Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Vensim.

Boletín de Dinámica de Sistemas

Análisis de la gestión de las colas de espera en el cajero de un banco

Basado en un modelo de simulación con Vensim

Boris Ramirez
bramirez@masga.net


Un Banco esta interesado en mejorar la atención al cliente, en especial el tiempo que los clientes tienen que esperar en la cola antes de ser atendidos. Para lograr esto la gerencia necesita saber cual debería ser la disponibilidad de cajeros que debe tener, en que días y horarios, para ajustar, el tiempo de espera de un cliente a un tiempo que sea aceptable por la clientela.

El Banco ha contratado una encuesta con la finalidad de saber que piensan sus clientes sobre los tiempos de espera que ellos considerarían aceptables. Como resultado de esta encuesta se encontró que los clientes encuentras los siguientes tiempos de espera en cola como:
0 - 10 Minutos Normal 10 - 15 Minutos Aceptable +15 Minutos No Aceptable

Como resultado de esta investigación, el banco a determinado que NO es aceptable que un cliente espere en cola mas de 15 Minutos, y por lo cual las apertura de cajas se debe ajustar a mantener siempre el tiempo de espera por debajo de este limite.

El banco también ha encontrado que el mejor sistema para aplicar en la cola es un sistema FIFO (First In, First Out) para atender los clientes y por el momento no utiliza colas especiales. Lo que significan que todos los clientes llegan a la misma cola y todas las cajas están es capacidad de atender a cualquier cliente.

El banco tiene un total de 1'000.000 de cuentas. De las cuales el 300.000 (30%) son cuentas empresariales y 700.000 (70%) son personales.

Los clientes de las cuentas empresariales, en promedio, visitan el banco 3 veces por semana, y en promedio este cliente se demora 5 minutos en la caja.

Los clientes de cuentas personales visitan el banco en promedio 3 veces por mes, y en promedio este cliente se demora 2 minutos en caja.

El tiempo de entrada de un cliente al banco es en promedio 2 minutos por cliente.

El banco, labora 8 horas diarias y atiende de forma continua.

MODELO DE SIMULACION EN DINAMICA DE SISTEMAS

Análisis de la gestión de las colas de espera en el cajero de un banco

Después de haber ejecutado el modelo para un numero inicial de cajeros de 1,2 y 3, podemos concluir que en nuestro sistema bancario, el esquema que mas se ajusta a las cajas es el de tener siempre dos cajas disponible para la atención a los clientes.

Con este esquema, se pueden observar pocos picos que estén por encima de los 15 minutos como tiempo de espera y además la frecuencia de entrada y salida de cajeros auxiliares se reduce.

También es importante decir que el modelo de entra y salida de cajeros auxiliares es el mejor esquema a costo - eficiencia aplicar en un banco. Esta conclusión la podemos sacar al analizar el modelo alternativo en el cual se deja fijo el número de cajas abiertas durante todo el día (Ver. Trabajo Final - Colas Banco v1-1B.mdl), ver gráficos siguiente página.


DESARROLLOS FUTUROS

Este modelo no tiene en cuenta las siguientes parámetros:
- La entra de los clientes al banco es descontinúa. Los estudios muestran que las horas preferibles para que los clientes con cuentas personales vayan al banco es en horas de la tarde o medio día aprovechando la hora de almuerzo. Por el contrario el horario preferido de los clientes empresariales en horas de la mañana
- La frecuencia de clientes en el banco también depende bastante del día en el cual se realizan las transacciones. Esto significa por ejemplo que los días de pago la afluencia de clientes es mayor, o fechas especiales tales como pago de impuestos, etc..
- El modelo no esta contando el tiempo de descansó de los cajeros, o el numero de cajeros (entiéndase como personas que ejercen esta labor) en el banco. Este modelo solo analiza el número de cajas que deberían estar abiertas en el banco.

Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.

Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.

Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:

  • Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
  • Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
  • Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
  • Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.

    Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.

    (*) Puede solicitar información más detallada de este trabajo al autor


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