Gestión de colas de La Empresa Soyuz _ppt

8/13/2019 Gestión de colas de La Empresa Soyuz _ppt

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SIMULACIÓNDE SISTEMAS

DISCRETOS

GESTIÓN DE COLAS DE LAEMPRESA SOYUZ

AGENCIA PISCO



ACEVEDO TORNERO, ALDAIR

ALTAMIRANO DIAZ, MILAGROS

NAVARRO GUTIERREZ, SANDRA

QUISPE AVALOS, YULEISI

INTEGRANTES

DOCENTE: MAGNO CUBA ATAHUA



El estudio se realiza sobre las cajas de venta deBoletos, de la Empresa Soyuz Agencia en laciudad de Pisco.

Específicamente se estudian la caja en la que secompran los boletos para la ciudad de ICA.

Se busca proporcionar los datos necesarios paraque el personal de la Agencia Soyuz logreencontrar la distribución óptima de los turnos deatención de dicha caja.

DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO



Variables exógenasFrecuencia de llegada de clientes a la caja.

Frecuencia de servicio de la cajera al público.Varibles endógenasTiempo en cola.

Tiempo total de servicio.

DOMINIO DEL SISTEMA



Alcance

Las cajas solo aceptan efectivo.

Se evaluarán las llegadas de clientes(levantamiento de información), sutiempo de atención en caja, y entresalidas de la caja.

DOMINIO DEL SISTEMA



FORMULACIÓN DEL MODELO



La toma de la Información se realizó el día 31 de Octubre del2013 de las 8:50 am hasta las 5:00 Pm.

Participaron 4 personas en total( 1 persona calcula el tiempo

entre llegadas, otra el tiempo de servicio, otra el tiempo entresalidas y por ultimo la tercera persona se encarga de tomarevidencias como fotos, videos, etc.)

Se tomaron los siguientes datos: - Tiempo de llegada del cliente - Tiempo en Cola - Tiempo de servicio - Tiempo entre salidas

ANÁLISIS DE DATOS



A continuación se pudieron calcularlos siguientes datos:

Tiempo entre llegadas a cola.Tiempo en cola.

Tiempo de servicio.

Tiempo entre salidas.

ANÁLISIS DE DATOS



Para poder implementar el modelo con losdatos obtenidos durante la toma deinformación, se juntaron todos los tiempos de

llegada a las colas de la caja (Hora, Minuto,Segundo) y se ordenaron de maneraascendente, luego se calculo el tiempo entrellegadas (segundos).

Para el calculo de segundos, se hizo en

porcentaje, es decir

6∗ 100

TIEMPO ENTRE LLEGADAS



TIEMPO ENTRE LLEGADAS (INPUT)



D i s t r i b u t io n S u m m a r y D i st r i bu t i on : Be ta Express i on : -0 .001 + 7 .82 * BETA(0 .273, 3 .5) Square E r ro r : 0 .001669 Chi Square Test Number o f i n te rva l s = 9 D egrees o f f reedom = 6 Test S ta t i s t i c = 19.6 Cor respond i ng p -va l ue < 0 .005 Kol mogorov -Smi rnov Test Test S ta t i s t i c = 0 .213 Cor respond i ng p -va l ue < 0 .01 D a t a S u m m a r y Number o f D ata Po i n ts = 524 Mi n D ata Va l ue = 0 Max D ata Va l ue = 7 .1 Sampl e Mean = 0 .565 Sampl e Std D ev = 0 .927 H i s togram Summary H i stogram Range = -0 .001 to 7 .82

Number o f In te rva l s = 22

TIEMPO ENTRE LLEGADAS



Se calculo el tiempo en cola de cadaregistro obtenido durante la toma deinformación para efectuar lacomparación versus los datos que elmodelo emitiera.

TIEMPO EN COLA



TIEMPO EN COLA (INPUT)



D i st r i bu t i on : Exponent i a l E x p r e s s i o n: - 0 . 0 0 1 + E X P O 1 . 1 3 ) Square E r ro r : 0 .039186 Chi Square Test N u m b e r o f i n t e r v a l s = 1 3 D e g r e es o f f r e e d o m = 1 1 Test S ta t i s t i c = 171 C o r r e s p o nd i n g p - v a l u e < 0 . 0 0 5 Kol mogorov -Smi rnov Test T es t S t a t i s t i c = 0 . 1 1 1 Cor respond i ng p -va l ue < 0 .01 D a t a S u m m a r y N u m b e r o f D a t a P o i n t s = 5 2 4 M i n D a t a V a l u e = 0 Max D ata Va l ue = 5 .51 S a m p l e M e a n = 1 . 1 3 S a m p l e S t d D e v = 1 . 1 9 H i s t o g r a m S u m m a r y H i s t o g r a m R a n g e = - 0 . 0 0 1 t o 6

N u m b e r o f I n t e r v a l s = 2 2

TIEMPO EN COLA



De forma similar con los registros yaunificados se tomaron los tiempos (ensegundos) de servicio de cada registro yse analizaron en el software InputAnalyzer.

