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Timestamp: 2017-07-24 23:40:15+00:00

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Uso de la Simulación y Seis Sigma en el Aeropuerto de San Pedro Sula by Jared Ocampo - issuu
ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALESUso de la Simulación y Seis Sigma
para la Mejora del Área de Migración
del Aeropuerto de San Pedro Sula
Trabajo de Investigación TuteladoDoctorado en Gestión de la TecnologíaAlumno: Ing. Jared R. Ocampo
Profesor: Dr. Antonio VizánContenidos
CapĂ­tulo 1. Planteamiento del Estudio..4
1.5IntroducciĂłn..4
Objetivos5
Alcance..7
OrganizaciĂłn del documento.....7
MotivaciĂłn para el desarrollo del trabajo..9CapĂ­tulo 2. Marco TeĂłrico...10
2.6El mĂŠtodo DMAIC para el mejoramiento10
2.1.1 Definir...11
2.1.2 Medir.12
2.1.3 Analizar14
2.1.4 Mejorar.16
2.1.5 Controlar..17
SimulaciĂłn de eventos discretos.18
Pasos para desarrollar un estudio de simulaciĂłn.21
Uso de la simulaciĂłn en aeropuertos..26
CorrelaciĂłn entre seis sigma y simulaciĂłn.27
Paradigma de simulaciĂłn de Flexsim.29CapĂ­tulo 3. MetodologĂ­a...34
3.5Fase 1..34
Fase 2..35
Fase 3..39
Fase 4..41
Fase 5..43CapĂ­tulo 4. ImplementaciĂłn45
4.2Identificar y definir el problema que debe resolverse..45
4.1.1 Charter del proyecto..45
Construir un modelo del sistema para medir su desempeĂąo.47
4.2.1 Mapa SIPOC del sistema.47
4.2.2 Diagrama de flujo y recolecciĂłn de datos..48
4.2.2.1 Diagrama de flujo de sistema.48
4.2.2.2 Tasa de llegada de pasajeros y maletas..52
14.34.44.5
5.34.2.2.3 Tiempos de procesamiento en las estaciones55
4.2.2.4 AnĂĄlisis estadĂ­stico de los datos numĂŠricos57
Analizar el sistema mediante simulaciĂłn...62
4.3.1 Arribo de pasajeros62
4.3.2 Filas de espera y procesadores...65
4.3.3 Llegada y recolecciĂłn de equipaje..67
4.3.4 InspecciĂłn de maletas y salida del sistema...68
4.3.5 VerificaciĂłn y validaciĂłn del modelo de simulaciĂłn.69
Explorar escenarios para mejorar el desempeĂąo del sistema72
4.4.1 IdentificaciĂłn de causas del problema72
4.4.2 OptimizaciĂłn del nĂşmero y distribuciĂłn de oficiales74
4.4.3 Llenado de los formularios de migraciĂłn y aduana.78
4.4.4 Programar un proyecto para recuperaciĂłn de equipaje..80
Implementar un sistema para mantener y controlar la mejora81
Conclusiones y Recomendaciones.82
Conclusiones sobre la metodologĂ­a utilizada....82
Conclusiones sobre los resultados obtenidos...82
Recomendaciones.83BibliografĂ­a....852Capítulo 1.
1.1PLANTEAMIENTO DEL ESTUDIOIntroducción
Tanto para un viajero extranjero que viene por primera vez a Hondurascomo para uno nacional que regresa al país luego de una larga estadía fuera, el
aeropuerto es la primera imagen que este viajero tiene del país. Lastimosamente
esta primera imagen en aeropuertos como el Ramón Villeda Morales de San
Pedro Sula, Honduras significa una larga y tediosa espera antes de poder recoger
su equipaje y ser luego autorizado para salir de la terminal del aeropuerto. Son
muchas las quejas que la Cámara de Comercio e Industrias de Cortes recibe de
parte de sus socios referente al largo tiempo que les toma a ellos y al resto de
pasajeros ingresar finalmente al país (Reina, 2010). Es por eso que se solicitó un
estudio de la situación actual del área de arribo de pasajeros del aeropuerto de
San Pedro Sula y la propuesta de posibles soluciones para esta problemática.
Como es sabido, para mejorar la calidad de un sistema de servicio tal como
el área de arribo de pasajeros del aeropuerto, es necesario utilizar un enfoque
formal al análisis del desempeño del sistema y a la búsqueda de formas de
mejorar dicho desempeño. Ejemplos muy utilizados en la industria de este tipo de
enfoques son el PDCA de Shewhart (Planificar, Hacer (do), Revisar (check),
Actuar), modificado luego por Deming a PDSA (Planificar, Hacer (do), Estudiar
(study), Actuar) y el DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Mejorar (improve), Controlar)
usado por la metodología de mejora de procesos Seis Sigma. Todos estos
métodos son iterativos y están basados en el método científico el cual plantea la
formulación de una hipótesis, la realización de experimentos bajo dicha hipótesis y
la evaluación de los resultados de dichos experimentos.
En años recientes, los conceptos de Seis Sigma se han convertido en la
forma estándar de resolver problemas operacionales y de diseño tanto en la
manufactura como en los sistemas de servicio (Standridge y Marvel, 2006).
También la construcción de modelos de simulación es una herramienta poderosa
3usada frecuentemente para resolver situaciones complejas en ambos tipos
operaciones. De hecho, en la literatura se encuentran varios ejemplos en los que
se utilizaron modelos de simulación para buscar mejoras en eficiencia en procesos
aeroportuarios tales como mostradores de facturación, puntos de revisión de
seguridad, tráfico de aviones, etc. Sin embargo a pesar de su gran utilidad, no
existen precedentes de estudios mediante metodología Seis Sigma o modelos de
simulación hechos en los aeropuertos de Honduras. Por lo tanto, para plantear
mejoras en el área de recibo de pasajeros se utilizará la metodología DMAIC
usada en Seis Sigma en conjunto con la construcción de un modelo de simulación
de eventos discretos para analizar y mejorar el sistema actual.
El presente trabajo describe la metodología seguida para presentar una
propuesta que mejore la operación del área de migración del Aeropuerto Ramón
Villeda Morales de San Pedro Sula. Esta metodología se basa en la técnica de
resolución de problemas DMAIC y la creación de un modelo de simulación del
área de arribo de pasajeros internacionales. El modelo toma en consideración las
cantidades y proporciones de pasajeros que viajan hacia San Pedro Sula, esta
información es introducida al modelo y así se corren diferentes escenarios para
obtener la mejor asignación de oficiales que minimice el tiempo de espera de los
pasajeros en migración. Esta metodología permitió la optimización de la
asignación de los oficiales de migración en esta área y la propuesta de otras
soluciones para mejorar el funcionamiento de este sector del aeropuerto. Los
resultados obtenidos son presentados en este trabajo.1.2Objetivos
Este estudio pretende ser el primer paso hacia la propuesta de unametodología de mejora continua mediante la utilización del proceso de resolución
de problemas DMAIC y la construcción y utilización de modelos de simulación de
los sistemas que se tratan de mejorar (DMAIC-Sim). El objetivo principal es que
esta metodología desarrollada pueda ser usada inicialmente para disminuir el
tiempo de tránsito de los pasajeros por el área de migración del aeropuerto Ramón
Villeda Morales. Sin embargo, en el futuro se espera que esta metodología pueda
4ser utilizada para mejorar otras operaciones del aeropuerto y las de otros
aeropuertos en el país. Adicionalmente se espera que este trabajo conduzca a la
propuesta de una metodología genérica que utilice los principios DMAIC y el uso
de la simulación de eventos discretos para analizar diferentes escenarios en
cualquier tipo de sistemas que requieran mejora. Esta propuesta buscará volver
más eficientes las operaciones de empresas de manufactura y de servicio.
Para poder caracterizar el proyecto a realizar (fases Definir y Medir de la
metodología DMAIC) y para elaborar los modelos de simulación de procesos y
sistemas, es requerido obtener datos estructurales (objetos y entidades), lógicos
(flujos y decisiones) y numéricos (tiempos y niveles) de los procesos y sistemas
que se intentan modelar. Por lo tanto, es el objetivo de este estudio revisar la
información que el aeropuerto tiene disponible y adquirir mediante la observación y
toma de tiempos los datos que no se tienen disponibles. Dichos datos deben de
ser luego convertidos a lógica de programación y distribuciones estadísticas que
permitan su uso dentro del software de simulación elegido.
También se establece como objetivo la creación de un modelo de
simulación válido del área de arribo de pasajeros del Aeropuerto Internacional de
San Pedro Sula. Este modelo de simulación debe de ser capaz de reproducir el
comportamiento real del área de arribos, con sus filas, tiempos de atención y
cuellos de botella, así como reaccionar a cambios en políticas de atención en
áreas tales como migración, revisión de equipaje, etc.
La construcción de este modelo de simulación permitirá realizar la
experimentación y optimización de ciertas políticas de atención en migración y en
el manejo de pasajeros necesarias en las fases de Analizar y Mejorar de la
metodología DMAIC para este sistema en particular. Dicha experimentación y
análisis está encaminada a ofrecer recomendaciones a la administración del
aeropuerto que les permita disminuir el tiempo que los pasajeros pasan en el
sistema, desde que arriban al aeropuerto hasta que salen de la terminal.51.3Alcance
El proceso de mejora a desarrollar y el modelo de simulación a construircomo parte de este trabajo no considerarán todo el aeropuerto y sus operaciones,
sino que se limitará al área de arribo de pasajeros que llegan al aeropuerto en
aviones comerciales. El sistema que se analizará y modelará tomará entidades
que arriban a partir del pasillo en el primer piso, al pie de las escaleras, y
culminará con los pasajeros saliendo del área de migración a través de las puertas
Los escenarios que serán estudiados se limitarán a explorar cómo se
comporta el sistema ante cambios en la política de atención en las áreas de
migración y búsqueda e inspección de equipaje dentro del área de arribo de
pasajeros del aeropuerto.1.4Organización del documento
Este trabajo está organizado en cinco secciones principales:•Planteamiento del estudio
Esta sección contiene la introducción y antecedentes, la definición de los
objetivos, el alcance y la motivación del estudio.•Marco teórico
Esta sección revisará la teoría detrás del método de mejora de procesos
DMAIC, de la simulación de eventos discretos y su aplicación al flujo de
pasajeros en aeropuertos. También se revisará el paradigma de
programación del software elegido para desarrollar el modelo (Flexsim
Simulation Software) y los conceptos detrás de la construcción y
optimización de modelos de simulación.•Metodología
En esta sección se presenta la metodología propuesta para la resolución de
problemas combinando el método DMAIC con la construcción y utilización
de modelos de simulación de eventos discretos (llamado DMAIC-Sim). Esta
metodología será puesta a prueba en la propuesta de mejora para la
6disminución del tiempo de tránsito de los pasajeros por el área de migración
Esta sección está dividida en cinco partes, que corresponden a las 5 etapas
del proceso DMAIC-Sim que se siguió en el estudio para la propuesta de
mejora realizada en el área de migración:
o Identificar y definir el problema que debe resolverse – En esta parte
se define con precisión la oportunidad de mejora que será explorada
dentro del área de arribo de pasajeros del aeropuerto.
o Construir un modelo del sistema para medir su desempeño – Aquí se
presentan los datos estructurales, operacionales y numéricos que
fueron recolectados del sistema y que son necesarios para la
construcción del modelo de simulación. Este modelo será usado para
evaluar y determinar el estado presente del proceso.
o Analizar el sistema mediante simulación para identificar causas que
afectan su desempeño – En esta sección se explica la construcción
del modelo de simulación del sistema en el estado actual usando el
software Flexsim. Este modelo será usado para analizar el presente
estado del sistema y como plataforma para explorar mejoras en un
estado futuro. Se explica la manera en la que el modelo fue validado.
o Explorar escenarios para mejorar el desempeño del sistema – En
esta sección se describen los experimentos que fueron realizados en
el modelo para buscar rediseñar el proceso y así mejorar su
desempeño. Aquí se presentan detalles en cuanto a los escenarios
que fueron evaluados, los resultados obtenidos y la solución
o Implementar un sistema para mantener y controlar la mejora – En
este paso final se presenta un plan para asegurar que los resultados
obtenidos en la simulación de la solución propuesta puedan ser
trasladados al sistema real.7•Conclusiones y Recomendaciones
En esta sección se presentan las conclusiones que se obtuvieron del
trabajo realizado y se presenta una lista de recomendaciones y áreas de
mejora para futuros trabajos relacionados.1.5Motivación para el desarrollo del trabajo
Si bien es cierto el uso de la metodología Seis Sigma para la mejora deprocesos industriales se está volviendo muy popular en Honduras, el uso de la
simulación de eventos discretos como herramienta de mejora sigue siendo
desconocida para la mayoría del mundo empresarial hondureño. Una de las
razones de la poca utilización de las herramientas de simulación en la industria
hondureña es la falta de conocimiento que existe entre los gerentes e ingenieros
locales de su existencia y beneficios.
Uno de las motivaciones para el desarrollo de este trabajo es el de mostrar
el poder y la versatilidad de la simulación de eventos discretos a los miembros
directores de la Cámara de Comercio e Industrias de Cortes, así como a las
autoridades del aeropuerto Ramón Villeda Morales. Se espera que el desarrollo de
proyectos exitosos utilizando simulación, tal como este en el que se combina con
la metodología DMAIC, ayude a fomentar el uso de la simulación en la industria
local. También se espera que al desarrollar una metodología de mejora continua
que permita usar los modelos de simulación en conjunto con DMAIC vuelva más
atractivo el uso de la simulación en la empresa local.
La otra motivación de desarrollar este proyecto es el de ayudar a mejorar el
flujo de pasajeros en el área de arribos del aeropuerto y mejorar así, de alguna
manera, la imagen que los pasajeros nacionales e internacionales tienen de San
Pedro Sula y su aeropuerto internacional.8Capítulo 2.MARCO TEORICOEste capítulo revisa los conceptos detrás del método DMAIC que se utiliza
en la metodología Seis Sigma, de la simulación de eventos discretos y el uso de
modelos reconfigurables, así como el uso de la estadística como herramienta de
análisis de datos. También se presenta el paradigma de simulación que utiliza el
software Flexsim. Esta información ayudará al lector a entender mejor los temas
discutidos en los siguientes capítulos.2.1El método DMAIC para el mejoramiento
Para poder realizar mejoras significativas de manera consistente dentro deuna organización, es importante tener un modelo estandarizado de mejora a
seguir. DMAIC es el proceso de mejora que utiliza la metodología Seis Sigma y es
un modelo que sigue un formato estructurado y disciplinado (McCarty, Bremer y
Daniels, 2004). DMAIC consistente de 5 fases conectadas de manera lógica entre
sí (Definir, Medir, Analizar, Mejorar, Controlar) ilustrado en la figura 1. Cada una
de estas fases utiliza diferentes herramientas que son usadas para dar respuesta
a ciertas preguntas específicas que dirigen el proceso de mejora.Figura 1 El proceso iterativo DMAIC de Seis Sigma
Fuente: Manivannan (2007)92.1.1 Definir
Esta es la fase inicial de la metodología, en donde se identifican posibles
proyectos de mejora dentro de una compañía y en conjunto con la dirección de la
empresa se seleccionan aquellos que se juzgan más prometedores. De acuerdo a
Manivannan (2007), “el propósito de la etapa Definir es refinar el entendimiento del
problema a solucionar por parte del equipo de trabajo y definir las expectativas del
cliente para el proceso.” Para hacer esto es necesario generar un enunciado
especifico del problema a solucionar y cuantificarlo mediante indicadores que
puedan ser medidos, analizados, mejorados y controlados. Manivannan explica
que Definir incluye identificar los clientes (externos e internos), las necesidades y
determinar el alcance del proyecto y los objetivos del mismo.
