grifo simulacion

Proyecto simulación Servicentro RC S.A.C.

Huamani Palacios Kevin

Sotelo Espino Carlos

Villafuerte Sotelo Jean

TABLA DE CONTENIDO.

1. Introducción

2. Descripción del Sistema

3. Análisis de los Datos de Entrada

4. Descripción del Modelo de Simulación

5. Verificación y Validación del Modelo

6. Resultados de la Simulación

7. Sugerencias

8. Conclusiones y Recomendaciones

9. Agradecimientos

10.Bibliografía

INTRODUCCION

1. Descripción del Proyecto

Una estación de servicio, bencinera, gasolinera o Servicentro es un punto

de venta de combustible y lubricantes para vehículos de motor. Aunque

en teoría pueden establecerse y comprar libremente, las estaciones de

servicio normalmente se asocian con las grandes empresas

distribuidoras, con contratos de exclusividad.

Formulación del Problema

1. Problema

Es común ver gran congestionamiento en una Estación de Servicios, y la empresa que hemos

recurrido es la Estación: Servicentro RC S.A.C. “Grifo Primax”, ubicada en la Subida de Parcona,

como problema tenemos lo que es el congestionamiento en las horas puntas que son a partir de

las 5.30 am hasta las 9.am, de 12.00 pm a 2.00 pm y de 5.30 pm a 7:00 pm. Esto genera gran

malestar entre los conductores ya que se pierde tiempo Y dinero algunas (recojo de pasajeros).

1. ObjetivoProponer un modelo de simulación que ayude a agilizar el congestionamiento que se genera en las horas puntas .para comenzar, debemos como grupo conocer las actividades del grifo en horas de atención. Para luego directamente Formular un modelo de la realidad actual que se vive en el grifo y posteriormente Recrear un modelo con la solución de la congestión y agilice la atención vehicular, y no se pierda tiempo y dinero.

Palabras Claves.

Servicentro de combustible: Entidad en la cual de prestan servicios de abastecimiento de combustible para diversos tipos de vehículos.

Congestión: condición de flujo vehicular que se saturado.

Abastecer.- Proveer a alguien de aquello que necesita.

1. Definición del sistema

Construir un modelo que permita analizar el comportamiento del flujo vehicular en la

estación de servicio que estamos estudiando, Los datos estadísticos que obtengamos

luego de analizar los resultados del modelo actual y el propuesto permitirán conocer el

impacto que tendrá la aplicación del modelo propuesto.

Entrada

Salida

Formulación del Modelo

LEYENDA:

Petróleo

Gasolina 90

Gasolina 84

D2

84

90

1. Entidades del Sistema

- Los vehículos

- Surtidores

- Trabajadores

1. Definición de variables del

sistema

VariablesTipo de

Variable

Fuente de

Información

Frecuencia

de RegistroFecha

Tiempo de Llegadas – TLL

Estocástica Muestreo Segundo

15/11/201316/11/201317/11/201318/11/201319/11/201320/11/2013

Tiempo de Transcurrido Estocástica Muestreo Segundo

15/11/201316/11/201317/11/201318/11/201319/11/201320/11/2013

Tipo combustible Estocástica Muestreo Segundo

15/11/201316/11/201317/11/201318/11/201319/11/201320/11/2013

1. Elementos del sistema

Entidades Atributos Actividades

Vehículos

Tiempo de arribo

Llegar al sistema

Formar cola

Ser atendidos

Salir del sistema

TrabajadoresTiempo de servicio Atender trabajos

1. Diagrama del sistema

Fin Servicio

Inicio Servicio

Fin espera

Llegar al sistema

Ingresar a Cola

Llegar al sistema


Fin ServicioInicio Servicio

Fin espera

Iniciar Servicio

Esperar Servicio

Inicio de Servicio


Fin del servicio

Salir del Sistema

Fin del servicio

1. DESCRIPCIÓN DEL SISTEMA

Por la explicación dada anteriormente en la Introducción se desea conocer

mediante un modelo de simulación por computadora cómo es que funciona

el sistema de colas en la SERVICENTRO RC SAC.

Es común ver gran congestionamiento en una Estación de servicios, y la

empresa que hemos recurrido tiene como problema tenemos lo que es el

congestionamiento en las horas puntas que son, a partir de las 5:30 am

hasta las 9.00 am, de 12.00 pm a 2.00 pm y de 5.30 pm a 7.00 pm. Esto

genera gran malestar entre los conductores ya que se pierde tiempo y

dinero algunas (algunas recojo de pasajeros).

Se trata de resolver lo siguiente:

1.Modelar el sistema mencionado.

2.Diseñar el programa en el software arena.

3.Verificar que el modelo funciona de acuerdo a las especificaciones dadas.

4.Identificar cuellos de botella en el sistema y analizar los resultados.

5.Proponer políticas de solución a posibles cuellos de botella en el sistema o a

personal no ocupado.

Las propuestas de solución pueden orientarse a incrementar la capacidad de las

islas: surtidores, Caja, Operaciones, Analista.