TIEMPO DE SERVICIO



TIEMPO DE SERVICIO(INPUT ANALIZER)



D i s t r i b u t i on S u m m a r y D i st r i bu t i on : Be ta Express i on : 4 .44 * BETA(0 .582, 4 .19) Square E r ro r : 0 .013042 Chi Square Test Number o f i n te rva l s = 11 D egrees o f f reedom = 8 Test S ta t i s t i c = 82 Cor respond i ng p -va l ue < 0 .005 Kol mogorov -Smi rnov Test Test S ta t i s t i c = 0 .218 Cor respond i ng p -va l ue < 0 .01 D a t a S u m m a r y N u m b e r o f D a t a P o i n t s = 5 2 4 Mi n D ata Va l ue = 0 .0297 Max D ata Va l ue = 4 .03 Sampl e Mean = 0 .541 Sampl e Std D ev = 0 .604 H i s togram Summary H i stogram Range = 0 to 4 .44 N u m b e r o f I n t e r v a ls = 2 2

TIEMPO DE SERVICIO(INPUT ANALIZER)



MODELO EN ARENA



MODELO EN ARENA



ANALISIS DE RESULTADOS



Según los resultados obtenidos por la simulación,los clientes presentan un tiempo promedio encola de 0.5 minutos con una espera máxima de13.8 minutos.

El tamaño máximo de la cola durante lasimulación fue de 8 clientes.

El tiempo de atención promedio en las cajasdurante la simulación fue: 1 minutos, con un

máximo de 3 minutos.El número total de observaciones durante los 330

minutos de simulación fue: 529.

ANÁLISIS DE RESULTADOS



Según los resultados presentados, se observa que eltiempo en cola por parte de los clientes está en unnivel medio, es decir no es ni mucho tiempo ytampoco ni un mínimo de tiempo, por lo cual el únicocajero asignado actualmente no satisface losrequerimientos iniciales del estudio para esto sesugiere estandarizar los intervalos de atención de lascajeras, sobre la base de la información recolectada,

ya que existe un promedio de clientes muy alto enhoras punta, sobre todo en días feriados o los lunes yviernes que es donde las personas, sobre todo losestudiantes viajan de Pisco hacia Ica, para poder

llegar a sus respectivos centros de estudio.

SUGERENCIAS DE MODIFICACIÓN



De 9:00 am y 14:00, 3 cajeros

De 14:00 y 16:00, 1 cajero

De 16:00 y 21:00 1 cajero Con esta nueva asignación de horarios se mejoran de alguna

manera las estadísticas del simulador, sin embargo alcalcular eso costo por hora de las cajeras empleadas se nota

un ahorro con respecto al horario obtenido de la toma deinformación.

Con esta nueva asignación de horario se mejoran lasestadísticas del simulador.




SUGERENCIAS DE MODIFICACION






CRONOGRAMA DEL PROYECTO



El presente análisis nos ha permitido conocer de formasignificativa y más profunda las diferentes formas de simularuna realidad cuando esta no se puede realizar en la vida real,como por ejemplo el caso de las cajas ya que no es tansencillo deshabilitar una de las cajas y arriesgar a que los

tiempos de atención suban y se genere insatisfacción en losclientes, menos aún en la empresa que es caso de estudio yaque su misión es hacia el cliente.

El principal problema de nuestro análisis de estudio fue elhecho de saber o no si se estaba utilizando realmente losrecursos necesarios para satisfacer la demanda de losclientes.

Como hemos visto en los resultados de la simulación el 80%de los clientes esperan entre 0 y 1 minuto, tiempo bastanteacorde a los parámetros del mercado y la competencia.

CONCLUSIONES



El presente análisis ha tomado como variable principalde estudio los tiempos de espera en cola, pero de lamisma forma, sugerimos incluir en un estudio futurootras variables, como podrían ser por ejemplo calcularsi existe un tiempo máximo para abandono de la cola,el cual, dicho sea de paso, durante la toma deinformación no se presentó.

RECOMENDACIONES



GRACIAS

GRACIAS

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