Evidencia de aprendizaje. Aplicaciones de la simulación de variables aleatorias

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UNIVERSIDAD ABIERTA Y A DISTANCIA DE MÉXICO.

Ingeniería en Logística y Transporte.

Unidad 3.

Evidencia de aprendizaje.

Aplicaciones de la simulación de variables aleatorias.

Arturo Romero López.

ES1521200477

Universidad Abierta y a Distancia de México.

Modelos de simulación.

Docente.

María Alejandra Hernández Zúñiga.

Estado de México, 6 de septiembre de 2018.

Aplicaciones de la simulación de variables aleatorias.

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Datos:

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Porcentaje del tiempo que el operador está ocupado.

Fórmula:

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Sustituyendo.

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Entonces: [pic 9]

Número promedio de clientes en el sistema.

Fórmula:

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Sustituyendo.

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Entonces: [pic 14]

Tiempo promedio de permanencia en la fila.

Datos.

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Fórmulas:

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Sustituyendo [pic 19]

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Luego:

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Entonces retomando [pic 24]

Se sustituye:

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Entonces se tienen de permanencia en la fila.[pic 27]

Conclusiones.

Como se puede observar, este modelo se puede identificar como un modelo de líneas de espera, el cual se puede catalogar como un modelo de filas de espera de un solo servidor con un solo canal y una fase, más una regla de prioridad FCFS; tal como mencionan Carro y González (2012) este tipo de modelos de líneas de espera sirven para tomar decisiones acerca del incrementar la eficiencia y calidad del servicio, es decir, decidir entre aumentar el número de servidores para reducir los tiempos de espera y el no hacerlo, derivado del  coste que esto representa, como salarios, insumos, o energía entre otros.

Una vez realizada esta simulación podemos observar que, si bien el tiempo que los clientes permanecen en la fila es de 8 minutos es decir, 12 minutos considerando el servicio, el número promedio de clientes en el sistema es tan solo de 2, lo cual es relativamente muy bajo, a la vez que se observa que el operador (servidor) se encuentra ocupado el 66.6666% del tiempo o que es lo mismo una tercera parte del tiempo se encuentra en ocio,  por lo que particularmente considero que no es necesario incrementar el número de servidores, pues el beneficio es relativamente bajo respecto al incremento del nivel de servicio.

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