Conformidades

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Conformidades

  1. 1. POR UM CRITÉRIO TÉCNICO DE AVALIAÇÃO DE NÃO-CONFORMIDADES NOS SERVIÇOS DE SUPORTE EM TI N. Sylvio Costa Serpa - MSc − Astronomy, MBA, Development Manager1,2 • M. Alencar da Silva Batista - Project Manager1 Resumo - O presente estudo discute e propõe uma téc- nica para dimensionamento de não-conformidades du- rante o processo de auditoria de atendimentos associa- dos à TI. A idéia central é o estabelecimento de critérios baseados na formulação de indicadores geogracamente ajustados que reitam a realidade com distorções míni- mas, e que estabeleçam parâmetros equânimes que ori- entem às gestões no sentido da melhoria dos serviços. Palavras-chave: não-conformidade; gestão; atendi- mento. 1 Introdução O mapa geográco da TI no Brasil se superpõe nitida- mente ao mapa da exclusão regional que ainda estrati- ca a nossa sociedade, mormente no que tange ao acesso às tecnologias. Esforços constantes têm sido empreen- didos em prol da mudança deste cenário, mas o avanço é ainda lento sobretudo pelas severas restrições contra- tuais de terceirização que apoucam recursos humanos e materiais. As discrepâncias culturais deste país continental, as- sociadas à desigualdade de investimentos, delineiam um traçado comportamental irregular e de difícil correção, tanto mais que debalde se insiste num regionalismo tec- nológico contraproducente que não faz jus aos antigos ideais do FUST. N. Sylvio Costa Serpa - MSc − Astronomy, MBA, Development Manager 1UNIP - Universidade Paulista, Instituto de Ciências Exatas e Tecnologia SGAS Quadra 913, s/no - Conjunto B - Asa Sul - Brasília - DF, Brasil CEP 70390-130 2POLITEC Global IT Services - SIG Quadra 4 - lote 173, Setor Gráco - Brasília - DF, Brasil CEP 70610-440 M. Alencar da Silva Batista - Project Manager 1POLITEC Global IT Services - SIG Quadra 4 - lote 173, Setor Gráco - Brasília - DF, Brasil CEP 70610-440 Em algumas instituições governamentais ainda se pratica avaliação de não-conformidades sem quais- quer critérios objetivos, fato que acarreta conclusões insustentáveis quanto ao desempenho das empresas contratadas. A ausência de compreensão quanto à realidade nacional descrita acima e quanto a não- trivialidade da determinação de indicadores plausíveis leva a técnicas meramente duciárias e paliativas, além de, até certo ponto, injustas. Este estudo mostra como estabelecer juizos técnicos preliminares para o controle de não-conformidades clas- sicatórias em suporte técnico no cenário das Superin- tendências Regionais do Trabalho e Emprego, mediante registros fornecidos por uma série histórica compreen- dida entre 10/2010 e 02/2011. 2 O estado da arte Qualidade tem sido a ordem do dia em prestação de serviços desde bem antes do início da globaliza- ção. Contribuições importantes ao assunto podem ser encontradas em Crosby (1979), Juran (1988) um dos nomes de maior impacto em qualidade , Garvin (1988), Green (1995), Paladini (1995), Barçante (1998), Medori Steeple (2000), Deligonul (2000) e Colenghi (2003). Conforme as melhores práticas preconizadas no mercado, o gerenciamento de serviços de TI, mais especicamente do serviço de suporte técnico, deve ser tratado como uma oportunidade de incremento da qual- idade com agregação de valor ao negócio da or- ganização ou instituição , e não apenas como um mal necessário. Uma vez que a administração de con- tratos é processo de execução previsto no PMBOK (2000), e que, sendo essencial para o sucesso dos pro- jetos, deve incluir avaliações periódicas quanto ao de- sempenho da empresa contratada frente às entregas
