Ir al menú de navegación principal Ir al contenido principal Ir al pie de página del sitio

Teoría de colas en la práctica investigativa: generación de modelos probabilísticos para líneas de espera

Resumen

La generación y aplicación de modelos probabilísticos son requeridas para tomar decisiones asertivas basadas en datos asociados con los tiempos de acceso y servicio de usuarios en diversas organizaciones. El objetivo consistió en analizar el sistema de líneas de espera de la biblioteca central de una universidad, mediante parámetros destinados a medir su desempeño. La metodología incluyó técnicas cuantitativas centradas en un diseño de tipo transversal. La información fue recolectada con una rejilla de observación y el conteo del número de estudiantes que entraban a la biblioteca en lapsos de 10 minutos para realizar actividades de consulta. Con los datos se ajustaron modelos de probabilidad para describir la operación del sistema. Los resultados evidenciaron que éste operaba establemente, con tiempos de espera cortos y tiempos de servicio pertinentes. Se pudo concluir que el sistema de biblioteca analizado logra un porcentaje alto (89.06%) de uso por parte del estudiantado en el horario observado.

Palabras clave

teoría de colas, modelos de probabilidad, medidas de desempeño, pronóstico

PDF

Biografía del autor/a

Víctor Miguel Angel Burbano-Pantoja

Licenciado en Matemáticas, Magíster en Ciencias-estadística, Doctor en Ciencias de la Educación

