Capítulo 1. Introdução

O artigo de Oliva e Sterman [1] é um clássico da modelagem de um sistema de pessoas e processos.

O artigo de Mandelbaum e Zeltyn [2] mostra bem como um entendimento de como pessoas funcionam deve afetar o modelamento de um sistema de TI (no caso, um call-center).

O artigo de Froehle [3] mostra como tecnologia e pessoal estão conectados na perceção de qualidade de um serviço.


notas de aula
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Introdução

CSP: A idéia de usuários trabalhando com seus computadores de forma isolada e desconectada é hoje uma obsolescência. Exceto em situações extremas e em locais ermos, prevaslecem as situações em que o uso de laptops e desktops, smartphones e outros dispositivos computacionais é feita no contexto de uma conexão a redes de computadores e à Internet. Nestas situações configura-se o uso intensivo de serviços providos por outras pessoas e organizações. No entanto, o paradigma ainda vigente para a construção de software e para o ensino de computação ainda caduca na perspectiva de uma máquina isolada no espaço, no tempo, e no mar de informações em que vivemos.

MDO: Um dos pontos principais que me chamou a atenção no artigo do Mandelbaum/Zeltyn é a modelagem da impaciência do usuário, fator tipicamente humano e que introduz uma melhora grande nos resultados das modelagens de entrega de serviço em Call-Centers realizadas até então (esta variável impaciência afeta diretamente a probabilidade de abandono de um usuário da fila do Call-Center). Acho que um ponto fundamental na melhoria da análise de sistemas de filas com esta variável é o fato do cliente impaciente aliviar a carga do sistema justamente em situações de congestionamento. Há uma analogia clara com sistemas de redes baseados em QoS, onde apenas em situações de congestionamento pacotes são descartados (de acordo com uma regra pré-definida) para que o sistema volte ao regime. Inclusive, modelos markovianos de filas são extensivamente estudados em sistemas de redes, mas o diferencial deste artigo é justamente a inclusão do fator humano na análise. Fica claro também que esta alteração reflete em melhor dimensionamento do call-center, diretrizes mais próximas da realidade para políticas de RH, etc. Outro ponto importante é a análise de sensibilidade realizada de forma qualitativa no item 9.3, onde é citado que pequenas variações no parâmetro impaciência não se traduzem em grandes alterações no estado do sistema, ao contrário de outros parâmetros, como taxa de chegada, cujas pequenas variações introduzem grandes alterações de estado. Ou seja, esta modelagem pode ser aplicada tanto nos Estados Unidos (usuários mais pacientes), como na Itália (usuários mais impacientes), que o resultado final do sistema será relativamente similar (obviamente se os outros parâmetros se mantiverem constantes).

ECT: A influência dos fatores humanos em sistemas computacionais pode ser percebida e avaliada em diversas áreas da computação, como na definição dos modelos de processos de desenvolvimento, influência humana (ou não) nos métodos de teste, desenvolvimento colaborativo e, principalmente, na interação do ser humano com sistemas computacionais em funcionamento.
Esses sistemas estão presentes em diversos ramos da vida moderna, interagindo com diferentes perfis de pessoas, e em diversas situações, seja no trabalho, entretenimento e mesmo nas tarefas cotidianas.
Um exemplo eloquente de sistemas computacionais intermediando relações humanas são os call centers, expoentes da vida moderna e tão presentes no cotidiano da prestação de serviços. É nesse contexto que são apresentados os artigos desse capítulo, abordando a modelagem de sistemas com pessoas e processos, e como os vários fatores envolvidos afetam a percepção de qualidade final do serviço prestado.

CGC: No estudo de Craig M. Froehle (Service Personnel, Technology and Their Interaction in Influencing Customer Satisfaction), publicado em 2006, que analisa um Call Center voltado ao suporte técnico de um provedor de Internet, cujo atendimento ocorre por meio de diversas tecnologias (telefone, e-mail e chat), a satisfação do cliente foi mais afetada por características de resolução de tarefas (definidas no artigo como thoroughness, preparedness e knowledgeableness) do que características de construção de relacionamentos (especificadas como courtesy, professionalism e attentiveness).

