dc.contributor.author | Rivas, Franco | |
dc.date.accessioned | 2017-01-25T20:12:33Z | |
dc.date.available | 2017-01-25T20:12:33Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/64221 | |
dc.description.abstract | Típico, estamos en el supermercado y siempre vemos más cajas cerradas que abiertas.
También sucede en el banco, o en el sitio de comida rápida de preferencia. Mientras tanto, los
clientes esperan visiblemente incómodos cómo se apresuran, sin éxito, a abrir una caja o punto
de atención adicional. Si analizamos las causas de lo anterior, llegaremos a la conclusión de que
la mayoría de veces encontraremos una mala programación de personal. Sin embargo, ¿Cómo
podemos analizar el impacto de los cambios a realizar si la cantidad de recursos es limitada y no
podemos, o debemos, cambiar el horario de las personas sólo con fines de investigación? Esta
pregunta nos lleva a plasmar nuestros sistemas en modelos matemáticos que nos permitan
trabajar con ellos mediante simulación. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú. Departamento Académico de Ciencias de la Gestión | es_ES |
dc.relation.ispartofseries | Notas Académicas;26 | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ | * |
dc.subject | Operaciones y logística | es_ES |
dc.subject | Modelos | es_ES |
dc.subject | Sistemas complejos | es_ES |
dc.title | Simulación de sistemas estocásticos | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/workingPaper | |
dc.type.other | Documento de trabajo | |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 | |
dc.publisher.country | PE | |