UNIVERSIDAD TÉCNICA FEDERICO SANTA MARÍA
DEPARTAMENTO DE INDUSTRIAS
PROPUESTAS DE MEJORA OPERACIONAL PARA EL
FUNCIONAMIENTO DE LAS ATRACCIONES DE UN PARQUE TEMÁTICO
CASO APLICADO: FANTASILANDIA
MEMORIA PARA OPTAR AL TÍTULO DE
INGENIERO CIVIL INDUSTRIAL
ANDREA JESÚS TAPIA PLAZA
PROFESOR GUÍA: SR. FREDY KRISTJANPOLLER RODRÍGUEZ
PROFESOR CORREFERENTE: SR. SIMÓN GÓMEZ MUÑOZ
VALPARAÍSO, ENERO, 2019. 1 AGRADECIMIENTOS
En primer lugar, quiero agradecer a mis padres, Genara y Manuel, por darme la oportunidad de estudiar a mí y a mis hermanas, por su preocupación y apoyo durante estos años en la universidad. Los amo y estaré eternamente agradecida.
Agradezco también a mi madrina Gladys, mi segunda mamá, por habernos cuidado con tanto amor y dedicación a mí y a mis hermanas.
También doy gracias mis hermanas: a Jenny por todo su apoyo en esta última etapa, y a Angie por habernos dado el regalo más hermoso, mi sobrino Lucas. Las amo y espero siempre tenerlas conmigo.
Agradezco a mis amigos de la universidad, su amistad y apoyo han sido fundamentales sobre todo cuando uno está lejos de la familia. En especial, quiero agradecer a mi amiga
Dani por su amistad incondicional en los momentos que más he necesitado; y a mi pololo
Daniel por su compañía, apoyo y amor en este último período.
Agradezco también al equipo de Atletismo y en especial a las fondistas, por cada experiencia vivida y por lo buenos recuerdos que llevaré conmigo. Junto a ellos, agradezco también a mis entrenadores por la motivación y confianza.
Finalmente, agradezco a mi profesor guía por sus consejos y su excelente disposición en esta última etapa.
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2 RESUMEN EJECUTIVO
El presente estudio, busca desarrollar propuestas de mejora operacional para el funcionamiento de atracciones mecánicas de un parque temático, considerando el dinamismo de este tipo de industria, el cual está marcado por la estacionalidad de la demanda y las constantes fluctuaciones de público, que hacen necesaria una eficiente gestión de recursos, principalmente humano, para brindar el mejor servicio posible a los visitantes, siendo un factor clave el tiempo de espera en fila para abordar las atracciones.
Para la generación de propuestas operacionales, es necesario analizar el funcionamiento actual de las atracciones y del departamento de operaciones en general, para comprender el funcionamiento y detectar posibles falencias. Para ello, se llevarán a cabo dos tipos de diagnóstico: cualitativo y cuantitativo. El primero de ellos, busca evaluar distintos procesos como son: la medición de productividad de las atracciones, la distribución de personal, el mantenimiento y la acción ante la falla, la fidelización de colaboradores y la medición de satisfacción de los consumidores; así como también, detectar problemáticas operacionales de algunas atracciones mecánicas. Todo esto en base a la realización de entrevistas al personal. Por otro lado, el diagnóstico cuantitativo se basa en la evaluación comparativa de la eficiencia de atracciones mecánicas, empleando el método
Análisis Envolvente de Datos en su forma CCR input orientado, con el objetivo de determinar las atracciones de mayor y menor eficiencia, y sus direcciones de mejora potencial para incrementar sus resultados, para ello se debió construir una base de datos en base a la recolección de datos reales.
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Se desarrolla un caso práctico para el parque de diversiones Fantasilandia, ubicado en el parque O´Higgins de Santiago de Chile. Se caracteriza por ser líder en el rubro de la entretención en el país, disponiendo de 40 atracciones mecánicas para todos los gustos: atracciones infantiles, familiares y de adrenalina para adultos. Su estructura de ingresos se basa en la prestación de tres servicios principales: la disposición de atracciones mecánicas a través del cobro de entrada al parque, la venta de alimentos y bebidas, y la venta de artículos de souvenir
Del diagnóstico cualitativo, se detectaron falencias en procesos relacionados con la medición de productividad de los juegos mecánicos (personal de juego no es involucrado en el proceso), la distribución de personal (escasez de personal en horas punta por relevos naturales) y en los métodos de fidelización de colaboradores (ausencia de reconocimientos informales), así como en condiciones operacionales de algunas atracciones individuales. Es por ello que se desarrolla una serie de recomendaciones entre las que se destaca: la medición y control constante de la productividad de las atracciones, de modo de tomar acciones correctivas inmediatas; y la redistribución de personal en horarios punta para cada juego de alta demanda; sumado con recomendaciones que buscan aumentar el compromiso de los colaboradores y la satisfacción con su trabajo. Todas estas recomendaciones buscan finalmente, aumentar la productividad, lo que se traduce en un mayor flujo de personas y por ende, menores tiempos de espera en fila.
En cuanto al diagnóstico cuantitativo, se realizó la evaluación comparativa de eficiencia para 11 atracciones de Fantasilandia: Raptor, Tsunami, Mega Disko, Wild
Mouse, Boomerang, Crazy Dance, Evolution, Xtreme Fall, Black Hole, Air Race y Volare; obteniéndose como resultado que las atracciones eficientes son Wild Mouse, Air Race y
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Volare con puntuación de 1; mientras que las más ineficientes son Raptor, Boomerang y
Tsunami con puntuaciones de 0,1434, 0,1478 y 0,2355 respectivamente. Por otro lado, las mejoras potenciales necesarias para que las atracciones más ineficientes alcancen la eficiencia, implican una reducción en el gasto de mantenimiento y accidentabilidad en más de un 76%, así como también aumentos en los niveles de satisfacción de clientes. Del análisis cuantitativo en general, se obtiene que las atracciones giratorias son más eficientes que las grandes montañas rusas del parque, no obstante, son estas últimas las que poseen la mayor demanda de usuarios, siendo las que atraen a los visitantes al parque.
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ÍNDICE DE CONTENIDOS
1 AGRADECIMIENTOS ...... 2
2 RESUMEN EJECUTIVO ...... 3
3 INTRODUCCIÓN ...... 13
4 PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN ...... 14
5 OBJETIVOS...... 16
5.1 Objetivo General ...... 16
5.2 Objetivos Específicos ...... 16
6 METODOLOGÍA ...... 18
7 MARCO TEÓRICO ...... 19
7.1 Eficiencia ...... 19
7.2 Productividad ...... 21
7.3 Análisis Envolvente de Datos ...... 22
7.3.1 Definición ...... 22
7.3.2 Clasificación de modelos DEA ...... 24
7.3.3 Principales modelos DEA ...... 25
7.4 Modelo DEA CCR ...... 26
7.4.1 Modelo DEA CCR forma fraccional ...... 26
7.4.2 Modelo DEA CCR forma multiplicativa ...... 29
6
7.4.3 Modelo DEA CCR forma envolvente ...... 32
7.5 Ejemplo de aplicación modelo DEA ...... 36
8 CASO APLICADO: FANTASILANDIA ...... 43
8.1 Antecedentes de Fantasilandia ...... 43
8.1.1 Descripción de la empresa ...... 43
8.1.2 Misión y Visión ...... 43
8.1.3 Historia de la empresa ...... 44
8.1.4 Estructura Organizacional ...... 46
8.1.5 Proceso productivo ...... 47
8.1.6 Servicios entregados ...... 49
8.2 Diagnóstico cualitativo ...... 53
8.2.1 Metodología del diagnóstico ...... 53
8.2.2 Procesos actuales en base a entrevistas en departamento de operaciones ...... 54
8.2.3 Procesos actuales en base a entrevistas a personal de juegos mecánicos ...... 67
8.3 Conclusiones diagnóstico cualitativo ...... 75
8.4 Recomendaciones ...... 83
8.4.1 Recomendaciones operacionales para atracciones ...... 83
8.4.2 Recomendaciones generales ...... 97
8.5 Diagnóstico cuantitativo ...... 102
8.5.1 Metodología del diagnóstico ...... 102
7
8.5.2 Factores a emplear y selección de datos ...... 103
8.5.3 Resultados y análisis ...... 116
8.6 Conclusiones diagnóstico cuantitativo ...... 121
8.7 Conclusiones generales ...... 125
9 REFERENCIAS ...... 129
10 ANEXOS ...... 131
ANEXO A: Preguntas de entrevista a personal del departamento de operaciones...... 131
ANEXO B: Preguntas de entrevista a personal de juegos ...... 133
ANEXO C: Cantidad y tipo de de colaborador entrevistado por atracción ...... 136
ANEXO D: Costo de inversión e instalación [UF] ...... 137
ANEXO E: Correlación entre costo de inversión e instalación y gasto en mantenimiento
promedio anual...... 137
ANEXO F: Correlación entre factores de entrada ...... 137
ANEXO G: Disminución porcentual del número de usuarios al disminuir la cantidad de
días a evaluar ...... 138
ANEXO H: Número de usuarios por día ...... 139
ANEXO I: Correlación entre factores de salida ...... 140
ANEXO J: Resultados aplicación modelo DEA ...... 140
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ÍNDICE DE DIAGRAMAS
Diagrama 1: Metodología de estudio ...... 18
Diagrama 2: Organigrama General Fantasilandia ...... 46
Diagrama 3: Organigrama Operaciones Fantasilandia...... 47
Diagrama 4: Proceso productivo de prestación de servicios ...... 48
Diagrama 5: Partes características de cada atracción ...... 54
Diagrama 6: Variables observadas en Living Park System ...... 56
Diagrama 7: Medición de la productividad de las atracciones ...... 57
Diagrama 8: Clasificación del personal de juego ...... 58
Diagrama 9: Procedimiento de inspección pre-apertura ...... 61
Diagrama 10: Funcionalidades del checklist Mobaro Park ...... 62
Diagrama 11: Procedimiento ante la falla ...... 63
Diagrama 12: Medición de satisfacción del cliente ...... 66
Diagrama 13: Tipos de fallas ...... 70
Diagrama 14: Actividades para el funcionamiento de una atracción ...... 71
Diagrama 15: Limitaciones de actuales formas de medición de productividad ...... 75
Diagrama 16: Factores del proceso de medición de productividad que afectan la motivación de colaboradores ...... 76
Diagrama 17: Factores influyentes en la cohesión e independencia de los equipos de juego
...... 77
Diagrama 18: Beneficios Mobaro Park ...... 78
Diagrama 19: Formas de fidelización de colaboradores ...... 80
9
Diagrama 20: Problemáticas que afectan la productividad de las atracciones ...... 82
Diagrama 21: Recomendaciones operacionales para atracciones individuales ...... 83
Diagrama 22: Inspección de productividad por atracción ...... 85
Diagrama 23: Requisitos y beneficios del reconocimiento informal ...... 86
Diagrama 24: Distribución de personal de juego en horas punta ...... 89
Diagrama 25: Beneficios de la estandarización de procesos ...... 96
Diagrama 26: Recomendaciones generales ...... 97
Diagrama 27: Habilidades necesarias y beneficios de un buen liderazgo ...... 99
Diagrama 28: Conclusiones ...... 124
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1: Reglas problema dual ...... 32
Tabla 2: Unidades de toma de decisiones ...... 37
Tabla 3: Variables de entrada y salida ...... 38
Tabla 4: Variables de holgura y conjuntos de referencia ...... 40
Tabla 5: Punto de proyección y exceso de input ...... 40
Tabla 6: Atracciones Fantasilandia ...... 49
Tabla 7: Puntos de venta de alimentos ...... 51
Tabla 8: Dotación de personal por juego ...... 59
Tabla 9: Problemas identificados por atracción ...... 72
Tabla 10: Ventaja y desventaja de métodos de medición de satisfacción de clientes ...... 81
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Tabla 11: Escenario de baja productividad ...... 87
Tabla 12: Problemas, causas y soluciones de distribución de personal en hora punta ...... 90
Tabla 13: Recomendaciones para la zona de corral de atracciones ...... 93
Tabla 14: Problemas, causas y soluciones mecánicas y propias del juego ...... 95
Tabla 15: Recomendaciones de estandarización de procesos ...... 96
Tabla 16: Unidades de toma de decisiones ...... 102
Tabla 17: Factores de entrada y salida ...... 103
Tabla 18: Gasto en mantenimiento ...... 104
Tabla 19: Gasto en accidentabilidad ...... 109
Tabla 20: Número de usuarios por mes ...... 113
Tabla 21: Satisfacción de consumidores ...... 115
Tabla 22: Variables de holgura y conjuntos de referencia ...... 117
Tabla 23: Valores objetivos y valores observados ...... 118
Tabla 24: Mejora potencial porcentual ...... 119
Tabla 25: Atracciones eficientes y menos eficientes ...... 122
ÍNDICE DE GRÁFICOS
Gráfico 1: Eficiencia técnica, eficiencia precio y eficiencia global ...... 20
Gráfico 2: Puntuaciones de eficiencia ...... 39
Gráfico 3: Clasificación de las atracciones según eficiencia y satisfacción ...... 41
Gráfico 4: Gasto en mantenimiento Black Hole ...... 105
Gráfico 5: Gasto en mantenimiento Tsunami y Crazy Dance ...... 105
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Gráfico 6: Gasto en mantenimiento Volare y Xtreme Fall ...... 106
Gráfico 7: Gasto en mantenimiento Black Hole ...... 106
Gráfico 8: Gasto en mantenimiento Boomerang y Raptor ...... 107
Gráfico 9: Gasto total en mantenimiento versus gasto en mantenimiento 2018 ...... 108
Gráfico 10: Gasto en accidentabilidad acumulado por año ...... 110
Gráfico 11: Número de usuarios en distinta cantidad de días ...... 112
Gráfico 12: Puntuaciones de eficiencia ...... 116
Gráfico 13: Puntuaciones de eficiencia ...... 120
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3 INTRODUCCIÓN
Un parque temático es el lugar de reunión de un conjunto de atracciones entorno a una temática específica, destinado al entretenimiento, educación, ocio y cultura. Estos tienen sus orígenes en los jardines europeos modernos, las ferias populares, los parques de atracciones tradicionales, exhibiciones y exposiciones de distinto ámbito, no obstante, es a partir de la apertura del parque Disneyland en Anaheim, California 1955, cuando comienza la industria de parques temáticos, expandiéndose por Estados Unidos y el resto del mundo, siendo al día de hoy una industria liderada por grandes corporaciones y cadenas como
Disney, Universal y Premier Parks (Clavé, 1999).
En general, existe una gran diversidad de parques temáticos, los que en base al tema se pueden clasificar en: parques de atracciones, los cuales son de temática neutral y se basan en la disposición de atracciones mecánicas; parques marinos; acuarios; parques acuáticos; safaris y otros como museos y planetarios. Todos ellos tienen en común una marcada estacionalidad de la demanda que genera períodos de tiempo de gran afluencia de público donde el objetivo principal es brindar una buena experiencia a los visitantes con el fin de hacerlos retornar a las instalaciones. Para ello es necesaria una eficiente planificación y gestión de recursos, así como también, periódicas actualizaciones respecto a instalaciones y servicios ofrecidos con el fin de mantener interesados a sus clientes y llamar a más visitantes.
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4 PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
Los parques temáticos ofrecen un servicio, el cual por su naturaleza, se produce y consume simultáneamente dentro de las mismas instalaciones, requiriendo de un alto grado de interacción con el cliente (Aranda 2001). A diferencia de las empresas manufactureras, en las empresas de servicio el productor debe crear anticipadamente su capacidad a través de la contratación de personal, la construcción de instalaciones y adquisición de los equipos necesarios en base a una demanda esperada, la cual de no materializarse, genera altos costos por desperdicio de capacidad (Carro y González, 2012); esta es una variable crítica para los parques temáticos debido a las constantes fluctuaciones de público, la dificultad de prever la demanda y su marcada estacionalidad.
La gestión de un parque tiene como finalidad maximizar la rentabilidad de la inversión, mediante la maximización de sus ingresos y la minimización de los costos variables, esto último en base a una eficiente gestión de los recursos disponibles (Planas,
Rebull y Clavé, 2008). Por otro lado, la maximización de ingresos se logra atrayendo una mayor cantidad de visitantes, siendo esta una de las metas claves para los parques temáticos, no obstante, el atraer más visitantes tiene una limitante ya que el hacinamiento y la aglomeración pueden provocar una disminución de los niveles de satisfacción de los clientes debido a largos tiempos de espera, sobre todo en las atracciones principales del parque, trayendo consigo el efecto contrario al deseado: la disuasión de visitantes y el no retorno a las instalaciones (Kim y Kim, 2016). Por lo tanto, una asistencia de público mayor a la capacidad razonable, más que ser una limitación real de capacidad, es una limitación del nivel de calidad de servicio ofertado a los clientes (Planas, Rebull y Clavé, 2008), de
14 allí que minimizar los tiempos de espera en base a una efectiva gestión operacional resulta de suma importancia para generar una experiencia satisfactoria al visitante.