Dominio del sistema

El entorno del sistema corresponde al

modelamiento y simulación del sistema de

atención de clientes del SERVICENTRO RC SAC

en Parcona .según se describe ha descrito. Se

han identificado las entidades siguientes, y se

mencionan sus funciones relacionadas al sistema a

modelar.

Interacciones o Impacto con otros sistemas

El sistema interactúa con los siguientes sistemas:

o Sistema de Facturación (Manual)

o Para cancelar una cuota en Caja o ser atendido en la Islas, se debe concertar el

servicio de abastecimiento del tipo de combustible solicitado por el cliente que

puede ser por pago en efectivo.

o Los informes en las islas de alguna manera se ven afectados por el número de

clientes a atender, que puede ser un problema al estar congestionado las islas

por la demora.

o Sistema de Seguridad

También se ve afectado por la cantidad de personas que se encuentren en el

servicentro en un momento dado.

Restricciones

o El tamaño físico del servicentro

o El horario de atención en el servicentro

o La cantidad de surtidores operativos a ciertas

horas

o Las funciones a las que se limita Caja por cada

surtidor, Operaciones, Isla , Analista

o En cada surtidor sólo se atiende a un cliente

por vez Medidas a Emplear

o Se acudirá al ambiente del sistema para tomar

las medidas y los tiempos necesarios que

permitirán efectuar los cálculos. Cómo tiempos

de llegada, tiempos de atención o de servicio,

tiempos de espera.

o Simulación del sistema actual

o Promedios

Resultado Esperado

o Se desea simular mediante el modelo a desarrollar el funcionamiento

del sistema en estudio actual del servicentro. A partir de ello

proponer, si es necesario, incrementar la capacidad de servidores

mediante la simulación del nuevo sistema, incrementar el número de

trabajadores.

o Se espera obtener estadísticas como:

o Tiempos totales de servicio

o Tiempos de desocupación

o Porcentajes de ocupación/desocupación

o Tiempos promedios que pasa un cliente en el sistema

o Tiempos promedios que pasa un cliente en la cola

o Longitud promedio de las colasModelo actual realizado en Bizagi:

1. Análisis de datos y supuestos de modelo

1. Recopilación de Datos

Para lograr una toma óptima de datos se utilizaron diferentes herramientas,

medición manual del flujo vehicular en la estación de servicio del caso de

estudio.

La toma de la información se realizó el día 15 al 20 de noviembre de 2013 de

7.00 p.m. a 2.20 p.m. En el cuadro siguiente se puede ver una muestra de dicha

información.

1. Análisis de datos

De los datos especificados en el documento adjunto, se obtienen la

distribución.

Distribution: Exponential Expression: 5 + EXPO(80)Square Error: 0.016489

Number of intervals = 6 Degrees of freedom = 4 Test Statistic = 49.6 Corresponding p-value < 0.005

Test Statistic = 0.164 Corresponding p-value < 0.01

Number of Data Points = 399Min Data Value = 5Min Data Value = 5Max Data Value = 1.02e+003Sample Mean = 85

Tiempos de Atención.

Resumen de Distribución:

Test Kolmogorov-Smirnov:

Resumen de Datos:

Test Chi Cuadrado:

Diagrama de análisis de datos:

Function Sq Error

Gamma 0.0197

Exponential 0.0198

Erlang 0.0198

Lognormal 0.0227

Weibull 0.0227

Beta 0.0435

Normal 0.182

Triangular 0.273

Tiempos de Llegada.

Resumen de Distribución:

Distribution: Exponential Expression: -0.001 + EXPO(324)Square Error: 0.029818

Number of intervals = 10 Degrees of freedom = 8 Test Statistic = 83.2 Corresponding p-value < 0.005

Test Statistic = 0.132 Corresponding p-value < 0.01

Number of Data Points = 393Min Data Value = 0Max Data Value = 1.89e+003Sample Mean = 234Sample Std Dev = 375

Test Kolmogorov-Smirnov:

Resumen de Datos:

Test Chi Cuadrado:

Diagrama de análisis de datos:

Resumen de todas las distribuciones:Function Sq ErrorErlang 0.0298

Exponential 0.0298Gamma 0.0301

Lognormal 0.031

Weibull 0.0313Beta 0.0483

Normal 0.0996Triangular 0.121

1. Descripción del Modelo de SimulaciónEl siguiente modelo muestra 3 estaciones de servicios que son operadas por 2 griferos. La configuración de los mismos fue realizada con las distribuciones tomadas del input analizar.

1. Verificación y validación del modelo.

Se pudo verificar lo parecido que resulta la simulación de la realidad, siempre van a existir diferencias debido a fechas

importantes como navidad u otras fechas religiosas donde la gente usa más el transporte no va a seguir la misma

distribución de frecuencias.

