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Tempo de Espera em Lanchonetes de Manaus

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Universidade Federal do Amazonas
Faculdade de Tecnologia
Departamento de Engenharia de Produção
Controle Estatístico do Processo
Professor: Dércio Luiz Reis
Alunos:
Beatriz Bernardes 21351313
Bruno Leveau 21351311
Charles Albert 21353205
Glaucia Rodrigues 21353203
Manaus, 13 de Setembro de 2016
Introdução
	Para o cliente definir qual restaurante ele irá escolher para realizar sua alimentação nem sempre é tarefa fácil, o tempo que ele dispõe para tal muitas vezes é um fator decisivo, na busca de poupar tempo, tende a escolher intuitivamente o local que possui uma fila menor para realizar o pedido, o que pode ser equivocado, caso o tempo de preparo torne-se o gargalo do processo. Assim, este estudo de caso busca analisar entre 4 franquias em um shopping da cidade qual delas o tempo no sistema é menor e se tal diferença é significativa. 
Levantamento de possíveis Causas e análise da severidade do Tempo de Espera em quatro franquias de Fast Food
Ishikawa
Diagrama de Ishikawa também conhecido como Diagrama de Causa e Efeito ou Espinha de Peixe permite estruturar hierarquicamente as causas de determinado problema ou oportunidade de melhoria. Pode ser utilizado também com outros propósitos, além do apresentado, por permitir estruturar qualquer sistema que resulte em uma resposta (uni ou multivariada) de forma gráfica e sintética. As causas de um problema podem ser agrupadas, a partir do conceito dos 6M, como decorrentes de falhas em: materiais, métodos, mão-de-obra, máquinas, meio ambiente, medidas. O uso dos 6M pode ajudar a identificar as causas de um problema e servir como uma estrutura inicial para facilitar o raciocínio na análise desse
Tempo de espera
___Filas grandes 
___Quantidade de material por produtoDiagrama 1- Causa-Efeito
Matriz GUT
Ferramenta muito utilizada pelas empresas para priorizar os problemas que devem ser atacados pela gestão, bem como para analisar a prioridade que certas atividades devem ser realizadas e/ou desenvolvidas, em situações como: solução de problemas, estratégias, desenvolvimento de projetos, tomada de decisões etc. Esta ferramenta se chama Matriz GUT, sigla utilizada para resumir as palavras Gravidade, Urgência e Tendência.É uma ferramenta muito importante para a gestão de problemas dentro de uma empresa, e se mostra bastante eficaz, apesar da simplicidade no desenvolvimento e manutenção. Ela está ligada, geralmente, à Matriz SWOT e sua análise dos ambientes interno e externo da empresa, onde analisa a prioridade de resolução de um problema, que pode estar dentro ou fora da empresa. A grande vantagem em se utilizar a Matriz GUT é que ela auxilia o gestor a avaliar de forma quantitativa os problemas da empresa, tornando possível priorizar as ações corretivas e preventivas para o extermínio total ou parcial do problema. 
	
	Gravidade
	Urgência
	Tendência
	Total
	Filas Grandes
	2
	2
	2
	8
	Atendentes Despreparados
	4
	4
	2
	32
	Ausência de tempo padrão
	5
	5
	2
	50
	Clientes indecisos
	1
	1
	2
	2
	Total
	
	
	
	92
Matriz 1-Matriz GUT
Coleta de Dados
Os dados foram coletados em quatro restaurantes FastFood localizados no Amazonas Shopping na cidade de Manaus, o tempo considerado foi a somatória do cliente entrar na fila, ser atendido, ter seu pedido feito e receber o pedido.
O sistema considera tem por padrão o seguinte fluxograma, podendo variar de acordo com o layout empregado pela organização.
Imagem 1- Fluxograma do sistema de atendimento
	
Os dados estão dispostos na tabela a seguir:
	Restaurante
	Amostra 1
	Amostra 2
	Amostra 3
	Amostra 4 
	Amostra 5
	Subway
	5:30
	6:03
	9:10
	6:10
	4:30
	Giraffas
	16:26
	15:02
	14:17
	14:32
	8:11
	McDonald’s
	3:05
	1:55
	1:33
	7:13
	6:12
	Bob’s
	6:16
	14:45
	11:50
	8:24
	10:50
Tabela 1- Dados coletados
ANÁLISE DA VARIÂNCIA (ANOVA)
É um teste usado para comparar a média aritmética de três ou mais grupos populacionais, através da análise de variâncias amostrais. Esse teste será feito pelo Excel.
Suposições para o teste:
-As amostras devem ser independentes entre si.
-As populações devem ter a mesma variância.
-As populações devem ter distribuição Normal.
Hipóteses:
H0: Todas as médias populacionais são iguais.
H1: Pelo menos uma das médias é diferente.
A estatística usada para teste é 
	
	GL
	SQ
	QM
	F
	Tratamento
	3
	278,69626
	92,89875333
	10,30354305
	Bloco
	4
	12,93322
	3,233305
	
