Tesis (Magíster en Ingeniería Industrial)

Este trabajo de grado presenta un caso aplicado para resolver un problema de balanceo de cargas de trabajo
en una importante entidad colombiana del sector bancario, denominada Banco ABC, para un proceso de
Otorgamiento de crédito el cual tiene origen estocástico, con varios indicadores de desempeño relevantes
para la organización lo cual hace que sea multi - objetivo, y además complejo dada la cantidad de variables
y elementos que intervienen en el proceso.
En el estudio realizado se implementó una metodología que abarca pautas recomendadas por otros autores
que han investigado teoría de colas, bajo el enfoque BPM y aplicando herramientas de control de
producción y análisis de operaciones tales como diagramas de red, caracterización de redes de Jackson, y
simulación de procesos, la cual se definió como la forma idónea de representar el modelo actual y
propuesto, pues al investigar los métodos heurísticos y de programación lineal, se concluyó que no aplican
para un proceso de esta complejidad.
Se realizaron análisis de entrada y estadísticos de las diferentes variables del sistema, para lo cual se
utilizó el programa computacional Minitab 21.2® y el software de simulación de eventos discretos
SIMIO® para modelar la situación actual del sistema en pro de evidenciar las causas de la problemática,
así como algunos escenarios propuestos para la solución de misma, logrando un impacto positivo para los
resultados de los indicadores de gestión del área, principalmente el tiempo de respuesta.
Este estudio consta de: 1. Planteamiento del problema, en donde expone el contexto en el que se
desarrolla el estudio, y se explica el nivel de complejidad del proceso a abordar; 2. Objetivos, en los
cuales se define el alcance del presente estudio; 3. Marco teórico y revisión de la literatura, la cual
brinda las diferentes teorías y métodos con los cuales se puede abordar la problemática, así como estudios
similares que denotan la relevancia del desarrollo del modelo; 4. Metodología, mediante la cual de manera
estructurada se explican los pasos a seguir para la construcción del modelo; 5. Modelo, el cual es la
representación del proceso en la herramienta de simulación junto con los análisis estadísticos de las
variables de entrada; 6. Resultados, muestran el comportamiento del proceso actual y propuesto; 7.
Validación del modelo, que abarca la prueba estadística para asegurar bajo un nivel de confianza la
validez del modelo, y finalmente 8. Las conclusiones y trabajos futuros.
Entre los hallazgos de mayor relevancia del presente estudio se tiene que luego de plantear diferentes
escenarios buscando una solución adecuada para los diferentes objetivos del modelo, se puede mencionar
que al buscar el máximo desempeño del indicador de uso de capacidad instalada se observó un deterioro
en las otras métricas como el tiempo de ciclo y el WIP, por lo tanto se buscó un escenario que no
necesariamente fuera el óptimo pero que en balance para todos los indicadores tuviera un resultado
aceptable con relación a las métricas de desempeño esperadas, con un plus adicional y es un requerimiento
menor de analistas para el proceso, pasando de 21 a 12.
Por lo tanto, el valor que aporta este trabajo en el ámbito de la Ingeniería Industrial es de alta relevancia
para las entidades del sector de servicios financieros, pues se logran mejoras significativas en los
indicadores clave de desempeño de un proceso complejo por sus variables de entrada, donde los servidores
son recursos humanos, y la experiencia del cliente se percibe desde que la solicitud ingresa al sistema,
mediante herramientas de simulación, enfoque BPM y de análisis de operaciones.