Bajo este contexto, como ejemplo de una exitosa gestión de operaciones destacan los parques pertenecientes a Disneyland ubicados alrededor del mundo, que sobresalen por su altos estándares de eficiencia, productividad y calidad del servicio, logrando que más de la mitad de sus visitantes sean personas que retornan según las estimaciones de la misma compañía (Hidalgo y Torres, 2013).
Considerando todos los factores críticos mencionados, es que los parques temáticos ven la necesidad de poseer una eficiente dirección de operaciones que sea capaz de administrar correctamente la demanda, la fuerza laboral, la calidad del servicio, y la capacidad, sumado a eficientes sistemas de planificación y control; además de ser capaces de tomar decisiones estratégicas, como definir qué tipo de nuevas atracciones son convenientes o cuáles hay que retirar o remover, para todo esto, es necesario conocer la eficiencia con la que operan actualmente sus atracciones y así tomar acciones informadas al respecto.
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5 OBJETIVOS
5.1 Objetivo General
Desarrollar mejoras operacionales para un parque temático, a partir de un análisis cualitativo y cuantitativo que permita diagnosticar procesos actuales y evaluar la eficiencia operativa de algunas atracciones mecánicas, con el fin de mejorar su rendimiento y por ende, el servicio entregado a sus visitantes.
5.2 Objetivos Específicos
Identificar metodologías y herramientas relacionadas con la gestión operacional en
empresas de servicios, principalmente en parques temáticos, generando un respaldo
teórico para posteriormente trabajar con lo que sea más útil y aplicable a un parque
específico.
Realizar un diagnóstico de la situación actual en que operan algunas atracciones de
un parque temático mediante el levantamiento de información con el objetivo de
contextualizar y visualizar posibles falencias.
Clasificar las atracciones individuales de un parque en base a su nivel de eficiencia,
a través del análisis de datos reales y la aplicación de teoría, con el fin de identificar
los factores causantes que contribuyen tanto positiva como negativamente a cada
situación.
Crear propuestas operacionales y recomendaciones que sean aplicables en la
actualidad y que permitan mejorar el funcionamiento operacional de las atracciones,
16 buscando la optimización de recursos y la satisfacción de los clientes en base a menores tiempos de espera.
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6 METODOLOGÍA
Con el fin de llevar a cabo la resolución de la problemática planteada, es necesario apoyarse de una planificación adecuada que guíe todo el proceso de principio a fin, para ello se utiliza la metodología presentada en el diagrama 1, la cual a grandes rasgos se divide en dos tipos de diagnósticos: uno cualitativo y otro cuantitativo.
Diagrama 1: Metodología de estudio
Metodología
Diagnóstico cuantitativo Diagnóstico cualitativo de de la eficiencia de procesos actuales atracciones
Determinar procesos a Revisión de literatura analizar modelo DEA
Selección de unidades a Desarrollar cuestionario evaluar y factores
Realizar entrevistas Recolección de datos
Analizar y comparar Aplicación modelo DEA respuestas yanálisis de resultados
Desarrollar conclusiones y Desarrollar conclusiones y recomendaciones recomendaciones
Conclusiones generales
Fuente: Elaboración propia
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7 MARCO TEÓRICO
7.1 Eficiencia
La eficiencia se relaciona con la economía de recursos y se define como la relación entre los resultados obtenidos (outputs) y los recursos empleados (inputs). Se pueden hacer tres distinciones para el concepto de eficiencia: eficiencia técnica, eficiencia precio y eficiencia global (Farrell, 1957), las cuales se basan en los siguientes supuestos para una empresa que funciona con dos inputs y un output:
1. Las empresas operan bajo condiciones de rendimientos constantes a escala. Es
decir, un incremento porcentual en los inputs genera el mismo incremento
porcentual en el output, permitiendo representar la tecnología de producción
mediante la isocuanta unidad que muestra las combinaciones posibles en el uso de
los dos inputs para ser perfectamente eficiente en la producción de una unidad de
output.
2. Isocuanta convexa hacia el origen y con pendiente no positiva, implicando
ineficiencia técnica ante el incremento del input por unidad de output de un factor.
3. La función de producción eficiente es conocida.
A partir de estos supuestos, el autor define las siguientes eficiencias:
Eficiencia técnica: capacidad que tiene una unidad para obtener el máximo output a
partir de un conjunto de inputs, midiendo el éxito de la producción, el cual se obtiene
comparando el valor observado de la unidad con el valor óptimo definido por la frontera
de producción estimada llamada isocuanta eficiente. Toda unidad que esté fuera de la
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curva de eficiencia técnica perfecta, es ineficiente lo que significa que puede reducir la
cantidad de inputs consumidos y aún así seguir produciendo una unidad de output. La
eficiencia técnica siempre debe reflejar, hasta cierto punto, la calidad de sus insumos.
Eficiencia precio: capacidad de la unidad para usar distintos inputs en proporciones
óptimas dados sus precios, midiendo el éxito con que se elige el conjunto óptimo de
inputs o insumos. Se obtiene a partir de la curva isocuanta y la isocostos, toda unidad
que se encuentre sobre esta última curva, es eficiente en precio, y de encontrarse fuera,
es ineficiente en precio y significa que debería reducir costes totales.
Eficiencia global o económica: compuesta por la eficiencia técnica y eficiencia precio,
una unidad eficiente globalmente es eficiente tanto técnicamente como en precio.
Gráfico 1: Eficiencia técnica, eficiencia precio y eficiencia global
Fuente: Farrell (1957:254)
En el gráfico 1 se muestra el caso simple propuesto por Farrell: una empresa que a partir de dos factores genera un output, con rendimientos constantes a escala y una función de producción conocida. En el gráfico la curva SS´ es la isocuanta unitaria y representa las
20 combinaciones mínimas de inputs x e y necesarias para generar una unidad de output, por lo tanto, la unidad Q es eficiente porque usa el mínimo de recursos, mientras que P es ineficiente porque requiere más recursos para producir lo mismo.
La recta AA´ refleja la relación entre los precios de ambos recursos mediante su pendiente, se observa que si bien Q es técnicamente eficiente, no es eficiente en precio, para lograrlo debe reducir los costes totales en la distancia QR, por lo tanto, sólo Q´ es eficiente globalmente.
7.2 Productividad
La productividad se define como el uso eficiente de recursos en la producción de bienes y servicios y se representa mediante el ratio de producto sobre insumo, donde una mayor productividad significa una mayor producción en volumen y calidad con el mismo insumo; también puede definirse en base al tiempo: cuanto menor sea el tiempo que lleve a lograr un resultado deseado, más productivo es el sistema, esta última definición resulta útil puesto que el tiempo es una medida universal (Prokopenko, 1989).
Es importante diferenciar entre eficiencia técnica y productividad, ya que son términos que suelen usarse como sinónimos. La eficiencia técnica hace referencia a la capacidad de producir la máxima cantidad de outputs posibles a partir de un conjunto dado de inputs; mientras que la productividad, referida a productividad media de un factor, hace referencia a la cantidad de unidades de output producidas por cada unidad empleada de ese factor. La productividad se ve influida por factores como la tecnología, las economías de escala y la eficiencia técnica, por lo tanto una unidad puede ser eficiente técnicamente pero
21 aún puede mejorar su productividad, por ejemplo, explotando economías de escala. (Coll y
Blasco, 2000).
7.3 Análisis Envolvente de Datos
Dentro de los supuestos de Farrell para el cálculo de la eficiencia, se supone una frontera de producción conocida, lo cual en la práctica no suele ser así, por lo que debe ser estimada. Para ello, existen distintos métodos clasificados a grandes rasgos en paramétricos o no paramétricos; estadísticos o de programación matemática; determinista o estocástica.
El Análisis Envolvente de Datos (DEA) es una técnica no paramétrica, determinista, que recurre a la programación matemática para estimar la frontera de producción.
7.3.1 Definición
Esta metodología surge de la tesis doctoral de Rhodes (1978) y es una extensión del trabajo de Farrell (1957), la cual consiste en una técnica de programación matemática que permite la estimación de la frontera eficiente o función de producción empírica a partir de datos reales de un conjunto dado de unidades bajo análisis. Las unidades de mayor eficiencia conforman la frontera eficiente, que pasa a formar una superficie envolvente, donde todas las unidades restantes que no están sobre ella, son unidades ineficientes. Por lo tanto en base a esta frontera, se evalúa la eficiencia relativa de cada una de las unidades en análisis.
Es importante destacar que el modelo no entrega eficiencias absolutas, sino que relativas, ya que no trabaja en base a una frontera de eficiencia máxima teórica.
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DEA comenzó siendo aplicado para evaluar la eficiencia relativa de organizaciones no lucrativas, específicamente para la evaluación de programas públicos, refiriéndose a programas como un conjunto de unidades de toma de decisiones, abreviado DMU, las cuales poseen entradas (inputs) y salidas (outputs) comunes. Con el tiempo su uso se ha expandido a organizaciones con fines de lucro de todos los sectores: públicos, manufactura, servicios, información (Coll y Blasco, 2000), esto debido a sus múltiples ventajas, como son: la determinación de puntuaciones de eficiencias relativas para cada unidad analizada; la identificación de áreas de mejoras para cada unidad ineficiente en base a la frontera eficiente, permitiendo establecer un plan de inputs y outputs objetivos; y la posibilidad de trabajar con múltiples inputs y outputs, considerando que bajo una situación realista las unidades producen varios outputs a partir de varios inputs; sumado a los beneficios de ser una técnica no paramétrica.
No obstante, al modelo se le reconoce una desventaja principal: su característica determinista, ya que no incluye la aleatoriedad ni incertidumbre de los procesos productivos, por lo que la precisión entregada por el modelo dependerá netamente de la exactitud de los inputs y outputs considerados para evaluar la eficiencia del conjunto de unidades, por ello es que es de suma importancia la selección de estas variables, además cualquier omisión de un input o output importante puede generar sesgo en los resultados.
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7.3.2 Clasificación de modelos DEA
Los modelos de Análisis Envolvente de Datos, pueden clasificarse en base a (Coll y
Blasco, 2000):
1. El tipo de medida de eficiencia proporcionada, pudiendo ser modelos radiales
(proporcionales) o no radiales.
1.1. Modelos radiales: considera medidas de eficiencia proporcionales, es decir,
contempla aumentos equiproporcionales de todos los productos o reducciones de
todos los factores de entrada en la misma proporción. Las medidas radiales son las
más utilizadas en estudios de eficiencia debido a que no varían ante cambios en las
unidades de medida, no obstante, poseen como limitación que no detectan todas las
posibles ineficiencias técnicas ya que algunas pueden deberse al uso excesivo de
algunos factores y no de todos, requiriendo reducciones específicas y no
equiproporcionales.
1.2. Modelos no radiales: a diferencia de los modelos radiales, consideran todas las
posibles ineficiencias técnicas, pero poseen como desventaja la sensibilidad ante
cambios en las unidades de medida empleadas.
2. La orientación del modelo: input orientado, output orientado input-output orientado.
2.1. Input orientado: a partir de un nivel dado de outputs, buscan la reducción máxima
de inputs, permaneciendo dentro de la frontera de posibilidades de producción.
2.2. Output orientado: a partir de un nivel dado de inputs, buscan el aumento máximo
de los outputs, permaneciendo dentro de la frontera de posibilidades de producción.
2.3. Input-output orientado: o modelos no orientados, buscan simultáneamente la
reducción de inputs y el aumento de outputs.
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Por lo tanto, bajo el concepto de orientación, una unidad es ineficiente si es posible disminuir cualquiera de sus inputs manteniendo fijo su nivel de outputs, o bien, si puede aumentar cualquiera de los output sin recurrir a aumentos de inputs ni disminuyendo otro output.
3. El tipo de rendimientos a escala de la tecnología de producción, pudiendo existir
rendimientos constantes o variables a escala.
3.1. Rendimientos constantes a escala: aumento porcentual del output es igual al
aumento porcentual de los factores productivos o inputs.
3.2. Rendimientos crecientes a escala: aumento porcentual del output es mayor al
incremento porcentual de los factores productivos. Conocido como economías de
escala.
3.3. Rendimientos decrecientes a escala: aumento porcentual del output es menor al
aumento porcentual de los factores productivos.
7.3.3 Principales modelos DEA
Generalmente se utilizan dos modelos DEA: el modelo Charnes-Cooper Rhodes
(CCR) o el modelo Banker Charnes-Cooper (BCC), cuya diferencia fundamental radica en que el modelo BCC representa los rendimientos variables a escala, mientras que el CCR considera rendimientos constantes a escala. (Kim y Kim, 2016).
El modelo DEA CCR fue desarrollado por Charnes, Cooper y Rhodes en 1978, para modelos de medidas de eficiencia radiales, de input u output orientados y con rendimientos
25 constantes a escala. Este modelo puede escribirse en forma fraccional, multiplicativa y envolvente.
Por otro lado, el modelo DEA-BCC, desarrollado por Banker, Charnes y Cooper en
1984, es una extensión del modelo CCR para trabajar con rendimientos variables a escala, existiendo también una forma fraccional, multiplicativa y envolvente.
Por razones de una posterior aplicación, a continuación sólo se describirá el modelo
DEA CCR.
7.4 Modelo DEA CCR
7.4.1 Modelo DEA CCR forma fraccional
El modelo DEA CCR en forma fraccional, input orientado, propuesto por Charnes,
Cooper y Rhodes (1978), entrega una medida de eficiencia para una DMU, la cual se obtiene maximizando las salidas ponderadas sobre las entradas ponderas, quedando el modelo expresado como sigue (Modelo 1):
(1) ∑
∑
∑ Sujeto a: j 2 ….. n ∑
≥ ϵ > 0 r 2 ….. s
≥ ϵ > 0 i 2 ….. m
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Donde:
1. Se analizan unidades 2 … , donde cada una utiliza los mismos inputs
para obtener los mismos outputs, pero cada unidad en distintas cantidades.
2. = eficiencia relativa de la unidad evaluada.
3. = cantidad de input 2 … . consumidos por la unidad.
4. = cantidad de input consumido por la unidad evaluada.
5. = cantidad observada de output 2 … . producidos por la
unidad.
6. = cantidad de output producido por la unidad evaluada.
7. = peso asignado al output 2 … . . .
8. = peso asignado al input 2 … . .
9. = infinitésimo positivo.
El modelo presentado tiene por objetivo encontrar el conjunto óptimo de pesos para los inputs y outputs que maximicen la eficiencia técnica relativa de la unidad evaluada, esta
última calculada como el cociente entre la suma ponderada de los outputs y la suma ponderada de los inputs. Por lo tanto los pesos óptimos serán distintos entre las unidades, ya que el modelo debe ser resuelto para cada unidad ( unidades), entregando los pesos que maximizan su eficiencia.
La primera restricción dice que todas las unidades deben tener una eficiencia menor o igual a uno al evaluarlas en los pesos óptimos obtenidos; y la segunda y tercera restricción, imponen que los pesos sean mayores a cero para evitar el no uso de un input o output en la evaluación de cada unidad.
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Según la definición de eficiencia de Farrell, 1957, si la solución encontrada es
, significa que la unidad evaluada es eficiente en relación con las otras unidades, en
caso de ser , la unidad es ineficiente y a partir de sus pesos óptimos encontrados es posible encontrar una unidad o una combinación de unidades con mejores resultados.
Para los DMU a analizar, los valores e son constantes y generalmente los inputs o , corresponden a decisiones pasadas de insumos destinados y consumidos, mientras que los outputs o , corresponden a los resultados obtenidos de las entradas. Sin embargo, es posible reemplazar algunas o todas las observaciones por valores teóricos y trabajar las evaluaciones de eficiencia de esta manera (Charnes, Cooper y Rhodes, 1978), lo cual sería útil para aquellas variables de las que no se dispone información completa o fidedigna.
