Resumen de Customer Service Multichannel Model in a Health Care Service Provider: A Discrete Simulation Case Study.

Jorge Aníbal Restrepo Morales, Emerson Andrés Giraldo Betancur, Juan Gabriel Vanegas López

• español

  Este artículo evalúa la capacidad real del sistema de atención al cliente en una Institución Prestadora de Servicios de Cuidado de la Salud (IPSS), en la cual los usuarios solicitan determinados servicios a través de un sistema de espera de canales múltiples M/M/n con llegadas Poisson y tiempos exponenciales. El sistema de atención actual funciona con la espera de los usuarios en varias estaciones, por lo cual estos se encuentran sometidos a hacer varias filas para completar los servicios de pruebas diagnósticas requeridas. El objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología para definir estrategias de mejoramiento en la percepción del servicio y en el desempeño de la IPSS. Para ello, se presenta un modelo de simulación discreta que determina los tiempos de los procesos y pronostica la demanda. El tiempo efectivo para la prestación del servicio es de hasta 4 horas por usuario; sin embargo, con los resultados de las simulaciones se logra reducir este margen de espera hasta en 50% mediante la descarga de tareas administrativas de los médicos y enfermeras y la implementación de un dispensador electrónico de boletos. Dada la importancia relativa del servicio al cliente para una IPSS, la simulación de eventos podría ser implementada en diferentes escenarios que permitan ser integrados en los procesos de planeación y toma de decisiones.

• English

  This paper evaluates the real capacity of the customer service system in a Health Care Service Provider (HCSP) in which users request a service using a multi-channel M/M/n queueing system with Poisson arrivals and exponential times. The assistance process shows that an individual who wants to request a diagnostic test must wait his/her turn in several cubicles. The aim of this paper is to develop a methodology that generates two-way results in improving not only HCSP performance, but also in implementing strategies that lead to better service perception. A discrete-event simulation model is presented to determine the times for processes and forecast the demand. The entire process in HCSP takes up to four hours, although, based on our results, waiting times could be 50% shorter by decreasing the number of operative tasks that physicians and nurses should perform and implementing an electronic ticket dispenser. Improving customer service is relevant for a HCSP organization. Therefore, our simulation process could be implemented in different scenarios in order to integrate results in planning and decision-making processes.