Bersbach (2009) opina que para poder definir apropiadamente el problema
que se está tratando de resolver se deben responder ciertas preguntas:
•¿Por qué es necesario hacer (resolver) esto ahora?•¿Cuál es el flujo de proceso general del sistema?•¿Quiénes son los suplidores (entradas) y clientes (salidas)?•¿Qué se busca lograr en el proceso?•¿Qué beneficios cuantificables se esperan lograr del proyecto?•¿Cómo sabrá que ya terminó el proyecto (criterio de finalización)?•¿Qué se necesita para lograr completar el proyecto exitosamente?
Cada fase del método DMAIC tiene entregables claves que debencompletarse. Estos entregables son realmente herramientas que se utilizan para
responder las preguntas antes mencionadas y para definir las oportunidades
existentes. Entre estas herramientas se encuentran:
•El Chárter del Proyecto – El chárter es el contrato entre la administración de
la organización en donde se desarrollará el proyecto y el equipo que
desarrollará el proyecto. Su propósito es clarificar lo que se espera del
equipo, mantener al equipo enfocado y alineado con las prioridades de la
10•Mapa de Proceso SIPOC – El SIPOC es un mapa de proceso de alto nivel
que incluye Suplidores, Entradas (inputs), Procesos, Salidas (outputs) y
Clientes. Este mapa se usa bajo la premisa que la calidad es juzgada por
las salidas del proceso y que esta puede ser mejorada al analizar las
entradas y las variables del proceso.•Voz del Cliente (VOC por sus siglas en ingles) – Este es un proceso usado
para obtener retroalimentación de parte del cliente sobre las necesidades
que tiene. Esta información puede ser recogida mediante entrevistas,
encuestas, grupos foco, especificaciones del cliente, observación, etc.•Diagrama de Afinidad – es una herramienta especial de lluvia de ideas
usada para obtener, identificar y agrupar números grandes de ideas y
opiniones. Básicamente las ideas sobre un tema son generadas por todos
los integrantes del grupo, luego son desplegadas gráficamente (usualmente
usando tarjetas), después son separadas por categorías y finalmente se
colocan separadas por afinidad con un correspondiente título.•Árbol de Critico para la Calidad (CTQ) – El propósito de los arboles CTQ
son el de convertir las necesidades o deseos del cliente en requerimientos
que sean fácilmente medibles. La idea de esta herramienta es interpretar
una declaración cualitativa de un cliente y convertirla a una especificación
cuantitativa accionable dentro del producto o sistema.2.1.2 Medir
Una vez que se ha definido el problema a atacar, se debe de establecer que
características determinan el comportamiento del proceso (Brue, 2002). Para esto
es necesario identificar cuáles son los requisitos y/o características en el proceso
o producto que el cliente percibe como clave (variables de desempeño), y que
parámetros (variables de entrada) son los que afectan este desempeño. A partir
de estas variables se define la manera en la que será medida la capacidad del
proceso, por lo que se hace necesario establecer técnicas para recolectar
información sobre el desempeño actual del sistema, es decir que tan bien se están
cumpliendo las expectativas del cliente.
11De acuerdo a Bersbach (2009), la etapa Medir debe conducir hacia la
respuesta de las siguientes preguntas:
•¿Cuál es el proceso y como se desarrolla?•¿Qué tipo de pasos componen el proceso?•¿Cuáles son los indicadores de calidad del proceso y que variables de
proceso parecen afectar más esos indicadores?•¿Cómo están los indicadores de calidad del proceso relacionados con las
necesidades del cliente?•¿Cómo se obtiene la información?•¿Qué exactitud o precisión tiene el sistema de medición?•¿Cómo funciona el proceso actualmente?
Entre las herramientas más comúnmente usadas en la fase de medir eldesempeño se encuentran las siguientes:
Matriz de priorización – esta herramienta provee una manera de separar un set
diverso de ítems de acuerdo a su orden de importancia. Esto se logra al comparar
los ítems y evaluarlos con respecto a un set de criterios establecidos. La
puntuación de cada ítem se suma y el valor numérico obtenido determina su
Análisis de tiempo de valor – un gráfico que separa visualmente el tiempo de un
proceso en el que se está agregando valor de aquel en el que no se agrega valor.
Gráficos de Pareto – en cualquier serie de causas o defectos existen algunos
puntos que son críticos y muchos que son insignificantes. Los gráficos de Pareto
arreglan los datos de manera que aquellos factores que están causando la
mayoría de los efectos son presentados gráficamente (80% de los problemas
usualmente provienen del 20% de las causas) mostrando su importancia relativa.
Después de haber determinado las pocas causas críticas basadas en la frecuencia
de su presencia, es importante tratar de convertirlas a medidas monetarias, ya que
no siempre las de mayor frecuencia son las que representan un mayor costo.12Gráficas de control – todos los procesos tienen variación, pero esta variación
puede ser asignada a causas comunes o a causas especiales. Las gráficas de
control muestran de manera sencilla ambos tipos de variación en un proceso.
Estos gráficos están compuestos por una línea central (el promedio de todas las
muestras), límites de control estadístico (superior e inferior) que definen los límites
de las causas comunes de variación y los datos de desempeño graficados con
respecto al tiempo. Los datos que caen afuera de los límites de control estadístico
o aquellos que presentan una clara tendencia representan variaciones debido a
causas especiales; estas causas pueden ser identificadas y eliminadas.
2.1.3 Analizar
Esta etapa tiene como objetivo analizar los datos obtenidos del estado
actual del proceso y determinar las causas de lo que se observa en el proceso y
las oportunidades para mejorar. Manivannan indica que, “la etapa de Análisis
permite al equipo de trabajo establecer las oportunidades de mejora al tener todos
los datos. A través de esta etapa, el equipo determina por qué, cuándo y cómo
ocurren los defectos.” Es en esta fase en donde se determina si el problema es
real o es solo un evento aleatorio que no puede ser solucionado usando DMAIC.
En esta etapa se seleccionan y se aplican herramientas de análisis a los datos que
han sido recolectados en la etapa de Medir y se estructura un plan de mejoras
potenciales a ser aplicado en el siguiente paso. Esto se hace mediante la
formulación de diferentes hipótesis y la prueba estadística de las mismas para
determinar qué factores son críticos para el desempeño final del proceso.
Según Brue, este ciclo de Análisis de las causas mediante prueba de
hipótesis consiste de los siguientes pasos:
1. Desarrollar una hipótesis sobre una causa
2. Analizar el proceso y/o los datos
3. Si la hipótesis es correcta, agregar la causa a la lista de aquellas causas
que son vitales para el desempeño del proceso o sistema. Si la hipótesis es
incorrecta, refinarla y pasar al paso 2 o rechazarla y pasar al paso 1.
13Bersbach opina que las siguientes preguntas deben de ser contestadas
•¿Qué variables de proceso afectan más la calidad (variabilidad del proceso)
y cuales podemos controlar?•¿Qué es de valor para el cliente?•¿Cuáles son los pasos detallados del proceso?•¿Cuantas observaciones necesito para sacar conclusiones?•¿Qué nivel de confianza tengo con respecto a mis conclusiones?
Entre las herramientas más comúnmente usadas en la fase de análisis deoportunidades se encuentran las siguientes:
Diagramas de causa-efecto – esta herramienta también llamada diagrama de
Ishikawa, se utiliza para explorar todas las posibles causas que podrían provocar
un problema. Debido a que su estructura luce como el esqueleto de un pescado,
otro nombre que se le da es el de diagrama de espina de pescado. La rama
principal (espina) representa el efecto y esta típicamente etiquetado en la parte
derecha del diagrama (la cabeza del pescado). Cada hueso principal que sale de
la espina corresponde a una causa principal. Aquellos huesos menores
ramificados de un hueso principal representan factores de causa más detallados.
Este tipo de diagrama es muy útil en cualquier análisis ya que muestra la relación
existente entre causas y efectos de manera racional.
Estudio de correlación – este tipo de estudio es usado para cuantificar la relación
existente entre dos sets de datos correspondientes a dos variables. El gráfico
utilizado para este tipo de estudios es el diagrama de dispersión, el cual despliega
de manera visual la relación existente entre los dos sets de datos. Para construir
este gráfico los valores de cada set de datos se marcan sobre cada uno de los
ejes. Dependiendo de cómo se agrupan los datos se establece una correlación
positiva, negativa o inexistente.
Intervalos de confianza – son valores fronteras calculados estadísticamente dentro
de los cuales se espera encontrar el valor real de un dato de cierta población.
14Prueba T y F – son pruebas estadísticas creadas para comparar el promedio y la
varianza de dos grupos de datos respectivamente y determinar si estos son
estadísticamente iguales o diferentes. Estas pruebas son usadas para validar si
dos sets de datos son iguales.
Prueba de Chi-Cuadrado – es una prueba estadística creada para comparar si la
proporción de dos grupos es semejante. Esta prueba se utiliza para hacer pruebas
de bondad de ajuste y confirmar que cierto set de datos se comporta como cierta
distribución estadística teórica.
Diagrama de flujo – son representaciones gráficas de un proceso que muestran
los pasos que este sigue con símbolos conectados con flechas. Hay muchas
variedades de diagramas de flujo y de símbolos que pueden utilizarse.
2.1.4 Mejorar
Una vez que se ha determinado que el problema es real y no un evento
aleatorio, el equipo debe de buscar identificar posibles soluciones. De acuerdo a
Manivannan, es en la etapa de Mejorar en donde se desarrollan, implementan y
validan alternativas de mejora para el proceso. Para hacer esto es requerido hacer
una lluvia de ideas que genere propuestas, las cuales deben ser probadas usando
corridas piloto dentro del proceso. La habilidad que estas propuestas tienen para
producir mejoras al proceso debe ser validada para asegurar que la mejora
potencial es viable. De estas pruebas y experimentos se obtiene una propuesta de
cambio en el proceso, es en esta etapa en donde se entregan soluciones al
problema. Por lo tanto, el propósito de esta fase es el de demostrar con datos y
hechos que las soluciones propuestas en efecto resuelven el problema.
Algunas de las preguntas que Bersbach sugiere que deben de contestarse
antes de pasar a la siguiente etapa son:
•¿Qué opciones se tienen?•¿Cuáles de las opciones parecen tener mayor posibilidad de éxito?•¿Cuál es el plan para implementar el nuevo proceso (opciones)?
15•¿Qué variables de desempeño usar para mostrar la mejora?•¿Cuántas pruebas necesito correr para encontrar y confirmar las mejoras?•¿Esta solución está de acuerdo con la meta de la compañía?•¿Cómo implemento los cambios?
Entre las herramientas más comúnmente utilizadas en la fase Mejorar seencuentran las siguientes:
Lluvia de Ideas – es simplemente hacer una lista de todas las ideas que vengan a
las mentes de los miembros de un grupo en respuesta a una pregunta. Todas las
ideas se consideran con la intención de buscar la creatividad del grupo.
Modo de Falla y Análisis de Efecto – El FMEA (por sus siglas en inglés) son un set
de procedimiento y herramientas que ayudan a identificar cada posible modo de
fallo en un proceso o producto, determinar su efecto en otros sub-items y en el
funcionamiento requerido del producto o proceso. El FMEA también se utiliza para
colocar en orden de importancia y priorizar las posibles causas de falla así como
para desarrollar e implementar acciones preventivas.
Herramientas Lean – son una serie de herramientas diseñadas para eliminar
desperdicio en el proceso tales como reducción de tiempo de preparación (setup),
métodos para el manejo de colas (entrenamiento cruzado, flujo de una pieza,
kanban, etc.), método de las 5 S y Kaizen (mejoramiento continuo).
2.1.5 Controlar
Finalmente, una vez que se ha encontrado la manera de mejorar el
desempeño del sistema, es necesario encontrar la forma de asegurar que la
solución pueda ser sostenida sobre un período largo de tiempo. Para hacer esto
se debe de diseñar e implementar una estrategia de control que asegure que los
procesos sigan corriendo de forma eficiente. Las preguntas a responder en esta
etapa son las siguientes:
•¿Están los resultados obtenidos relacionados con los objetivos, entregables
definidos y criterio de salida del proyecto?
16•Una vez reducidos los defectos, ¿Cómo pueden los equipos de trabajo
mantener los defectos controlados?•¿Cómo se puede monitorear y documentar el proceso?
Para responder a estas preguntas se requerirán de ciertas herramientastales como el control estadístico mediante gráficos comparativos y diagramas de
control y algunas técnicas no estadísticas tales como la estandarización de
procesos, controles visuales, planes de contingencia y mantenimiento preventivo.2.2Simulación de Eventos Discretos
La simulación de eventos discretos es una herramienta poderosa que sirvepara analizar y diseñar sistemas nuevos y para dar retroalimentación y proponer
cambios a procedimientos de operación en sistemas existentes. Estas habilidades
se logran ya que el modelo que es usado para realizar la simulación posee
relaciones causa-efecto que son similares a las del sistema original. Debido a esto
la simulación de sistemas se ha vuelto una práctica común en ingenieros,
administradores y científicos, en vista de que permite la evaluación del desempeño
operativo de un sistema antes de su implementación, o la comparación de varias
alternativas operacionales sin perturbar el sistema real.
Banks y Carson (1984) en su libro Discrete Event System Simulation,
explican que por lo general la simulación usa un programa de computadora para
generar una historia artificial de un sistema la cual se usa para hacer inferencias
concernientes a las características operativas del sistema real. De hecho, una de
las definiciones más aceptadas de simulación es la que presentan Harrell, Ghosh
y Bowden (2000, p.5), en la que mencionan que la simulación es la “imitación de
un sistema dinámico utilizando un modelo computarizado para poder evaluar y
mejorar el desempeño de un sistema”. El uso de modelos computarizados permite
que la simulación de procesos se vuelva una herramienta flexible, confiable, así
como rápida y fácil de utilizar. Este modelo computarizado no es otra cosa más
que un set de supuestos expresados en la forma de relaciones matemáticas y
lógicas entre los diferentes objetos (entidades) que conforman el sistema.
17Los sistemas y sus correspondientes modelos de simulación pueden
categorizarse como discretos y continuos. Un sistema discreto es aquel en el que
las variables de estado cambian en puntos discretos en el tiempo y uno continuo
es aquel en el que las variables cambian continuamente sobre el tiempo. Los
modelos de simulación pueden también categorizarse como estáticos o dinámicos.
Los modelos estáticos representan a un sistema en un punto particular en el
tiempo, y los modelos dinámicos representan a los sistemas mientras estos
cambian a través del tiempo. Finalmente los modelos de simulación pueden
también categorizarse como determinísticos o estocásticos. Aquellos modelos que
contienen variables aleatorias se clasifican como estocásticos y los que no las
tienen como determinísticos. Por lo tanto, el tipo de modelo de simulación que
será usado en este estudio es uno del tipo discreto, dinámico y estocástico debido
a que las variables que se estudiaran son de comportamiento aleatorio, cambian a
través del tiempo y lo hacen solamente en sets de puntos discretos en el tiempo.
