A todos nos ha pasado que llegamos a un restaurante, al banco o a una oficina y por alguna razón hay cola o fila de espera para pasar a la mesa, a ventanilla del banco o la realización del trámite y que del tiempo que tengamos que permanecer en espera dependerá la percepción que hagamos del lugar en el que estemos.
Todo tiempo de espera genera un costo, puede ser tiempo desperdiciado que se pudo haber utilizado en alguna otra actividad productiva, pérdidas de clientes y si nos vamos a otros casos, paros de línea por espera de material, de mantenimiento a una máquina, etc.
Para poder mediar la espera con el costo de ofrecer el servicio, es donde aplicamos los sistemas de colas, que nos darán la pauta para ofrecer un buen servicio a un costo óptimo.
Las colas o líneas de espera son inevitables y la manera en que podemos sacar provecho para mediar los costos de brindar un servicio y el tiempo de espera para poderlo recibir es a través de los sistemas de colas.
Cabe mencionar que estas mismas están en nuestro día a día desde el momento que sales a comprar algo o pagar un servicio, cabe mencionar que este mismo sistema esta echo para poder agilizar y sacarle el mejor provecho a nuestro sistema de colas.
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Los clientes que requieren un servicio se generan en el tiempo en una fuente de entrada, estos clientes entran al sistema y se unen a una cola. En determinado momento se selecciona un miembro de la cola para proporcionarle el servicio, mediante alguna regla conocida como disciplina de la cola.
Existen dos clases de situaciones de colas nacimiento puro y muerte pura. Nacimiento puro se refiere únicamente al análisis donde sólo ocurren llegadas. Muerte pura es donde sólo ocurren salidas.
David G. Kendall introdujo una notación de colas A/B/C en 1953. La notación de Kendall para describir las colas y sus características puede encontrarse en Tijms, H.C,Algorithmic Analysis of Queues, Capítulo 9 en A First Course in Stochastic Models, Wiley, Chichester, 2003. Ha sido desde entonces extendida a 1/2/3/(4/5/6) donde los números...
Cuando analizamos probabilidades, normalmente estas están ligadas a eventos pasados, pero existe un tipo especial de proceso estocástico llamado cadena de Markov, en el cual la probabilidad en el futuro, no depende de los eventos pasados, sólo del estado actual del proceso.