Quais os dados essenciais para elaborar o Previsões de carga de Trabalho?
Os dados essenciais para elaborar forecasting são:
- Tipo de Serviço
- Quantidade de serviço.
- Tempo Médio de Atendimento (ou serviço ou tarefa).
- Tempo de Frontoffice.
- Tempo de Backoffice.
Tipo de Serviço
O forecast é realizado por tipo de serviço, quanto mais específico melhor, salvaguardada as relações de custo benefício; para cada tipo de serviço é elaborado um forecast, para cada período de 30 minutos, com a quantidade de serviços e tempo médio de atendimento de serviço (TMA).
Proporção
É uma “informação/coluna auxiliar” para facilitar fazer medidas relativas e a elaborar previsões de curto prazo.
É um indicador de mudança, sazonalidade, uma medida relativa, para facilitar a identificação de períodos de pico, de ociosidade e representatividade dos períodos de tempo.
Facilita a análise e comparação de curvas de cargas de trabalho de diferentes operações e volumes durante o dia e precisar as previsões de curto prazo ou m tempo real.
O uso desse “tipo de fator” facilita a identificação das semelhanças e diferenças.
É muito mais fácil e efetivo realizar comparações entre medidas relativas do que absolutas.
A proporção permite entender melhor o comportamento da curva de distribuição de serviço durante um determinado período sob análise, principalmente intradiário.
Frequência de Amostragem
Os intervalos de tempo, podem variar de 5 a 30 minutos, de acordo com os tipos de tráfego e produtos envolvidos, para cada dia, semana e mês do período de previsão.
- 30 minutos: é o período de amostragem mais comum; fornecem um nível adequado de detalhes e precisão.
- 15 minutos: redes de serviços e operações (ou volumes) que excedem a 100 pessoas, com volumes de pico.
- 60 minutos: operações com chamadas de longa duração – TMA se aproxima ou excede 30 minutos.
Previsões de Curto vs Longo Prazos
Um bom forecast de longo prazo pode estar totalmente inadequado para o curto prazo.
Um bom forecast de curto prazo garante um bom forecast de longo prazo.
Quando analisamos os dados para elaborar previsões de curto prazo devemos nos perguntar:
- A quantidade de serviço está correto em todos os intervalos de 30 minutos?
- Os TMAs – tempo médio das chamadas – para cada intervalo de 30 minuos também estão corretos?
- As premissas que suportam essas previsões estão corretas?
