Modelo de simulación de un sistema de eventos discretos para controlar el tiempo de espera de los clientes de Argenper SA – Trujillo, 2023

• Autor: Cruz Mariñas, Rossy Marleny
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Privada Antenor Orrego
• Repositorio: UPAO-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upao.edu.pe:20.500.12759/93212
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12759/93212
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Tiempo Promedio Espera; Simulación; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

La presente investigación tiene como objetivo elaborar un modelo de simulación de un sistema de eventos discretos para controlar el tiempo de espera de los clientes de Argenper SA – Trujillo, 2023. El diseño de la investigación es transversal y descriptivo. La población estuvo conformada por datos de tiempos entre llegada y tiempos de servicio, y la muestra se obtuvo mediante muestreo aleatorio simple para población desconocida. Para la recolección de datos se usó la técnica de la observación y el instrumento fue la guía de observación de tiempos. Tras analizar los datos en el módulo Input Analyzer del software Arena, se identificaron distribuciones no convencionales según la teoría de colas, por lo que se aplicó el método Montecarlo para generar muestras y determinar los parámetros. Se obtuvo una tasa de llegada (λ) de 0.3 clientes por minuto para clientes regulares y 0.2 clientes por minuto para clientes preferenciales, respecto al tiempo de servicio se obtuvo una media (μ) de 4.7 minutos y una desviación estándar (σ) de 1.6 minutos. Se modeló el sistema actual de la empresa en el software Arena, el cual opera con 5 ventanillas regulares y 1 preferencial, los resultados de la simulación fueron un tiempo promedio de espera de 19.9 minutos para clientes regulares y 10.46 minutos para clientes preferenciales. Con objetivo de determinar un modelo que disminuya el tiempo promedio de espera de los clientes regulares, se plantearon 4 propuestas de modelos, que consistían en añadir ventanillas regulares. El modelo seleccionado fue la primera propuesta (6 ventanillas regulares), debido a que presentó una reducción más significativa en el costo del sistema en comparación con el modelo actual, además, los porcentajes de ocupación de las ventanillas se encontraron dentro de un rango operativo eficiente (entre 63%y 87%); como resultado de la simulación de la propuesta de mejora, se obtuvo un nuevo tiempo promedio de espera el cual se redujo a 5.57 minutos. Finalmente, se realizó un análisis económico del modelo propuesto a través del indicador beneficio costo, el cual tuvo un valor de 8.84, demostrando la viabilidad de implementar una ventanilla adicional.