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INFORME: SIMULACIÓN DE UN SISTEMA DE LÍNEAS DE ESPERA RENTING COLOMBIA RENTING COLOMBIA - GRUPO BANCOLOMBIA. Andrés Jiménez Palacio, Sebastián Restrepo Vélez, Robin Valderrama Posada, Sebastián Vélez Ortiz. Universidad Nacional de Colombia – Sede Medellín / Curso: Simulación de Sistemas Docente: Yris Olaya / Fecha de Entrega: 18 de noviembre de 2016 El sistema de estudio es el contact center del servicio de Renting del grupo Bancolombia, ubicado en el Centro Empresarial Olaya Herrera, que se encuentra sobre la avenida guayabal en la Carrera 52 # 14-30, Local: 340 Hay 2 etapas de servicio, cada una con su respectiva cola de usuarios (entidades) las cuales se comportan de la siguiente manera. ● Etapa 1 (Allus): Esta etapa está conformada por 26 asesores de servicio de la compañía Allus, los cuales se rigen por la regla de 80/20, por este punto deben pasar obligatoriamente cada uno de los usuarios, independiente del servicio que vayan a demandar, el servidor de Allus, si está en capacidad de atender su solicitud, lo hará, de lo contrario comunicará al cliente con un asesor de Bancolombia que tiene más experiencia. Las solicitudes que pueden atender los servidores de Allus son: Queja, trámite, información ● Etapa 2 (Renting Colombia): Esta etapa está conformada por 21 asesores de servicio de Bancolombia, los cuales se encargan de atender los usuarios que tienen servicios más específicos, como Preventivos o correctivos y los siniestros. Se analizarán 90 días que fueron los datos suministrados por el Grupo Bancolombia, los cuales están entre el 01/01/2016 y el 31/03/2016 con una jornada de trabajo de lunes a domingo de 8:00 am a 8:00 pm., además, los tiempos de servicio para cada tipo de servicio diferente. Ver Anexo 1. 1.2 Descripción del problema. 1.2.1 ¿Cuál es el problema? El sistema que utiliza la línea Renting de Bancolombia consiste en que todos los usuarios deben llamar a la misma línea y esperar a ser atendidos, sin importar cuál es el servicio que desean solicitar. Esto causa que todos entran a una sola cola, lo cual conlleva a que a veces los tiempos de espera sean grandes en esta primera instancia. Luego de que la llamada es contestada se observa que el tiempo de espera que los servidores se toman para dar solución al servicio también a veces se incrementa por varias razones, generando disconformidad entre los usuarios. 1.2.2 ¿Cuál es el objetivo de la simulación? La simulación tiene como objetivo reducir los tiempos de servicio (llamada) de los usuarios y solucionar un problema de exceso de personal presente logrando un equilibrio entre el tiempo trabajado de los servidores y el número de cola. Teniendo en cuenta, el tipo de prioridad que se maneja por servicios, el tipo de prioridad por cada tipo de cliente y los costos por cada minuto de espera entre las combinaciones de estos, especificados en las tablas presentadas a continuación:

Tabla 1. Urgencia y experticia de cada tipo de servicio.

Tabla 2. Costos de los recursos.

1.3 Definición de alternativas Se han tenido en cuenta varias alternativas las cuales están enfocadas en reducir el tiempo de espera de los usuarios en cada llamada. Alternativa 1: Segmentar la línea de llamadas, creando un menú en el cual se le ofrecen varias opciones al usuario dependiendo del tipo de servicio que vaya a solicitar. Así no entran en una sola cola todos los usuarios, y sus llamadas podrán ser contestadas por servidores que estén más especializados en el tipo de problema que estos presentan, esperando que el mismo sea solucionado en menor tiempo, y que la llamada sea de menor duración. Alternativa 2: Dar solución al exceso de personal, reduciendo en gran parte los servidores de Allus que son bastante inactivos y le cuestan más a la compañía y además a los restantes de mejor rendimiento adiestrarlos de la mejor manera para que lleguen a ser servidores RCol y puedan atender cualquier tipo de servicio. 1.4. Definición de variables Variables Exógenas

Variables Endógenas

TELL: Tiempo entre Llegadas. Tiempo de servicio tipo 1 (Servidor 2 Rcol) Tiempo de servicio tipo 2 (Servidor Rcol) Tiempo de servicio tipo 3 (Servidor 2 Rcol) Tiempo de servicio tipo 4 (Servidor 1 ALLUS) Tiempo de servicio tipo 5 (Servidor 1 ALLUS) Tiempo de servicio tipo 6 (Servidor 1 ALLUS)

-Tiempo de la próxima llegada. -Tiempo de la próxima salida. -Tiempo total de simulación. -Tiempo en cola.

