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INGENIERIA INDUSTRIAL

Profesor: Eugenio Heriberto Martínez Castellanos Asignatura: Simulación Carrera: Ingeniería Industrial Grado y grupo: 6°A Integrantes: Camacho Medina Tiare Cristell Luna Izquierdo Carolina López Montiel Diana Gpe. Nava Cortázar Sheila Isabel Olán Hernández Adriana Ruiz Martínez Arlina

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INDICE INTRODUCCIÓN……………………………………………………………………. 4 CAPITULO 1. GENERALIDADES DE LA EMPRESA………………………..… 5 MISION…………………………………………………………………………………6 VISION………………………………………………………………………………… 6 HISTORIA…………………………………………………………………………….. 6 VALORES……………………………………………………………………………...8 UBICACIÓN……………………………………………………………………………9 REVISION BIBLIOGRAFICA………………………………………………………..10 CAPITULO 2. GENERALIDADES DEL PROYECTO…………………………….29 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA……………………………………………...30 JUSTIFICACION……………………………………………………………………... 30 OBJETIVO GENERAL………………………………………………………………..31 OBJETIVO ESPECIFICO…………………………………………………………….31 TOMA DE DATOS………………………………………………………………….... 32 ELABORACION DE ARENA………………………………………………………...44 RESULTADOS DE ARENA…………………………………………………………. 49 CONCLUSION……………………………………………………………………....…52

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INTRODUCCIÓN

La simulación conforma una parte de gran importancia cuando hablamos de sistemas ya que esta es la técnica que consiste en realizar experimentos de muestreo sobre el modelo de un sistema. En muchas ocasiones, es decir frecuentemente, la realidad en un sistema puede llegar a resultar muy compleja como para que se estudie directamente el caso en un entorno real, por este motivo es mucho más conveniente que este fenómeno se estudie un modelo el cual contenga las variables más relevantes del sistema y las relaciones entre ellas.

En este proyecto de investigación, comprende el modelado matemático de un fenómeno de colas, soluciones factibles, optimización y cálculos por medio de software. Cabe resaltar q el uso de software para la solución de dicho modelo, juega un papel de gran importancia en el presente proyecto puesto que la simulación se hará directamente en software ARENA, donde proporciona las herramientas necesarias y útiles para hacer correr la simulación del modelo de colas.

La resolución del problema de la cola en Chedraui Comalcalco, que se pretenden abordar en la medida de lo posible serán realizados por procedimientos analíticos en los cuales permita adentrarse bien en el problema establecido de las colas, para que de esta forma permita proponer soluciones factibles para mejorar, optimizar e incluso llegar a erradicar dicho problema, esto con ayuda de la simulación ya que el estudio del problema será desde una perspectiva mucha menos complicada, más dinámica y sujeta a cambios.

Sin embargo, en circunstancias adversas, la resolución analítica del modelo no es posible por lo que dado el caso se llegara a una aproximación a la solución mediante la simulación.

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CAPITULO 1 GENERALIDADES DE LA EMPRESA “CHEDRAUI”

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Misión: "Llevar a todos los lugares posibles los productos que los clientes prefieren al mejor precio". Visión: "Grupo Comercial Chedraui, empresa institucional líder en su ramo, que mantiene vigente en el tiempo y a través de las personas los valores fundamentales con los cuales se creó la primera Tienda Chedraui". Historia:

1920

"El Grupo Comercial Chedraui tiene su origen en la ciudad de Xalapa, Veracruz en 1920 en un negocio denominado El Puerto de Beyrouth el cual era dirigido y administrado por sus fundadores: El Sr. Lázaro Chedraui Chaya y Doña Anita Caram de Chedraui".

1927

Cambia su nombre por el de "Casa Chedraui: La única de Confianza", apareciendo por primera vez el nombre que a la postre será la identidad del Grupo; por el año de 1945 se contaba con colaboradores. En 1957 se hacen las primeras ampliaciones del local incrementándose a 15 colaboradores.

1961

El nivel de operaciones fue en aumento y, por ello, transformándose nuevamente su nombre por el que actualmente prevalece: "Almacenes Chedraui", con un total de 80 colaboradores, manejándose en ese entonces productos de mercería, ropa y todo tipo de telas con el sistema de mayoreo, semi mayoreo y menudeo, bajo la dirección de Don Antonio Chedraui Caram.

1970

Es significativo para el Grupo, pues se inaugura la primera Tienda de Autoservicio en la propia ciudad de Xalapa, Veracruz en la céntrica calle de Lucio N° 28: "Super Chedraui, S.A. de C.V." con un total de 70 colaboradores; en 1971 se agregan otros departamentos incrementándose a 180.

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1983

Paralelamente a la creación de Tiendas de Autoservicio, seincursiona en el ramo de Tiendas Departamentales : "Comercial Las Galas, S.A. de C.V.", siendo la primera de ellas inaugurada en julio de 1983 en la ciudad de Villahermosa, Tabasco y, en noviembre del mismo año, se inaugura la segunda en la ciudad de Xalapa, Veracruz, en el Centro Comercial Plaza Crystal. Sin embargo, en el año de 1997 (Abril a Septiembre), Comercial las Galas fue vendida a otra cadena de tiendas departamentales con el propósito de dedicarse de lleno a su giro principal: el autoservicio.

