Optimización del Sistema de Líneas de Espera de una Sucursal Bancaria en la Ciudad de Bucaramanga, a Través de la Teoría de Colas

En la presente tesis, se planteó como objetivo principal la optimización del sistema de líneas de espera en una sucursal bancaria de la ciudad de Bucaramanga, lo cual pudo llevarse a cabo mediante un trabajo en campo que facilitó de manera directa recolectar registros de tiempos de llegadas y tiempo...

Full description

Autores:
Mendoza Galeano, Walther
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/35466
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/35466
Palabra clave:
Bank
Efficiency
Customer
Queue
Service
Branch
Time
Process
Bancos - Atención al publico
Servicio al cliente
Marketing
Planificación estratégica
Banco
Eficiencia
Cliente
Cola
Servicio
Sucursal
Tiempo
Proceso
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Description
Summary:En la presente tesis, se planteó como objetivo principal la optimización del sistema de líneas de espera en una sucursal bancaria de la ciudad de Bucaramanga, lo cual pudo llevarse a cabo mediante un trabajo en campo que facilitó de manera directa recolectar registros de tiempos de llegadas y tiempos de atención a 200 clientes de la entidad bancaria. La fase de recolección de tiempos, partió de identificar principalmente qué días y en qué jornada la sucursal bancaria era concurrida de forma significativa por parte de los usuarios del sistema. El formato o planilla de registro permitió captar información para los siguientes atributos: número de cliente, tiempo entre llegada, hora de llegada, hora de atención, hora de salida, tiempo de servicio, número de servidor, y como caracterización anexa el tipo de cliente que para propósitos del estudio se clasificaron en tipo 1, tipo 2 y tipo 3. Una vez obtenidos los datos necesarios, las mismas fueron sometidas a un ajuste de distribución de probabilidad en la extensión Input Analyzer del software Arena Simulation para determinar qué tipo de distribución según su p-value era a la que los datos se ajustaban. Como productos para responder a los objetivos del proyecto, se desarrollaron 2 modelos: el primero para configurar el estado original del sistema donde se encontraron tasas de utilización de los servidores 1 y 2 sobresaturadas por encima del 91%, y con tiempo promedio de atención de 10.90 minutos para el sistema original, mientras que con el modelo propuesto de mejora se redujeron las tasas de utilización de los servidores duplicando la capacidad de servicio para cada caja, es decir haciendo k=5 servidores. Las nuevas medidas de desempeño del sistema permitieron evidenciar como dato más importante un ahorro para tan solo las 2 horas y 15 minutos del 37.51%.