  2. 2. 2 desta, faz-se mister a identicação dos itens de mel- horia por meio dos chamados indicadores de desem- penho, quantidades originadas das listas de verica- ção aplicadas ao contrato e à contratada. Tais indi- cadores são subprodutos da administração de contratos e preponderantes inclusive no processo de seleção de fornecedores. Mediante o emprego desses indicadores, o registro de eventuais pendências e não-conformidades deverá conduzir a ações de melhoria. Dessa forma, os indicadores de desempenho funcionam como regu- ladores da atuação da contratada, permitindo avanço a partir de feedbacks e conseqüentes ajustes ou adap- tações. Em suma, a utilização das listas de vericação e seus derivativos (indicadores de desempenho) reveste- se de caráter sine qua non para a implementação de um Sistema de Gestão Integrada (SGI) fundamentado nas normas NBR ISO 9001:2000 (ABNT, 2002), NBR ISSO 14001:2004 (ABNT,2004) e OHSAS 18001:1999 (BSI,1999). 3 Metodologia Consideráveis melhorias no setor de serviços podem ser alcançadas pela aplicação de medidas relativamente simples, como a introdução de novos conceitos, o plane- jamento de sistemas de atendimento ao cliente e a denição de uma padronização mensurável de serviços, esta última diretamente relacionada aos indicadores de desempenho. Indicadores de desempenho têm sido propostos e uti- lizados em governança de TI, sendo amplamente docu- mentados nos Planos Diretores de Tecnologia da Infor- mação - PDTI. Muitas vezes, entretanto, não são ca- pazes de favorecer um controle satisfatório, ou mesmo auxiliar a consolidação de informações a partir de uma interpretação proativa dos dados para a resolução dos problemas. Também é fato que, por seguirmos as práti- cas de mercado, não fazemos a abstração necessária so- bre o tema indicadores de serviçospara adaptá-los às características e regras de negócio de cada organização que usufrui da TI e, portanto, que utiliza os serviços de suporte técnico ao usuário. Em particular, no que se refere à monitoração de não-conformidades, são dignos de nota os seguintes in- dicadores: • ICALV - Índice de Conformidade na Aplicação de Listas de Vericação - indicador calculado pela di- visão do número de pontos possíveis pelo número de pontos obtidos da aplicação das listas de vericação, e posterior cálculo da média dos resultados das listas aplicadas; • IPEN - Índice de Pendências Encerradas - indicador calculado dividindo-se o número de pendências encer- radas pelo total de pendências detectadas segundo as listas de vericação; • INCE - Índice de Não-Conformidades Encerradas - indicador calculado dividindo-se o número de não-conformidades encerradas pelo total de não- conformidades detectadas segundo as listas de ve- ricação. Entretanto, do ponto de vista da geograa es- boçada acima, para que se evite a prática imprópria da atribuição de uma não-conformidade generalizada a todo o pacote de atendimentos prestados em de- terminada competência com base no registro de não- conformidade em apenas um ou mais tipos de atendi- mento, porém, não em todos, tais indicadores estáti- cos e locais não se mostram sucientes. É necessária uma abordagem dinâmica não-local, onde o indicador fornecerá, associado a um parâmetro regional extra, faixas aceitáveis de conformidade, sinalizando as situ- ações que, embora dentro de limites satisfatórios, inspi- ram cuidados preventivos. Uma vez que cada estado brasileiro manifesta carac- terísticas próprias de infra-estrutura e de recursos hu- manos, escolhemos trabalhar com um indicador origi- nado da análise da série histórica de atendimentos, ajus- tado de forma a minimizar as distorções demográcas e associado ao desvio-padrão σ calculado sobre todas as naturezas de atendimento. A letra grega σ (Sigma) é empregada em estatística para indicar o quanto um determinado processo se desvia de seu objetivo. Assim, quanto maior o valor de Sigma, menor o desvio. Técnicas Sigma são aplicáveis tanto em produção, como em serviços para melhoramento contínuo de pro- cessos. O Seis Sigma, por exemplo, exalta a satisfação total do cliente, além de excelentes resultados quanti- tativos em produção, receita, custo e lucro, recursos humanos e serviços. Em um cenário mundial altamente competitivo, essas técnicas são voltadas à globalização e