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Curso: ID – 0606 INVESTIGACION DE
OPERACIONES II

Tema: Trabajo de Investigación – BEMBOS

Semestre Académico: 2012 – I

Docente: Ing. Guerra Saavedra, Jaime CIP 52256

Autores:    Andres Cruzado, Jorge
           Medrano Bernaola, Brenda
PROBLEMATICA, OBJETIVO E HIPOTESIS DE ESTUDIO
BEMBOS el establecimiento de comidas rápidas brinda las
mejores hamburguesas a las personas de nuestra sociedad.
Se realizó un estudio al establecimiento, enfocándonos en la
recepción de los pedidos, si se formaban colas y el tiempo de
espera para la atención y el pago de los productos a consumir era
elevado.
El problema recae básicamente en el personal ya que este no se
encuentra debidamente capacitado para usar correctamente el
software instalado en los módulos de atención, lo que genera una
demora adicional lo que hace que la operación de toma de pedido
se prolongue innecesariamente. Otras variable, como la forma de
pago de los clientes, la disposición de personal –ya que se necesita
por lo menos 1 persona para la atención al cliente- pues al el
número de empleados no satisface las necesidades del sistema.
Objetivos generales:
Explicar que mediante el uso de teoría de
 colas estudiado en clase la posibilidad de
 mejorar la atención al cliente en cualquier
 sistema propuesto.
Utilizaremos    los modelos de cola,
 aplicándolos según sean requeridos.
Objetivos específicos:
Analizar de manera adecuada con los
 datos obtenidos, el número de
 servidores que se requiere.
Demostrar      si   el    sistema   está
 funcionando adecuadamente, y si el
 servidor está atendiendo a un ritmo
 adecuado.
Identificar los parámetros de entrada y
 salida
Hallar el número de clientes en cola, así
 como el tiempo que pasan los clientes en
 el sistema.
Es posible mejorar y comprender el sistema de
manera tal, que podamos identificar todos los
factores pertinentes, y así poder mejorar la
calidad de servicio en la atención al cliente.
En este estudio se lograra demostrar que la
cantidad de personas que entran a un módulo
de atención es mayor a la programada, ya sea
por no contar con el personal requerido para
dicha tarea lo que ocasiona que la atención, el
tiempo de espera y las colas aumenten
ocasionando          la         pérdida        de
clientes, perjudicando al negocio.
ANTECEDENTES, METODOLOGÍA Y MARCO TEÓRICO
El origen de la Teoría de Colas está en el esfuerzo de Agner
Kraup Erlang (Dinamarca, 1878 - 1929) en 1909 para analizar la
congestión de tráfico telefónico con el objetivo de cumplir la
demanda incierta de servicios en el sistema telefónico de
Copenhague. Sus investigaciones acabaron en una nueva teoría
denominada teoría de colas o de líneas de espera. Esta teoría es
ahora una herramienta de valor en negocios debido a que un
gran número de problemas pueden caracterizarse, como
problemas de congestión llegada-salida.
En muchas ocasiones en la vida real, un fenómeno muy común
es la formación de colas o líneas de espera. Esto suele ocurrir
cuando la demanda real de un servicio es superior a la
capacidad que existe para dar dicho servicio.
Utilizamos el método observacional descriptivo, el cual nos
permitió obtener los tiempos de llegada y de salida
(servicio) realizados por los clientes en el establecimiento
de comida rápida ‘BEMBOS’
   Diseñar formato para la toma de tiempos (llegada)
   Diseñar formato para la toma de tiempos (salida o
    servicio)
   Elegir un horario especifico para tomar los tiempos
   Dividir el tiempo en intervalos iguales
   Proceder a la toma de tiempos (llegada y servicio)
   Obtener los tiempos de llegada y servicio promedio
   Hacer la prueba de ajuste con los datos ya obtenidos
   Finalmente,      exponer       las    conclusiones     y
    recomendaciones
Las "colas" son un aspecto de la vida moderna que
nos encontramos continuamente en nuestras
actividades diarias.
Este estudio es importante porque proporciona
tanto una base teórica del tipo de servicio que
podemos esperar de un determinado recurso, como
la forma en la cual dicho recurso puede ser diseñado
para proporcionar un determinado grado de
servicio a sus clientes.
Colas es un concepto intuitivo de línea de espera.
Objetivos de la teoría de colas:

 Identificar el nivel óptimo de capacidad del
  sistema que minimiza el coste del mismo.
 Evaluar el impacto que las posibles alternativas de
  modificación de la capacidad del sistema tendrían
  en el coste total del mismo.
 Establecer un balance equilibrado (“óptimo”)
  entre las consideraciones cuantitativas de costes y
  las cualitativas de servicio.
 Prestar atención al tiempo de permanencia en el
  sistema o en la cola de espera.
Elementos existentes en la teoría de colas
 Proceso básico de colas: Los clientes que requieren
  un servicio se generan en una fase de entrada. Estos
  clientes entran al sistema y se unen a una cola. En
  determinado momento se selecciona un miembro de
  la cola, para proporcionarle el servicio, mediante
  alguna regla conocida como disciplina de servicio.
  Luego, se lleva a cabo el servicio requerido por el
  cliente en un mecanismo de servicio, después de lo
  cual el cliente sale del sistema de colas.
 Fuente de entrada o población potencial: Una
  característica de la fuente de entrada es su tamaño. El
  tamaño es el número total de clientes que pueden
  requerir servicio en determinado momento. Puede
  suponerse que el tamaño es infinito o finito.
 Cliente: Es todo individuo de la población potencial
  que solicita servicio como por ejemplo una lista de
  trabajo esperando para imprimirse.
 Notación de Kendall: La notación de Kendall para describir las colas y sus.
  Ha sido desde entonces extendida a (1/2/3)/(4/5/6) donde los números se
  reemplazan con:
 Un código que describe el proceso de llegada. Los códigos usados son:
            M para "Markoviano" (la tasa de llegadas sigue una distribución
             de Poisson), significando una distribución exponencial para los
             tiempos entre llegadas.
            D para unos tiempos entre llegadas "determinísticas".
            G para una "distribución general" de los tiempos entre
             llegadas, o del régimen de llegadas.
 Un código similar que representa el proceso de servicio (tiempo de servicio).
  Se usan los mismos símbolos.
 El número de canales de servicio (o servidores).
Sistema de colas
Los sistemas de colas son modelos de sistemas que
proporcionan servicio. Como modelo, pueden representar
cualquier sistema en donde los trabajos o clientes llegan
buscando un servicio de algún tipo y salen después de que
dicho servicio haya sido atendido. Podemos modelar los
sistemas de este tipo tanto como colas sencillas o como un
sistema de colas interconectadas formando una red de colas.
Interesa saber cuál es el intervalo de tiempo entre las llegadas
de dos usuarios consecutivos. Además, según cómo sea el
proceso de llegadas, los usuarios pueden llegar
individualmente o en grupos Si cuando un usuario llega al
sistema el servidor está libre, se le da servicio. Si el tiempo de
servicio es mayor que el intervalo entre llegadas, el siguiente
usuario, cuando accede al sistema, encuentra que el servidor
está ocupado, por lo que debe quedar en espera, formando la
cola.
Otra cuestión importante es saber cuánto tiempo
debe esperar un usuario que llega al sistema hasta
que recibe el servicio, lo cual entra dentro del
concepto QOS (Quality of Service, calidad de
servicio). Cuando en la cola hay más de un
usuario, al quedar el servidor libre hay que
determinar cuál de los usuarios en espera será el
que pase a recibir servicio. Es decir, es necesario un
proceso para decidir qué usuario va a ser llamado de
la cola; esto es lo que se llama disciplina de la cola.
Terminología:
 Usualmente siempre es común utilizar la siguiente
 terminología estándar:
 Estado del sistema: Número de clientes en el sistema.
 Longitud de la cola: Número de clientes que esperan
  servicio.
 N (t): Número de clientes en el sistema de colas en el
  tiempo t (t 0)
 Pn (t): Probabilidad de que exactamente n clientes estén en
  el sistema en el tiempo t, dado el número en el tiempo cero.
 s : Número de servidores en el sistema de colas.
 n: Tasa media de llegadas (número esperado de llegadas
  por unidad de tiempo) de nuevos clientes cuando hay n
  clientes en el sistema.
 n: Tasa media de servicio para todo el sistema (número
  esperado clientes que completan su servicio por unidad de
  tiempo) cuando hay n clientes en el sistema.
ANALISIS Y DIAGNOSTICO DEL ESCENARIO
El establecimiento de comidas rápida
“BEMBOS”, se encuentra ubicado en el cruce
de
la Av. Caminos del Inca con la Av. Benavides..
El lugar es bastante amplio como para albergar
a una gran cantidad de clientes. El local
cuenta con un solo servidor disponible por lo
que en ‘hora punta’ llegan un gran número de
personas lo cual genera colas. En nuestra
investigación nunca hubo un intervalo de
tiempo despejado, siempre llegaban clientes.
Estas colas generan:

  Pérdida de tiempo
  Pérdida de dinero
  Pérdida de clientes
  Malestar
  Incomodidad, Etc.


Nuestro objetivo como equipo de trabajo es tratar
de reducir el tiempo en el que se demora el cajero
al momento de atender mediante la aplicación de
métodos analíticos y científicos, lo cual generaría
una gran satisfacción para los clientes.
ANALISIS Y CONSTRUCCION DEL MODELO DE COLA
ESTIMACIÓN DE PARAMETROS

Tasa de arribos ( );Para la estimación de tasa de arribos
se registró cuantas personas llegaban a “BEMBOS” en un
intervalo de 5 minutos. Luego con esta data se halló un
promedio de personas por minuto. Se utilizó las siguientes
Relaciones:

Tiempo promedio = Tiempo Total (min.) / Nº de personas

Tasa de arribos ( ) = 1 / Tiempo promedio

Tasa de servicios ( ); Para la tasa de servicios se tomó
tiempos en la atención a cada persona para pagar en caja.
MODELO DE COLA
Analizando el comportamiento que sigue este
caso, se puede hallar el modelo de cola
correspondiente según KENDALL

      MODELO I: (M/M/1): (FIFO/∞/∞)
Donde:
M: Clientes que llegan al sistema siguiendo una
distribución
M: Clientes que llegan al sistema siguiendo una
distribución
S: Numero de servidores en el sistema
FIFO: Disciplina de servicio
Trabajo de cola
Para el caso que venimos analizando, se considera:
             M: Distribución de Poisson
            M: Distribución exponencial
                        S: 1
            FIFO: Disciplina de servicio
           ∞: Tamaño del sistema infinito
          ∞: Tamaño de la fuente infinito

1.La hora de arribo de cada entidad al sistema
2.La hora en que el usuario inicia a ser atendido
3.La hora en que el usuario finaliza de ser atendido
 En la tarde
      Muestra          Intervalos               N° de clientes      TOTAL
                       de tiempo
         1      13:00:00            13:05:00        IIII                4
         2      13:05:00            13:10:00         II                 2
         3      13:10:00             13:15:00        III                3
        4        13:15:00           13:20:00         III                3
         5      13:20:00            13:25:00          I                 1
        8       13:35:00            13:40:00         III                3
        21      14:40:00            14:45:00          I                 1
        22      14:45:00            14:50:00         III                3
        23      14:50:00            14:55:00         II                 2
        24      14:55:00            15:00:00         III                3
        25      15:00:00            15:05:00        IIIII               5
                         125min                                  63 clientes


                           λ=63client/125min
En la noche:
 Muestra             Intervalos                 N° de           TOTAL
                     de tiempo                 clientes
    1          18:30:00          18:35:00            II            2
    2          18:35:00         18:40:00             III           3
    3          18:40:00         18:45:00            IIIII          5
    4          18:45:00         18:50:00            IIII           4
    5          18:50:00          18:55:00           IIIII          5
   22          20:15:00         20:20:00           IIIIII          6
   23          20:20:00         20:25:00             II            2
   24          20:25:00         20:30:00            IIII           4
   25          20:30:00         20:35:00            IIIII          5
                          125min                            97 clientes

                             λ = 97client/125min
 Primer día
        Muestra   Tiempo cronometrado
                   de salida en segundos
           1                244
           2                 188
           3                 187
           4                 186           μ₀ = 63clien/79.23min
          16                 139
          17                 167
          18                 149
          19                 163
          20                 192
          21                 146
          22                 155
          25                  27
          TOTAL             4754
μ₀ = 97clien/85.05min


Muestra           Tiempo cronometrado
                  de salida en segundos
   1                              282
   2                              297
   3                              195
  4                               164
   5                              233
  6                               276
   7                              187
  21                              139
  22                               157
  23                              269
  24                               231
  25                               217
          TOTAL                   5103
1.- Sobre los Arribos:
Para calcular éste dato hemos promediado los datos de arribos de todas
las tomas realizadas. Cada día el lapso de tiempo que destinamos a la
toma de tiempos para los arribos fue de 04 horas
                          13:00 - 15:00 p.m.
                          1830 – 20:30 p.m.