Para entender un poco mejor como se crean los modelos de simulación es
necesario entender cuáles son los elementos que los conforman. White e Ingalls
(2009) explican que a pesar de los diferentes paradigmas de simulación de
eventos discretos que existen, hay una estructura básica que es usada por la
mayoría de los paquetes de simulación de hoy en día. Esta estructura está
conformada por los siguientes elementos (ilustrados en la figura 2):
•Entidades – El arribo de entidades dinámicas genera las entradas del
sistema. Estas entidades o productos fluyen a través del sistema y son los
elementos que propician los cambios de estado en las variables del
sistema. Ejemplos de entidades son clientes, cajas o cualquier elemento
que se mueve a través del sistema y al cual el sistema le agrega valor con
cada proceso que se realiza.•Actividades – Son las tareas desarrolladas de manera directa o indirecta en
soporte al procesamiento de las entidades. Son los procesos y lógica en la
simulación. Las entidades interactúan con las actividades para crear
eventos. Cada vez que una actividad inicia o finaliza un evento sucede y el
18sistema cambia de estado. Las actividades pueden ser de tres tipos:
retraso, espera y lógica. Las actividades de retraso suceden cuando una
entidad es detenida por un periodo específico de tiempo (para simular algún
procesamiento). Las actividades de espera ocurren cuando el flujo de una
entidad se suspende por un periodo no específico de tiempo debido a que
están esperando por un recurso o por una condición especial del sistema
(para simular una fila de espera). Las actividades de lógica simplemente
permiten que las entidades afecten los estados del sistema al manipular
variables de estado y lógica de decisión.
•Recursos – Son los medios mediante los cuales se realizan las actividades
y usualmente tienen capacidad limitada. Son objetos que pueden restringir
el procesamiento al limitar el ritmo al cual las actividades pueden ser
realizadas. Ejemplos de estos recursos son: operarios, maquinas, espacio,
información, etc.Figura 2 Elementos de un modelo de simulación
Fuente: Elaboración propia, tomado del software de simulación Flexsim (2011)192.3Pasos para desarrollar un estudio de simulación
Es importante recordar que la simulación por sí misma no resuelveproblemas. De hecho, la simulación no es más que es un evaluador de soluciones,
ya que en realidad no genera soluciones. La simulación funciona como una
herramienta de experimentación en la cual el modelo computarizado actúa como si
fuera el sistema real. El conducir experimentos en un modelo de simulación
reduce el tiempo, el costo y disrupción de experimentar en un sistema real, pero
no releva al ingeniero de su trabajo.
Es importante tener claro que la simulación no es un sustituto del ingeniero,
sino una herramienta que ayuda al ingeniero a entender mejor sistemas complejos
y que requiere de la experimentación, así como del manejo adecuado de datos e
interpretación de resultados (Harrell et al., 2000). Por lo que, la simulación no
produce una solución teórica óptima, sino que dirige al usuario hacia la mejor
solución posible mediante la experimentación que se realiza en el modelo
computarizado que ha sido creado. Siempre se requiere de un ingeniero que use
la herramienta y que procese la información que ésta y otras herramientas le
generan para tomar la mejor decisión posible.
En general se puede decir que la simulación, como se muestra en la figura
3, sigue el método científico ya que el usuario inicia formulando una hipótesis de
como espera que el sistema se comportará ante cierto escenario. A partir de esta
hipótesis o escenario propuesto, el usuario desarrolla un modelo de simulación
que le permita experimentar con dicha configuración de variables de entrada. Una
vez que el modelo ha sido construido y validado, el usuario lo usa para correr
diferentes experimentos de simulación con el fin de probar su hipótesis.
Finalmente, mediante la observación del comportamiento de las variables de
desempeño o salida, el usuario puede hacer conclusiones acerca de la validez de
su hipótesis al confirmar si estas se comportaron como se esperaba, es decir si se
pudo o no rechazar la hipótesis inicial. Si la hipótesis fue correcta, entonces se
puede proceder a recomendar con confianza la adopción de la configuración
simulada. Si la hipótesis se rechaza, el proceso antes descrito se repite y se
20prueban otros escenarios hasta que el usuario este satisfecho con los resultados
obtenidos.Figura 3. El proceso de experimentación en la simulación.
Fuente: Harrell (2000)Sturrock (2009) menciona que el desarrollo de un proyecto de simulación va
más allá de simplemente construir un modelo en un software de simulación en
particular. Para que el desarrollo de un estudio de simulación pueda realmente
dirigir al usuario hacia la mejor solución posible al problema bajo estudio, es
necesario seguir una serie de pasos específicos y tomar ciertas precauciones que
se discutirán a continuación. Muchos autores han planteado diferentes pasos para
el desarrollo de un estudio de simulación exitoso. Sin embargo en general todos
estos intentos parecen converger o pueden ser resumidos en los pasos
presentados por el Dr. Averill M. Law (2009) y que son mostrados en la figura 4:21Paso 1: Formular el problema y definir los objetivos
Este es uno de los pasos más importantes del estudio de simulación, ya que aquí
se define el propósito del proyecto y el alcance que el mismo debe de tener. Los
objetivos a definir deben de ser específicos, realistas y alcanzables y deben de ser
una representación de las expectativas de las partes interesadas (stakeholders).
Paso 2: Recolectar la información del sistema y definir supuestos
Este es el paso que consume más tiempo en todo el estudio de simulación. Aquí
se identifica, recoge y analizan los datos que definen el sistema a ser modelado.
Al final de este paso se obtiene un modelo conceptual del sistema a ser simulado.
Dicho modelo está conformado por un diagrama de flujo del sistema que toma en
consideración su estructura, flujo y lógica de operación. También se especifican
las distribuciones de probabilidad que modelan las entradas del sistema y
cualquier algoritmo y supuesto a ser utilizado.
Paso 3: Validar el modelo conceptual
En este paso se revisa cada uno de los supuestos bajo los cuales se construyó el
modelo conceptual. Esta revisión incluye lógica de flujo, tiempos y movimientos,
comportamiento de los recursos y entidades, etc. Esta validación se hace ante los
dueños del proyecto, es decir el gerente del sistema, los operarios, etc.
Paso 4: Construir (programar) el modelo
En este paso se programa el modelo conceptual utilizando algún software de
simulación comercial tal como Flexsim. A este modelo programado se le conoce
como el modelo de simulación y es en el en donde se corren los experimentos.
Paso 5: Validar el modelo programado
Este es uno de los pasos más desatendidos y sin embargo más determinantes de
un estudio de simulación. Aquí el usuario revisa que el modelo de simulación es
una representación creíble del sistema real. Para hacer esto se comparan los
resultados del modelo de simulación con los de variables semejantes en el
22sistema existente; a esto se la llama validación de resultados. También se debe
revisar que los resultados del modelo de simulación sean consistentes con los
resultados que se esperan el sistema debería de presentar. El observar la
animación de la simulación es sumamente útil para fomentar la credibilidad del
modelo. Igualmente se pueden desarrollar análisis de sensibilidad para ver qué
factores tienen el impacto más grande en las variables de desempeño del sistema.Figura 4. Los pasos para conducir un estudio exitoso de simulación
Fuente: Law (2009)Paso 6: Diseñar, conducir y analizar los experimentos
Una vez que se tiene un modelo de simulación que representa adecuadamente el
sistema real, se debe correr la simulación para cada configuración o escenario de
interés. Debido a que este tipo de simulación busca recrear la aleatoriedad de un
sistema real, se deben hacer varias réplicas y utilizar estadística para analizar los
resultados de los escenarios siendo evaluados.23Paso 7: Documentar y presentar los resultados
Se finaliza todo estudio de simulación presentando los resultados y haciendo
recomendaciones de manera que se pueda hacer una decisión informada sobre el
asunto siendo estudiado. El informe final usualmente incluye los supuestos del
modelo (el modelo conceptual), una descripción detallada del programa hecho en
la computadora, así como la validación realizada y los resultados obtenidos del
Sturrock (2009) apunta que algunas de las precauciones que hay que tomar
en cuenta para tener éxito en los estudios de simulación es el asegurarse de
entender bien el sistema que se está modelando (¿cuáles son las entidades?,
¿cómo se transforman?, ¿cuáles son las restricciones?, etc.). Para esto es muy
importante preguntar bastante e involucrar a la mayor cantidad de personas que
conozcan totalmente la operación del sistema. Otro aspecto que debe de
considerarse es la importancia que tiene crear un documento de especificación
funcional que el cliente final pueda aprobar. La idea básica es la de asegurarse
que los clientes finales entienden y están de acuerdo con los objetivos trazados, el
nivel de detalle que presentará el modelo final, los supuestos que se han tomado y
los reportes que serán entregados. Una de las principales razones por las que los
estudios de simulación no cumplen las expectativas del cliente es porque estas
expectativas no han sido suficientemente socializadas y manejadas.
Finalmente hay que asegurarse de administrar apropiadamente el proyecto,
ya que un proyecto exitoso es aquel que se termina a tiempo, que se mantiene
dentro del presupuesto aprobado, alcanza los objetivos propuestos y alcanza o
supera las expectativas del cliente (Harrell et al., 2000). Para que esto se logre se
requiere de objetivos bien claros, de participantes del equipo de simulación
comprometidos y talentosos, del manejo apropiado de las expectativas del
proyecto y del apoyo decidido de la administración.242.4Uso de la simulación en aeropuertos
A través de la literatura revisada se encontraron varios estudios en los quea través de la simulación de eventos discretos se obtuvo una mejora y en algunos
casos la optimización de ciertos sistemas aeroportuarios. Kontoyiannakis, Serrano,
Tse, Lapp y Cohn (2009) realizaron una estructura basada en simulación que
evalúa la política de asignación de puertas de embarque (gates) cuando existe
una capacidad reducida en la pista de aterrizaje debido a problemas en las
condiciones climáticas. Este estudio se realizó enfocándose en el impacto que
ésta reducción tiene en el retraso de los pasajeros y su nivel de insatisfacción. En
vista que tuvieron que hacerse muchos supuestos para poder contrarrestar la falta
de datos, sus resultados no pueden usarse para resolver directamente un
problema del mundo real. El propósito de este estudio fue más bien demostrar
cómo esta estructura basada en simulación puede ser usada para conducir a otros
a analizar y comparar diferentes escenarios. Sin embargo, de este trabajo en
particular se rescatan dos elementos:
•El uso de una ecuación que define la variable de control, en este caso
llamada Insatisfacción del Pasajero, la cual esta expresada en función de
diferentes parámetros bajo estudio y puede ser usada para optimización.•El uso de diferentes políticas básicas para buscar cuál de ellas disminuye la
insatisfacción de los pasajeros utilizando la ecuación antes descrita.
Otro ejemplo es el Gatersleben y van der Weij (1999) y Takakuwa y Oyama(2003) quienes realizaron estudios de simulación del flujo de pasajeros en
terminales aeroportuaria en Holanda y Japón respectivamente. En ambos casos
los modelos fueron construidos para entender las relaciones existentes entre los
diferentes procesos por los que pasan los pasajeros y entender las causas de la
formación de cuellos de botella en cada uno de ellos. En ambos proyectos se
buscó entender el funcionamiento del sistema para luego sugerir soluciones
integrales (que no degeneraran otros procesos) que pudieran ser introducidas en
desarrollos futuros de los aeropuertos específicos. Una de las herramientas
usadas en el estudio de Gatersleben y va der Weij es el uso de un modelo estático
25(en un lugar específico a través del tiempo) para generar un modelo de la
necesidad dinámica de recursos. Estos recursos podrían ser los agentes de
migración que dependen de la hora del día (la cantidad de pasajeros que arriban
depende de la aerolínea, la cual tiene una hora de llegada específica).
Otro estudio interesante fue el desarrollado por Appelt, Batta, Lin y Drury
(2007) en el Aeropuerto Internacional de Buffalo Niagara que tenía como meta
identificar retrasos y crear escenarios para mejorar la eficiencia en el área de
registro (check-in). Este estudio en particular consistió inicialmente en recolectar
datos de las diferentes áreas de registro para luego usar esa información para
desarrollar un modelo de simulación que muestra el flujo de pasajeros a través de
los diferentes modos de registro. Finalmente se realizó un análisis de diferentes
escenarios en base al tiempo de espera y al tiempo total promedio en el sistema.
Una herramienta interesante usada en el estudio fue el análisis de datos mediante
ANOVA, utilizado para poder determinar si existía una diferencia significativa entre
el tiempo de servicio de grupos de 3, 4 o 5 pasajeros o si se podía asumir que
tomaba el mismo tiempo atender grupos de 3 en adelante.2.5Correlación entre Seis Sigma y la simulación
Tal como se explicó inicialmente, las metodologías Seis Sigma y Lean sehan convertido en la manera estándar de resolver problemas operacionales y de
diseño tanto en sistemas de manufactura como de servicio. Mientras las técnicas
de Seis Sigma buscan llevar a cabo iniciativas de mejora continua, las de Lean
intentan reducir las fuentes de desperdicio en los procesos. En años recientes
ambas metodologías se han combinadas en lo que se denomina Lean Six Sigma.
Sin embargo esta metodología tiene limitantes ya que la mayoría de sus técnicas
utilizan modelos estáticos y determinísticos a los que les falta la variabilidad
dinámica del proceso real (Ramakrishnan, Drayer, Tsai y Srihari, 2008).
La simulación de eventos discretos ha probado ser una herramienta valiosa
para incorporar los aspectos lógicos, matemáticos y estructurales del sistema o
proceso siendo simulado. Los modelos se caracterizan por tomar en consideración26no solo las interacciones que las diferentes entidades presentan entre sí, sino
también la variabilidad e incertidumbre de los procesos dentro del sistema. Esto
significa que en lugar de tener que realizar experimentos en el sistema real, estos
pueden hacerse en el modelo simulado. Además, la simulación incluye el uso de
variables parametrizables, lo que permite experimentar con diferentes escenarios
para estudiar mejor el problema y así poder encontrar la mejor solución posible.
De acuerdo a Standridge y Marvel (2006) las deficiencias de la metodología
Lean y Six Sigma pueden ser contestadas a través de la simulación. Esta es una
herramienta poderosa que puede ser utilizada perfectamente en las etapas de
Analizar y Mejorar de un proyecto DMAIC. De hecho, Bruce Gladwin (2003),
gerente de servicios de consultoría para ProModel Solution´s Manufacturing and
Logistics Group dice que la simulación le agrega gran valor a un proyecto DMAIC
debido a que esta:
•Toma en consideración la variabilidad e interdependencias.•Puede probar muchas soluciones alternativas de manera fácil y rápida.•Se pueden desarrollar modelos con poco riesgo y sin interrumpir los
procesos existentes.•Deja fuera de la toma de decisión a la subjetividad y la emoción.•La animación hace que esta sea una buena herramienta para ayudar a
“vender” las mejores soluciones a otros.•Los modelos reutilizables animan a la mejora continua.•Puede considerarse el impacto tanto en clientes, operaciones y procesos.
