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...
- Autores:
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Mendoza Galeano, Walther
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
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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%. |
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E. Rodriguez, «Cómo reducir los tiempos de espera en las sucursales bancarias[Artículo de Blog],» 10 Mayo 2019. [En línea]. Available: https://blog.cobiscorp.com/como-reducir-tiempos-espera-sucursales-bancarias. [Último acceso: 31 Agosto 2020]. F. A. Gómez Jiménez, «Aplicación de teoría de colas en una entidad financiera: herramienta para el mejoramiento de los procesos de atención al cliente,» Revista Universidad EAFIT, vol. 44, nº 150, pp. 51-63, 2008. C. H. Lovelock, «Mercadotecnia de servicios.,» Primera ed., Ciudad de México, Prentice-Hall Hispanoamericana, 1997, pp. 217-222. E. TOVAR MARTINEZ, «EL TIEMPO,» 30 Enero 2000. [En línea]. Available: https://www.eltiempo.com/archivo/documento/MAM-1263524. [Último acceso: 08 Agosto 31]. C. Chamorro Osorio y B. M. Suarez Ortega, «Repositorio Universidad Nacional Abierta y a Distancia,» 28 Septiembre 2018. [En línea]. Available: https://repository.unad.edu.co/handle/10596/20491. [Último acceso: 31 Agosto 2020]. L. M. PORTILLA, L. ARIAS MONTOYA y S. A. FERNÁNDEZ HENAO, «ANÁLISIS DE LÍNEAS DE ESPERA A TRAVÉS DE TEORÍA DE COLAS Y SIMULACIÓN,ANALYSIS OF WAITING LINES TRHOUGH QUEUE SYSTEMS AND SIMULATION,» Scientia et Technica, vol. 3, nº 46, pp. 56-61, 2010. J. P. García Sabater, «Mi Official Site (porque yo también quiero tener un official site),» 2015. [En línea]. Available: http://personales.upv.es/jpgarcia/linkeddocuments/teoriadecolasdoc.pdf. [Último acceso: 10 Septiembre 2020]. R. BRONSON, «OPERATIONS RESEARCH,» México, Mc Graw Hill, 1982, pp. 266-296. A. A. TAHA, de Investigación de Operaciones, Septima ed., México, PEARSON EDUCACIÓN, 2004, pp. 579-689. G. JIMÉNEZ LOZANO, de INVESTIGACIÓN OPERATIVA II, Manizales, Publicaciones Universidad Nacional de Colombia, 2002, pp. 49-92. F. S. Hillier y G. J. Lieberman, de Introducción a la investigación de operaciones, Cuarta ed., México, Mc Graw Hill, 1998, pp. 679-713. RAE, «REAL ACADEMIA ESPAÑOLA,» RAE, 2019. [En línea]. Available: https://dle.rae.es/banco. [Último acceso: 10 Septiembre 2020]. F. . S. Hillier y G. J. Lieberman, de Introducción a la Investigación de Operaciones, Novena ed., México, McGraw Hill, 2010, pp. 710-713. Julián Pérez Porto y Ana Gardey, «Definición,» 2009. [En línea]. Available: https://definicion.de/cliente/. V. . M. CHINGATÉ ÁVILA, «Repositorio Universidad Libre de Colombia,» 31 Enero 2012. [En línea]. Available: https://repository.unilibre.edu.co/handle/10901/9066. [Último acceso: 10 Septiembre 2020]. Departamento de Ingeniería de sistemas UNAM, «Ingsistemas-Simulación,» 2018. [En línea]. Available: https://www.ingenieria.unam.mx/javica1/ingsistemas2/Simulacion/IntroSimulacion.htm. C. E. MARTÍNEZ ERASO, «Repositorio Institucional Universidad Javeriana Bogotá,» 2009. [En línea]. Available: https://repository.javeriana.edu.co/handle/10554/7286. [Último acceso: 13 Septiembre 2020]. D. . R. Anderson, D. J. Sweeney, T. A. Williams, J. D. Camm y M. Kipp , de MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LOS NEGOCIOS, Decimo Primera ed., México, CENGAGE Learning, 2011, pp. 656-657. SAS, «SAS,» 2013. [En línea]. Available: https://www.sas.com/content/dam/SAS/es_co/doc/other1/bancolombia-caso-exito.pdf. [Último acceso: 11 Septiembre 2020]. H. D. LERMA GONZÁLEZ, de Metodología de la Investigación propuesta,anteproyecto y proyecto, Bogotá, Eco ediciones, 2009, pp. 63-64. J. Hurtado, «Metodología de la Investigación Holística,» Caracas, Fundación Sypal, 2000, p. 269. . S. Aguilar-Barojas, «Fórmulas para el cálculo de la muestra en investigaciones de salud,» SALUD EN TABASCO, vol. 11, nº 1-2, pp. 333-338, 2005. C. L. FLORES GARCÍA, C. L. LINARES ALVARENGA y J. . M. BONILLA IRAHETA, «Repositorio Institucional de la Universidad de El Salvador,» 8 Marzo 2017. [En línea]. Available: http://ri.ues.edu.sv/id/eprint/12510/. [Último acceso: 13 Septiembre 2020]. J. Odirichukwu, T. Lekara y J. N. Odii , «BANKING QUEUE SYSTEM IN NIGERIA,» Computing, Information Systems, Development Informatics & Allied Research Journal, vol. 5, nº 1, pp. 