Métodos cuantitativos para la toma de decisiones. Planteamiento del Proyecto

TEMA

Estudio de teoría de colas en empresa Joskes de Mexico, enfocada en los tiempos de servicio que se ofrecen en ventanilla del almacén de materias primas

INTRODUCCIÓN

En el estudio se pretende identificar la situación actual que se encuentra el servicio que se ofrece en ventanilla y que ´puntos son los que se tienen como área de oportunidad, aplicando métodos de la teoría de colas y buscando dar un servicio más eficiente y correcto a los usuarios que lo solicitan.

PLANTEAMIENTO

Información de la empresa:

Actualmente la empresa Joskes de México cuenta con días almacenes dentro del área de Logística, de los cuales estaremos trabajando con el Almacén de Materias Primas.

Definición del problema

Actualmente   no se conoce el servicio que se tiene en el almacén de materias primas, el personal sabe que se cumple con lo que se solicita, pero no se sabe si se está realizando en el tiempo correcto y de la forma correcta, en ocasiones algunos clientes hacen críticas sobre los tiempos que demoran en que sean atendidos y que sea entregado su pedido, de igual manera no se tiene un estudio en donde se tenga que personal es el más efectivo dentro de esta área y cuáles son los que demoran más en entrega de mercancía.

Actualmente el servicio que se ofrece en el almacén de materias primas genera varias colas, las cuales se identifican de la siguiente manera:

Al solicitar material se anota en formato.

Se busca el material dentro del almacén.

Se realiza descarga de material

Se registra el número de movimiento en formato

Se busca firma de gerente para autorización (en caso que aplique)

Se firma de recibido.

Todos estos puntos hacen que el cliente tenga que pasar por varias colas para que se le entregue un material, un ejemplo que se tiene es el siguiente:

En la mayoría de las organizaciones existen ejemplos de procesos que generan colas de espera.  Estas colas suelen aparecer cuando un usuario, un empleado, una máquina o una unidad tiene que esperar a ser servidas debido a que la unidad de servicio, operando a plena capacidad, no puede atender temporalmente a este servicio. Un típico ejemplo de colas de espera que ilustra el problema es un viaje en avión.  Primero, para comprar el billete podemos tener que hacer cola en la ventanilla correspondiente.  Una vez obtenido el billete, tendremos que hacer cola para facturar el equipaje y obtener las tarjetas de embarque.  Después hacemos cola para pasar por el detector de metales y finalmente esperamos en cola en la sala de embarque.  Una vez dentro del avión, tendremos que esperar a que los pasajeros coloquen sus bolsas de mano para poder llegar a nuestro asiento.  Cuando el avión se dirige hacia la pista de despegue puede encontrar con una cola de aviones esperando su turno para despegar.  Cuando llega a su destino, puede dar unas cuantas vueltas antes de tener permiso para aterrizar.  Y finalmente, cuando se asigna una puerta de desembarque para el avión, tendremos que esperar a que lleguen las maletas.  En este viaje, es posible que hayamos sido miembros de por lo menos diez colas.  Y eso sin considerar la experiencia en colas de la propia compañía aérea para este mismo viaje.  El avión en el cual viajábamos tiene que esperar en cola para repostar, ser inspeccionado, asignarle una puerta determinada, una tripulación, una carga de comidas, una ruta específica, etc.  De ahí que las compañías aéreas se preocupan de gestionar sus operaciones lo más eficientemente posible, y tratar de reducir al mínimo el tiempo de espera en realizar dichas operaciones.

El mecanismo de servicio consiste en una o más instalaciones de servicio, con cada una de ellas con uno o más canales de servicios, llamados servidores.  Los clientes son atendidos en estos servidores.  El tiempo que transcurre desde el inicio del servicio para un cliente hasta su terminación se llama el tiempo de servicio (o duración del servicio).  Un modelo de sistema de colas tiene que especificar la distribución de probabilidad de los tiempos de servicio de cada servidor (y tal vez para distintos tipos de clientes), aunque normalmente se supone la misma distribución para todos los servidores.  Una vez más, la distribución exponencial es la más empleada en los tiempos de servicio. Villalba D. y Jerez M. (1990)

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