La simulación matemática como herramienta para la optimización del recurso humano en  
restaurantes buffet  
Jhoselyn Bernal Rodríguez  
Edian Dueñas Reyes  
Sheily Cepero González  
Volumen: 16  
Número: 3  
Año: 2024  
Recepción: 24/03/2024 Aprobado: 14/06/2024  
Artículo original  
La simulación matemática como herramienta para la optimización del recurso  
humano en restaurantes buffet  
Mathematical simulation as a tool for human resource optimization in buffet  
restaurants  
Jhoselyn Bernal Rodríguez1 (mr1952yose@gmail.com) (https://orcid.org/0000-0001-  
9669-2344)  
Edian Dueñas Reyes2 (edian.duenas@umcc.cu) (https://orcid.org/0000-0002-6332-  
0752)  
Sheily Cepero González3 (sheilycg.02@gmail.com) (https://orcid.org/0009-0009-4980-  
5196)  
Resumen  
El presente estudio se realizó en un restaurante buffet, con el objetivo de aplicar la  
simulación matemática para optimizar la utilización del recurso humano. Para ello se  
analiza el servicio que se ofrece, sustentado en un análisis de aprovechamiento de la  
jornada laboral, carga y capacidad de los clientes internos, teniendo como salida la  
asignación óptima del capital humano según la capacidad de atención a los clientes del  
restaurante buffet. En el desarrollo de la investigación se emplean un conjunto de técnicas  
como son: diagrama As-Is, análisis operacional, observación continua individual, análisis de  
las quejas y la simulación de procesos (software ARENA 14.5). Entre los resultados  
fundamentales destaca que existen dificultades en las condiciones organizativas del  
restaurante buffet, así como la necesidad de capital humano para brindar un servicio con la  
calidad requerida; se aprecia que el tiempo para la reposición de vajilla y montaje de las  
mesas es elevado, lo que provoca insatisfacción en los clientes por la espera. A pesar de  
ello se encontraron reservas significativas en cuanto al suministro de aguas y bebidas,  
adecuado equipamiento (máquinas de fregado) y personal capacitado en el restaurante  
buffet.  
Palabras clave: simulación matemática, utilización del recurso humano, restaurante  
buffet.  
Abstract  
This study was carried out in a buffet restaurant, with the objective of applying mathematical  
simulation to optimize the use of human resources. For this purpose, the service offered is  
analyzed, based on an analysis of the use of the working day, load and capacity of the  
internal customers, having as output the optimal allocation of human capital according to  
the capacity to serve the customers of the buffet restaurant. In the development of the  
1
Máster en Administración de Empresas. Profesor Asistente del Departamento de Ingeniería Industrial de la  
Universidad de Matanzas. Cuba.  
2
Máster en Administración de Empresas. Profesor Asistente del Departamento de Turismo. Editor de la Revista  
Retos Turísticos. Universidad de Matanzas. Cuba.  
3 Estudiante de Ingeniería Industrial de la Universidad de Matanzas, Cuba.  
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restaurantes buffet  
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Edian Dueñas Reyes  
Sheily Cepero González  
Volumen: 16  
Número: 3  
Año: 2024  
Recepción: 24/03/2024 Aprobado: 14/06/2024  
Artículo original  
research, a set of techniques were used, such as: As-Is diagram, operational analysis,  
individual continuous observation, analysis of complaints and process simulation (ARENA  
14.5 software). Among the fundamental results, it stands out that there are difficulties in the  
organizational conditions of the buffet restaurant, as well as the need for human capital to  
provide a service with the required quality; it can be seen that the time for the replacement  
of tableware and table set-up is high, which causes dissatisfaction among customers due to  
the wait. Despite this, significant reserves were found in terms of water and beverage  
supply, adequate equipment (dishwashing machines), and trained personnel in the buffet  
restaurant.  
Key words: mathematical simulation, human resource utilization, buffett restaurant.  
Introducción  
La restauración precisa de estudios de organización puesto que por las condiciones del  
mundo cambiante cada día los clientes son más exigentes. Se puede resumir a la  
restauración como la conversión de los factores de producción (alimentos, capital  
humano, trabajo) mediante la producción y el servicio, en productos solicitados por un  
cliente que busca el consumo, la satisfacción y el bienestar. La restauración como  
producto, permite establecer los mecanismos y acciones encaminadas a lograr una  
oferta de alimentos y bebidas que satisfaga las exigencias del cliente.  