Variables de Estado -Número de usuarios en el sistema. -Número de usuarios en el servidor ALLUS. -Número de usuarios en el servidor Rcol. -Número de usuarios atendidos. -Número de usuarios en cola servidor 1. -Número de usuarios en cola servidor 2. Los datos de entrada para el sistema de estudio son:

● ● ● ● ● ● ● ●

TELL: Tiempo entre Llegadas. S1: Tiempo de servicio tipo 1 (Servidor 2 Rcol) S2: Tiempo de servicio tipo 2 (Servidor 2 Rcol) S3: Tiempo de servicio tipo 3 (Servidor 2 Rcol) S4: Tiempo de servicio tipo 4 (Servidor 1 ALLUS) S5: Tiempo de servicio tipo 5 (Servidor 1 ALLUS) S6: Tiempo de servicio tipo 6 (Servidor 1 ALLUS) E: Tiempo del servicio para que un asesor Ai pasar el cliente al servidor Rcol

1.5 Definición de Variables de Desempeño ● ● ● ● ● ●

PAi: Promedio que trabaja el asesor Ai en el sistema. Donde i= 1,2,.....,26 PRi: Promedio que trabaja el asesor Rj en el sistema. Donde j= 1,2,.....,21 CAmax: Cola máxima en la fila de Allus CRmax: Cola máxima en la fila de Rcol TCA: Tiempo promedio en cola ALLUS. TCR: Tiempo promedio en cola Rcol.

Las variables de desempeño TCA y TCR se usaron para hallar los minutos promedio que hubo en cola durante un mes, pero no se tuvo en cuenta en el diagrama de flujo, ya que el programa Simul8 no nos permite hallar los costos, así que se hizo de manera manual (ver Anexo 8). Además, en el enrutador se tomó con un tiempo de servicio corto, ya que sería ilógico que el asesor Ai no lo atendiera antes de pasar al servidor Rcol. 1.6. Utilidad de las variables de desempeño Como objetivo de este trabajo tenemos que reducir los tiempos de espera (colas) para los clientes en el teléfono y reducir los costos de operación para los servidores en cada caso, por lo cual decidimos observar los tiempos medios de cola después de que el asesor de Allus atendiera la llamada y el tiempo medio de atención en los servicios preventivo, correctivo y de siniestro, es decir, los tiempos medios de atención por parte de los servidores de Renting Colombia 2. Datos de entrada Variable

N muestral

N teórico

Distribución

35579

171

Log-normal

S1: Tiempo de servicio de tipo 1

1679

11

Normal

S2: Tiempo de servicio de tipo 2

1708

40

Normal

S3: Tiempo de

1578

43

Weibull

Parámetros

-Media: 0,6167 TELL: Tiempo entre Llegadas

-Des. Estándar: 0,45307 Media: 14,949 Des. Estándar: 2,937 Media: 20,259 Des. Estándar: 7,723 Alpha α =

servicio de tipo 3

3,4100 Beta β = 13,3687 Factor de desplazamiento = -2,0859

S4: Tiempo de servicio de tipo 4

1669

S5: Tiempo de servicio de tipo 5

1658

S6: Tiempo de servicio de tipo 6

1679

1

Normal

Media: 6,9965 Des. Estándar: 0,3433

11

Normal

Media: 10,044 Des. Estándar: 1,974

12

Normal

Media: 8,011 Des. Estándar: 1,63

Tabla 4. Datos de entrada con sus distribuciones y parámetros.

