Análisis tiempo de atenciónanali

Análisis tiempo de atención:

Ejecutivo caso 1:

Descriptivos

Estadístico Error típ.

VAR00001

Media 1.6100 .16824

vilches

ejecutivo

1.32

1.55

1

1.17

2.48

2

1

2.17

2.08

1.33

Intervalo de confianza para

la media al 95%

Límite inferior 1.2294

Límite superior 1.9906

Media recortada al 5% 1.5956

Mediana 1.4400

Varianza .283

Desv. típ. .53202

Mínimo 1.00

Máximo 2.48

Rango 1.48

Amplitud intercuartil .98

Asimetría .380 .687

Curtosis -1.422 1.334

El análisis en spss entrego

como resultado que la muerta

no tiene datos atípico

Function Sq Error

-----------------------

Erlang 0.0718

Exponential 0.0718

Gamma 0.0736

Beta 0.078

Weibull 0.0888

Lognormal 0.0978

Uniform 0.1

Triangular 0.105

Normal 0.133

El suavizamiento en análisis en input

analyzer entrego que los datos se

distribuyen bajo estas distribuciones

Caso 2 (ejecutivo)

Descriptivos


VAR00001

Media 1.7938 .35790

vilches

ejecutivo

1

1

1.5

4

1.57

2.28

2

1


la media al 95%

Límite inferior .9475



Mediana 1.5350

Varianza 1.025

Desv. típ. 1.01228

Mínimo 1.00

Máximo 4.00

Rango 3.00

Amplitud intercuartil 1.21

Asimetría 1.712 .752

Curtosis 3.247 1.481

El análisis en spss entrego como resultado que la muerta tiene un dato atípico (4) lo cual

eliminaremos para el análisis en input analyzer.

Function Sq Error

-----------------------

Erlang 0.0257

Exponential 0.0257

Gamma 0.0289

Triangular 0.0416

Lognormal 0.048

Uniform 0.0653

Normal 0.0794

Weibull 0.094

Beta 0.335




Atención a clientes caso 1:

vasquez

atencion al cliente

1

1

1

1

No se podrá analizar debido a que es una contante el tiempo de atención

Atención a clientes caso 2:

Descriptivos


VAR00001

Media .9289 .07493

vasquez

atencion al cliente

1

1

1

1

1.03

1

0.33

1

1


la media al 95%



Media recortada al 5% .9565

Mediana 1.0000

Varianza .051

Desv. típ. .22480

Mínimo .33

Máximo 1.03

Rango .70


Asimetría -2.988 .717


El análisis en spss entrego como

resultado que la muerta tiene dos

datos atípicos los que se encuentran

en la posición 5 y 7 con lo que

concluimos que el tiempo de

atención del servicio al cliente es

una constante.

Cajero caso 1

Descriptivos


VAR00001

Media 2.1191 .42936


la media al 95%




Mediana 1.2100

Varianza 2.028

Desv. típ. 1.42401

Mínimo 1.00

Máximo 5.00

Rango 4.00



Curtosis -.125 1.279

xaby

cajero

1

2

4

3

1

1.1

1.21

5

3

1

1

El análisis en spss entrego

como resultado que la muerta

tiene no tiene datos atípicos

pero que el dato n 11 es racha

por lo que lo eliminaremos

para hacer el análisis siguiente.

Function Sq Error

-----------------------

Gamma 0.03

Exponential 0.0329

Erlang 0.0329

Lognormal 0.046

Weibull 0.0631

Triangular 0.0938

Normal 0.114

Uniform 0.12

Beta 0.323

Cajero caso 2:

Descriptivos


VAR00001

Media 1.4089 .32610


la media al 95%




Mediana 1.0700

Varianza .957

Desv. típ. .97830

Mínimo 1.00

Máximo 4.00

Rango 3.00




El suavizamiento en análisis en

input analyzer entrego que los

datos se distribuyen bajo estas

distribuciones

xaby

cajero

1.13

1

1.13

1.07

1.35

1

4

1

1

análisis en spss entrego como

resultado que la muerta tiene un

dato atípico que se encuentra en la

posición 7.

Function Sq Error

-----------------------

Erlang 0.0237

Exponential 0.0237

Gamma 0.0475

Weibull 0.0481

Lognormal 0.0494

Normal 0.188

Triangular 0.19

Uniform 0.269

Beta 0.29




Análisis de tiempos de llegada

Descriptivos


VAR00001 Media 1.7778 .22222

Intervalo de confianza para Límite inferior 1.2653

dif de tiempo ejecutivo casi 1

1.00

2.00

2.00

2.00

3.00

2.00

la media al 95% Límite superior 2.2902


Mediana 2.0000

Varianza .444

Desv. típ. .66667

Mínimo 1.00

Máximo 3.00

Rango 2.00





resultado que la muerta tiene tres

datos de racha se encuentra en la

posición 2,3,4 de los cuales eliminare

uno para el próximo análisis.