	Resíduo
	12
	108,19434
	9,016195
	
	Total
	19
	399,82382
	
	
Tabela 2- Dados calculados ANOVA
F tabelado é: 5,95
Análises Gráficas
	Inicialmente foi realizado o teste de normalidade para analisar se o processo tem comportamento Normal, utilizando o software Minitab, concluiu-se através do p valeu e teste de normalidade que o processo tem sim um comportamento normal.
				Gráfico 1- Teste de Normalidade
Nota-se : P-value ≥ 0,05: distribuição é normal
Gráfico 2- Teste de Capabilidade
LSL – Limite Inferior de especificação = 1 (Valor dado em minutos)
USL – Limite Superior de especificação = 10 (Valor dado em minutos) 
Nível Sigma do Processo:Z.Bench = 0,2 
	Com o histograma, conseguimos ver como os dados são distribuídos, e qual intervalo de tempo aparece com maior frequência nas medições.
Gráfico 3- Histograma de Tempo
Desvio Padrão : 4,595
Média : 8,427 
FMEA de serviços
	São realizadas análises dos serviços antes de eles atingirem o consumidor, auxilia na identificação de tarefas críticas ou fatores críticos de sucesso (FCS) e ajuda a eliminar gargalos nos processos e tarefas.
Escolha da ferramenta
	Detectar possíveis falhas e avaliar os efeitos das mesmas para o projeto/processo, identificar ações a serem tomadas para eliminar ou reduzir a probabilidade de que as mesmas ocorram e aumentar a probabilidade de detecção dessas falhas, para que os produtos que apresentam Inconformidades não cheguem ao cliente.
Resultados obtidos
	Uma lista de possíveis falhas, organizada por ordem do risco que elas representam e com respectivas ações a serem tomadas para mitigá-las. Redução de custos para as empresas, sendo que a metodologia reduz a quantidade de
matéria prima empregada em um processo e também o tempo de operação o que tornar todo o procedimento mais eficaz.
	FMEA do Tempo de Atendimento de quatro restaurantes Fast Food
	modos de falha 
	Efeito das falhas
	Ocorrência 
	Severidade
	Detecção 
	Número de prioridade de riscos (NPR)
	Ação corretiva recomendada
	Filas grandes
	Tempo de espera elevado
	7
	5
	2
	70
	Diminuir o tempo de atendimento
	Atendentes despreparados
	Tempo de espera elevado
	3
	4
	6
	72
	Treinamento de colaboradores
	Ausencia de tempo padrão
	Tamanho da fila
	4
	6
	5
	120
	Padronização do atendimento
	Clientes indecisos
	Maior tempo de atendimento
	7
	4
	3
	84
	Melhorar os cardápios
Tabela 3- FMEA
Melhorias
	As filas são geradas, principalmente, por conta da pouca quantidade de atendentes. Uma melhoria com um custo baixo e que não exige a contratação de funcionários é adicionar totens interativos de autoatendimento. Neles, o cliente consegue ter claras informações dos produtos ofertados e realizar o pagamento de maneira prática e fácil.
	Já com relação aos funcionários, foi observado no McDonald’s que o cozinheiro tinha seu tempo controlado. Porém, os funcionários do caixa e balcão de entrega não, o que, por vezes, gerava pequenos atrasos na fila daquele estabelecimento. No Bob's era clara a demora na entrega por conta dos funcionários do balcão. Após a cozinha entregar o pedido, eles demoravam a chegar na bandeja do cliente. Nesta loja, em específico, uma das causas da demora era a multifunção da atendente, a mesma que servia os sorvetes (alguns com preparação demorada como o milk-shake), levavao sanduíche até as bandejas do balcão de entrega. Aqui, se teria melhoria com a contratação de um funcionário extra ou, ainda, um correto treinamento para a atendente multitarefa, onde seja enfatizado a ela o tempo de entrega, a importância do atendimento rápido para o cliente e a cobrança dos resultados.
	Além disso, os letreiros que mostram cardápios e valores, por vezes não são tão claros para os clientes, o que acrescenta tempo no atendimento pelas dúvidas que são geradas ou que não são sanadas nos cardápios expostos. Assim, uma correta orientação para a equipe de publicidade pode ser aplicada, mostrando que, por vezes, trocar alguns de seus critérios por clareza de informações na propaganda, pode influenciar diretamente no tempo de espera dos cliente, satisfazendo-os.
Conclusão
	Com a análise de gráficos, tabelas e ferramentas, é possível perceber que a hipótese levantada estava correta, mesmo submetendo o sistema a condições semelhantes, algumas franquias obtiveram melhor resultado no quesito tempo em que o cliente necessita disponibilizar ao entrar na fila até receber seu pedido, dentre as analisadas McDonald's obteve o melhor resultado, em uma observação externa, sem adentrar no processo produtivo é possível perceber que o layout ajuda no preparo, pois os alimentos estão alocados de forma a facilitar o processo, além de o operador necessitar cronometrar o tempo desde que o pedido é efetuado até estar pronto, levando ele a intensificar a velocidade. Já a que teve o resultado mais insatisfatório tem que o tempo de atendimento só no caixa é extremamente longo, possivelmente pelo despreparo dos dos atendentes ou pela indecisão dos clientes, o tempo de preparo é igualmente longo, por exemplo um simples sanduiche demora praticamente o mesmo tempo de preparo que uma refeição completa.

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