Para lograr un servicio de restauración capaz de superar las expectativas de los  
clientes, cada día más exigentes, es necesario contar con una adecuada disponibilidad  
del capital humano y uno de los principios de la política de empleo es emplear a las  
personas en trabajos útiles (Dueñas Reyes et al., 2022). La fuerza de trabajo debe estar  
en correspondencia con los objetivos trazados.  
Las empresas de servicios, dada la complejidad que encierra el ofertar productos y/o  
servicios para satisfacer demandas de clientes, se percatan de la importancia del capital  
humano como recurso clave en la organización, considerados hoy por muchos autores  
como la esencia de la dirección, gestión empresarial o calidad (Arévalo Haro, et al.,  
2020; Zavala Choez, et al., 2020).  
Los servicios son actividades de naturaleza intangible en los que participa un proveedor  
y un cliente, generando satisfacción para este último. No es susceptible de  
almacenamiento y transporte. En forma típica poseen características distintivas que  
crean retos y oportunidades (Miranda Gómez, 2019).  
En los de servicios la velocidad a la cual el sistema es capaz de servir al cliente, trae  
como efecto, que generalmente en este tipo de sistemas se genere un fenómeno  
denominado filas de espera, lo cual es un problema que cobra mucha importancia el  
diseño de las instalaciones, la calidad de atención del personal de contacto, el número  
de servidores disponibles para servir, entre otros aspectos y que se pueden determinar  
mediante la simulación (Martín Peña et al., 2016).  
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Artículo original  
La simulación se basa en la representación de situaciones complejas, específicamente,  
la simulación discreta, puede resultar valiosa para contemplar problemas que involucran  
colas y variación de comportamientos en el tiempo, además permite una solución a  
problemas con un proceso de modelado (Contreras Olive et al., 2018; Suárez Chernov  
et al., 2019).  
La simulación es un conjunto de técnicas apoyadas en computadoras para imitar las  
operaciones de ciertos tipos de sistemas del mundo real (Banks y Nelson, 2010).  
Es el estudio de un sistema o sus partes mediante la manipulación de su representación  
matemática o su modelo fisco. Es la imitación o réplica del comportamiento de un  
sistema o de una situación, usando un modelo que lo representa de acuerdo al objetivo  
por el cual se estudia el sistema (Navarrete & Gabriel, 2018).  
Basados en estos conceptos se puede plantear que la simulación matemática centra su  
propósito en la anticipación del comportamiento de un sistema, creando un modelo  
capaz de soportar cambios y tomar diferentes alternativas de solución al problema. Esto  
permite analizar, además, si la infraestructura existente puede manejar dichos cambios  
para optimizar el empleo de sus recursos (capital humano), ante la situación planteada.  
En muchas ocasiones en la vida real un fenómeno muy común es la formación de colas  
o líneas de espera en los lugares que se frecuentan como: establecimientos de  
comercio, instituciones financieras, restaurantes. Esto suele ocurrir cuando la demanda  
real a la que es objeto un proceso es superior a la capacidad de éste; provocando  
insatisfacción en los clientes que demandan el servicio y deterioro de la imagen de la  
entidad. Algunos estudiosos plantean:  
Por medio de la aplicación de un modelo matemático, que se rige por medio de  
parámetros que afectan de manera directa las líneas de espera, la teoría de colas  
permite dar una estimación de la cantidad de recursos que se deben tener disponibles  
para cumplir con las expectativas de los usuarios y encontrar un equilibrio entre tiempo  
de espera, tiempo de servicio y recursos disponibles (Gómez, Luna & Ruiz, 2018).  
Elevar la satisfacción de cliente; esto debido a que la formación de colas en  
determinados negocios de servicio impacta directamente en la opinión del consumidor y  
puede, incluso, influir en la decisión del mismo sobre volver o buscar una empresa  
competidora (Bernal Rodríguez et al., 2023). Los tiempos de espera vienen a ser el  
tiempo en el cual el consumidor de algún servicio espera a ser atendido, siendo este un  
indicador primordial para el cálculo correcto de teoría de colas, de esta manera ayuda a  
corregir los tiempos y se evalúa y valor entre el costo y tiempo de espera del sistema  
(Cueva Ponte, 2018).  