Ejecutivo caso 2:

Descriptivos


VAR00001

Media 1.7143 .28571


la media al 95%



Function Sq Error

-----------------------

Normal 0.198

Exponential 0.201

Erlang 0.201

Uniform 0.206

Gamma 0.212

Triangular 0.224

Lognormal 0.234

Weibull 0.284

Beta 0.31




dif ejecutivo caso 2

1

2

1

2

1

3


Mediana 2.0000

Varianza .571

Desv. típ. .75593

Mínimo 1.00

Máximo 3.00

Rango 2.00




Análisis en spss entrego como resultado que la muerta no tiene datos atípicos.

Function Sq Error

-----------------------

Erlang 0.159

Exponential 0.159

Gamma 0.16

Triangular 0.177

Lognormal 0.177

Uniform 0.188

Normal 0.189

Weibull 0.225

Beta 0.462

Atención a clientes caso 1

Descriptivos


VAR00001

Media 3.4000 1.20830

Intervalo de confianza

para la media al 95%




Mediana 3.0000

Varianza 7.300

Desv. típ. 2.70185

Mínimo 1.00

Máximo 8.00

Rango 7.00




El suavizamiento

en análisis en

input analyzer entrego que los

datos se

distribuyen bajo

estas

distribuciones

Atención a clientes caso 1

1

8

3

3

2


resultado que la muestra tiene un

dato atípico en la posición 2.

Function Sq Error

-----------------------

Beta 0.00559

Triangular 0.0372

Uniform 0.0417

Normal 0.0756




Weibull 0.0912

Poisson 0.0988

Erlang 0.106

Gamma 0.106

Lognormal 0.125

Exponential 0.165

Atención a cliente caso 2

análisis en spss entrego como resultado que la

muestra tiene un dato atípico en la posición 5 lo

cual me transforma el tiempo entre llegadas en

Descriptivos


VAR00001

Media 1.6667 .66667


la media al 95%

Límite inferior -.0471



Mediana 1.0000

Varianza 2.667

Desv. típ. 1.63299

Mínimo 1.00

Máximo 5.00

Rango 4.00




Atención a cliente caso 2

1.00

1.00

1.00

1.00

5.00

1.00

una constante y ase no necesario evaluar en input analyzer.

Cajero caso 1

Descriptivos


VAR00001

Media 1.2500 .17944


la media al 95%




Mediana 1.0000

Varianza .386

Desv. típ. .62158

Mínimo 1.00

Máximo 3.00

Rango 2.00




Cajero caso 1

1.00

2.00

3.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

análisis en spss entrego como resultado que la muestra tiene un dato atípico en la posición 2

y 3 lo cual me transforma el tiempo entre llegadas en una constante y ase no necesario

evaluar en input analyzer.

Inicio de la solicitud de cuenta corriente

Co

mit

é d

e ri

esgo

sEj

ecu

tivo

Age

nte

Fase

Realización de la solicitud

Llenado de formulario y entrega de

documentos

Aprobacion de documentos solicitados

Fin

Cumple con las requisitos de la

tabla3.1.2

si Entrega certificado de rechazo

Firma de certificado de aprobacion y

solicitud de kit de cuenta

Entrega de kit y solicitud de

aprobacion de cuenta

Firma documentoEnviar

documento a ejecutivo

Envio de informacion a evaluacion de

riesgo

Envio certificado de

rechazo a ejecutiv

Si Envió de certificado de aprobación al

ejecutivo

Cajero Caso 2

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

No es necesario hacer ningún análisis estadístico ya que los datos entre yegadas son una

constante

Diagramas de bloque de los procesos

Pago de creditoFu

nci

ón

Caj

ero

Age

nte

Fase

Solicitar pago de credito

Solicitar carne y cheque

Vericasion de firma

Verificasion de fondo

Vuelve posteriormente cuando tenga

fondos

Acepta validasion del

credito

Ejecusion de pago

Recibo del cliente

Entrega del recibo

fin

Retiro de fondo

Caj

ero

Age

nte

Fase

incio Solicitud de carnetVerifica numero

de cuenta Solicitud de monto

Informa al cliente

si

fin

Verificasion de fondos

si

Informa al clienteFin

cheque

Firmar el cheque

si

Entrega del dinero y documentacion

fin

Depósitos bancarios

caja

Ate

nci

ón

de

clie

nte

Fase

Solicita el reivo Entrega recibo

Verificación de documentacion

Informa que no concuerda el

numero de cuenta con el titular

FinCheque de otra

institución Verificación de

presencia de fondoCuenta con

fondos

Registra fondos en cuenta cliente y entrega recibo

si sifin

no

Registra información y

entrega de recibofin

efectivo

Solicitud crédito banca persona

Co

mit

é d

e ri

esgo

s Ej

ecu

tivo

agen

te

¡

Solicitud de credito El cliente tiene cuenta corriente

Documentación necesaria (carnet)