Margoth Adriana Valdivieso-Miranda

Licenciada en Matemáticas, Magíster en Ciencias-estadística

Angela Saray Burbano-Valdivieso

Bióloga, Maestrante en Ciencias-Biología, Tecnóloga en programación de sistemas


Referencias

  • Aarthi, S., & Shanmugasundari, M. (2023). Comparison of single server queuing performance measures using fuzzy queuing models and intuitionistic fuzzy queuing models with infinite capacity. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 44(3), 4733-4746. DOI: https://doi.org/10.3233/JIFS-221367
  • Alcívar, G. P., Merchán, S. M., Vásquez, O. S., & Alcívar, B. L. (2022). Teoría de colas y optimización de proceso de atención al usuario. AlfaPublicaciones, 4(3), 22-38. https://doi.org/10.33262/ap.v4i3.221 DOI: https://doi.org/10.33262/ap.v4i3.221
  • Arroyo, I., Bravo, L. C., Llinás, H., & Muñoz, F. L. (2014). Distribuciones Poisson y Gamma: una discreta y continua relación. Prospectiva, 12(1), 99-107. DOI: https://doi.org/10.15665/rp.v12i1.156
  • Barrera, M. M., Fernández, F. H., & Duarte, J. E. (2017). Aprendizaje basado en proyectos colaborativos mediados por TIC para el desarrollo de competencias en estadística. Saber, Ciencia y Libertad, 12(2), 220-232. DOI: https://doi.org/10.18041/2382-3240/saber.2017v12n2.1590
  • Burbano, V., Valdivieso, M., & Burbano, A. (2019). Confiabilidad: un enfoque paramétrico en la práctica investigativa. Tunja, Colombia: Editorial UPTC. DOI: https://doi.org/10.19053/9789586603683
  • Burbano-Pantoja, V. M. Á., Valdivieso-Miranda, M. A., & Burbano-Valdivieso, Á. S. (2022). Modelos estadísticos no paramétricos en los libros de texto del nivel universitario. Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 12(2), 265-278. https://doi.org/10.19053/20278306.v12.n2.2022.15270 DOI: https://doi.org/10.19053/20278306.v12.n2.2022.15270
  • Canyakmaz, C., & Boyaci, T. (2023). Queueing systems with rationally inattentive customers. Manufacturing & Service Operations Management, 25(1), 266-287. DOI: https://doi.org/10.1287/msom.2021.1032
  • Choi, T. M., Guo, S., Liu, N., & Shi, X. (2020). Optimal pricing in on-demand-service-platform-operations with hired agents and risk-sensitive customers in the blockchain era. European Journal of Operational Research, 284(3), 1031-1042. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.01.049
  • Do, Q. H., Kim, T. Y., & Wang, X. (2023). Effects of logistics service quality and price fairness on customer repurchase intention: The moderating role of cross-border e-commerce experiences. Journal of Retailing and Consumer Services, 70, 103165. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2022.103165
  • Entriger, T. C. (2020). Simulation and analysis of queues in banks: A case study of an agency in the Southern State of Rio de Janeiro. Independent Journal of Management & Production, 11(3), 892-907. https://doi.org/10.14807/ijmp.v11i3.1074 DOI: https://doi.org/10.14807/ijmp.v11i3.1074
  • Gao, S., Kobayashi, T., Tajiri, A., Liu, H., & Ota, J. (2023). Throughput evaluation of AGV transportation systems based on queueing modeling and AGV route decomposition. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 237(6-7), 1024-1035. DOI: https://doi.org/10.1177/09544054221111906
  • García, B., Coronado, A., & Giraldo, A. (2017). Implementación de un modelo teórico a Priori de competencia matemática asociado al aprendizaje de un objeto matemático. Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 7(2), 301-315. https://doi.org/10.19053/20278306.v7.n2.2017.6072 DOI: https://doi.org/10.19053/20278306.v7.n2.2017.6072
  • Gavilánez, H. R. L., Peña, I. E. N., & Yaguar, E. R. A. (2021). Propuesta de mejora para reducir los tiempos de espera mediante un modelo Matemático-Computacional de Líneas de Espera. Ecuadorian Science Journal, 5(2), 83-99. DOI: https://doi.org/10.46480/esj.5.2.124
  • Gross, D., & Harris, C. M. (2014). Fundamentals of queueing theory. New York: John Wiley & Sons.
  • Hernández-Gil, C., & Jaramillo-Gaitán, F. A. (2020). Laboratorio de innovación social: hibridación creativa entre las necesidades sociales y las experiencias significativas de los estudiantes de administración de empresas. Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 10(2), 267-281. https://doi.org/10.19053/20278306.v10.n2.2020.10518 DOI: https://doi.org/10.19053/20278306.v10.n2.2020.10518
  • Hillier, F., & Lieberman, G. (2010). Introducción a la investigación de operaciones. México: Mc Graw Hill.
  • Jáuregui, G. R. R., Pérez, A. K. G., González, S. H., & Ripalda, M. D. H. (2017). Análisis del servicio de urgencias aplicando teoría de líneas de espera. Contaduría y Administración, 62(3), 719-732. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cya.2017.04.001
  • Jiménez, F. A. G. (2011). Aplicación de teoría de colas en una entidad financiera: herramienta para el mejoramiento de los procesos de atención al cliente. Revista Universidad EAFIT, 44(150), 51-63.
  • Kendall, D. G. (1953). Stochastic processes occurring in the theory of queues and their analysis by the method of imbedded Markov chains. Annals of Mathematical Statistics, 24, 338-354. DOI: https://doi.org/10.1214/aoms/1177728975
  • Kochetkova, I., Kushchazli, A., Burtseva, S., & Gorshenin, A. (2023). Short-Term Mobile Network Traffic Forecasting Using Seasonal ARIMA and Holt-Winters Models. Future Internet, 15(9), 290. DOI: https://doi.org/10.3390/fi15090290
  • León, L. S., & Vivanco, L. P. (2023). Modelo para la mejora del servicio de atención al cliente mediante la teoría de colas: caso de estudio de una agencia bancaria. Interfases, 17, 146-168. DOI: https://doi.org/10.26439/interfases2023.n017.6299
  • Linares, J., Vilalta, J. A., & Garza, R. (2020). La teoría de colas aplicada a una Oficina Comercial de Telecomunicaciones. Ingeniería Industrial, 41(2), e4118.
  • Naranjo, F. G., Carrión, L. H., & Bosmediano, F. G. (2022). Gestión administrativa en las pymes del sector comercial en la ciudad de Santo Domingo en Ecuador. Universidad y Sociedad, 14(3), 504-513.
  • Neuts, M. (2021). Structured stochastic matrices of M/G/1 type and their applications. CRC Press.
  • Pantoja, V. M. B., Miranda, M. A. V., & Valdivieso, Á. S. B. (2021). Estrategia didáctica para aprender modelaje probabilístico en sistemas de colas. Boletín Redipe, 10(6), 441-456. DOI: https://doi.org/10.36260/rbr.v10i6.1340
  • Piratelli, C. L., Achcar, J. A., & Sandrim, R. R. (2015). Análise dos tempos entre chegadas de lotes em uma indústria alimentícia. Ingeniare, Revista Chilena de Ingeniería, 23(4), 569-578. DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-33052015000400008
  • Quinde, Y. N., & Ramírez, A. C. (2022). Diseño de un modelo de gestión Financiera aplicable a la mipymes de la ciudad de Guayaquil. Polo del Conocimiento, 7(8), 193-213.
  • Restrepo, L. F., & González, J. (2007). De Pearson a Spearman. Revista Colombiana de Ciencias Pecuarias, 20(2), 183-192. DOI: https://doi.org/10.17533/udea.rccp.324135
  • Ross, Sh. (1999). Simulación. USA: Prentice Hall.
  • Salas, H. G. (2022). Inventarios: manejo y control. ECOE ediciones.
  • Taha, H. (2011). Investigación de operaciones. México: Addison-Wesley.
  • Vergara, A. M. (2019). Aplicación de la Teoría de líneas de Espera en el servicio de Biblioteca de una Organización Educativa en Cartagena–Colombia. Saber, Ciencia y Libertad, 14(1), 171-178. DOI: https://doi.org/10.18041/2382-3240/saber.2019v14n1.5236
  • Vesga, G. J., & Escobar, R. E. (2018). Trabajo en solución de problemas matemáticos y su efecto sobre las creencias de estudiantes de básica secundaria. Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 9 (1), 103-114. https://doi.org/10.19053/20278306.v9.n1.2018.8270 DOI: https://doi.org/10.19053/20278306.v9.n1.2018.8270
  • Wang, X. L., Wen, Q., Zhang, Z. J., & Ren, M. (2020). The optimal queuing strategy for airport taxis. IEEE Acces, 8, 208232-208239. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3038176

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Artículos similares

1 2 3 4 > >> 

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.