3. Modelo conceptual 3.1 Representación verbal Cuando usuario llama a solicitar un servicio, le contesta uno de los 26 asesores del tipo 1 (Allus), acá el usuario le comunica al asesor que servicio necesita, si el servicio es de quejas, trámite o información, el asesor de tipo 1 podrá atenderle, pero si se trata de preventivos, correctivos o siniestro, deberá ser comunicado con unos de los 21 asesores tipo 2 (Renting Colombia), ya que estos son los que se especializan en estos temas y terminar el servicio satisfactoriamente. 3.2 Diagrama de flujo Como el diagrama de flujo es muy extenso se puede apreciar en el Anexo 3. Para el diagrama de flujo se utilizaron estas variables: TTSAi = Tiempo total del asesor Ai. TTSRi= Tiempo total del asesor Ri. Ruta(binaria): 1 Pasa del servidor Allus a Rcol y 0 Sale del sistema desde el servidor Allus. 3.5 Validez de los datos. Debido a que ya se contaban con todos los datos de entrada de llamadas y de tipos de servicio, se ajustaron con el software @RISK el cual arrojó las distribuciones por días, semanas y meses que fueron similares y con una misma distribución (Anexo 2), de igual forma para los tipos de servicio, posterior a esto se ingresaron los datos en Simul8 y se hizo una simulación que arrojó datos casi idénticos a los esperados, el número de llamadas y los tiempos de servicio fueron muy similares, por lo cual se siguió procediendo con el derrotero, ya que estas pruebas fueron suficientes para validar los datos en base a lo que nos fue suministrado por Renting Colombia. De igual manera, se habló con el Analista de Investigación y Desarrollo de Renting Colombia, quien fue el que nos atendió en la empresa y nos explicó paso a paso cómo funciona el sistema en su totalidad, por lo cual se considera que es un experto en conocimiento del sistema. 4.0 Modelo de Simulación y Validación

Modelo Base en Simul8

Figura 1. Modelo base en Simul8. El modelo consta de una entrada dada por llamadas telefónicas, una cola inicial en caso de que los servidores (o asesores) están ocupados, seguido a esto 26 Works Center equivalentes a los 26 servidores Allus, estos tendrán una salida si el servicio requerido por el cliente es el 4, 5 ó 6, posterior a ellos, otra cola para los servidores de RCol quienes atenderán los servicios del tipo 1, 2 ó 3 y finalmente 21 Works Center que traducen en los servidores de RCol y su salida respectiva posterior al servicio suministrado. Ver Anexo 4. 4.2 Especificaciones. Condiciones iniciales y paso del tiempo. El modelo base realizado en Simul8 se realizó con duración de un mes simulado por días con un horario desde las 8am hasta las 8pm (12 horas) que fueron los datos simulados por Renting Colombia de Bancolombia. A su vez a estas 12 horas se le restaron las horas de almuerzo, descansos activos e idas al baño, esto se hizo a partir de los datos tomados en promedio que nos informaron de cada cuanto se paraban del puesto de trabajo y el promedio de demora se aplicó en la simulación de cada servidor la cual dice que cada tiempo bajo una distribución normal de media 69 y desviación estándar 5 se paran del puesto de trabajo y se demoran en este break una distribución normal de media 10 y desviación estándar 6. Todo esto se hizo con el fin de acercarse mucho más a la realidad de la simulación. Para este sistema no se cuentan con tiempo de calentamiento ya que el sistema inicia inactivo, es decir con entidades en cero, por lo cual no hay colas iniciales y los servidores inician desde 0 a las 8:00am.

Como ya se explicó anteriormente hay 26 servidores de Allus y 21 servidores de Bancolombia (RCol) Longitud de corridas. El cálculo de la longitud de corridas se realizó con el método de simulación que posee el software Simul8, dando como resultado que son necesarias 53 corridas independientes las cuales son suficientes para tener un nivel de confianza del 95% en los resultados de las variables de desempeño. El método usado se encuentra de manera mejor explicada en el Anexo 5. 4.3 Verificación y Validación Técnica

Descripción

Opinión de un evaluador(distinto del modelador)

Se le presentó el modelo a un estudiante de maestría Mateo Hernández Sánchez, quien luego de observar el comportamiento del caso en simul8, aprobó su parecido con la realidad. Igualmente se realizó con los monitores de la asignatura.

Comparación con Datos Históricos

Como no hay la existencia de datos históricos entonces no se pudo realizar la comparación del modelo de esta manera.