documentacion completa

Vuelve otro dia

Vuelve otro dia

Si

si

si

Eviar a evaluacion

Enviar a evalucion

Cumple criterios tabla 3.2.2

Cumple con las requisitos de la

tabla3.1.2

Entrega certificado de rechazo

Envio certificado de

rechazo a ejecutiv

Envió de certificado de aprobación al

ejecutivo

Firma de certificado de aprobacion y

solicitud de kit de cuenta

Firma documentoEnviar

documento a ejecutivo

Enviar documentos

Entrega informe de rechazo

Envio vale vista con el dinero y

autorizacion de activacion con datos

del cliente

Firma documentoEnviar al ejecutivo

entrega vale vista

caja

at encion ejecut ivo

ent r ega de r ecibo

llegada a caja

llegada a ejecut ivo

client esllegada a at encion a

de cuent a

solicit ados para apert ura

aprobacion document osTr u e

Fa ls e

buelve ot r o dia

r iesgos

aprobacion comit ede Tr u e

Fa ls e

Tr u e

Fa ls e

f ondo

buelve ot r o dia2

f irmaTr u e

Fa ls e

Tr u e

Fa ls e

validacion del credit o ent r ega del cr edit o

Els e

3 3

3 3

3 3

f ondo pago credit o

deposit o bancar io ret iro

deposit o bancar io

ver if icasion if ormacion Tr u e

Fa ls e

cuent a del client er egist r o de f ondo en

Tr u e

Fa ls e

f ondo

document os para ret iro debuelve ot r o dia1

ent r ega de f ondos

Els e

5 0

5 0

solicit ud de cuent a

credit o banca personat iene cuent a corr ient e

Tr u e

Fa ls e

cuent a corr ient e

cumple con requisit os Tr u e

Fa ls e

Tr u e

Fa ls e

credit o banca persona

cumple con requisit os de

ent r ega cr edit o

buelve ot r o dia4

cor r ient eent r ega cuent a

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

00

0

0

0

0

0

0

Modelo de simulación en arena

Resultados de la simulación

TALLY VARIABLES

Identifier Average Half Width Minimum Maximum Observations

Entity 1.VATime .01574 (Insuf) 1.4292E-05 .16298 300

Entity 1.NVATime .00000 (Insuf) .00000 .00000 300

Entity 1.WaitTime .94701 (Insuf) .00000 1.7435 300

Entity 1.TranTime .00000 (Insuf) .00000 .00000 300

Entity 1.OtherTime .00000 (Insuf) .00000 .00000 300

Entity 1.TotalTime .96275 (Insuf) 4.3853E-04 1.7602 300

caja.Queue.WaitingTime .89035 (Insuf) .00000 1.7435 150

entrega de recibo.Queue.WaitingTime -- -- -- -- 0

atencion ejecutivo.Queue.WaitingTime 1.0036 (Insuf) .00000 1.7383 150

Conclusión

Conclusiones de la simulación

Luego de la simulación podemos concluir que el servicio al cliente no necesita

modificación no así la caja con el ejecutivo el cual es el más colapsado lo cual podríamos

remediar poniendo una caja y un ejecutivo

Identifier Average Half Width Minimum Maximum Final Value

___________________________________________________________________________________________

________

Entity 1.WIP 60.122 (Insuf) .00000 105.00 .00000

Resource 1.NumberBusy .98293 (Insuf) .00000 1.0000 .00000

Resource 1.NumberScheduled 1.0000 (Insuf) 1.0000 1.0000 1.0000

Resource 1.Utilization .98293 (Insuf) .00000 1.0000 .00000

caja.Queue.NumberInQueue 27.800 (Insuf) .00000 61.000 .00000

entrega de recibo.Queue.NumberInQueue .00000 (Insuf) .00000 .00000 .00000

atencion ejecutivo.Queue.NumberInQueue 31.338 (Insuf) .00000 66.000 .00000

Análisis tiempo de atenciónanali

Environment

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