Resultados de la Simulación Resultado de los tiempos de cola de las 5 réplicas:

Identifier Average Half Width Minimum Maximum Observations

Gasolina 90_R_Q Queue Time

.00000

(Insuf)

.00000 .00000 5

Inspect 4_R_Q Queue Time

.00000 (Insuf) .00000 .00000 11

Petroleo_R_Q Queue Time

.00000 (Insuf) .00000 .00000 16


2.6812

(Insuf)

.00000 16.087 6


.00000 (Insuf) .00000 .00000 27

Gasolina 84_R_Q.WaitingT

ime2.6812 (Insuf) .00000 16.087 6


ime.00000 (Insuf) .00000 .00000 5

Inspect 2_R_Q.WaitingTi

me.00000 (Insuf) .00000 .00000 27

Grifero_Q.WaitingTime

--

--

--

--

0


me.00000 (Insuf) .00000 .00000 11

Petroleo_R_Q.WaitingTime

.00000 (Insuf) .00000 .00000 16

Replica 1:



.00000

(Insuf)

.00000 .00000 9


.00000 (Insuf) .00000 .00000 13


.34236 (Insuf) .00000 6.8471 20


.00000(Insuf)

.00000 .00000 4


.00000 (Insuf) .00000 .00000 33


ime.00000 (Insuf) .00000 .00000 4


ime.00000 (Insuf) .00000 .00000 9


me.00000 (Insuf) .00000 .00000 33


--

--

--

--

0


me.00000 (Insuf) .00000 .00000 13


.34236 (Insuf) .00000 6.8471 20

Replica 2:

Replica 3:



11.847(Insuf)

.00000 108.18 12


.00000 (Insuf) .00000 .00000 18


2.4716 (Insuf) .00000 42.347 21


.00000(Insuf)

.00000 .00000 6


.00000 (Insuf) .00000 .00000 39

Gasolina 84_R_Q.WaitingTi

me.00000 (Insuf) .00000 .00000 6

Gasolina 90_R_Q.WaitingTi

me.00000 (Insuf) .00000 .00000 12

Inspect 2_R_Q.WaitingTim

e11.847 (Insuf) .00000 108.18 39


--

--

--

--

0

Inspect 4_R_Q.WaitingTim

e.00000 (Insuf) .00000 .00000 18


2.4716 (Insuf) .00000 42.347 21

Replica 4:



.00000 (Insuf) .00000 .00000 10


.00000 (Insuf) .00000 .00000 15


.00000 (Insuf) .00000 .00000 13


.00000(Insuf)

.00000 .00000 5


.00000 (Insuf) .00000 .00000 28


ime.00000 (Insuf) .00000 .00000 5


ime.00000 (Insuf) .00000 .00000 10


me.00000 (Insuf) .00000 .00000 28


--

--

--

--

0


me.00000 (Insuf) .00000 .00000 15


.00000 (Insuf) .00000 .00000 13

Replica 5:



.00000 (Insuf) .00000 .00000 13


.00000 (Insuf) .00000 .00000 22


15.613 (Insuf) .00000 234.20 15


.00000(Insuf)

.00000 .00000 9


.00000 (Insuf) .00000 .00000 37


ime.00000 (Insuf) .00000 .00000 9


ime.00000 (Insuf) .00000 .00000 13


me.00000 (Insuf) .00000 .00000 37


--

--

--

--

0


me.00000 (Insuf) .00000 .00000 22


15.613 (Insuf) .00000 234.20 15

Sugerencias

El modelo muestra que podrían realizarse colas para el consumo de

combustible, normalmente los clientes se irían por la demora, y se

debería de agilizar la atención con ayuda de un trabajador (grifero)

para colaborar con la rápida atención, además se debería de realizar

las boletas de pago de consumo de manera virtual, ya que la empresa

no cuenta con un moderno sistema de facturación.

1. Conclusiones y RecomendacionesLa investigación de operaciones permite el análisis de la toma de decisiones, para determinar cómo se puede optimizar un objetivo definido, como la maximización de los beneficios o la minimización de costes.

Concluimos que para la mejor atención del cliente en el Servicentro RC “PRIMAX”, es importante que su atención al cliente sea lo más óptima posible para generar confianza y fidelidad en el cliente se realice a través de un sistema de facturación digital, ya que la actual no cuenta con tiqueteras automáticas, así llevar un mejor control del proceso y se tendrían datos más precisos para próximos proyectos de simulación.

AgradecimientoSe agradece a la administración y personal del Servicentro RC S.A.C. por el tiempo proporcionado si el cual no se podría haber concluido el trabajo.

•Bibliografíahttp://www.slideshare.net/KarlaRiquelme/informe-final-opeiimejoradofinalhttp://www.eng.utoledo.edu/~enikolai/4100-Exams.htmhttp://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.139.7098&rep=rep1&type=pdfEl análisis de datos se realizó con input analizer. La simulación se realizó con Arena 13.9.

http://www.slideshare.net/KarlaRiquelme/informe-final-opeiimejoradofinal

http://www.slideshare.net/KarlaRiquelme/informe-final-opeiimejoradofinal

http://www.eng.utoledo.edu/~enikolai/4100-Exams.htm

http://www.eng.utoledo.edu/~enikolai/4100-Exams.htm

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.139.7098&rep=rep1&type=pdf

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.139.7098&rep=rep1&type=pdf

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