1985

En el mes de julio de 1985 se constituye la razón social "Tiendas Chedraui, S.A. de C.V.", con lo que el 1° de agosto de eseaño, Grupo Chedraui quedando como fusionante, se hace cargo de la operación de todas las Tiendas que hasta entonces se comportaban como sociedades independientes.

2000

Consciente de su responsabilidad social y económica, el Grupo ha promovido diversos Centros Comerciales llamados "Plaza Crystal" en diferentes ciudades. De estos Centros Comerciales, sobresale "Plaza Américas" en la ciudad de Boca del Río, Ver.; el cual fue edificado con motivo del 500 Aniversario del Descubrimiento de América. Otro Centro Comercial es el de Plaza Olmeca, ubicado en la ciudad de Villahermosa, Tabasco y el más reciente, el Centro Comercial Las Américas Xalapa, que fue inaugurado el 6 de marzo de 2006.

2005

Pero sin duda, ha significado un año muy importante para el Grupo Chedraui, ya que en este año se adquirió la cadena de autoservicio Carrefour México, la cual contaba con 29 sucursales que actualmente forman parte de nuestra gran cadena de autoservicio y están ubicadas en distintos estados del país. Algunos de estos estados no contaban con la presencia de nuestro grupo, por lo cual el desarrollo es aún más considerable. 7

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2013

Al 23 de Octubre del 2013 se contaba con 202 sucursales, de las cuales son 146 Tienda Chedraui, 42 Súper Chedraui, 2 Almacenes Chedraui, 2 Selecto Súper Chedraui y 10 Selecto Chedraui. A nivel compañía con más de 35 mil colaboradores.

2014

Al 01 de Abril del 2014 se cuenta con 212 sucursales, de las cuales 152 son Tienda Chedraui, 46 Súper Chedraui, 2 almacenes Chedraui, 10 tiendas en formato Selecto y 2 Súper Chedraui en fomato Selecto, se cuenta con más de 35,000 colaboradores.

2015

Al 31 de Diciembre del 2015 contamos con 224 sucursales en México, de las cuales 168 son Tienda Chedraui y 56 Súper Chedraui, dentro de ellas, se cuenta en formato Selecto con 12 Tiendas Chedraui y 3 Súper Chedraui. En Estados Unidos y específicamente en los Estados de California, Nevada y Arizona, operamos una red de 54 Supermercados bajo la marca El Súper.

Valores: Los valores institucionales que debemos conocer y representar con nuestras actividades y acciones diarias para lograr un impacto positivo en nuestro entorno, así como cambios significativos para nuestra empresa, son: Honestidad: Nos conducimos siempre con la verdad y rectitud de comportamiento dentro y fuera de la Empresa, para mantener la confianza y credibilidad de nuestros clientes, proveedores, accionistas y compañeros de trabajo. Compromiso: Asumimos con lealtad y responsabilidad la misión de la Empresa: "Llevar a todos los lugares posibles los productos que los clientes prefieren al mejor precio" Respeto: Tratamos a nuestros colaboradores, clientes y proveedores con dignidad y justicia, sin abusar de nuestro nivel de autoridad. Orientación a los resultados: Todas nuestras acciones están encaminadas a trabajar con rentabilidad y eficiencia que garantice nuestra permanencia, mediante el logro de los objetivos establecidos y el aprovechamiento al máximo de los recursos con que contamos, sin desperdicio alguno.

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Dirección: Boulevard Adolfo López Mateos 102, Santo Domingo, 86300 Comalcalco, Tabasco. Teléfono: 01 800 925 1111

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Revisión Bibliográfica Teoría de colas Definición

Es el estudio matemático de las colas o líneas de espera dentro de un sistema. Ésta teoría estudia factores como el tiempo de espera medio en las colas o la capacidad de trabajo del sistema sin que llegue a colapsarse. Dentro de las matemáticas, la teoría de colas se engloba en la investigación de operaciones y es un complemento muy importante a la teoría de sistemas y la teoría de control. Se trata así de una teoría que encuentra aplicación en una amplia variedad de situaciones como negocios, comercio, industria,ingenierías, transporte y logística telecomunicaciones. En el caso concreto de la ingeniería, la teoría de colas permite modelar sistemas en los que varios agentes que demandan cierto servicio o prestación, confluyen en un mismo servidor y, por lo tanto, pueden registrarse esperas desde que un agente llega al sistema y el servidor atiende sus demandas. En este sentido, la teoría es muy útil para modelar procesos tales como la llegada de datos a una cola en ciencias de la computación, la congestión de red de computadoras o de telecomunicación, o la implementación de una cadena productiva en la ingeniería industrial.

Características: A lo largo del tiempo se producen llegadas de clientes a la cola de un sistema desde una determinada fuente demandando un servicio. Los servidores del sistema seleccionan miembros de la cola según una regla predefinida denominada disciplina de la cola. Cuando un cliente seleccionado termina de recibir su servicio, abandona el sistema, pudiendo o no unirse de nuevo a la fuente de llegadas.

Fuente: Recibe el nombre de fuente el dispositivo del que emanan las unidades que piden un servicio. Si el número de unidades potenciales es finito, se dice que la fuente es finita; en caso contrario se dice que es infinita.