De forma análoga, el modelo (1) puede ser expresado en forma recíproca
(minimización de la ineficiencia) de la siguiente manera:
(2) ∑
∑
∑ Sujeto a: ≥ j 2 ….. n ∑
≥ ϵ > 0 r 2 ….. s
≥ ϵ > 0 i 2 ….. m
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7.4.2 Modelo DEA CCR forma multiplicativa
El modelo (1) fraccional descrito anteriormente es de programación no lineal, no obstante, los autores Charnes, Cooper y Rhodes (1978) proponen linealizarlo para que el problema sea tratable computacionalmente para un gran número de unidades evaluadas y con el menor número de entradas y salidas, usando la siguiente transformación:
(3)
, > 0 ∑
Luego, sustituyendo en el modelo (1) fraccional se obtiene:
(4)
∑
Sujeto a: ∑
∑ ∑ 0, 2 … .
≥
≥
Donde, la primera restricción corresponde a la de normalización. Este problema debe resolverse para cada unidad evaluada, encontrando los pesos óptimos y . Se observa que el modelo se compone de restricciones, sin contar las de no negatividad, por lo que entre mayor cantidad de DMUs a evaluar, mayor cantidad de restricciones se formarán.
29
Equivalentemente, el modelo (4) obtenido puede representarse matricialmente de la siguiente forma:
(5)
Sujeto a:
0
≥
≥
Donde:
1. = matriz de outputs de orden , donde es la cantidad de outputs
considerados, y el número de unidades a evaluar.
2. = vector output de la unidad evaluada, de orden .
3. = matriz de inputs de orden , donde es la cantidad de inputs
considerados, y el número de unidades a evaluar.
4. = vector input de la unidad evaluada, de orden .
5. = vector de pesos outputs de orden .
6. = vector de pesos inputs de orden .
La unidad evaluada es eficiente si , siendo ( , ) el conjunto óptimo de pesos inputs y outputs que maximizan la función objetivo.
Si la unidad presenta una eficiencia para el conjunto óptimo ( , ) encontrado, existirá al menos una unidad que para ese mismo conjunto cumplirá con la siguiente restricción de igualdad:
30
(6) ∑ ∑ 0, 2 … .
La cual se cumple cuando una unidad evaluada en el conjunto encontrado es
eficiente, es decir: ∑ . Estas unidades eficientes pasan a ser el conjunto de referencia de la unidad evaluada.
Para el modelo DEA se utilizan los términos input virtual y output virtual (para cada unidad evaluada), para referirse a las sumas ponderadas de inputs y outputs respectivamente, es decir, el input virtual se define como:
(7)
∑
El cual en la forma multiplicativa para linealizar el modelo fraccional, se encuentra normalizado a la unidad. Mientras que el output virtual es:
(8)
∑
Con ellos se puede determinar la contribución de cada input respecto del total de inputs consumidos de la siguiente manera:
(9)
… ∑
Así como la contribución relativa de cada output a la puntuación de eficiencia técnica global de la unidad evaluada:
(10)
… ∑
31
7.4.3 Modelo DEA CCR forma envolvente
7.4.3.1 Problema dual
La forma envolvente corresponde al modelo DEA dual. Un problema dual se define a partir del modelo de programación lineal primal, y su relación radica en que la solución
óptima de uno entrega automáticamente la solución óptima del otro. Partiendo por expresar el modelo primal con todas sus restricciones como ecuaciones con lado derecho no negativo, y todas sus variables no negativas, el modelo dual se puede construir a partir de las siguientes ideas claves (Taha, 2004):
1. Asignar una variable dual por cada restricción existente en el primal.
2. Construir una restricción dual por cada variable existente en el primal.
3. Los coeficientes de restricción y el coeficiente objetivo de la variable j-ésima del
primal, definen los lados izquierdo y derecho de la restricción j-ésima del problema
dual.
4. Los coeficientes de las variables de la función objetivo dual corresponden a los
lados derechos (términos independientes) de las restricciones del primal.
5. El sentido de optimización, la dirección de las desigualdades y los signos de las
variables en el dual se rigen por las reglas descritas en la tabla 1.
Tabla 1: Reglas problema dual
Problema primal Problema dual Objetivo Objetivo Tipo de Signo de las restricción variables Maximización Minimización ≥ Irrestricta Minimización Maximización ≤ Irrestricta Fuente: Elaboración propia
32
7.4.3.2 Construcción modelo DEA CCR forma envolvente
A continuación se presenta la construcción del modelo DEA CCR input orientado dual a partir del modelo (4) en forma multiplicativa.
Por definición de un modelo dual, la función objetivo del dual debe ser de minimización, además el dual tendrá tantas variables como número de restricciones presentes en el modelo primal, por lo que el dual tendrá variables, donde es la cantidad de unidades o DMUs a evaluar. Estas variables se denotarán por y
( … , donde la variable dual es la que se asocia con la restricción de normalización. Los coeficientes de las variables de la función objetivo del dual provienen de los términos independientes de las restricciones del modelo primal quedando expresada como la minimización de . Respecto a la cantidad de restricciones del dual, esta será igual a la cantidad de variables que posea el primal, es decir , donde es la cantidad de outputs y la cantidad de inputs. Para obtener los coeficientes de las variables en las restricciones del dual, se debe trasponer la matriz compuesta por los coeficientes de las variables de las restricciones del primal. Por otro lado, los coeficientes de las variables de la función objetivo del primal, serán los términos independientes (lado derecho) de las restricciones del dual. Por lo tanto el modelo DEA en forma envolvente, el cual debe ser resuelto para cada unidad analizada, queda expresado como (Coll y Blasco, 2000):
(11)
Sujeto a: ≥
≥
≥ 0
33
Donde:
1. λ = vector de pesos, con cantidad de unidades.
2. θ = puntuación de eficiencia técnica de la unidad evaluada.
7.4.3.3 Variables de holgura
Del modelo dual (11), se obtienen de forma residual las variables de holgura de los inputs y outputs, por lo tanto, para que una unidad sea eficiente ya no sólo debe satisfacer la condición de Farrell (1957) que exige , sino que además debe cumplir con las condiciones de eficiencia de Pareto-Koopmans, que exige y todas las variables de holgura igual a cero.
Por lo tanto, siguiendo a Charnes, Cooper y Rhodes (1978), la solución óptima del
modelo considerando las variables de holgura, corresponde a , con
… .
Donde:
1. = vector de holgura no negativo asociado a las restricciones de salida.
2. = vector de holgura no negativo asociado a las restricciones de entrada.
Si el vector tiene algún componente positivo ( > 0 , significa que es posible aumentar el output de la unidad evaluada en la misma cantidad que indica la variable de
holgura, sin alterar los valores de los pesos óptimos ( y sin violar ninguna restricción.
Por lo tanto, la unidad debería producir el output en la cantidad .
34
De forma análoga, si el vector tiene algún componente positivo > 0 , implica que se puede disminuir el input de la unidad evaluada en la misma cantidad
indicada por la variable, reduciendo las entradas desde a .
Por lo tanto, la DMU evaluada puede no ser eficiente técnicamente incluso cuando
, diferenciándose del modelo fraccional en que este último define la eficiencia técnica (relativa) sólo en base al valor entregado por la función objetivo.
La forma envolvente del modelo DEA es la de mayor aplicación debido a que utiliza
restricciones, a diferencia del multiplicativo y matricial que emplean restricciones, lo cual resulta en un problema extenso cuando se busca evaluar gran cantidad de unidades.
7.4.3.4 Benchmarking
Toda unidad clasificada como eficiente a través del modelo DEA, se encuentra ubicada sobre la frontera eficiente; y aquellas unidades ineficientes se encuentran envueltas por la frontera y pueden ser proyectadas sobre ésta a través de un punto ̂ ̂ , el cual en un modelo input orientado, representa a una unidad eficiente (ficticia) que consume, a lo más, la proporción de los inputs consumidos por la unidad evaluada, y que produce como mínimo, la misma cantidad de outputs de dicha unidad (Coll y Blasco, 2000). Esta nueva unidad eficiente se construye a partir de una o más unidades que forman el conjunto de referencia de la unidad ineficiente, las cuales para el problema resuelto cumplen con:
> 0, para … .
35
Para el modelo dual (11), el punto de proyección se expresa como:
(12)
̂ ∑ ̂ ∑
El objetivo del punto de proyección sobre la frontera eficiente es establecer la dirección de mejora para la unidad ineficiente evaluada, ya que las coordenadas de proyección representan los niveles de inputs y outputs (valores objetivos) que hacen eficiente a la unidad evaluada, por ende a partir de la comparación entre los valores observados y los valores objetivos se puede cuantificar la disminución necesaria en entradas y/o el aumento necesario de salidas para lograr la eficiencia.
La mejora potencial de una unidad ineficiente, se compone de la mejora proporcional o radial y la mejora holgura. La primera se refiere al movimiento radial derivado de la puntuación de eficiencia, es decir, corresponde a la reducción que debiese hacerse en todos los inputs de la unidad evaluada a partir de la proporción , la cual se aplica al vector de inputs asociado a esa unidad. Mientras que la mejora holgura se refiere al desplazamiento a través de la propia frontera, obtenido de las variables de holgura no nulas asociadas a entradas y/o salidas.
7.5 Ejemplo de aplicación modelo DEA
A continuación se describe un caso de aplicación del modelo de Análisis Envolvente de Datos. El estudio fue realizado en el parque temático Samsung Everland, de Corea, y se encuentra en el artículo Measuring the operational efficiency of individual theme park atractions (Kim y Kim, 2016).
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Samsung Everland es el parque temático más grande de Corea del Sur, fue inaugurado en 1976 por la Corporación Samsung, y a la fecha suma una larga lista de premios por satisfacción al cliente, no obstante, presenta falencias principalmente en los relacionado al tiempo de espera de los visitantes en cada atracción, medida que obtuvo la menor calificación de satisfacción según encuestas aleatorias realizadas a 1000 clientes en
2012.
Este estudio busca evaluar comparativamente y clasificar las eficiencias operativas de algunas atracciones de manera individual, así como producir ideas para mejorar la eficiencia de las atracciones identificadas como ineficientes en sus factores de entrada y salida. Para ello se aplica el modelo (11) Análisis Envolvente de Datos en forma envolvente, input orientado y CCR, asumiendo rendimientos constantes a escala.
Para el análisis se seleccionaron 15 atracciones del parque como unidades de toma de decisiones (DMU), las cuales se muestran en la tabla 2:
Tabla 2: Unidades de toma de decisiones
DMU Clasificación de la atracción T Express Montaña rusa Double Rock Spin Paseo emocionante Amazon Express Montaña rusa de agua Let’s Twist Paseo emocionante Rolling X-Train Montaña rusa Championship Rodeo Paseo emocionante Flying Rescue Caída Lily Dance Giratorio Global Village Montaña rusa de agua Sky Dancing Giratorio Flying Elephant Giratorio Peter Pan Giratorio Top Jet Giratorio Flash Bang Bang Caída Royal Jubilee Carousel Giratorio Fuente: Elaboración propia
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Respecto a las variables de entrada y salida utilizadas en el modelo, son 3 y 2 respectivamente, y se describen en la tabla 3. Se consideran entradas fijas y variables así como salidas de tipo cuantitativa y cualitativa.
Tabla 3: Variables de entrada y salida
Factor Clasificación Índice de gestión Área de instalación Factor de entrada Costo fijo Costo de instalación Factor de entrada Costo fijo Costo de reparación anual Factor de entrada Costo variable Número de usuarios anuales Factor de salida Índice cuantitativo Satisfacción de consumidores Factor de salida Índice cualitativo Fuente: Elaboración propia
Es importante mencionar que el número de usuarios anuales representa la frecuencia de uso anual de la atracción, por lo que incluye consideraciones del tiempo de espera.
En cuanto a la recolección de datos, estos fueron provistos por oficinas centrales. La satisfacción de los consumidores fue obtenida a partir del promedio de los resultados de encuestas realizadas el 2012 a 2869 clientes que visitaron Everland ese año. La encuesta fue hecha en escala Likert de 10 puntos, pero convertida en 100 puntos para el estudio.
Además se analizó la correlación de Pearson entre las variables de salida, obteniéndose un 0,237 lo que significa que existe poca correlación entre los factores.
Los resultados obtenidos sobre puntuaciones de eficiencia para cada atracción se muestran en el gráfico 2, encontrándose que las unidades más eficientes fueron Peter Pan,
Flying Elephant y Flying Rescue, con puntuación máxima; mientras que T Express fue la más ineficiente, seguida de Global Village, Rolling X-Train y Amazon Express, todas ellas con puntuaciones menores a 0,2; esto último significa que más del 80% de los factores de entrada pueden ser disminuidos sin alterar los factores de salida.
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Gráfico 2: Puntuaciones de eficiencia
Fuente: Kim y Kim, 2016
En general se obtiene que las atracciones de tipo giratorias presentan mayor eficiencia relativa, mientras que las montañas rusas presentan una eficiencia más baja.
En la tabla 4 se muestran las variables de holgura y el conjunto de referencia para cada atracción, obteniéndose que las atracciones con mayor puntuación de eficiencia relativa (Peter Pan, Flying Elephant y Flying Rescue) forman los conjuntos de referencia para todas las demás unidades, siendo la atracción Peter Pan la que más se repite entre los conjuntos, lo que significa que es clave para la evaluación comparativa o benchmarking.
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Tabla 4: Variables de holgura y conjuntos de referencia
Fuente: Kim y Kim, 2016
Posteriormente para las unidades ineficientes se calculó la cantidad de inputs a reducir, utilizando la ecuación del punto de proyección (12). Los resultados se muestran en la tabla 5, donde, como es de esperar, se observa que para las unidades eficientes el punto de proyección es el mismo (exceso de entradas es cero).
Tabla 5: Punto de proyección y exceso de input
Fuente: Kim y Kim, 2016
40
Finalmente los autores entregan directrices para futuros parques temáticos. Si bien se obtuvo que las atracciones del tipo montañas rusas no presentan las más altas eficiencias, estas no pueden ser eliminadas puesto que son las que entregan mayor satisfacción a los consumidores y por ende son las que incentivan a los visitantes a volver.
A continuación en el gráfico 3 se muestra una clasificación de las atracciones estudiadas en base a la puntuación de eficiencia obtenida (eje x) y la satisfacción de los consumidores (eje y).
Gráfico 3: Clasificación de las atracciones según eficiencia y satisfacción
Fuente: Kim y Kim, 2016
Las instalaciones presentes en el cuadrante 1 son las de mayor eficiencia y mayor satisfacción (escenario ideal); en el cuadrante 2 se encuentran las atracciones que no son tan
41 eficientes pero que ofrecen alta satisfacción por lo que atraen a los clientes; en el cuadrante
3 están ubicadas las de baja eficiencia y baja satisfacción, a estas atracciones se les debería evaluar su reemplazo y no deben ser consideradas en la construcción de futuros parques; por último en el cuadrante 4 están las instalaciones de alta eficiencia pero baja satisfacción,
éstas deben ser comparadas con atracciones del mismo tipo pero que entreguen alta satisfacción, con el fin de encontrar formas de aumentar la satisfacción de los clientes.
42
8 CASO APLICADO: FANTASILANDIA
8.1 Antecedentes de Fantasilandia
8.1.1 Descripción de la empresa
Fantasilandia es un parque de diversiones ubicado desde 1978 en pleno Parque
O’Higgins, Santiago de Chile. Actualmente se caracteriza por ser líder en el rubro de la entretención en Chile, disponiendo de 6,8 hectáreas en las que se distribuyen sus 40 atracciones mecánicas. Sus instalaciones principales se ubican en Avenida Beaucheff 938, mientras que en Beaucheff 1111 se encuentran las oficinas de selección y capacitación.
La empresa pertenece al holding Sociedad Comercial Itahue Limitada, junto a
Happyland y Fundo Amelia; tres empresas fundadas por Gerardo Arteaga Oehninger, siendo actualmente su hijo Gerardo Arteaga el gerente general de Fantasilandia.
8.1.2 Misión y Visión
Misión:
“Ser una empresa de entretenimiento líder en Latino América que entregue una
Calidad de Servicio que supere permanentemente las expectativas de los clientes, basados en la Seguridad, en la continua incorporación de Novedad y en el compromiso con
Nuestros Colaboradores aumentado así el Valor de la empresa en forma sostenida en el tiempo.”
43
Visión:
“Entretener a las personas brindando una estadía única y memorable donde todos vivan una experiencia de primera clase”
Con el fin de poder cumplir esta misión y visión que se declaran, se definen los siguientes valores:
Trabajo en equipo: Trabajar de manera coordinada y efectiva entre los departamentos
del parque.
Honestidad: La rectitud y confianza en todo lo que se hace y que se ve reflejado en las
acciones que realizan todos los colaboradores.
