TESIS PUCP Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/ PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL PERÚ FACULTAD DE CIENCIAS E INGENIERÍA PROPUESTA DE MEJORA DEL PROCESO DE ADMISIÓN EN UNA EMPRESA PRIVADA QUE BRINDA SERVICIOS DE SALUD AMBULATORIOS Tesis para optar el Título de Ingeniera Industrial, que presenta la bachiller: Pamela Wong Zevallos ASESORES: Walter Silva Sotillo Fernando Noriega Bardalez Lima, junio de 2009 i    RESUMEN El presente estudio analiza los procesos de admisión y pago de una entidad de salud con la finalidad de brindar una solución que eleve el nivel de satisfacción de los clientes. En dicho análisis se realizó un estudio de tiempos para obtener información estadística del comportamiento de la llegada de los clientes y de los tiempos de espera en cola. El tiempo de permanencia total en el sistema de admisión y pago resultó ser 62 minutos. Por otro lado se analizó el comportamiento de la demanda de las especialidades ofrecidas, calculando la cantidad de consultas atendidas por cada una de ellas. El diagnóstico del análisis, señala que los tiempos de espera en la cola de admisión y pago son excesivos. Así pues, se plantea una propuesta de mejora que establece la implementación de una central de atención telefónica para la reserva de citas y un sistema de prioridades para la atención presencial. Esta mejora fue plasmada en un modelo de simulación en el software Arena, obteniendo un menor tiempo de permanencia total en el sistema de admisión y pago. Además se optimizó el uso de los recursos actuales reduciendo el costo promedio de atención por cliente. ii    iii    iv    v    Dedicada a mi familia, en especial a mis padres. Y un agradecimiento especial a Juan Pablo y a mis asesores. vi    ÍNDICE GENERAL ÍNDICE DE TABLAS x ÍNDICE DE FIGURAS xiii INTRODUCCIÓN 1 CAPÍTULO 1. MARCO TEÓRICO 2 1.1 Conceptos Aplicados 2 1.1.1 Tamaño de muestra 2 1.1.2. Prueba de hipótesis 3 1.1.3. Prueba de bondad de ajuste 3 1.1.4. Proceso Poisson 4 1.2 Estudio del Trabajo 5 1.2.1 Estudio de tiempos 6 1.2.2. Diagrama de flujo 7 1.3 Gestión de Colas 8 1.3.1 Definición de cola 8 1.3.2 Tipos de Cola 8 1.4 Simulación de Sistemas 9 1.4.1. Etapas de la Simulación 9 1.4.2. Simulación con el Software ARENA 12 vii    CAPÍTULO 2. ANÁLISIS DE LA SITUACIÓN ACTUAL 14 2.1 Reseña histórica de la Empresa 14 2.2 Descripción de la Empresa 15 2.2.1. Organización Funcional 16 2.2.2 Área de Admisión y Caja 17 2.2.2.1 Proceso Principal 17 2.2.2.1.1 Admisión 21 2.2.2.1.2 Caja 24 2.3. Especialidades médicas 26 2.4. Infraestructura 31 2.4.1. Distribución de planta 31 CAPÍTULO 3. VERIFICACIÓN Y VALIDACIÓN DEL MODELO ACTUAL 32 3.1. Componentes del modelo 32 3.1.1. Entidades 32 3.1.2. Atributos 32 3.1.3. Recursos 33 3.1.4. Horarios 33 3.1.5. Colas 34 3.1.6. Estaciones 34 3.1.7. Contadores 35 viii    3.2. Descripción del modelo 35 3.2.1. Abandonos del modelo actual 38 3.2.2. Proceso de Atención en Admisión 42 3.2.3. Proceso de Atención en Caja 43 3.3. Validación del Modelo 48 3.3.1. Cálculo del número de réplicas 48 3.3.2 Resultados de la validación 49 CAPÍTULO 4. PROPUESTA DE MEJORA 51 4.1. Central telefónica 51 4.1.1. Descripción de la Propuesta. 51 4.1.2. Objetivos de la Propuesta. 51 4.1.3. Proceso propuesto para la reserva de consultas 52 4.1.4. Dimensionamiento de la Central Telefónica 53 4.1.4.1. Duración promedio de la llamada 53 4.1.4.2. Frecuencia de las llamadas 55 4.1.4.3. Cálculo de la demanda 55 4.1.4.3.1. Escenario Optimista 57 4.1.4.3.2. Escenario Conservador 57 4.2. Sistema de prioridades 59 4.2.1. Descripción de la propuesta 59 ix    4.2.2. Objetivos de la propuesta 59 4.2.3. Parámetros considerados 59 4.2.3.1. Horario de la consulta 59 4.2.3.2. Especialidad 60 4.2.4. Construcción del modelo mejorado 61 CAPÍTULO 5. EVALUACIÓN DE LA PROPUESTA 71 5.1. Resultados de la corrida del modelo mejorado 71 5.2. Reducción del costo promedio por cliente 72 CAPÍTULO 6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 75 6.1. Conclusiones 75 6.2. Recomendaciones 76 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 78 x    ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1.1 Elementos de una prueba de hipótesis 3 Tabla 1.2 Tipos de Cola 9 Tabla 2.1 Clasificación Internacional de la Empresa 15 Tabla 2.2 Tasa diaria de llegada de clientes 19 Tabla 2.3 Prueba de Ji-Cuadrado 22 Tabla 2.4 Valores de X(media) y S(desviación) responsables de admisión 23 Tabla 2.5 Parámetros de la estadística de contraste de admisión 23 Tabla 2.6 Prueba de Ji-Cuadrado para las ventanillas de caja 24 Tabla 2.7 Valores de X(media) y S(desviación) de cada caja 25 Tabla 2.8 Parámetros de la estadística de contraste de caja 25 Tabla 2.9 Demanda mensual de consultas 27 Tabla 2.10 Captación de consultas por especialidad 30 Tabla 2.11 Variaciones en la demanda anual de las especialidades 30 Tabla 3.1 Atributos del modelo actual 33 Tabla 3.2 Contenido de los bloques create 37 Tabla 3.3 Funcionalidad de los bloques aplicados en el modelo 46 Tabla 3.4 Funcionalidad de los elementos aplicados en el modelo 47 Tabla 3.5 Valores de “h” del modelo actual 48 Tabla 3.6 Resultados estadísticos del modelo actual 49 Tabla 3.7 Validación del modelo 50 xi    Tabla 4.1 Duración promedio de la llamada para la reserva de una consulta 54 Tabla 4.2 Distribución diaria de las llamadas 55 Tabla 4.3 Principales especialidades a nivel de captación de consultas 56 Tabla 4.4 Escenario Optimista 57 Tabla 4.5 Escenario Conservador 57 Tabla 4.6 Recursos Requeridos para el escenario conservador 58 Tabla 4.7 Recursos Requeridos para el escenario optimista 58 Tabla 4.8 Tipos de Clientes 60 Tabla 4.9 Agrupación de especialidades para clientes tipo 1 60 Tabla 4.10 Agrupación de especialidades para clientes tipo 3 61 Tabla 4.11 Valores de las medias para el escenario optimista 62 Tabla 4.12 Valores de las medias para el escenario conservador 62 Tabla 4.13 Proporción de clientes tipo 1 y 2 63 Tabla 4.14 Especialidades por tipo de cliente 64 Tabla 4.15 Condiciones por tipo de cola y cliente 66 Tabla 4.16 Formato de encuesta de abandono 68 Tabla 4.17 Resultados de encuesta de abandono 68 Tabla 4.18 Condiciones de abandono 69 Tabla 5.1 Resultados estadísticos del modelo mejorado 71 Tabla 5.2 Costos mensuales del área actual 72 Tabla 5.3 Costos por cliente situación actual 72 xii    Tabla 5.4 Costos por cliente situación propuesta 73 Tabla 5.5 Ahorro mensual 74 xiii    ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1.1 Tiempo total de operación 6 Figura 2.1 Organigrama de la Empresa 16 Figura 2.2 Proceso actual de admisión y pago 20 Figura 2.3 Demanda anual de consultas 26 Figura 2.4 Diagrama de Pareto de consultas 28 Figura 2.5 Principales especialidades a nivel de captación de consultas 29 Figura 2.6 Distribución de Planta de Admisión y Caja 31 Figura 3.1 Representación de la llegada de las entidades 36 Figura 3.2 Definición de la tasa de abandono 40 Figura 3.3 Abandono o permanencia en el sistema 40 Figura 3.4 Condición de asignación del recurso admisión 41 Figura 3.5 Segmento del modelo de espera en Admisión 42 Figura 3.6 Liberación del recurso Admisión 43 Figura 3.7 Atención en admisión 43 Figura 3.8 Segmento de espera en Caja 44 Figura 3.9 Proceso de atención en caja 45 Figura 4.1 Proceso propuesto para reserva de consultas 52 Figura 4.2 Primera etapa del modelo mejorado en Arena 64 Figura 4.3 Segunda etapa del modelo mejorado en Arena 65 Figura 4.4 Tercera etapa del modelo mejorado en Arena 67 Figura 4.5 Etapa de abandono en Arena 69 Figura 4.6 Cuarta etapa del modelo mejorado en Arena 70 Figura 4.7 Quinta etapa del modelo mejorado en Arena 70 1    INTRODUCCIÓN El primer capítulo contiene conceptos teóricos, aspectos generales del sistema en estudio y aquellas herramientas a ser utilizadas en el transcurso de la investigación. El segundo capítulo enmarca los puntos que abarcará el estudio. Describe el proceso de admisión y pago de la Empresa en base a su funcionamiento actual, así como cada una de las variables involucradas. Obteniendo información estadística acerca de los tiempos de espera en cola y del comportamiento de la demanda las especialidades. El tercer capítulo describe la construcción del modelo de simulación de la situación actual en el software Arena y valida los resultados obtenidos de la simulación con los resultados obtenidos del estudio de tiempos reales. El cuarto capítulo presenta la propuesta de mejora con sus correspondientes objetivos. Describe el nuevo planteamiento del proceso de admisión y pago y los recursos que requiere dicha mejora. Dicha propuesta es plasmada en un modelo de simulación. El quinto capítulo evalúa la propuesta de mejora cuantitativa y cualitativamente comparándola con la situación actual de la Empresa. Finalmente se dan las conclusiones y recomendaciones del presente estudio. 2    CAPÍTULO 1. MARCO TEÓRICO 1.1 Conceptos Aplicados En este acápite se describen los principales conceptos y herramientas utilizados en esta investigación. 1.1.1 Tamaño de muestra Según Mendenhall y Sincich (1997), para una población infinita se requiere definir un tamaño de muestra con el cual trabajar. Esta muestra representa una porción de la población total sujeta a estudio y se calcula de la siguiente forma: )1.1(2 2 2 1 d n ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛Ζ = − ασ Donde: n= tamaño de muestra que se desea calcular. σ = desviación estándar de la muestra. Z = nivel de confianza. d= porcentaje de error permisible.     