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Proceso de llegada: Aunque a veces se sabe exactamente cuándo se van a producir las llegadas al sistema, en general el tiempo que transcurre entre dos llegadas consecutivas se modela mediante una variable aleatoria. En particular, cuando la fuente es infinita se supone que las unidades que van llegando al sistema dan lugar a un proceso estocástico llamado de conteo; si todos los tiempos entre llegadas son variables aleatorias independientes idénticamente distribuidas (vv.aa.ii.ii.dd.), se dice que es un proceso de renovación. Usualmente, por razones que se verán posteriormente, el proceso que se utiliza es un proceso de Poisson. Cuando la fuente es finita se suele asumir que la probabilidad de que se produzca una llegada en un intervalo de tiempo es proporcional al tamaño de la fuente en ese instante. En general, nos restringiremos al estudio de sistemas de colas con fuentes infinitas.

Mecanismos de servicio: Se llama capacidad del servicio al número de clientes que pueden ser servidos simultáneamente. Si la capacidad es uno, se dice que hay un solo servidor (o que el sistema es mono canal) y si hay más de un servidor, multicanal. El tiempo que el servidor necesita para atender la demanda de un cliente (tiempo de servicio) puede ser constante o aleatorio; en este último caso supondremos, por lo general, que los tiempos de servicio son vv.aa.ii.ii.dd. Además, supondremos que son independientes de los tiempos entre llegadas. A veces el servidor sólo está disponible durante una parte del tiempo de funcionamiento del sistema. Muestra: Parte o cantidad pequeña de una cosa que se considera representativa del total y que se toma o se separa de ella con ciertos métodos para someterla a estudio, análisis o experimentación.

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Simulación La simulación de procesos es una de las más grandes herramientas de la ingeniería industrial, la cual se utiliza para representar un proceso mediante otro que lo hace mucho más simple y entendible. Esta simulación es en algunos casos casi indispensable, como nos daremos cuenta a continuación. En otros casos no lo es tanto, pero sin este procedimiento se hace más complicado. La simulación es la representación de un proceso o fenómeno mediante otro más simple, que permite analizar sus características; Pero la simulación no es solo eso también es algo muy cotidiano, hoy en día, puede ser desde la simulación de un examen, que le hace la maestra a su alumno para un examen del ministerio, la producción de textiles, alimentos, juguetes, construcción de infraestructuras por medio de maquetas, hasta el entrenamiento virtual de los pilotos de combate. Las aplicaciones recreativas, hoy muy extendidas y mejoradas principalmente por los adelantos en este campo, están especialmente diseñadas para crear un pasatiempo que logre sacar de la rutina al ser humano, y que el mejor de los casos de otro modo seria impracticable debido a su costo. Estas consisten en crear ambientes y decorados artificiales con sonido en algunos casos, que logran una perfecta simulación de cualquier tipo de contenido, creando el pasatiempo perfecto Uno de los principales proyectos futuristas de la simulación aunque muy costoso, es en el campo de las menos valías físicas, ya que su diseño tendría que incluir, sobre todo en el campo de los invidentes, unos censores especiales, que adaptados, conseguirían una visión simulada del terreno permitiendo dotar de visión (en este caso) a esas personas, incluso en algunos casos, dotar de facultades superiores a las humanas médiate esta realidad simulada real al mismo tiempo. Objetivos Los objetivos de la teoría de colas consisten en: Identificar el nivel óptimo de capacidad del sistema que minimiza el coste del mismo. Evaluar el impacto que las posibles alternativas de modificación de la capacidad del sistema tendrían en el coste total del mismo. Establecer un balance equilibrado (“óptimo”) entre las consideraciones cuantitativas de costes y las cualitativas de servicio. Prestar atención al tiempo de permanencia en el sistema o en la cola de espera. Elementos existentes en la teoría de colas

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Proceso básico de colas Los clientes que requieren un servicio se generan en una fase de entrada. Estos clientes entran al sistema y se unen a una cola. En determinado momento se selecciona un miembro de la cola, para proporcionarle el servicio, mediante alguna regla conocida como disciplina de servicio. Luego, se lleva a cabo el servicio requerido por el cliente en un mecanismo de servicio, después de lo cual el cliente sale del sistema de colas. Fuente de entrada o población potencial Una característica de la fuente de entrada es su tamaño. El tamaño es el número total de clientes que pueden requerir servicio en determinado momento. Puede suponerse que el tamaño es infinito o finito. O Cliente: Es todo individuo de la población potencial que solicita servicio como por ejemplo una lista de trabajo esperando para imprimirse Capacidad de la cola Es el máximo número de clientes que pueden estar haciendo cola (antes de comenzar a ser servidos). De nuevo, puede suponerse finita o infinita. Disciplina de la cola La disciplina de la cola se refiere al orden en el que se seleccionan sus miembros para recibir el servicio. Por ejemplo, puede ser: FIFO (first in first out) primero en entrar, primero en salir: Según la cual se atiende primero al cliente que antes haya llegado. LIFO (last in first out) También conocida como pila que consiste en atender primero al cliente que ha llegado el último. RSS (random selection of service): Que selecciona los clientes de manera aleatoria, de acuerdo a algún procedimiento de prioridad o a algún otro orden. 13

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Processor Sharing Sirve a los clientes igualmente. La capacidad de la red se comparte entre los clientes y todos experimentan con eficacia el mismo retraso.