Seguridad: Trabajar pensando siempre en la seguridad, tratando de dimensionar
posibles riesgos y tomar acciones oportunamente.
Compromiso: Personas proactivas que orientan su quehacer a lograr los objetivos
propuestos por la organización.
Innovación: Es la capacidad de buscar siempre el desarrollo y la creación de ideas
nuevas en cada una de las áreas del parque.
8.1.3 Historia de la empresa
La idea inicial comenzó en 1977 cuando Gerardo Arteaga Oehninger compró autos chocadores a un sacerdote del Hogar de Cristo, el padre Josse Van der Rest, luego de realizarles reparaciones fueron puestos en funcionamiento en un recinto de Viña del Mar donde lograron atraer gran cantidad de clientes, con esto, Arteaga notó la necesidad de diversión que existía en el país. Ese mismo año Arteaga se reunió con el entonces alcalde
44 de Santiago Patricio Mekis, a quien solicitó en concesión terrenos en Santiago, recibiendo el apoyo necesario. Se comenzaron entonces los trabajos en el parque O’Higgins, y con el fin de conservar el valor ecológico del parque y ganar la confianza de los santiaguinos, se anunció no cortar ningún árbol, y de ser así, estos serían repuestos. La inversión inicial fue de dos millones de dólares y los juegos fueron traídos directamente desde Europa.
El parque fue inaugurado el 26 de enero de 1978 con una dotación de 80 trabajadores y ocho juegos, dentro de los cuales destacan El Pulpo, La Mansión Siniestra,
Century 2000 y los “Autos Chocadores”, sumado a juegos infantiles como los autos Ford T,
Pinto Yo y shows para los niños. En la década de los ochenta Fantasilandia siguió creciendo y consolidándose, adquiriendo juegos como El Barco Pirata, Tagadá, El Turbo, el
Súper Loops y la montaña rusa Splash; además de atracciones terroríficas como La Monga y la Casa Fantasma a finales de la década de los 80.
La década de los 90 trajo consigo nuevas atracciones como el Kamikaze, Black
Hole y el Cyclon en 1994, para inaugurar al año siguiente la famosa montaña rusa
Boomerang, de última generación en el mundo y traída desde Europa, con la cual
Fantasilandia logra posicionarse como parque de clase mundial. Hacia finales de década se inauguran juegos como el Evolution, Fu Karting y Crazy Dance.
La llegada del nuevo milenio continuó con la tradición de inaugurar un juego por año, trayendo consigo juegos como CineMagic 3D (2000), Xtreme Fall (2002), Rapid River
(2003), éste último fue inaugurado en diciembre junto a los niños del Hogar de Cristo bajo la actividad de Navidad con Sentido, política solidaria que desde entonces se hizo permanente al momento de inaugurar nuevos juegos. Se incluyeron juegos como Top Spin
45
(2004), Disko (2005), el juego infantil Fire Chief (2005), la montaña rusa Wild Mouse
(2006), y luego en el 2007 tras el retiro del mítico Splash se inauguró Tsunami como partida para la celebración de los 30 años de Fantasilandia, coronando esta celebración en el 2008 con la primera montaña rusa suspendida que llega a Chile, el Raptor. En el 2009 se reianugura la plaza infantil con nuevas atracciones como Rocking Tug, Buggy Jump y los canguros Toing Boing, sumando un total de 14 juegos infantiles. A partir del 2010 se inauguraron juegos como el Volare (2010), Ikarus (2011), Air Race (2012), Moby Dick y
Tren Minero (2015), un nuevo Tagadá (2016), y finalmente, como celebración de los 40 años de Fantasilandia, se inauguró en diciembre del 2017 el Fly Over, siendo el juego más alto de Sudamérica con 80 metros de altura (Libro Fantasilandia 40 años, 2018).
8.1.4 Estructura Organizacional
En el diagrama 2 se muestra el organigrama general de Fantasilandia, donde se observa bajo la Gerencia General, a la Subgerencia de Control de Gestión y las Gerencias de Alimentos y Bebidas, Operaciones, Técnica y de Desarrollo y Gerencia Comercial; luego en el diagrama 3 se observa el organigrama específicamente del área de operaciones.
Diagrama 2: Organigrama General Fantasilandia
Fuente: Organigrama Fantasilandia (2018)
46
Diagrama 3: Organigrama Operaciones Fantasilandia
Fuente: Organigrama Fantasilandia (2018)
8.1.5 Proceso productivo
Fantasilandia es una empresa de servicios, por lo que su proceso productivo se basa en entregar una buena atención a sus visitantes: desde la venta de entradas y el ingreso al parque hasta la salida del mismo. La empresa entrega tres servicios principales que forman parte de su estructura de ingresos: la disponibilidad de atracciones mecánicas, el servicio de alimentación y la venta de artículos de souvenir. En el diagrama 4 se muestra un esquema con el proceso productivo, el cual considera estos tres servicios principales. Cabe
47 mencionar que la venta de entradas puede ser presencial en las boleterías de los accesos o a través del sitio web.
Diagrama 4: Proceso productivo de prestación de servicios
Apertura de parque
Venta de entradas
Recepción e inspección Ingreso de visitantes Prestación de servicios
Atracciones Venta de alimentos Venta de souvenirs mecánicas y bebidas Actividades involucradas
Mantenimiento Abastecimiento Abastecimiento
Planificación Almacenaje Almacenaje de turnos Checklist de Planificación Planificación pre-apertura de turnos de turnos Preparación de Operación Venta alimentos
Preparar carga Venta
Cargar juego
Operar
Descargar
Cierre de instalaciones
Cierre de parque
Fuente: Elaboración propia
48
8.1.6 Servicios entregados
Como ya fue mencionado, el parque pone a disposición de sus visitantes una variedad de servicios, donde los tres principales son: atracciones mecánicas, la venta de alimentos y la venta de artículos de souvenir, los que se detallan a continuación; así como también el resto de los servicios ofrecidos que buscan mejorar la experiencia del cliente.
8.1.6.1 Atracciones mecánicas
El rubro principal de Fantasilandia consiste en entregar entretención a sus visitantes a través de la disposición de atracciones mecánicas clasificadas en juegos de adrenalina, familiares, infantiles (zona kids) y juegos pagados. En los 40 años de trayectoria de la empresa, han pasado por el parque 80 juegos mecánicos diferentes, para actualmente llegar a las 40 atracciones las cuales se muestran en la Tabla 6 junto a sus clasificaciones respectivas.
Desde la inauguración de Fantasilandia, se estima un número de asistentes al parque de 35 millones de personas; y 300 millones de abordajes anuales en la actualidad (Libro
Fantasilandia 40 años, 2018).
Tabla 6: Atracciones Fantasilandia
Tipo Atracción Clasificación Fly Over Giratorio (sillas voladoras) Raptor Montaña rusa Boomerang Montaña rusa Moby Dick Giratorio Adrenalina Air Race Giratorio Xtreme Fall Caída Volare Giratorio (sillas voladoras) Top Spin Giratorio
49
Black Hole Tobogán Rapid River Tobogán Barco Pirata Péndulo Tsunami Montaña rusa de agua Kamikaze Péndulo Mega Disko Giratorio Crazy Dance Giratorio Tagadá Giratorio Monga Teatro Evolution Giratorio Wild Mouse Montaña rusa Tren CP Paseo Twister Giratorio Tren Minero Montaña rusa Familiares The Pirate Revenge Giratorio de agua Skooter Autos chocadores Astroliner Cine Cine 4D Cine Mini Bongo Paseo Mini Splash Tobogán Rocking Tug Péndulo Fire Chef Giratorio Carrusel Giratorio Dragón Montaña rusa Infantiles Buggi Jump Giratorio El faro Caída Super Trucks Paseo Samba Baloon Giratorio Ford T Paseo Happy Swing Péndulo Botes chocadores Botes chocadores Juegos pagados Castillo encantado Teatro Fuente: Elaboración propia
50
8.1.6.2 Servicio de alimentación
Fantasilandia cuenta con 20 puntos de ventas de alimentos entre restaurantes, carros y kioskos; los cuales se muestran en la Tabla 7.
Tabla 7: Puntos de venta de alimentos
Restaurantes, Carros y Descripción de venta Kioskos Palacio de Cristal Hamburguesas, pizzas, appetizers, bebidas Restaurantoon Autoservicio, comida casera, postres, bebidas Arbolito de los Ennis Hamburguesas, pizzas, appetizers, bebidas Daytona American burgers, papas fritas, appetizers, bebidas Ayce Buffet de Pizzas Come y toma todo lo que puedas Ayce Buffet de Pastas Come y toma todo lo que puedas Carro Fast Food Hotdogs, papas fritas, bebidas El Rancho Sandwich mechada, papas fritas, bebidas Embarcadero Churros, mote con huesillos, cabritas, café, bebidas Kiosko Savory Paletas y conos helados, cabritas, café, granizados Food Truck Sandwiches y bebidas Kiosko Black Hole Hot dogs, bebidas, helados, snacks Kiosko Faro Cabritas, algodones, café, bebidas, helados Kiosko 4D Conos y paletas helados, cabritas, café, granizados Kiosko Cabritas, helados, granizados, café, bebidas Food Truck Kids Kid dogs, kid burger, kid mac, helados, bebidas Módulo Moby Dick Hot dogs, bebidas, helados, snacks Módulo Inf Granizados, café, bebidas Sushi Rolls Handrolls, sushi, bebidas Kiosko Minero Hot dogs, bebidas, helados, snacks Fuente: Elaboración propia
8.1.6.3 Venta de artículos de souvenir
Existen 3 puntos de venta de artículos de souvenir, que ofrecen productos como pelotas inflables, peluches, gorros, poleras, entre otros. Estos se ubican en el acceso principal por Beaucheff, en el acceso por parque O´Higgins y frente a la Plaza Roja.
8.1.6.4 Otros servicios
A continuación se listan los demás servicios ofrecidos por el parque:
51
Punto de informaciones
Arriendo de coches para niños
3 Zonas de lockers
3 Baños públicos
Bus de acercamiento por Parque O´Higgins
Cajero automático
Primeros auxilios
Servicio al cliente
Espectáculos en escenarios Principal y Plaza Roja
Plazas y terrazas de comida y descanso
52
8.2 Diagnóstico cualitativo
8.2.1 Metodología del diagnóstico
A través de la realización de entrevistas se levantó información sobre cómo se llevan a cabo actualmente los procesos de medición de productividad, distribución de personal en los juegos, mantención y acción ante la falla, fidelización de colaboradores y medición de la satisfacción de clientes. Para ello se realizaron entrevistas presenciales a parte del personal del departamento de operaciones, específicamente al supervisor de operaciones de juegos grandes: Marcelo Morales, y al jefe de servicios al cliente Gustavo Graciá. A cada uno se le entrevistó respecto a un área específica: al supervisor sobre medición de productividad, distribución de personal y mantenimiento; y a Gustavo Graciá sobre la medición de satisfacción del cliente. Las preguntas realizadas en cada entrevista se encuentran en el Anexo A.
También se realizaron entrevistas al personal de 18 juegos mecánicos (pertenecientes al Living Park System), entrevistando entre 1 y 3 personas por atracción, dependiendo de su disponibilidad. Cada atracción cuenta con tres tipos de colaboradores: operador mantenedor, ayudante del mantenedor o operador B, y ayudante de juego; cuyas funciones se detallan más adelante. En base a esta clasificación, se distingue entre las preguntas realizadas a cada tipo de trabajador, las cuales se detallan en el Anexo B. En total fueron entrevistados 27 colaboradores, de los cuales 6 son ayudantes de juego, 16 son operadores
B y 5 son operadores mantenedores. En el Anexo C se muestra el detalle de la cantidad y tipo de trabajador que fue entrevistado por juego. El objetivo de estas entrevistas es obtener la opinión del personal respecto a los actuales procesos de medición de productividad,
53 distribución de personal, mantención y acción ante la falla y fidelización de colaboradores; y de esta forma detectar falencias y posibles contrastes entre las entrevistas realizadas.
Además se les consultó sobre situaciones que afectan la productividad del juego, lo cual sumado con la observación personal, permitió identificar problemas para atracciones individuales.
8.2.2 Procesos actuales en base a entrevistas en departamento de operaciones
8.2.2.1 Medición de productividad
Cada atracción está conformada por una serie de elementos y áreas que a grandes rasgos se muestran en el diagrama 5. Las atracciones cuentan con dos molinetes o barreras de acceso: una al inicio del laberinto del juego (molinete de demanda), y otra al final del laberinto (molinete de producción), previo al área de corral; esta última es un área donde se dispone a la gente para la siguiente carga del juego, en algunos casos existe además un área de pre-corral para tener preparada una carga extra en períodos de alta demanda.
Diagrama 5: Partes características de cada atracción
Molinete de Molinete de Área de Área del Laberinto demanda producción corral juego
Fuente: Elaboración propia
Hasta hace un tiempo, la empresa medía el flujo de personas en el parque y en sus juegos a través de la recolección y registro manual de datos, donde cada una hora un funcionario de cada juego debía registrar el valor entregado por el contador del molinete de
54 producción, de esta forma al final del día obtenían la cantidad de personas que subían al juego y la productividad promedio diaria; análogo para obtener el flujo total del parque. Se intentó automatizar el proceso de conteo usando sistemas de wifi de monitoreo, pero éste no tuvo éxito debido a la interferencia electromagnética que generan los juegos mecánicos.
Luego de esto, la empresa continuó con el intento de automatizar el proceso y postuló un proyecto que se acogió a la Ley de Incentivo Tributario a la I+D, obteniendo el apoyo de CORFO y un financiamiento de $148 millones en el 2015. El proyecto consiste en un “Sistema robusto para el procesamiento centralizado de datos heterogéneos en redes inalámbricas inmersas en ambientes de alto ruido electromagnético”, cuyo objetivo es mejorar los procesos de adquisición de datos, el procesamiento de múltiples variables en tiempo real, el conteo de personas y el estudio de dinámicas de desplazamiento del público. Inicialmente el proyecto incluía sensores de imagen, de temperatura y de conteo de personas para hacer seguimiento a múltiples variables, pero actualmente sólo se están utilizando sensores de conteo.
El proyecto está siendo ejecutado por la empresa Innervycs, y ya existen sensores de conteo de personas en los molinetes de demanda y producción de 19 juegos del parque, transmitiendo la información recolectada de forma inalámbrica a un servidor, quedando disponible para el departamento de operaciones. La finalidad de este proyecto es obtener datos en tiempo real para diseñar estrategias operacionales como: la predicción del comportamiento del público, la identificación de horas punta para los juegos, y así administrar eficientemente a los trabajadores en el parque, incentivar a los visitantes a usar los juegos que pasan por horarios de baja demanda y próximamente, mediante una aplicación móvil, entregar información a los visitantes en sus smartphones para que
55 distribuyan correctamente su tiempo en Fantasilandia, a partir del conocimiento del tiempo de espera de cada juego, y de esta forma, mejorar la experiencia del cliente.
El sistema que recolecta los datos es llamado Living Park System, el diagrama 6 muestra las variables visualizadas en el sistema, donde la variable final obtenida (tiempo de espera) se construye a partir de la producción real estimada y el público en fila; además el sistema construye gráficas que permiten visualizar los datos obtenidos en tiempo real.
Diagrama 6: Variables observadas en Living Park System
Producción Producción Tiempo de Estado de Producción Público en real real vs espera molinetes óptima fila estimada estimada mínimo
Fuente: Elaboración propia
Cada día de apertura de parque se dispone de personal que hace pruebas y mediciones durante toda la jornada para revisar el funcionamiento de Living Park, siendo sólo el dato de productividad el más cercano a la realidad, por lo que por el momento los otros parámetros como personas en fila y tiempo de espera no son confiables. Estas desviaciones se deben principalmente a pérdidas de conexión y el mal uso de los molinetes por parte de los visitantes, principalmente por niños que juegan con los torniquetes o evitan pasar por ellos. Todas las cifras obtenidas son almacenadas en el sistema y pueden ser extraídas posteriormente.
El diagrama 7 muestra las dos formas en que actualmente los supervisores, el jefe y el gerente de operaciones miden la productividad de las atracciones: mediante Living Park
System y a través de la observación. La limitación es que el método más fidedigno
(mediante el software), sólo es aplicable a 19 atracciones de un total de 40, pese a que son las 19 más demandadas.
