Em meus anos de experiência atuando em centros de suporte, algo que chamou muito minha atenção e que hoje a utilizo com muita intensidade é o conceito de análise de comportamento.

Quando iniciei um trabalho em um setor de gestão da qualidade onde o foco inicial era apenas a geração de relatórios direcionados a indicadores contratuais, após alguns meses, meu gerente mestre em estatística me apresentou um dos conceitos desenvolvidos pelo engenheiro japonês Genichi Taguchi.

Este conceito, chamado de QFD(Quality Function Deployment) ou função de perdas, consiste na análise da variação comportamental de um processo, ou seja, direciona a observação sobre os desvios do processo, e se a variação for acima do previsto, acarreta em riscos e perdas.

Podemos dizer que os processos de um centro de suporte devem ser monitorados com a visão direcionada ao comportamento dos números perante a uma linha do tempo, onde os desvios além do esperado (desvio padrão) devem ser estudados. Considerando que um processo pode ser um SLA, KPI ou até mesmo a quantidade de serviços de um determinado período. Isso ajudaria em que? Apenas isso é o bastante?

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Este controle por si ajuda a compreender os números e o comportamento padrão do processo, mas quando colocamos mais processos para serem analisados, a visão fica poluída. Acredito que a cereja do bolo é relacionar esta análise de comportamento com outro estudo chamado de “Grafico de Farol ou CEP(Controle Estatístico do Processo)”. Com isso, teremos um dashboard que o ajudará em uma gestão rápida para tomada de decisão.

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Assim, devemos ter atenção com dois fatores importantes: primeiro é que todo comportamento possui variações nos números, mas as variações pontuais abaixo ou acima do padrão devem ser estudadas e mapeadas a causa-raíz.
O segundo é consequencia do primeiro, se houve uma variação pontual além do previsto, a amplitude do desvio padrão aumentará e o processo tende a se tornar instável, isso é ruim, exigindo um esforço para que esta amplitude dimua e o processo retome a estabilidade. Podemos visualizar um exemplo no segundo gráfico, onde uma média semanal de TMA além do previsto aumentou a amplitude do desvio.
Tomem nota deste item, que poderá auxilia-los muito.