Mixed-Integer Linear Programming Model for Reducing the Backlog of Service Orders at Electric Power Utilities

Quando uma empresa de energia enfrenta uma tempestade repentina ou um surto de falhas em equipamentos, o trabalho não para; ele se acumula. Esse acúmulo de solicitações de reparo não concluídas é conhecido como backlog (represamento). Para as empresas de serviços públicos, gerenciar esse backlog é um delicado jogo de equilíbrio. Elas precisam decidir qual técnico vai para qual casa, quando enviá-los e como lidar com os atrasos inevitáveis causados pelo mau tempo ou pela escassez de trabalhadores. Se errarem, os clientes esperam demais para que a energia seja restaurada, e a empresa enfrenta multas pesadas e cidadãos irritados. O desafio não é apenas ter pessoas suficientes para realizar o trabalho, mas sim organizar esse trabalho para que os reparos mais críticos aconteçam primeiro, enquanto ainda se faz progresso nos menos urgentes. Este é um problema de logística e prioridade, onde um pequeno erro no agendamento pode levar a um enorme atraso no serviço.

Uma equipe de pesquisadores do Brasil desenvolveu uma nova maneira de resolver este problema usando um modelo computacional sofisticado projetado para organizar equipes de serviços de campo. Em vez de simplesmente enviar trabalhadores na ordem em que as solicitações chegam, o sistema deles analisa toda a lista de trabalhos, as habilidades dos técnicos disponíveis e a urgência específica de cada tarefa. Os pesquisadores testaram este modelo contra o método tradicional usado por muitas empresas, que é simplesmente percorrer a lista de cima para baixo, um método conhecido como "primeiro a entrar, primeiro a sair" (first-in, first-out). Seus achados mostram que, ao usar essa nova abordagem, uma empresa de serviços públicos pode limpar seu backlog muito mais rápido, gastar significativamente menos dinheiro com horas extras e evitar que seus trabalhadores fiquem exaustos por cronogramas caóticos.

Os pesquisadores construíram um modelo matemático que atua como um despachante altamente eficiente. No mundo real, uma empresa de energia pode ter centenas de técnicos e milhares de ordens de reparo esperando para serem atendidas. Algumas dessas ordens são emergências, como um cabo de energia caído que poderia causar um incêndio ou deixar um hospital sem eletricidade. Outras são tarefas de manutenção de rotina que podem esperar alguns dias. O novo modelo separa essas tarefas imediatamente. Ele garante que cada ordem de emergência seja atribuída a um técnico no mesmo dia em que é relatada, garantindo que a infraestrutura crítica nunca fique esperando. Uma vez que esses trabalhos urgentes são assegurados, o modelo utiliza o tempo e a energia restantes da força de trabalho para enfrentar o acúmulo de ordens antigas e atrasadas.

Uma característica fundamental deste sistema é como ele trata a idade de uma solicitação. Em um sistema padrão, um pedido de reparo de baixa prioridade pode ficar parado na fila por semanas se novos pedidos, ligeiramente mais urgentes, continuarem chegando. O novo modelo altera isso ao aumentar automaticamente a prioridade de um trabalho quanto mais tempo ele espera. Se um reparo de rotina está parado no backlog há vários dias, o sistema reconhece que ele está se tornando mais importante e o move para o topo da lista. Isso evita a situação em que trabalhos menores são esquecidos indefinidamente enquanto a empresa persegue novas emergências. O modelo também leva em conta a realidade do trabalho humano, como técnicos tirando licença médica, chegando atrasados ou precisando trabalhar horas extras. Ele calcula as horas reais disponíveis para cada trabalhador a cada dia e atribui as tarefas de acordo, garantindo que ninguém seja sobrecarregado enquanto outros ficam ociosos.

Para ver se esta ideia funcionava na prática, os pesquisadores realizaram uma simulação usando dados do mundo real de uma empresa de serviços públicos. Eles alimentaram o modelo com 2.847 ordens de serviço distribuídas ao longo de um período de 30 dias, um volume que mimetiza um mês movimentado para uma cidade de médio porte. Eles compararam os resultados do seu novo sistema contra o antigo método "primeiro a entrar, primeiro a sair". A diferença foi impressionante. Sob o novo sistema, o tempo médio de espera de um cliente por um reparo caiu quase 43 por cento. Enquanto o método antigo deixava as ordens esperando uma média de 14,3 dias, o novo modelo reduziu essa espera para apenas 8,2 dias. Esta melhoria ocorreu mesmo que o novo sistema utilizasse 51 por cento menos horas extras do que o antigo. Os pesquisadores descobriram que o método antigo era ineficiente; ele forçava os trabalhadores a ficar até tarde em tarefas de baixa prioridade enquanto ordens críticas do backlog permaneciam intocadas. O novo sistema concentrou esse tempo extra onde ele era mais necessário.

O impacto financeiro desta eficiência também foi substancial. Ao reduzir a necessidade de horas extras excessivas e evitar multas regulatórias por lentidão no serviço, a simulação mostrou uma economia potencial de 754.000 dólares ao longo daquele único mês. Os pesquisadores calcularam que o custo para implementar o sistema seria pago em menos de nove dias. Além do dinheiro, o sistema melhorou a estabilidade da força de trabalho. O método antigo criava um ambiente caótico onde as horas extras diárias flutuavam drasticamente, tornando difícil planejar turnos ou prever quando os trabalhadores estariam disponíveis. O novo sistema suavizou esses picos e vales, criando um cronograma mais previsível que reduziu o estresse para os técnicos e diminuiu o risco de erros causados pela fadiga.

Os pesquisadores também testaram quão bem o seu modelo resistiria sob pressão extrema, simulando cenários onde a demanda triplicava ou onde metade da força de trabalho estava indisponível devido a uma crise. Mesmo nessas situações de pior caso, o modelo manteve sua capacidade de lidar com reparos de emergência sem falhas. Enquanto o método antigo colapsava sob tal estresse, deixando trabalhos críticos sem atendimento, o novo sistema se adaptava ao priorizar as tarefas mais vitais e gerenciar o backlog de uma forma que evitava o bloqueio total. Esta resiliência sugere que o modelo não é apenas uma ferramenta para dias normais, mas uma rede de segurança robusta para a natureza imprevisível da gestão da rede elétrica.

O estudo conclui que o segredo para reduzir os backlogs não é apenas contratar mais pessoas, mas sim organizar o trabalho que elas já possuem de forma mais inteligente. Ao usar um sistema que ajusta dinamicamente as prioridades com base em quanto tempo um trabalho esperou e separa rigorosamente emergências de trabalho de rotina, as empresas de energia podem atender seus clientes de forma mais rápida e confiável. Os pesquisadores sugerem que esta abordagem poderia ser aplicada a outras indústrias onde equipes gerenciam uma mistura de tarefas urgentes e rotineiras, desde telecomunicações até sistemas de água. Por enquanto, a evidência da simulação é clara: uma maneira mais inteligente de agendar o trabalho pode transformar um backlog caótico em um fluxo gerenciável, mantendo as luzes acesas e os clientes satisfeitos.