Debido al entendimiento de los grande beneficios que traería una sinergiaentre Seis Sigma y la simulación existen varios esfuerzos enfocados a integrar
estas metodologías tales como las publicaciones de Miller y Ferrin (2005), quienes
utilizaron la simulación en un proyecto Seis Sigma en un Hospital para modelar la
variabilidad en los procesos, Solding y Gullander (2009) los cuales presentaron el
desarrollo de un mapa de cadena de valor dinámico (value stream map) de un
sistema usando simulación, o el caso de Ramakrishnan, Drayer, Tsai y Srihari
(2008) quienes presentaron una arquitectura de diseño de modelo integrado de
27simulación para Seis Sigma para el estudio de problemas de proceso y diseño en
un ambiente de manufactura de servidores.
La experiencia de muchos años ha probado que la metodología Seis Sigma
definitivamente mejora la calidad de un proceso. A pesar que la simulación es una
de las muchas herramientas que pueden ser usadas en esta metodología, sin
embargo debido a su poder esta debería de ser la herramienta de elección.2.6Paradigma de simulación de Flexsim
William Nordgren (2002), CEO de Flexsim Software Products define aFlexsim como un “ambiente de software orientado a objetos usado para
desarrollar, modelar, simular, visualizar y monitorear flujos de proceso dinámicos
de actividades y sistemas.” Entre las características que tiene el ambiente de
Flexsim es que trae integrado dentro de si el compilador C++ y permite el uso de
este lenguaje o el de una librería pre compilada llamada Flexscript para la
programación de rutinas dentro del software. Toda la animación usada por el
software es OpenGL lo que hace que la animación pueda ser mostrada en 2D y
3D con una calidad de realidad virtual excepcional y en tiempo real. Además,
todas las imágenes y gráficos usados son objetos estándar de la industria tales
como .DXF, .3DS, .WRL y .SKP.
Nordgren explica que hay cinco pasos básicos para construir un modelo
bajo el paradigma de programación de Flexsim:
1. Desarrollar un layout del modelo
Este layout se logra seleccionando y arrastrando objetos de la librería de
objetos de Flexsim (ver Figura 5) y colocándolos en la ventana principal. En
vista que la ventana principal es una vista espacial en 3D una vez que los
objetos han sido colocados el usuario puede rotarlos en los ejes x, y, z así
como cambiar su elevación en el eje z para obtener una orientación
adecuada utilizando operaciones con el ratón que se describen en detalle
en la sección de ayuda del software.28Figura 5. Librería de objetos de Flexsim
Fuente: Elaboración propia, tomado del software de simulación Flexsim (2011)2. Conectar objetos con los puertos
Cada objeto tiene una cantidad ilimitada de puertos de entrada, salida y
centrales para comunicarse con otros objetos. Los puertos de entrada y
salida son utilizados para definir la ruta que las entidades (flowitems) han
de seguir en el sistema y se distinguen porque aparecen al lado izquierdo y
derecho del objeto respectivamente. Este tipo de conexión se logra
haciendo clic en un objeto y arrastrando el ratón hacia un segundo objeto
mientras se mantiene apretada la letra ´A´ y se deshace haciendo lo mismo
pero apretando la letra ´Q´ (ver Figura 6). Existe un botón en el menú de
herramientas que permite entrar en un modo de conexión de manera que
se puede hacer lo mismo sin necesidad de mantener apretada las letras del
teclado. En el caso de los puertos centrales, estos son usados como nodos
de referencia para el uso de recursos y se conectan haciendo clic y
arrastrando el ratón mientras se mantiene apretada la letra ´S´.
3. Editar el look y configurar el comportamiento de los objetos
Una vez que el layout del modelo está conectado es necesario agregar la
lógica y los datos de funcionamiento a los objetos. Para hacer esto hay que
hacer clic doble en cada objeto para lanzar así la ventana de propiedades
29del objeto (el GUI del objeto). En esta ventana (ver Figura 7) se pueden
configurar los tiempos de ciclo, las capacidades y velocidades, la lógica de
ruteo, los tiempos muertos, y otras opciones gráficas (La imagen 2D o 3D
del objeto puede ser cambiada para lucir como el objeto real). Todas las
opciones tienen listas de selección (picklist) y pueden también ser definidas
por el usuario usando Flexscript o C++.Figura 6. Usando puertos de conexión
Fuente: elaboración propia, tomado del software de simulación Flexsim (2011)Figura 7 Ejemplo de la ventana de propiedades de un objeto
Fuente: Elaboración propia, tomado del software de simulación Flexsim (2011)304. Compilar y correr el modelo creado
Una vez que la lógica ha sido asignada y los parámetros de entrada han
sido configurados el usuario puede iniciar a simular escenarios en el
modelo creado y hacerlo a una velocidad de ejecución elevada. Flexsim
posee una herramienta llamada “Experimenter” que permite definir
variables, condiciones y restricciones a ser evaluadas en cada escenario
con un numero configurable de réplicas (ver Figura 8).Figura 8. Herramienta de experimentación de Flexsim
Fuente: Tutorial del software Flexsim (2007)5. Revisar los resultados obtenidos
Los resultados de cada corrida de la simulación pueden visualizarse
dinámicamente mientras el modelo está corriendo en tiempo comprimido o
en tiempo real (ver Figura 9). Adicionalmente a la animación del modelo los
resultados de cada corrida pueden ser analizados y comparados usando
una serie de reportes disponibles en el menú de “Reportes y Estadísticas” o
usando la aplicación para el manejo de la base de datos creado Flexsim
Chart (ver Figura 10).
31Figura 9. Ejemplo de animacion en Flexsim
Fuente: Elaboracion propia, tomado del software de simulacion Flexsim (2011)Figura 10 Herramienta para el análisis de resultados Flexsim Chart
Fuente: Tutorial del software Flexsim (2007)En Flexsim las entidades se llaman flowitems y son definidas en los objetos
llamados “Source”. Los recursos son los objetos que están disponibles en la
librería y las actividades se programan en cada uno de estos objetos.32Capítulo 3.METODOLOGIAEste capítulo presenta la arquitectura que se propone para la resolución de
problemas combinando el método DMAIC con la construcción y utilización de
modelos de simulación de eventos discretos. A esta metodología propuesta se le
llamará DMAIC-Sim, ya que a pesar de que usa como base la metodología DMAIC
de Seis Sigma, esta ha sido ajustada para ser usada en conjunto con la simulación
de eventos discretos y tomar así ventaja de las bondades de ambas herramientas.
Para poder realizar este trabajo se siguieron los siguientes pasos:
1. Investigar sobre el funcionamiento de Seis Sigma y la metodología DMAIC.
2. Identificar los puntos de congruencia entre la metodología DMAIC y los
pasos para realizar un estudio de simulación de eventos discretos.
3. Identificar cuáles de las herramientas estadísticas usadas para llevar a
cabo los pasos de DMAIC pueden ser usados en un estudio de simulación.
4. Proponer una arquitectura de mejora que integre aquellas herramientas
DMAIC que son apropiadas para un estudio de simulación.
5. Desarrollar un proyecto de mejora utilizando la arquitectura propuesta.
De acuerdo a esta metodología establecida, se realizó un trabajo de
investigación sobre Seis Sigma y la metodología DMAIC el cual fue acompañado
de un análisis que busco identificar como los pasos de un estudio de simulación
pueden ser incorporados en los cinco pasos de un estudio DMAIC. La figura 11
presenta la relación encontrada entre DMAIC y los pasos que sigue un estudio de
simulación estándar y la figura 12 presenta que herramientas estadísticas y no
estadísticas deben de ser utilizadas y en qué orden bajo esta arquitectura.3.1Fase 1
De acuerdo a la arquitectura DMAIC-Sim, la fase 1 es “Identificar y definir elproblema que debe resolverse”. Esta fase permite establecer el objetivo de mejora
del estudio. En esta fase se especifica el objetivo del estudio capturando la voz del
33cliente (VOC) en cuanto a aquellas cosas que de acuerdo a su percepción no
están funcionando bien en el sistema, y categorizando todas estas ideas mediante
un diagrama de afinidad. Este ejercicio debe permitir el análisis y la selección de
un problema o situación que será el enfoque del estudio y que redunde en gran
beneficio para la mejora del sistema y que sea de prioridad para la organización.
Una vez identificado el problema en el que se enfocara el estudio, se prepara el
contrato entre el equipo que desarrollara el proyecto y la administración de la
empresa (chárter del proyecto). En este documento se especifican los objetivos,
alcance y nivel de detalle del proyecto.Figura 11. Las fases DMAIC y su relación con un estudio de simulación
Fuente: Elaboración propia3.2Fase 2
La fase 2 se llama “Construir un modelo del sistema para medir sudesempeño”. En esta fase se construye un modelo de simulación conceptual del
proceso actual (“As Is”) que permita identificar los diferentes causantes del
problema bajo estudio. Estas causas podrían ser cuellos de botella, mal balanceo
de líneas, poca disponibilidad de recursos, fallos en maquinaria, etc. El primer
paso que se toma es la elaboración de un mapa SIPOC del sistema. Este mapa
permite identificar de manera general las entradas y salidas del sistema así como
34los procesos y suplidores del mismo. Este mapa es una guía general para la
subsiguiente construcción de un diagrama de flujo más completo del sistema bajo
estudio. Para hacer esto es necesario recoger información que permita la
construcción de dicho diagrama que será el inicio de la construcción del modelo de
simulación. La recolección de estos datos es la tarea más desafiante y que
consume más tiempo de todo el estudio de simulación. Esto se debe a que en la
mayoría de los casos estos datos no se encuentran fácilmente disponibles.Figura 12. Arquitectura integrada DMAIC-Sim junto con sus herramientas
Fuente: Elaboración propiaLos datos requeridos de un sistema para la construcción de un modelo
pueden dividirse en tres grandes categorías:35•Datos estructurales – los objetos del sistema que serán modelados tales
como las entidades, los recursos y localidades del sistema.•Datos operacionales – la información del comportamiento y la lógica del
sistema, es decir donde, cuando y como las actividades y eventos son
desarrollados.•Datos numéricos – información cuantitativa del sistema tal como el tiempo
de ciclo de los procesos, las tasas de arribo de las entidades, las
capacidades de las líneas de espera, etc.
La información de datos estructurales en su mayoría no requiere de ningúnprocesamiento adicional en vista que es usada para la construcción del diagrama
de flujo y la parte lógica del modelo. Sin embargo, para poder usar ciertos datos
operacionales tales como decisiones de flujo probabilísticas y la mayoría de los
datos numéricos recolectados del sistema, estos deben de ser analizados e
interpretados mediante estudios estadísticos. Entre los cálculos estadísticos
necesarios se encuentra el cálculo de la muestra de datos a recolectar para poder
calcular los tiempos de actividad.
Hay varias maneras de determinar el tamaño de la muestra tales como
hacer un censo de una población pequeña, utilizar el tamaño de la muestra de un
estudio semejante, usar tablas publicadas y aplicar fórmulas para calcular el
tamaño de la muestra. Existen varias fórmulas que pueden usarse las cuales
dependen de criterios tales como el propósito del estudio, tamaño de la población,
el nivel de precisión, el nivel de confianza y el grado de variabilidad de los
atributos siendo estudiados. Hay fórmulas para calcular la muestra de una
proporción y fórmulas para calcular la muestra de una media y estas dependen de
cuales de los criterios son conocidos. Las dos fórmulas que son útiles para esta
Tamaño de la muestra para estimar la media:=. /  .  . ( − 1) + /  . ó36TamaĂąo de la muestra para estimar proporciones:=. /  . .  . ( â&#x2C6;&#x2019; 1) + /  . . ĂłEn donde:
n = es el tamaĂąo de la muestra
N = es el tamaĂąo de la poblaciĂłn
â&#x2C6;?/ = es la variable estandarizada de la distribuciĂłn normal
 = es la varianza de la muestra
p = es la probabilidad de ĂŠxito, o proporciĂłn esperada
q = es la probabilidad de fracaso
d = es la precisiĂłn del muestreo
â&#x2C6;? = es el nivel de significancia
Otra herramienta estadĂ­stica necesaria es la prueba de independencia o de
correlaciĂłn que confirma que las muestras son en realidad aleatorias. Hay varias
tĂŠcnicas que pueden usarse para determinar independencia, entre ellas se
encuentran las grĂĄficas de dispersiĂłn y las de correlaciĂłn. Estas graficas se
pueden hacer usando el software Excel o software estadĂ­stico especializado. Una
vez que los datos han sido analizados estos deben de convertirse a un formato
mĂĄs apropiado para un modelo de simulaciĂłn. Existen al menos tres maneras de
representar los tiempos de actividad y tiempos de arribo encontrados en un
modelo de simulaciĂłn:
â&#x20AC;˘Los datos pueden ser usados exactamente como fueron adquiridos.â&#x20AC;˘Una distribuciĂłn empĂ­rica puede ser usada para caracterizar los datos.â&#x20AC;˘Se puede seleccionar una distribuciĂłn teĂłrica que se ajuste a los datos.37De los tres métodos, el preferido es la utilización de distribuciones teóricas
en vista que estas minimizan irregularidades artificiales en los datos y asegura que
valores extremos sean incluidos. El procedimiento para convertir los datos
recolectados a una distribución estadística teórica consiste en realizar una prueba
de bondad de ajuste. Estas pruebas pueden realizarse utilizando métodos tales
como la prueba de Chi-Cuadrado o la de Kolmogorov-Smirnov. Sin embargo, la
mayoría de software de simulación posee paquetes estadísticos que permiten
determinar automáticamente y con precisión que distribución estadística de
probabilidad mejor representa un set de datos.3.3Fase 3
La fase 3 se ha denominado “Analizar el sistema mediante simulación paraidentificar causas que afectan su desempeño”. En esta fase es en donde se
traduce el modelo conceptual a un modelo real computarizado. Para hacer esto es
necesario conocer el paradigma de programación del software de elección y
transferir los datos recopilados a una representación computarizada del
comportamiento e interacciones de los elementos del sistema. Este modelo será
usado inicialmente para realizar pruebas que confirmen o rechacen hipótesis
sobre posibles causas que afecten el desempeño del sistema. Más adelante, este
mismo modelo será utilizado como base para la construcción de modelos que
pongan a prueba las posibles soluciones para el problema (modelo “TO BE”).
