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EXAMEN FINAL

CURSO : SIMULACIÓN

ALUMN0: CARLOSEDUARDO TORRES CARAZAS

CARRERA: INGENIERIA INDUSTRIAL

AREQUIPA - 2024

I. RESUMEN

Analizaremos la eficiencia de las cajas rápidas en los supermercados PLAZA VEA, poniendo especial atención en el tiempo de atención brindado a los clientes y estableciendo una comparación con las cajas tradicionales. Este estudio busca no solo medir el rendimiento de ambos tipos de cajas, sino también identificar los factores clave que pueden estar contribuyendo a la demora en la atención al cliente. Al entender mejor estos factores, podremos plantear soluciones que ayuden a mejorar el proceso, optimizando tanto el servicio como la satisfacción del cliente. Para lograr esto, se llevará a cabo una recolección exhaustiva de datos sobre los tiempos de atención en las cajas rápidas. Estos datos serán analizados utilizando el sistema INPUT ANALYZER, que nos permitirá identificar la distribución de probabilidad que mejor se ajuste a los resultados obtenidos, facilitando la posterior simulación con el software ARENA. Este análisis nos proporcionará una base sólida para realizar simulaciones más precisas y obtener resultados realistas que apoyen la toma de decisiones. Es relevante destacar que, aunque el estudio incluye una comparación con las cajas tradicionales, el enfoque principal está en las cajas rápidas, ya que su propósito es agilizar el proceso de compra. A partir de los resultados obtenidos, no solo se buscará mejorar la eficiencia operativa de las cajas rápidas, sino también hacer recomendaciones que puedan incrementar la comodidad de los clientes, ofreciéndoles una experiencia de compra más rápida y placentera. En definitiva, este estudio busca generar un impacto positivo en la calidad del servicio y en la percepción que los clientes tienen de la tienda, promoviendo así una mejor experiencia de compra. II. INTRODUCCIÓN El presente proyecto se centra en un análisis exhaustivo del tiempo de atención en las cajas rápidas de los supermercados Plaza Vea, con el objetivo de recopilar y procesar datos que permitan comprender a fondo el funcionamiento de estas cajas y proponer soluciones para optimizar su eficiencia. A través de un enfoque detallado en el comportamiento de las cajas rápidas, se busca mejorar la experiencia del cliente, reducir los tiempos de espera y aumentar la efectividad del proceso de pago. En la actualidad, los supermercados están inmersos en un entorno altamente competitivo, donde la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente son factores determinantes para su éxito. En este contexto, la implementación de cajas rápidas ha surgido como una estrategia clave para agilizar el proceso de pago de los clientes

cajas rápidas de Plaza Vea y cómo se puede optimizar el tiempo de espera del cliente? IV. OBJETIVOS DEL ESTUDIO 4.1. OBJETIVO GENERAL El objetivo es analizar y evaluar el desempeño de las cajas rápidas en PLAZA VEA, con el fin de determinar su eficiencia. Este análisis nos permitirá identificar posibles áreas de mejora en el proceso de atención, optimizando el servicio y reduciendo los tiempos de espera para los clientes. 4.2. OBJETIVOS ESPECIFICOS

• Recopilar datos sobre el tiempo de atención: Se realizará una recolección exhaustiva de datos en las cajas rápidas, registrando los tiempos de atención por cliente. Esto incluirá variables como el número de productos, método de pago y número de clientes en espera.
• Utilizar el Input Analyzer de Arena para analizar los datos recopilados y determinar la distribución de probabilidad: Los datos obtenidos se ingresarán en el programa Input Analyzer de Arena para identificar la distribución de probabilidad que mejor represente el comportamiento de los tiempos de atención. Esto permitirá obtener una base estadística sólida para la simulación.
• Identificar factores que pueden influir en el tiempo de atención y pago de las cajas rápidas: Se analizarán diversos factores que podrían estar influyendo en el rendimiento de las cajas rápidas, como la capacitación del personal, las formas de pago utilizadas, el tipo de productos adquiridos, y otros elementos operacionales que impacten el proceso de cobro.
• Simular en el programa Arena el evento con la distribución obtenida y simular una propuesta de mejora: Utilizando la distribución de probabilidad identificada, se llevará a cabo una simulación del proceso actual en el software Arena. Posteriormente, se implementarán propuestas de mejora en el modelo, simulando su impacto en los tiempos de atención para evaluar la viabilidad y el beneficio de las soluciones planteadas. V. DESCRIPCION DE LA EMPRESA Plaza Vea es una de las cadenas de supermercados e hipermercados más importantes del Perú, siendo parte del prestigioso conglomerado