3    1.1.2. Prueba de hipótesis La prueba de hipótesis sirve para tomar decisiones acerca de los parámetros. Está compuesta por los elementos mostrados en la tabla 1.1 Tabla 1.1 Tabla de elementos de una prueba de hipótesis Elemento Descripción Hipótesis Nula (H0) Hipótesis acerca de uno o más parámetros de la población Hipótesis Alternativa (Ha) Hipótesis alternativa en caso de rechazar la hipótesis nula Estadística de Prueba la decisión de rechazar o no la hipótesis nula y se calcula a partir de datos de la muestra Región de Rechazo indica los valores de la estadística de prueba que implicarán el rechazo de la hipótesis nula Nivel de significancia (p) Es la probabilidad (suponiendo que H0 es verdadera) de observar un valor de la estadística de prueba que contradice la hipótesis nula y apoya la hipótesis alternativa, en por lo menos el mismo grado que lo hace el que se calcula a partir de los datos de la muestra Error tipo I Rechazar la hipótesis nula cuando esta es verdadera y se denota por el símbolo alfa Error tipo II Aceptar la hipótesis nula cuando esta es falsa y se denota por el símbolo beta Fuente: Mendenhall y Sincich (1997); Elaboración Propia 1.1.3. Prueba de bondad de ajuste Se aplica la prueba de bondad de ajuste, también conocida como prueba de Ji- Cuadrado: H0 → Hipótesis Nula H1 → H0 es falso 4    Para ello se emplea la siguiente fórmula de sumatoria de cuadrados, el resultado obtenido será comparado con el parámetro X2. ( ) )2.1()1(2 2 12 −Χ→ − =Χ ∑ = k e e i k i iiο 1.1.4. Proceso Poisson Según Banks (2001), algunos eventos aleatorios, como la llegada de clientes a un hospital, se pueden describir mediante una función contable N (t) definida para todo t ≥ 0. Esta función representa el número de eventos que ocurren en un intervalo [0, t]. El tiempo cero es el punto en el cual la observación empieza independientemente de que ocurra una llegada en dicho momento o no. Para cada intervalo [0, t] el valor de N (t) es una observación de una variable aleatoria donde solo son posibles valores enteros para N (t). El proceso continuo {N (t), t ≥ 0} se denomina proceso Poisson con media λ. Asumiendo los siguientes supuestos: a) Una única llegada para un instante de tiempo determinado. b) La distribución de las llegadas entre el instante de tiempo t y t + s dependerá del valor de s y no del punto inicial t. c) Las llegadas son independientes. Si se cumple con los tres supuestos, se puede mostrar que la probabilidad de que N(t) sea igual a n está dada por: P[N(t) = n] = e- λt(λt)n / n! para t ≥ 0 y n = 0,1,2… 5    La media y la varianza están dadas por: E[N(t)] = α = λt V[N(t)] = α = λt Considerando que un primer arribo ocurre en el tiempo A1, el segundo en el A1 + A2 y así sucesivamente desde que ocurre el primer arribo después del tiempo t si y solo si no hay arribos en [0, t] es visto que: P (A1 > t) = P[N(t) = 0] = e- λt La probabilidad de que se dé el primer arribo está dada por: P(A1 ≥ t) = 1- e- λt Dicha función continua corresponde a la distribución exponencial con parámetro λ y media 1/ λ. 1.2 Estudio del Trabajo El estudio del trabajo es el examen sistemático de los métodos para realizar actividades con el fin de mejorar la utilización eficaz de los recursos y de establecer normas de rendimiento con respecto a las actividades que se están realizando1.                                                              1 INTRODUCCIÓN AL ESTUDIO DEL TRABAJO Oficina Internacional del trabajo Ginebra (cuarta edición 1996) capítulo 2: Estudio del trabajo y productividad pág. 9. 6    Figura 1. Tiempo total de Operación                                Fuente: Introducción al estudio de trabajo (1996) Elaboración Propia 1.2.1 Estudio de tiempos “El estudio de tiempos es una técnica de medición del trabajo empleada para registrar los tiempos y ritmos de trabajo correspondientes a los elementos de una tarea definida, efectuada en condiciones determinadas, y para analizar los datos a fin de averiguar el tiempo requerido para efectuar la tarea según una norma de ejecución preestablecida”2. a) Material Fundamental • Cronómetro • Tablero de observaciones • Formularios de estudios de tiempos                                                              2 INTRODUCCIÓN AL ESTUDIO DEL TRABAJO Oficina Internacional del trabajo Ginebra (cuarta edición 1996) capítulo 20 pág. 273 7    b) Principales Motivos para realizar un estudio de tiempos • Novedad de la tarea no ejecutada anteriormente. • Cambio de material o de método que requiere un nuevo tiempo tipo. • Quejas de los trabajadores sobre el tiempo tipo de una operación • Demoras por una operación lenta, que retrasa las siguientes, y posiblemente las anteriores, por acumularse los trabajos que no siguen su curso. • Fijación de tiempos tipo antes de implantar un sistema de remuneración por rendimiento. • Bajo rendimiento o excesivos tiempos muertos de alguna máquina o grupos de máquinas. • Comparar las ventajas de dos métodos posibles. • Costo aparentemente excesivo de algún trabajo. 1.2.2. Diagrama de flujo Este diagrama viene representado por una serie de símbolos con significados particulares que permiten tener una representación gráfica de los pasos de un proceso de manera que se pueda simplificar y entender más fácilmente. Los diagramas de flujo utilizan símbolos y se conectan por medio de flechas para indicar la secuencia de operación. Los principales símbolos son: • Flecha: indica el sentido y trayectoria del proceso de información o tarea. • Rectángulo: Se usa para representar un evento o proceso determinado. Éste es controlado dentro del diagrama de flujo en que se encuentra. • Rombo: Se utiliza para representar una condición. Normalmente el flujo de información entra por arriba y sale por un lado si la condición se cumple o sale 8    por el lado opuesto si la condición no se cumple. Lo anterior hace que a partir de éste el proceso tenga dos caminos posibles. • Círculo: Representa un punto de conexión entre procesos. Se utiliza cuando es necesario dividir un diagrama de flujo en varias partes, por ejemplo por razones de espacio o simplicidad. Una referencia debe de darse dentro para distinguirlo de otros. La mayoría de las veces se utilizan números en los mismos. 1.3 Gestión de Colas 1.3.1 Definición de cola Según Fitzsimmons y Fitzsimmons (2004), la cola es una línea de espera de clientes que requieren el servicio de uno o más servidores. No necesita necesariamente ser física o tener individuos en espera ante un servidor, existen las siguientes variaciones: • El servidor puede atender a varios clientes al mismo tiempo. • El cliente no necesita acercarse al servidor. • El cliente puede necesitar pasar por un sistema de más de una cola para recibir completamente el servicio. 1.3.2 Tipos de Cola De acuerdo a las características de un sistema donde se realizan colas de espera se pueden definir tres tipos en la tabla 1.2 9    Tabla 1.2 Tipos de Cola Fuente: “Service Management” J. A. Fitzsimmons y M. J. Fitzsimmons (2004) Elaboración propia 1.4 Simulación de Sistemas Se define como la técnica numérica para realizar experimentos en una computadora digital que involucran ciertos modelos matemáticos y lógicos que describen el comportamiento de sistemas de negocios, económicos, sociales a través de largos periodos de tiempo. 1.4.1. Etapas de la Simulación a) Definición del sistema Para tener una definición del sistema que se desea simular, es necesario hacer un análisis preliminar del mismo, con el fin de determinar la interacción del sistema con otros sistemas, las restricciones del sistema, las variables que interactúan dentro del sistema y sus interrelaciones, las medidas de efectividad que se van a utilizar para definir y estudiar el sistema y los resultados que se esperan obtener del estudio. Más de una cola Una Sola Cola Cola numerada El cliente decide a qué cola desea unirse. El cliente solo tiene la opción de unirse a una única cola. El cliente será atendido de acuerdo al número que se le ha sido asignado. El cliente puede percibir que espero más o menos tiempo El cliente que llegue primero tendrá la seguridad que será atendido primero El cliente debe estar atento a su número de atención. El cliente puede percibir menor tiempo de espera. El cliente puede percibir mayor tiempo de espera. Dependiendo del número asignado, el cliente puede percibir mayor o menor tiempo de espera. Menor privacidad para el cliente, dado que tiene a una persona en espera detrás de él. Mayor privacidad para el cliente. Mayor privacidad para el cliente. 