CFE TLAJOMULCO EN PROYECTO DE COLAS 2014

OBJETIVO:

 Aplicar la teoría de colas para optimizar el servicio al cliente en ventanillas de servicio en el Centro de Atención a Clientes (CAC) Tlajomulco de Zúñiga de la Comisión Federal de Electricidad.

 Utilizar la herramienta de apoyo WIN QSB para el análisis del sistema de atención al cliente en CAC Tlajomulco.

PROCEDIMIENTO:

Teniendo en cuenta la gran afluencia de usuarios en el CAC Tlajomulco, donde se está presentando la problemática de tener grandes filas principalmente para asuntos como nuevos contratos y aclaraciones, mismos que se realizan en ventanilla, bajo un sistema o modelo de colas, cuyos elementos básicos de acuerdo a (De la fuente, 2001. Pág. 2) son:

El fenómeno de colas se compone básicamente de seis elementos principales…la fuente de población, la manera en que llegan los clientes a la instalación de servicio, las características de la cola que se forma, el modo en que se seleccionan los clientes de la cola, las características de la instalación de servicio, y la condición de salida del sistema por parte de un cliente (¿regresa o no a la fuente de población?).

Se realizó la investigación para mejorar el servicio al cliente mediante los siguientes pasos.

1. Se recabaron datos del CAC Tlajomulco mediante una entrevista con la responsable del CAC, para poder determinar los elementos del sistema y calcular su valor, tales como:

• Número de servidores

• La tasa de servicio

• Tasa de llegadas

• Tamaño de fila

2. Posteriormente, fueron revisadas las consideraciones del comportamiento o distribución de la probabilidad de llegada de los clientes (exponencial o lineal) así como del servicio.

3. Teniendo los datos de los elementos del sistema, se realizó un análisis del mismo mediante la herramienta Win QSB, de esta manera y de acuerdo con (Hamdya, 2001.Pág.5), podremos observar el sistema real:

Los modelos de colas usan a su vez modelos de probabilidad y estadística para analizar las lineas de espera y la simulacion estima las medidas de eficiencia al imitar el comportamiento del sistema en la realidad. En cierto modo se pueden considerar que la simulación es casi lo mejor para observar un sistema real, la diferencia real entre colas y simulacion es que los modelos de colas son matematicos y en consecuencia estan sujetos a hipotesís especificas que limitan el alcance de la aplicación, por otro lado la simulación es flexible y con ella se púede analizar practicamente cualquier caso de colas.

4. Observando los resultados de este análisis, se realizaron propuestas para optimizar el servicio.

5. Cada propuesta, fue también simulada en el Software de apoyo WIN QSB, donde según el resultado de su análisis se determinó la mejor de ellas.

RESULTADOS:

Después de la entrevista con la responsable del CAC, se obtuvieron los siguientes datos:

El horario de servicio que presta el CAC es de 8 am a 3:30pm, contando con 2 cajeros para servicio y atención al cliente (servidores). Las horas pico son de 12:00 Hrs a 3:00 Hrs diariamente, donde se genera una cola de 60 personas y los días de mayor afluencia de clientes son los lunes y viernes, en los cuales se atiende a un gran número de personas con un promedio de 130 clientes por día.

El tiempo promedio de atención en ventanilla es de 9 minutos.

Para identificar este modelo se usara la notación convencional de Kendall, donde tenemos, según menciona (Hillier y Hillier, 2008) que primero se identifica la distribución de tiempos entre llegadas, la cual puede ser exponencial (markoviana) M ó degenerativa (constante) D. Después se identifica la distribución del tiempo de servicio y por último el número de servidores.

Considerando que se trata de una distribución exponencial debido a que es una característica que se observa en la práctica, (Hillier y Hillier, 2008) y se tienen dos servidores, entonces nuestro modelo se puede identificar como: M/M/2

Para obtener los valores de los elementos del sistema, se tomaron en cuenta los datos obtenidos en horas poco, conforme con (Munguía, 2005. Pág. 278):

Sin embargo, el modelo de líneas de espera… parte del supuesto que los procesos pueden atender la demanda. Lo que sucede es que esta demanda no llega espaciada en el tiempo, sino que se presenta en horas pico o momentos de mayor demanda.

Calculo de tasa media de llegadas:

Con un promedio de 130 clientes que asisten en los días de mayor afluencia, en un turno de 7.5 Horas, se tiene una tasa media de llegadas de:

λ=130 clientes / 7.5 horas= 17 clientes por hora.

Cola:

El número de clientes en cola o tamaño de cola es de 60 en horas pico, sin embargo, debido a la necesidad del servicio, en ocasiones extraordinarias, los clientes pueden hacer largas filas, pero debido a que no es muy frecuente, se considera un tamaño de fila de 60 personas.

Calculo de tasa media de Servicio:

Se cuenta con un tiempo de servicio de 9 minutos por cliente aproximadamente, por lo que la tasa media de servicio se calcula de la siguiente forma: 1/µ= 9 min = 3/20 hr por cliente, por lo tanto la tasa media de servicio es: µ= 7 clientes por Hora en cada ventanilla.

Simulación del sistema actual:

Una vez obtenidos los datos del sistema tal y como está operando actualmente, su simulación en Win QSB se prepara como se indica en la Figura 1 y los resultados se muestran en la figura 2.

Figura 1: datos de entrada para simulación

Figura 2. Resultados de la simulación del sistema actual.

Mediante la simulación se observa que la utilización del sistema está al 99.99%, con un promedio de 55 clientes en fila mismos que esperan 4 horas para ser atendidos.

Para mejorar este servicio, se propone lograr, mediante capacitación al personal de atención, una tasa de servicio de 10 clientes por hora, con lo cual se obtendrían los resultados de la figura 3:

Figura 3. Resultados del análisis con la propuesta de mejora.

Ahora se puede observar que con aumentar la tasa de servicio a 10 clientes por hora, se tendría una utilización del 84%, con solo 5 clientes en fila que esperarían 15 minutos para ser atendidos.

Las organizaciones deben desarrollar capacidades para construir y retener su propia historia, para sistematizar sus experiencias, para abrirse a los desafíos de mercados y tecnologías, para incorporar las apreciaciones de sus miembros, para construir

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