Grupo Interbank. Esta empresa se ha consolidado en el mercado peruano como una opción confiable y accesible para los consumidores, ofreciendo una amplia variedad de productos que van desde alimentos y artículos de primera necesidad hasta productos de limpieza, tecnología, y artículos para el hogar. Su misión principal es mejorar la calidad de vida de las familias peruanas, entregando productos de alta calidad y accesibles, con un servicio orientado a la satisfacción del cliente. Desde su fundación, Plaza Vea ha destacado por su visión innovadora y su capacidad para adaptarse a las necesidades cambiantes del mercado. En 2007, fue pionera en la expansión de hipermercados hacia las provincias del país, abriendo oportunidades para que más peruanos accedan a sus productos y servicios fuera de la capital. Este movimiento estratégico no solo le permitió aumentar su presencia a nivel nacional, sino también recibir importantes reconocimientos dentro del sector por su capacidad de crecimiento y expansión. Además de su enfoque en la experiencia del cliente, Plaza Vea valora profundamente a sus colaboradores, quienes son el motor de la empresa. Actualmente, emplea a más de 10 mil personas en diferentes regiones del país, ofreciendo oportunidades de desarrollo profesional y personal. La compañía se preocupa por el bienestar de su equipo, implementando políticas de capacitación y crecimiento para garantizar que sus empleados puedan prosperar dentro de la organización. Para Plaza Vea, el éxito no solo se mide en términos de ventas o expansión, sino también en la calidad del ambiente laboral y en la relación que construye con sus trabajadores. Plaza Vea se esfuerza continuamente por ser la primera opción de compra para los peruanos, destacándose por su compromiso con la calidad, la innovación y la accesibilidad. Con su sólida red de tiendas y su filosofía centrada en la mejora constante, la empresa sigue expandiéndose por todo el país, llevando modernidad y conveniencia a cada hogar peruano. Su visión de futuro está enfocada en mantener un crecimiento sostenido, fortaleciendo la relación con sus clientes y reafirmando su posición como líder en el sector retail.

se tomarán en cuenta variaciones en el número de artículos al evaluar los tiempos de atención en este entorno específico. 7.2. DESCRIPCIÓN DE LAS ACTIVIDADES Las actividades del estudio incluirán la recopilación de datos sobre el tiempo de atención al cliente en las cajas rápidas de Plaza, la entrada de estos datos en el Input Analyzer de Arena, y el análisis de los resultados para determinar la distribución de probabilidad que mejor se ajuste a estos datos. En este modelo los procesos como el escaneo de producto y selección de método de pago son de media iguales por cada cliente, se quiere demostrar que el proceso de pago es determinante en el tiempo de atención al cliente. VIII. ANALISIS DE LOS DATOS DE ENTRADA 8.1. Cálculo de tamaño de muestra: Donde: n: tamaño de muestra z: nivel de confianza (95%) y valor z correspondiente es 1.96. p: proporción de la muestra que es útil para el estudio, en este caso 0.5 por no haber antecedente. q: complemento de P, es decir 1 - 0.5= 0.

e: margen de error, para este estudio del 10%. 𝑛 = 𝑧 2 𝑝𝑞/𝑒 2 Para nuestros datos el tamaño muestral n es: 96. redondeando 96 clientes. 8.2. Recopilación de datos: Se recopiló los datos tomando el tiempo de atención en segundos de cada uno de los 96 clientes en caja rápida obteniendo los siguientes tiempos:

8.4. Análisis e interpretación resultados: La expresión de la distribución beta es 16 + 67 * BETA (1.1, 1.95). Aquí, BETA (1.1, 1.95) representa la distribución beta con parámetros α=1.1 y β=1.95. Los números 16 y 67 son constantes que se utilizan para escalar y desplazar la distribución. El error de distribución calculado es 0.006570, lo que sugiere que la distribución beta se ajusta de manera bastante adecuada a los datos analizados. Además, los resultados obtenidos de las pruebas de ajuste, específicamente el test de Chi cuadrado y el test de Kolmogorov-Smirnov, respaldan esta conclusión, ya que no se puede rechazar la hipótesis nula que establece que los datos siguen una distribución beta. El valor p del test de Chi cuadrado es 0.112, mientras que el valor p correspondiente del test de Kolmogorov-Smirnov es 0.0637. Ambos valores son superiores a 0.05, lo que indica que no se puede rechazar la hipótesis nula al nivel de significancia del 5%. Esto implica que hay evidencia suficiente para afirmar que los tiempos de atención al cliente en las cajas rápidas de Plaza Vea se distribuyen de acuerdo con una distribución beta, lo que respalda la validez del modelo utilizado en el análisis y la pertinencia de la distribución seleccionada para representar los datos observados. IX. IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO EN ARENA (SITUACIÓN ACTUAL O DIAGNÓSTICO) 9.1. Construcción del modelo de simulación en Arena

9.2. Validación del modelo: Se corre la simulación del modelo con los parámetros de la distribución beta obtenida de la muestra analizada en el input analyzer de Arena:

X. PROPUESTA DE MEJORA

Se llevó a cabo la implementación del proceso de autoservicio, el cual se refiere a las cajas de autoservicio de Plaza Vea. Aunque estas cajas automáticas ya están disponibles para los clientes, se ha observado que su potencial no se está aprovechando completamente. Esto se debe a diversas razones, entre las que destaca que muchos clientes que podrían beneficiarse de este servicio no están familiarizados con su funcionamiento. A pesar de que un número significativo de clientes utiliza regularmente estas cajas, hay un grupo considerable que aún desconoce cómo operarlas. Por lo tanto, se plantea la necesidad de realizar estudios de mejora continúa enfocados en identificar las barreras que impiden un uso más extendido y eficiente de estos equipos. Estos estudios permitirán evaluar la experiencia del cliente con el autoservicio y determinar las áreas que requieren atención, como la capacitación de los usuarios, la señalización en el establecimiento, y la asistencia del personal. A través de esta investigación, Plaza Vea podrá maximizar el uso de sus cajas de autoservicio, ofreciendo una experiencia de compra más rápida y eficiente, y fomentando la satisfacción del cliente. En última instancia, el objetivo es optimizar el proceso de pago, reduciendo tiempos de espera y mejorando la calidad del servicio. 10.1. Construcción de un modelo propuesto: Se crea el proceso Autoservicio con igual distribución y capacidad que las cajas rápidas tradicionales.

Se crea una decisión de porcentaje de verdad del 80%, siendo esa salida las cajas rápidas tradicionales. 10.2. Diseño del modelo: 10.3. Análisis de resultados: Estos son los resultados obtenidos de la simulación de la propuesta de mejora.

que aún existe capacidad no utilizada en el proceso de autoservicio, lo que sugiere que hay oportunidades para mejorar aún más la eficiencia del sistema.

