Teoria de Colas - Farmacias Ahorro

Servico de atención en Farmacias del Ahorro

Introducción

En la mayoría de las ocasiones, en nuestra vida diaria y en las actividades cotidianas y rutinarias que realizamos tienen un fenómeno en común, que son las líneas de espera o formación de colas, cómo cuando hacemos uso de cajeros, en el supermercado, filas para pagar artículos, la fila para comprar alimentos en el cine, o entradas a algún espectáculo. Esto ocurre cuando la demanda real de un servicio es superior a la capacidad que existe para brindarlo.

La Teoría de Colas surgió a principios del siglo XX, cuando la problemática de la congestión de tráfico que se presentaban en las redes telefónicas fue estudiada por primera vez desde un enfoque científico por el danés Agner Kraup Erlang. A partir de ese entonces esta teoría se ha aplicado a multitud de problemas de la vida real, como los mencionados anteriormente.

El estudio de las colas es importante ya que proporciona tanto una base teórica del tipo de servicio que se puede esperar de un determinado recurso, como la forma en la cual puede ser diseñado. La teoría de colas es una colección de modelos matemáticos que describen sistemas de línea de espera. Dichos modelos sirven para encontrar un balance entre el costo del servicio y el costo asociado a la espera por ese servicio.

Para esta actividad se tomó como modelo de estudio a Farmacias del Ahorro, una empresa que nación en Tuxtla Gutiérrez, Chiapas, en 1991 con 2 sucursales y 30 empleados. Al día de hoy se tienen 1490 sucursales en territorio nacional con 3 formatos de sucursales Tradicional, Derma y Plus, para fines prácticos de estudio se tomarán el modelo de sucursal tradicional, que es la que predomina en todo el país.

En esta primera parte del proyecto se revisarán el planteamiento del proyecto, marco teórico datos y conceptos para desarrollar la teoría de colas.

[pic 1]

Planteamiento del Problema

El presente proyecto presenta el análisis en Farmacias del ahorro, sobre la optimización del funcionamiento de los procesos que realiza el personal operativo. Se realizará un análisis basado en observar el comportamiento de los clientes dentro del establecimiento y durante su permanencia en la fila, y realizando el estudio estadístico correspondiente a los mismos.

Se tiene que hay saturación de clientes por lo cual el servicio es muy lento, esto repercute en pérdida de venta, por lo que propondremos soluciones para mejorar el servicio.

Objetivo del proyecto

1. Analizar el comportamiento de la demanda de clientes que acude a Super Farmacias del Ahorro, en fechas de pago, día Sábado, en horario vespertino, y aquellas situaciones que marquen un “horario alto de clientes” para identificar los patrones cíclicos culturales que definen nuestra demanda.
2. Aplicar la teoría de colas al sistema oferta-demanda
3. Identificar el nivel óptimo de capacidad del sistema que minimiza el coste del mismo.
4. Prestar atención al tiempo de permanencia en el sistema.

Marco Teórico

El desarrollo de este proyecto nos ubica en un escenario actual donde los métodos cuantitativos para la toma de decisiones son una necesidad verdadera dentro de las organizaciones (Daniel Serra de la Figuera 2000). Estas requieren pronosticar, programar y analizar sus procesos para optimizarlos y maximizar ganancias.

 Con este análisis se pretende estudiar y proponer mejoras, en base a los resultados con los cuales se podría lograr ofrecer una mejor atención y calidad en los servicios proporcionados a los clientes de Farmacias del ahorro.

Adicional a la optimización de puestos que tiene como fin incrementar los ahorros, se busca totalmente la calidad del servicio de Farmacias del ahorro, así como la satisfacción plena del consumidor al reducir tiempos de espera y respuesta del personal a ofrecer el servicio, a su vez se incrementarían las visitas por rapidez y buena experiencia de servicio.

 Cada uno de los datos son clave para determinar la tasa de llegada, tasa de servicio y tamaño de fila, de acuerdo a Anderson (2016), la tasa de servicio es un indicador de la eficiencia con la que un operador de un sistema de servicio atiende a los clientes. En general, la tasa de servicios mejora con uno o ambos de los siguientes cambios: Incrementar la tasa de servicios por medio de un cambio de diseño creativo o una nueva tecnología o agregar uno o más canales de servicio de modo que más clientes puedan ser atendidos al mismo tiempo, en el caso a analizar se utilizan en cualquier sucursal 2 cajas, que siempre están a disposición de emplearse. La tasa de llegada se obtiene a través del número medio de clientes que acceden al sistema por unidad de tiempo.

Tasa de llegada  λ : 1/  λ

Tasa de servicio  μ: 1/ μ

La disciplina de la fila se regula mediante la regla FIFO (First  In First Out), se atienden al cliente de acuerdo al orden que llega a la cola, el primero en llegar será el primero en ser atendido.

Se tiene una serie de software que se usaron para el análisis de la teoría de colas, el que nosotros utilizamos es el software de Flexsim, de acuerdo a Anderson (2016), es un programa que permite construir y ejecutar el modelo desarrollado en una simulación dentro de un entorno 3D. Actualmente es usado por empresas líderes en la industria para simular sus procesos productivos antes de llevarlos a ejecución real.

También empleamos el software WinQSB el cual define Anderson (2016), como una herramienta cuyo objetivo es facilitar la labor en la toma de decisiones empresariales, a través de una interface bastante cómoda que, aunque en completo inglés nos permite movernos de un módulo a otro con apenas un par de clics.

• Determina cada uno de los elementos del sistema de fila.

Analizamos el comportamiento de la demanda de clientes que acude a Farmacias del Ahorro, en fechas de pago, día Sábado, en horario vespertino, y aquellas situaciones que marquen un “horario alto de clientes” para identificar los patrones cíclicos culturales que definen nuestra demanda.

• Describe cómo sería su estrategia para la obtención de datos y estimación de parámetros.

La estrategia para la obtención de datos que se empleo fue visitar 3 sucursales con importante afluencia ubicadas al poniente de la ciudad de las que se tomó un promedio de los datos obtenidos, en las cuales se entrevistó a las personas encargadas quienes tienen estimación de cada parámetro para el desarrollo de esta herramienta.

...