Comparación con otros modelos

Así como con los datos históricos no hay otros modelos con los cuales comparar nuestros resultados

Acciones lógicas

Tomando el diagrama de flujo (Anexo 3: Modelo Conceptual) se hace una comparación con el modelo base realizado y constatamos que efectivamente fueran consistentes.

Variación de parámetros de entrada

Se modifican los valores de las variables de entrada para observar el comportamiento del modelo, todo esto es mostrado en la parte 4.4 Análisis de Sensibilidad (Anexo 7)

Verificación de la animación

Comparamos lo modelado en Simul8 con los datos suministrados por Renting Colombia, posteriormente se comprobó que los servidores, las colas y las entradas corresponden a las rutas reales que maneja el sistema. Tabla 5. Verificación y Validación

4.4 Análisis de sensibilidad Para el siguiente análisis se hicieron simulaciones bajo condiciones de variación, modificando en un 10% todos los tiempos de servicio para los tipos de servicio 1, 2, 3, 4, 5 y 6 con el tiempo entre llegadas fijado en su valor original; así como también se analizarán los casos en los que se modifica el tiempo entre llegadas en un 10%, dejando los tiempos de servicios fijados en su valor original. Esto indica cuatro posibles análisis: ● ● ●

Aumento del 10% en los tiempos de servicio (1, 2, 3, 4, 5 y 6) con tiempo entre llegadas original. Disminución del 10% en los tiempos de servicio (1, 2, 3, 4, 5 y 6) con tiempo entre llegadas original. Aumento del 10% en el tiempo entre llegadas, con tiempos de servicio (1, 2, 3, 4, 5 y 6) originales.

●

Disminución del 10% en el tiempo entre llegadas, con tiempos de servicio (1, 2, 3, 4, 5 y 6) originales.

Así se podrá observar como es el comportamiento del sistema dado un aumento o una disminución del tiempo que se demoran los operarios en darle solución a los clientes, o bien sea un aumento o disminución del tiempo entre llegadas de los clientes. Recordar: si aumenta el tiempo entre llegadas, disminuye la cantidad de clientes que ingresan al sistema (cantidad de llamadas que entran); si disminuye el tiempo entre llegadas, aumenta la cantidad de clientes que ingresan al sistema. En el modelo original se realizó el cálculo del número de corridas necesarias para la simulación, el cual resultó ser de 53 corridas. Luego de hacer cada modificación se recalculó el número de corridas necesarias en cada caso. ● ● ● ●

Para la reducción del 10% en los tiempos de servicio se obtuvo que el número de corridas necesarias es de 58. Para la reducción del 10% en los tiempos entre llegadas se obtuvo que el número de corridas necesarias es de 56. Para el aumento del 10% en los tiempos de servicio se obtuvo que el número de corridas necesarias es de 63. Para el aumento del 10% en los tiempos entre llegadas se obtuvo que el número de corridas necesarias es de 49.

Luego de realizar dichas variaciones se obtuvieron los siguientes resultados con Simul8. Para efectos prácticos se muestran las tablas con los resultados de ambas variaciones en el Anexo 7. Variando el tiempo entre llegadas Se puede observar, que tal y como se esperaba, la cantidad de usuarios que ingresan al sistema aumenta cuando el tiempo entre llegadas disminuye; mientras que éstos disminuyen cuando el tiempo entre llegadas aumenta. Lo anterior también se soporta observando que el porcentaje de tiempo ocupado de los servidores (tanto Allus como RCol) aumenta cuando se reduce el tiempo entre llegadas y viceversa. Se evidencia que la variación del tiempo entre llegadas tiene una gran influencia en el sistema completo, especialmente en los tiempos de servicio para todos los tipos de servicio y el tiempo máximo en cola de los clientes, todo esto debido a que es mayor o menor la cantidad de clientes que tienen que atender los asesores, sin embargo, se concluye que el sistema está perfectamente preparado para atender dicho aumento de clientes, ya que aún con este aumento, el porcentaje de tiempo ocupado de los asesores es en promedio del 32% para los asesores Allus y del 74% para los asesores de Renting Colombia. Variando los tiempos de servicio según el tipo de servicio (tipo 1, 2, 3, 4, 5 y 6). Se puede observar a primera vista que la cantidad de usuarios que entran al sistema tiene una variación mínima, que es debida a la aleatoriedad de las diferentes corridas generadas por Simul8, pero prácticamente esta variable se mantiene en el mismo valor. Los porcentajes de tiempo ocupado que tienen los asesores de Allus y de Rcol se ven afectados directamente, ya que si los tiempos de servicio son menores, van a tener menos tiempo ocupado, mientras que en el caso contrario, con tiempos de servicio mayores, el tiempo ocupado va a ser mayor también. La cola que lleva a los clientes del sistema a los asesores de Renting Colombia se ve afectada en el sentido de que la máxima cantidad de usuarios que se vieron en la cola varía entre ±5 aproximadamente dependiendo si aumentaron o disminuyeron los tiempos de servicio. Se evidencia que los tiempos de servicio tienen una influencia directa sobre el tamaño de la cola y el tiempo en cola para Renting Colombia, así como los porcentajes de tiempo