La formación de colas es un fenómeno común que ocurre siempre que la demanda  
efectiva de un servicio excede a la oferta efectiva. Cuando los clientes tienen que  
esperar en una cola para recibir los servicios, están pagando un coste, en tiempo, más  
alto del que esperaban. Las líneas de espera largas son costosas para la empresa ya  
que producen pérdida de prestigio y pérdida de clientes.  
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Teniendo en cuenta los elementos expuestos con anterioridad se resalta la importancia de  
esta investigación que tiene como objetivo aplicar la simulación matemática para optimizar  
la utilización del recurso humano en un restaurante buffet.  
Materiales y métodos  
El procedimiento que se muestra a continuación es desarrollado por Bernal Rodríguez et al.  
(2022), el mismo permite cumplir el objetivo trazado a partir del análisis de la infraestructura  
humana que se necesita para brindar un servicio con la calidad requerida en un restaurante  
buffet y disminuir la espera de los clientes. Como novedad del procedimiento se puede  
mencionar la interrelación entre herramientas tradicionales (observación continua  
individual, observación directa, entre otras) y desarrollo de la informatización (simuladores  
matemáticos) capaces de pronosticar el futuro. Su integración permite la aplicación en el  
sector de los servicios, por lo cual se selecciona para la presente investigación.  
Pasos del procedimiento a utilizar:  
1. Descripción del flujo y análisis del flujo de servicio.  
Es la representación del proceso a estudiar, donde se registra analíticamente todos  
los hechos relativos al método de trabajo existente; y se elabora un diseño gráfico  
donde se figure cada una de las operaciones de forma detallada para una mejor  
comprensión del mismo y se estudian todos los factores que afectan al método de  
realización de una operación y alcanzar la máxima economía general.  
2. Análisis de las quejas o insatisfacciones de los clientes  
Este análisis complementa la evolución de la calidad, y facilita información sobre las  
expectativas del cliente, debido a que constituye un método pasivo. Es importante  
tener en cuenta que el análisis de las quejas, por sí solo; no es un método válido  
para evaluar, debido a que se conoce que: solamente de 4 a un 6% de los clientes  
insatisfechos son los que formalizan sus quejas o reclaman. Por otra parte las  
quejas son indicadores o alertas de fallas del sistema de servicio, de ahí la  
importancia de su correcto tratamiento, registro y seguimiento.  
En este paso se debe de realizar un resumen de las quejas y las reclamaciones que  
presentan los clientes para asociarlas a los resultados de las encuestas y evaluar  
las áreas, atributos o procesos más afectados. Se recomienda utilizar el diagrama  
de Paretto para determinar los problemas a priorizar.  
3. Estudio de aprovechamiento de la jornada laboral  
El aprovechamiento de la jornada laboral, tributa a la mejora de la utilización de la  
fuerza de trabajo, por tanto, es de gran importancia aplicar métodos para realizar su  
estudio a fin de descubrir si se aprovecha o no, y en caso negativo determinar las  
causas que provocan tal anomalía. Entre los métodos utilizados esta la observación  
continua individual. Esta es una de las técnicas empleadas para medir el trabajo,  
“consiste en hacer una descripción detallada de todas las actividades realizadas por  
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el obrero dentro de la jornada laboral y medir la duración de cada uno de ellas a fin  
de conocer el empleo de tiempo de trabajo del obrero. El procedimiento utilizado  
para el estudio de la jornada laboral.  
4. Balance de carga y capacidad  
Los procesos de servicios se caracterizan por tener un comportamiento no uniforme  
durante toda la jornada de trabajo, es por ello que cuando se requiere balancear este  
tipo de procesos se debe tener en cuenta los momentos picos en función de la  
demanda de los clientes, el tiempo de atención y la demora de los mismos en el  
establecimiento.  
En la siguiente investigación se utiliza la simulación matemática como herramienta de  
modelación de los procesos. Las etapas para la realización de un proyecto de  
simulación se describen a continuación:  
Etapa 1. Formulación del problema: Definir los objetivos que se desean alcanzar y las  
variables necesarias para el estudio. El propósito del estudio determina en gran manera  
el diseño del modelo, pues no todas las razones para el desarrollo de modelos  
requieren de representaciones con el mismo nivel de precisión.  
Etapa 2. Diseño de experimento: En este paso se determina la población objeto de  
estudio, qué individuos pertenecerán al estudio (muestras), se aplican criterios de  
exclusión ¿cómo se eligen los individuos para la muestra? y qué datos recoger de los  
mismos (variables), así como se define el tipo de muestreo a utilizar.  
