.

Acesso em: 01 mai. 2014.

FILIPPI, G.F.; CAMPAGNER, M.R.; PIVAR, B.M.H.; BASILI, T.L.; TOSO, E.A.V.; Estudo

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MADEIRO, R.C.V.; Crise na saúde pública. Revista Jurídica Consulex. Ago. 2013.

PRADO, D. S. Teoria das filas e simulação. Série Pesquisa Operacional, Belo Horizonte:

Desenvolvimento Gerencial, 2009.

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