ocupado de los asesores, sin embargo, en términos generales el sistema no entra en caos, sigue manejando bien la situación, por lo cual se dice que el sistema es capaz de sobrellevar este tipo de variaciones. 5. Resultados, análisis y conclusiones. Como ya se planteó anteriormente, la idea de la simulación y de las alternativas es ahorrar dinero a Renting Colombia y por esto las tres alternativas se han evaluado con base a este ítem. Debido a que no habrá una mejor capacitación o cambio en la forma del servicio, se estima que los tiempos van a ser iguales. Sistema base. Tal y como se lleva actualmente el sistema, los costos son los mostrados en la Figura 2. Alternativa 1. Al tener un Menú de opciones al iniciar el servicio (llamada) se garantiza que el operario entre a un servidor que le pueda resolver su problema de forma más eficaz. El modelo en Simul8 de esta alternativa se encuentra en el Anexo 6. Debido a que estimamos que el costo de este nuevo sistema tiene un costo no significativo con la cantidad de dinero que conlleva el sistema, no será tomado en los cálculos. (Figura 2) Alternativa 2. Despedir operarios de Allus no debería tener un costo adicional debido a que son operarios subcontratados, además el entrenamiento de estos para ser especializados (RCol) tampoco tendría por qué tener un costo significativo, debido a que actualmente trabajan bajo este rubro. El modelo en Simul8 de esta alternativa se encuentra en el Anexo 6. Los resultados se exponen en la Figura 2.

Figura 2. Resumen de Costos para Simulación Base, y de las dos alternativas propuestas.

Finalmente, es pertinente mostrar cuales son los porcentajes de dinero ahorrado para la compañía de cada una de las alternativas con respecto a la simulación base.

Figura 3. Porcentajes de dinero ahorrado por las alternativas con base al modelo original.

Nota: Todas las tablas de costos para evaluar las alternativas están en el Anexo 8. Finalmente, y basado en los costos, se le proporciona la alternativa 2 (despedir servidores de Allus) a la empresa Renting Colombia, ya que esta es la alternativa que mayor porcentaje de ahorro le representa a la empresa, y según lo analizado en el trabajo, se concluye que no se va a ver afectada al prescindir de una parte del personal de Allus, así como tampoco se van a ver afectados los clientes, ya que no se aumentará de manera significativa la cantidad de clientes en cola.

Como recomendación adicional para la empresa Renting Colombia se les sugiere que guarden registros históricos de más antigüedad, ya que esto representa una debilidad a la hora de simular, al tener más datos históricos se tiene un soporte más para poder realizar una verificación y validación de los datos por medio de una comparación con datos antiguos. Debido a la gran cantidad de datos que fueron proporcionados por la empresa (76095 datos), las longitudes de corrida no fueron muy altas, ya que la variabilidad de los datos era muy poca al tener un N muestral tan grande, y esto se puede corroborar teniendo en cuenta que el N teórico era tan solo de 174, es decir, se supera en gran cantidad este número. Con análisis de sensibilidad se logró identificar cuáles son las variables que se deben tener en cuenta cuando se presente variaciones en el sistema, ya que pueden afectar la toma de decisiones según los resultados. Además, se logró comprobar que el sistema está perfectamente preparado para afrontar variaciones en las variables de entrada, tales como tiempos entre llegadas y tiempos de servicio para cada uno de los tipos de servicio.