Etapa 3. Recogida y análisis de los datos: La estadística descriptiva es la parte que se  
ocupa de la recogida, ordenación y presentación de los datos referentes a un fenómeno  
o proceso que presenta variabilidad o incertidumbre para su estudio. El conocimiento  
del proceso y de los datos experimentales procedentes de la observación de las  
entradas y salidas del mismo hacen posible la confección de un buen modelo a simular.  
Etapa 4. Construcción del modelo de simulación: Es el proceso de entrada del diagrama  
descriptivo realizado y de la información recopilada a la herramienta que lo simulará.  
Para simular el modelo se utiliza el software ARENA desarrollado por ROCKWELL  
SOFTWARE. El lenguaje de simulación SIMAN constituye la plataforma sobre la que  
está desarrollado ARENA y todos los módulos que lo componen.  
Etapa 5. Verificación y validación: Consiste en comprobar la correcta implementación  
del modelo en la computadora y verificar que no hay errores en la traducción del modelo  
confeccionado del proceso a instrucciones del programa, si es rechazado o existe  
dificultades se debe comprobar que la confección sea la adecuada. La validación del  
modelo conceptual es el proceso de comprobar la veracidad de las teorías para que la  
representación del sistema sea correcta, con relación al propósito del modelo.  
Etapa 6. Análisis de los resultados: El experimento de simulación suele tener uno de  
estos dos comportamientos: condición clara de terminación para el proceso de  
simulación o no existe dicha condición y la simulación es sin terminación prolongándose  
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el tiempo necesario hasta alcanzar resultados independientes de los parámetros  
iniciales, es decir hasta alcanzar un estado estacionario. Los resultados obtenidos al  
simular el proceso son analizados para tomar decisiones y poder determinar las  
deficiencias del proceso y aplicar acciones de mejoras.  
Resultados  
Paso 1. Descripción y análisis del flujo de servicio  
Para realizar el análisis interrelacionado de las actividades del dependiente en un  
restaurante buffet, se confecciona un diagrama de flujo que se inicia con el arribo del  
cliente al restaurante. El cliente pasa directamente a la mesa buffet en busca de los  
alimentos y después ocupa la mesa para consumir, o pasa directamente a ocupar la  
mesa y después busca los productos, pero una vez instalados en las mesas el  
dependiente es el encargado de buscar y reponer las bebidas a consumir, así como  
retirar la vajilla sobrante. La secuencia de actividades, en el diagrama de flujo que se  
elabora, permite visualizar la tendencia general del flujo real en el proceso de atención  
al cliente del restaurante. Para comprender sintetizadamente su funcionamiento se  
presenta la figura 1.  
Figura 1  
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Diagrama As-Is del restaurante buffet  
Con el propósito de analizar críticamente cada una de las actividades descritas  
anteriormente y conocer cuáles aportan valor, se aplica el análisis operacional, el  
resultado aparece en la tabla 1.  
Tabla 1.  
Resultado del cuestionario del análisis operacional.  
Preguntas  
Recibir  
cliente  
Busca y Sirve  
Toma  
pedido de trae  
bebidas bebidas  
Busca y Sirve  
Repone  
bebidas  
Retira  
vajillas coloca  
vajilla  
Lleva  
y
Limpia  
pone nuevo mesa  
mantel  
y
Remonta  
trae  
agua  
Si  
agua  
bebidas  
¿Esta  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
operación  
o
actividad es  
necesaria?  
¿Agrega  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
valor?  
¿Se puede No  
eliminar?  
¿Se puede No  
unir a otra?  
¿Se realiza Si  
en el lugar  
No  
No  
Si  
No No  
No No  
No  
No  
Si  
No  
No  
Si  
No  
No  
Si  
No  
No  
Si  
No  
No  
Si  
No  
No  
Si  
No  
No  
Si  
Si  
Si  
adecuado?  
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Artículo original  
¿Se puede No  
No  
No  
No No  
No No  
No  
No  
No  
No  
No  
No  
No  
No  
No  
No  
No  
No  
No  
reordenar?  
¿Posibilidad  
de  
No  
No  
automatizaci  
ón?  
¿Está  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
Si  
asegurada?  
¿Se puede No  
mejorar?  
No  
No No  
No  
No  
No  
No  
No  
No  
No  
Fuente: Elaboración propia a partir de los referentes teóricos consultados.  