10    b) Formulación del modelo Definir todas las variables que forman parte del modelo, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan en forma completa al modelo. c) Colección de datos Definir con claridad los datos que el modelo va a requerir. Esta se puede obtener de registros contables, de opiniones de expertos, de bases de datos, de información histórica. d) Verificación del modelo Se refiere a la construcción correcta del modelo, si la lógica operacional del modelo (programa de ordenador) se corresponde con la lógica del diseño. Permite determinar si hay errores en el programa e) Validación del modelo El método que se utiliza en este trabajo es el de comparación de los resultados de salida del modelo con los del sistema real. Consiste en ejecutar el modelo y obtener una serie de datos de salida y comparar éstos, mediante algún método estadístico, con resultados que se tengan del sistema. Para este caso: Planteamiento de una prueba de hipótesis. Suponiendo que se generan valores observados de una variable Y, (ya sea, tiempo de espera, número de personas en cola, etc.). Se sabe que en el sistema real el promedio de la variable Y es una constante c. 11    Se plantea la prueba de hipótesis de la siguiente manera: ,)(:0 cYEH = ,)(:1 cYEH ≠ Se calcula la estadística , ][ ])([ 0 n S cYEt −= Donde; n es el tamaño de muestra y S es la desviación estándar de la muestra, que se calcula de la siguiente manera: ] )1( ))((( [ 2 − −= ∑ n YEY S i La hipótesis nula H 0 se rechaza si │t0│ > t α/2, n-1 Si las hipótesis alternativas fueran: a) H 1: E (Y) > c, se rechaza si t0 > t α, n-1 b) H 1: E (Y) < c, se rechaza si t0 < t α, n-1 Se debe tener en cuenta adicionalmente los errores Tipo I y los errores Tipo II. El error Tipo I es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula, dado que es verdadera y se define de la siguiente manera: P (Rechazar H 0 / H 0 es verdadera) = α 12    El error Tipo II es la probabilidad de no rechazar H 0 cuando en realidad es falsa y se define así: P (No rechazar H 0 / H 1 es verdadera) = β (δ), donde δ = │E (Y) - c│/ S f) Número de réplicas del modelo Según Banks (2001), se corren n réplicas inicialmente, se calcula el ancho del intervalo inicial y si se determina que éste es muy ancho, se reduce el mismo tomando más observaciones. El número total de réplicas requeridas para reducir el ancho del intervalo es n* ]) * ([* 2 h hnn = En donde [ ] significa redondeo hacia el próximo entero. Luego de calcular la nueva n*, se hacen n* - n réplicas adicionales asegurando que las mismas son independientes. 1.4.2. Simulación con el Software ARENA Arena es una herramienta que provee un entorno de trabajo integrado para construir modelos de simulación, integra en un ambiente todas las funciones necesarias para el desarrollo de una simulación exitosa (animaciones, análisis de entrada y salida de datos y verificación del modelo). Se basa en los siguientes fundamentos: a) Entidad Puede ser un objeto o persona que se mueve a través de un sistema y que causa cambios en las variables de respuesta. 13    b) Recurso Es un elemento estacionario que puede ser ocupado por una entidad. Los recursos se emplean cuando se requiere representar actividades claves del sistema que restringen el flujo de entidades. Tienen una capacidad finita; así mismo, cuentan con una serie de estados por los cuales atraviesan a lo largo de la simulación, ejemplo, ocupado, ocioso, inactivo o dañado. c) Atributo Es una característica propia de cada entidad. Se pueden definir tantos atributos como lo requiera el usuario para modelar el sistema en estudio. Cada entidad individual tiene su propio valor de atributo. Esto implica que para determinar este valor, a diferencia de las variables, se debe examinar la entidad que lo porta. d) Variables Representan características del sistema. Son de carácter global; es decir; su valor es el mismo en cualquier parte del modelo. e) Sistema Es un conjunto de elementos que se encuentran en interacción y que buscan alguna meta o metas comunes; funciona de manera organizada, recibe entradas y las procesa y emite salidas. f) Modelo Es una representación de la realidad que se desarrolla con el propósito de estudiarla. Permite simplificar la realidad. 14    CAPÍTULO 2. ANÁLISIS DE LA SITUACIÓN ACTUAL En este capítulo se describe la situación actual del área donde se desarrollan las operaciones de admisión y pago de los servicios de la empresa. Este análisis se centra principalmente en describir las etapas del proceso que lo componen, las especialidades, los recursos, el estudio de los tiempos involucrados y las funciones de los empleados. 2.1 Reseña Histórica de la Empresa La empresa es fundada en el año 19793, la construcción de la institución médica se fue dando por etapas al igual que la adquisición de los equipos. En 1983 se inicia el servicio de Laboratorio de Análisis Clínico. El edificio crece de uno a cuatro pisos y se crea el servicio de Medicina de Rehabilitación el año siguiente. En marzo de 1994 se construye la sala de operaciones de día, modernamente equipada y para el año 1996 se hace realidad el nuevo local del laboratorio de Análisis Clínico. En 1998 se implementa el servicio de óptica y se amplía la infraestructura de los servicios de Radiología y Farmacia. El siguiente año se inaugura el centro de Medicina Física de Rehabilitación. En el año 2000, continuando con la política de renovación tecnológica, se adquieren equipos para las especialidades de Cardiología y Oftalmología.                                                              3 Reseña Histórica recuperada de la página web de la empresa el día 14 de noviembre del 2008. 15    Los siguientes años y hasta la actualidad se han venido dando modificaciones en la Institución de tal manera que se pueda brindar cada día un servicio de mayor calidad a los pacientes. 2.2 Descripción de la Empresa La empresa es una institución que se dedica a brindar servicios de salud, de excelente calidad4 mediante la utilización de tecnología de punta y médicos especialistas reconocidos en el mercado nacional. Según la clasificación CIIU5 la institución se encuentra ubicada de la siguiente manera: Tabla 2.1 Clasificación Internacional de la Empresa Sección N Servicios Sociales y de Salud División 85 Servicios Sociales y de Salud Sub-División 8511 Actividades de Clínicas y Hospitales Fuente: Clasificación industrial de todas las actividades económicas García (1981) La Empresa cuenta con un equipo de trabajo conformado por 800 empleados, entre los cuales se encuentran médicos, enfermeras, auxiliares y personal administrativo. La misión de la empresa es: ofrecer un servicio médico de alta calidad y económicamente accesible a la comunidad en general haciendo de la Institución un centro de salud de primer nivel6.                                                              4 Afirmación basada en encuesta realizada a pacientes de la institución (2007). El 96% de los encuestados está de acuerdo en que los servicios de la empresa son de excelente calidad. 5 Clasificación Industrial Internacional Uniforme, que resume la actividad económica de las empresas a nivel mundial y que permite una uniformización de los criterios para referirse a estas actividades. 6 Misión recuperada de la página web de la empresa el día 14 de noviembre del 2008. 16    La visión de la empresa es: estar a la vanguardia de los avances tecnológicos y contar con personal profesional permanentemente capacitado, convocando siempre la participación y el apoyo de instituciones y personas preocupadas por el tema de salud7. 2.2.1 Organización Funcional La institución se divide en cinco áreas: logística, administración, sistemas, contabilidad y operaciones médicas las cuales están bajo el liderazgo de la gerencia general. A su vez esas áreas están compuestas por otras sub-áreas. A continuación se muestra el organigrama en la figura 2.1 Figura 2.1 Organigrama de la Empresa Fuente: La Empresa. Elaboración Propia                                                              7 Visión Histórica recuperada de la página web de la empresa el día 14 de noviembre del 2008. 17    2.2.2 Área de Admisión y Caja 2.2.1.1 Proceso Principal El proceso de admisión y pago tiene como objetivo generar citas para la especialidad de interés del cliente y posterior a eso realizar el cobro de las mismas. El área de admisión se encuentra en el primer piso del edificio y el horario de atención al público es de lunes a sábado de 8:00 a.m. a 6:00 p.m. Cuenta con recursos humanos, de infraestructura y de información y ofrece una gama de especialidades médicas. Recursos Humanos • Cuatro personas responsables de procesar el servicio en admisión. • Tres cajeras responsables de la facturación. • Un encargado de entrega de tickets. Recursos de Infraestructura • Cuatro módulos de admisión de clientes. • Tres módulos de caja. • Software de gestión de reservas de citas. • Dos televisores que muestran los números de atención. • Sala de espera con capacidad de 50 personas. • Herramienta de tickets. • Equipos diversos de oficina (impresoras, papelería, teléfonos, etc.) 18    Recursos de Información • Software de gestión de información del maestro de pacientes, especialidades y médicos. Especialidades La empresa ofrece 23 especialidades médicas: Medicina general, oftalmología, ginecología, dermatología, otorrinolaringología, pediatría, traumatología, gastroenterología, reumatología, cardiología, neumología, urología, endocrinología, neurología, odontología, psiquiatría, cirugía, alergista, geriatría, nefrología, cirugía cardiovascular, cirugía plástica y neuropediatría. Proceso de Admisión y pago El proceso se inicia cuando el cliente se presenta en admisión. Se toma un tamaño de muestra de acuerdo a la fórmula (1.1) Donde: σ = 0.24 corresponde a una pequeña muestra de diez clientes (Córdova, 2006) Z = 1.96 para obtener un nivel de confianza al 95% d= 5% el cual es el valor máximo permisible para ser considerado dentro de este estudio. Por lo tanto reemplazando los valores se obtiene el tamaño de muestra siguiente: n=385 clientes. Después de haber realizado el estudio de tiempo de las llegadas se define en la tabla 2.2 la distribución que siguen las entidades dependiendo del intervalo de tiempo: 19    Tabla 2.2 Tasa diaria de llegada de clientes Hora Inicio Hora Fin Distribución Tiempo promedio entre llegadas(min) Desviación Estándar(min) P- Value Tasa de llegada de Clientes % % Acumulado 08:00:00 09:00:00 Beta 0.49 0.41 0.35 123 23.30% 23.30% 09:00:00 10:00:00 Exponencial 0.61 0.53 0.71 98 18.56% 41.86% 10:00:00 11:00:00 Exponencial 0.68 0.68 0.33 89 16.86% 58.71% 11:00:00 12:00:00 Weibull 0.72 0.65 0.15 83 15.72% 74.43% 12:00:00 13:00:00 Exponencial 2.17 2.10 0.06 28 5.30% 79.73% 13:00:00 14:00:00 Beta 2.12 2.17 0.06 29 5.49% 85.23% 14:00:00 15:00:00 Gamma 3.13 3.25 