Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
HBP – Managing Queues - Coggle Diagram
HBP – Managing Queues
Administración toma decisiones sobre factores que afectan el tiempo de espera de los clientes. Las filas de espera se forman por la variabilidad en un sistema.
Algunas ideas sobre sistemas de líneas de espera: Incrementar la utilización y variabilidad degrada el desempeño en una tasa creciente. Si todas las demás cosas se mantienen igual, entonces más grande es mejor: Un sistema más grande es más capaz de manejar la variabilidad.
Características de desempeño de sistemas de líneas de espera: Factor de utilización (u): mide el porcentaje del tiempo que los servidores están ocupados con clientes. Formula: Ritmo de llegada/Ritmo de servicio por servidor.
Número promedio de clientes en servicio (N): El promedio de cliente en servicio (A/S) se obtiene multiplicando el factor de utilización por el número de servidores.
Número promedio de cliente esperando en fila (Lq): El numero promedio de clientes en la fila sin contar los que están siendo atendidos. Es un valor que debe aproximarse en lugar de calcularse exactamente.
Número promedio de clientes en el sistema (L): El numero promedio de clientes en el sistema es igual al número de cliente en fila más el numero promedio de clientes en el servicio: L=Lq+N.
Tiempo de espera estimado en la fila (Wq): El tiempo de espera estimado puede determinarse dividiendo la longitud de la fila para el ritmo de llegada promedio.
La Ley de Little se refiere a la fórmula que relaciona el tiempo de espera y la longitud de la línea. Su fórmula dice que la longitud de la línea está directamente relacionada al tiempo gastado en la línea.
Una fórmula aproximada para Lq: Utiliza el factor de utilización (u), el número de servidores (m), el coeficiente de variación de los tiempos de llegada y el coeficiente de variación del tiempo del servicio. El coeficiente de variación de la distribución de probabilidad provee una medida relativa de la variabilidad y se define como la desviación estándar de una distribución dividida para su media.
Objetivos administrativos y la naturaleza de las líneas de espera: El objetivo es entender los costos y características de desempeño de los sistemas de espera de los procesos para poder tomar decisiones en el diseño de los mismos. A veces los tiempos de espera ociosos de clientes o servidores representan costos extras. Una fila puede formarse incluso si la capacidad del servidor excede la demanda del cliente.
Supuestos básicos, símbolos y definiciones:
1.Primero en llegar, primero en ser atendido: Clientes forman una sola fila y son atendidos en el orden de llegada
2.Servidores realizan servicios idénticos: Servidores pueden ser canales de servicios por lo cual puede haber varios para una misma fila
-
4.Equilibrio estadístico (estado estable): La capacidad para procesar a los clientes debe ser mayor que su ritmo de llegada
5.Fuente infinita de clientes potenciales: Se asume que hay una fuente infinita de clientes potenciales
6.Comportamiento de fila apropiado: Asumimos que el ritmo de llega es igual al ritmo de demanda por lo cual no debería haber.
-
-
-
7.Efectividad del servicio uniforme: La efectividad de cada servidor es uniforme en el tiempo y en el sistema.
Aplicaciones de muestra de la fórmula de aproximación Lq: La clave para utilizar la fórmula es entender la diferencia entre la distribución de probabilidades que describe el ritmo de llegada (clientes en un tiempo) y la distribución de probabilidades que describe el tiempo entre llegadas de los clientes. Calcular la utilización requiere información sobre el ritmo de llegada promedio y el ritmo de servicio promedio, medidos en cantidad de clientes en un tiempo determinado.
Efectos de agrupar: Si más grande es mejor, un sistema que es la combinación de pequeñas filas va a tener líneas mas cortas y tiempos de espera más cortos que las filas individuales.
La percepción del cliente sobre la calidad del servicio está influenciada por las medidas subjetivas de la experiencia de su espera.