56
Diagrama 7: Medición de la productividad de las atracciones
Medición de productividad
Living Park Observación en System parque
Valor producción real Largo de la fila estimada
Diferencia entre producción real vs estimada
Gráfico productividad instantánea
Fuente: Elaboración propia
Por otro lado, es de fácil observación en un día de apertura que la demanda de los juegos varía a lo largo de la jornada, fluctuando por ende la productividad. Entre las 14:00 y las 16:00 horas la demanda de los juegos en general disminuye, siendo necesario, por ejemplo, sacar un carro del juego Raptor. Así como también existen horarios punta para cada juego, quedando en evidencia la mala distribución de los visitantes en el parque que genera largas filas y tiempos de espera mayores.
57
8.2.2.2 Distribución de personal de juegos
Cada atracción del parque cuenta con tres tipos de colaboradores los cuales se describen en el diagrama 8 y son el ayudante del juego, el ayudante del mantenedor y el operador mantenedor.
Diagrama 8: Clasificación del personal de juego
Ayudante del Ayudante del Operador juego mantenedor mantenedor
•Part-time. •Operador B. •Jefe del juego. •Puede ayudar en •Híbrido entre •Full time. cualquier juego. ayudante y •Requiere •Principalmente operador licencia de jóvenes mantenedor. operación para estudiantes. •Operador el juego. calificado. •Hace •En transición mantención al para ser juego. ascendido.
Fuente: Elaboración propia
La dotación de personal por juego es estándar y no varía según temporada baja o alta.
La tabla 8 muestra las cantidades máximas y mínimas según tamaño de juego, considerando como “operadores” tanto a los operadores mantenedores como a los ayudantes de mantenedores. Estas cantidades han sido definidas a través de la experiencia, y se consideran como cifras óptimas para operar con buena productividad: una persona menos o una persona extra en el equipo afecta negativamente este valor. Además han sido definidas considerando que cada persona del equipo tenga un relevo dentro del mismo juego para no tener que mover personal desde otras atracciones, y buscando siempre que la productividad se mantenga pese a que falte una persona por relevo natural (almuerzo, colación, baño, día libre, etc).
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Tabla 8: Dotación de personal por juego
Tamaño del juego Dotación máxima Dotación mínima N° operadores N° ayudantes N° operadores N° ayudantes Juegos grandes 2 4 2 3 Juegos pequeños 2 2 2 1 Fuente: Elaboración propia
La diferencia entre temporadas está en que en temporada alta el parque opera todos los días por lo que requiere la contratación de más personal para dar cobertura a la dotación diaria necesaria, sumado a la baja estabilidad de ayudantes en este período.
Respecto a la planificación de turnos para los operadores mantenedores, personal full-time que trabaja tanto en días de parque abierto como cerrado, la planificación de turnos y días libres se lleva en una planilla computacional a cargo del jefe de operaciones.
En cuanto a la planificación de turnos de los operadores B y ayudantes de juego, en temporada baja la asistencia debe ser completa sábado y domingo, y cuando hay convenio durante la semana, se prepara con anticipación la dotación de personal a través de cartas de compromiso; mientras que en temporada alta el operador mantenedor, quien ha sido formado como líder de equipo, debe organizar y dar la autorización a su equipo en cuanto a permisos y días libres, asumiendo la responsabilidad del funcionamiento y productividad de la atracción, velando siempre por cumplir con cantidad necesaria de colaboradores.
De vez en cuando se deben hacer movimientos permanentes de personas entre juegos debido a conflictos, malentendidos o por necesidades. Para definir a quiénes mover y hacia dónde, a los ayudantes que ya estaban ubicados en un juego, se les hizo completar un listado con 3 preferencias de atracciones, quedando esto firmado en una carta de compromiso. Por lo tanto cuando se debe hacer movimiento de personas, el supervisor evalúa el cambio junto con los operadores mantenedores, guiándose por las preferencias del
59 ayudante. Con esta técnica, se busca evitar la percepción del cambio como un castigo, dándoles la oportunidad de seleccionar preferencias y teniendo esa elección como respaldo.
Eventualmente, por necesidades, se pueden dar movimientos de ayudantes en una jornada ya que ellos no están calificados para ningún juego específico pudiendo servir en cualquier atracción; se prioriza mantener en un juego a los operadores B y mantenedores.
8.2.2.3 Mantenimiento y acción ante la falla
Cada año Fantasilandia invierte en tecnología e innovación para mejorar la confiabilidad y disponibilidad de las atracciones. En Enero de 2017 la empresa adquirió la aplicación informática danesa Mobaro Park para llevar a cabo la gestión y control del mantenimiento de las atracciones mecánicas. Actualmente el software es utilizado en los parques más modernos de Europa, como en Sea World de Estados Unidos y en el parque acuático más grande de Dubai, Atlantis.
Cada día antes de la apertura, se realiza a cada atracción un chequeo o checklist obligatorio por parte de los operadores mantenedores y operadores B o calificados, para asegurar el funcionamiento del juego. Para esto cada atracción cuenta con un iPad con la aplicación. Este checklist es guiado por Mobaro Park, aplicación que ha permitido optimizar en un 60% el tiempo empleado en los chequeos diarios y semanales, ya que realiza en cada punto de control las preguntas claves para asegurar el correcto funcionamiento de los equipos. El diagrama 9 muestra el proceso correspondiente a la inspección de pre apertura realizada a cada atracción, mientras que el diagrama 10 especifica a grandes rasgos las funcionalidades de Mobaro Park en el checklist.
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Diagrama 9: Procedimiento de inspección pre-apertura
Ingreso de personal al parque
Personal se dirige a su juego
Sí ¿Hay operador No mantenedor?
Operador Operador B mantenedor Mobaro realiza realiza Park checklist checklist
Supervisor de operaciones revisa checklist
No Juego no apto ¿Realizado para apertura correctamente?
Sí No
Sí Aplicar ¿Hay anomalías? acciones ¿Juego en buen correctivas estado?
No Sí
Juego apto para apertura
Fuente: Elaboración propia
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Diagrama 10: Funcionalidades del checklist Mobaro Park
Solicita registro del mantenedor
Entrega indicaciones y preguntas de seguridad
Indica ruta de inspección
Realiza preguntas claves en cada punto de control
Solicita foto del staff para verificar dotación de personal
Fuente: Elaboración propia
Además el software permite incorporar procedimientos y manuales en cada pregunta del checklist para asegurar el entendimiento del mantenedor. Por otro lado permite guardar registro de quién realizó la inspección y cuánto demoró, así como también si hay fallas o posibles fallas que podrían dejar el equipo fuera de servicio, mejorando la eficiencia del programa de mantenimiento preventivo.
Dentro de sus múltiples beneficios, Mobaro Park entrega la certeza de que los juegos se han inspeccionado correctamente, ha permitido mejorar la comunicación entre operadores y mantenedores, ha logrado anticipar fallas, ha reducido el tiempo en que se localiza el lugar exacto de la falla presentada, y ha reducido el tiempo de selección de las acciones correctivas a seguir. Es más, se estima que la productividad de los empleados de mantenimiento aumentó de 60% a 70% desde su implementación.
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Cada vez que se presenta una falla mecánica en una atracción operativa, se evalúa el estado del equipo para definir si cerrar o no la atracción. Este proceso de decisión ante la falla se muestra en el diagrama 11. Cada falla debe ser registrada en Mobaro Park.
Diagrama 11: Procedimiento ante la falla
Juego operativo
¿Juego presenta No Continuar falla? operación
Sí Informar a gerente de parque, Sí ¿Juego detenido No Informar a supervisor, rescate con personas en supervisor y y mantención altura? mantención
Descenso de personas Revisión por parte de mantención
¿Tiempo de Sí Informar a reparación será visitantes de breve? la fila Esperar a que termine No la reparación
Supervisor evalúa cierre de juego
Informar posible cierre al gerente de parque
Informar a Sí ¿Gerente de No visitantes de la parque acepta fila cierre?
Entregar ticket Cerrar de acceso rápido atracción
Fuente: Elaboración propia
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Cuando se decide cerrar un juego, se entregan ticket de acceso rápido a los visitantes que se encuentran en el laberinto, con los cuales tienen derecho a subir a cualquier atracción sin necesidad de hacer la fila. Cerrar un juego no es una decisión sencilla puesto que implica sacar una gran cantidad de personas de un laberinto, las que deberán ser absorbidas por otros juegos, sumado al descontento de los visitantes y la tarea de redistribución del personal. Esta decisión final recae en el gerente de parque, o eventualmente podría decidirlo el supervisor de turno.
Dentro del parque existe la política de que todos los juegos son igualmente importantes y todas las fallas se tratan con la misma importancia y seriedad, no existiendo preferencias o prioridad por dejar operativo un juego antes que otro.
8.2.2.4 Fidelización de colaboradores
Antiguamente la rotación de ayudantes de juego en temporada alta era muy elevada, principalmente porque se trata de personas jóvenes principalmente estudiantes que buscan un trabajo part time o de temporada, que no buscan mayor estabilidad ni sentido de pertenencia. No obstante en las últimas temporadas la rotación se ha visto disminuida y se asocia a una fidelización de los colaboradores. Desde el momento de la inducción se busca inculcar el compromiso, el cual es reforzado constantemente.
Como ya fue mencionado, los operadores mantenedores o jefes de juego, en el
último tiempo han sido formados como líderes de equipo. Esta metodología de liderazgo dentro del staff ha sido impulsada por uno de los supervisores durante sus turnos, basándose en empoderar con autoridad y responsabilidad de la producción del juego a los
64 operadores mantenedores, quienes se ven incentivados por bonos de productividad de su atracción, con ello se busca que motiven a su equipo a trabajar de manera eficiente. Dotar de liderazgo al operador mantenedor permite reducir la carga para los supervisores y generar compromiso y sentido de pertenencia en los trabajadores. Por otro lado los ayudantes de juego también pueden recibir un incentivo monetario por operación, así como posibilidad de ascender a operador.
El desempeño de los ayudantes se mide en base a tablas de evaluación, puntualidad, asistencia y la opinión del operador mantenedor, esto último además sirve como manera de reforzar su liderazgo. Por lo tanto, cuando se necesita analizar la prolongación de contratos se reúnen los supervisores de operaciones con el operador mantenedor del juego en cuestión para tomar la decisión.
8.2.2.5 Satisfacción de clientes
El diagrama 12 muestra los dos mecanismos usados actualmente para medir la satisfacción de los clientes: encuestas vía e-mail y encuestas respondidas en tótems electrónicos. Las encuestas vía e-mail entregan mayor información puesto que caracterizan a la muestra según edad, sexo, región, frecuencia de visita, entre otros; buscan evaluar la experiencia en base a los tiempos de espera, precios, y uso de juegos; e incluye la evaluación de los servicios ofrecidos en el parque, esto último es también recopilado por las encuestas en los tótems electrónicos. Esta evaluación de servicios se hace en escala de 1 a 7 y es la que determina la satisfacción de los clientes e incluye:
Alimentos y bebidas: restaurantes, carros de comida.
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Llegada al parque: recepción, torniquetes de ingreso, boletería, buses de
acercamiento, custodia.
Juegos y entretención: juegos de niño, juegos de adulto (sobre 1,40 metros),
magia y show, juegos de competencia y castillo encantado.
Otros servicios: baños, tiendas de souvenirs, servicio al cliente, aseo del
parque, señalética, enfermería, compra de entradas online, seguridad y
vigilancia.
Diagrama 12: Medición de satisfacción del cliente
Medición de satisfacción del cliente
Encuestas en totems Encuestas vía e-mail electrónicos
Caracterización del Evaluación de visitante servicios ofrecidos
Evaluación de la experiencia
Evaluación de servicios ofrecidos
Fuente: elaboración propia
Por otro lado, los reclamos y sugerencias pueden gestionarse de forma presencial en servicio al cliente, por medio de los tótems, vía telefónica o por correo electrónico.
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Para asegurar un nivel óptimo de servicio a los clientes, el parque tiene el protocolo de cerrar sus puertas y no permitir el ingreso de más visitantes cuando éstos suman un total de 8500 personas; además se espera cumplir con el óptimo del índice de felicidad, indicador que muestra la cantidad de jugadas por persona por hora, siendo el valor óptimo 2
[juegos/persona*hora].
8.2.3 Procesos actuales en base a entrevistas a personal de juegos mecánicos
8.2.3.1 Medición de productividad
Se identifica desconocimiento de todo el equipo de juego respecto de la productividad del mismo. La gran mayoría desconoce la cifra óptima de producción y sólo los operadores mantenedores conocen el sistema Living Park y su funcionalidad, pero no con mayor detalle. Además estos últimos dicen desconocer sus resultados en cuanto a la producción obtenida, sólo observan su buen desempeño al final de mes a través de los bonos de productividad, pero no saben cuáles fueron los días de alta producción que ameritan ese incentivo.
Por otro lado, se percibe el descontento de los ayudantes y operadores B por no recibir bono de productividad. Reconocen además que en pocas o ninguna ocasión se les ha ido informar cómo va la productividad del juego en la jornada, y cuando ha ocurrido suele ser para informarles que la producción está muy baja, sólo en contadas ocasiones se les ha ido a felicitar por el buen desempeño.
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También se percibe cierto descontento puesto que el personal considera que a veces se les exige alta productividad siendo que no pueden apresurar más la operación, ya sea por seguridad o por las complicaciones en la distribución de la gente en el juego que a veces implica no poder ocupar todos los espacios disponibles.
En un juego en específico, por parte del operador mantenedor se identificó descontento y desconfianza en el uso del Sistema Living Park.
8.2.3.2 Distribución de personal de juegos
Se obtuvo que los ayudantes de atracciones han pasado por una gran cantidad de juegos, no obstante al momento de la entrevista dicen estar estables en el juego e identifican una baja rotación del personal del equipo, salvo algunas situaciones puntuales en que deben moverlos a otros juegos sólo por la jornada. Por otro lado, los entrevistados opinan que sus gustos y preferencias a la hora de los movimientos no son considerados, y sólo algunos de ellos dice haber tenido que escribir sus 3 primeras preferencias de juegos pero creen que nunca han sido utilizadas.
En las atracciones analizadas se reconoce una buena dotación de personal, no obstante hay casos puntuales en los que los colaboradores identifican una escasez de personal que les dificulta la productividad como en Top Spin, y en juegos como Tsunami,
Tagadá y Black Hole donde dicen que en reiteradas ocasiones les falta personal.
Respecto a la distribución de tareas entre ayudantes y operadores B, estos se turnan las labores para hacerlo de forma equitativa, no presentándose problema en ello. La
68 dificultad se presenta cuando falta personal por lo que no pueden hacerse todas las tareas eficientemente, como distribuir a la gente en el juego o armar un corral.
En cuanto a los permisos y días libres, efectivamente los coordina cada equipo de trabajo de cada juego, no obstante la modalidad varía: en la mayoría de los juegos se hace de forma equitativa entre ayudantes, operadores B y operadores mantenedores, tomando la opinión de todos. En otras atracciones tiene preferencia el operador mantenedor para elegir sus días libres primero, y luego los demás escogen.
8.2.3.3 Mantenimiento y acción ante la falla
Durante la pre apertura, se identifica que todo el equipo tiene clara sus labores: los ayudantes y operadores B hacen aseo al juego y al laberinto, y los operadores mantenedores se dedican al checklist utilizando Mobaro Park, cuando ellos no están, lo realiza el operador
B.
Por otro lado, se identifica que Mobaro Park no es usado para solucionar fallas presentadas durante la operación del juego, sólo se usa para registrarlas, lo cual lo hace un supervisor o un operador. Además, durante la jornada el personal de juego no cuenta con la aplicación, sólo disponen del iPad durante el checklist el cual luego debe ser devuelto.
Antiguamente tenían acceso al sistema desde sus teléfonos celulares pero actualmente no se les permite usar sus dispositivos en el lugar de trabajo.
Respecto al procedimiento a seguir ante la falla, el personal de juegos en general identifica distintas acciones a seguir dependiendo del tipo de falla, las cuales se muestran en el diagrama 13. En cualquier caso, los ayudantes se encargan de bajar a la gente del
69 juego e informar el posible retraso; mientras que los operadores mantenedores se encargan de solucionarla mientras llaman a mantención en caso de ser un problema mecánico. El operador B no está autorizado para intervenir en la mantención ante la falla.
Diagrama 13: Tipos de fallas
Falla mecánica Falla mecánica Falla mecánica Falla de conexión leve nivel medio grave
•Solución interna: •Solución interna •Requiere llamar a •Juego detenido en resetear tablero de (ejemplo: cambio mantención y altura. control. de rueda a carro). supervisor. •Requiere •No requiere •Requiere llamar a •Solución externa: informar a llamar a mantención para interviene mantención, mantención ni que apruebe el mantención. supervisor, registrar falla. estado del juego. •Se evalúa cierre gerente de •Registrar falla. del juego. parque, equipo de •Registrar falla. rescate. •Solución externa: interviene mantención. •Se evalúa cierre del juego. •Registrar falla.