0.34 20 3.79% 89.02% 15:00:00 16:00:00 Weibull 2.68 2.82 0.75 23 4.36% 93.37% 16:00:00 17:00:00 Exponencial 2.95 2.85 0.62 21 3.98% 97.35% 17:00:00 18:00:00 Exponencial 4.47 4.37 0.06 14 2.65% 100.00% 528 100.00% Elaboración propia La distribución que se asume para cada intervalo de tiempo es en base al procesamiento de los tiempos entre cada llegada en el programa input analyzer del software Arena. Este muestra la distribución que mejor se ajusta, el tiempo promedio entre llegadas, la desviación estándar y el p-value (el cual debe ser mayor a 5% para que la distribución que arroja sea la más aceptable). Según estos resultados, casi el 75% de los clientes se presenta en la mañana (cuatro horas que representan el 40% del tiempo de atención) En la figura 2.2 se describe el proceso principal; cómo interactúan los recursos anteriormente mencionados y el desarrollo de las operaciones que componen el proceso de admisión y pago. 20    Figura 2.2 Proceso Actual de Admisión y Pago Elaboración propia En el momento que los clientes llegan son recibidos por un ayudante de admisión el cual les entrega un ticket con un número de atención. El ayudante pregunta al cliente si viene por primera vez a la institución. Si el cliente es frecuente continúa con el proceso, si es nuevo se le entrega una ficha de inscripción en la cual debe llenar la siguiente información: • Nombres y Apellidos • Sexo • Estado Civil • Tipo y número de documento • Lugar y fecha de nacimiento 21    • Nacionalidad • Dirección, teléfono, email, ocupación y persona de contacto. 2.2.2.1.1 Admisión Luego que el cliente ya tiene un turno de atención, este debe permanecer en la sala de espera a ser atendido en admisión. El tiempo promedio en la sala de espera para el cliente es 43.87 minutos con una desviación estándar de 6.97 minutos. La persona de admisión llama a los clientes de acuerdo a la numeración de los tickets y realiza una serie de operaciones. Pregunta al cliente si se trata de un paciente nuevo; en dicho caso le solicita la ficha de inscripción e ingresa la información del paciente al sistema. Si el paciente es frecuente pide el carné con número de historia o apellidos y nombres del paciente. La Empresa no trabaja con seguros privados. A continuación el cliente brinda información acerca de la especialidad que desea tomar (horario, día y médico) para que la persona de admisión pueda verificar la disponibilidad del servicio. Si el cliente no tiene definido el servicio que desea tomar, el trabajador ofrece las opciones de acuerdo a la especialidad solicitada. Con la confirmación del cliente, el trabajador ingresa el servicio al sistema y entrega el número de historia (creada para el paciente nuevo) para que se dirija a caja a realizar el pago. Si es un paciente regular el pago se realiza con el código de carné. Las consultas que se ofrecen por médico son asignadas 50% para el día y 50%, como citas previas, para días siguientes. Por ejemplo; si un médico atiende en su turno 30 pacientes, 15 de ellos fueron clientes que se acercaron ese mismo día a reservar y pagar su consulta y los otros fueron clientes que se acercaron días anteriores a reservar y pagar el servicio. 22    El tiempo promedio que toma el proceso de atención en ventanilla mencionado anteriormente presenta una distribución normal que se justifica de la siguiente manera: Se aplica la prueba de bondad de ajuste, también conocida como prueba de Ji- Cuadrado: H0 → Ventanillas tienen distribución Normal H1 → H0 es falso Teniendo en cuenta que son 4 responsables de admisión, se calcula los valores de X2. Se emplea la fórmula (1.2) de sumatoria de cuadrados, el resultado obtenido es: Tabla 2.3 Prueba de Ji-Cuadrado Responsable X2 Calculado 1 0.0183 2 0.0643 3 0.0621 4 0.0359 Elaboración Propia El valor teórico de X2 es 146.56. Se obtiene de la siguiente manera: %)95(56.146)21375( )2(;)1( 2 2 ==−−Χ =−−Χ αiónsignificacdenivel rrk Como se observa en la tabla 2.3 los valores obtenidos son sumamente inferiores al parámetro teórico. Así, se concluye que el tiempo de atención en cada ventanilla corresponde a una distribución normal. Teniendo la distribución que mejor se ajusta, se realiza una prueba de hipótesis de igualdad de medias para poder promediar los tiempos de atención en cada ventanilla y justificar que no presentan diferencias significativas entre ellas. 23    En esta prueba se realizan las comparaciones entre todas las ventanillas, dos a dos. Los resultados que presenta esta prueba son los siguientes: Tabla 2.4 Valores de X (media) y S(desviación) responsables de admisión Ventanilla X S X (seg) S (seg) R1 00:05:04 00:01:59 304 119 R2 00:05:19 00:02:09 319 129 R3 00:05:13 00:02:07 313 127 R4 00:05:22 00:02:15 322 135 Elaboración Propia Tabla 2.5 Parámetros de la estadística de contraste de admisión Ventanilla X-Y S2P (1/n1+1/n2) T t(α=0.05, g.l.=748) |T| R1-R2 -15 15401 0.0053333 -1.6550 1.96 1.655 R1-R3 -9 15145 0.0053333 -1.0014 1.96 1.001 R1-R4 -18 16193 0.0053333 -1.9369 1.96 1.937 R2-R3 6 16385 0.0053333 0.6418 1.96 0.642 R2-R4 -3 17433 0.0053333 -0.3111 1.96 0.311 R3-R4 -9 17177 0.0053333 -0.9403 1.96 0.940 Elaboración Propia Dado que los valores obtenidos de |T| en la tabla 2.5 son menores que 2 1 α−t  (1.96) no se puede rechazar 0H y se afirma que no existen diferencias significativas entre cada responsable de admisión. El tiempo promedio que toma el proceso es: 2.89 minutos con una desviación estándar de 0.864. Este tiempo se calcula mediante el procesamiento de la muestra por el input analyzer. 101 100 μμ μμ ≠→ =→ H H 2 10 ||Re α−>→ tTsichazarH 24    2.2.2.1.2 Caja En caja, el cliente debe esperar para ser atendido en una segunda cola, este tiempo en promedio es de 12.58 minutos con una desviación estándar de 4.38. La cajera recibe información del precio del servicio por medio del sistema informático ingresando el número de historia. Realizado el pago, la cajera entrega una boleta de atención la cual se entrega en el consultorio para que el paciente pueda ser atendido. Para calcular el tiempo promedio de atención en una ventanilla de caja se procede de manera similar a la evaluación de las ventanillas de admisión: Se aplica la prueba Ji-Cuadrado: H0 → Cajeras tienen distribución Normal H1 → H0 es falso Teniendo en cuenta que son 3 cajeras, se calcula los valores de X2. Se emplea la fórmula (1.2) de sumatoria de cuadrados, el resultado obtenido es: Tabla 2.6 Prueba de Ji-Cuadrado para las ventanillas de caja Caja X2 Calculado 1 0.0610 2 0.1303 3 0.0771 Elaboración: Propia El valor teórico de X2 es 146.56 y se obtiene de la siguiente manera: %)95(56.146)21375( )2(;)1( 2 2 ==−−Χ =−−Χ αiónsignificacdenivel rrk Como se observa en la tabla 2.6 los valores obtenidos son sumamente inferiores al parámetro teórico. Así, se concluye que el tiempo de atención en cada caja corresponde a una distribución normal. 25    Teniendo la distribución que mejor se ajusta, se realiza una prueba de hipótesis de igualdad de medias para poder promediar los tiempos de atención en cada caja y justificar que no presentan diferencias significativas entre ellas. De manera similar a como se evaluaron las ventanillas de admisión, se realiza la prueba de hipótesis que permite detectar que los tiempos promedio de atención en cada caja no presentan diferencias significativas entre ellos. En esta prueba se realizan las comparaciones entre todas las cajas. Los resultados que presenta esta prueba son los siguientes: Tabla 2.7 Valores de X(media) y S(desviación) de cada caja Caja X S X(seg) S(seg) C1 00:04:06 00:00:59 246 59 C2 00:04:16 00:01:28 256 88 C3 00:04:12 00:01:07 252 67 Elaboración propia Tabla 2.8 Parámetros de la estadística de contraste de caja Caja X-Y S2P (1/n1+1/n2) T t(α=0.05, g.l.=748) [T] C1-C2 -10 5612.5 0.00533333 -1.8277 1.96 1.8277 C1-C3 -6 3985 0.00533333 -1.3015 1.96 1.3015 C2-C3 4 6116.5 0.00533333 0.7003 1.96 0.7003 Elaboración propia Dado que los valores obtenidos de |T| en la tabla 2.9 son menores que 2 1 α−t  (1.96) no se puede rechazar 0H y se afirma que no existen diferencias significativas entre cada cajera. El tiempo promedio que toma el proceso mencionado 101 100 μμ μμ ≠→ =→ H H 2 10 ||Re α−>→ tTsichazarH 26    anteriormente es 2.65 minutos con una desviación estándar de 0.572. Este tiempo se calcula procesando la muestra en el input analyzer. 2.3 Especialidades médicas Actualmente son 23 especialidades médicas, proyectando siempre un crecimiento de acuerdo con las últimas tendencias. Las especialidades se van a clasificar de acuerdo a la demanda de pacientes. En la totalidad de ellas se nota un incremento progresivo8 desde el año 2000 a la fecha. Estas son en promedio 200 000 consultas por año. Ver figura 2.3 Figura 2.3 Demanda anual de consultas Elaboración Propia Si bien, la demanda muestra un considerable incremento anual, al analizar las variaciones mes a mes podemos afirmar que esta se comporta de manera                                                              8 En el año 2005 se reduce la cantidad de consultas demandadas ya que la oferta se redujo por motivos de refacciones de las instalaciones del policlínico. 