                            λ (tarde)
                                                 λ = 0.64 cliente/min
                     Cliente/min
    Primer día               0.50
  Segundo día                 0.78

  Prom. Parcial               0.64
2.-Sobre los Servicios:
En este caso hemos utilizado el promedio de horas
obtenidas como producto de los análisis realizados, lo
cual da:


                     μ.

                                   μ = 0.968cliente/min
                 cliente/min
  primer día       0.795

 segundo día        1.141

 Prom. Parcial    0.968
'X''            Probabilidad

Llegadas   Real     Poisson teorico      Px       frecuencias

   1       0.08        0.1304391      0.1304391       4

   2       0.3        0.2087025       0.3391415       15

   3       0.22       0.2226160       0.5617575       11

   4       0.18       0.1780928       0.7398503       9

   5       0.18       0.1139794       0.8538297       9

   6       0.04       0.0607890       0.9146187       2

            1         0.9146187                       50
0.35

                0.3

               0.25
Probabilidad




                0.2

               0.15                                    Real
                                                       Poisson teorico
                0.1

               0.05

                 0
                      0   2         4          6   8
                              ''X'' Llegadas
fr-ft      (fr-ft)2    (fr-ft)2/ft

-0.0504391   0.0025441   0.01950411

0.0912975    0.0083352   0.03993837

-0.0026160   0.0000068   3.0741E-05

0.0019072    0.0000036   2.0425E-05

0.0660206    0.0043587   0.03824132

-0.0207890   0.0004322   0.00710955

              chi obs    0.10484452
ESCENARIOS PROPUESTOS
Análisis del
Escenario 1
Análisis del
Escenario 2
Cuadro
comparativo
de ambos
escenarios:
Cuadro comparativo:

                ESCENARIO 1          ESCENARIO 2
  INDICADOR
              (M/M/1):(FIFO/∞/∞)   (M/M/2):(FIFO/∞/∞)

     Ρo            0.34021              0.50388

     LS            1.93939              0.74037

     Lq            1.27960             0.08058

     WS            3.03030              1.15683

     Wq            1.99938              0.12590
COMENTARIO

  Se puede afirmar que al establecimiento de comidas
  rápidas “BEMBOS” le conviene hacer uso de sus 2
  módulos, porque de este modo aumenta la probabilidad
  de que un cliente sea atendido apenas llegue,
  eliminando virtualmente la cola.

  Se observa que el porcentaje promedio de personas que
  esperan en cola disminuye notablemente del escenario 1
  al escenario 2.
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
La investigación de operaciones permite el análisis de la toma de
decisiones teniendo en cuenta la escasez de recursos, para determinar
cómo se puede optimizar un objetivo definido, como la maximización
de los beneficios o la minimización de costes.

La teoría de colas es una herramienta muy importante de la
investigación de operaciones pues sus resultados a menudo son
aplicables en una amplia variedad de situaciones como: negocios,
comercio, industria, ingenierías, transporte y telecomunicaciones. En
nuestro caso sirvió para la atención al público de una institución
privada.

Concluimos que para la mejor atención del cliente en un
establecimiento de comidas rápidas como lo es “BEMBOS”, es
importante que su atención al cliente sea lo más óptima posible para
generar confianza y fidelidad en el cliente, Al mismo tiempo
observamos que necesita en todo momento más de un módulo de
atención no solo en las horas pico (horas de almuerzo, comida, cena)
Buena capacitación del personal para realizar las labores de atención al cliente
en esos módulos, para la atención más rápida del usuario y este regrese
satisfecho a su hogar. Tener personal de reserva que pueda suplir
inmediatamente a alguna cajera que no asista por razones determinadas, por
ello se recomienda la activación de los 2 módulos, para que en esas situaciones
siempre existan como mínimo una o dos cajeras activas.