Fuente: Elaboración propia
8.2.3.4 Fidelización de colaboradores
En las atracciones estudiadas el personal reconoce al operador mantenedor como el líder del equipo y jefe del juego, dotado de mayor autoridad y responsabilidad por la producción, viéndose incentivados por los bonos de productividad. En cuanto a los ayudantes y operadores B, se distingue el descontento y la falta de incentivos para el compromiso; además gran cantidad de los ayudantes son estudiantes por los que no tienen como propósito el ascenso a operador B ni a operador mantenedor.
70
8.2.3.5 Identificación de problemáticas para atracciones individuales
El diagrama 14 muestra las actividades realizadas en la operación normal de una atracción. Idealmente no son realizadas de forma secuencial, sino que algunas se hacen simultáneamente para evitar tiempos muertos, pero esto depende de la cantidad de personal disponible en cada ronda de operación. Se debe tener en cuenta que los relevos por almuerzo, colación y baño disminuyen constantemente al equipo en una persona. Por otro lado, en algunos juegos, es al momento de ingresar a éste cuando se verifica la estatura de los niños, retrasando la operación.
Diagrama 14: Actividades para el funcionamiento de una atracción
Operación del Evacuación del Armar corral Ingreso al juego juego juego
•Contar personas •Reacomodar •Tiempo para •Se despacha a la que ingresan. personas para armar el próximo gente. •Verificar que los ocupar todos los corral. •En algunos niños cumplan espacios atracciones se restricción de disponibles. revisa que no estatura. •Llamar a más queden •Distribuir personas del pertenencias. personas en el laberinto para •No ingresan las espacio. completar juego. personas al juego •Revisar seguros o hasta que se arnés. cierren las puertas de salida.
Fuente: Elaboración propia
La tabla 9 muestra los principales problemas identificados en 18 atracciones del parque, los cuales retrasan la operación del juego afectando la productividad. Estas problemáticas fueron obtenidas en base a las entrevistas y a la observación personal.
Además se muestra la dotación ideal de personal y la dotación real.
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Tabla 9: Problemas identificados por atracción
Dotación de Atracción Problemas identificados personal Gente demora en dejar y sacar bolsos de los casilleros dispuestos en juego Dotación ideal 7, Producción lenta cuando por relevo natural el Raptor mínimo 5 para personal se toma más tiempo del debido. funcionar bien Lentitud cuando sólo se opera con un carro (de dos) debido a que el segundo está en mantención. Retraso cuando por restricción de estatura los niños Dotación ideal 6 deben subir acompañados y faltan adultos para Tren Minero personas, suelen ser aquello. 6 Retraso cuando los padres llegan con coches de bebé o autitos arrendados en el mismo parque. Dotación ideal 5 Retrasos causados por lentitud de los mismos Boomerang personas visitantes. Retraso porque en ocasiones guardias no fiscalizan correctamente los objetos que portan los visitantes, por lo que éstos deben bajar a dejar sus pertenencias Dotación ideal 6 a los casilleros antes de abordar el juego. Fly Over personas, suelen ser Retraso por detenciones del juego en plena 5 o 4 operación cuando se detectan personas con celular en la altura. Retraso por revisión de arnés de seguridad. Conflictos por restricción de estatura. Retraso por tener que inflar balsas, algunas con más frecuencia que otras. Balsas se estancan al comienzo y al final del Dotación ideal 7 recorrido. Rapid River personas, suelen ser 6 Dependiendo del operador de turno la frecuencia con que lanzan las balsas por el tobogán, ya que cada operador utiliza un criterio distinto de posición de la primera balsa para lanzar la segunda. A veces falta personal. Dotación ideal 5, Retraso por distribuir gente en el corral. Tsunami suelen haber 5 o 4, a veces han sido 2 Retraso por preguntas de la gente y medición de estatura. Juego presenta muchas fallas de conexión. Dotación ideal 4 Mega Disko Dificultad al distribuir gente para ocupar todos los personas asientos. Niños entran al laberinto sin cumplir restricción de estatura, debiendo medirlos justo antes de subir al juego ya que al ingreso al corral no hay espacio Dotación ideal 4, para que una persona se dedique a medir y contar. Wild Mouse suelen ser 4 o 3 Dificultad para formar grupos de a 4 para completar un carro. Carros avanzan lento al terminar el recorrido debiendo empujarlos manualmente.
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Retraso por tener que inflar balsas constantemente por fugas de aire. Balsas pesadas por exceso de parches. Retraso por tener que pesar a los visitantes cuando quieren subir de a dos, ya que existe restricción de no más de 140 kg por balsa. En tobogán n°2 la balsa debe ser impulsada con el Dotación ideal 6, Black Hole pie ya que el sostenedor tienen poca inclinación, suelen ser 5 requiriendo un impulso extra para que salga con mayor velocidad. Esto hace que en este tobogán no se admita gran peso, generando más demanda al tobogán n°1. Atochamiento de gente a la salida del molinete de producción. Exceso de desgaste físico de trabajadores. Gente avanza al corral sin esperar la orden, dificultando el conteo de personas y la medición de estatura de los niños. Retraso cuando no cierra un arnés de seguridad por Dotación ideal 4, tratarse de una persona con sobrepeso. Air Race suelen ser 4 o 3 Retraso al tener que levantar todos los arneses porque algún niño queda mal posicionado o se arrepiente de subir. Detención del juego cuando se detecta que una persona saca los pies fuera del juego. Constantes fallas mecánicas en el último tiempo Dotación ideal 5, que hacen que el juego funcione a la mitad de su Evolution suelen ser menos, a capacidad y que no puede rotar a mayor velocidad, veces han sido 2 generando largo tiempo de espera sumado a que es un juego de ciclo largo. Conflictos por restricción de estatura. A veces falta personal. Retraso por personas que se ponen de pie mientras opera el juego, debiendo detenerlo. Dotación ideal 4 en Tagadá temporada alta y 3 en Retraso por personas que dejan bolsos en temporada baja plataforma de salida, teniendo que solicitar que los retiren antes de que parta el juego. Cuando no hay personal para armar el corral, sube al juego exceso de gente que debe ser devuelta al corral. Zona de corral pequeño y desordenado por lo que deben esperar a que la gente se distribuya en los autos para ver si quedan disponibles. Dotación ideal 3 Skooter Lentitud por restricciones del juego que son personas verificadas al ingresar al corral: niños que no pueden pasar, niños que deben subir acompañados, y no puede subir gente con ropa mojada. Dotación ideal 4 Xtreme Fall Lentitud del juego al subir plataforma. personas, mínimo 3
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Retraso por vómitos. Armar el corral cuando sólo hay una persona para Dotación ideal 4 ello. personas en Crazy Dance Laberinto pequeño. temporada alta y 3 en temporada baja Gente avanza al corral sin esperar la orden, dificultando el conteo de personas y la medición de estatura de los niños. Falta personal. Retraso por distribución de gente en el juego para Dotación ideal 4 lograr ocupar todos los asientos. Top Spin personas, suelen Gente avanza lento y no respeta el llamado a no haber menos seguir avanzando por el molinete. Fallas mecánicas. Conflictos por restricción de estatura, ya que es altamente demandado por niños. Dotación ideal 4 Volare Gente avanza al corral sin esperar la orden, personas, mínimo 3 dificultando el conteo de personas y la medición de estatura. Cuando en temporada alta son 2 o 1 persona dificulta armar el corral. Dotación ideal 3 The Pirate Retraso porque gente no avanza o quiere esperar personas, a veces son Revenge otra vuelta. 2 o 1 Retrasos causados por lentitud de los mismos visitantes. Fuente: Elaboración propia
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8.3 Conclusiones diagnóstico cualitativo
A partir del diagnóstico cualitativo realizado a distintos procesos que actualmente lleva Fantasilandia, como son: la medición de productividad, la distribución de personal, el mantenimiento y la acción ante la falla de las atracciones, la fidelización de colaboradores y el proceso de medición de satisfacción de clientes; se presentan a continuación, conclusiones que posteriormente serán una guía para el desarrollo de recomendaciones.
En cuanto a los actuales mecanismos de medición de productividad: Sistema Living
Park y la observación en parque abierto; ambos son complementarios y resultan eficientes, no obstante, poseen limitaciones que dificultan su aplicación de manera independiente, las cuales se muestran en el diagrama 15.
Diagrama 15: Limitaciones de actuales formas de medición de productividad
Formas de medición de productividad
Limitaciones
Observación en Living Park System parque
Restringido a 19 Restringida a la atracciones de un experiencia total de 40
Depende del estado Depende del tiempo de conectividad de disponible de molinetes y sensores supervisores
Fuente: Elaboración propia
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Respecto a las limitaciones entregadas, las de Living Park System son reducibles al largo plazo a través de una mayor inversión en el sistema, por lo que ésta sigue siendo la forma más objetiva y rápida de medición debido a su característica de recolección instantánea de datos. Por el momento, sus beneficios aún son limitados ya que sólo los supervisores, jefe y gerente de operaciones tienen acceso a la aplicación y conocimiento de la productividad instantánea de los juegos.
Además de las limitaciones presentadas, en el proceso de medición de productividad de las atracciones, existe una serie de factores que influyen negativamente en la motivación y nivel de compromiso de los empleados, los cuales se muestran el diagrama 16.
Diagrama 16: Factores del proceso de medición de productividad que afectan la motivación de colaboradores
Desconocimiento Alta exigencia de productividad productividad instantánea
Se informa Desconocimiento productividad productividad instantánea sólo óptima cuando los resultados son bajos
Desconocimiento Desmotivación Inexistencia de Sistema Living y falta de reconocimiento por Park compromiso buenos resultados
Fuente: Elaboración propia
Respecto al proceso de distribución de personal, se visualiza un escenario favorable en los equipos de trabajo de los juegos analizados, que tiene que ver con la existencia de una serie de factores que con el tiempo han ido generando equipos de trabajo
76 independientes y cohesionados, lo cual se observa con más detalle en el diagrama 17. Cabe destacar los efectos positivos que ha tenido dotar de liderazgo a los operadores mantenedores de las atracciones, factor clave para la independencia de los equipos. No obstante, se identificaron distintos tipos de liderazgo, algunos con mayor autoridad y menos flexibles que otros, notándose la carencia de habilidades de liderazgo. Otro factor decisivo para lograr la cohesión de los grupos de trabajo, ha sido la estabilidad y la baja rotación de personal entre juegos, salvo por movimientos esporádicos debido a requerimientos de la jornada. En la entrevista al supervisor de operaciones, se dio a conocer que a los colaboradores se les da la posibilidad de escoger tres preferencias de juegos en los cuáles les interesaría trabajar y aprender de su operación, con el objetivo de usar esta información al momento de necesitar hacer movimientos permanentes de personal. No obstante, el personal de juego no reconoce haber definido estas preferencias, o bien, reconoce haber hecho su elección pero consideran que nunca han sido utilizadas; siendo esto un factor negativo para la motivación de empleados ya que se están creando falsas expectativas.
Diagrama 17: Factores influyentes en la cohesión e independencia de los equipos de juego
1. Dotación de liderazgo a operador mantenedor 1. Cohesión de equipos de 2. Clara definición de cargos y trabajo labores 2. Independencia de equipos de 3. Distribución interna de días Genera juego libres y permisos 3. Disminución de carga 4. Repartición interna y laboral para supervisores equitativa de labores 5. Equipos de trabajo estables
Fuente: Elaboración propia
En general, en las entrevistas se identifica una buena dotación de personal en las atracciones, salvo casos puntuales. Pese a esta correcta dotación, la productividad se ve
77 afectada debido a los relevos naturales que se dan por almuerzo y colación, los que constantemente disminuyen el equipo de trabajo en una persona, situación que se vuelve aún más crítica cuando el equipo no está completo. Sumado a esto, se identificaron casos en que no se respetan los tiempos estipulados para los relevos, lo que genera condiciones de trabajo menos equitativas además de afectar la productividad. Es evidente la falta de control, principalmente por parte del jefe de juego, quien tiene la responsabilidad sobre el equipo de trabajo y la productividad.
En cuanto al mantenimiento de las atracciones, el uso de la aplicación informática para la gestión y control del mantenimiento, Mobaro Park, ha otorgado una serie de beneficios tanto para el departamento de mantención como a operaciones, los cuales se observan de forma sintetizada en el diagrama 18.
Diagrama 18: Beneficios Mobaro Park
Asegura que atracciones están aptas para funcionar
Involucra a Optimiza todo el Mobaro tiempo de personal de Park revisión juego diaria
Optimiza tiempo de supervisión de inspecciones diarias
Fuente: Elaboración propia
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De los beneficios mencionados de Mobaro Park, se destaca la confianza y seguridad que otorga a los altos cargos de que las atracciones diariamente están aptas para su funcionamiento. Además, todo el personal de juego conoce la aplicación debido a la realización de un checklist de inspección diario de las atracciones que es guiado por la aplicación, en la cual si bien sólo participan el operador mantenedor u operador B, involucra igualmente a todo el equipo en el conocimiento sobre el correcto estado de los equipos.
Respecto a las eventuales fallas de las atracciones, existen claros protocolos de acción y de toma de decisiones, los cuales buscan hacer expedita la emergencia con el objetivo de afectar lo menos posible la experiencia de los clientes. El proceso de acción ante la falla involucra a los departamentos de mantención y operaciones. Para fallas de mayor complejidad, mantención se encarga de evaluar la situación y buscar la solución, mientras que operaciones y su personal se dedica a controlar y evacuar visitantes, supervisar y tomar decisiones respecto al funcionamiento o cierre de la atracción, considerando siempre la opinión de mantención. Cuando la falla no es de mayor complejidad, y el operador mantenedor reconoce el origen y la solución necesaria, éste está capacitado para intervenir y reparar, no obstante, igualmente debe dar aviso inmediato a mantención para que corrobore que la reparación se hizo correctamente. Siempre se busca asegurar el buen estado de los equipos por parte de mantención. Por otro lado, las fallas menores relacionadas con pérdidas de conectividad son solucionadas por el operador B u operador mantenedor, y no requieren mayor protocolo para la intervención. En general, el personal de juego, que es quien tiene contacto directo con los visitantes, es capaz de diferenciar las
79 fallas según su nivel de gravedad, teniendo claridad de cuáles son las acciones a seguir así como las limitaciones para actuar.
En cuanto a la fidelización de colaboradores, existen distintos mecanismo dependiendo del tipo de colaborador, los cuales se muestran en el diagrama 19.
Diagrama 19: Formas de fidelización de colaboradores
Fidelización de colaboradores
Ayudantes y Operador operadores B mantenedor
Oportunidad de Dotación de ascenso a operador liderazgo y mantenedor responsabilidad
Bono por Bono por operación producción
Fuente: Elaboración propia
De los mecanismos de fidelización presentados, cabe destacar la oportunidad que la empresa da a sus ayudantes de juego de aprender sobre la operación de su atracción para ascender a operador B o bien, a operador mantenedor, lo cual es valorado por los empleados que buscan una mayor estabilidad laboral. Esta oportunidad es una efectiva forma de fidelizar a los colaboradores y comprometerlos con el trabajo, sumado con la cohesión de los equipos y la dotación de liderazgo a los jefes de juego. Aún así, existe un descontento evidente en ayudantes y operadores B debido a que sólo el operador
80 mantenedor recibe bono por la productividad de la atracción; los ayudantes y operadores B se consideran parte importante del logro de esa productividad y sienten que no están siendo reconocidos. Por otro lado, en las entrevistas realizadas el personal no reconoce la entrega del bono de operación, o bien, no lo ven como una oportunidad por lo que no resulta ser un mecanismo efectivo de fidelización.
Sobre el proceso de medición de satisfacción de los clientes, las actuales formas de medición: encuestas vía e-mail y encuestas a través de tótems electrónicos distribuidos en el parque, son eficientes y abarcan gran cantidad de personas, permitiendo caracterizar a los visitantes y obtener resultados de satisfacción de clientes para todos los servicios entregados por el parque, resultados que son analizados anualmente. La tabla 10 muestra la principal ventaja y desventaja para cada método.