95-106, 2014. M. S. Rahman Chowdhury, «QUEUING THEORY MODEL USED TO SOLVE THE WAITING LINE OF A BANK -A STUDY ON ISLAMI BANK BANGLADESH LIMITED,CHAWKBAZAR BRANCH, CHITTAGONG,» ASIAN JOURNAL OF SOCIAL SCIENCES & HUMANITIES, vol. 2, nº 3, pp. 468-478, 2013 S. Ahmed, S. Rahaman, M. . A. Hamid y I. H. Moral, «Expected Actual Waiting Time and Service Delivery Evidence Using Queuing Theory in Selected Banking Institutions in Bangladesh,» Journal of International Business and Management, pp. 1-14, 2018. S. Malik, N. Akhtar, S. Shoukat y S. Javed, «A Study of Different Factors in Singleand Multiple Server Queuing Models in Banking System,» UW Journal of Science and Technology, vol. 2, pp. 43-48, 2018. T. Cremonini Entringer, «SIMULATION AND ANALYSIS OF QUEUES IN BANKS: A CASE STUDY OF AN AGENCY IN THE SOUTHERN STATE OF RIO DE JANEIRO,» INDEPENDENT JOURNAL OF MANAGEMENT & PRODUCTION (IJM&P), vol. 11, nº 3, pp. 892-907, 2020. |
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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%.In this thesis, the main objective of the optimization of the waiting line system in a bank branch in the city of Bucaramanga was proposed, which could be carried out through field work that directly facilitated the collection of arrival time records. and service times for 200 clients of the bank. The time collection phase started from mainly identifying which days and on which day the bank branch was significantly attended by the users of the system. The registration format or form allowed the capture of information for the following attributes: customer number, time between arrival, arrival time, service time, departure time, service time, server number, and as an attached characterization the type of customer that for the purposes of the study were classified as type 1, type 2 and type 3. Once the necessary data had been obtained, they were subjected to a probability distribution adjustment in the Input Analyzer extension of the Arena Simulation software to determine what type of distribution according to its p-value the data was adjusted to. As products to respond to the objectives of the project, 2 models were developed: the first to configure the original state of the system where utilization rates of servers 1 and 2 were found to be oversaturated above 91%, and with an average attention time of 10.90 minutes, while with the proposed improvement model, the utilization rates of the servers were reduced by doubling the service capacity for each box, that is, by making k = 5 servers. The new performance measures of the system allowed to show as the most important data a saving for only 2 hours and 15 minutes of 37.51%.Ingeniero Industrialhttp://www.ustabuca.edu.co/ustabmanga/presentacionPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado Ingeniería IndustrialFacultad de Ingeniería IndustrialAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Optimización del Sistema de Líneas de Espera de una Sucursal Bancaria en la Ciudad de Bucaramanga, a Través de la Teoría de Colasbachelor thesisTesis de pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisBankEfficiencyCustomerQueueServiceBranchTimeProcessBancos - Atención al publicoServicio al clienteMarketingPlanificación estratégicaBancoEficienciaClienteColaServicioSucursalTiempoProcesoCRAI-USTA BucaramangaE. Rodriguez, «Cómo reducir los tiempos de espera en las sucursales bancarias[Artículo de Blog],» 10 Mayo 2019. [En línea]. Available: https://blog.cobiscorp.com/como-reducir-tiempos-espera-sucursales-bancarias. [Último acceso: 31 Agosto 2020].F. A. Gómez Jiménez, «Aplicación de teoría de colas en una entidad financiera: herramienta para el mejoramiento de los procesos de atención al cliente,» Revista Universidad EAFIT, vol. 44, nº 150, pp. 51-63, 2008.C. H. Lovelock, «Mercadotecnia de servicios.,» Primera ed., Ciudad de México, Prentice-Hall Hispanoamericana, 1997, pp. 217-222.E. TOVAR MARTINEZ, «EL TIEMPO,» 30 Enero 2000. [En línea]. Available: https://www.eltiempo.com/archivo/documento/MAM-1263524. [Último acceso: 08 Agosto 31].C. Chamorro Osorio y B. M. Suarez Ortega, «Repositorio Universidad Nacional Abierta y a Distancia,» 28 Septiembre 2018. [En línea]. Available: https://repository.unad.edu.co/handle/10596/20491. [Último acceso: 31 Agosto 2020].L. M. PORTILLA, L. 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