Abstract
El modelo de Simulación aplicado describe en forma general el proceso de compra
de productos por parte de los clientes, desde su arribo al almacén, considerando
el tiempo que se demora comprando en el almacén, hasta su posterior atención en
caja. Los días de simulación fueron tres específicamente, un día que representará
el comportamiento del almacén en días de demanda baja, normal y otro que lo
describiera en días de demanda alta (quincenas y días especiales de alta
concurrencia de clientes). Además, el modelo evalúa el impacto de las políticas de
pesaje, personal polivalente (personal del departamento de Operaciones y
Logística que puede realizar tareas de los cajeros) y cajas rápidas en el
rendimiento operacional del negocio, dando lugar a la medición de las variables
dependientes e independientes que se relaciona con el caso de estudio y, que
permiten validar el modelo frente a datos que reflejan el comportamiento real de
las operaciones realizadas en POS (Point of Sale, Puntos de Ventas) en la
empresa. Así mismo se midieron parámetros de interés en la organización como lo
son promedio de porcentaje de tiempo ocioso y activo del personal de cajas, el
número de clientes que puede atender cada cajero por hora, promedio de tiempo
de permanencia en el Almacén, entre otros.
Se realizaron comparaciones, entre escenarios donde se midió la implementación
y la no implementación de las políticas antes mencionadas. Esto se llevó a cabo
con el fin de evaluar que tan eficientes resultaba ser colocar puntos de pesaje y
cajas rápidas para el descongestionamiento de las colas y crear planes de
contingencia frente a aumentos inesperados de demanda.
El modelo fue validado a través de herramientas estadísticas como StatGraphics y
Auto::Fit de Promodel ® y, confrontándolo con datos reales de los Informes de
Productividad de los cajeros elaborados a diario en Megatiendas, esto con el
propósito de corroborar que el modelo tuviese validez y además cerciorarse que
describiera de forma adecuada el comportamiento del supermercado en días de
demanda baja, normal y alta.