suas exigências de padronização e qualidade. Nesse contexto, Campos entende Sigma como um símbolo de- signativo da distribuição ou dispersão sobre a média de um processo ou procedimento (Campos 2000). Perez Wilson dene Seis Sigma como um nível otimizado de performance que se aproxima de zero de- feito em um processo de confecção de um produto, serviço ou transação. Ele indica a obtenção e a manutenção de uma performance de alto nível (Perez Wilson 1999). Seja como for, o emprego de uma técnica Sigma procura reduzir defeitos, erros ou falhas, e, como tal, se constitui numa estratégia gerencial. Quanto mais elevado for o valor de Sigma, menos encontradiças serão as falhas processuais ou produtivas. Noutras palavras,
  3. 3. 3 Tabela1:Indicadordesolicitaçãodeserviço(ISS)paraAmapáeSãoPaulodeOutubrode2010aFevereirode2011. UF/NaturezaISS10/10ISS11/10ISS12/10ISS01/11ISS02/11 APRe2,731,824,550,300,61 APHar0,921,512,772,182,61 APSof0,970,761,463,133,68 APSis0,670,834,003,501,00 SPRe3,702,042,231,710,33 SPHar1,261,224,212,570,73 SPSof1,270,621,883,372,87 SPSis1,932,412,411,811,45 Sigma irá medir o grau em que determinado processo é capaz de operar sem falhas, almejando o estado ideal traduzido pela noção de zero defects, desenvolvida por Philip Crosby (1979). Em termos de atendimento, sigma pode expressar quão perto o serviço está da sua meta de qualidade. Normalmente, considera-se que 1 sigma corresponde a 68% dos serviços prestados, os quais foram concluídos com margem de erro de classicação aceitável. Como a técnica proposta se esmera por ampliar o rigor da busca pela qualidade, a não-conformidade quantitativa é dada em função de um excesso de atendimentos em determi- nada natureza medido com relação à chamada faixa σ (guras 1, 2, 3 e 4), xada a partir da média em ±σ. Quantidades de atendimentos acima da faixa geram in- dícios de não-conformidade, partindo-se da premissa de que tais quantidades elevadas podem estar associadas a má classicação. O valor de σ da amostra gerada pela série histórica é dado por, σ = 1 4n − 1   4 j=1 n i=1 xi j − ¯x   2 , (1) onde j designa a natureza dos atendimentos, n é o tamanho temporal da série (em meses), 4n é o tamanho da amostra, xi são os i valores registrados do indicador proposto, e ¯x é o valor médio do indicador ao longo da série histórica. Reduzindo o bias pelas diferenças de demandas entre os estados, o indicador na competên- cia i, em dada natureza j, no estado e foi denido dividindo-se o número de atendimentos pelo número total de atendimentos na competência escolhida i, em todas as naturezas j, em todos os estados e, por 10 solicitantes, isto é, x(i)je = a(i)je 28 e=1 4 j=1 a(i)j e /10 . (2) A equação da faixa é, então, ¯σ− = ¯x ± 1 4n − 1   4 j=1 n i=1 xi − ¯x   2 . (3) 4 Resultados As guras abaixo mostram as faixas σ (entre linhas tracejadas) para os cenários de serviços de suporte (SS) no Amapá, em São Paulo, na Paraíba e no Amazonas. Repare o leitor que a média do indicador de serviços de suporte (ISS) é acrescida de 1 σ a m de denir o
  4. 4. 4 patamar limite de conformidade aceitável, garantindo pelo menos 68% dos atendimentos classicados de modo satisfatório. A mesma média subtraída de 1 σ dene o patamar inferior da faixa σ, estabelecendo uma zona de monitoramento mais efetivo sobre a qual se deverá atuar no sentido da análise e da detecção da causa-raiz dos eventuais erros de classicação nela encontrados. No caso particular do Amazonas (gura 4), a média subtraída de 1 σ recai abaixo de zero; portanto, a faixa σ cou compreendida entre 0 e 3,5. A gura 5 mostra o Brasil dividido em pelo menos 5 classes de solicitantes de serviços de suporte. Sendo a mediana uma estatís- tica pouco inuenciada pelos extremos do conjunto de dados, calculamos o seu valor sobre o ISS de todas as naturezas, em todas as competências estudadas, para cada estado. É digno de nota que a densidade de atendi- mentos (por cada 10 solicitantes), ao contrário do que se poderia esperar