27    constante. Existe un ligero incremento en el primer trimestre sin embargo este no es relevante para el estudio. Por lo tanto se supondrá que la demanda es constante durante el año. Ver tabla 2.9 Tabla 2.9 Demanda mensual de consultas Mes 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Total Ene 15,983 15,092 16,596 17,849 17,946 17,704 19,781 22,875 143,826 Feb 15,307 13,845 15,250 16,630 16,776 16,249 18,501 20,299 132,857 Mar 15,306 14,602 14,505 17,304 17,606 17,047 18,906 20,438 135,714 1Q 46,596 43,539 46,351 51,783 52,328 51,000 57,188 63,612 412,397 27% Abr 12,238 11,951 15,567 15,376 15,302 15,421 15,189 17,989 119,033 May 13,743 13,858 14,722 16,239 15,474 15,137 17,621 18,529 125,323 Jun 13,691 12,779 12,783 14,902 14,259 14,368 16,094 17,594 116,470 2Q 39,672 38,588 43,072 46,517 45,035 44,926 48,904 54,112 360,826 24% Jul 12,005 13,351 13,455 15,359 14,808 13,298 16,759 18,359 117,394 Ago 14,170 14,854 15,079 15,728 16,327 16,425 18,585 20,385 131,553 Set 13,796 13,760 14,356 15,580 16,355 14,783 17,396 18,996 125,022 3Q 39,971 41,965 42,890 46,667 47,490 44,506 52,740 57,740 373,969 25% Oct 14,102 14,538 14,715 15,900 15,414 16,318 17,838 20,738 129,563 Nov 13,901 13,956 14,730 15,413 15,299 15,267 17,152 18,974 124,692 Dic 11,865 12,067 13,718 13,999 14,965 13,914 14,843 16,733 112,104 4Q 39,868 40,561 43,163 45,312 45,678 45,499 49,833 56,445 366,359 24% Total 166,107 164,653 175,476 190,279 190,531 185,931 208,665 231,909 1,513,551 Elaboración propia 28    El nivel de demanda de cada especialidad varía. En base a un diagrama de Pareto se pudieron obtener las especialidades más demandadas que brinda la institución médica. Ver figura 2.4 Figura 2.4 Diagrama de Pareto de consultas Elaboración propia Se puede observar que el 79% de la demanda es atendido por 10 de las 23 especialidades, siendo medicina general la que se posiciona en el primer lugar capturando el 14%. 29    A continuación en la figura 2.5 se muestra la tendencia de la demanda anual de las principales especialidades Figura 2.5 Principales especialidades a nivel de captación de consultas Elaboración Propia En el año 2005 se ve una caída en la demanda de los servicios, esta se da por unos arreglos en la infraestructura del edificio por lo que se restringieron las capacidades de atención de consultas. Por otro lado, medicina general, la especialidad de mayor cantidad de consultas; tiene una tendencia a la disminución de las consultas la cual se justifica porque actualmente la Empresa brinda mayores especialidades y tiene el apoyo de especialistas de tópico que direccionan las necesidades de los clientes. 30    Los valores de la figura 2.5 se muestran en valores y variaciones porcentuales en las tablas 2.10 y 2.11 respectivamente. Tabla 2.10 Captación de consultas por especialidad Especialidad 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Medicina General 26,463 25,282 24,709 25,179 24,866 23,039 23,539 24,633 Oftalmología 16,306 16,565 17,006 17,371 17,153 16,383 17,863 20,142 Ginecología 16,164 15,394 16,100 18,801 18,551 17,563 19,844 22,542 Dermatología 13,429 13,595 14,867 16,658 16,747 16,613 19,121 22,170 Otorrinolaringología 13,269 13,185 13,861 14,717 14,556 14,039 14,785 14,976 Pediatría 11,421 10,867 11,250 11,671 11,377 11,339 11,731 11,643 Traumatología 10,007 9,969 10,795 11,414 11,100 11,396 10,982 12,045 Gastroenterología 9,945 10,876 13,892 15,433 14,203 13,577 18,021 21,420 Reumatología 8,140 9,768 8,614 8,936 10,152 9,778 12,302 13,503 Cardiología 8,108 8,490 9,650 11,096 10,903 10,844 11,743 11,634 Otras 32,855 30,662 34,732 39,003 40,923 41,360 48,734 57,201 Total 166,107 164,653 175,476 190,279 190,531 185,931 208,665 231,909 Elaboración propia Tabla 2.11 Variaciones en la demanda anual de las especialidades Especialidad 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Medicina General -4.5% -2.3% 1.9% -1.2% -7.3% 2.2% 4.6% Oftalmología 1.6% 2.7% 2.1% -1.3% -4.5% 9.0% 12.8% Ginecología -4.8% 4.6% 16.8% -1.3% -5.3% 13.0% 13.6% Dermatología 1.2% 9.4% 12.0% 0.5% -0.8% 15.1% 15.9% Otorrinolaringología -0.6% 5.1% 6.2% -1.1% -3.6% 5.3% 1.3% Pediatría -4.9% 3.5% 3.7% -2.5% -0.3% 3.5% -0.8% Traumatología -0.4% 8.3% 5.7% -2.8% 2.7% -3.6% 9.7% Gastroenterología 9.4% 27.7% 11.1% -8.0% -4.4% 32.7% 18.9% Reumatología 20.0% -11.8% 3.7% 13.6% -3.7% 25.8% 9.8% Cardiología 4.7% 13.7% 15.0% -1.7% -0.5% 8.3% -0.9% Otras -6.7% 13.3% 12.3% 4.9% 1.1% 17.8% 17.4% Total -0.9% 7% 8.4% 0.1% -2.4% 12.2% 11.1% Elaboración propia 31    Por lo tanto se concluye que la demanda de cada una de las especialidades se incrementa cada año. En promedio este crecimiento es de un 5.07%. 2.4. Infraestructura 2.4.1. Distribución de planta El área de admisión y caja tiene la siguiente distribución de planta Figura 2.6 Distribución de Planta de Admisión y Caja Elaboración propia El cliente toma el pasillo del lado izquierdo el cual lo lleva al área de admisión donde procede a tomar un ticket (1). Luego se coloca en la primera cola (2) donde espera a ser atendido por una persona de admisión, cuando llega su turno se acerca donde la persona para reservar el servicio (3) y pasa a la cola de caja (4), donde finalmente realiza el pago del servicio. No se atienden citas por teléfono. 32    CAPÍTULO 3. VERIFICACIÓN Y VALIDACIÓN DEL MODELO ACTUAL En este capítulo se plantea el desarrollo del modelo que representa la situación actual; se nombran y describen cada uno de sus componentes, se describe el proceso de construcción y se presentan los resultados de la simulación del mismo. Estos resultados se validan con la información obtenida del estudio de tiempos para ver si se está representando la realidad correctamente. 3.1. Componentes del modelo 3.1.1. Entidades Los clientes que se mueven a través del sistema representan las entidades. Estos llegan con comportamientos distintos de tal forma que se ajustan a diferentes distribuciones, para ello se genera un bloque “create” para cada intervalo de tiempo. La elección de la distribución que mejor se ajusta al comportamiento de las llegadas de los clientes para cada intervalo de tiempo fue presentada en el capítulo 2. 3.1.2. Atributos Los atributos presentes permiten medir la característica “tiempo” de las entidades “clientes” en diversas etapas del proceso y son los siguientes: 33    Tabla 3.1 Atributos del modelo actual Atributo Descripción Tllegada tiempo en el que la entidad "cliente" llega al sistema. Tesperaadmision tiempo desde que el cliente llega al sistema hasta que su número de atención sale en la pantalla. inicio atencion admisión tiempo desde el inicio de la atención en admisión. duracion atencion admisión duración del servicio de admisión. Tiniciocolacaja tiempo desde que inicia la espera en la cola de caja. Tesperacaja tiempo total de espera en la cola de caja hasta ser llamado por una cajera. inicio atencion caja tiempo desde el inicio de la atención en caja. duracion atencion caja duración del servicio de caja. permanencia total tiempo total desde que llega el cliente hasta que culmina el servicio (no considera tiempos de traslado) Elaboración Propia 3.1.3. Recursos Los recursos son los elementos que llevan a cabo las actividades claves del sistema. Estos son los responsables de admisión y las cajeras. Responsables de admisión: Personas encargadas de procesar el servicio del cliente en el sistema. Existen cuatro personas responsables de dicha actividad. Cajeras: Personas encargadas de procesar el cobro del servicio del cliente. Existen tres personas responsables de dicha actividad. 3.1.4. Horarios Los horarios representan el tiempo en que los recursos del sistema trabajarán realizando las actividades a las que están asignados y el tiempo muerto que tienen asignado a refrigerio. Hay dos horarios distintos asignados a cada uno de los recursos9.                                                              9 Para efectos del correcto funcionamiento del modelo en este se coloca un nombre distinto de horario a cada recurso; sin embargo; en la práctica solo son dos horarios diferentes. 34    Horario 1: corresponde a aquellos trabajadores que inician sus labores a las 8:00 a.m. trabajan durante 270 minutos consecutivos luego toman 60 minutos de descanso en el cual almuerzan y de ahí nuevamente trabajan durante 270 minutos consecutivos. La jornada culmina a las 6:00 p.m. Horario 2: corresponde a aquellos trabajadores que inician sus labores a las 8:00 a.m. trabajan durante 330 minutos consecutivos luego toman 60 minutos de descanso en el cual almuerzan y de ahí nuevamente trabajan durante 210 minutos consecutivos. La jornada culmina a las 6:00 p.m. La hora de almuerzo es fija y se asume así en el modelo. En el modelo se justifica esta afirmación colocando para cada elemento “resources” (recursos) en el valor de “Capacity Entity Rule” (regla de capacidad para la entidad) el valor de “ignore” (ignorar). 3.1.5. Colas Las colas representan el tiempo que los clientes deben esperar antes de ser atendidos por algún recurso del sistema. Se definen dos tipos de colas: cola admisión y cola caja. Cola admisión: tiempo que los clientes deben esperar antes de que su número de atención sea llamado por un responsable de admisión. Cola caja: tiempo que los clientes deben esperar después de ser atendidos en admisión hasta que reciban la atención de un cajero. 3.1.6. Estaciones Las estaciones asignan un espacio en el cual se encuentran ubicados los recursos para que las entidades puedan dirigirse hacia ellos. En el modelo existen dos estaciones: zona de admisión y zona de caja. 35    Zona de admisión: Considera la zona donde se encuentran agrupados los recursos de admisión. Zona de caja: Considera la zona donde se encuentran agrupados los recursos de caja. 3.1.7. Contadores Los contadores permiten llevar un conteo de aquellas entidades que cumplan con cierta característica específica. Se definen dos tipos de contadores: contador de llegadas y contador de abandonos. Contador (Llegadas): Lleva el conteo de las entidades que llegan al sistema y deciden quedarse en este para recibir el servicio. Contador (Abandonos): Lleva el conteo de las entidades que llegan al sistema y al ver cierta cantidad de personas esperando en cola deciden abandonar. 