O documento discute a proposta de uma técnica para avaliar não-conformidades nos serviços de suporte em TI baseada em indicadores ajustados geograficamente. A técnica usa desvios-padrão para estabelecer faixas de conformidade considerando as características regionais. Os resultados mostram que a densidade de atendimentos varia entre os estados e depende de fatores como infraestrutura e recursos humanos.

1. POR UM CRITÉRIO TÉCNICO DE AVALIAÇÃO DE
NÃO-CONFORMIDADES NOS SERVIÇOS DE SUPORTE
EM TI
N. Sylvio Costa Serpa - MSc − Astronomy, MBA,
Development Manager1,2 •
M. Alencar da Silva Batista - Project Manager1
Resumo - O presente estudo discute e propõe uma téc-
nica para dimensionamento de não-conformidades du-
rante o processo de auditoria de atendimentos associa-
dos à TI. A idéia central é o estabelecimento de critérios
baseados na formulação de indicadores geogracamente
ajustados que reitam a realidade com distorções míni-
mas, e que estabeleçam parâmetros equânimes que ori-
entem às gestões no sentido da melhoria dos serviços.
Palavras-chave: não-conformidade; gestão; atendi-
mento.
1 Introdução
O mapa geográco da TI no Brasil se superpõe nitida-
mente ao mapa da exclusão regional que ainda estrati-
ca a nossa sociedade, mormente no que tange ao acesso
às tecnologias. Esforços constantes têm sido empreen-
didos em prol da mudança deste cenário, mas o avanço
é ainda lento sobretudo pelas severas restrições contra-
tuais de terceirização que apoucam recursos humanos e
materiais.
As discrepâncias culturais deste país continental, as-
sociadas à desigualdade de investimentos, delineiam um
traçado comportamental irregular e de difícil correção,
tanto mais que debalde se insiste num regionalismo tec-
nológico contraproducente que não faz jus aos antigos
ideais do FUST.
N. Sylvio Costa Serpa - MSc − Astronomy, MBA, Development Manager
1UNIP - Universidade Paulista, Instituto de Ciências Exatas e
Tecnologia SGAS Quadra 913, s/no - Conjunto B - Asa Sul -
Brasília - DF, Brasil CEP 70390-130
2POLITEC Global IT Services - SIG Quadra 4 - lote 173, Setor
Gráco - Brasília - DF, Brasil CEP 70610-440
M. Alencar da Silva Batista - Project Manager
1POLITEC Global IT Services - SIG Quadra 4 - lote 173, Setor
Gráco - Brasília - DF, Brasil CEP 70610-440
Em algumas instituições governamentais ainda se
pratica avaliação de não-conformidades sem quais-
quer critérios objetivos, fato que acarreta conclusões
insustentáveis quanto ao desempenho das empresas
contratadas. A ausência de compreensão quanto à
realidade nacional descrita acima e quanto a não-
trivialidade da determinação de indicadores plausíveis
leva a técnicas meramente duciárias e paliativas, além
de, até certo ponto, injustas.
Este estudo mostra como estabelecer juizos técnicos
preliminares para o controle de não-conformidades clas-
sicatórias em suporte técnico no cenário das Superin-
tendências Regionais do Trabalho e Emprego, mediante
registros fornecidos por uma série histórica compreen-
dida entre 10/2010 e 02/2011.
2 O estado da arte
Qualidade tem sido a ordem do dia em prestação
de serviços desde bem antes do início da globaliza-
ção. Contribuições importantes ao assunto podem ser
encontradas em Crosby (1979), Juran (1988) um
dos nomes de maior impacto em qualidade , Garvin
(1988), Green (1995), Paladini (1995), Barçante (1998),
Medori Steeple (2000), Deligonul (2000) e Colenghi
(2003). Conforme as melhores práticas preconizadas
no mercado, o gerenciamento de serviços de TI, mais
especicamente do serviço de suporte técnico, deve ser
tratado como uma oportunidade de incremento da qual-
idade com agregação de valor ao negócio da or-
ganização ou instituição , e não apenas como um
mal necessário. Uma vez que a administração de con-
tratos é processo de execução previsto no PMBOK
(2000), e que, sendo essencial para o sucesso dos pro-
jetos, deve incluir avaliações periódicas quanto ao de-
sempenho da empresa contratada frente às entregas