Para asegurar que el modelo construido puede representar adecuadamente
al sistema real, es necesario validar si este arroja resultados que sean
estadísticamente semejantes a los del sistema real. Para hacer esto es necesario
conducir una prueba de hipótesis de medias o de proporciones de una y/o dos
muestras comparando los resultados de cierta variable de desempeño en el
modelo y en sistema real. Para realizar la prueba de hipótesis de una muestra se
usa la siguiente hipótesis:H0 : µ = x
Ha : µ ≠ x
38Rechazando la hipótesis nula H 0 si t < −tα / 2 o si t > tα / 2 en donde t se calcula
usando la siguiente ecuación (para muestras pequeñas de menos de 30 datos):x−µ
nt=Ecuación 3Para realizar la prueba de hipótesis de la diferencia de dos medias se usa la
siguiente hipótesis:H 0 : µ1 − µ 2 = 0
H a : µ1 − µ 2 ≠ 0
Con la misma de rechazo recién presentada en donde t se calcula usando la
siguiente ecuación (para muestras pequeñas):t=( x1 − x2 ) − ( µ1 − µ 2 )
s p  + 
 n1 n2 Ecuación 42En donde:sp22
n1 − 1)S1 + (n2 − 1)S 2
(n1 − 1) + (n2 − 1)Ecuación 5Y para el caso de muestras grandes (más de 30 datos) se rechaza la hipótesis
nula H 0 si z < − zα / 2 o si z > zα / 2 en donde z para una sola media se calcula
usando la siguiente ecuación:z=x−µ
nEcuación 6Y para la diferencia de dos medias se usa la siguiente ecuación:39z=( x1 − x2 ) − ( µ1 − µ 2 )σ 12
n1+σ 22Ecuación 7n2En el caso de la diferencia entre dos proporciones, la hipótesis que se usa es:H 0 : p1 − p2 = 0
H a : p1 − p2 ≠ 0
Rechazando la hipótesis nula H 0 si z < − zα / 2 o si z > zα / 2 en donde z se
calcula usando la siguiente ecuación (independiente del número de datos):z=( p1 − p2 ) − ( p1 − p2 )
s p1 − p2Ecuación 8En donde:s p1 − p2 =p1 (1 − p1 ) p 2 (1 − p 2
n2Ecuación 9Una vez que el modelo se ha comprobado como estadísticamente valido se
procede a realizar diagramas de causa-efecto para buscar las causas del
problema bajo estudio. Utilizando el modelo de simulación creado se estudia que
efectos se producen en el sistema al hacer cambios en las variables que se
asumen son las causas. En vista que la simulación busca replicar la variabilidad
inherente en el sistema real, es necesario hacer varias corridas y utilizar intervalos
de confianza para rechazar o no la hipótesis referente a las causas. Este proceso
se realiza hasta que se confirman cuales variables son en efecto causantes del
estado de nuestro sistema y se genera una lista de factores causales significantes.3.4Fase 4
Al igual que con la metodología Seis Sigma, la mayoría del tiempo en el quese desarrolla esta arquitectura se dedica a las primeras tres fases. En estas tres
40fases se identifica el problema a solucionar, se construye el modelo de simulación
y se presentan posibles estrategias para la mejora. En esta primera etapa se hace
la caracterización del problema y del sistema. La segunda parte la componen las
dos fases restantes en donde se trabaja con el modelo de simulación construido
para buscar la solución que optimice el sistema y aumente así la calidad.
Con el modelo de simulación construido y validado, y habiendo identificado
de manera certera las causas del problema bajo estudio se pueden proponer ideas
para solucionar el problema o mejorar el sistema. En la fase 4 denominada,
“Explorar escenarios para mejorar el desempeño del sistema”, se estudian los
resultados de los experimentos diseñados a partir de estas ideas propuestas. Para
hacer esto se construyen modelos de simulación a partir del modelo inicial que fue
validado, en los cuales se implementan las propuestas de mejora que toman en
cuenta las causas identificadas. Los resultados son analizados usando múltiples
corridas, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis. Además de revisar la
mejora en las variables de desempeño bajo estudio es importante hacer también
un análisis de costo beneficio para revisar que las medidas propuestas son
Para poder ahorrar tiempo y esfuerzo a la hora de estudiar escenarios en
sistemas en los que se tienen múltiples variables (factores causales) con rangos
de acción amplios, se aconseja hacer uso de herramientas de optimización que
corran las iteraciones automáticamente. Esto permite identificar cual configuración
de variables arroja el mejor valor en la variable de desempeño bajo estudio. Para
hacer esto se deben identificar las variables de decisión (factores causales) del
sistema las cuales deben de ser definidas como valores de tipo numérico (enteros
o reales) con un rango definido (límite inferior y superior). Luego se deben
construir funciones objetivo (variables de respuesta) en término de las variables de
decisión previamente definidas. Finalmente se define el número de réplicas a
correr y se ejecuta el optimizador el cual usa un algoritmo que busca una solución
que maximice o minimice la función objetivo propuesta. Los resultados obtenidos41permitirán desarrollar un plan de mejora que pueda ser implementado en el
sistema real.3.5Fase 5
La fase 5 se llama “Implementar un sistema para mantener y controlar lamejora”. Esta fase es el último paso de la metodología y tiene como objetivo
asegurar que el proceso que ha sido mejorado pueda ser sostenido. En esta fase
se busca monitorear el proceso utilizando las métricas definidas y otras
herramientas de medición para asegurar la capacidad que el sistema tiene a
través del tiempo. Para hacer esto se debe de crear un plan de control que se
vuelva la guía de mantenimiento de los cambios positivos realizados. Entre las
estrategias que pueden usarse en este plan se encuentran la creación de gráficos
de control (discutido en el capítulo 2) y el cálculo de la capacidad del proceso.
La capacidad que tiene un proceso se verifica mediante la revisión de los
índices y . Para calcular dichos índices es necesario calcular la media y la
desviación estándar de los datos, así como el límite superior (USL) y el límite
inferior (LSL) de la especificación del cliente.Cp =USL − LSL
6σEcuación 10Este índice mide la capacidad del proceso si este es estable y sigue una
distribución normal. Mientras más alto es el menor la variación de ese proceso. USL − Media Media − LSL 
C pk = min 
Ecuación 11Si la media del proceso no está centrada, sobreestima la capacidad del proceso
y es necesario usar el índice el cual divide la capacidad del proceso en dos
valores. El menor de estos valores representa la capacidad del proceso.
Finalmente todo el trabajo realizado se documenta en un informe que
examina el objetivo del proyecto, que problemas o defectos se encontraron, que
42herramientas se utilizaron para identificarlos, que acciones correctivas se tomaron
y que resultados se obtuvieron. Este informe tambi茅n describe como se construy贸
y valido el modelo que se utiliz贸 para hacer la experimentaci贸n.43Capítulo 4.IMPLEMENTACIÓNEste capítulo presenta la implementación de la metodología DMAC-Sim en
la resolución de un problema del área de arribo de pasajeros del aeropuerto de
San Pedro Sula. Para hacerlo se siguen las cinco fases de la metodología y se
listan las herramientas estadísticas y no estadísticas usadas. Además se describe
el modelo construido y la manera en que fue validado, así como los diferentes
escenarios evaluados.4.1Identificar y definir el problema que debe resolverse
La Cámara de Comercio e Industrias de Cortes recibe muchas quejas departe de sus socios referente al largo tiempo que les toma a ellos y al resto de
pasajeros ingresar finalmente al país (Reina, 2010). Por esta razón se solicitó a la
facultad de ingeniería de Unitec un estudio de la situación actual del área de arribo
de pasajeros del aeropuerto de San Pedro Sula junto con una propuesta de
posibles soluciones para esta problemática. En vista que la solicitud fue directa y
específica, no fue necesario hacer un análisis exhaustivo de la voz del cliente para
identificar qué proyecto realizar.
4.1.1 Charter del proyecto
Debido a los propósitos demostrativos de este estudio, no se presentan
todas las partes del chárter del proyecto.
Nombre del ProyectoReducción del tiempo de espera del área de migración del
aeropuerto internacional de San Pedro Sula.Objetivo del ProyectoProponer una solución que reduzca significativamente el tiempo
que esperan en migración los pasajeros que arriban aéreamente al
aeropuerto de San Pedro Sula.Patrocinador del ProyectoCámara de Comercio en Industrias de CortesFecha de Inicio10 Marzo 2011Fecha de Finalización13 Mayo 2011Esfuerzo estimado120 horas44Alcance del proyecto
El proceso de mejora a desarrollar y el modelo de simulación a construir
como parte de este trabajo no considerarán todo el aeropuerto y sus operaciones,
de apertura automática. Los escenarios que serán estudiados se limitaran a
explorar cómo se comporta el sistema ante cambios en la política de atención en
las áreas de migración y búsqueda e inspección de equipaje dentro del área de
arribo de pasajeros del aeropuerto.
El aeropuerto es, para el viajero extranjero que viene por primera vez a
Honduras o para el nacional que regresa después de mucho tiempo fuera, la
primera impresión con la que se queda del país. Sin embargo, debido a las largas
colas en el área de migración del aeropuerto Ramón Villeda Morales de San Pedro
Sula, esta no es una impresión grata y placentera. El presidente de la Cámara de
Comercio e Industrias de Cortes (CCIC) recibe muchas quejas sobre esta larga
espera y la imagen negativa que deja a turistas y posibles inversionistas. Es
necesario hacer algo que mejore significativamente esta área del aeropuerto.
Involucrados claves del proyecto
de San Pedro SulaIng. Allan PadillaPermisos de acceso al aeropuerto y sus
diferentes terminalesJefe de Migración del
Aeropuerto de SPSSr. José Hipólito ZelayaInformación histórica y de lógica de
proceso, acceso al área de migración.Director Ejecutivo de la
Industrias de CortesLic. Raúl ReinaPatrocinador del proyecto,
autorizaciones y contactos.Oficial Encargado de
Laboratorios en UNTECIng. Allan VillatoroAcceso a laboratorios con software de
simulación y análisis estadístico.Administrador del
ProyectoIng. Jared R. OcampoIngeniero encargado de coordinar y
desarrollar el proyecto de mejora.45Entregables del proyecto
•Modelo de simulación del sistema actual y del sistema con mejoras creado
usando el software Flexsim.•Informe final conteniendo la validación del modelo y las propuestas de
mejora junto con sus planes de control.Criterios de éxito del proyecto
•Encontrar una solución que disminuya el tiempo promedio de espera de los
pasajeros en migración en un 20% del tiempo actual.4.2Construir un modelo del sistema para medir su desempeño
Para poder construir un modelo de simulación del sistema es necesarioiniciar construyendo un modelo conceptual del mismo. De acuerdo a Harrell et. al
(2000), este modelo conceptual es el resultado de la recolección de datos y la
formulación en la mente del modelador (suplementado con diagramas y notas) de
como un sistema en particular opera.
4.2.1 Mapa SIPOC del sistema
Para construir este modelo conceptual se inició desarrollando un mapa
SIPOC (ver figura 13) para entender a grandes rasgos cómo funcionaba el sistema
bajo estudio. De este mapa se determinó que había dos fuentes importantes para
el modelo para las cuales se debía calcular su tasa de inter-arribos:
•Llegada de pasajeros (aerolíneas aterrizando en SPS)•Llegada de maletas (tiempo que esperan por ellas los pasajeros)También se identificaron cuatro estaciones principales en el sistema que requerían
información de tiempos de servicio y lógica de funcionamiento:
•Revisión en migración (trámites migratorios de todos los pasajeros)•Búsqueda de equipaje (pasajeros buscan sus maletas en el carrusel)
46•Inspección de equipaje (inspección para buscar objetos no declarados).•Pago y tramite de aduanas (pago de impuestos de introducción).Figura 13. Mapa SIPOC del sistema de migración del aeropuerto
Fuente: Elaboración propia, basado en Brue (2002)4.2.2 Diagramas de flujo y recolección de datos
El aeropuerto internacional Ramón Villeda Morales es una de las terminales
aéreas más importantes de Honduras, ubicado en la ciudad de San Pedro Sula, la
cual es conocida como la capital industrial del país. El aeropuerto cuenta con dos
terminales, ambas equipadas con oficinas de migración, puertas y escaleras
eléctricas, aire acondicionado, etc. y es administrada por la empresa Interairports
propiedad del Grupo Terra. De acuerdo a José Hipólito Zelaya, jefe de Migración
del aeropuerto, “Más de 30,000, entre hondureños residentes en el extranjero y
turistas, han ingresado durante lo que va de este mes por el aeropuerto Ramón
Villeda Morales”. De hecho, de acuerdo a las estadísticas que maneja Migración,
en promedio se han estado recibiendo durante el mes de Diciembre entre 1,800 y
2,000 personas diarias (La Prensa, 21/12/2010). Sin embargo, el promedio diario
de personas durante el resto del año es de aproximadamente 1,000 personas.
4.2.2.1Diagrama de flujo del sistemaEl flujo que todos estos pasajeros deben de seguir para ser autorizados por
la oficina de Migración para ingresar legalmente al país puede ser dividido en ocho
47pasos, los cuales pueden ser seguidos total o parcialmente por los pasajeros
dependiendo de sus circunstancias:
1Traslado a Migración: Consiste en caminar desde la puerta del avión, a través
de la manga telescópica y del pasillo, hasta la parte inferior de las escaleras
que conectan el área de recepción de pasajeros con el área de espera de
Migración. Este paso no será considerado en el modelo.2Fila para Migración: El pasajero espera en fila para ser atendido en uno de los
mostradores de Migración. Este paso inicia al ingresar el pasajero al pasillo
que conecta las gradas con los mostradores. El pasillo de conexión tiene
marcado en el piso tres líneas de espera que guían a los pasajeros a tres
mostradores (ver figura 14) que permiten acomodar a 6 oficiales de migración
(2 por mostrador). Existe un mostrador adicional que normalmente no está en
uso pero que está disponible para casos de emergencia. A pesar que los
mostradores están señalizados sugiriendo que cada uno de ellos atiende
diferentes tipos de pasajeros (residentes hondureños, extranjeros y casos
especiales) en realidad esta separación no se respeta.Figura 14. Mostradores de atención de Migración en el aeropuerto
Fuente: Foto de elaboración propia483Revisión en Migración: El pasajero o grupo de pasajeros (si viajan en familia)
es atendido por un oficial de Migración. En vista que hay diferentes tipos de
pasajeros (residentes hondureños, residentes de Centroamérica, extranjeros y
casos especiales), así como diferentes niveles de experiencia en los oficiales
de Migración, el tiempo de atención varía de acuerdo a estas variables.4Búsqueda de Equipaje: Una vez que Migración ha dado el visto bueno para
que el pasajero ingrese al país, si este trae equipaje consigo entonces procede
a buscar su equipaje, de otra manera sale directamente al área de inspección
para que su equipaje de mano sea inspeccionado. En el diagrama de la figura
15 se puede observar que el aeropuerto cuenta con dos carruseles en donde
el personal de la aerolínea coloca el equipaje de los pasajeros. A los primeros
pasajeros que salen les toma más tiempo recoger sus maletas en vista que los
toca esperar a que estas sean colocadas en el carrusel, esto luego se
normaliza una vez que el flujo de equipaje se estabiliza.Figura 15. Layout del área total de arribo de pasajeros del aeropuerto
Fuente: Elaboración propia5Fila para Inspección de Equipaje: Una vez que el pasajero tiene consigo su
equipaje, este se forma en fila a esperar que el mismo sea inspeccionado
usando rayos X. Esta inspección se hace para asegurarse que el pasajero no49trae consigo objetos que debieron ser declarados ante el personal de aduana.
Para hacer esto el pasajero se coloca frente a una de las dos máquinas de
rayos X disponibles.
6Inspección de Equipaje: Todos los pasajeros deben de pasar sus pertenencias
a través de una de las dos máquinas de rayos X para que el personal de
aduana pueda observar lo que el pasajero trae. Si el contenido del equipaje
está de acuerdo a las normativas establecidas el pasajero puede pasar a la
puerta de salida y abandonar la terminal.7Inspección Manual de Equipaje: Si se ven irregularidades en los contenidos del
equipaje de un pasajero, este pasa a una inspección manual en donde un
agente abre las maletas y hace una revisión minuciosa de sus contenidos. Si
todos los contenidos están de acuerdo a las normativas establecidas el
pasajero puede abandonar la terminal. Si se descubren elementos dentro del
equipaje que debieron ser declarados en aduana el pasajero pasa a la oficina
de aduana para hacerlo y pagar la cuota correspondiente.8Pago y Trámites de Aduana: El pasajero pasa a una oficina para realizar el
pago correspondiente a la introducción de mercancía al país. Una vez que el
pasajero ha hecho el correspondiente pago este puede salir de la terminal con
su equipaje y mercancía.
