Optimización de líneas de espera

Para una empresa, estudiar cómo optimizar las líneas de espera impacta directamente con la calidad en el servicio. Esto se convierte en un aspecto importante para el cliente y en un posible factor decisivo al momento de elegir entre una empresa o la competencia.

¿Qué es una línea de espera?

Las líneas de espera se crean cuando un servicio es más lento que la frecuencia en la que los clientes lo solicitan. Por ejemplo en el caso de un cajero de banco; si el cajero ocupa más tiempo en realizar una transacción que en lo que llega otro cliente ya se estaría creando una fila de espera. Para algo tan sencillo uno podría preguntarse, ¿sería rentable contratar otro cajero para que atienda a esa persona? Para analizar estos casos se utilizan técnicas para la optimización de las líneas de espera.

Para una empresa, estudiar cómo optimizar las líneas de espera impacta directamente con la calidad en el servicio. Esto se convierte en un aspecto importante para el cliente y en un posible factor decisivo al momento de elegir entre una empresa o la competencia. Esto se puede ver en las implementaciones que muchas empresas de servicio han adoptado:

• Six Flags cuenta con un servicio adquirido por un precio adicional que permite a la persona realizar la fila virtualmente por medio de un aparato portátil y éste le avisa cuando está listo para acceder a la atracción. (Lo-Q 2013) (The Dolan Company 2002)
• El Aeropuerto Internacional de Indianápolis utiliza tecnología bluetooth para monitorear en tiempo real el tiempo de espera de los usuarios en las estaciones de seguridad y puede ser accedido en Internet por usuarios para su conocimiento. (Writers 2009)
• Varias aerolíneas reducen el tiempo de registro permitiendo realizar algunos procesos utilizando aplicaciones móviles e internet. También les permiten realizar otras actividades como revisar el estado de su vuelo en tiempo real, generando con esto una ventaja competitiva. (Lufthansa)
• El Departamento de Transporte de Indiana monitorea el tráfico que transita en vías que tienen tendencia a congestionarse, por lo que se alerta a automovilistas a tomar rutas alternas. (Writers 2009)

El primer paso para realizar un estudio de filas de espera en la empresa es conocer al cliente y entender sus expectativas, ya que permitirá conocer cómo se comportará en caso de encontrarse en espera y cómo se puede evitar que su duración en la fila le genere una mala experiencia. Considerar los aspectos psicológicos de las filas de espera es útil para llegar a soluciones alternas que pudieran ser más rentables para la empresa y requerir menos esfuerzo. Algunas de estas consideraciones son las siguientes:

• Entre más importante sea el servicio, más podrán esperar los clientes
• Si el cliente está ocupado o acompañado, éste percibirá menos el tiempo de espera
• La ansiedad y la incertidumbre acentúan el tiempo percibido de espera del cliente (Maister 2005)

Disney ha aplicado tanto soluciones operacionales como psicológicas con respecto a las líneas de espera integrando a más de 75 ingenieros para el manejo de filas. Disney analiza y agrega capacidad a la atracción según la demanda, pero también considera los aspectos psicológicos al tratar de mantener a los usuarios entretenidos e involucrados agregando dinámicas y enviando a personajes para entretenerlos. Otro aspecto que Disney ha aplicado en base a la psicología de filas es el diseñar las líneas en forma de serpiente para que los usuarios perciban menos distancia, pero también agregando letreros que les permitan saber cuánto es el tiempo esperado para acceder a la atracción. (Barnes 2010) (Stone 2012)(Pawlowski 2008)

Después de considerar la psicología de las filas de espera, en el punto de vista técnico, hay elementos del sistema que se deben estudiar para llegar a conclusiones cuantificables y comparables. Para ello se utiliza la teoría de colas, la cual cuenta con fórmulas predefinidas para cada configuración de líneas de espera (Winston 2008):

• Frecuencia y naturaleza de las entradas al sistema (si las llegadas de los clientes son esperadas o aleatorias,…)
• Configuración de la(s) línea(s) de espera (si hay una fila que alimenta todas las cajas o una por cada servidor,…)
• Configuración de recursos (si el proceso lo completa un recurso o si está dividido en varios procesos secuenciales, como por ejemplo un lavado de carros que lleva varias estaciones para el mismo servicio)
• Salidas del sistema (si los clientes deben volver a algún punto del sistema o terminan en la última estación)

Volviendo al problema del cajero, este podría analizarse siguiendo varios supuestos:

• Las llegadas de los clientes son aleatorias con un promedio de 15 clientes por hora y nunca abandonan la fila independientemente del tiempo en espera.
• Se tiene una capacidad ilimitada para clientes en espera.
• Los clientes son atendidos a un ritmo de 10 clientes por hora y según van llegando, contando con un solo cajero para atenderlos.

