Gestión de operaciones Shaking

1. Shaking es un establecimiento típico de ventas de comidas rápidas. Durante las noches entre semana, los clientes llegan a Shaking a una tasa promedio de 1,25 clientes por minutos. El dependiente del mostrador puede atender un promedio de 2 clientes por minuto. Supongamos llegadas de Poisson y tiempos de servicios exponenciales

λ = 1,25 clientes / minuto

µ = 2 clientes / minuto

1. ¿Cuál es la probabilidad que no haya clientes en el sistema?

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1. ¿Cuál es el promedio de clientes que esperan por el servicio?

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1. ¿Cuál es el tiempo promedio que espera un cliente para que comience el servicio?

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1. ¿Cuál es la probabilidad de que un cliente que llega tenga que esperar por el servicio?

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1. ¿Las características operativas indican que es sistema de mostrador con un solo dependiente proporciona el servicio aceptable?

R- Este sistema de mostrador con un solo dependiente proporciona un servicio aceptable ya que el cliente espera 0,832 minutos para ser atendido

1. Terpel proporciona un servicio de un solo canal de cambio de aceite y lubricante de automóviles. Las llegadas nuevas ocurren a una tasa de 2,5automóviles por hora y la tasa media de servicio es de 5 automóviles por hora. Suponga que las llegadas siguen una distribución de probabilidad de poisson y que los tiempos de servicio siguen una distribución de probabilidad exponencial.

λ = 2,5 autos / hora

µ = 5 autos / hora

1. ¿Cuál es la cantidad de promedio de automóviles en el sistema?

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1. ¿Cuál es el tiempo promedio que espera un automóvil que comience el servicio de aceite y lubricación?

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1. ¿Cuál es el tiempo promedio que pasa un automóvil en el sistema?

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1. ¿Cuál es la probabilidad de que una llegada tenga que esperar por el servicio?

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1. Don Bigotes tiene un peluquero. Los clientes llegan a razón de 2.2 clientes por hora, y los cortes de cabello se hacen con una tasa de servicios de 5 por hora. Utilice un modelo de llegadas Poisson y tiempos de servicio exponenciales para responder las siguientes preguntas:

 λ = 2,2 clientes / hora

µ = 5 clientes / hora

1. ¿Cuál es la probabilidad de que no haya unidades en el sistema?

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1. ¿Cuál es la probabilidad de que a un cliente le estén cortando el cabello sin que ningún otro esté en espera?

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1. ¿Cuál es la probabilidad de que a un cliente le estén cortando el cabello y de que uno esté en la espera?

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1. ¿Cuál es la probabilidad de que a un cliente le estén cortando el cabello y de que dos estén en espera?

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1. cual es la probabilidad que más de dos clientes estén en espera?

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1. Autostore es una pequeña tienda de repuestos con sólo una caja registradora. Suponga que los compradores hacen cola en la caja con base en la distribución de probabilidad de Poisson, con una tasa de llegadas de 15 clientes por hora. Los tiempos de servicio en la caja siguen una distribución de probabilidad exponencial, con una tasa de servicio de 20 clientes por hora.

λ = 15 clientes / hora

µ = 20 clientes / hora

1. Calcule las características de operación de esta línea de espera

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