Toda la información estructural del sistema (entidades y recursos) puedeser obtenida de la lista de pasos que siguen los pasajeros para ser procesados en
el sistema y de su correspondiente diagrama de flujo. Las entidades son los
pasajeros que arriban los cuales pueden ser de cuatro tipos: hondureños
residentes, centroamericanos que están dentro del tratado de libre circulación
(CA4), extranjeros y pasajeros con casos especiales (personas de la tercera edad,
embarazadas o con discapacidad). Estos pasajeros pueden venir solos, en parejas
o en grupos (3 o más pasajeros). Adicionalmente las maletas que los pasajeros
recogen pueden ser consideradas entidades que luego son unidas a los pasajeros
en el paso 4 (búsqueda de equipaje). En el caso de los recursos se pueden
identificar cinco lugares en los que las entidades se detienen para ser procesadas:
los mostradores de migración, el carrusel de equipaje, las máquinas de rayos x,
50las estaciones de revisión manual y la oficina de aduana. Previo a estos recursos
siempre existe una línea de espera para manejar la diferencia entre la tasa de
servicio de los recursos y la tasa de llegada de las entidades. La figura 16 muestra
un diagrama de flujo de todo el proceso.Figura 16. Diagrama de flujo del proceso de arribo de pasajeros
Fuente: Elaboración propia4.2.2.2Tasa de llegada de pasajeros y maletasPara la construcción del modelo es necesario conocer información sobre las
llegadas de entidades al sistema. Entre esa información se encuentra la tasa de
llegada de los pasajeros al aeropuerto y cuánto tiempo después de su arribo y a
que frecuencia comienzan las maletas a transitar por el carrusel. La información
del arribo de pasajeros fue obtenida de registros históricos del aeropuerto y la del
tiempo de descarga de las maletas de toma empírica de tiempos.51Arribo de pasajeros
En la Figura 17 se puede observar un resumen del itinerario semanal de
llegadas de aviones al aeropuerto junto con el promedio de pasajeros que trae
cada avión tomando en consideración 1 semana de información. De un análisis
rápido se puede observar que existen 3 sets de horas pico en el aeropuerto:
•6:25 a.m. – 7:50 a.m. (promedio de 372 pasajeros)•11:41 a.m. – 1:00 p.m. (promedio de 457 pasajeros)•3:35 p.m. – 5:15 p.m. (promedio de 238 pasajeros)
En vista que la intención es simular una situación conocida que permitavalidar el modelo, se decidió usar información del horario establecido entre las
11:41 a.m. y la 1:00 p.m. como para establecer los inter-arribos de pasajeros y
tomar igualmente muestras en este horario para determinar tiempos de actividad.Figura 17. Resumen del itinerario semanal de llegadas de aerolíneas
Fuente: Elaboración propia, tomado de registros históricos de Migración.El conocer la proporción de los tipos de pasajeros existentes es importante para
más adelante modelar los arribos de pasajeros de acuerdo a estos porcentajes.
52Usando registros históricos del movimiento migratorio del aeropuerto se
logró determinar que el 50% de los pasajeros que arriban al país son hondureños,
el 5% son centroamericanos con tratado de libre circulación (CA4), 43% son
pasajeros internacionales y un 2% son pasajeros que requieren de alguna
acomodación especial (embarazadas, discapacitados, etc.)Distribución de Pasajeros
InternacionalesHondureñosCentroamericanosCasos Especiales5% 2%43%
50%Figura 3.5 Distribución de pasajeros arribando al aeropuerto
Figura 18. Distribución de pasajeros arribando al aeropuerto
Fuente: Elaboración propia, usando el software ExcelArribo y búsqueda de equipaje
Se determinó que el 12% de los pasajeros que llegan al aeropuerto solo
traen maletas de mano y por lo tanto no necesitan ir al carrusel a buscar equipaje.
Sin embargo el restante 88% debe de buscar sus maletas antes de poder salir del
aeropuerto. La mayoría del tiempo el equipaje llega en el mismo avión de los
pasajeros, por lo que la búsqueda de equipaje por parte de estos se puede
modelar tomando en cuenta dos tiempos: tiempo de posicionamiento y tiempo de
búsqueda. Primero se calculó el tiempo promedio que le toma a la compañía
encargada de manejar el equipaje descargar las maletas del avión y colocarlas en
el carrusel de la terminal (posicionamiento) y luego se calculó el tiempo promedio
53que le toma a un pasajero encontrar su equipaje en dicho carrusel (búsqueda).
Las compañías que manejan el equipaje son:
•Compañía Warren – atiende las aerolíneas Delta, Taca, Aeroméxico y
Continental Airlines.•Tecnologías Unidas – atiende las aerolíneas Copa, American Airlines y el
resto de las empresas que vuelan a San Pedro Sula.
En vista que son dos las compañías que hacen este trabajo se tomaronmuestras del tiempo que le toma a cada compañía trasladar el equipaje hasta el
carrusel y se desarrolló el análisis de bondad de ajuste para determinar las
distribuciones estadísticas que mejor representan estos tiempos. También se
tomaron muestras del tiempo que le tomo a los pasajeros localizar su equipaje una
vez en la estación. Para hacer esto se cronometro el tiempo desde que el pasajero
arribo al sector en el que se encuentra el carrusel, hasta que el pasajero tuvo sus
maletas en su posesión. Para este análisis se tomó el tiempo de localización de
equipaje una vez que ya había maletas circulando en el carrusel. Los datos
obtenidos de estos análisis se observan en la figura 19.Figura 19. Tiempo de traslado y búsqueda de equipaje
Fuente: Elaboración propia, usando el software Expertfit4.2.2.3Tiempos de procesamiento en las estacionesEn vista que el aeropuerto no cuenta con datos históricos de los cuales se
puede hacer uso, la información de los tiempos de ciclo de los recursos a ser54modelados tuvo que ser obtenida por medio de una toma directa de tiempos de
proceso. Los procesos de los que se obtuvo información fueron:
•Atención en los mostradores de migración (de acuerdo al tipo de pasajeros
siendo atendido y cantidad de personas siendo atendidas a la misma vez)•Carga de equipaje en carrusel•Identificación y recolección de equipaje en carrusel•Inspección en la máquina de rayos x•Inspección manual de equipaje•Pago y tramites en la oficina de aduanaCálculo general del tamaño de la muestra
Para poder calcular el tiempo de proceso de las diferentes actividades del
sistema, fue necesario realizar tomas de tiempos usando principios de ingeniería
de métodos. Para esto se debió determinar la cantidad de pasajeros a considerar
(tamaño de la muestra) para cada actividad. Como se explicó en la metodología,
los elementos que determinan el tamaño de la muestra son el tipo de muestreo a
emplear (cómo y con qué frecuencia se medirá), la varianza o dispersión de la
variable de medición (a mayor variabilidad, mayor es la necesidad de un tamaño
de muestra grande) y la confiabilidad mínima que se espera lograr (proveniente
del error de muestreo y del nivel de confianza).
El tipo de muestreo que se usó en este estudio es el muestreo aleatorio
simple y se usó un nivel de confianza del 95% con un 10% máximo de error de
muestreo. En vista que la dispersión de la variable que se quería medir no era
conocida y era muy difícil realizar una muestra piloto, se utilizó la ecuación 2 para
calcular el tamaño de la muestra para proporciones. Los supuestos que se usaron
para el cálculo del tamaño muestral fueron:
•Para obtener la varianza poblacional se utilizan los parámetros p = q = 50%,
obteniendo un producto máximo entre ambos (por lo tanto una muestra
mayor a la necesaria)55•Un nivel de confianza de 95% implica un nivel de significancia de 0.05 y por
lo tanto un ∝/ = 1.96.•Debido a que no se contaba con datos históricos y a la dificultad de adquirir
datos se consideró aceptable una precisión de 10%.•En vista que los pasajeros llegan con cada vuelo, se consideró el peor
escenario para establecer la población. Este caso se manifiesta cuando se
combina la llegada de varios aviones durante las horas pico (ver Figura 17),
lo que hace una población de aproximadamente 460 pasajeros que deben
ser atendidos de una vez. En vista que el modelo que será construido solo
generará una llegada de pasajeros a la vez (no inter-arribos a través del
día), se utilizó el valor de 460 pasajeros como la población de estudio.Dado estos supuestos, el tamaño de la muestra para calcular los tiempos de
actividad debe de ser de al menos:
=460x1.96 x0.5(0.5)
= &'()*+,+
460x0.10 + 1.96 x0.5(0.5)Por lo tanto, para encontrar que distribución estadística mejor representa
los tiempos de proceso en migración, carrusel, inspección por rayos x, inspección
manual y pago de aduana se le tomo el tiempo a 80 pasajeros. En el caso del
cálculo de la distribución porcentual del tipo de pasajeros, se utilizaron datos
estadísticos del movimiento migratorio de los últimos 6 meses. La información fue
obtenida del informe mensual que genera el departamento de migración.
4.2.2.4Análisis estadístico de los datos numéricosLos datos numéricos recolectados fueron analizados para encontrar los
valores que serían usados en el modelo de simulación a validar:
Revisión en migración
Utilizando el tamaño de muestra establecido, se seleccionaron de manera
aleatoria pasajeros de acuerdo a los cuatro tipos de pasajeros determinados
previamente y se cronometró el tiempo que le tomo a los oficiales de migración
56atenderlos. Se consideró a los pasajeros en dos categorías, los que son atendidos
individualmente y los que son atendidos en familia (grupo).
Inicialmente se analizó a los pasajeros que son atendidos individualmente.
Para hacer esto se registraron los tiempos de atención, se generó un diagrama de
dispersión para analizar la independencia y la aleatoriedad de los datos y luego
estos fueron introducidos al software para ajuste de distribuciones estadísticas
ExpertFit. Usando este software se determinaron las distribuciones estadísticas
teóricas que mejor se ajustaban a los datos recolectados (ver Figura 20).Figura 20. Tiempo de atención para pasajeros individuales por tipo
Fuente: Elaboración propia, usando el software ExpertfitEn el caso de los pasajeros que son atendidos como familia (en grupo), no
se consideraron grupos de más de 5 pasajeros, ya que en su gran mayoría solo se
presentan en casos especiales de grupos de Iglesias que vienen a dar servicio al
país. Estos casos los maneja migración de forma especial y no serán
considerados en este modelo. Se consideraron entonces grupos de menos de 5
pasajeros y de este análisis se determinó que solo el 6% de los pasajeros
atendidos en migración son atendidos en grupo (como familia).57Se realizó un análisis de varianzas (ANOVA) para determinar si existía una
diferencia significativa entre el tiempo de servicio de grupos de 3, 4 o 5 pasajeros
o si se podía asumir que tomaba el mismo tiempo atender a cualquiera de estos
grupos. Los resultados de la ANOVA (Figura 21) mostraron que la hipótesis nula
debe de rechazarse y que por lo tanto el promedio de tiempo de atención de 3, 4 o
5 pasajeros (familias) no es estadísticamente el mismo.Figura 21. ANOVA del tiempo de atención de grupos en migración
Fuente: Elaboración propia, usando el software ExcelEn vista que de acuerdo a la ANOVA no se puede asumir que el tiempo de
atención es igual para los grupos, se buscó validar si se podía usar los tiempos de
atención calculados previamente (Figura 20) para simular el tiempo de atención de
dichos grupos. Para hacer esto se dividió el tiempo que tomaba atender al grupo
entre el número de personas que lo componían para calcular de esta manera el
tiempo de atención individual. Con estos valores se realizó una prueba de
hipótesis para la diferencia entre dos medias, en donde la hipótesis nula era que la
media del tiempo de atención de individuos calculado previamente era la misma
que la media de atención en grupos, si este tiempo se separa en tiempo de
atención individual. Usando un 95% de confiabilidad se encontró que las medias
son estadísticamente iguales (ver figura 22) y por lo tanto no se simulara la
atención a grupos, sino que se usaran tiempos de atención individual.
58Figura 22. Prueba de hipótesis de medias para la atención de grupos
Fuente: Elaboración propia, usando el software Excel y PHStatInspección de equipaje
Al igual que con los otros tiempos de proceso, se registraron los tiempos de
inspección en ambas estaciones de rayos x así como en las cuatro mesas de
inspección manual y se realizó el análisis estadístico correspondiente. Los datos
fueron ajustados usando ExpertFit y de este análisis se concluyó que las
distribuciones estadísticas teóricas que mejor se ajustan a los datos recolectados
son la distribución Pearson 6 y la Inverse Gaussian (E) respectivamente (ver
Figura 23). También se observó que la proporción aproximada de maletas que
deben ser inspeccionadas manualmente es del 18%.Figura 23. Tiempo de inspección de equipaje en aeropuerto
Fuente: Elaboración propia, usando el software ExpertfitTrámite de aduana
Aquellos que requieren declarar bienes ante aduana pasan a la oficina de
aduana para pagar el impuesto correspondiente. De acuerdo a datos históricos del
59aeropuerto y de la observación, se calculó que solo un 5% de todos los pasajeros
que arriban al aeropuerto de San Pedro Sula pasan por la oficina de aduana. De
este porcentaje, 3.5% declara directamente que necesita ir a aduanas y 1.5% es
enviado al ser descubierto en la inspección que traen objetos que debieron ser
declarados y no lo fueron. El tiempo que un pasajero típico pasa en la oficina de
aduana pagando impuestos correspondientes puede observarse en la Figura 24.Figura 24. Tiempo de inspección de equipaje en aeropuerto
Fuente: Elaboración propia, usando el software ExpertfitTiempo de movimiento de pasajeros
En Flexsim el tiempo de movimiento de pasajeros se calcula internamente
en el software a partir de la velocidad a la que se trasladan las entidades. Para
calcular esto se tomó una muestra de pasajeros sin maletas y con maletas y
usando una distancia conocida se calculó el tiempo que se tardaban en
trasladarse en dicho tramo. De esto se obtuvo que:
•Velocidad de tránsito de pasajeros sin maletas = 0.92 mts/seg•Velocidad de tránsito de pasajeros con maletas = 0.89 mts/segSe hizo una prueba t para la diferencia entre las dos medias y no se pudo
rechazar la hipótesis nula que la velocidad promedio es la misma y por eso se
utilizó la misma velocidad para el movimiento de las entidades con o sin maletas
(0.92 mts/seg).
El conjunto de diagramas de flujo, porcentajes de distribución y tiempos de
llegada y proceso es lo que forma el modelo conceptual del sistema que servirá de
base para construir el modelo de simulación del sistema.604.3Analizar el sistema mediante simulación para identificar
causas que afectan su desempeño
Un modelo de simulación es una representación computarizada de comolos elementos de un sistema particular se comportan e interactúan entre sí.
Usando el paradigma de programación de Flexsim se construyó un modelo de
simulación de sistema a partir del modelo conceptual creado. Para hacer esto se
simularon los arribos de pasajeros y de maletas usando Sources, las filas de
espera usando Queues y en algunas ocasiones Conveyors, se usaron Separators,
Combiners, Processors y Multiprocessors para las operaciones de procesado de
pasajeros y se usaron flownodes para simular el flujo de los pasajeros.
