Resumen CASO Pronto Pizza

Resumen Ejecutivo Pronto Pizza Introducción: Pronto Pizza es una pizzería de la ciudad de Vinemont en la que 90% de sus actividades se derivan del servicio de entregas. Recientemente una cadena nacional llegó a esta ciudad a ofrecer un servicio de delivery en el que garantiza un tiempo de entrega menor o igual a 0 minutos! de lo contrario la pizza sería gratis. "on la #nalidad de ofrecer un me$or servicio a sus clientes! Ponto Pizza se encuentra en la evaluación del tiempo que demora las entregas de Pizza a domicilio. Para esto ony! gerente general de la pizzería! &a recolectado! durante un mes! datos de los tiempos de todos los procesos involucrados involucrados para la entrega a domicilio. d omicilio.

Identifcación del problema: 'l pro(lema que atraviesa Pronto Pizza es que la empresa competidora competidora garantiza la entrega de sus pizzas en 0 minutos o menos! por lo que para continuar en el mercado y no perder clientes Pronto Pizza de(e lograr la entrega de las pizzas en un periodo igual o menor.

Muestra: "omprende los datos de )*0 entregas Para efectos del an+lisis se tomar+ en cuenta las siguientes varia(les: ipo de Pizza: Pizza: Para Para esta varia(le categórica se se realizo realizo una ta(la de frecuencias frecuencias con el #n de determinar que tipo de pizza se ordena con mayor frecuencia! frecuencia! de igual forma se muestran los iempos de Preparación Promedio

Tipo de Pizza

Frecuen cia

Frecuencia Relativa

Tiempo Prep Prom

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Total general

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Pedidos por Tipo de Pizza 00 ,0 ,00 0 0 ,

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"omo podemos ver la pizza de tipo  tiene una de las frecuencias m+s (a$as y el tiempo de preparación m+s alto. 1 pesar de estos resultados no es convenientes retirarla del men2 porque le quitaríamos diversidad al men2 lo que podría impactar en las ventas. "a(e resaltar que la pizza con mayor demanda de los clientes es la de tipo ,.

Tiempo de Preparación: 'valuamos el iempo de preparación total de la muestra y lo agrupamos en / intervalos para una me$or visualización

TIEMP' (E PREP)R)*I+, *lase

Frecuencia )bsoluta

Frecuencia Relativa

Frec )cumulada

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Total general

4!

Podemos ver que el *.-)% de pizzas se preparan entre ,. 3 ,-. minutos! solo un -.)-% se pasa en tiempos mayores a ,-..





-istograma Tiempo de Preparación ,*0 ,*0 ,-0 ,0 ,)0 ,) 0 ,0 , 0 ,00 ,0 0 *0 Frecuencia -0 )0 0 0

Tiempo de Preparación

'l &istograma es casi sim4trico! la media y la mediana son casi iguales

Resumen estad.stico del Tiempo de preparación Media Mediana Moda (esviación est/ndar *oefciente de 0ariación Rango M.nimo M/1imo *uenta

,).9  ,).9 ,).,  ,.0 /.0) % -.*0 ,,. ,*.)  )*0. 00

'l tiempo de preparación promedio promedio de la muestra es de ,).9 minutos con una desviación est+ndar est+ndar de ,.0 y un coe#ciente de variación del /.0)% lo que nos dice que los datos son en general &omog4neos





5ía de pedido: 'sta varia(le nos permitir+ determinar en que días tendremos una mayor carga de pedidos por lo que la cocina y los motorizados tendr+n una mayor carga de tra(a$o. 6eg2n el siguiente cuadro podemos ver claramente que los días Viernes y 6+(ado &ay una mayor demanda de pedidos! por lo que tal vez sería recomenda(le tener al personal puntual estos días o tal vez ingresar antes para tener listo los preparativos de cocina.