Recomendamos de que se puedan implementar análisis respectivos para poder
atender al cliente sin demora y con gran calidad, teniendo así su aprobación y
fidelidad , para así generar mayores ingresos, pero siempre debemos de tener
en cuenta que a través de este análisis respectivo de colas podemos definir el
déficit de nuestra atención y poder mejorarla incrementando el número de
servidores para generar un porcentaje menor de cola.


La actualización continúa de la base de datos tanto para
precios, ofertas, etc, para que la atención sea mucho más rápida y los
trabajadores puedan desempeñar sus labores sin ningún problema y de manera
eficiente.

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Teoria de colas bembos

  • 1. Curso: ID – 0606 INVESTIGACION DE OPERACIONES II Tema: Trabajo de Investigación – BEMBOS Semestre Académico: 2012 – I Docente: Ing. Guerra Saavedra, Jaime CIP 52256 Autores: Andres Cruzado, Jorge Medrano Bernaola, Brenda
  • 2. PROBLEMATICA, OBJETIVO E HIPOTESIS DE ESTUDIO
  • 3. BEMBOS el establecimiento de comidas rápidas brinda las mejores hamburguesas a las personas de nuestra sociedad. Se realizó un estudio al establecimiento, enfocándonos en la recepción de los pedidos, si se formaban colas y el tiempo de espera para la atención y el pago de los productos a consumir era elevado. El problema recae básicamente en el personal ya que este no se encuentra debidamente capacitado para usar correctamente el software instalado en los módulos de atención, lo que genera una demora adicional lo que hace que la operación de toma de pedido se prolongue innecesariamente. Otras variable, como la forma de pago de los clientes, la disposición de personal –ya que se necesita por lo menos 1 persona para la atención al cliente- pues al el número de empleados no satisface las necesidades del sistema.
  • 4. Objetivos generales: Explicar que mediante el uso de teoría de colas estudiado en clase la posibilidad de mejorar la atención al cliente en cualquier sistema propuesto. Utilizaremos los modelos de cola, aplicándolos según sean requeridos.
  • 5. Objetivos específicos: Analizar de manera adecuada con los datos obtenidos, el número de servidores que se requiere. Demostrar si el sistema está funcionando adecuadamente, y si el servidor está atendiendo a un ritmo adecuado. Identificar los parámetros de entrada y salida Hallar el número de clientes en cola, así como el tiempo que pasan los clientes en el sistema.
  • 6. Es posible mejorar y comprender el sistema de manera tal, que podamos identificar todos los factores pertinentes, y así poder mejorar la calidad de servicio en la atención al cliente. En este estudio se lograra demostrar que la cantidad de personas que entran a un módulo de atención es mayor a la programada, ya sea por no contar con el personal requerido para dicha tarea lo que ocasiona que la atención, el tiempo de espera y las colas aumenten ocasionando la pérdida de clientes, perjudicando al negocio.
  • 8. El origen de la Teoría de Colas está en el esfuerzo de Agner Kraup Erlang (Dinamarca, 1878 - 1929) en 1909 para analizar la congestión de tráfico telefónico con el objetivo de cumplir la demanda incierta de servicios en el sistema telefónico de Copenhague. Sus investigaciones acabaron en una nueva teoría denominada teoría de colas o de líneas de espera. Esta teoría es ahora una herramienta de valor en negocios debido a que un gran número de problemas pueden caracterizarse, como problemas de congestión llegada-salida. En muchas ocasiones en la vida real, un fenómeno muy común es la formación de colas o líneas de espera. Esto suele ocurrir cuando la demanda real de un servicio es superior a la capacidad que existe para dar dicho servicio.