Tabla 10: Ventaja y desventaja de métodos de medición de satisfacción de clientes
Ventaja Desventaja Depende de la disposición del cliente a responder las Evalúa servicios con mayor encuestas, pudiendo evaluar Totems electrónicos inmediatez, durante el sólo los servicios que él mismo día de la experiencia escoja, generando muestras altamente variables Abarca mayor cantidad de personas así como mayor Encuesta extensa por lo que información respecto a E-mail en casos no son respondidas evaluación de servicios, en su totalidad experiencias y caracterización de visitantes Fuente: Elaboración propia
Finalmente, respecto de las problemáticas que retrasan la productividad y que fueron identificadas para 18 atracciones de Fantasilandia, pueden clasificarse en forma general en base al origen del problema, el cual puede estar en los mismos visitantes, en el personal del
81 juego, o debido a condiciones mecánicas y de operación de la atracción. Estas problemáticas se muestran con más detalle en el diagrama 20. Cabe mencionar que las dificultades más recurrentes tienen origen en los clientes y son las más difíciles de controlar.
Diagrama 20: Problemáticas que afectan la productividad de las atracciones
Problemáticas que afectan la productividad
Origen
Visitantes Personal Juego
Conflictos de Escasez por Requerimientos estatura relevo natural propios del juego
Equipo con Condiciones No acatan reglas constante falta de mecánicas y y órdenes personal físicas del juego
Avanzan con Fallas mecánicas lentitud y de conectividad
Redistribución de gente en el juego
Vómitos
Fuente: Elaboración propia
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8.4 Recomendaciones
En base al diagnóstico realizado y las conclusiones obtenidas, se dan a continuación, recomendaciones cualitativas para procesos como medición de productividad, distribución de personal, y fidelización de colaboradores; así como también recomendaciones para los juegos en general y para algunas atracciones específicas.
8.4.1 Recomendaciones operacionales para atracciones
A continuación se entregan recomendaciones operacionales para atracciones mecánicas en general y algunas para atracciones específicas. En el diagrama 21 se encuentran sintetizadas en seis tipos de recomendaciones que posteriormente se desarrollan en mayor profundidad.
Diagrama 21: Recomendaciones operacionales para atracciones individuales
Recomendaciones operacionales
Distribución de Demarcar espacios Medición Mejoras mecánicas Estandarización de personal en horas en área de corral constante de la y del juego procesos productividad punta y/o ampliar zona
Wild Mouse - Wild Mouse - Black Hole - Rapid River - Todos los juegos Todos los juegos Black Hole - Skooter - Crazy Fly Over Rapid River Dance
Fuente: Elaboración propia
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8.4.1.1 Medición constante de la productividad
Debido al desconocimiento de los equipos de juego respecto de la productividad
óptima e instantánea de sus atracciones y de la existencia del sistema Living Park, es que se sugiere involucrar a todo el equipo en este tema: informar cuáles son las formas actuales de medición de productividad, cuál es la productividad óptima de la atracción y dar a conocer constantemente la producción instantánea.
El sistema Living Park permite llevar a cabo un proceso de evaluación continua y en tiempo real de la productividad de las atracciones, no obstante el actual uso del sistema se limita a conocer la productividad de los juego. Idealmente, la información entregada por el sistema debiese ser utilizada para guiar la toma de decisiones operacionales y dar seguimiento al efecto de esas acciones. El diagrama 22 muestra, a grandes rasgos, el procedimiento que se recomienda seguir al evaluar la productividad de un juego, lo cuál debe ser realizado constantemente durante una jornada, y con todos los juegos suscritos al sistema. Siempre es recomendable acompañar la inspección con la observación en parque para corroborar la veracidad de los datos. En el diagrama de flujo presentado, se distinguen principalmente dos escenarios posibles y que pueden ser detectados rápidamente ingresando a la aplicación Living Park: atracción con óptima productividad (escenario positivo) y atracción con baja productividad (escenario negativo), los cuales se profundizan a continuación.
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Diagrama 22: Inspección de productividad por atracción
Ingreso a Living Park System
¿Juego con Sí Reconocer el productividad trabajo del óptima? equipo
No Living Park Acudir al juego System
Determinar causa
Sí Incentivar ¿Baja demanda? demanda del juego Living Park System No
Hacer Sí Llevar personal ¿Falta personal? seguimirnto a la de apoyo productividad Fin
No
Informar mal Evaluar y desempeño reasignar tareas
Fuente: Elaboración propia
Para el escenario de óptima productividad (escenario positivo), la principal recomendación es realizar un reconocimiento a todo el equipo de trabajo. Actualmente la empresa lleva a cabo el reconocimiento de sus empleados de manera formal, es decir, mediante compensación monetaria, entregando un bono por productividad de la atracción
85 que únicamente se da a los operadores mantenedores quienes son los jefes de juego, aún así estos últimos desconocen a qué períodos de trabajo corresponde la bonificación. De la entrevista al supervisor de operaciones se conoció que los ayudantes y operadores B pueden optar a un bono por operación, no obstante, en las entrevistas al personal de juego se desconoce esta compensación o bien, no la ven como una oportunidad. La bonificación por productividad si bien motiva a los operadores mantenedores a trabajar en pos de una producción óptima, desmotiva al resto del equipo; es por ello que de forma adicional, se recomienda el reconocimiento informal, el cual busca destacar diariamente el desempeño del equipo completo cuando han logrado operar a igual o mayor productividad que la
óptima, pudiendo realizarse de manera presencial o vía correo electrónico. Los requisitos y múltiples beneficios de este tipo de reconocimiento se observan en el diagrama 23.
Diagrama 23: Requisitos y beneficios del reconocimiento informal
Constante revisión de Living Park Requisitos Disponibilidad de supervisores
Reconocimiento informal
Bajo costo
Aumenta la satisfacción
Beneficios Mayor compromiso
Favorece la retención de personal Refuerza acciones deseables
Fuente: Elaboración propia
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En caso contrario, cuando el escenario presentado es el de una atracción con baja productividad (escenario negativo), existen tres posibles causas: la baja demanda del juego, la falta de personal y un desempeño ineficiente por parte del equipo. En la tabla 11 se describen las causas de este escenario negativo, así como las acciones recomendadas, los medios para realizarlas y sus posibles efectos.
Tabla 11: Escenario de baja productividad
Escenario Baja productividad
Desempeño Causa Baja demanda Falta de personal ineficiente Reestructuración Incentivar demanda del Enviar personal de Acción momentánea del juego apoyo equipo de trabajo Quitar una persona de Informar tiempo en fila Movimiento de algún juego con de la atracción a través personal entre dotación completa o Medio de pantallas y alto atracciones y/o con baja demanda, parlantes (para más de reasignación de velando por no afectar una atracción). tareas su productividad Visitantes Disminución de la Mayor presión al distribuirían mejor carga de trabajo del equipo de trabajo su tiempo equipo Aumento de la Efecto Descongestionaría Aumento de la productividad, lo otras atracciones productividad, lo que disminuiría Aumento de la que disminuiría el el tiempo en fila productividad tiempo en fila Fuente: Elaboración propia
Para las tres acciones a tomar, se debe hacer un seguimiento a la productividad para ver el efecto producido, esperando que en los tres casos la producción del juego aumente.
De esta forma, se busca evaluar el impacto generado por las acciones correctivas para determinar su continuidad o realizarles modificaciones, ya que un mínimo impacto en la productividad sólo generaría un gasto de tiempo y de recursos innecesarios.
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La medición de la productividad mediante Living Park System y sus acciones a tomar como las descritas en el diagrama de flujo, no sólo deben servir para generar un plan de acción para el día a día, sino también para evaluar el desempeño al largo plazo. Si un escenario de baja productividad se repite constantemente entonces se deben tomar acciones de mediano o largo plazo. Por ejemplo, un juego que constantemente presente baja demanda podría estar mal posicionado o simplemente no ser llamativo para los visitantes, siendo un candidato para la reubicación o reemplazo. Por otro lado, si en una atracción es recurrente la falta de personal entonces se debe evaluar la dotación mínima necesaria, así como también la asistencia de los colaboradores; por último si la baja productividad es constante y se debe al desempeño del equipo, entonces se debe evaluar el desempeño individual de los empleados para considerar posibles movimientos de personal o despidos.
8.4.1.2 Distribución de personal en horas punta
Para cada atracción suscrita al sistema Living Park, se recomienda determinar su hora punta promedio, es decir, el período de tiempo de mayor demanda de visitantes, en base a la experiencia, observación, y con el apoyo de la base de datos del Sistema Living
Park; para así preparar un plan de contingencia y distribución de personal de forma diaria, el cual debe comenzar con la verificación de la dotación de personal del juego, para luego, en caso de ser necesario, planificar el movimiento de ayudantes entre atracciones con el fin de asegurar la dotación completa en hora punta. Con esta medida se busca evitar bajas productividades por falta de personal por inasistencia o por relevos naturales de almuerzo o colación que permanentemente disminuyen el equipo en una persona. Se sugiere comenzar por evaluar la actual dotación óptima de personal en las atracciones considerando la
88 opinión de los mimos trabajadores, poniendo énfasis en los efectos que tienen los relevos naturales en la operación. En el diagrama 24 se muestra el proceso de distribución de personal de juego para horarios de alta demanda, junto con las posibles acciones a tomar.
Diagrama 24: Distribución de personal de juego en horas punta
Distribución de personal de juego en horas punta
Reevaluar dotación óptima
Determinar horas punta
Revisar dotación del día
Determinar acciones a tomar
Destinar persona para armar corral
Destinar persona para distribuir visitantes en el juego
Destinar persona al ingreso del laberinto para controlar restricciones
Fuente: Elaboración propia
Las tres acciones recomendadas para la distribución de personal en horas punta buscan agilizar la operación de una atracción mediante la inclusión de puestos de trabajo en su hora de alta demanda. Estos puestos de trabajo han sido definidos a partir de
89 problemas habituales que se presentan en las atracciones y que retrasan la productividad, los cuales se describen en la tabla 12.
Tabla 12: Problemas, causas y soluciones de distribución de personal en hora punta
Atracciones a Problema Causas Solución aplicar Falta personal fijo en la zona Destinar persona del corral para armar corral, Wild Mouse, Top Visitantes entran a la Molinete de dedicada a armar la Spin, Tren zona del corral sin producción no se próxima carga y Minero, Tagadá, esperar la orden, bloquea para verificar Crazy Dance, Fly dificultando el conteo impedir el paso cumplimiento de Over, Air Race, de personas y la restricción de estatura. Revenge, Volare y medición de niños. Visitantes no siguen Se sugiere incluir Tsunami instrucciones del bloqueo de molinete alto parlante Destinar persona Visitantes se para distribuir a distribuyen visitantes en el juego Falta personal libremente en el juego y así optimizar la Todas las fijo destinado a dejando espacios capacidad de la atracciones la distribución libres, debiendo atracción y disminuir redistribuirlos tiempos muertos por redistribución Visitantes no Conflictos con leen o no Destinar persona al visitantes al llegar al respetan ingreso del laberinto molinete de restricciones para controlar el Wild Mouse, Tren producción por no cumplimiento de Minero, Skooter y cumplir con Clientes restricciones y para Volare restricciones, desconocen recomendar otras principalmente de juegos aptos para atracciones estatura niños
Fuente: Elaboración propia
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Respecto a la primera problemática expuesta en la tabla 12, que hace referencia al libre ingreso de los visitantes al área de corral, significa un problema que perjudica la productividad de la atracción puesto que al ingresar al corral sin esperar la orden del personal, se pierde la cuenta de cuántas personas hay y entran niños que no cumplen con la restricción de estatura, por lo que el personal debe contar a todos los que ya están dentro de la zona, los que a veces sobrepasan la capacidad de carga del juego, además de tener que buscar a los niños para medirlos. En alta demanda, cuando hay una persona fija en el molinete de producción contando y midiendo a las personas la operación es más expedita.
Por ello se recomienda que al menos en horarios punta de las grandes atracciones, se disponga de una persona fija para armar el corral. En las entrevistas el personal comenta que antiguamente los anteriores molinetes de producción podían ser bloqueados automáticamente para evitar el paso de los visitantes, además de evitar que los niños jugaran con los torniquetes lo cual alteraba los datos de producción. El personal reconoce la gran utilidad de este sistema, puesto que les facilitaba el trabajo. Sería favorable incluir nuevamente esta opción de bloqueo a los actuales molinetes de producción, con ello no sería necesario disponer de una persona fija para armar el corral y para controlar el paso de los visitantes, además se evitaría que las personas jueguen con los torniquetes, lo cual altera constantemente la cantidad de personas en fila que muestra el Sistema Living Park.
El segundo problema identificado: libre distribución de visitantes en el juego, es un punto importante que retrasa la operación de la atracción, puesto que cuando no hay una persona encargada de distribuir a los visitantes, éstos ocupan cualquier espacio quedando asientos vacíos en la atracción, lo que implica tener que redistribuir a las personas para ocupar la mayor cantidad de puestos posibles, retardando el inicio del juego. Si bien, esta es
91 una medida que se aplica actualmente en algunos juegos cuando hay personal disponible, debiese aplicarse a todos principalmente en sus horas punta.
Del diagnóstico también se identificó el tercer problema expuesto: conflictos con los visitantes debido a la restricción de estatura, principalmente en atracciones familiares donde acuden gran cantidad de niños. Si bien en la entrada de cada atracción hay un tablero de medición de estatura, en reiteradas ocasiones es ignorado. Por esta razón es que se sugiere que en horas de alta demanda, en los juegos mencionados, se disponga una persona al inicio del laberinto encargada de medir a los niños e informando y recomendando a los padres sobre otros juegos aptos para su estatura, de esta forma evitan el descontento de estos visitantes al tener que hacer la fila para luego no poder subir al juego, además de agilizar la operación. Esta medida sería de aún mas utilidad para los juegos Tren Minero y Skooter, ya que en ellos existe un rango de estatura en la cual los niños pueden subir pero acompañados de un adulto, por lo que se les avisaría antes de ingresas al laberinto si pueden subir y si deben hacerlo con un adulto a su lado; además el juego Skooter tiene una restricción adicional que es que no pueden ingresar personas con la ropa mojada, situación que actualmente es verificada una vez entrando al corral, aumentando la carga de trabajo y dando paso a posibles conflictos que retardan el juego.
Las tres soluciones propuestas buscan la disminución de tiempos improductivos, lo cual agiliza la operación y por ende aumentan la productividad, brindando un mejor servicio a los visitantes a través de menores tiempos de espera en fila.
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8.4.1.3 Ampliar área del corral y demarcar espacios
Otra observación obtenida a partir del diagnóstico, tiene que ver la zona del corral.
En juegos como Tren Minero, Boomerang, Fly Over y Megadisko el área del corral está bien delimitada: en los tres primeros los espacios están seccionados para dos personas, lo que facilita la posterior distribución de personas en el juego, optimizando tiempo; mientras que en Megadisko si bien no se controla la cantidad de personas en el corral, éstas se disponen en una fila ordenada. En otros juegos como Xtreme Fall o Volare sería innecesario delimitar el corral: en el primero, la carga es tan sólo de 12 personas, mientras que en Volare hay asientos para dos o una persona, y la capacidad del juego es de 48 personas, por lo que delimitar la zona sólo perjudicaría la productividad. No obstante, hay juegos que requieren una mejor organización de la zona, como son Wild Mouse, Black
Hole, Skooter y Crazy Dance, cuyas recomendaciones se muestran a continuación en la tabla 13.
Tabla 13: Recomendaciones para la zona de corral de atracciones
Capacidad Atracción Problema Recomendación del juego Área de corral desordenada, se organizan los grupos de a 4 Seccionar el área del corral Wild 6 carros para antes de subir al carro, en dos, para armar Mouse 4 personas perdiendo tiempo en buscar previamente dos grupos de 4 personas para completar la personas carga Zona de corral no demarcada, las personas ingresan 2 Toboganes Demarcar zona del corral con atochándose en la salida del Black con balsas espacios iguales para cada molinete de producción, Hole para 1 o 2 tobogán, buscando la sobrecargando la personas distribución equitativa demanda del primer tobogán
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Corral pequeño y espacio no delimitado. Corral se arma Ampliar corral y demarcar la con cantidad aproximada de zona en 18 espacios para 18 autos cada personas, luego de que se distribuir a parejas o Skooter uno para 1 o distribuyen en el juego, el personas, y así saber con 2 personas personal debe revisar anticipación cuántos autos disponibilidad de carros para disponibles van quedando llamar a más personas desde para la próxima carga la fila Corral pequeño y espacio no delimitado. Corral se arma Ampliar corral y demarcar la con cantidad aproximada de zona en 16 espacios para la 16 carros personas, luego de que se distribución de las duplas, y Crazy para 2 distribuyen en el juego, el así saber con anticipación Dance personas personal debe revisar cuántos autos disponibles disponibilidad de carros para van quedando para la llamar a más personas desde próxima carga la fila Fuente: Elaboración propia
Con las medidas propuestas se busca mejorar las condiciones de espera de los visitantes, facilitar el trabajo del personal al momento de armar el corral y optimizar el tiempo de la distribución de personas en el juego. Cabe mencionar que para dar un eficiente uso al corral es necesario de una persona destinada a armar el corral, al menos en horas de alta demanda.