(.as

,2mero de pedidos

7unes 8artes 8iercoles ueves Viernes 6+(ado 5omingo otal otal general general

-) -) -) -) *0 *0 -) )*0

iempo de espera: 'sta medición indica el tiempo que permanece en espera un pedido ya ela(orado para que pueda ser asignado a un repartidor. 'ste es considerado un tiempo muerto ya que el pedido permanece preparado! esperando a ser llevado al cliente. 'n el siguiente cuadro podemos ver que los días con mayor tiempo de espera son los Viernes y los s+(ados. T Esp Prom: 4$"3 (esv td: 5$45

(.as 7unes 8artes 8i4rcoles ueves Viernes 6+(ado 5omingo otal otal general

Tiempo Espera Prom

(esvest de TIEMP' EPE

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iempo de via$e: "orresponde al tiempo en minutos que toma a un repartidor entregar el pedido. 1sociaremos el tiempo de via$e a las &oras de entrega! ya que el tr+#co puede ser un factor que impacte directamente en este resultado: 8edia; *.,! 5esv 'st ; ,.*-

-ora 4 & 7 3  % "! ""

Prom de TIEMP' 0I)6E

(esvest de TIEMP' 0I)6E

*. .0, /.9 ,./9 *.- ,.9/ *.0,.-) /.99 ,.-/ *.-,.99 *./) ,./0 *.0 ,.*/ 'l mayor tiempo de via$e promedio lo tenemos a las ,0 P8 y el menor a las  P8. am(i4n am(i4n podemos sa(er que el 9% de tiempos de entrega entrega estar+n estar+n entre ).9 y ,.0. iempo de via$e en relación relación a la distancia: distancia:

(istancia "85 58& &83 otal otal general general

Promedio de TIEMP' 0I)6E

(esvest de TIEMP' 0I)6E

. *.,, ,0.*, *.,

0.9,., 0.9, ,.*-

'l cuadro arro$a una relación directa entre la distancia y el tiempo de via$e. iempo otal de entrega entrega para de de todos los pedidos pedidos de la muestra muestra iempo otal de 'ntrega 'ntrega ; iempo iempo de Prep Prep < iempo iempo de 'spe < iempo de Via$e 1 continuación un cuadro resumen con los datos &allados anteriormente





Moda (esviación est/ndar *oefciente de 0ariación Rango M.nimo M/1imo *uenta

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*. ,.*-

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'l mayor tiempo de espera o(servado fue de , minutos! pro(a(lemente pro(a(lemente se de(a investigar porque razón se llego a un tiempo tan alto. Para el tiempo total de entrega vemos un tiempo promedio de entrega de /.) minutos! el cual est+ dentro de los 9 minutos que quiere o(tener ony! pero podría optimizarlo.

*onclusiones: 7os productos m+s vendidos en Pronto Pronto pizza son la pizza tipo , y ! las cuales representan un -0% del total de pedidos. 7os días con mayor demanda de pedidos son los Viernes Viernes y 6+(ados 'l *% de los pedidos se prepara entre ,. y ,. minutos 7os tiempos de espera de motorizados para el despac&o son m+s altos los días Viernes y s+(ado! lo que implica que se acumula gran cantidad de pizzas terminadas esperando a ser entregadas. 'n este punto podemos &allar la oportunidad m+s grande para poder optimizar el proceso y reducir el tiempo total 'l tiempo total promedio de entrega es de /.) min! valor que est+ dentro del límite m+=imo. 1 mayor distancia tendremos un mayor tiempo de via$e. 6i consider+ramos eliminar eliminar al ,00% los tiempos de espera! el iempo total promedio se reduciría a  min Tiempo Total Min (sin espera) •

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8edia 8ediana 8oda 5esviación est+ndar Varianza de la muestra Rango 8ínimo 8+=imo

.-///0 * ..9.,00/, , ).),0/,* ,., ,-./9./







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6e podrían me$orar los tiempos de prepara preparación ción (uscando tecnología nueva en &ornos! ya sea en procesar mayor cantidad de pizzas o &acerlas en menor tiempo.

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7os días Viernes y s+(ado se reci(e una mayor cantidad de pedidos y se presentan los tiempos de espera m+s largos! por lo que se podría tercerizar personal de delivery para mane$ar esta carga e=tra de modo que se atiendan los pedidos ni (ien salgan del +rea de preparación "on el #n de reducir los tiempos totales de entrega! se podría considerar una clausula de entrega limitando la distancia m+=ima a m+=imo .0 millas para poder acogerse a la promoción de pizza gratis antes de los 0 minutos! &a(ría que evaluar si esta medida sería conveniente o reduciría las ventas. 6i (ien es cierto que con un margen de con#anza de 9%! los tiempos promedio de entrega #nal de pedidos >uct2an entre los ,9.,, y ./ minutos! e=isten pedidos que superan el tiempo esperado esta(lecido por la gerenci gerencia a por lo que se corre el riesgo de entregar pedidos gratis. 'ste riesgo se podría eliminar con la contratación de m+s repartidores.

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