Mecanismo de servicio: El mecanismo de servicio consiste en una o más instalaciones de servicio, cada una de ellas con uno o más canales paralelos de servicio, llamados servidores. Redes de colas: Sistema donde existen varias colas y los trabajos fluyen de una a otra. Por ejemplo: las redes de comunicaciones o los sistemas operativos multitarea. Cola: Una cola se caracteriza por el número máximo de clientes que puede admitir. Las colas pueden ser finitas o infinitas. El proceso de servicio: Define cómo son atendidos los cliente

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Descripción de un sistema de colas Un sistema de colas se puede describir como: “clientes” que llegan buscando un servicio, esperan si este no es inmediato, y abandonan el sistema una vez han sido atendidos. En algunos casos se puede admitir que los clientes abandonan el sistema si se cansan de esperar. El término “cliente” se usa con

Un sentido general y no implica que sea un ser humano, puede significar piezas esperando su turno para ser procesadas o una lista de trabajo esperando para imprimir en una impresora en red.

Características de los sistemas de colas: Seis son las características básicas que se deben utilizar para describir adecuadamente un sistema de colas: A. Patrón de llegada de los clientes B. Patrón de servicio de los servidores C. Disciplina de cola D. Capacidad del sistema E. Número de canales de servicio F. Número de etapas de servicio Algunos autores incluyen

una séptima característica que es la población de posibles clientes.

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a) Patrón de llegada de los clientes En situaciones de cola habituales, la llegada es estocástica, es decir la llegada depende de una cierta variable aleatoria, en este caso es necesario conocer la distribución probabilística entre dos llegadas de cliente sucesivas. Además, habría que tener en cuenta si los clientes llegan independiente o simultáneamente. En este segundo caso (es decir, si llegan lotes) habría que definir la distribución probabilística de éstos. También es posible que los clientes sean “impacientes”. Es decir, que lleguen a la cola y si es demasiado larga se vayan, o que tras esperar mucho rato en la cola decidan abandonar. Por último, es posible que el patrón de llegada varíe con el tiempo. Si se mantiene constante le llamamos estacionario, si por ejemplo varía con las horas del día es no- estacionario. b) Patrones de servicio de los servidores Los servidores pueden tener un tiempo de servicio variable, en cuyo caso hay que asociarle, para definirlo, una función de probabilidad. También pueden atender en lotes o de modo individual. El tiempo de servicio también puede variar con el número de clientes en la cola, trabajando más rápido o más lento, y en este caso se llama patrones de servicio dependientes. Al igual que el Teoría de Colas patrón de llegadas el patrón de servicio puede ser no-estacionario, variando con el tiempo transcurrido c) Disciplina de cola La disciplina de cola es la manera en que los clientes se ordenan en el momento de ser servidos de entre los de la cola. Cuando se piensa en colas se admite que la disciplina de cola normal es FIFO (atender primero a quien llegó primero) Sin embargo en muchas colas es habitual el uso de la disciplina LIFO (atender primero al último). También es posible encontrar reglas de secuencia con prioridades, como por ejemplo secuenciar primero las tareas con menor duración o según tipos de clientes. En cualquier caso, dos son las situaciones generales en las que trabajar.

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En la primera, llamada en inglés “preemptive”, si un cliente llega a la cola con una orden de prioridad superior al cliente que está siendo atendido, este se retira dando paso al más importante. Dos nuevos subcasos aparecen: el cliente retirado ha de volver a empezar, o el cliente retorna donde se había quedado. La segunda situación es la denominada “no preemptive” donde el cliente con mayor prioridad espera a que acabe el que está siendo atendido. d) Capacidad del sistema. En algunos sistemas existe una limitación respecto al número de clientes que pueden esperar en la cola. A estos casos se les denomina situaciones de cola finitas. Esta limitación puede ser considerada como una simplificación en la modelización de la impaciencia de los clientes. e) Número de canales del servicio Es evidente que es preferible utilizar sistemas multi-servicios con una única línea de espera para todos que con una cola por servidor. Por tanto, cuando se habla de canales de servicio paralelos, se habla generalmente de una cola que alimenta a varios servidores mientras que el caso de colas independientes se asemeja a múltiples sistemas con sólo un servidor. En la figura 1 se dibujó un sistema mono-canal, en la figura 2 se presenta dos variantes de sistema

Multicional. El primero tiene una sola cola de espera, mientras que el segundo tiene una sola cola para cada canal.

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Se asume que, en cualquiera de los dos casos, los mecanismos de servicio operan de manera independiente. Etapas de servicio Un sistema de colas puede ser unietapa o multietapa. En los sistemas multietapa el cliente puede pasar por un número de etapas mayor que uno. Una peluquería es un sistema unietapa, salvo que haya diferentes servicios (manicura, maquillaje) y cada uno de estos servicios sea desarrollado por un servidor diferente. En algunos sistemas multietapa se puede admitir la vuelta atrás o “reciclado”, esto es habitual en sistemas productivos como controles de calidad y reprocesos. Un sistema multietapa se ilustra en la figura.