2. 2
desta, faz-se mister a identicação dos itens de mel-
horia por meio dos chamados indicadores de desem-
penho, quantidades originadas das listas de verica-
ção aplicadas ao contrato e à contratada. Tais indi-
cadores são subprodutos da administração de contratos
e preponderantes inclusive no processo de seleção de
fornecedores. Mediante o emprego desses indicadores,
o registro de eventuais pendências e não-conformidades
deverá conduzir a ações de melhoria. Dessa forma,
os indicadores de desempenho funcionam como regu-
ladores da atuação da contratada, permitindo avanço
a partir de feedbacks e conseqüentes ajustes ou adap-
tações. Em suma, a utilização das listas de vericação
e seus derivativos (indicadores de desempenho) reveste-
se de caráter sine qua non para a implementação de
um Sistema de Gestão Integrada (SGI) fundamentado
nas normas NBR ISO 9001:2000 (ABNT, 2002), NBR
ISSO 14001:2004 (ABNT,2004) e OHSAS 18001:1999
(BSI,1999).
3 Metodologia
Consideráveis melhorias no setor de serviços podem
ser alcançadas pela aplicação de medidas relativamente
simples, como a introdução de novos conceitos, o plane-
jamento de sistemas de atendimento ao cliente e a
denição de uma padronização mensurável de serviços,
esta última diretamente relacionada aos indicadores de
desempenho.
Indicadores de desempenho têm sido propostos e uti-
lizados em governança de TI, sendo amplamente docu-
mentados nos Planos Diretores de Tecnologia da Infor-
mação - PDTI. Muitas vezes, entretanto, não são ca-
pazes de favorecer um controle satisfatório, ou mesmo
auxiliar a consolidação de informações a partir de uma
interpretação proativa dos dados para a resolução dos
problemas. Também é fato que, por seguirmos as práti-
cas de mercado, não fazemos a abstração necessária so-
bre o tema indicadores de serviçospara adaptá-los às
características e regras de negócio de cada organização
que usufrui da TI e, portanto, que utiliza os serviços de
suporte técnico ao usuário.
Em particular, no que se refere à monitoração de
não-conformidades, são dignos de nota os seguintes in-
dicadores:
• ICALV - Índice de Conformidade na Aplicação de
Listas de Vericação - indicador calculado pela di-
visão do número de pontos possíveis pelo número de
pontos obtidos da aplicação das listas de vericação,
e posterior cálculo da média dos resultados das listas
aplicadas;
• IPEN - Índice de Pendências Encerradas - indicador
calculado dividindo-se o número de pendências encer-
radas pelo total de pendências detectadas segundo as
listas de vericação;
• INCE - Índice de Não-Conformidades Encerradas
- indicador calculado dividindo-se o número de
não-conformidades encerradas pelo total de não-
conformidades detectadas segundo as listas de ve-
ricação.
Entretanto, do ponto de vista da geograa es-
boçada acima, para que se evite a prática imprópria
da atribuição de uma não-conformidade generalizada
a todo o pacote de atendimentos prestados em de-
terminada competência com base no registro de não-
conformidade em apenas um ou mais tipos de atendi-
mento, porém, não em todos, tais indicadores estáti-
cos e locais não se mostram sucientes. É necessária
uma abordagem dinâmica não-local, onde o indicador
fornecerá, associado a um parâmetro regional extra,
faixas aceitáveis de conformidade, sinalizando as situ-
ações que, embora dentro de limites satisfatórios, inspi-
ram cuidados preventivos.
Uma vez que cada estado brasileiro manifesta carac-
terísticas próprias de infra-estrutura e de recursos hu-
manos, escolhemos trabalhar com um indicador origi-
nado da análise da série histórica de atendimentos, ajus-
tado de forma a minimizar as distorções demográcas
e associado ao desvio-padrão σ calculado sobre todas
as naturezas de atendimento. A letra grega σ (Sigma)
é empregada em estatística para indicar o quanto um
determinado processo se desvia de seu objetivo. Assim,
quanto maior o valor de Sigma, menor o desvio.
Técnicas Sigma são aplicáveis tanto em produção,
como em serviços para melhoramento contínuo de pro-
cessos. O Seis Sigma, por exemplo, exalta a satisfação
total do cliente, além de excelentes resultados quanti-
tativos em produção, receita, custo e lucro, recursos
humanos e serviços. Em um cenário mundial altamente
competitivo, essas técnicas são voltadas à globalização
e suas exigências de padronização e qualidade. Nesse
contexto, Campos entende Sigma como um símbolo de-
signativo da distribuição ou dispersão sobre a média
de um processo ou procedimento (Campos 2000).
Perez Wilson dene Seis Sigma como um nível
otimizado de performance que se aproxima de zero de-
feito em um processo de confecção de um produto,
serviço ou transação. Ele indica a obtenção e a
manutenção de uma performance de alto nível (Perez
Wilson 1999). Seja como for, o emprego de uma técnica
Sigma procura reduzir defeitos, erros ou falhas, e, como
tal, se constitui numa estratégia gerencial. Quanto mais
elevado for o valor de Sigma, menos encontradiças serão
as falhas processuais ou produtivas. Noutras palavras,