3.2. Descripción del modelo El modelo comienza colocando diez módulos “create” que representan la llegada de las entidades, cada una con la distribución que mejor se ajusta, de acuerdo al intervalo de tiempo al cual pertenece. La forma en que se delimita la llegada de los clientes a un bloque “create” es a través de la definición de los arribos máximos “max arrivals” y primera creación “first creation”. En dichos campos se colocan las fórmulas que indican la siguiente condición: 36    (Tnow (t α/2 , n-1 = 2.10) Tabla 3.7 Validación del modelo Parámetro permanencia total Promedio 59.25 S 10.34 C 62.00 |t0| = [ E(Y) – c] / [S/ n] 1.88 tα/2 , n-1 2.10 Elaboración propia En el estudio de tiempos, el tiempo total de permanencia en el sistema es de 62 minutos y este es mencionado como el valor “C” Dado que │t 0 │ es menor que t α/2 , n-1 la hipótesis nula H0 se acepta. Por lo tanto se valida que los resultados que genera la simulación corresponde a las mediciones realizadas en el trabajo de campo. 51    CAPÍTULO 4. PROPUESTA DE MEJORA Se plantea una propuesta integral que busca mejorar el sistema actual para elevar el nivel de satisfacción de los clientes y mejorar la productividad del área de admisión y pago. Esta propuesta consiste en reducir los tiempos de espera en cola a través de la implementación de una central telefónica y un sistema de prioridades. 4.1. Central Telefónica 4.1.1. Descripción de la Propuesta. Consiste en brindar el servicio de reserva de consultas vía telefónica previo pago en el banco y de esta manera lograr que el cliente pueda percibir mayores facilidades y menores tiempos de espera. 4.1.2. Objetivos de la Propuesta. Los objetivos que busca alcanzar esta propuesta son: • Reducir el tiempo de espera del cliente en admisión y caja. • Permitir a los clientes realizar la reserva de una cita previa sin necesidad de ser presencial. • Facilitar el pago de la consulta en cualquier oficina o agencia de las principales entidades financieras del país. • Reducción de los recursos de infraestructura destinados a admisión y caja para un mejor aprovechamiento. 52    4.1.3. Proceso propuesto para la reserva de consultas El cliente se dirige al banco y cancela el valor de la consulta, las consultas tienen un precio único. En el banco, el cajero entregará al cliente la constancia del depósito realizado en la cuenta del policlínico. En la constancia de depósito se muestra el código de la transacción con el cual el cliente podrá coordinar la reserva de su cita con una operadora de la central telefónica. En este momento el cliente define la fecha y hora en que desea ser atendido, el doctor de su preferencia y la especialidad. La operadora confirma disponibilidad del servicio y procede a realizar la reserva. Finalmente, el cliente, al apersonarse a la institución el día de su cita, ya no requiere hacer ninguna cola dado que su consulta ya fue previamente pagada y reservada. En la figura 4.1 se presenta el proceso propuesto para reservas de consulta. Figura 4.1 Proceso propuesto para reserva de consultas Elaboración propia 53    4.1.4. Dimensionamiento de la Central Telefónica A diferencia del proceso de pago que se realizará a través de entidades financieras cuya capacidad de atención es mayor a la demanda del policlínico y los horarios de atención ya están establecidos, es necesario definir la cantidad de recursos necesarios para la implementación de la central telefónica. 4.1.4.1. Duración promedio de la llamada Se diferencian dos tipos de llamada, cliente nuevo y cliente antiguo, el primer tipo es aquel cliente que se va a atender por primera vez en el policlínico y no posee historia, y el segundo tipo de llamada es aquel cliente frecuente que ya posee historia clínica. Adicionalmente, se asume un 5% de variación al tiempo promedio debido a los tiempos muertos que se pueden dar en cada una de las llamadas. En la tabla 4.1 se muestra cada etapa de la llamada y cómo interactúa la operadora con el cliente. Los tiempos promedio por cada etapa componen el tiempo total de la llamada14.                                                              14 Se simuló el diálogo en la central telefónica Fortel Group. 54    Tabla 4.1 Duración promedio de la llamada para la reserva de una consulta Proceso / Entidad Call center (operadora) Cliente Duración  (Cliente  nuevo) Duración  (Cliente  antiguo) Unidades Ingreso de la llamada Espera a ser atendido en  línea 10 10 seg Presentación "Empresa de Salud S.A." Buenas tardes le saluda "nombre de  operadora" es la primera vez que va a atenderse? 8 8 seg Paciente nuevo? La respuesta puede ser Si  o No 4 4 seg SI: Interrogatorio A Nombre y apellidos del paciente Lugar y fecha de nacimiento DNI Ocupación Dirección telefono Referencia (nombre, dirección,  telefono) 115 seg NO: Interrogatorio B # historia nombre / apellidos del paciente 38 seg Decisión de Especialidad Elige la especialidad 12 12 seg Decisión del Doctor Elige al doctor 12 12 seg Decisión de la Fecha Elige la fecha 12 12 seg Confirmación del servicio,  información de pago Confirma la reserva da su conformidad 50 50 seg 223 146 seg 3.72 2.43 min Duración total de la llamada (segundos) Duración total de la llamada (minutos) Elaboración propia Los pacientes nuevos en promedio representan el 4.48% del total de clientes, con lo cual se puede obtener un promedio ponderado de la duración de una llamada. Duración ponderada = 3.72*0.0448 + 2.43*(1-0.0448) = 2.49 ± 5% minutos Duración promedio de la llamada = [142,157] segundos 55    4.1.4.2. Frecuencia de las llamadas La frecuencia de llamadas toma como referencia la proporción de llegadas actual de los clientes al policlínico, tanto para realizar consultas previas como para atenderse ese mismo día. Por lo tanto, el análisis asume lo siguiente: Patrón de comportamiento de llegadas de clientes ≈ patrón de comportamiento de las llamadas telefónicas En la medida que se construya una base de datos con estadísticas acerca del comportamiento real de las llamadas se podrá redimensionar la distribución de las mismas a lo largo del día15. Tabla 4.2 Distribución diaria de las llamadas Inicio Fin % concentración  de llamadas 08:00:00 09:00:00 23.30% 09:00:00 10:00:00 18.56% 10:00:00 11:00:00 16.86% 11:00:00 12:00:00 15.72% 12:00:00 13:00:00 5.30% 13:00:00 14:00:00 5.49% 14:00:00 15:00:00 3.79% 15:00:00 16:00:00 4.36% 16:00:00 17:00:00 3.98% 17:00:00 18:00:00 2.65% 100.00%Total Elaboración propia 4.1.4.3. Cálculo de la demanda Para determinar la cantidad de llamadas promedio por hora que ingresarían a la central es necesario estimar la demanda futura. Con dicha información se puede planificar los recursos necesarios para la implementación de la central. La demanda proyectada para los próximos cinco años se muestra en la tabla 4.3                                                              15 Una posible metodología a utilizar es “Estándar de pronóstico de nivel de llamadas”. Esta se encuentra desarrollada en detalle en el trabajo de tesis de Chávez (2006) 56    Tabla 4.3 Principales especialidades a nivel de captación de consultas Especialidad Coeficiente de correlación pendiente 2008 2009 2010 2011 2012 Medicina General -0.84 -320 21,313 20,992 20,673 20,355 20,036 Oftalmología 0.83 371 17,514 17,886 18,258 18,630 19,002 Ginecología 0.88 846 20,388 21,234 22,079 22,925 23,771 Dermatología 0.94 1,121 20,291 21,412 22,533 23,653 24,774 Otorrinolaringología 0.85 242 12,218 12,460 12,702 12,944 13,186 Pediatría 0.81 70 8,713 8,783 8,852 8,922 8,991 Traumatología 0.86 248 9,293 9,541 9,789 10,037 10,284 Gastroenterología 0.90 1,356 19,776 21,132 22,487 23,843 25,199 Reumatología 0.86 654 11,157 11,811 12,465 13,118 13,772 Cardiología 0.93 528 9,162 9,690 10,218 10,745 11,273 Otras 0.94 3,364 57,565 60,929 64,293 67,657 71,021 Total 0.92 8,480 207,390 215,870 224,349 232,829 241,309 Elaboración propia Esta demanda se obtiene tomando como base data histórica que abarca desde el año 2000 hasta el 2007. Empleando el método de regresión lineal, para estimar la demanda futura en los próximos cinco años, se observa que el valor del coeficiente de correlación del total de la demanda en los últimos años es 0.92 y el valor individual de cada especialidad también se encuentra cercano a dicho valor. Por lo tanto, se puede afirmar que la distribución lineal se ajusta adecuadamente al comportamiento de la demanda total e individual de cada especialidad. En el caso de la especialidad de Medicina General, la demanda futura sufre un decremento en sus valores anuales, esto se debe a que se incrementan la cantidad de especialidades ofrecidas en la institución por lo tanto los pacientes ya son direccionados hacia dichas nuevas especialidades. Se plantean dos escenarios para estimar la demanda que captaría la central telefónica: Conservador y Optimista. 