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Notación básica nomenclatura

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Como medir el rendimiento de un sistema: La tarea de un analista de colas puede ser de dos tipos: a) establecer mecanismos para medir la efectividad del sistema o b) diseñar un sistema “óptimo” (de acuerdo a algún criterio). Diseñar eficientemente consiste, básicamente, en definir un sistema cuyo coste (de diseño y de operación) se justifique por el servicio que da. Dicho servicio se puede evaluar mediante el coste de “no darlo”. De este modo al diseñar se pretende minimizar unos supuestos costes totales. A partir de los datos que nos suministra la teoría de colas se puede obtener la información necesaria para definir el número de asientos necesarios en una sala de espera, o la estructura de etapas de un proceso de atención al cliente. En cualquier caso, para poder tomar decisiones hacen falta datos que la teoría de colas puede dar en alguno de los siguientes tres aspectos: a) tiempo de espera (en el total del sistema o en la cola) b) cantidad de clientes esperando (en el sistema o en las colas) c) tiempo ocioso de los servidores (total o particular de cada servicio) Algunos resultados generales Se presentan en este apartado algunos resultados y relaciones para problemas G/G/1 o G/G/c. Estos resultados son válidos para cualquier problema de colas y por tanto serán utilizados en el resto de desarrollo. Resultados y relaciones Si el sistema tenderá a crecer inexorablemente. El número de clientes en el instante t, n (t), es el número de llegadas que han ocurrido hasta t menos el número de servicios completados hasta t. El número medio de clientes en el sistema y en la cola se puede calcular de diferentes maneras:

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Como recoger datos en un sistema de colas: A priori se puede pensar que el método más adecuado para recoger datos al analizar un sistema es establecer una plantilla y recoger los datos sobre el sistema cada cierto tiempo. Esta técnica es “orientada al tiempo” Es mejor, sin embargo, utilizar una técnica de recogida de información asociada a eventos. “La información se recoge cuando algo ocurre” En una cola convencional los únicos datos a recoger son: a) cada cuánto llega un cliente b) cuánto se tarda en servir a cada cliente No es necesario recoger más información para, a partir de las relaciones expuestas en el apartado anterior, definir cualquier medida de efectividad.

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Modelos de colas simples: El propósito de este apartado es exponer diferentes modelos de colas. No es excesivamente complicado conocer el origen de las fórmulas, y puede ser un ejercicio interesante cuando las condiciones de partida no son exactamente las aquí consideradas. Sin embargo se ha optado por la exposición de los resultados directos ya que se pretende la aplicación de éstos y no su consecución. Todos los resultados se obtienen para el estado estable. “VISIO” Microsoft Visio es un software de dibujo vectorial para Microsoft Windows. Microsoft compro la compañía Visio en el año 2000. Las herramientas que lo componen permiten realizar Diagramas de oficinas, diagramas de bases de datos, diagramas de flujo de programas, UML, y más, que permiten iniciar al usuario en los lenguajes de programación. Microsoft Visio es un software de pago, que funciona con el sistema operativo de Windows, y que fue ideado específicamente para crear todo tipo de gráficos y diagramas. No es una herramienta destinada a la gestión de proyectos, sino que es un programa de dibujo vectorial. Muy fácil de utilizar y versátil, porque ofrece muchas funciones de edición, tiene el pequeño inconveniente de un proceso de instalación largo. Visio simplifica y comunica información compleja con diagramas vinculados a los datos que puedes crear en tan solo unos clics. Visio simplifica la creación de diagramas. Visio te ayuda a trabajar visualmente, ya sea capturando rápidamente un diagrama de flujo que surgió a raíz de una lluvia de ideas en una pizarra, asignando una red de TI, creando un organigrama, documentando un proceso empresarial o dibujando un plano de planta. Visio nos permite realizar diagramas de oficinas, diagramas de bases de datos, diagramas de flujo de programas, UML, y más, que permiten iniciar al usuario en los lenguajes de programas.

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Algunas de las

principales

características innovadoras de Microsoft Visio son: Plantilla de Generación de Ideas. Posibilidad de agregar imágenes y relaciones con líneas de puntos a los organigramas. Posibilidad de generar un calendario a partir de datos de Outlook. Plantilla mejorado de escala de tiempo. Categoría de creación de diagramas de procesos empresariales. Algunas de las características nuevas y mejoradas que proporciona Visio en su versión profesional son: Plantilla de diagrama de bastidor Formas de red actualizadas Solución mejorada de asignación de sitios web Plantilla de interfaz de usuario (ui) de Microsoft Windows XP Microsoft Visio facilita el trabajo en equipo, ya que los diagramas pueden ser modificados por varias personas a la vez. Los documentos se pueden guardar en la nube con SkyDrive y se pueden compartir los proyectos con otras personas gracias a su compatibilidad con SharePoint. A través de Visio Viewer, cualquier persona puede ver los diseños creados con Microsoft Visio de forma sencilla y gratuita. En definitiva, Microsoft Visio es una herramienta empleada por las empresas para organizar sistemas y procesos internos. Y, aunque no está pensada para la gestión de proyectos, resulta muy útil a directores y altos ejecutivos que necesitan generar gráficos de forma rápida y visual para sus presentaciones. Sirve para comunicar los proyectos y su desarrollo a los diferentes equipos y personas quienes, además, pueden intervenir y participar fácilmente en la elaboración de los diagramas.

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“ARENA” Arena es un modelo simulación por computadora que nos ofrece un mejor entendimiento y las cualidades del sistema, ya que además de representar el sistema automáticamente diferentes análisis del comportamiento. Arena facilita la disponibilidad del software el cual está formado por módulos de lenguaje simulación. Este programa combina las ventajas de los simuladores de alto nivel con la flexibilidad de lenguajes generales como Microsoft, visual Basic. Arena también incluye animaciones dinámicas en el mismo ambiente del trabajo y prevee apoyo integrado, incluyendo gráficas para los diseños estadísticos y analiza aspectos que son parte del estudio. Ventajas y Desventajas del Simulador Arena La disponibilidad en el mercado de entornos en el mercado de entornos de simulación, con librerías pre programadas y validadas de componentes típicos, junto con la capacidad de programación gráfica y de visualización ha hecho posible que la simulación sea una técnica cada vez más utilizada en el análisis y la mejora de sistemas. Algunos de los objetivos para los cuales pueden utilizarse las técnicas de simulación digitas de sistemas orientados a eventos discretos son: El análisis y estudio de la incidencia y sobre el rendimiento global del sistema de pequeños cambios realizados sobre algunos de sus componentes. En la actualidad los sistemas logísticos son considerados sistemas complejos, porque un pequeño cambio o una mala sincronización entre sus elementos pueden derivar fácilmente en un comportamiento no deseado, lo que implica una repercusión económica.

