Propuesta basada en la teoría de colas en el área de cajas para mejorar la satisfacción del cliente en la Clínica San Isidro Labrador SRL de Celendín, 2023
Bibliographic record
Abstract
La teoría de colas es un campo de estudio esencial en la gestión de sistemas. Se centra en el análisis y modelado matemático de la llegada y proceso de elementos en una cola. Esta tesis presenta una investigación exhaustiva sobre los principios y estudios de la teoría de colas en diferentes contextos, como la planificación de recursos, el diseño de sistemas de servicio y la optimización del rendimiento. En este estudio se observa el comportamiento de las colas, analizando parámetros importantes como el promedio de llegada, el promedio de tiempo de servicio y la longitud promedio de la cola. Se utilizan herramientas de simulación como ProModel para evaluar el rendimiento del sistema actual en la clínica San Isidro, específicamente en el área de caja. Se propuso agregar un operario adicional al área, lo cual demostró una reducción notable en el tiempo de espera, pasando de 40 min a 29.78 min. Esta mejora en los tiempos de espera representa una solución efectiva al problema identificado en el estudio. Además, se desarrolló un análisis económico para evaluar la viabilidad de la implementación de un operario adicional. Los resultados mostraron un costo-beneficio de 2.75, respaldando la viabilidad económica de la investigación y apoyando la implementación de la propuesta para aumentar el personal en el área con problemas de atención al usuario.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".