Siguiendo rápidamente dichos supuestos y los conceptos básicos de teoría de colas, se llega a la conclusión de que el cajero estará el 75% de su tiempo ocupado y con dos clientes en promedio esperando a ser atendidos. Teniendo esta información aún no es suficiente para llegar a la conclusión de agregar un cajero ya que se debe de conocer si es rentable agregarlo, comparando el costo de tener a los clientes esperando y el costo de asignar a un cajero adicional.

La complejidad del problema dependerá de su naturaleza por lo que no siempre es viable realizarlo con la teoría de colas. Estos casos pueden ser analizados con técnicas más elaboradas como lo son la simulación asistida por computadora utilizando software especializado, siendo unas de sus principales ventajas la capacidad de analizar situaciones más complejas, facilidad de comparar distintos escenarios, ahorro en gastos de implementación y un mayor entendimiento visual del proceso.

Este método llega a ser necesario en procesos donde no es viable realizar cambios de manera experimental, ya que el gasto de transformar el proceso es muy grande por lo que es necesario que sus beneficios estén debidamente validados y cuantificados. Algunas áreas donde se ha aplicado la simulación son el diseño de sistemas de transporte, evaluación del nivel de servicio y análisis de sistemas económicos.

Varios métodos son necesarios para llegar a entender y resolver la problemática de las filas de espera. Desde la teoría de colas para aquellos problemas sencillos hasta la simulación para los complejos. Estos estudios apoyan en la validación para la empresa de realizar la alternativa más rentable asegurando el nivel de satisfacción que desean para sus clientes. Métodos alternativos como la psicología de filas de espera también son útiles para llegar al mismo resultado pero siendo más eficaz en costos.

TIS Consulting Group ha utilizado este tipo de estudios para entender el comportamiento de los sistemas a estudiar y simularlo según las llegadas de sus clientes para generar información precisa de costos, comportamiento del sistema bajo distintos escenarios e incluso en ciertos casos el impacto ambiental que se genera.

Referencias:

Barnes, Brooks. 2010. “Disney Command Center Aims to Keep Lines Moving.” The New York Times, Diciembre 27, sec. Business Day / Media & Advertising. http://www.nytimes.com/2010/12/28/business/media/28disney.html.

Lo-Q. 2013. “Welcome to Lo-Q.” Hi-tech for Low Queues. http://www.lo-q.com/.

Lufthansa. “Lufthansa eFlyServices on Your Mobile Phone.” Lufthansa. http://www.lufthansa.com/uk/en/Lufthansa-eFlyServices-on-your-mobile-phone.

Maister, David H. 2005. “The Psychology of Waiting Lines.” Columbia University. http://www.columbia.edu/~ww2040/4615S13/Psychology_of_Waiting_Lines.pdf.

Pawlowski, A. 2008. “Queuing Psychology: Can Waiting in Line be Fun?” CNN. Noviembre 20. http://www.cnn.com/2008/TECH/science/11/20/queuing.psychology/.

Stone, Alex. 2012. “Why Waiting in Line Is Torture.” The New York Times, Agosto 18, sec. Opinion / Sunday Review. http://www.nytimes.com/2012/08/19/opinion/sunday/why-waiting-in-line-is-torture.html.

The Dolan Company. 2002. “System Gives Alternative to Waiting in Line at Six Flags.”Journal Record, Febrero 4.

Winston, Wayne. 2008. Investigación de Operaciones. Aplicaciones y Algoritmos. Cuarta. Cengage Learning.

Writers, Staff. 2009. “Bluetooth Signals Show Airport Security-Line Waiting Times.” UPI Space Daily, Junio 9. http://search.proquest.com/docview/454547430/1410929C97860AFAB17/56?accountid=11643.