Métodos cuantitativos para la toma de decisiones.

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Con base a los datos obtenidos se generaron las siguientes propuestas:

1.- No hacer nada

2.- Tener 2 operadores por turno.

3.- Tener 3 operadores por turno.

Es necesario justificar la opción más viable a partir de un modelo matemático de toma de decisiones.

Objetivo del proyecto.

Capacitar/ habilitar el despacho de Herramientas en el Almacén para:

- Eliminar tiempos de espera

- Reducir paros de máquina

- Optimización del recurso humano

Mejorando el servicio al cliente dentro de la organización.

Marco teórico.

Para tomar la mejor decisión de Mejora de servicio al cliente en el almacén de Herramientas, consideramos que con el apoyo de las herramientas de árbol de decisión y teoría de colas, estaremos probando la eficiencia de un proceso y a partir del modelo analizado proponer una mejora.

- Análisis de decisiones.

De acuerdo a lo mencionado por Anderson (2011), el análisis de decisiones se utiliza para desarrollar una estrategia óptima cuando un tomador de decisiones enfrenta varias alternativas de decisión y a un patrón de eventos futuros incierto o lleno de riesgos.

Los pasos que se deben seguir son básicamente los siguientes:

- Formulación del problema.

- Identificar las alternativas de decisión.

- Eventos futuros inciertos o eventos fortuitos

- Consecuencias asociadas con los resultados de cada alternativa y de cada evento fortuito.

Dentro del análisis de decisiones los resultados posibles para un evento fortuito se conocen como estados de la naturaleza, los cuales se definen de modo que ocurra uno y sólo uno de todos los estados posibles.

Nos podemos apoyar de manera gráfica con el diagrama de influencia, como lo muestra la siguiente imagen.

[pic 2]

Figura 4.1 muestra el diagrama de influencia. Anderson (2011).

- Árboles de decisión

La representación gráfica del proceso de toma de decisiones, se conoce como árbol de decisión.

Con el manejo del árbol de decisión podemos involucrar evaluaciones con probabilidad para una mejor toma de decisión, utilizando el método de valor esperado para identificar la mejor alternativa de decisión.

- Teoría de colas.

De acuerdo a lo mencionado por Lieberman (2010) “Los clientes que requieren un servicio se generan en el tiempo en una fuente de entrada. Luego, entran al sistema y se unen a una cola. En determinado momento se selecciona un miembro de la cola para proporcionarle el servicio mediante alguna regla conocida como disciplina de la cola. Se lleva a cabo el servicio que el cliente requiere mediante un mecanismo de servicio, y después el cliente sale del sistema de colas”. La siguiente figura describe este proceso y en los párrafos siguientes se mencionan algunas características de cada una de las partes del modelo de teoría de colas:

[pic 3]

Fuente de entrada

De acuerdo a Lieberman (2010), una de las características de la fuente de entrada es su tamaño, el cual es el número total de clientes que pueden requerir servicio en un determinado momento. Podemos decir que es el total de clientes de nuestra muestra. A esto se le denomina “población de entrada”, la cual se puede suponer que el tamaño es infinito o finito (de modo que también se dice que la fuente de entrada es ilimitada o limitada).

Cola

La cola es donde los clientes esperan antes de recibir el servicio. Una cola se caracteriza por el número máximo permisible de clientes que puede admitir. Las colas pueden ser finitas o infinitas, según el número máximo de la población. El supuesto de una cola infinita es el estándar de la mayoría de los modelos Lieberman (2010).

Disciplina de la cola

La disciplina de la cola se refiere al orden en el que sus miembros se seleccionan para recibir el servicio, Lieberman (2010).

Mecanismo de servicio

El mecanismo de servicio consiste en una o más estaciones de servicio, cada una de ellas con uno o más canales de servicio paralelos, llamados servidores. Si existe más de una estación de servicio, el cliente puede recibirlo de una secuencia de ellas (canales de servicio en serie), Lieberman (2010).

Desarrollo del proyecto:

La opciones se van a desarrollar para tomar la mejor decisión a partir de un análisis matemático y finalmente comparándolas con entre ellas con un modelo de toma de decisiones.

- Opción 1. Sin modificar la estructura actual (No hacer nada).

[pic 4]

- Utilización del servicio () 1.5%

- Probabilidad de que haya cero clientes en el sistema (P0) -0.5%

- Número de clientes en la fila (Lq ) 5 personas

- Número promedio de clientes en el sistema (L) 3 personas

- Tiempo promedio en la fila (Wq) 0.25 horas igual a 15 minutos.

- Tiempo promedio en el sistema (W) 0.16 horas igual a 9.6 minutos

El diagnóstico del estado actual nos indica que el sistema de servicio es muy lento por la gran demanda en las horas pico.

Partiendo del tiempo de espera en la fila (15 minutos aproximadamente) y del sistema (9.6 minutos) el tiempo de espera es un poco prolongado. A pesar de que el sistema está trabajando al máximo, no alcanza a satisfacer la demanda. La cuestión es que el número de clientes en fila es de 5 personas lo que equivale a un costo de $2,229.00