57    4.1.4.3.1. Escenario Optimista Plantea que en el primer año todos los clientes que se dirigen por citas previas optarán por realizarlo a través de la central, luego irá incrementándose de tal forma que en el quinto año el 70% del total de clientes realice la reserva de consultas vía telefónica. Tabla 4.4 Escenario Optimista Año Demanda call center 2008 50% del total de la demanda 2009 55% del total de la demanda 2010 60% del total de la demanda 2011 65% del total de la demanda 2012 70% de la demanda Elaboración propia 4.1.4.3.2. Escenario Conservador Asume que a pesar de la nueva opción de reservas de citas vía telefónica, el porcentaje de clientes que acogerían la propuesta sería menor. Siendo en el primer año 30% y ya para el quinto 50%. Tabla 4.5 Escenario Conservador Año Demanda call center 2008 30% del total de la demanda 2009 35% del total de la demanda 2010 40% del total de la demanda 2011 45% del total de la demanda 2012 50% de la demanda Elaboración propia De acuerdo a la estimación de demanda de llamadas en cada uno de los escenarios se calcula el tiempo requerido diario para cada año y la cantidad de operadores por hora. 58    Tabla 4.6 Recursos Requeridos para el escenario conservador Conservador Cantidad diaria de llamadas tiempo requerido diario (hrs) horas/hombre diario Hora a1 a2 a3 a4 a5 a1 a2 a3 a4 a5 a1 a2 a3 a4 a5 1 59 66 73 79 84 2.69 3.01 3.33 3.61 3.83 3 4 4 4 4 2 46 52 58 63 67 2.1 2.37 2.65 2.88 3.06 3 3 3 3 4 3 41 47 51 55 59 1.87 2.15 2.33 2.51 2.69 2 3 3 3 3 4 40 45 49 53 57 1.83 2.05 2.24 2.42 2.6 2 3 3 3 3 5 14 16 17 18 20 0.64 0.73 0.78 0.82 0.91 1 1 1 1 1 6 14 16 17 18 20 0.64 0.73 0.78 0.82 0.91 1 1 1 1 1 7 10 12 13 14 15 0.46 0.55 0.59 0.64 0.68 1 1 1 1 1 8 10 12 13 14 15 0.46 0.55 0.59 0.64 0.68 1 1 1 1 1 9 10 12 13 14 15 0.46 0.55 0.59 0.64 0.68 1 1 1 1 1 10 7 8 9 9 10 0.32 0.37 0.41 0.41 0.46 1 1 1 1 1 Total 251 286 313 337 362 11.47 13.06 14.29 15.39 16.5 16 19 19 19 20 Elaboración propia Tabla 4.7 Recursos Requeridos para el escenario optimista Optimista Cantidad diaria de llamadas tiempo requerido diario (hrs) horas/hombre diario Hora a1 a2 a3 a4 a5 a1 a2 a3 a4 a5 a1 a2 a3 a4 a5 1 98 104 109 113 117 4.47 4.75 4.98 5.16 5.34 5 5 5 6 6 2 77 82 86 90 93 3.52 3.74 3.93 4.11 4.25 4 4 4 5 5 3 69 73 77 80 83 3.15 3.33 3.52 3.65 3.79 4 4 4 4 4 4 66 70 74 77 79 3.01 3.20 3.38 3.52 3.61 4 4 4 4 4 5 23 24 26 27 28 1.05 1.10 1.19 1.23 1.28 2 2 2 2 2 6 23 24 26 27 28 1.05 1.10 1.19 1.23 1.28 2 2 2 2 2 7 17 18 19 20 21 0.78 0.82 0.87 0.91 0.96 1 1 1 1 1 8 17 18 19 20 21 0.78 0.82 0.87 0.91 0.96 1 1 1 1 1 9 17 18 19 20 21 0.78 0.82 0.87 0.91 0.96 1 1 1 1 1 10 12 12 12 13 14 0.55 0.55 0.55 0.59 0.64 1 1 1 1 1 Total 419 443 467 487 505 19.13 20.22 21.32 22.23 23.05 25 25 25 27 27 Elaboración propia 59    4.2. Sistema de prioridades 4.2.1. Descripción de la propuesta La propuesta está direccionada a los clientes que se dirigen a la institución a atenderse ese mismo día. Plantea clasificarlos de acuerdo al servicio que demanden estableciendo prioridades a diferencia del modelo actual que posee una cola única de acuerdo al orden de llegada. 4.2.2. Objetivos de la propuesta Esta propuesta tiene como objetivo: • Reducir tiempo de cola en admisión. • Mejor asignación de clientes a los recursos de admisión y caja. • Mejor asignación de pacientes a los médicos 4.2.3. Parámetros a considerar 4.2.3.1. Horario de la consulta El cliente podrá ser clasificado dentro de tres tipos dependiendo de la hora de llegada del cliente y el horario del servicio que desean tomar. Dependiendo del atributo “tipo” que se le asigne a la entidad le corresponderá atenderse en cierto recurso de admisión según la tabla siguiente: 60    Tabla 4.8 Tipos de Clientes Tipo Descripción Admisión 1 Clientes que llegan entre las 8:00a.m. y 12:00p.m. y desean una cita en dicho intervalo de tiempo 1,2,3 2 Clientes que llegan entre las 8:00a.m. y 12:00p.m. y desean una cita a partir de las 12:01p.m. 4 3 Clientes que llegan después de las 12:01p.m y desean atenderse a partir de dicho horario en adelante 1,2,3,4 Elaboración propia 4.2.3.2. Especialidad Las especialidades se distribuirán equitativamente en cada uno de los recursos de admisión pudiendo agruparse de dos formas de acuerdo al tipo de cliente: a) Agrupación 1 Esta agrupación es para clientes del tipo 1. Las especialidades se distribuyen alrededor del 33% en cada uno de los recursos de Admisión 1, 2 y 3. Tabla 4.9 Agrupación de especialidades para clientes tipo 1 Admisión 1 % Admisión 2 % Admisión 3 % Medicina General 14% Gastroenterología 9% Pediatría 6% Ginecología 9% Oftalmología 8% Traumatología 5% Dermatología 9% Otorrinolaringología 7% Otras 21% Reumatología 6% Cardiología 6% Total 32% Total 36% Total 32% Elaboración propia b) Agrupación 2 Es para clientes del tipo 3 cada módulo de admisión atenderá a especialidades específicas de acuerdo a la siguiente tabla: 61    Tabla 4.10 Agrupación de especialidades para clientes tipo 3 Admisión 1 Admisión 2 Admisión 3 Admisión 4 Medicina General Dermatología Otorrinolaringología Neumología Ginecología Gastroenterología Reumatología Urología Oftalmología Cardiología Endocrinología Pediatría Neurología Traumatología Odontología Psiquiatría Cirugía Alergista Geriatría Nefrología Cirugía Cardiovascular Cirugía Plástica Elaboración propia Para el caso de los clientes del tipo 2, estos se atenderán en el recurso de admisión 4 sin importar la especialidad que hayan escogido. De esta forma la atención por cada trabajador de admisión será más especializada y por lo tanto más fluida. Además el flujo de pacientes hacia los médicos estará mejor distribuido. 4.2.4. Construcción del modelo mejorado Este modelo va a involucrar la combinación de las dos propuestas de mejora, se va a ver afectado por una menor tasa de llegadas al sistema y por condiciones que establecen criterios de atención para cada uno de los clientes. Los bloques create se redefinen con las nuevas tasas de llegada, considerando una reducción gracias a la implementación de la central telefónica. Se considera la distribución exponencial para cada uno de los dos escenarios ya que las llegadas de los clientes cumplen con los tres supuestos del proceso Poisson detallado en el capítulo 1. A continuación se muestran las medias respectivas: 62    Tabla 4.11 Valores de las medias para el escenario optimista Hora año 1 año 2 año 3 año 4 año 5 1 0.71 0.76 0.82 0.91 1.02 2 0.9 0.95 1.03 1.15 1.3 3 1.02 1.09 1.18 1.28 1.46 4 1.05 1.13 1.22 1.33 1.5 5 3 3.33 3.53 3.75 4.29 6 3 3.33 3.53 3.75 4.29 7 4 4.29 4.62 5 6 8 4 4.29 4.62 5 6 9 4 4.29 4.62 5 6 10 6 6.67 6.67 7.5 8.57 Elaboración propia Tabla 4.12 Valores de las medias para el escenario conservador Hora año 1 año 2 año 3 año 4 año 5 1 0.51 0.53 0.55 0.58 0.61 2 0.65 0.67 0.70 0.73 0.78 3 0.72 0.75 0.78 0.82 0.87 4 0.76 0.78 0.81 0.86 0.91 5 2.14 2.22 2.31 2.50 2.61 6 2.14 2.22 2.31 2.50 2.61 7 2.86 3.00 3.16 3.33 3.53 8 2.86 3.00 3.16 3.33 3.53 9 2.86 3.00 3.16 3.33 3.53 10 4.29 4.62 4.62 5.00 5.00 Elaboración propia Los bloques create se separan en dos grupos para agrupar de 8:00a.m. a 12:00p.m. a los clientes de tipo 1 y 2 y en el otro grupo de 12:01p.m. a 6:00p.m. para los de tipo 3. Cada grupo de bloques create se une a su respectivo assign donde se colocan dos condiciones: a) Tipo de Cliente Mediante un levantamiento de información de una muestra de 385 clientes de la hora en que tomaban el ticket para atenderse y la hora del servicio que 63    demandaban (información recogida por los trabajadores de admisión) se obtuvo la siguiente proporción. Tabla 4.13 Proporción de clientes tipo 1 y 2 Tipo % Clientes 1 0.24 2 0.76 Elaboración propia b) Especialidad Se define la especialidad que la entidad va a escoger. Ambos assign se unen a otro assign que graba el tiempo de llegada de la entidad y este se une a un contador de llegadas. Seguido a este se coloca un branch para identificar el tipo de cliente de la entidad. La parte anteriormente explicada del modelo se grafica a continuación 64    Figura 4.2 Primera etapa del modelo mejorado en Arena Elaboración propia Identificado el tipo de cliente, la entidad pasa a un siguiente bloque de acuerdo a las siguientes condiciones: Tabla 4.14 Especialidades por tipo de cliente Cliente Bloque destino Especialidad tipo 1 branch "manana" 1,2 o 3 tipo 2 queue "Cola Admisión 4" no distingue tipo 3 branch "tarde" 1,2,3 o 4 Elaboración propia 65    En esta propuesta se define que los clientes tipo 2 van a tener una única cola en la cual pueden atenderse, para dar prioridad a aquellos clientes que se quieren atender en la mañana. Dentro de estos dos branch la entidad pasará a una cola específica dependiendo de la especialidad que escoge el paciente: Figura 4.3 Segunda etapa del modelo mejorado en Arena Elaboración propia Cada bloque queue se une a un scan para poder unirse con otro branch, se coloca una regla simple que siempre se va a cumplir 2>1. Así para cada cola unida a un branch se ponen las siguientes condiciones: 66    Tabla 4.15 Condiciones por tipo de cola y cliente Cola Cliente branch Condición If (NR(Admision 1)30min 251 12 5% Total 385 Elaboración propia De acuerdo a las respuestas otorgadas se evaluó aquellos que efectivamente abandonaron y dicha proporción da la probabilidad de abandono que se coloca en el modelo de la siguiente manera. 69    Tabla 4.18 Condiciones de abandono bloque branch Descripción Assign Valor pabandono 0.01 If TVALUE(tesperaadmision1)<=30 abandono DISC(pabandono,1,1,0) pabandono 0.05 branch Else (TVALUE(tesperaadmision1)>30) abandono DISC(pabandono,1,1,0) Elaboración propia Figura 4.5 Etapa de abandono en Arena Elaboración propia Ya en la zona de admisión se coloca un branch en el cual se valida la siguiente condición: Si abandono=0 entonces el cliente decidió permanecer en el sistema y es atendido por un recurso de admisión Si abandono=1 entonces el cliente abandona el sistema y para esto se coloca un delay de cero de tal forma que el tiempo que transcurre es solo el de la caminata que representa el tiempo que el trabajador demora en llamar a un paciente. Terminado el servicio el paciente debe liberar el recurso, para esto se coloca un branch que permite identificar que recurso era aquel que había estado siendo utilizado para poder liberarlo mediante un bloque release Estos bloques release se unen a un tally el cual mide el tiempo de duración del servicio y luego envía a la zona de caja a las entidades que permanecieron en el 70    sistema y mediante un contador graba la cantidad de entidades que abandonaron uniéndolas a un bloque dispose. Figura 4.6 Cuarta etapa del modelo mejorado en Arena Elaboración propia Figura 4.7 Quinta etapa del modelo mejorado en Arena Elaboración propia Finalmente el proceso de pago en caja se mantiene igual al de la situación del sistema actual, solo para el escenario conservador se coloca un recurso adicional. 