Para facilitar la creación del modelo, este fue construido por partes (submodelos) y luego estas partes fueron unidas dentro del modelo final. Inicialmente
se construyó el sub-modelo de las ventanillas de migración en donde se validó las
llegadas de pasajeros, la distribución de los mismos dentro de las líneas de espera
y el tiempo de atención de estos en las ventanillas de migración dependiendo del
tipo de pasajero siendo atendido. El siguiente sub-modelo que se construyó fue el
de la búsqueda de equipaje. En este sub-modelo se trabajó el tiempo de arribo del
equipaje a partir del tiempo de llegada de los pasajeros así como la unión de los
pasajeros y su equipaje mediante combinadores. El último sub-modelo que se
desarrollo fue el de inspección y salida. En este sub-modelo se programó la
separación del pasajero y su equipaje (para su inspección mecánica y manual), las
proporciones de inspección y pago de aduanas y la unión final del pasajero y su
equipaje para su salida del sistema.
4.3.1 Arribo de pasajeros
Los arribos de entidades definen el tiempo, la cantidad y la frecuencia de
los pasajeros que entran al sistema. En este caso los pasajeros llegan todos de
una sola vez (con cada vuelo), por lo que se usó el objeto Source (en este caso
llamado Llegada Pasajeros) para generar entidades utilizando el modo de
operación “Arrival Schedule”. Bajo este modo de operación el usuario especifica
en una tabla la cantidad de entidades que arriban y el tiempo en que estas arriban.
61Para hacer más fácil el ingreso de datos por parte del usuario, se utilizó la
herramienta dentro de Flexsim “excel interface” (ver Figura 25) que permitió
ingresar la información de arribo de pasajeros en el Source a través de una tabla
global de Flexsim conectada por medio de una hoja electrónica creada en Excel.
En la hoja electrónica se colocó y codifico la hora de llegada de los vuelos y
la cantidad de pasajeros que viene en cada uno de ellos (“Arribo de Pasajeros”),
así como el tiempo de posicionamiento de las maletas dependiendo de la
aerolínea y la distribución de pasajeros (ver Figura 26). La hoja electrónica fue
protegida para evitar problemas de configuración y solo se dejaron habilitados los
campos en los que el usuario debía de introducir datos. También se creó una lista
de validación para evitar errores de escritura. La creación de este interfaz permitió
poder configurar de manera rápida y flexible diferentes elementos dentro del
modelo y crear de esta forma diferentes escenarios.Figura 25. Configuración de la importación de datos desde Excel
Fuente: Elaboración propia, usando el software Flexsim62Figura 26. Interfaz en Excel de ingreso de pasajeros del modelo de simulación
Fuente: Elaboración propia, usando el software ExcelLas entidades usadas fueron “TaskExecuters” los cuales permiten simular
un pasajero caminando. Para hacer esto se configuro cada objeto que procesaba
a la entidad escogiendo en la viñeta de “Flow” la caja de selección “Use Transport”
y en la opción “Request Transport From” seleccionando “Task Executer as a
Flowitem”. La creación de los diferentes tipos de pasajeros se hizo en el Trigger
“OnExit” del Source que genera las entidades. Para hacer esto se usó una
distribución empírica creada a partir de la sección “Distribución” del interfaz de
Excel (Figura 26). Este código convierte las entidades entrantes en tres itemtypes
diferentes diferenciados por color y con las cantidades correspondientes a la
proporción establecida en el interfaz. El envío de pasajeros a la fila adecuada se
logró programando la caja de selección “Send to Port” de la viñeta Flow del Queue
conectado al Source para que lo hiciera de acuerdo al itemtype de la entidad.
También se creó en cada entidad una etiqueta (label) llamada “aerolínea” la
cual es creada a partir de la aerolínea en la que el pasajero viaja para controlar así
a que carrusel debe de dirigirse para recoger su equipaje. Los pasajeros
63(entidades) procedentes de las aerolíneas Continental, Taca, Aeroméxico y Delta
reciben una etiqueta 1 y los que proceden del resto de las aerolíneas reciben la
etiqueta 2. Mediante el uso de un Queue colocado al salir de las cabinas de
migración se controla hacia que carrusel se dirigen las entidades (ver Figura 27).
Las entidades con etiqueta 1 se dirigen al primer carrusel (el más grande) y las
entidades con etiqueta 2 al segundo carrusel.Figura 27. Configuración de flujo de entidades usando etiquetas
Fuente: Elaboración propia, usando el software Flexsim4.3.2 Filas de espera y procesadores
Las filas de espera se programaron usando una combinación de Queues
(Filas) y NetworkNodes (nodos de red). Los queues fueron configurados en cuanto
al tamaño y posición (altura y rotación) para ajustarse al funcionamiento y
distribución del sistema real. Para asegurarse que la orientación de las entidades
dentro de los queues fuera la correcta se usó el trigger “OnEntry” para rotar las
entidades apropiadamente. Las velocidades de transito de los pasajeros fueron
ajustadas globalmente al cambiar la velocidad del TaskExecuterFlowItem en base
al cálculo de velocidad de movimiento de los pasajeros descrito previamente. Esto
permitió modelar adecuadamente el tiempo de movimiento de los pasajeros a
64Las actividades que requieren de procesamiento fueron modeladas usando
objetos Processor configurados con un tiempo de proceso correspondiente a la
distribución estadística calculada usando el software Expertfit. La distribución
usada para el tiempo de espera en migración puede verse en la Figura 20, y la
forma en que se manejaron los casos para cada uno de los tipos de pasajeros
puede verse en la Figura 28. La distribución para el tiempo de inspección de
equipaje usando la máquina de rayos X así como la de inspección manual en la
Figura 23 y la distribución para el tiempo de atención en la oficina de aduana
puede verse en la Figura 24.Figura 28. Configuración de flujo de entidades usando etiquetas
Fuente: Elaboración propia, usando el software FlexsimPara mejorar la representación visual del modelo se dibujaron las diferentes
estaciones del sistema (mostradores de migración, máquina de rayos x, estación
de revisión manual), así como la arquitectura del edificio utilizando el software
CAD Solidworks. Para poder usarlos dentro de Flexsim estos objetos fueron
convertidos a formato VRML y sustituidos en el 3D Shape de los objetos estándar
de simulación (ver figura 29). Además los elementos fueron ajustados usando los
factores de forma (Shape Factors) para que las entidades se trasladaran de forma
visualmente correcta.
65Figura 29. Modelo en 3D del área de migración del aeropuerto
Fuente: Elaboración propia, utilizando los software Flexsim y Solidworks4.3.3 Llegada y recolección de equipaje
El sub-módulo de búsqueda de equipaje fue construido usando un Source
para generar entidades (maletas) controlado mediante el interfaz en Excel creado
previamente. La salida de las maletas tiene un delay de tiempo a partir del tiempo
en que arriban los pasajeros (ver Figura 26). Al tiempo de arribo de los pasajeros
se le agrego el tiempo de posicionamiento del equipaje en los carruseles (ver
Figura 19). Se usó el mismo Source para alimentar ambos carruseles usando
como señal de separación el ItemType de la maleta. Este ItemType fue generado
usando la etiqueta “aerolínea” descrita en la sección 4.3.1.
Las maletas generadas ingresan a una banda transportadora que tiene la
forma del carrusel y que las recircula hasta que un pasajero llega a buscar y
recoger su maleta. La unión entre pasajero y maleta se logra mediante un
procesador con capacidad especifica (capacidad de búsqueda simultanea de
equipaje en el carrusel) y tiempo de procesamiento (tiempo de búsqueda de
equipaje). Este procesador fue conectado a un combinador que “empaca” una
maleta a un pasajero para luego salir juntos de la estación. Se escribió código
(Figura 30) para asegurar que la orientación y posición de la maleta se viera
correcta con respecto al pasajero.
66Figura 30. Código para posicionamiento adecuado de la maleta
Fuente: Elaboración propia, utilizando los software Flexsim4.3.4 Inspección de maletas y salida del sistema
Una vez que el pasajero obtiene su maleta, este debe de llevarla a la
estación de inspección de equipaje. Se usó un separador para simular la máquina
de inspección por rayos x. Los pasajeros fueron dirigidos a un queue mientras que
las maletas se detenían de acuerdo al tiempo calculado previamente (Figura 23).
Una vez que la maleta fue inspeccionada esta se volvió a unir al pasajero usando
un combinador para continuar el proceso. De acuerdo al modelo conceptual, el
18% de las maletas deben pasar una inspección manual, por lo que en la viñeta
Flow se configuro la opción “Send to Port” para enviar el 18% de las maletas a la
inspección manual y el resto a la salida (By Percentage). La inspección manual
igualmente fue simulada usando un procesador. El 88% de los pasajeros saliendo
de la inspección por rayos x y el 100% de los pasajeros saliendo de la inspección
manual se conectaron a un queue con dos destinos, el 5% dirigiéndose a la
aduana y el 95% a un queue de Salida del Sistema. La aduana fue simulada
usando un procesador con tiempo de procesamiento según la distribución
calculada en la Figura 24. Una vez procesados estos pasajeros fueron también
enviados al queue Salida del Sistema.
Los queues Fila1 (final de la fila de pasajeros nacionales), Fila 2 (final de la
fila de pasajeros internacionales) y Salida del Sistema (final de todo el sistema)
fueron programados para registrar los tiempos que a las entidades les tomo llegar
a esos lugares en tablas globales para su posterior análisis (ver Figura 31).
67Figura 31. Código para creación de tablas globales con tiempo de espera
Fuente: Elaboración propia, utilizando los software Flexsim4.3.5 Verificación y validación del modelo de simulación
Un modelador debe de convertir un sistema del mundo real a un modelo
conceptual y este a su vez en un modelo de simulación. Debido a la complejidad
que tienen estos pasos, es necesario validar que el modelo final es una buena
representación del sistema real. Para hacer esto es necesario establecer un
estándar de comparación para saber si el modelo está corriendo adecuadamente.
Por supuesto que es imposible construir un modelo que sea exactamente igual al
sistema real, por esta razón lo que se busca es obtener una validación funcional
del modelo. Esta validación busca establecer que el comportamiento de las salidas
del modelo tiene la suficiente exactitud como para que el usuario pueda confiar en
los resultados de la simulación y usarlos para tomar decisiones en el mundo real.
68En Flexsim existen al menos tres cosas que pueden hacerse para
asegurarse de tener un modelo valido, las primeras dos corresponden a la
verificación y la última a la validación en si del modelo:
•Revisar el código por errores de sintaxis y semántica.•Observar que la animación sigue el comportamiento establecido en el
modelo conceptual y observado en el sistema real.•Revisar que las variables de desempeño entreguen valores que son
razonables de acuerdo a lo observado en el sistema real.Revisión de código
Referente a la revisión de código para buscar errores de sintaxis, Flexsim
presenta la ventaja que usa plantillas predeterminadas de código que minimizan el
trabajo de programación del usuario y con esto las oportunidades de cometer
errores. Además, el programa compila el código escrito inmediatamente al
aplicarlo a cada objeto, de manera que si existe algún error de sintaxis aparece
una ventana emergente (compiler console) indicando el lugar en donde se produjo
el error para su corrección inmediata. Usando estas herramientas se aseguró que
todo el código utilizado había sido programado adecuadamente y que no existían
El modelo construido fue corrido para revisar que la animación se veía y se
comportaba de acuerdo a lo esperado. Para hacer esto el modelo se corrió a una
velocidad lenta y se observaron diferentes áreas del modelo para buscar
inconsistencias. También se revisaron los porcentajes de pasajeros generados de
cada tipo, de maletas que pasan al sector de inspección manual y los porcentajes
de pasajeros que van a la aduana. Todos estos valores coincidieron con los
valores obtenidos del modelo conceptual previamente realizado. Además se
aseguró que las rutas de desplazamiento fueran correctas y que los tiempos de
movimiento se acercaran a los del sistema real.69Revisión de variables de desempeño
Un modelo de simulación puede funcionar correctamente (haber sido
verificado) y aun así no ser una representación exacta del sistema. Por esta razón
los modelos de simulación deben de ser verificados y validados. Si un modelo está
basado en información exacta y el modelo ha sido verificado para que trabaje
como se espera, entonces se puede decir que el modelo es válido. Para asegurar
la validez del modelo se pueden usar diferentes técnicas, sin embargo en este
estudio se usara la técnica más común de validación: comparación del desempeño
del modelo con el desempeño del sistema real (prueba de hipótesis respecto a la
media o a la varianza).
Para poder validar el modelo se decidió usar como variable de desempeño
comparativa el tiempo promedio que los pasajeros pasan en el sistema. Para
hacer esto se tomó una muestra aleatoria de 80 pasajeros en el sistema real y se
calculó el tiempo que a estos les tomo salir del sistema (23.59 minutos). Luego se
procedió a correr el modelo de simulación usando 15 réplicas estadísticamente
independientes y se hizo una prueba de medias de una muestra compararon
ambos valores usando una prueba de hipótesis (ver figura 32).Figura 32. Prueba de hipótesis para la validación del modelo de simulación.
Fuente: Elaboración propia, utilizando los software Excel y PHStat70Como se observa en la Figura 32, la hipótesis nula no se puede rechazar y
por lo tanto se puede decir que el tiempo promedio que a los pasajeros les toma
salir del sistema es estadísticamente igual al tiempo promedio de salida del
sistema generado por el modelo de simulación. Por lo tanto, el modelo se
considera válido y listo para usarse en la evaluación de escenarios y su análisis
subsiguiente.4.4Explorar escenarios para mejorar el desempeño del sistema
La simulación de eventos discretos no provee por sí mismo una solución aun problema, sino que provee los medios para evaluar soluciones propuestas al
estimar como estas se comportan cuando son simuladas. Con el modelo del área
de migración del aeropuerto ya construido y validado ahora es necesario identificar
las causas del problema bajo y estudio, generar ideas para solucionarlo y analizar
estas posibles soluciones en modelos de simulación construidos a partir del
modelo que ha sido validado.
4.4.1 Identificación de causas del problema
Como se estableció inicialmente, el problema bajo estudio era el largo
tiempo que tienen que esperar los pasajeros para salir del área de migración del
aeropuerto. Si bien es cierto el promedio de este tiempo es 24.6 + 1.06 minutos,
hay pasajeros (los últimos) que les toca esperar hasta 43 minutos para terminar
todo el proceso. Para identificar las causas de esta espera tan larga se realizó un
diagrama de causa efecto (Figura 33) en donde se identificó cuatro posibles
factores del problema: retraso en la revisión en migración, en la entrega del
equipaje, en la revisión de las maletas y en el pago en aduana. De estos cuatro
factores solo se analizaron los retrasos en migración y en la entrega de equipaje,
los cuales se vislumbraron como los lugares con mayores oportunidades de
•Retrasos en la revisión en migración:
Se observó que normalmente 4 agentes de migración atienden a todos los
pasajeros que ingresan al aeropuerto, uno está asignado a los pasajeros
71nacionales y 3 asignados a pasajeros internacionales y casos especiales.
Solo cuando los pasajeros internacionales han sido atendidos uno de los
agentes asignados a ellos atiende a los nacionales y los otros dos se retiran
a cumplir con otras ocupaciones. También se observó que varios pasajeros
se colocan en filas equivocadas generando confusión y retraso y que
algunos de ellos no llevan llenos los formularios migratorios y de aduanas lo
que genera que el tiempo de atención se aumente.Figura 32. Diagrama de causa y efecto para la espera en migración.