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Cambios en la organización de una empresa, así como en la gestión de la información pueden ser fácilmente simulados, y los efectos sobre el sistema real pueden ser analizados a partir de la experimentación con el modelo. El conocimiento que se obtiene en el desarrollo de un modelo de simulación es de interés para poder sugerir posibles mejoras en su rendimiento. La observación de los resultados que se obtienen de un simulador a partir de experimentar con ciertos parámetros del modelo, así como los cambios en las entradas, permiten inferir aspectos relativos a la sensibilidad del sistema y que variables son las que más pueden beneficiar el rendimiento del mismo. La simulación puede ser utilizada como una perspectiva pedagógica para ilustrar y facilitar la comprensión de los resultados que se obtienen mediante técnicas analíticas. Experimentar con condiciones de operación que podrían ser peligrosas o de elevado coste económico en un sistema real.

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Uso del Software Arena” El software de simulación ARENA está diseñado para su uso dentro de la empresa, apoyando tanto el análisis de áreas particulares (manufactura, logística, servicio al cliente, etc.) como el de procesos que abarcan varias áreas particulares. ARENA utiliza una intuitiva representación del proceso modelado tipo “diagrama de flujo”. El modelado se lleva a cabo siguiendo una estructura jerárquica. ARENA ofrece la posibilidad de crear representaciones utilizando una librería gráfica ampliable. Para el caso de Arena, se puede obtener información estadística de las entidades, recursos, variables y colas del modelo pudiendo ser seleccionadas por el usuario. Cada uno de estos módulos tiene la opción de seleccionar si se desea el reporte de las estadísticas o no. La diferencia más importante radica en el tipo de reportes que maneja cada simulador.

Arena maneja bases de datos como fuente de los reportes aumentándole de manera considerable la funcionalidad de estos y de la información que se puede obtener. Es completamente personalizable con un formato igual al presentado por pequeñas bases de datos como Microsoft Access o bases mayores como Visual Fox Pro entre otras. Esto implica la posibilidad de obtener reportes gráficos y numéricos en el mismo formato. Arena carece de funcionalidad estadística al igual que Promodel. Para personalizar análisis estadísticos más complejos se debe exportar la información a otro programa. Aunque dada la gran interacción existente entre Arena y los productos Microsoft es fácil la manipulación de datos con análisis estadísticos rigurosos.

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“PROJECT” Microsoft Project (o MSP) es un software de administración de proyectos diseñado, desarrollado y comercializado por Microsoft para asistir a administradores de proyectos en el desarrollo de planes, asignación de recursos a tareas, dar seguimiento al progreso, administrar presupuesto y analizar cargas de trabajo. El software Microsoft Office Project en todas sus versiones (la versión 2013 es la más reciente a febrero de 2013) es útil para la gestión de proyectos, aplicando procedimientos descritos en el PMBoK del Project Management Institute. Pues como su nombre lo dice, Microsoft Project es un programa para creación, seguimiento y gestión de proyectos, a los que se puede dar seguimiento por medio de diagramas de Gantt, calendarios o diagramas PERT. Project es una herramienta que se puede aplicar en cualquier área en donde se trabaje por planeación de proyectos, es decir, en casi todo. Estas áreas pueden ser el ramo de la construcción, ramo industrial, comercial y en general todas las empresas públicas o privadas que quieran mejorar la organización y gestión de sus proyectos. El Project también se podrá controlar los recursos asignados a cada tarea o actividad relacionada con el proyecto y hacer cálculos de rutas críticas para optimizar tiempo y recursos. En lo personal, creo que es una muy buena idea utilizar este programa ya que además de las ventajas técnicas que ofrece es una manera de crear una nueva cultura de planeación y seguimiento en las actividades de las empresas. 27

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Ésta es la herramienta por excelencia para la gestión de proyectos empresariales. Una aplicación de software de pago que funciona con Windows, cuyo formato de archivo es MPP y que se integra con Office 365. Administradores y jefes de proyecto emplean Microsoft Project para planificar y controlar el desarrollo de un proyecto, la organización adecuada y eficaz de las tareas, con el fin de evitar retrasos y mantenerse dentro del presupuesto asignado. Microsoft Project es una herramienta completa que presenta múltiples funcionalidades para facilitar la labor del director de proyecto. Por supuesto, entre ellas, se encuentra el diseño de diagramas de Gantt. A continuación, citamos las más relevantes:

Ruta crítica. Control de proyecto. Diagrama de Gantt. Sobrecarga de recursos. Cálculo de costos. Resumen de proyecto.

Microsoft Project (o MSP) es un software de administración de proyectos desarrollado y comercializado por Microsoft el cual está diseñado para asistir a administradores de proyectos en el desarrollo de planes, asignación de recursos a tareas, dar seguimiento al progreso, administrar presupuesto y analizar cargas de trabajo. Asignas tiempos aproximados con costo por horas y responsables si las tareas tienen precedentes o corren en paralelo, asignas recursos y costos, el programa te saca gráficas, Graficas de Gantt, Diagramas de Red, etc.