A través del mismo se detecta que los métodos de trabajo utilizados facilitan y agilizan  
las actividades de los dependientes, aportando valor al proceso, acrecentando la  
percepción que se lleva el cliente del servicio brindado.  
Paso 2. Análisis de las quejas o insatisfacciones de los clientes.  
La satisfacción del cliente externo cuando se brinda en servicio es una prioridad; por  
tanto, es necesario conocer cuáles son las principales quejas emitidas por los diferentes  
clientes. Para ello se aplico una encuesta, expresando los resultados a través del  
diagrama Paretto. En la figura 2 se muestran los resultados.  
Se decide efectuar un estudio del aprovechamiento de la jornada laboral (JL) para  
conocer el comportamiento de ésta, y las principales causas de desaprovechamiento al  
diagnosticar los tiempos ociosos y la posible existencia de trabajadores subutilizados o  
sobrecargados. Para realizar el estudio se tuvo en cuenta un nivel de precisión (S= ±  
5%) y un nivel de confianza (NC=95 %), en los que se asume, que el tiempo de trabajo  
sigue una distribución normal.  
Figura 2.  
Diagrama Paretto con las principales quejas de los clientes  
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Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados obtenidos y los referentes teóricos  
consultados.  
Paso 3. Estudio del aprovechamiento de la jornada laboral.  
Tabla 2.  
Resultados de la observación continua individual  
X
Dependientes  
%
% PTIDO % PTIOC JL  
N
N 3  
% AJL  
PTITO  
= TTR  
1
2
3
4
5
6
472,67  
474  
3,83  
2,71  
3,82  
3,57  
3,20  
3,08  
0,18  
0,49  
0,55  
0,12  
0,18  
0,31  
2,78  
2,78  
2,46  
2,28  
2,34  
2,28  
540 0.153 Válido 93.08  
540 0.09  
540 0.25  
540 0.59  
540 0.05  
540 0.17  
Válido 93.83  
Válido 93.14  
Válido 94.01  
Válido 94.38  
Válido 94.56  
466,33  
477  
477  
479,33  
Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados obtenidos.  
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Figura 3.  
Representatividad de las pérdidas de tiempo en la jornada laboral  
Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados obtenidos.  
Del análisis realizado se puede concluir que los dependientes aprovechan entre un 93%  
y 95% la jornada de trabajo, lo que se considera un buen rendimiento, no obstante, se  
detecta un porciento de desaprovechamiento. Estos tiempos improductivos dentro de la  
jornada laboral, aunque representan un bajo por ciento, es necesario analizarlos para  
erradicarlos.  
Paso 4. Balance de carga y capacidad.  
Dado que el proceso analizado es un servicio, en el que inciden muchas variables sobre  
el trabajo de los dependientes, la afluencia de los clientes al restaurante determina la  
existencia de momentos picos, se hace necesario utilizar herramientas de simulación  
matemática para poder analizar la utilización de los recursos del sistema y con ello  
determinar la plantilla. Los pasos a seguir para la simulación del proceso, y sus  
correspondientes resultados se describen a continuación.  
Etapa1. Formulación del problema.  
La investigación tiene como objetivo desarrollar un modelo de simulación que facilite la  
comprensión y análisis del procedimiento realizado por un dependiente al prestarle  
servicio al cliente que arriba al restaurante, poniendo especial atención a las  
limitaciones identificadas en el proceso, el factor de utilización de los recursos, el tiempo  
ocioso del capital humano, la cantidad de clientes que arriban al restaurante para recibir  
el servicio. Para ello se requiere el análisis de las siguientes variables: Cantidad de  
arribos, Tiempo de autoservicio, Tiempo de servicio, Tiempo de consumo, Tiempo de  
preparación de las mesas.  
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Etapa 2. Diseño de experimento.  
El restaurante bufett ofrece servicios para desayuno, almuerzo y cena. Por la magnitud  
del estudio, a través de la observación directa (tres días) y entrevista a trabajadores, se  
detecta los servicios de almuerzo como el momento del día donde más clientes visitan  
el restaurante figura 4. Por tanto, se toma el almuerzo como momento crítico para la  
investigación.  
Figura 4.  
Momento crítico para la investigación  
Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados obtenidos.  