Fuente: Elaboración propiaPosibles Soluciones:
o Identificar cual es la cantidad y distribución optima de agentes de
migración a asignar dependiendo de la cantidad y distribución de
pasajeros para minimizar el tiempo de espera. Para hacer esto se
puede obtener de parte de las líneas aéreas unos minutos luego del
despegue del avión la cantidad y la distribución de pasajeros que
vienen en los vuelos para poder hacer una asignación dinámica de
agentes de migración. Para lograr una solución más integral se
requeriría de letreros luminosos configurables que permitieran la72asignación de pasajeros nacionales e internacionales de acuerdo a la
decisión de distribución y cantidad de agentes calculada.
o Asignar un agente bilingüe que se encargue de guiar pasajeros a las
filas correctas y que ayude a llenar los formularios de migración y
aduana antes de llegar al mostrador.
•Retrasos en la entrega y recuperación de maletas
Observando tanto el sistema real como el modelo simulado se identificó que
la causa más importante de retrasos en recuperación de maletas es la falta
de agilidad de parte de las compañías encargadas de colocar el equipaje en
el carrusel. Debido a esto a pesar que se logre mejorar el tiempo de salida
de los pasajeros de migración no se puede mejorar el tiempo de estadía en
o Realizar un proyecto DMAIC-SIM específico para el proceso de
colocado de equipaje en los carruseles del aeropuerto para buscar
reducir el tiempo de entrega del equipaje en por lo menos un 20%.4.4.2 Optimización del número y distribución de oficiales de migración
Esta etapa se inició construyendo un sub-modelo del área específica de
migración (Figura 33), es decir las llegadas de los pasajeros, su traslado hacia los
mostradores de migración y su procesamiento. Con este sub-modelo se buscó
encontrar la mejor configuración (cantidad y distribución) de oficiales de migración
para la atención eficiente de los pasajeros. Para hacer esto se partió del modelo
validado y se borró todo lo que no estaba dentro del foco de análisis haciendo
algunos cambios que facilitaran la realización de un estudio de optimización en el
sub-sistema. Las varias estaciones de migración fueron simuladas usando dos
procesadores a los que se le podía aumentar el número de entidades que podían
procesar simultáneamente (uno para atender pasajeros nacionales y otro para
atender pasajeros internacionales). Se asumió que los pasajeros con situaciones
especiales harían una tercera fila pero no tendrían oficiales de migraciones
especiales para atenderlos, sino que serían atendidos por el resto de los oficiales
73pero de manera prioritaria (pasarían al frente de las otras dos filas). Igualmente se
programó el sub-modelo de manera que si los oficiales encargados de atender
pasajeros internacionales ya no tenían pasajeros que atender pasaran a atender
pasajeros nacionales y viceversa.Figura 33. Sub-modelo de llegada de pasajeros y atención en migración.
Fuente: Elaboración propia, utilizando el software FlexsimPara el estudio de optimización se usó el software Optquest en conjunto
con Flexsim. El criterio de optimización usado fue minimizar el tiempo en espera
de los pasajeros en las filas y las variables de estudio (variables dependientes)
fueron el número de oficiales de migración asignados a atender a cada tipo de
pasajero. Como actualmente la capacidad máxima de oficiales que pueden
atender pasajeros es 6 (número de mostradores disponibles), se usó como una
restricción el hecho que la suma de los oficiales no debe sobrepasar 6. Se usaron
4 variables dependientes, el promedio de estadía en las filas y el número de
entidades procesadas en cada fila. Con estas variables se construyó la función
objetivo a minimizar (promedio ponderado). Las variables, restricciones y función
objetivo usadas puede observarse en la Figura 34.
El resultado del estudio de optimización sugirió que deberían de usarse 4
oficiales de migración para atender pasajeros internacionales y 2 para atender
pasajeros nacionales. En vista que la intención de este estudio es evaluar qué
sucedería ante diferentes escenarios, se procedió a investigar cual sería la
74configuración apropiada si se estuviera limitado a solo usar 3 o 4 oficiales de
migración. Los resultados del estudio de optimización arrojaron que en ambos
casos solo un oficial debería de ser asignado a los pasajeros nacionales y el resto
a los pasajeros internacionales, esto debido a que el tiempo que toma atender a
una pasajero nacional es menor. Usando estas 3 propuestas se realizaron ajustes
en el modelo original agregándole la condición de que si uno de los oficiales se
queda sin trabajo (se acaban los pasajeros que está atendiendo), este pasa a
atender los pasajeros de las otras líneas. Estos escenarios se corrieron haciendo
10 réplicas de cada uno de ellos y los resultados fueron comparados entre sí. Los
resultados para el tiempo total que les tomo a los pasajeros salir del sistema y el
tiempo que esperaron en la fila de pasajeros nacionales e internacionales fueron
los mostrados en la Figura 35.Figura 34. Pantalla de optimización de atención en migración.
Fuente: Elaboración propia, utilizando el software Flexsim75Figura 35. Resultados de corrida de escenarios para oficiales de migración.
Fuente: Elaboración propia, utilizando el software ExcelDe estas tablas se puede apreciar que los resultados del sistema original (la
forma en que se maneja actualmente) son comparables a los del sistema
mejorado usando solo 3 oficiales (0% de mejoría). A medida que más oficiales de
migración se agregan al sistema el tiempo promedio en fila disminuye (9% y 11%
de mejoría). Sin embargo también se puede observar que para el escenario que
usa 6 oficiales de migración el tiempo promedio total en el sistema no es
significativamente inferior al tiempo promedio obtenido con 4 oficiales (ver Figura
36). En vista que con 6 oficiales el tiempo promedio en fila si es significativamente
bajo, la única explicación es que a pesar que los pasajeros son despachados con
prontitud, estos se quedan atascados en el resto del proceso (recolección y
revisión de equipaje). Por lo que se sugiere:
•Si se mejora el tiempo de entrega y revisión de maletas, usar 6 oficiales
para atender a todos los pasajeros, 2 de ellos atendiendo pasajeros
nacionales (centroamericanos incluidos) y los restantes 4 atendiendo
pasajeros internacionales.•Si no se mejora el tiempo de entrega y revisión de maletas, usar solo 4
oficiales, 1 para pasajeros nacionales y los otros 3 para internacionales.76Figura 36. Diagrama de caja y bigote de escenarios para oficiales de migración.
Fuente: Elaboración propia, utilizando el software Excel y PHStat4.4.3 Llenado de los formularios de migración y aduana
Una de las situación que genera más retrasos en el área de migración es
que hay una cantidad importante de pasajeros no traen los formularios de registro
migratorio llenos. De acuerdo a conversaciones con el jefe de migración en el
aeropuerto de San Pedro Sula, hasta un 30% de los pasajeros llenan estos
formularios hasta que están siendo atendidos por el oficial de migración. Utilizando
una muestra de 30 personas se calculó el tiempo promedio que toma llenar el
registro migratorio y se obtuvo un tiempo promedio de llenado de 1.26 minutos.
Para revisar que significaría en mejora de tiempo de espera el hacer este cambio,
se identificaron los valores atípicos existentes dentro de las muestras tomadas
usando puntuaciones z) y al 30% de estos datos se les rebajo 1.26 minutos. Luego
se volvió a calcular la distribución estadística teórica que mejor representaba el
nuevo set de datos y se obtuvieron los resultados mostrados en la Figura 37.
Los cambios en los tiempos de proceso de los oficiales de migración se
implementaron en el modelo de simulación y se corrieron 10 réplicas77estadísticamente independientes. Los resultados comparativos obtenidos se
observan en la Figura 38.Figura 37. Tiempo de atención mejorado para pasajeros individuales por tipo.
Fuente: Elaboración propia, utilizando el software ExcelFigura 38. Resultados de escenarios con reducción de tiempos en migración
Fuente: Elaboración propia, utilizando el software ExcelComo se puede observar, la reducción en el tiempo total que le toma a los
pasajeros salir del sistema producto de la mejora propuesta es del 12% del tiempo
78original y solo 1% del tiempo previamente mejorado. Sin embargo, la reducción en
el tiempo en fila en el caso de los pasajeros nacionales es del 9% del tiempo
previamente mejorado aunque no se observó mejoría en el tiempo en fila de los
pasajeros internacionales. Al igual que en el caso de la redistribución de oficiales
de migración, existe un cuello de botella para mejorar el tiempo de espera que se
encuentra delante de las estaciones de migración. Igualmente, se sugiere:
•Colocar un agente de migración bilingüe que se asegure que los pasajeros
que están haciendo fila se coloquen en la línea correcta y tengan sus
formularios llenos antes de llegar a las estaciones de migración.4.4.4 Programar un proyecto DMAIC-Sim para la recuperación de equipaje
Para poder revisar si el mejorar el tiempo de colocación del equipaje en el
carrusel mejoraría el tiempo de salida de los pasajeros se corrió el modelo de
simulación haciendo un ajuste de reducción del 20% al tiempo de entrega del
equipaje medido. Los resultados obtenidos de dicha simulación (con 10 réplicas
estadísticamente independientes) se pueden observar en la Figura 39.Figura 38. Resultados de escenarios con reducción de tiempos en carrusel
Fuente: Elaboración propia, utilizando el software Excel79Como se puede observar, con una reducción en el 20% del tiempo de
entrega inicial de las maletas al carrusel adicional a las otras mejoras sugeridas se
logra una reducción del 20% del tiempo de salida del sistema con respecto al
tiempo original y una mejora del 8% con respecto al tiempo previsto con la última
mejora sugerida (cambios en distribución de oficiales de migración e incorporación
de un oficial que ayuda al llenado de formularios mientras se espera en fila). De
acuerdo al modelo usado, si se implementan las mejoras propuestas se espera
tener un tiempo de estadía promedio en el sistema, con un 95% de confianza de
entre 18.86 y 20.23 minutos.4.5Implementar un sistema para mantener y controlar la mejora
La última fase del proyecto es el asegurarse que las variables que se haidentificado que producirán mejoras en el rendimiento del sistema puedan
mantenerse dentro de los límites definidos. De esta manera se busca lograr que
las mejoras estimadas mediante la simulación puedan llevarse a cabo y perduren
a través del tiempo. Para hacer esto se propone la creación de un plan de control
que mida el estado actual del sistema y sirva de alerta para mantener la calidad.
Se sugiere tomar las siguientes medidas:
•Instalar rótulos luminosos programables que permitan cambiar los títulos
mostrados y así re-asignar las estaciones de atención para pasajeros
nacionales e internacionales de acuerdo a la necesidad.•Asegurarse de mantener la proporción de oficiales atendiendo pasajeros
nacionales e internacionales que ha sido descrita previamente.•Colocar una persona que verifique que todos han llenados sus formularios y
que ayude a le ayude a llenarlos a aquellos que no lo han hecho todavía.•Tomar el tiempo en que arriba el primer pasajero y el tiempo en el que sale
el último pasajero y dividirlo entre el número de pasajeros atendidos. Con
estos datos se crea una gráfica R y X-barra y se observa si los datos se
mantienen dentro de control. Si no se mantienen dentro de control hay que
tomar acciones correctivas.80Capítulo 5.CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONESEste capítulo revisa una lista de conclusiones alcanzadas referente a la
metodología utilizada y a los resultados obtenidos del presente estudio. Además
se presentan algunas recomendaciones para el personal del aeropuerto y para
aquellos que busquen continuar el trabajo iniciado con este estudio.5.1Conclusiones sobre la metodología utilizada
Este trabajo propuso la utilización de una metodología de resolución deproblemas que busca integrar los pasos del proceso DMAIC con la simulación de
eventos discretos. La metodología propuesta, denominada DMAIC-Sim, se
compone de 5 pasos que incluyen identificar y definir el problema que debe
resolverse, construir un modelo del sistema para medir su desempeño, analizar el
sistema mediante simulación para identificar causas que afectan su desempeño,
explorar escenarios para mejorar el desempeño del sistema e implementar un
sistema para mantener y controlar la mejora.
Esta metodología fue utilizada para construir inicialmente un modelo
conceptual y luego uno modelo de simulación del área bajo estudio. Este modelo
fue validado utilizando una prueba de hipótesis del valor promedio del tiempo de
transito real dentro del sistema del sistema. Este modelo fue luego usado para
proponer mejoras en el área de recibo de pasajeros del aeropuerto Ramón Villeda
Morales de San Pedro Sula, con el propósito de disminuir el tiempo de transito de
dichos pasajeros. El desarrollo de este proyecto sirve igualmente para sentar las
bases de futuros proyectos de mejora que quieran realizarse siguiendo la
metodología descrita en este informe.5.2Conclusiones sobre los resultados obtenidos
Utilizando el modelo de simulación construido y validado se procedió arealizar un estudio de optimización sobre la cantidad y distribución de oficiales de
migración que deben de atender a los pasajeros que arriban al aeropuerto.
81También se realizaron corridas de simulación para diferentes escenarios con los
que se llegó a las siguientes conclusiones:
•El tiempo promedio que le toma a los pasajeros abandonar el aeropuerto es
de 24.58 + 1.06 minutos (línea base del modelo de simulación).•El tiempo promedio de estadía de los pasajeros cuando se cuenta con 6
oficiales de migración, 4 atendiendo pasajeros internacionales y 2
atendiendo a pasajeros nacionales es de 21.78 + 0.81 min.•El tiempo promedio de estadía de los pasajeros cuando se cuenta con 4
oficiales de migración, 3 atendiendo pasajeros internacionales y 2
atendiendo a pasajeros nacionales es de 22.12 + 0.97 min.•La diferencia entre tiempos de estadía con 6 y 4 oficiales de migración no
es tan significativa debido al cuello de botella que se forma en el carrusel de
recolección de equipaje y en la inspección de maletas.•Si se asegurara que los pasajeros traen llenos sus formularios de migración
antes de ser atendidos por los oficiales el tiempo de estadía de los
pasajeros seria de 21.42 + 0.43 minutos.•Si se logra una disminución del 20% en el tiempo de entrega de las maletas
al carrusel de recolección de equipaje, además de las medidas antes
mencionadas, el tiempo de estadía de los pasajeros seria de 19.54 + 0.68
minutos.5.2RecomendacionesBasado en los resultados obtenidos del estudio realizado siguiendo la
metodología DMAIC-Sim se recomienda:
•Tener 6 oficiales de migración atendiendo a los pasajeros con 4 de los
oficiales atendiendo pasajeros internacionales y 2 atendiendo a los
pasajeros nacionales.•Colocar una persona bilingüe en el área de migración a guiar a los
pasajeros a las líneas correctas y asegurar que estos hayan llenado sus
formularios de migración.
82•Realizar un estudio de como disminuir el tiempo de entrega del equipaje al
carrusel para capitalizar en la disminución del tiempo de espera en el área
de migración.•Realizar un estudio de como optimizar el área de inspección y revisión de
equipaje para mejorar así el tiempo de espera del pasajero en el sistema.•Obtener información en tiempo real de la cantidad de pasajeros y si son
nacionales o internacionales de parte de las líneas áreas para hacer la
asignación y distribución de oficiales de migración de acuerdo a este dato.83Bibliografía
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References: resolución 
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