Aplicación de la teoría de colas para trabajos realizados en Investigación y Desarrollo por servicio a los clientes internos y externos en GCC.

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Para la prueba se requieren de molinos especiales para cumplir esta función. En el departamento existen 3 molinos a los cuales se les aplica diferente cantidad de material que depende del servicio en cuestión.

Este es un caso típico de un sistema de líneas ya que se cuentan con los dos elementos que son las filas y servidores, por lo que utilizando el sistema de colas que menciona Anderson (2011) en nuestro problema, los elementos que componen el sistema quedan de la siguiente manera:

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Hay que recalcar que el número de clientes que pueden entrar al sistema lo tomaremos como infinito, ya que en el tiempo llegan varios servicios. De aquí existe la posibilidad de delimitar el número de clientes para tener un mejor rendimiento del sistema.

OBJETIVO DEL PROYECTO

El alcance de este proyecto tiene como propósito encontrar una solución al flujo óptimo de las pruebas de molienda para los servicios pedidos por los clientes externos e internos para así evitar los cuellos de botella generados en la molienda de materiales cementantes. Esto ayudará a la recreación de pruebas para maximizar los recursos en tiempo y dinero, así como observar puntos de vista diferentes y complementar la generación de ideas en los proyectos que se realizan.

MARCO TEÓRICO

Como se describió anteriormente, el departamento cuenta con equipos de trabajo de alta tecnología, sin embargo, cabe señalar que el departamento cuenta con pequeñas instalaciones, por lo que el trabajo que se le realiza a los clientes suele ser tardía.

Dado que su servidor es quien coordina gran parte de las pruebas Hablando en números, en un mes típico de trabajo se solicitan alrededor de 40 a 60 servicios, de los cuales más 98% de ellos es entregado a tiempo.

La empresa cuenta con un sistema de encuesta que se la hace al cliente para que responda preguntas sobre el servicio que se le ha otorgado y esto es lo que les da la pauta en su evaluación por servicio al cliente. Sin embargo, en los meses de mayo, junio, noviembre y diciembre; el número de servicios incrementa desde 65 hasta 90 servicios mensuales, por lo que el rendimiento que se da por las moliendas de materiales cementantes baja considerablemente entre 75 y 85% de entregas a tiempo; cabe mencionar que, del porcentaje restante, al 50% de los clientes no les afecta en consideración las entregas tardías.

Tocando el tema del tiempo en las pruebas, en el departamento de I&D se llevan a cabo más de 70 pruebas diferentes, algunas de ellas duran desde 6 horas hasta pruebas de un año; aunque de estas pruebas, las que más predominan son las que duran 28 días y son a las que nos enfocaremos ya que ocupan el 80% de las pruebas totales.

En cuanto a los servidores, estos molinos son de diferentes capacidades, por lo que no son aptos para todas las pruebas; aquí se describe cada uno de manera concreta:

- Molino 1. Capacidad de 0.7 kg hasta 1.5 kg, duración de 1 a 3 horas por prueba.

- Molino 2. Capacidad de 8 hasta 15 kg, duración de 2.5 a 4 horas por prueba.

- Molino 3. Capacidad de 25 kg hasta 35 kg, duración de 2.5 a 4 horas por prueba.

Como Anderson (2011) lo comenta, de lo mencionado anteriormente podemos obtener los datos para definir qué tipo de distribución es la que define a este proceso. Otra de las cosas a considerar, es el cómo se elegirán los servicios a realizar en el sistema, Tovar (2015) nos da unos ejemplos de los métodos que podemos desarrollar para la toma de decisiones tales como FIFO, LIFO y sus combinaciones, hay otros que se definen por prioridad, pros y contras, entre otros.

Por último, tomaremos en cuenta dos casos interesantes aplicados en la industria. Uno de ellos está enfocado a una corredora de seguros, de la cual el autor no hace mención de su nombre por confidencialidad de la misma, en el que el sistema hace mención en el que los clientes de la aseguradora llegan a la empresa y esperan a ser atendidos, González (2013) comenta que es un caso del tipo M/M/s, en el cual como menciona Anderson (2011) es por distribución de Poisson. El otro caso aplica criterio M/M/s y G/G/c en que el segundo está basado en una distribución general del tiempo entre llegadas.

En cualquier caso, en base a la toma de decisiones y el análisis correcto del tipo de distribución para este sistema de líneas, se busca optimizar los tiempos de entrega

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