  • 9. Utilizamos el método observacional descriptivo, el cual nos permitió obtener los tiempos de llegada y de salida (servicio) realizados por los clientes en el establecimiento de comida rápida ‘BEMBOS’  Diseñar formato para la toma de tiempos (llegada)  Diseñar formato para la toma de tiempos (salida o servicio)  Elegir un horario especifico para tomar los tiempos  Dividir el tiempo en intervalos iguales  Proceder a la toma de tiempos (llegada y servicio)  Obtener los tiempos de llegada y servicio promedio  Hacer la prueba de ajuste con los datos ya obtenidos  Finalmente, exponer las conclusiones y recomendaciones
  • 10. Las "colas" son un aspecto de la vida moderna que nos encontramos continuamente en nuestras actividades diarias. Este estudio es importante porque proporciona tanto una base teórica del tipo de servicio que podemos esperar de un determinado recurso, como la forma en la cual dicho recurso puede ser diseñado para proporcionar un determinado grado de servicio a sus clientes. Colas es un concepto intuitivo de línea de espera.
  • 11. Objetivos de la teoría de colas:  Identificar el nivel óptimo de capacidad del sistema que minimiza el coste del mismo.  Evaluar el impacto que las posibles alternativas de modificación de la capacidad del sistema tendrían en el coste total del mismo.  Establecer un balance equilibrado (“óptimo”) entre las consideraciones cuantitativas de costes y las cualitativas de servicio.  Prestar atención al tiempo de permanencia en el sistema o en la cola de espera.
  • 12. Elementos existentes en la teoría de colas  Proceso básico de colas: Los clientes que requieren un servicio se generan en una fase de entrada. Estos clientes entran al sistema y se unen a una cola. En determinado momento se selecciona un miembro de la cola, para proporcionarle el servicio, mediante alguna regla conocida como disciplina de servicio. Luego, se lleva a cabo el servicio requerido por el cliente en un mecanismo de servicio, después de lo cual el cliente sale del sistema de colas.  Fuente de entrada o población potencial: Una característica de la fuente de entrada es su tamaño. El tamaño es el número total de clientes que pueden requerir servicio en determinado momento. Puede suponerse que el tamaño es infinito o finito.  Cliente: Es todo individuo de la población potencial que solicita servicio como por ejemplo una lista de trabajo esperando para imprimirse.
  • 13.  Notación de Kendall: La notación de Kendall para describir las colas y sus. Ha sido desde entonces extendida a (1/2/3)/(4/5/6) donde los números se reemplazan con:  Un código que describe el proceso de llegada. Los códigos usados son:  M para "Markoviano" (la tasa de llegadas sigue una distribución de Poisson), significando una distribución exponencial para los tiempos entre llegadas.  D para unos tiempos entre llegadas "determinísticas".  G para una "distribución general" de los tiempos entre llegadas, o del régimen de llegadas.  Un código similar que representa el proceso de servicio (tiempo de servicio). Se usan los mismos símbolos.  El número de canales de servicio (o servidores).
  • 14. Sistema de colas Los sistemas de colas son modelos de sistemas que proporcionan servicio. Como modelo, pueden representar cualquier sistema en donde los trabajos o clientes llegan buscando un servicio de algún tipo y salen después de que dicho servicio haya sido atendido. Podemos modelar los sistemas de este tipo tanto como colas sencillas o como un sistema de colas interconectadas formando una red de colas. Interesa saber cuál es el intervalo de tiempo entre las llegadas de dos usuarios consecutivos. Además, según cómo sea el proceso de llegadas, los usuarios pueden llegar individualmente o en grupos Si cuando un usuario llega al sistema el servidor está libre, se le da servicio. Si el tiempo de servicio es mayor que el intervalo entre llegadas, el siguiente usuario, cuando accede al sistema, encuentra que el servidor está ocupado, por lo que debe quedar en espera, formando la cola.
  • 15. Otra cuestión importante es saber cuánto tiempo debe esperar un usuario que llega al sistema hasta que recibe el servicio, lo cual entra dentro del concepto QOS (Quality of Service, calidad de servicio). Cuando en la cola hay más de un usuario, al quedar el servidor libre hay que determinar cuál de los usuarios en espera será el que pase a recibir servicio. Es decir, es necesario un proceso para decidir qué usuario va a ser llamado de la cola; esto es lo que se llama disciplina de la cola.
