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Análisis de optimización de líneas de espera en el proceso de venta de gas doméstico. Caso: Solgas – Tarma periodo 2010

Descripción del Articulo

El estudio de “las líneas de espera” ha aumentado aproximadamente desde la mitad del siglo pasado, ese interés es debido a que en la mayoría de nuestras actividades diarias se encuentra el hacer alguna fila o cola. El fenómeno de las “líneas de espera”, generalmente se origina por el aumento de la d...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Zavaleta Schwartz, María Luisa, Alvarez Orihuela, Herminia Melania
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2011
Institución:Universidad Nacional del Centro del Perú
Repositorio:UNCP - Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/2008
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12894/2008
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Teoría de colas
Línea de espera
Optimización
Descripción
Sumario:El estudio de “las líneas de espera” ha aumentado aproximadamente desde la mitad del siglo pasado, ese interés es debido a que en la mayoría de nuestras actividades diarias se encuentra el hacer alguna fila o cola. El fenómeno de las “líneas de espera”, generalmente se origina por el aumento de la demanda con respecto a la capacidad del servidor, lo que ocasiona la saturación del servicio, así tenemos desde la espera para el cuarto de baño en nuestros hogares, el cambio de la luz del semáforo, la fila en alguna taquilla, la espera para el pago de algún servicio, entre otros. El problema que guía esta investigación es: ¿Cómo incide la optimización de las líneas de espera en la eficiencia del proceso de venta de gas doméstico en la empresa SOLGAS – Tarma? La revisión bibliográfica explica claramente que las variables mencionadas anteriormente: líneas de espera y eficiencia en la venta; están relacionadas pues al optimizar las líneas de espera, ya sea incrementando el número de personal o disminuyendo el tiempo de atención puede lograrse mayor eficiencia en el trabajo realizado y por ende en las ventas. De acuerdo a la descripción de las variables y a la aplicación del software de métodos cuantitativos QM podemos observar que De acuerdo al análisis de sensibilidad podemos notar claramente que con 5 servidores, como actualmente se trabaja, la distribuidora de Solgas en Tarma utiliza el 97.4% de la capacidad de servicio y en promedio un cliente esperará 4.29 minutos en la fila o 9.43 minutos en todo el sistema.
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