Período a analizar: del análisis de la información recopilada y la observación realizada  
se toma para la investigación el horario de servicio al cliente dentro de la jornada de  
trabajo del dependiente; los lunes, martes y miércoles dentro de la semana, días en  
condiciones normales, donde se obvia el resto de los días por ser atípicos (cenas  
especiales, entradas o salidas de gran número de clientes, fechas señaladas, bodas y  
otros), en el mes de marzo, temporada de alza. Descripción de la variable:  
Arribo de clientes: Número de arribos que cada 10 minutos (intervalo fijado)  
llegan al restaurante, para consumir el servicio. Los datos a recoger son la  
cantidad de clientes por arribos, lo que permite analizar qué capacidad de mesa  
se solicita por cada arribo.  
Tiempo de autoservicio: Tiempo que invierte el cliente en auto-servirse los  
productos a consumir. Los datos a recoger son el tiempo que demora el cliente  
en buscar el producto en la mesa buffet hasta sentarse a la mesa.  
Tiempo de servicio: Tiempo que demora un dependiente en atender cada mesa.  
Los datos a recoger son el tiempo que demora el dependiente en cada tipo de  
mesa que atiende (mesa de 2, 4, 6 personas).  
Tiempo de consumo: Tiempo que demoran los clientes en consumir los alimentos  
ofertados en la mesa buffet. Los datos a recoger son el tiempo que demora el  
cliente consumiendo en cada tipo de mesa (mesa de 2, 4, 6 personas).  
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Tiempo preparación de la mesa: Tiempo que demora un dependiente en montar  
y desmontar la mesa. Los datos a recoger son el tiempo que demora el  
dependiente en recoger la vajilla, limpiar la mesa, poner mantel limpio, colocar  
cubiertos y copas (mesa de 2, 4, 6 personas).  
Diseño del muestreo: Se fija para la investigación un Nivel de Confianza del 95% donde  
se asume un α=0,05.  
Variable cantidad de arribos: Se desconocen los parámetros de la población, por  
lo que se parte de una muestra piloto de 30 observaciones.  
Tipo de muestreo: Se divide el horario de apertura del restaurante en intervalos  
de 10 minutos (12:30pm-2:30pm) para un total de 12 intervalos por día. Se  
utiliza el muestreo aleatorio simple, donde se lleva a una tabla de números  
aleatorios los intervalos, y seleccionando aleatoriamente aquellos momentos en  
los que se realizara la observación. Una vez obtenida la muestra piloto, se  
procede a calcular la muestra, para cálculo de muestras pilotos donde d=2,  
α=0,05 y se continúa el procedimiento.  
Variable tiempo de autoservicio: Se desconoce los parámetros de la población,  
por lo que se parte de una muestra piloto de 30 observaciones.  
Tipo de muestreo: Se emplea el muestreo aleatorio simple, donde se lleva a la  
tabla de números aleatorios los valores de las observaciones realizadas durante  
el horario de servicio del restaurante y seleccionando 30 observaciones de  
forma aleatoria.  
Variables tiempo de consumo y tiempo preparación de mesa: En ambos casos se  
desconoce los parámetros de la población, por lo que se parte de una muestra  
piloto, constituida por: 30 observaciones para mesa de 2, 30 observaciones para  
mesa de 4 y 30 para la mesa de 6.  
Tipo de muestreo: Se enumera las mesas y se selecciona la muestra a partir del  
muestreo aleatorio simple. Una vez obtenida la muestra piloto, se procede a  
calcular la muestra, para cálculo de muestras pilotos donde d=2, α=0,05 y se  
continua el procedimiento.  
Etapa 3. Recogida y análisis de datos.  
Se recoge las observaciones de la muestra piloto, utilizando la técnica de observación  
directa para el “arribo de clientes” y el cronometraje para el resto de las variables, en el  
caso del cronometraje se selecciona al dependiente promedio “Dependiente 2”, con un  
aprovechamiento de la jornada laboral de 93,83%. Las muestras iniciales son  
procesadas en el STATGRAPHICS CENTURION Versión XV, y del análisis descriptivo  
de la variable, se determina los estadígrafos media y desviación típica. Se procede al  
cálculo de la muestra. Los resultados para cada variable se muestran en la tabla 3.  
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La simulación matemática como herramienta para la optimización del recurso humano en  
restaurantes buffet  
Jhoselyn Bernal Rodríguez  
Edian Dueñas Reyes  
Sheily Cepero González  
Volumen: 16  
Número: 3  
Año: 2024  
Recepción: 24/03/2024 Aprobado: 14/06/2024  
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Tabla 3.  