71    CAPÍTULO 5. EVALUACIÓN DE LA PROPUESTA 5.1. Resultados de la corrida del modelo mejorado Se logra una reducción considerable en los tiempos de espera en admisión. En el mejor de los escenarios el tiempo de permanencia total se reduce a 7.56 minutos lo cual representa un 87.2% menos y en el escenario más conservador a 45.74 minutos lo cual representa un 22.8% menos versus el tiempo actual de 59.25. Tabla 5.1 Resultados estadísticos del modelo mejorado Escenario Parámetro año 1 año 2 año 3 año 4 año 5 tesperaadmision1 (min) 43.57 36.14 27.62 19.94 14.47 tesperaadmision2 (min) 42.60 35.89 27.51 20.25 14.51 tesperaadmision3 (min) 41.15 33.97 27.70 20.10 14.42 tesperaadmision4 (min) 33.49 27.95 23.25 13.15 15.11 duración atencion caja (min) 2.65 2.65 2.64 2.65 2.65 duración atencion admisión (min) 2.82 2.82 2.83 2.84 2.84 Tesperacaja (min) 0.13 0.12 0.12 0.10 0.10 permanencia total (min) 45.74 39.28 32.40 24.39 20.82 Llegadas efectivas (clientes) 526 510 487 459 441 Abandonos (clientes) 14 12 11 8 8 Conservador Llegadas totales (clientes) 540 522 498 467 449 tesperaadmision1 (min) 5.67 3.75 2.09 1.35 0.74 tesperaadmision2 (min) 5.53 3.56 2.02 1.29 0.75 tesperaadmision3 (min) 5.74 3.60 1.82 1.22 0.76 tesperaadmision4 (min) 6.70 4.34 3.42 2.83 1.80 duración atencion caja (min) 2.65 2.65 2.65 2.65 2.65 duración atencion admisión (min) 2.84 2.84 2.85 2.87 2.86 Tesperacaja (min) 4.21 2.74 1.40 0.83 0.46 permanencia total (min) 16.23 12.63 9.84 8.60 7.56 Llegadas efectivas (clientes) 382 359 335 308 270 Abandonos (clientes) 5 4 4 3 3 Optimista Llegadas totales (clientes) 387 363 339 311 273 Elaboración propia 72    5.2. Reducción del costo promedio por cliente a) Situación Actual Actualmente la institución invierte en mantener el sistema actual los montos presentados en la tabla 5.2 Tabla 5.2 Costos mensuales del área actual Componente Total (mes) salarios caja S/. 4,200 salarios admisión S/. 5,600 salario ayudante S/. 600 Energía S/. 1,350 materiales de oficina (papelería, tinta) S/. 1,800 Muebles de oficina S/. 1,200 licencias del software de gestión S/. 4,690 Depreciación computadoras S/. 3,600 Depreciación televisores S/. 300 Depreciación impresoras S/. 200 Telefonía S/. 175 Mantenimiento (área de espera) S/. 900 Total (nuevos soles) S/. 24,615 Elaboración propia La cantidad de clientes que atiende actualmente la institución es de 12.672 mensualmente. El tiempo de permanencia total en el sistema es de 59.25 minutos para cada uno de ellos. Por lo tanto el costo promedio por cliente que se atiende es 1.94 como se aprecia en la tabla 5.3 Tabla 5.3 Costos por cliente situación actual Costo Total Demanda Atendida Costo/Cliente S/. 24,615 12,672 1.94 Elaboración propia 73    b) Situación Propuesta Por efectos de tiempo, simplicidad y aprovechamiento de espacios; la empresa ha decidido en caso se implemente el sistema de reservas telefónicas; esta se dé a través de una empresa tercera. Dado que la distribución de llamadas no es uniforme a lo largo del día, el servicio más óptimo a contratar es el de hora/posición. La contratación de cada hora/posición en el mercado varía entre los 15 y 25 nuevos soles, considerando las necesidades de la institución, el costo promedio que tendría que asumirse es S/. 15,00. En la tabla 5.4 se presentan los dos escenarios: Tabla 5.4 Costos por cliente situación propuesta Escenario Año Hrs requeridas (mes) Costo Mensual Llamadas mensuales Costo/cliente 1 384 h S/. 7,160 6,024 S/. 1.19 2 456 h S/. 8,240 6,864 S/. 1.20 3 456 h S/. 8,240 7,512 S/. 1.10 4 456 h S/. 8,240 8,088 S/. 1.02 Conservador 5 480 h S/. 8,600 8,688 S/. 0.99 1 600 h S/. 9,000 10,056 S/. 0.89 2 600 h S/. 9,000 10,632 S/. 0.85 3 600 h S/. 9,000 11,208 S/. 0.80 4 648 h S/. 9,720 11,688 S/. 0.83 Optimista 5 648 h S/. 9,720 12,120 S/. 0.80 Elaboración propia Para el caso del escenario conservador se está agregando el costo adicional de una cajera ya en la evaluación (S/. 1,400 mensuales). Por lo tanto el ahorro mensual que se obtiene en cada escenario se muestra en la tabla 5.5 74    Tabla 5.5 Ahorro mensual Escenario Costo/cliente Clientes/mes Costo mensual Ahorro Actual 1.94 12,672 S/. 24,583 S/. 0 Conservador 1.19 12,672 S/. 15,079 S/. 9,504 Optimista 0.89 12,672 S/. 11,278 S/. 13,305 Elaboración propia Se concluye por lo tanto que la propuesta de implementación de la central telefónica trae consigo costos promedio por cliente menores al costo del sistema actual. 75    CAPÍTULO 6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 6.1 CONCLUSIONES Se logró brindar a la Empresa, mediante un modelo de simulación validado, información estadística acerca de los tiempos de permanencia en las colas de admisión y caja y el tiempo de servicio en ambos casos. El tiempo promedio que permanece un cliente en cola para ser atendido en una ventanilla de admisión es 42.44 minutos y en una ventanilla de caja 10.64 minutos. El tiempo de permanencia total en el área de admisión y pago es 59.25 minutos. En un estudio inicial basado en un modelo teórico M/M/s se determinó en base a la especialidad más solicitada, medicina general, que el tiempo de espera en la cola del consultorio y de atención médica son 12 y 10 minutos respectivamente. Por lo tanto un cliente permanece el 73% en el proceso de admisión y pago. Se comparó los resultados del modelo simulado en el software Arena con los resultados de un modelo teórico de colas M/M/s. En el modelo teórico se obtiene un menor tiempo de permanencia en cola y un menor porcentaje de utilización de los servidores. Esto se debe a que el modelo teórico supone que todos los tiempos entre llegadas y los tiempos de servicio siguen una distribución exponencial y que las tasas de llegadas a lo largo del día son constantes. Por lo tanto el modelo simulado en Arena es el que mejor representa el sistema actual analizado. El planteamiento de mejora permitiría reducir el tiempo de permanencia total en el área de admisión y pago hasta un 87% en el escenario optimista y 45% en el escenario conservador mediante la implementación de una central telefónica y un sistema de prioridades. 76    El costo promedio por cliente atendido en la situación actual es S/. 1.94. El planteamiento de mejora permitiría reducir el costo a S/. 0.89 en el escenario más optimista y S/. 1.19 en el más conservador. Logrando un ahorro mensual de S/. 13,305 y S/. 9,504 respectivamente. Por otro lado se logró clasificar cada una de las especialidades de acuerdo a la demanda de pacientes captada. Siendo diez de ellas quienes representan el 80% de la demanda total y medicina general quien lidera con el 14%. 6.2 RECOMENDACIONES Utilizar los modelos desarrollados como herramientas que permitan simular realidades futuras de la Empresa o de empresas con comportamientos similares cambiando los valores de entrada necesarios para el funcionamiento del modelo. Realizar un análisis de los puestos de trabajo para estandarizar cada una de las funciones de los empleados. Por ejemplo, definir cada operación que realiza el responsable de admisión o la cajera y determinar el modo en que se debe realizar, el tiempo que debe demorar dicha operación, los factores ergonómicos que intervienen, etc. Desarrollar indicadores de medición automáticos que permitan ir mejorando cada uno de los procesos. Por ejemplo: Número de clientes atendidos por día, cantidad de abandonos por día, etc. Establecer puntos de control dentro del proceso de admisión con el objetivo de no generar malestar entre los clientes y empleados. Evitando irregularidades o acciones no éticas. 77    Desarrollar un estudio detallado de las operaciones realizadas dentro del área médica (atención del paciente en el consultorio del médico) para evaluar si se podría realizar mejoras en dichos procesos. 78    REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Banks, J Carson J Nelson B y Nicol D. (Tercera Edición) Discrete-Event System Simulation. Prentice Hall. 2001 Mendenhall, W y Sincich, T. (Cuarta Edición) Probabilidad estadística para ingeniería y ciencias. Prentice Hall. 1997 Córdova, M. Estadística Aplicada. Moshera. 2006 OIT. Introducción al estudio del trabajo. 1996 Fitzsimmons, J y Fitzsimmons, M. (Cuarta Edición) Service management: Operations, strategy and information technology. Mc Graw-Hill. 2004 Fábregas, A Wadnipar, R Paternina, A y Mancilla, A. Simulación de sistemas productivos con ARENA. Ediciones Uninorte. 2003 Sadowski, R Shannon, R Pegden, D (segunda Edición) Introduction to Simulation Using SIMAN. Mc Graw-Hill. 1990 Hillier, F, Lieberman,G. (séptima Edición) Investigación de Operaciones. Mc Graw-Hill. 2001 García, Aída. Clasificación industrial de todas las actividades económicas: CIIU. Ministerio del Trabajo. 1981 Clemente, L. Mejora en el nivel de atención a los clientes de una entidad bancaria usando simulación. Tesis (Ingeniero Industrial). Pontificia Universidad Católica del Perú. 2008 Chávez, L. Modelo de dimensionamiento de un call center basado en simulación de sistemas. Tesis (Ingeniero Industrial). Pontificia Universidad Católica del Perú. 2006