FCI-Adm-4

Recolpilacin de datos y determinacin del tamao de muestra.

OBJETIVOS

Al culminar la presente prctica, el alumno estar capacitado para:

Analizar los datos de las variables exgenas e identificar el tipo de distribucin de probabilidad que las representa. Determinar tamaos de muestra.

recursos

Uso del Excel y del complemento Input Analyzer del software ARENA

duracin de la prctica

Una sesin (2 horas).

marco terico

1. Simulacin de Sistemas Discretos, Jaime Barcel. ISDEFE, Madrid 1996

2. Simulacin con software Arena, W. David Kelton/Randall P. Sadowski/David T. Sturrock. McGrawHill, Mxico 2008.Tamaos de muestra

Ejercicios

FLUJOGRAMA PARA OBTENER UN TAMAO DE MUESTRA:

actividades de la prctica

Utilizar una metodologa para analizar los datos e identificar el tipo de distribucin de probabilidad que ms se ajusta a la informacin y determinar tamaos de muestra.

CASO ESTUDIO:

Una empresa de telecomunicaciones quiere implementar un modelo de simulacin integrado que permita replicar los niveles esperados de ventas de equipos en todos los centros de venta que tiene en la ciudad. Quiere empezar simulando los 9 principales centros de venta, que en la actualidad cuentan con un sistema integrado de reportes que registran la siguiente informacin por cada persona atendida: Tiempo de llegada de cada cliente

Tipo de cliente

Motivo de visita

Tiempo de inicio y finalizacin de servicio en mdulo

La lgica de atencin se describe a continuacin:

Las personas llegan al centro y solicitan en un segmentador un cdigo de atencin. Los cdigos de atencin se componen de una letra y un nmero. Los clientes regulares tienen cdigo R y los clientes nuevos cdigo N. El cdigo permite la asignacin de ventanillas a los diferentes clientes. Cada agencia tiene un perfil diferente de atencin en funcin de la composicin de la cartera de clientes regulares / clientes nuevos en cada zona. Internamente el sistema de gestor de colas Q-MATIC genera dos colas internas independientes, una para clientes regulares y otra para clientes nuevos. La cola de clientes nuevos se administra con una lista de procesamiento FIFO, y la cola de clientes regulares con prioridades de atencin con prioridades en funcin de los planes tarifarios.Tras obtener su ticket esperan a ser llamados a diferentes ventanillas. Los clientes nuevos usualmente realizan una consulta de precio o la compra de un equipo. En el segundo caso claramente el tiempo de atencin es mayor puesto que la compra involucra la revisin del equipo, firma de contrato del plan tarifario y verificacin de entrega del equipo, por ende se asume que tiene una distribucin de tiempo diferente al de la consulta de precios.En el caso de los clientes regulares, se tienen dos principales razones de visita al centro. La primera es la compra de accesorios para sus equipos. En este caso los clientes ya vienen revisando el catalogo web y directamente hacen el pedido del accesorio requerido al llegar a las ventanillas de atencin lo cual hace que los tiempos generalmente sean cortos. La segunda razn principal de visita es el cambio de plan tarifario. Si bien los clientes tienen una referencia del plan al cual quieren migrar, por lo general el trmite resulta ser mas lento pues los asesores de plataforma realizan primero una revisin del tiempo en el plan de vigente para poder validar la viabilidad de la migracin, y dada sta tratan de ofrecen beneficios adicionales cuando se trata de migraciones a planes de menor costo, por lo que usualmente este tiempo es bastante mayor que el anterior. Fuera de estos dos casos existen otras razones de consulta de los clientes frecuentes (alrededor de un 20%), pero son altamente diversas tanto en naturaleza como en tiempo por lo que se tiene una alta variabilidad en la agrupacin y media de estos tiempos, razn por la cual simplemente se manejan como Otros casos

ejercicios propuestos

En el archivo AnexoDatos.xls se encuentran los tiempos registrados mencionados en el enunciado del problema. nicamente para el centro que le designe el profesor responda las siguientes preguntas:

a) Determine cul es la distribucin de mejor ajuste para los tiempos entre llegadas de clientes. Subdivida los casos de acuerdo a como el caso descrito lo amerite. Para ello siga los pasos siguientes:

I. Encuentre el/los tamao(s) de muestra para los tiempos entre llegadas al 95% de confianza, para un error mximo porcentual de 0.05.II. Conocido el/los tamaos de muestra, analcelos con el Input Analyzer y determine cul es la distribucin de probabilidad que se ajusta mejor a sus datos. Presente los resultados del fit all , fit all summary, y data summary generados en el Input Analyzer (Emplee la tecla PRT SC para tomar un screenshot en el input analyzer y luego simplemente pegarlo en el documento en MS Excel).b) Determine cul es la distribucin de mejor ajuste para los tiempos de servicio. Subdivida los casos de acuerdo a como el caso descrito lo amerite. Para ello siga los pasos siguientes:

I. Encuentre el/los tamao(s) de muestra para tiempos de servicio al 95% de confianza, para un error mximo porcentual de 0.01.II. Conocido el/los tamaos de muestra, analcelos con el Input Analyzer y determine cul es la distribucin de probabilidad que se ajusta mejor a sus datos. Presente los resultados del fit all , fit all summary, y data summary generados en el Input Analyzer (Emplee la tecla PRT SC para tomar un screenshot en el input analyzer y luego simplemente pegarlo en el documento en MS Excel).Anexo Input Analyzer

(Consultar Gua Anlisis de Datos)

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Sesin

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