Selección de diseño de filas de espera con disciplina de prioridades de atención para una entidad bancaria de Lima

Abstract

Se aplicó la metodología de Simulación de Eventos Discretos para identificar el modelo de filas de espera con disciplina de prioridades más eficiente en la atención de 2 tipos de clientes de una entidad bancaria de Lima. Los modelos evaluados fueron: modelo sin interrupción, con cajeros segmentados de atención exclusiva, cajeros dedicados dinámicos y con umbral de conmutación. El código se desarrolló en el programa R, determinándose un mínimo de 275 réplicas para estabilizar las medidas de desempeño conformadas por el tiempo de espera medio de espera de los clientes de alta y baja prioridad, probabilidad de que los clientes de alta prioridad esperan como máximo 3.5 minutos y los de baja prioridad esperen como máximo 1.5 minutos, el uso del sistema y tamaño medio de fila de espera formada. Los resultados indican que se requieren 11 cajeros en el modelo con cajeros segmentados con atención exclusiva y 10 cajeros en los demás modelos para cumplir con el tiempo de espera ofrecido a los clientes. Por último, se aplicaron pruebas de permutación considerando un 5% de nivel de significación para comparar las medidas de desempeño encontrándose que el modelo con cajeros dedicados dinámicos con estructura (6,4) y (5,5) resultan eficientes en 3 de los 6 indicadores empleados.The Discrete Event Simulation methodology was applied to identify the most efficient waiting queue model with priority discipline in serving 2 types of clients of a banking entity in Lima. The models evaluated were: model without interruption, with partitioned cashier with exclusive attention, partitioned multipurpose cashier and with a switching threshold. The code was developed in the R program, determining a minimum of 275 repetitions to stabilize the performance measures made up of the average waiting time of high and low priority clients, probability that high priority clients wait at most 3.5 minutes and those with low priority wait a maximum of 1.5 minutes, the use of the system and the average size of the waiting queue formed. The results indicate that 11 cashier are required in the model with partitioned Cashier with exclusive attention and 10 cashier in the other models to meet the waiting time offered to customers. Finally, permutation tests were applied considering a 5% level of significance to compare the performance measures, finding that the model with multipurpose partitioned cashier with structure (6,4) and (5,5) are efficient in 3 of the 6 indicators used.