pelo senso comum, é maior nos es- tados do Nordeste, em Roraima, no Espírito Santo e no Paraná, fato que aponta para as diferenças múlti- plas de infra-estrutura, recursos humanos, capacitação, e outras. Figura 1: ISS para o Amapá, de 10/2010 a 02/2011. Claramente, os panoramas são distintos de acordo com a realidade local. Em especial, a faixa σ do Amazonas mostrou-se bem diferente das demais. Essa diferenciação geográca por natureza põe a nu a abso- luta inadequação de se atribuir não-conformidade clas- sicatória global a todo um pacote de serviços sem critérios quantitativos e qualitativos precisos; e mais: semelhante acrisia banaliza a atuação dos prossionais de qualidade, indo na mão contrária dos objetivos da gestão de TI. Obviamente, considerações outras acerca de qualidade podem e devem ser feitas com base nos indícios apurados. Figura 2: ISS para o São Paulo, de 10/2010 a 02/2011. Figura 3: ISS para a Paraíba, de 10/2010 a 02/2011. 5 Conclusão Este artigo mostrou uma técnica de mensuração de não-conformidades em prestação de serviços de suporte baseada no conceito de avaliação Sigma e na considera- ção da variedade geográca brasileira. A técnica foi aplicada exclusivamente para não-conformidades por classicação errônea de serviços, pressupondo a neces- sidade do controle de qualidade pela criação de uma zona de monitoramento chamada faixa σ. Pelo estabe- lecimento desta faixa de controle, a técnica mostrou-se sensível ao cultivo de valores intangíveis tais como a satisfação do cliente. 6 Agradecimentos Agradecemos ao Dr. Sérgio Alves Cotia pela oportu- nidade de pesquisa e aprimoramento das nossas métri- cas. Somos igualmente gratos ao Sr. Davi Braga pelo incentivo à divulgação e à aplicação do modelo desen- volvido.
  5. 5. 5 Figura 4: ISS para o Amazonas, de 10/2010 a 02/2011.
  6. 6. 6 Figura 5: Brasil em 5 classes de ISS, de 10/2010 a 02/2011.
  7. 7. 7 Referências Barçante, L. (1998). Qualidade total, uma visão brasileira: O impacto estratégico na universidade e na empresa. Rio de Janeiro: Campus, 175p. Barbosa, A. (2003). Six Sigma quality. Disponível em http: drd.com.br/forum/topico.asp.htm. Acesso em 02 Jun. 2011. Campos, M. (2000). Glossário six sigma. Banas Qualidade, São Paulo, v.9, n.96, p.35. Colenghi, V. (2003). O M e qualidade total: Uma inte- gração perfeita. 2.ed. Rio de Janeiro: Qualitymark, xiv, 275p. Crosby, P. (1979). Quality is free. New York: New American Library. Deligonul, S. (2000). As armadilhas ocultas na hora da de- cisão. Banas Qualidade, São Paulo, v.9, n.96, p.146. Garvin, D. (1988). Managing Quality. New York: Free Press. Green, C. (1995). Os caminhos da qualidade. São Paulo: Makron Books, Ed. SENAC/SP, 203p. Juran, J. (1988). Quality control handbook. 4th ed. New York: McGraw-Hill. Kumpera, V. (1999). Estratégia gerencial Seis Sigma - 6s. Banas Qualidade, São Paulo, v.8, n.89, p. 669. Medori, D. Steeple, D. (2000). A framework for auditing and enhancing performance measurement systems. Inter- national Journal of Operations and Production Manage- ment, 20, no. 5, 520–533. Paladini, E. (1995). Gestão da qualidade no processo: A qualidade na produção de bens e serviços. São Paulo: Atlas, 286p. Perez Wilson, M. (1999). Seis Sigma: compreendendo o con- ceito, as implicações e os desaos. Rio de Janeiro: Quali- tymark, 283p. Vergara, S. (1997). Projetos e Relatórios de Pesquisa em Administração. São Paulo: Atlas, 88p. Whiteley, R. (1992). A empresa totalmente voltada para o cliente: Do planejamento à ação. Rio de Janeiro: Campus, 263p. Wright, L. (1996). Exploring the indept interview as a qual- itative research technique with american and japonese rms. Marketing Intelligence and Planning. v.14, n.6, p.5969. Yin, R. (2001). Estudo de Caso: planejamento e métodos. 2 ed. Porto Alegre: Bookman, 205p. This manuscript was prepared with the AAS LATEX macros v5.2. c Nilo Sylvio Costa Serpa, Moisés Alencar, 2010.

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