Resultados del cálculo de muestra y análisis descriptivo de las variables.  
Variable  
Muestra inicial Estadígrafos  
Muestra  
Estadígrafos  
recalculada  
Σ
Σ
X
X
Arribos de clientes  
Tiempo de autoservicio  
Tiempo de servicio  
30  
15,033 1,12903 30  
15,033  
5,43  
7,67  
12,9  
15,83  
15,27  
20,37  
30,4  
3,43  
5,7  
1,12903  
1,52414  
1,241  
30  
5,43  
7,67  
12,9  
15,83  
15,27  
20,37  
30,4  
3,43  
5,7  
1,52414 30  
Mesa 2  
Mesa 4  
Mesa 6  
Mesa 2  
Mesa 4  
Mesa 6  
30  
30  
30  
30  
30  
30  
30  
30  
30  
1,241  
30  
30  
1,4468  
1,4468  
1,34121  
2,2427  
2,4567  
2,127  
1,34121 30  
Tiempo de consumo  
2,2427  
2,4567  
2,127  
30  
30  
30  
30  
30  
30  
Tiempo de preparación Mesa 2  
de mesa  
0,9714  
0,535  
0,9714  
0,535  
Mesa 4  
Mesa 6  
6,87  
0,7303  
6,87  
0,7303  
Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados obtenidos.  
En el restaurante los clientes llegan en grupos conformados entre 1 y 6 personas, en  
función de ello seleccionan el tipo de mesa según la capacidad del mismo. Por tanto, se  
utilizan 3 recursos: mesa de 2 plazas, de 4 plazas y 6 plazas.  
Distribución de probabilidad que siguen las variables:  
Se procede a estimar el comportamiento estadístico de las variables definidas para el  
modelo, se selecciona la opción de ajuste de distribuciones con la prueba para probar  
normalidad.  
La variable arribo de clientes sigue una distribución Poisson, mientras que el tiempo de  
autoservicio (distribución Weibull 2,5+ (3,31; 2,06)), el tiempo de servicio de mesa 2:  
distribución Weibull 5,5+ (2,43; 1,8), mesa 4: distribución triangular (10,5; 11,7; 16,5),  
mesa 6: distribución triangular (13,5; 16; 19,5), preparación de las mesas 2, 4 y 6: sigue  
una distribución triangular (10,5; 15; 19,5), (15,5;20; 25,5) y (25,5; 30; 35,5)  
respectivamente. Mientras el tiempo de preparación de mesa 2: distribución Uniforme  
(1,5; 5,5), mesa 4: distribución Normal (5,7; 0,526) y mesa 6: distribución triangular (5,5;  
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Recepción: 24/03/2024 Aprobado: 14/06/2024  
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6,6; 8,5). Las salidas del software con las distribuciones y los parámetros se visualizan  
en la figura anterior.  
Paso 3.4: Construcción del modelo de simulación. El referido modelo de simulación se  
construye partiendo del diagrama de flujo realizado y de los datos recopilados con su  
correspondiente análisis estadístico, imprescindibles a la hora de entrar la información  
al lenguaje de simulación ARENA, y se fija los elementos necesarios para simular:  
Entidad: representa al grupo de clientes que arriban al sistema y se mueve a través del  
proceso:  
“Clients”: Unidad que se mueve en el sistema representando al grupo de clientes  
que arriban al buffet.  
Recursos: el sistema cuenta con dos tipos de recursos:  
“Table”: Mesas que son ocupadas por los clientes y las cuales son diferenciadas  
según su capacidad, por lo que se define tres tipos de recursos “mesas”:  
“table 2”: mesas que con capacidad entre 1 y 2 personas  
“table 4”: mesas que con capacidad entre 1 y 4 personas  
“table 8”: mesas que con capacidad entre 1 y 6 personas  
“Empleado”: Dependiente que brinda el servicio, para lo cual se cuenta con 12  
dependientes en el sistema.  
Estaciones de servicio: El restaurante se separa en dos estaciones (por las  
características de software) de servicio que el cliente selecciona para su consumo.  
“Station 1”: estación 1, 2, 3 y 4 del restaurante buffet.  
“Station 2”: estación 5 y 6 del restaurante buffet ubicadas en la terraza.  
Solicitud de servicio por estaciones.  
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Paso 3.5. Verificación y validación.  
