As técnicas tradicionais da otimização do serviço de campo envolvem a criação de programações com base nas médias otimizadas da força de trabalho. São feitas análises em campo para determinar quanto tempo leva a realização de uma tarefa simples. Essas análises geralmente são focadas em tarefas reproduzíveis e consistentes, como instalações de produtos ou manutenção preventiva de rotina. Por exemplo, com estudos periódicos e geralmente caros, uma organização pode determinar que uma determinada inspeção em um equipamento demora cerca de uma hora. Com base nessa informação, sempre que for agendada uma visita para a execução desse tipo de manutenção, o técnico terá uma hora para executar a tarefa. No entanto, essa é uma abordagem essencialmente falha à programação, pois presume que todos os membros da equipe de serviço de campo são iguais. Dando continuidade a esse exemplo, vamos imaginar dois técnicos de campo diferentes. O técnico A foi contratado recentemente, acabou de terminar o treinamento e ainda está se acostumando com as máquinas e equipamentos de sua empresa. Como resultado, ele precisa de 90 minutos para executar a verificação da manutenção preventiva. O técnico B é um veterano com cinco anos de empresa e consegue realizar a mesma verificação em 30 minutos. Usando a média de uma hora calculada acima, a programação apresenta 50% de erro para os dois técnicos — um resultado abaixo do ideal. Para mostrar a artificialidade do método da média, as estatísticas devem ser rastreadas no nível de cada técnico de campo. Semelhante ao que acontece com o método Moneyball para selecionar jogadores de beisebol, cada técnico de campo deve ter seu próprio resumo de desempenho e ser aprimorado com base nele.
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