Resumo

Este estudo teve o objetivo de promover a adequação dos tempos de atendimento de uma agência bancária à Lei das Filas, com espera máxima (tempos-alvo) de 20 minutos em dias normais e de 30 minutos em dias de pico.

A originalidade é observada na utilização do FlexSim para simulação estocástica do módulo de atendimento negocial da agência, possibilitando avaliar diversos cenários sem qualquer investimento.

Após a obtenção dos dados rítmicos de chegada e atendimento de clientes, o número ideal de servidores foi calculado para adequação do atendimento aos tempos-alvo Foram estudadas distribuições probabilísticas dos ritmos e a agência foi modelada no FlexSim Diversos cenários foram testados

Os tempos reais com esperas de até 64 e 48 minutos, dias de pico e dias normais, respectivamente, coletados no sistema do banco (cenário atual) foram reduzidos para até 28 e 19 minutos, respectivamente, nos cenários simulados.

A principal contribuição metodológica do presente estudo é a integração e teste dos resultados da modelagem determinística da Teoria das Filas na simulação probabilística baseado em agentes do FlexSim.

As contribuições sociais e de gestão deste trabalho residem na redução do tempo de atendimento da agência, com impacto positivo na satisfação do cliente, aumento da eficiência e melhor aproveitamento do quadro funcional.

This study aimed to promote the adequacy of service times at a bank branch to the Law of Queues, with maximum waiting times (target times) of 20 minutes on normal days and 30 minutes on peak days.

The originality is seen in the use of FlexSim for stochastic simulation of the agency's business service module, enabling the assessment of different scenarios without any investment.

After obtaining the rhythmic data of arrival and customer service, the ideal number of servers was calculated to adapt the service to the target times. Probabilistic rhythm distributions were studied and agency was modeled in FlexSim. Several scenarios were tested.

Actual times with waits of up to 64 and 48 minutes, peak and normal days, respectively, collected in the bank's system (current scenario) were reduced to up to 28 and 19 minutes, respectively, in the simulated scenarios.

The main methodological contribution of the present study is the integration and testing of the results of the deterministic modeling of Queuing Theory in the probabilistic simulation based on agents of FlexSim.

The social and management contributions of this work lie in the reduction of the agency's service time, with a positive impact on customer satisfaction, increased efficiency and better use of staff.