3. 3
Tabela1:Indicadordesolicitaçãodeserviço(ISS)paraAmapáeSãoPaulodeOutubrode2010aFevereirode2011.
UF/NaturezaISS10/10ISS11/10ISS12/10ISS01/11ISS02/11
APRe2,731,824,550,300,61
APHar0,921,512,772,182,61
APSof0,970,761,463,133,68
APSis0,670,834,003,501,00
SPRe3,702,042,231,710,33
SPHar1,261,224,212,570,73
SPSof1,270,621,883,372,87
SPSis1,932,412,411,811,45
Sigma irá medir o grau em que determinado processo
é capaz de operar sem falhas, almejando o estado ideal
traduzido pela noção de zero defects, desenvolvida por
Philip Crosby (1979).
Em termos de atendimento, sigma pode expressar
quão perto o serviço está da sua meta de qualidade.
Normalmente, considera-se que 1 sigma corresponde a
68% dos serviços prestados, os quais foram concluídos
com margem de erro de classicação aceitável. Como a
técnica proposta se esmera por ampliar o rigor da busca
pela qualidade, a não-conformidade quantitativa é dada
em função de um excesso de atendimentos em determi-
nada natureza medido com relação à chamada faixa σ
(guras 1, 2, 3 e 4), xada a partir da média em ±σ.
Quantidades de atendimentos acima da faixa geram in-
dícios de não-conformidade, partindo-se da premissa de
que tais quantidades elevadas podem estar associadas a
má classicação. O valor de σ da amostra gerada pela
série histórica é dado por,
σ =
1
4n − 1


4
j=1
n
i=1
xi
j
− ¯x


2
, (1)
onde j designa a natureza dos atendimentos, n é o
tamanho temporal da série (em meses), 4n é o tamanho
da amostra, xi são os i valores registrados do indicador
proposto, e ¯x é o valor médio do indicador ao longo
da série histórica. Reduzindo o bias pelas diferenças de
demandas entre os estados, o indicador na competên-
cia i, em dada natureza j, no estado e foi denido
dividindo-se o número de atendimentos pelo número
total de atendimentos na competência escolhida i, em
todas as naturezas j, em todos os estados e, por 10
solicitantes, isto é,
x(i)je =
a(i)je
28
e=1
4
j=1
a(i)j
e
/10
. (2)
A equação da faixa é, então,
¯σ−
= ¯x ±
1
4n − 1