• CLIENTE (WIP - Work In Process): El número promedio de clientes en el sistema, en proceso, se redujo de aproximadamente 48.75 a 40.60. Esta notable mejora es atribuible a la implementación del autoservicio, lo que ha permitido una atención más rápida y efectiva.
• PROCESO DE PAGO (Queue - Number Waiting): El promedio de clientes esperando en la cola para el proceso de pago también experimentó una disminución significativa, pasando de aproximadamente 47.75 a 34.86. Este cambio ha mejorado notablemente el tiempo de espera, permitiendo que los clientes sean atendidos con mayor rapidez.
• AUTOSERVICIO (Queue - Number Waiting): En lo que respecta al autoservicio, el número promedio de clientes en la cola fue de aproximadamente 4.36. Gracias a la agilización del proceso de pago, los clientes ahora pueden salir de la tienda mucho más rápido, lo que contribuye a una experiencia de compra más satisfactoria.
• Recurso de Atención (Instantaneous Utilization, Number Busy, Number Scheduled): La utilización instantánea del recurso de atención, junto con el número de recursos ocupados y programados, se mantuvo constante en 1. Esto indica que los recursos disponibles se están utilizando de manera eficaz durante el proceso de atención al cliente.
• Recurso 1 (Instantaneous Utilization, Number Busy, Number Scheduled): Este recurso está vinculado específicamente al proceso de autoservicio. La utilización instantánea y el número de recursos ocupados fueron de aproximadamente 0.37. Aunque este recurso no estuvo completamente ocupado, se ha mantenido como un único punto de atención, lo que sugiere que podría haber un margen para aumentar su capacidad en períodos de mayor demanda.
• En resumen, los resultados de la simulación evidencian una mejora significativa en la eficiencia del proceso de atención al cliente gracias a la implementación del sistema de autoservicio en Plaza Vea. Sin embargo, también se destaca la necesidad de explorar formas de optimizar aún más este proceso, aprovechando la capacidad no utilizada para brindar un servicio aún más ágil y satisfactorio a los clientes. XII. RECOMENDACIONES
• Ante el potencial sin explotar de las cajas de autoservicio, se sugiere implementar estrategias orientadas a aumentar su uso.

Estas iniciativas ayudarán a maximizar la capacidad de las cajas de autoservicio y, en consecuencia, mejorarán la eficiencia del sistema en su totalidad.

• Al fomentar un mayor uso de las cajas de autoservicio, se espera que los clientes acudan con más frecuencia a estas instalaciones, lo que podría resultar en un incremento significativo en los ingresos. Esto no solo generaría un flujo constante de clientes, sino que también favorecería las ventas de productos y, en última instancia, contribuiría al aumento de las ganancias de Plaza Vea.
• Estrategias Sugeridas para Aumentar el Uso de Cajas de Autoservicio Capacitación del Cliente: Implementar campañas de concienciación y formación para educar a los clientes sobre el uso de las cajas de autoservicio. Esto podría incluir tutoriales en video, demostraciones en la tienda o personal de apoyo que guíe a los clientes en su primer uso. Promociones Incentivadas: Ofrecer descuentos o promociones especiales para los clientes que utilicen las cajas de autoservicio. Esta estrategia puede motivar a los clientes a optar por esta opción, lo que incrementaría su utilización. Mejoras en la Señalización: Asegurarse de que haya señalización clara y visible que dirija a los clientes hacia las cajas de autoservicio, destacando los beneficios de usarlas, como tiempos de espera más cortos.
• Monitoreo y Feedback: Realizar un seguimiento del uso de las cajas de autoservicio y recopilar feedback de los clientes para identificar áreas de mejora. Esto puede incluir encuestas rápidas o comentarios en línea.
• Facilidad de Pago: Ampliar las opciones de pago disponibles en las cajas de autoservicio, asegurando que sean rápidas y seguras. Esto puede incluir el uso de billeteras digitales o pagos sin contacto, lo que podría atraer a más clientes a utilizar este servicio.
• Implementando estas estrategias, Plaza Vea podrá aprovechar al máximo la capacidad de sus cajas de autoservicio, lo que no solo mejorará la eficiencia del sistema, sino que también fomentará una experiencia de compra más fluida y satisfactoria para los clientes. En última instancia, este enfoque contribuirá a un aumento en las ventas y las ganancias, alineándose con los objetivos comerciales de la empresa.