Como resultado del estudio y el tiempo invertido para la investigación se dispuso de  
información cuantitativa y cualitativa sobre el funcionamiento de un restaurante y la  
evolución que ha experimentado en los últimos tiempos.  
Para correr el programa y que los valores buscados estén en un rango con un elevado  
% de probabilidad, es decir, la medida del error que se cometa en la simulación, se  
selecciona una longitud de simulación de 2:00 horas.  
Mediante una corrida experimental es posible verificar, a través de las salidas del  
software, que el modelo sí refleja de manera razonable el comportamiento real del  
proceso de servicio al cliente.  
Paso 3.6. Análisis de los resultados.  
Seguidamente se analiza los resultados de la simulación con el propósito de identificar  
deficiencias en el proceso y proponer acciones de mejoras.  
Inst Util y Sched Util: Representa la utilización de cada recurso (en este caso  
dependiente y mesa), es decir, los dependientes se utilizan en un 92,22% y  
88,72% en la Estación 1 y 2 respectivamente.  
Num Busy: Representa la cantidad de recursos que son utilizados (dependiente,  
mesa). En el modelo simulado de los ocho dependientes de la Estación 1, se  
utilizan 7,38 dependientes y en la Estación 2 de los cuatro dependientes son  
ocupados 3,55. Por lo tanto se necesitan los 12 dependientes en el restaurante  
para brindar el servicio: ocho en la Estación 1 y 4 en la Estación 2. Los  
resultados que se obtienen se corresponden con la distribución actual de los  
dependientes en el restaurante.  
Num Seized: Representa la cantidad de veces que se utiliza cada recurso, en  
este caso representa la cantidad de veces que el dependiente repite el ciclo de  
trabajo para una mesa. En la Estación 1 los ocho dependientes repiten el ciclo  
112 veces, lo que indica que cada dependiente puede atender 14 mesas y en la  
Estación 2 los cuatros empleados atienden como promedio 50 mesas, por lo que  
individualmente pueden atender 12 mesas.  
Los resultados del análisis de las colas de los clientes en espera del servicio del  
dependiente se muestran a continuación:  
Number waiting: indica la cantidad de clientes que como promedio esperan por el  
servicio del dependiente. En la Estación 1 es donde mayor cantidad de clientes  
esperan por los servicios del dependiente, como promedio entre 5 y 10 personas,  
en las mesas de dos, cuatro y seis plazas.  
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Discusión  
El componente metodológico realiza un análisis del proceso y se representa mediante el  
diagrama As-Is, método de representeción gráfica ampliamente utilizado en la literatura  
para los procesos de servicios, luego se aplica un análisis operacional para demostrar  
que actividades puden eleiminarse, combinarse o cuales no aportan valor en el proceso.  
Estos elementos constituyen el punto de partida para el análisis de la jornada laboral  
además de balancear las actividades con respecto a la disponibilidad de recusos  
humanos necesarios para así eliminar subutilización o sobrecarga del personal. Se  
determina que cada estación necesita como mínimo 2 persona para mejorar la  
eficiencia del servicio y disminuir las listas de espera. Resaltar que la investigación se  
efectúa en temporada alta donde la afluencia de clientes es mayor, en caso de  
temorada baja sería necesario realizar el análsis de capacidad.  
Conclusiones  
El procedimiento aplicado demuestra que la simulación matemática es una herramienta  
efectiva para la optimización de la utilización del capital humano en un restaurante buffet,  
dando cumplimiento al objetivo general de la investigación.  
Se utiliza la técnica de observación continua individual en el restaurante-buffet, la cual  
demuestra que existe un aprovechamiento de la jornada de trabajo de los dependientes  
entre 93% y 95% obteniéndose que las principales causas que provocan pérdida de  
tiempo es debido a condiciones técnico – organizativas de la instalación, por problemas  
de indisciplinas del trabajador y por otras causas organizativas.  
La aplicación de las técnicas propuestas permite determinar que se necesitan 12  
dependientes para ejecutar el servicio en el restaurante y que los clientes en cola deben  
esperar no deben ser más de 10 para recibir la atención de los dependientes.  
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Recepción: 24/03/2024 Aprobado: 14/06/2024  
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Conflicto de intereses: Los autores declaran no tener conflictos de intereses.  
Contribución de los autores: Los autores participaron en la búsqueda y análisis de la información para el artículo, así  
como en su diseño y redacción.  
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