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Professor Advisordc.contributor.advisorMosquera Cádiz, Josées_CL
Authordc.contributor.authorMateluna Abarca, David es_CL
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_CL
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ingeniería Industriales_CL
Associate professordc.contributor.otherSan Martín Zurita, Ricardo
Associate professordc.contributor.otherWeber Haas, Richard
Admission datedc.date.accessioned2012-09-12T18:17:55Z
Available datedc.date.available2012-09-12T18:17:55Z
Publication datedc.date.issued2010es_CL
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/103734
General notedc.descriptionAutorizado por el autor, pero con restricción para ser publicada a texto completo hasta el año 2013
Abstractdc.description.abstractEl presente trabajo se desarrolla en el Departamento de Prevención de Fraudes de Nexus S.A., una Operadora de Tarjetas de Crédito Bancarias. Este Departamento se encarga de que las transacciones efectivamente estén siendo realizadas por sus titulares, mediante un sistema especializado en la detección de anomalías en los cargos que se registran. El problema es que en algunos períodos la cantidad de casos catalogados como riesgosos supera la capacidad de atención y en otros períodos el número de personas excede esta demanda. Estos desajustes generan una demanda insatisfecha estimada de cerca de 240 casos por día y tiempos de respuesta del orden de una hora, que se traduce en riesgo de pérdidas en el patrimonio de los clientes, Bancos o Instituciones Financieras. En este trabajo se reestructura la malla de turnos del equipo de Prevención de Fraudes, con el objetivo adaptarse mejor a las variaciones que presenta la demanda a lo largo del tiempo. Este problema se resolvió en dos etapas. Inicialmente se calcula la cantidad de personas por cada día, con un horizonte de 6 semanas, mediante un algoritmo heurístico. Posteriormente se determinan los horarios de cada persona para los 7 días de esas semanas, a través de un modelo de Programación Matemática resuelto con Generación de Columnas. Así, se pueden conocer los turnos más eficientes de acuerdo a cómo evoluciona la demanda proyectada. El problema se resolvió en dos escenarios: La situación actual de 16 personas y una situación ideal de 18 personas. Para la situación actual se disminuye en un 40% la demanda insatisfecha y se baja de 60 a 40 minutos en el tiempo promedio de respuesta. Cuando se contratan dos personas adicionales, la demanda insatisfecha disminuye en un 80% y el tiempo de respuesta promedia menos de 15 minutos.
Lenguagedc.language.isoeses_CL
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_CL
Publisherdc.publisherCyberDocses_CL
Type of licensedc.rightsMateluna Abarca, Davides_CL
Keywordsdc.subjectIngenieríaes_CL
Keywordsdc.subjectPlanificación estratégicaes_CL
Keywordsdc.subjectFraude, Chilees_CL
Keywordsdc.subjectTurnos laboraleses_CL
Keywordsdc.subjectPrevención de fraudeses_CL
Títulodc.titleReestructuración de la Malla de Turnos del Departamento de Prevención de Fraudes de una Operadora de Tarjetas de Crédito Bancariases_CL
Document typedc.typeTesis


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