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CAPITULO 2 GENERALIDADES DEL PROYECTO

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PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Plaza Chedraui cuneta con un problema de congestionamiento en sus cajas o servidores, sobre todo por las tardes ya que no todas las cajas funcionan la mayoría permanecen cerradas el cual es el motivo de que este centro comercial reciba quejas de sus clientes por el mal servicio que se da al pagar en caja. Esta estación cuenta más de 20 servidores, la mayoría están cerrados y los que funcionan se saturan y los clientes tienen que esperar por la atención en cada servidor.

JUSTIFICACION: Se realizara una toma de muestras para analizar un sistema de colas en el cual se analizaran 2 servidores y se tomara el tiempo de llegada de los clientes el tiempo de espera en la fila y el tiempo en el servidor que cada cliente tarda en el sistema.

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Objetivo general:

 Crear un modelo de simulación para analizar el sistema

Objetivos específicos:  Hacer un levantamiento de muestras para analizar el comportamiento en el tiempo de servicio del sistema.  Dar una propuesta de solución para reducir el tiempo de atención de los servidores.

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Datos tomados en Chedraui Comalcalco, se tomaron 200 muestras en 2 servidores. Tiempo de llegada servidor 1

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81

47

8

5

54

59

103

75

31

1

71

3

1

3

62

20

39

96

5

29

21

10

33

55

97

39

118

1

11

28

12

11

61

21

45

32

50

29

41

46

85

11

14

2

6

99

13

67

47

151

50

61

17

81

46

13

17

57

54

59

84

IN

33

GENIERIA INDUSTRIAL 18

77

79

18

112

25

35

3

27

52

83

13

143

156

39

15

30

3

2

19

2

25

38

27

51

29

90

1

24

27

4

28

114

37

19

92

59

59

38

1

27

50

120

105

143

30

147

81

12

24

38

71

121

5

3

15

4

15

15

33

32

25

37

64

64

98

28

15

IN

34

50

6

62

174

72

93

120

48

IN GENIERIA INDUSTRIAL

35

INGENIERIA INDUSTRIAL

Tiempo de espera en la cola servidor 1

servidor 2 1

123

11

117

3

98

31

128

26

54

70

254

25

241

42

325

93

146

18

224

28

248

8

268

2

225

87

297

61

278

41

112

94

294

74

339

229

281

258

269

149

230

156

328

3

262

156

190

125

296

103

288

106

233

3

381

3

238

36

INGENIERIA INDUSTRIAL

44

223

34

105

44

184

75

158

32

162

87

26

59

95

128

18

109

115

110

71

136

121

52

95

84

184

218

202

109

150

100

81

137

85

66

137

144

121

265

164

193

163

123

134

484

36

459

1

522

52

461

127

405

100

327

63

379

159

291

71

172

83

179

19

230

120

37

INGENIERIA INDUSTRIAL

242

47

199

22

190

28

238

3

281

19

224

50

94

19

65

125

43

1

45

208

36

211

133

62

25

197

33

254

39

104

61

358

78

31

19

35

111

150

137

389

113

295

55

212

49

325

23

182

31

319

79

192

120

367

291

166

146

183

261

208

387

182

179

156

214

169

38

INGENIERIA INDUSTRIAL

272

107

97

177

76

57

2

26

76

6

Tempo en el servidor servidor 1

servidor 2 54

62

114

184

83

104

117

64

49

79

104

34

49

67

84

122

192

57

78

118

87

27

50

62

60

241

94

133

21

122

112

27

104

158

178

42

12

145

39

INGENIERIA INDUSTRIAL

62

156

130

66

109

109

77

110

149

171

115

63

200

36

94

103

99

77

59

55

94

77

148

71

119

66

55

79

60

77

67

106

126

112

80

50

68

67

80

170

66

114

43

112

117

38

116

96

87

64

93

54

91

77

70

126

88

215

46

82

43

55

63

104

125

55

40

INGENIERIA INDUSTRIAL

109

77

148

50

98

82

97

49

246

124

58

152

76

60

131

110

247

71

85

106

40

93

124

69

90

70

67

250

66

25

82

226

53

112

81

77

245

48

89

132

89

21

37

37

100

94

79

51

72

56

44

58

73

83

13

106

34

118

61

89

79

62

51

108

87

111

41

INGENIERIA INDUSTRIAL

130

106

210

65

120

67

80

72

94

194

86

129

73

70

65

88

83

41

108

162

133

176

91

45

174

128

47

95

134

84

42

INGENIERIA INDUSTRIAL

Elaboración en ARENA El primer paso es abrir el programa, al hacerlo nos aparece una ventana con una advertencia, la cual omitimos y solo cerramos.

Para iniciar el modelo primero agregamos un comando créate de la barra de herramientas. Este elemento es fundamental para poder iniciar la simulación

43

INGENIERIA INDUSTRIAL

Damos doble clic y le damos formato, en este caso colocamos nombre el número de entradas y la expresión de los tiempos los cuales se coloca el promedio de las 200 muestras tomadas.

Lo siguiente es colocar una “Decide” para la función de decisión que tomaron los clientes a cual fila colocarse antes de pasar a los servidores.