MDO:
O artigo de [4] apresenta uma forma de descrever logicamente a questão do senso comum. O senso comum, definido por humanos e pela sua cultura, representa o //default de uma determinada situação, e é bastante utilizada em sistemas especialistas e também em outras sistemas que se utilizam de técnicas de Inteligência Artificial.//

Referências

Artigos:

1. Oliva, R. and J.D. Sterman, Cutting Corners and Working Overtime: Quality Erosion in the Service Industry. Management Science, 2001. 47(7): p. 894-914. oliva01.pdf
2. Mandelbaum, A. and S. Zeltyn, Service Engineering in Action: The Palm/Erlang-A Queue, with Applications to Call Centers, in Advances in Services Innovations, D. Spath and K.-R. Fahnrich, Editors. 2007, Springer-Verlag: Berlin. mandelbaum07.pdf
3. Froehle, C.M., Service Personnel, Technology, and Their Interaction in Influencing Customer Satisfaction. Decision Sciences, 2006. 37(1): p. 5-37. froehle06.pdf
4. McCarthy, John - Artificial Intelligence, Logic and Formalizing Common Sense - Computer Science Department, Stanford University - disponível em http://www-formal.stanford.edu/jmc/ Artificial Intelligence, Logic and Formalizing Common Sense.pdf

Referência Complementar:
ECT: : Artigo de Baumol citado por Oliva e comentado pelo Prof. Humes em sala de aula - Baumol, W. 1967. Macroeconomics of unbalanced growth: The anatomy of urban crisis. Amer. Econom. Rev. 57(June) 415–426. baumol67.pdf

Links:

MDO: http://www.opnet.com/university_program/research_with_opnet/
ECT: American Society for Quality (Seção sobre serviços) http://asq.org/services/why-quality/overview.html - Atualização de link no artigo de Oliva.
ECT: Trailer http://www.youtube.com/watch?v=YamDhfIi6Hs e site http://vejasp.abril.com.br/cinema/trabalho-interno sobre o documentário "Trabalho Interno", citado pelo professor em sala de aula.

Simuladores:

MDO: Um dos simuladores citados no artigo do Mandelbaum/Zeltyn é o 4CallCenters, que creio eu pode ser utilizado para qualquer sistema que adote como modelo matemático o sistema de filas de Markov (Erlang-C, Erlang-A, etc). Deste modo, vejo que há aplicação deste mesmo software também em modelagem de redes de computadores (simulando eventos de chegada, tratamento e saída de pacotes em um equipamento, por exemplo um roteador).

Um outro simulador de redes, bem conhecido e bastante utilizado dentro da Universidade e também no mercado é o Opnet, que contém diversos módulos para simulação de redes, verificações antecipadas de alterações planejadas ou não na topologia, impactos no encaminhamento de tráfego com variação da demanda dos clientes (inclusive com QoS), etc. A última feature que verifiquei é o da simulação de transporte de uma determinada aplicação para o paradigma de cloud-computing (tema de minha pesquisa de doutorado). Atualmente esta feature roda em beta. Baixe a versão freeware em www.opnet.com!!

ECT: Link para o 4CallCenters, do artigo do Mandelbaum http://iew3.technion.ac.il/serveng/4CallCenters/Downloads.htm
ECT: Link para o Núcleo de Estudos em Simulação Gerencial da UFSC http://www.nesig.ufsc.br/index.php

Jogos:

Files:

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Artificial Intelligence, Logic and Formalizing Common Sense.pdfPDF document221.56 kBInfo
baumol67.pdfPDF document1.28 MBInfo
froehle06.pdfPDF document171.31 kBInfo
mandelbaum07.pdfPDF document765.88 kBInfo
oliva01.pdfPDF document235.05 kBInfo
Portaria2014.pdfPDF document63.74 kBInfo

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