  • 16.
  • 17.
  • 18. Terminología: Usualmente siempre es común utilizar la siguiente terminología estándar:  Estado del sistema: Número de clientes en el sistema.  Longitud de la cola: Número de clientes que esperan servicio.  N (t): Número de clientes en el sistema de colas en el tiempo t (t 0)  Pn (t): Probabilidad de que exactamente n clientes estén en el sistema en el tiempo t, dado el número en el tiempo cero.  s : Número de servidores en el sistema de colas.  n: Tasa media de llegadas (número esperado de llegadas por unidad de tiempo) de nuevos clientes cuando hay n clientes en el sistema.  n: Tasa media de servicio para todo el sistema (número esperado clientes que completan su servicio por unidad de tiempo) cuando hay n clientes en el sistema.
  • 19. ANALISIS Y DIAGNOSTICO DEL ESCENARIO
  • 20. El establecimiento de comidas rápida “BEMBOS”, se encuentra ubicado en el cruce de la Av. Caminos del Inca con la Av. Benavides.. El lugar es bastante amplio como para albergar a una gran cantidad de clientes. El local cuenta con un solo servidor disponible por lo que en ‘hora punta’ llegan un gran número de personas lo cual genera colas. En nuestra investigación nunca hubo un intervalo de tiempo despejado, siempre llegaban clientes.
  • 21. Estas colas generan: Pérdida de tiempo Pérdida de dinero Pérdida de clientes Malestar Incomodidad, Etc. Nuestro objetivo como equipo de trabajo es tratar de reducir el tiempo en el que se demora el cajero al momento de atender mediante la aplicación de métodos analíticos y científicos, lo cual generaría una gran satisfacción para los clientes.
  • 22. ANALISIS Y CONSTRUCCION DEL MODELO DE COLA
  • 23. ESTIMACIÓN DE PARAMETROS Tasa de arribos ( );Para la estimación de tasa de arribos se registró cuantas personas llegaban a “BEMBOS” en un intervalo de 5 minutos. Luego con esta data se halló un promedio de personas por minuto. Se utilizó las siguientes Relaciones: Tiempo promedio = Tiempo Total (min.) / Nº de personas Tasa de arribos ( ) = 1 / Tiempo promedio Tasa de servicios ( ); Para la tasa de servicios se tomó tiempos en la atención a cada persona para pagar en caja.
  • 24. MODELO DE COLA Analizando el comportamiento que sigue este caso, se puede hallar el modelo de cola correspondiente según KENDALL MODELO I: (M/M/1): (FIFO/∞/∞) Donde: M: Clientes que llegan al sistema siguiendo una distribución M: Clientes que llegan al sistema siguiendo una distribución S: Numero de servidores en el sistema FIFO: Disciplina de servicio
  • 25. Trabajo de cola Para el caso que venimos analizando, se considera: M: Distribución de Poisson M: Distribución exponencial S: 1 FIFO: Disciplina de servicio ∞: Tamaño del sistema infinito ∞: Tamaño de la fuente infinito 1.La hora de arribo de cada entidad al sistema 2.La hora en que el usuario inicia a ser atendido 3.La hora en que el usuario finaliza de ser atendido
  • 26.  En la tarde Muestra Intervalos N° de clientes TOTAL de tiempo 1 13:00:00 13:05:00 IIII 4 2 13:05:00 13:10:00 II 2 3 13:10:00 13:15:00 III 3 4 13:15:00 13:20:00 III 3 5 13:20:00 13:25:00 I 1 8 13:35:00 13:40:00 III 3 21 14:40:00 14:45:00 I 1 22 14:45:00 14:50:00 III 3 23 14:50:00 14:55:00 II 2 24 14:55:00 15:00:00 III 3 25 15:00:00 15:05:00 IIIII 5 125min 63 clientes λ=63client/125min
  • 27. En la noche: Muestra Intervalos N° de TOTAL de tiempo clientes 1 18:30:00 18:35:00 II 2 2 18:35:00 18:40:00 III 3 3 18:40:00 18:45:00 IIIII 5 4 18:45:00 18:50:00 IIII 4 5 18:50:00 18:55:00 IIIII 5 22 20:15:00 20:20:00 IIIIII 6 23 20:20:00 20:25:00 II 2 24 20:25:00 20:30:00 IIII 4 25 20:30:00 20:35:00 IIIII 5 125min 97 clientes λ = 97client/125min
  • 28.  Primer día Muestra Tiempo cronometrado de salida en segundos 1 244 2 188 3 187 4 186 μ₀ = 63clien/79.23min 16 139 17 167 18 149 19 163 20 192 21 146 22 155 25 27 TOTAL 4754