4
j=1
n
i=1
xi − ¯x


2
. (3)
4 Resultados
As guras abaixo mostram as faixas σ (entre linhas
tracejadas) para os cenários de serviços de suporte (SS)
no Amapá, em São Paulo, na Paraíba e no Amazonas.
Repare o leitor que a média do indicador de serviços
de suporte (ISS) é acrescida de 1 σ a m de denir o

4. 4
patamar limite de conformidade aceitável, garantindo
pelo menos 68% dos atendimentos classicados de modo
satisfatório. A mesma média subtraída de 1 σ dene o
patamar inferior da faixa σ, estabelecendo uma zona
de monitoramento mais efetivo sobre a qual se deverá
atuar no sentido da análise e da detecção da causa-raiz
dos eventuais erros de classicação nela encontrados.
No caso particular do Amazonas (gura 4), a média
subtraída de 1 σ recai abaixo de zero; portanto, a faixa
σ cou compreendida entre 0 e 3,5. A gura 5 mostra
o Brasil dividido em pelo menos 5 classes de solicitantes
de serviços de suporte. Sendo a mediana uma estatís-
tica pouco inuenciada pelos extremos do conjunto de
dados, calculamos o seu valor sobre o ISS de todas as
naturezas, em todas as competências estudadas, para
cada estado. É digno de nota que a densidade de atendi-
mentos (por cada 10 solicitantes), ao contrário do que
se poderia esperar pelo senso comum, é maior nos es-
tados do Nordeste, em Roraima, no Espírito Santo e
no Paraná, fato que aponta para as diferenças múlti-
plas de infra-estrutura, recursos humanos, capacitação,
e outras.
Figura 1: ISS para o Amapá, de 10/2010 a 02/2011.
Claramente, os panoramas são distintos de acordo
com a realidade local. Em especial, a faixa σ do
Amazonas mostrou-se bem diferente das demais. Essa
diferenciação geográca por natureza põe a nu a abso-
luta inadequação de se atribuir não-conformidade clas-
sicatória global a todo um pacote de serviços sem
critérios quantitativos e qualitativos precisos; e mais:
semelhante acrisia banaliza a atuação dos prossionais
de qualidade, indo na mão contrária dos objetivos da
gestão de TI. Obviamente, considerações outras acerca
de qualidade podem e devem ser feitas com base nos
indícios apurados.
Figura 2: ISS para o São Paulo, de 10/2010 a 02/2011.
Figura 3: ISS para a Paraíba, de 10/2010 a 02/2011.
5 Conclusão
Este artigo mostrou uma técnica de mensuração de
não-conformidades em prestação de serviços de suporte
baseada no conceito de avaliação Sigma e na considera-
ção da variedade geográca brasileira. A técnica foi
aplicada exclusivamente para não-conformidades por
classicação errônea de serviços, pressupondo a neces-
sidade do controle de qualidade pela criação de uma
zona de monitoramento chamada faixa σ. Pelo estabe-
lecimento desta faixa de controle, a técnica mostrou-se
sensível ao cultivo de valores intangíveis tais como a
satisfação do cliente.
6 Agradecimentos
Agradecemos ao Dr. Sérgio Alves Cotia pela oportu-
nidade de pesquisa e aprimoramento das nossas métri-
cas. Somos igualmente gratos ao Sr. Davi Braga pelo
incentivo à divulgação e à aplicação do modelo desen-
volvido.

5. 5
Figura 4: ISS para o Amazonas, de 10/2010 a 02/2011.

6. 6
Figura 5: Brasil em 5 classes de ISS, de 10/2010 a 02/2011.

7. 7
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This manuscript was prepared with the AAS LATEX macros v5.2.
c Nilo Sylvio Costa Serpa, Moisés Alencar, 2010.