44

INGENIERIA INDUSTRIAL

Lo siguiente es agregar dos procesos que representaran el tiempo que los clientes tardan en la fila antes de pasar al servidor. Aquí se coloca el nombre y se anexan los datos en función de expresión exponencial donde se coloca el promedio de las 200 muestras, y colocamos la unidad de tiempo que son segundos.

Se agregan dos procesos más que representan el tiempo que los clientes tardan en cada servidor. Y se realiza el mismo proceso anterior

45

INGENIERIA INDUSTRIAL

Para concluir el modelo se agrega un Dispose que representa las salidas del proceso.

Finalizado el modelo dejamos correr la simulación dando clic en el icono de play. E iniciara la simulación.

46

INGENIERIA INDUSTRIAL

La simulación inicia y esperamos a su conclusión para ver los resultados.

El software muestra todos los resultados

47

Category Overview

06:43:24p. m.

abril 26, 2017

Unnamed Project Replications:

1

Time Units:

Hours

INGENIERIA INDUSTRIAL

Key Performance Indicators System

Average

Number Out Model Filename:

200

C:\Users\LANIX NEURON\Desktop\proyecto chedraui\proyecto chedraui comalcalco

Page 1

of

4

48

Category Overview

06:43:24p. m.

abril 26, 2017

Unnamed Project Replications:

1

Time Units:

Hours

Entity Time VA Time Average

Entity 1

0.07078344

Half Width

(Insufficient)

NVA Time Average

Entity 1

0.00

Half Width

(Insufficient)

Wait Time Average

Entity 1

3.0214

Half Width

(Insufficient)

Transfer Time Average

Entity 1

0.00

Half Width

(Insufficient)

Other Time Average

Entity 1

0.00

Half Width

(Insufficient)

Total Time Average

Entity 1

3.0922

Half Width

(Insufficient)

Minimum Value

0.00372979 Minimum Value

0.00 Minimum Value

0.00 Minimum Value

0.00 Minimum Value

0.00 Minimum Value

0.01134401

Maximum Value

0.2852 Maximum Value

0.00 Maximum Value

5.3379 Maximum Value

0.00 Maximum Value

0.00 Maximum Value

5.3787

Other Number In Value

Entity 1

200.00

Number Out Value

Entity 1

200.00

WIP Average

Entity 1

43.6686

Half Width

(Correlated)

Minimum Value

0.00

Model Filename: C:\Users\LANIX NEURON\Desktop\proyecto chedraui\proyecto chedraui

comalcalco

Maximum Value

86.0000

Page

2

of

4

49

Category Overview

06:43:24p. m.

abril 26, 2017

Unnamed Project Replications:

1

Time Units:

Hours

Queue Time Waiting Time Average

tiempo de espera servidor 1.Queue tiempo de espera servidor 2.Queue tiempo en el servicio servidor 2.Queue tiempo en el servicio.Queue

Half Width

Minimum Value

Maximum Value

1.4204

(Insufficient)

0.00

3.0093

1.4484

(Insufficient)

0.05517272

2.9874

1.5513

(Insufficient)

0.05558014

2.9886

1.6108

(Insufficient)

0.00

3.0043

Other Number Waiting Average

tiempo de espera servidor 1.Queue tiempo de espera servidor 2.Queue tiempo en el servicio servidor 2.Queue tiempo en el servicio.Queue

Half Width

Minimum Value

13.8408

(Insufficient)

0.00

34.0000

6.3407

(Insufficient)

0.00

17.0000

6.7913

(Insufficient)

0.00

17.0000

15.6962

(Insufficient)

0.00

34.0000

Model Filename: C:\Users\LANIX NEURON\Desktop\proyecto chedraui\proyecto chedraui

comalcalco

Maximum Value

Page

3

of

4

50

Category Overview

06:43:24p. m.

abril 26, 2017

Unnamed Project Replications:

1

Time Units:

Hours

Resource Usage Instantaneous Utilization Average

Resource 1

0.9996

Half Width

(Insufficient)

Number Busy Average

Resource 1

0.9996

Half Width

(Insufficient)

Number Scheduled Average

Resource 1

1.0000

Half Width

(Insufficient)

Minimum Value

0.00 Minimum Value

0.00 Minimum Value

1.0000

Maximum Value

1.0000 Maximum Value

1.0000 Maximum Value

1.0000

Scheduled Utilization Value

Resource 1

0.9996

Total Number Seized Value

Resource 1

400.00

Model Filename:

51

Conclusión Después de todo el proceso que llevo hacer el análisis de los tiempos en que se ocupan y se desocupan las filas en el servicio de Chedraui Comalcalco, se ha llegado a la conclusión de que al hacer un estudio profundo del funcionamiento se pueden detectar diferentes problemas que realmente impactan a la empresa con respecto a los tiempos en que los clientes esperan en la fila y al tiempo en que son atendidos en el servicio. Por lo cual hacer uso de un software que ayude en la simulación de dichas colas, facilita la tarea del estudio y análisis del servicio proveyendo de suficientes herramientas las cuales dan opción de poder aplicar mejoras para la agilización de los tiempos en las filas. El software ARENA fue de gran ayuda, pues en él se pudo plasmar el funcionamiento actual en la taquilla, fue entonces cuando el sistema detecto que las cajas no estaban funcionando y eran insuficientes, pero tomando apoyo del mismo software se pudo recrear una mejor forma de funcionamiento para que al aplicarla el servicio sea de mucha mayor calidad.

52