  • 29. μ₀ = 97clien/85.05min Muestra Tiempo cronometrado de salida en segundos 1 282 2 297 3 195 4 164 5 233 6 276 7 187 21 139 22 157 23 269 24 231 25 217 TOTAL 5103
  • 30. 1.- Sobre los Arribos: Para calcular éste dato hemos promediado los datos de arribos de todas las tomas realizadas. Cada día el lapso de tiempo que destinamos a la toma de tiempos para los arribos fue de 04 horas 13:00 - 15:00 p.m. 1830 – 20:30 p.m. λ (tarde) λ = 0.64 cliente/min Cliente/min Primer día 0.50 Segundo día 0.78 Prom. Parcial 0.64
  • 31. 2.-Sobre los Servicios: En este caso hemos utilizado el promedio de horas obtenidas como producto de los análisis realizados, lo cual da: μ. μ = 0.968cliente/min cliente/min primer día 0.795 segundo día 1.141 Prom. Parcial 0.968
  • 32. 'X'' Probabilidad Llegadas Real Poisson teorico Px frecuencias 1 0.08 0.1304391 0.1304391 4 2 0.3 0.2087025 0.3391415 15 3 0.22 0.2226160 0.5617575 11 4 0.18 0.1780928 0.7398503 9 5 0.18 0.1139794 0.8538297 9 6 0.04 0.0607890 0.9146187 2 1 0.9146187 50
  • 33. 0.35 0.3 0.25 Probabilidad 0.2 0.15 Real Poisson teorico 0.1 0.05 0 0 2 4 6 8 ''X'' Llegadas
  • 34. fr-ft (fr-ft)2 (fr-ft)2/ft -0.0504391 0.0025441 0.01950411 0.0912975 0.0083352 0.03993837 -0.0026160 0.0000068 3.0741E-05 0.0019072 0.0000036 2.0425E-05 0.0660206 0.0043587 0.03824132 -0.0207890 0.0004322 0.00710955 chi obs 0.10484452
  • 37.
  • 40. Cuadro comparativo: ESCENARIO 1 ESCENARIO 2 INDICADOR (M/M/1):(FIFO/∞/∞) (M/M/2):(FIFO/∞/∞) Ρo 0.34021 0.50388 LS 1.93939 0.74037 Lq 1.27960 0.08058 WS 3.03030 1.15683 Wq 1.99938 0.12590
  • 41. COMENTARIO  Se puede afirmar que al establecimiento de comidas rápidas “BEMBOS” le conviene hacer uso de sus 2 módulos, porque de este modo aumenta la probabilidad de que un cliente sea atendido apenas llegue, eliminando virtualmente la cola.  Se observa que el porcentaje promedio de personas que esperan en cola disminuye notablemente del escenario 1 al escenario 2.
  • 43. La investigación de operaciones permite el análisis de la toma de decisiones teniendo en cuenta la escasez de recursos, para determinar cómo se puede optimizar un objetivo definido, como la maximización de los beneficios o la minimización de costes. La teoría de colas es una herramienta muy importante de la investigación de operaciones pues sus resultados a menudo son aplicables en una amplia variedad de situaciones como: negocios, comercio, industria, ingenierías, transporte y telecomunicaciones. En nuestro caso sirvió para la atención al público de una institución privada. Concluimos que para la mejor atención del cliente en un establecimiento de comidas rápidas como lo es “BEMBOS”, es importante que su atención al cliente sea lo más óptima posible para generar confianza y fidelidad en el cliente, Al mismo tiempo observamos que necesita en todo momento más de un módulo de atención no solo en las horas pico (horas de almuerzo, comida, cena)
  • 44. Buena capacitación del personal para realizar las labores de atención al cliente en esos módulos, para la atención más rápida del usuario y este regrese satisfecho a su hogar. Tener personal de reserva que pueda suplir inmediatamente a alguna cajera que no asista por razones determinadas, por ello se recomienda la activación de los 2 módulos, para que en esas situaciones siempre existan como mínimo una o dos cajeras activas. Recomendamos de que se puedan implementar análisis respectivos para poder atender al cliente sin demora y con gran calidad, teniendo así su aprobación y fidelidad , para así generar mayores ingresos, pero siempre debemos de tener en cuenta que a través de este análisis respectivo de colas podemos definir el déficit de nuestra atención y poder mejorarla incrementando el número de servidores para generar un porcentaje menor de cola. La actualización continúa de la base de datos tanto para precios, ofertas, etc, para que la atención sea mucho más rápida y los trabajadores puedan desempeñar sus labores sin ningún problema y de manera eficiente.