La Teoría de Colas y su aplicación durante la pandemia COVID-19

Abstract

A nadie le gusta esperar. Se dice que, en general, la sociedad actual vive en la cultura de la inmediatez. La gente detesta esperar al autobús, a que por fin salga agua caliente del grifo, a que un agente quede disponible cuando llaman a su compañía telefónica o de seguros; se siente que se está perdiendo el tiempo cuando toca esperar en la cola del supermercado, cuando pasan varios minutos y el ascensor sigue sin llegar, etc. Son innumerables los ejemplos de momentos en los que uno debe armarse de paciencia y esperar su turno en el día a día. Ingenieros de todo el mundo buscan y estudian constantemente formas de reducir los tiempos de espera de todo tipo de situaciones, y es que las esperas se traducen irremediablemente en inconvenientes: acumulación de gente en larguísimas colas, tiempo perdido inútilmente, mala imagen de la empresa que ocasiona la espera y, por tanto, potencial pérdida de clientes, estrés, lucro cesante y un largo etcétera. Como cabía prever, conseguir reducir el tiempo de espera en una situación determinada requiere una inversión, y de la importancia de conocer de antemano si las medidas propuestas conseguirán el efecto deseado o no para así no malgastar dinero nace la necesidad de unos modelos y técnicas que analicen la situación en cuestión. La Teoría de Colas trabaja en el campo de la ingeniería de organización y estudia desde el punto de vista de las matemáticas y la estadística los diversos factores decisivos a la hora de mejorar los tiempos de espera como son, por citar algunos, el tiempo medio de servicio o la capacidad máxima del sistema sin llegar al colapso. Sin embargo, la pandemia COVID-19 que desgraciadamente tanto ha afectado a nuestras vidas también ha hecho lo propio con muchas empresas y organizaciones. Esta se ha erigido como un claro agente transformador de los modelos de gestión motivado por las medidas impuestas por los gobiernos y la reconfiguración de los recursos y de los espacios. Este Trabajo de Fin de Grado tiene como objetivo conocer las herramientas de estudio de sistemas donde se generan líneas de espera, así como realizar una simulación por eventos discretos en Python y analizar los resultados obtenidos de un punto de vacunación contra la COVID-19 implementado en en la Facultad de Derecho y Ciencias del Trabajo de la Universidad de Sevilla en 2021.

Nobody enjoys waiting. It is said that, in general, today's society lives in a culture of immediacy. Everyone hates waiting for the bus, for hot water to finally come out of the tap, for an agent to become available when you call your phone or insurance company; you feel that you are wasting your time while waiting in line at the supermarket checkout, when several minutes go by and the elevator still does not arrive, etc. There are countless examples of situations where you have to wait patiently until it’s your turn on a daily basis. Engineers from all over the world are constantly looking for and studying ways to reduce waiting times in situations of all kinds, since these inevitably translate into inconveniences: accumulation of people in very long queues, time uselessly wasted, bad image of the company and therefore, potential loss of customers, stress, loss of profit and so on. As expected, reducing the waiting time in a given situation requires an investment, and the importance of knowing in advance whether the proposed measures will achieve the desired effect or not, so as not to waste money, gives rise to the need for models and techniques to analyze the situation to be improved. Queuing Theory works in the field of organizational engineering and studies from the point of view of mathematics and statistics the various decisive factors that come into play when trying to improve waiting times, such as the average service time or the maximum capacity of the system without reaching collapse. However, the COVID-19 pandemic that unfortunately has affected our lives in a huge way has also affected many companies and organizations. It has become a clear transforming agent of the management models motivated by the measures imposed by governments and the reconfiguration of resources and spaces. This Final Degree Project aims to learn about the tools used to study systems where waiting lines are generated, as well as to develop a discrete event simulation and analyze the obtained results from a vaccination point against COVID-19 implemented in the Faculty of Law and Labour Sciences of the University of Seville in 2021.