8.4.1.4 Mejoras mecánicas y del juego
Por otro lado, existen mejoras de tipo mecánicas y propias del juego que fueron obtenidas a partir de las entrevistas al personal de juego y de la observación personal, específicamente para los juegos: Wild Mouse, Rapid River y Black Hole; los problemas identificados, su causa y solución propuesta se muestran en la tabla 14:
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Tabla 14: Problemas, causas y soluciones mecánicas y propias del juego
Atracción Problema Causa Solución Implementar mecanismo Tiempo muerto y que permita manejar Cuando el carro llega al desgaste de personal manualmente la Wild final del recorrido, éste por tener que empujar velocidad de los carros, Mouse avanza lento hacia la manualmente el carro o bien, darle un mínimo zona de descarga al final del recorrido ángulo de inclinación a los rieles Tiempo muerto y desgaste de personal Al final del recorrido Instalar bombas de agua por tener que empujar Rapid River las balsas avanzan lento para acelerar la partida y manualmente las o se estancan la llegada de las balsas balsas al final del recorrido Desgaste del personal Aumentar la inclinación del tobogán n°2, del sostenedor de balsa porque debe impulsar Sostenedor de balsa de del tobogán n°2, para manualmente la balsa la zona de partida del aumentar velocidad de Black Hole para que parta con tobogán n°2 tiene salida y favorecer la mayor velocidad, menor inclinación distribución equitativa además tobogán posee de visitantes según peso restricción de peso en los dos toboganes Tiempos muertos y Revisar la antigüedad de Balsas con mayor Rapid River desgaste del personal cada balsa y evaluar antigüedad poseen más y Black por inflar económicamente el parches y pierden aire Hole constantemente las recambio de las más más fácilmente balsas antiguas Fuente: Elaboración propia
En las tres atracciones mencionadas el personal reconoce el desgaste físico y la pérdida de tiempo generada por las respectivas causas, y que retrasan la normal operación.
Las recomendaciones entregadas buscan mejorar las condiciones de trabajo y aumentar la productividad de estas atracciones con el objetivo de disminuir los tiempos de espera en juegos que son altamente demandados, principalmente en temporada de verano en el caso de Rapid River y Black Hole.
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8.4.1.5 Estandarización de procesos
Una última observación tiene que ver con la necesidad de estandarizar procesos, es decir, la implantación de normas claras y precisas para la realización de procedimientos de trabajo, sin caer en la burocratización. La estandarización busca ser una guía sencilla y clara para realizar las labores. En el diagrama 25 se muestras los principales beneficios de la estandarización de procesos.
Diagrama 25: Beneficios de la estandarización de procesos
Estandarización de procesos
Beneficios
Mejora Prevee Limita Acelera la Aclara normas Ahorra tiempo eficiencia y problemas y responsabili- curva de de actuación de trabajo efectividad soluciones dades aprendizaje
Fuente: Elaboración propia
A continuación en la tabla 15 se presentan las atracciones para las cuales se sugiere la estandarización de procesos en base a la identificación de problemas y causas respectivas.
Tabla 15: Recomendaciones de estandarización de procesos
Atracción Problema Causa Solución Frecuencia con que se Estandarizar la lanzan las balsas Falta definición de operación del juego depende del criterio del normas de operación, estableciendo un operador, cada uno no existe parámetro de parámetro de posición Rapid River utiliza un punto de posición para el para el lanzamiento de posición distinto de la lanzamiento de la balsas, sin afectar la balsa en el tobogán segunda balsa en el seguridad de la para lanzar la tobogán atracción segunda
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Retrasos en el juego o En ocasiones guardias detenciones del mismo Estandarizar y de seguridad ubicados porque visitantes llegan controlar la labor en la entrada al Fly Over al juego portando realizada por los laberinto realizan teléfonos celulares o guardias destinados a inspección ineficiente bolsos, incumpliendo la esta atracción de objetos restricción
Fuente: Elaboración propia
8.4.2 Recomendaciones generales
A continuación se presentan recomendaciones generales aplicables a todas las
atracciones y a su personal. Éstas se muestran de forma sintetizada en el diagrama 26.
Diagrama 26: Recomendaciones generales
Recomendaciones generales
Uso de preferencias Mayor flexibilidad en Desarrollo de en movimientos Control en tiempos cuanto a exigencias habilidades de permanentes de de relevos naturales de productividad liderazgo personal
Operadores Personal de todas las Personal de todas las Todas las atracciones mantenedores atracciones atracciones
Fuente: Elaboración propia
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8.4.2.1 Mayor flexibilidad en cuanto a exigencias de productividad
A partir de las entrevistas se obtuvo que el personal de juego percibe una alta exigencia en cuanto a resultados de producción por parte de los cargos superiores, aún cuando dicen hacer lo mejor posible. El personal considera que los supervisores y jefes no comprenden y desconocen las complicaciones diarias que se presentan principalmente con los visitantes y que retrasan la operación, afectando negativamente la productividad. La exigencia genera presión en el personal, descontento y desmotivación por la no conformidad con el trabajo realizado. Por esta razón es que se recomienda ser más flexibles, se sugiere visitar periódicamente las atracciones y observar cómo suele ser el normal funcionamiento y las múltiples complicaciones presentadas: conflictos de estatura con los clientes, visitantes que avanzan lento, lentitud por la revisión de arnés y condiciones de seguridad, entre otras; así como también se recomienda conversar con el personal para obtener opiniones y consejos que puedan ayudar a mejorar la operación y las condiciones de trabajo. Con estas medidas se generaría mayor cercanía y el personal percibiría un mayor interés por parte de sus superiores, además de conocer las reales complicaciones del juego que en muchas ocasiones son ajenas al personal.
8.4.2.2 Desarrollo de habilidades de liderazgo
Respecto al liderazgo de cada equipo de juego, se obtuvo a partir de la entrevista al supervisor de operaciones que los operadores mantenedores han sido dotados de responsabilidad por la productividad del juego, siendo jefe de la atracción y líder del equipo, teniendo la responsabilidad de administrar los relevos naturales, permisos y días libres del personal velando siempre por cumplir con la dotación necesaria. A partir de las
98 entrevistas al personal de juegos, se corroboró esa información, no obstante, se detectaron distintos tipos de liderazgos en los equipos de juego, algunos de ellos no positivos, específicamente se encontró un caso donde el operador mantenedor tenía preferencias para elegir sus días libres, y luego de él, lo hacía el resto. Para evitar situaciones irregulares y malos liderazgos, es que se recomienda destinar tiempo y recursos en la formación de buenos líderes de equipo a través del desarrollo de competencias, incluyendo por ejemplo, talleres de Coaching. El diagrama 27 muestra las habilidades necesarias para un buen liderazgo y los beneficios de desarrollarlas.
Diagrama 27: Habilidades necesarias y beneficios de un buen liderazgo
Formación de líderes Operadores mantenedores
Habilidades necesarias Beneficios
1. Estimular el buen desempeño 1. Equipo de trabajo motivado 2. Estimular participación activa 2. Equipo de trabajo cohesionado 3. Compartir logros del equipo 3. Mejora el desempeño y productividad 4. Flexibilidad 5. Ser un guía para el equipo de trabajo
Fuente: Elaboración propia
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8.4.2.3 Uso de preferencias en movimientos permanentes de personal
Otro punto importante a considerar tiene que ver con el movimiento de personal desde una atracción a otra. De una de las entrevistas al departamento de operaciones se conoció que al personal de juego se les hizo escribir tres preferencias de juegos en los cuales les gustaría estar para aprender sobre su operación, esto con el objetivo de que al momento de necesitar hacer movimientos permanentes de personal, considerar esas preferencias; no obstante de las entrevistas al personal de juego, se obtuvo que parte importante desconoce esta medida por lo que nunca debió escribir sus preferencias de juegos, mientras que los que sí lo hicieron, consideran que éstas elecciones no fueron consideradas a la hora de moverlos de una atracción a otra. Generar falsas expectativas en los empleados produce insatisfacción al largo plazo, cuando notan que la realidad es distinta a lo prometido. Por ello, es que se recomienda no solicitar estar preferencias a los empleados si no están siendo utilizadas, o mejor aún, guiar los movimientos de personal en base a esas preferencias para hacer sentir a los empleados que su opinión está siendo utilizada, favoreciendo la fidelización. Además se tendría un personal más motivado en la atracción e interesado en aprender de la operación, lo cual es beneficioso para el equipo de trabajo y su desempeño. De hacerse esto último, se debería incluir a todo el personal de juego (ayudantes y operadores B) en este método de elección de preferencias de juegos, de modo que el movimiento de personal sea un proceso justo para todos y no sea visto como una imposición para algunos ni como un privilegio para otros.
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8.4.2.4 Control en tiempos de relevos naturales
De las entrevistas se obtuvo que en algunas atracciones la operación se ve afectada debido a la alta demanda y la falta de personal por almuerzo o colación. Se identificaron algunos casos en que los tiempos de relevo exceden lo estipulado, generando condiciones de desigualdad entre el personal, posibles conflictos y lentitud en la producción. Debido a esto último es que se recomienda aplicar mayor control en los tiempos de almuerzo y colación, lo cual va de la mano con la forma de liderazgo del jefe de juego, ya que ellos debiesen realizar esta labor, nuevamente esto respalda la necesidad de destinar recursos para el desarrollo de capacidades de liderazgo como fue mencionado con anterioridad.
Mientras tanto, se sugiere que en este punto intervengan los cargos mayores, controlando los tiempos con el apoyo del jefe de juego. Si bien un mayor control podría desmotivar a algunos, para otros sería una acción justa que busca la equidad en las condiciones de trabajo, sumado a los efectos positivos que tendría en la productividad de la atracción.
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8.5 Diagnóstico cuantitativo
A continuación se presenta el estudio de evaluación de la eficiencia operativa para
11 atracciones mecánicas de Fantasilandia, utilizando el Análisis Envolvente de Datos
(DEA), con el objetivo de clasificar y comparar las eficiencias relativas e identificar las ineficiencias en los factores de entrada y salida empleados en el modelo.
8.5.1 Metodología del diagnóstico
El modelo DEA a emplear será el Charnes-Cooper Rhodes (CCR) input orientado, es decir, supone rendimientos constantes a escala y a partir de un nivel dado de outputs, busca la reducción máxima de inputs, permaneciendo dentro de la frontera de posibilidades de producción. Será aplicado en su forma envolvente matricial descrita anteriormente en el modelo (11). Para su aplicación se deben seleccionar las unidades a evaluar, determinar los factores de entrada y salida, y recolectar los datos necesarios para posteriormente introducirlos al modelo, el cual será resuelto con la herramienta Solver de Microsoft Excel.
Las atracciones a estudiar pasan a ser unidades de toma de decisiones (DMU), y se muestran en la tabla 16.
Tabla 16: Unidades de toma de decisiones
ID DMU Clasificación de la atracción A Raptor Montaña rusa B Tsunami Montaña rusa de agua C Mega Disko Giratorio D Wild Mouse Montaña rusa E Boomerang Montaña rusa F Crazy Dance Giratorio G Evolution Giratorio H Xtreme Fall Caída
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I Black Hole Tobogán J Air Race Giratorio K Volare Giratorio Fuente: Elaboración propia
8.5.2 Factores a emplear y selección de datos
Los factores a emplear en el modelo se muestran en la tabla 17 y corresponden a dos factores de entrada y dos de salida.
Tabla 17: Factores de entrada y salida
Factor Clasificación Índice de gestión Gasto en mantenimiento Factor de entrada Costo variable Gasto en accidentabilidad Factor de entrada Costo variable Número de usuarios Factor de salida Índice cuantitativo Satisfacción de consumidores Factor de salida Índice cualitativo Fuente: Elaboración propia
A continuación se detalla la obtención de datos para cada factor.
8.5.2.1 Factor de entrada: Gasto en mantenimiento
Respecto al gasto en mantenimiento, se dispone del gasto anual para cada atracción desde el 2014 al 2017, y el 2018 proyectado. En este estudio se busca evaluar la eficiencia relativa para un año de operación, no obstante para el caso del gasto en mantenimiento, la variación entre cada año para cada atracción es alta, debido a que los grandes mantenimientos se realizan con cierta periodicidad. En la tabla 18 se muestra el gasto anual junto con el coeficiente de variación obtenido para la muestra de datos de cada atracción, el cual relaciona el tamaño de la media y la variabilidad de la variable a partir del promedio y la desviación estándar.
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Tabla 18: Gasto en mantenimiento
Gasto en mantenimiento [UF] Promedio Desviación Coeficiente Atracción 2014 2015 2016 2017 2018 anual estándar de variación Raptor 1.522 8.620 8.358 4.409 2.665 5.114,88 3.248,47 64% Tsunami 2.247 2.289 6.665 1.253 1.440 2.778,92 2.222,02 80% Mega Disko 208 722 604 547 958 607,78 273,52 45% Wild Mouse 387 399 375 680 719 512,21 172,06 34% Boomerang 2.227 4.457 2.926 3.348 5.185 3.628,45 1.187,94 33% Crazy Dance 458 411 1.464 195 757 656,90 493,87 75% Evolution 1.166 602 247 711 2.534 1.052,19 891,19 85% Xtreme Fall 368 275 454 1.526 139 552,47 556,75 101% Black Hole 814 507 142 240 271 394,98 269,98 68% Air Race 60 66 302 117 1.267 362,72 515,20 142% Volare 160 316 389 1.614 108 517,39 623,67 121% Fuente: Elaboración propia
De la tabla anterior, se observa que para todas las atracciones el coeficiente de variación es alto lo que implica alta heterogeneidad en los valores de la variable, por lo que utilizar el gasto en mantenimiento de un solo año podría generar un sesgo importante, por ello es que se considerará el promedio anual de gasto del 2014 al 2018 para cada atracción.
A continuación se muestran gráficas de gasto en mantenimiento para las 11 atracciones analizadas, con el objetivo de observar que para cada atracción el mayor gasto en mantenimiento ocurre en distintos años, con distinta magnitud y frecuencia.
En el gráfico 4 se observa que Black Hole tuvo un peak de gasto en mantenimiento en 2014 de 814 UF, mostrando un decrecimiento significativo en los años posteriores. Las atracciones Tsunami y Crazy Dance tuvieron sus peaks de gasto en 2016, con 6.665 y 1.464
UF respectivamente (gráfico 5).
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Gráfico 4: Gasto en mantenimiento Black Hole
900 800 700 600 500 400 300 Black Hole 200 100
- Gasto en mantenimiento [UF] Gastomantenimiento en 2014 2015 2016 2017 2018 Año
Fuente: Elaboración propia
Gráfico 5: Gasto en mantenimiento Tsunami y Crazy Dance
7.000 6.000 5.000 4.000
3.000 Tsunami 2.000 Crazy Dance 1.000
- Gasto en mantenimiento [UF] Gastomantenimiento en 2014 2015 2016 2017 2018 Año
Fuente: Elaboración propia
Por otro lado, como se observa en el gráfico 6, Volare y Xtreme Fall presentaron el peak de gasto el 2017, mientras que Evolution, Mega Disko, Wild Mouse y Air Race tienen el mayor gasto en 2018 proyecto (gráfico 7).
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Gráfico 6: Gasto en mantenimiento Volare y Xtreme Fall
1.800 1.600 1.400 1.200 1.000 800 Volare 600 Xtreme Fall 400 200 Gasto en mantenimiento [UF] mantenimiento Gastoen - 2014 2015 2016 2017 2018 Año
Fuente: Elaboración propia
Gráfico 7: Gasto en mantenimiento Black Hole
2.500
2.000
1.500 Mega Disko
1.000 Wild Mouse Air Race 500 Evolution
Gasto en mantenimiento [UF] mantenimiento Gastoen - 2014 2015 2016 2017 2018 Año
Fuente: Elaboración propia
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Por último se observa en el gráfico 8 que Boomerang y Raptor presentan dos peak de gasto en mantenimiento en los últimos 5 años, observándose cierta estacionalidad en juego Boomerang, atracción que posee el menor coeficiente de variación (33%).
Gráfico 8: Gasto en mantenimiento Boomerang y Raptor
10.000 9.000 8.000 7.000 6.000 5.000 4.000 Boomerang 3.000 Raptor 2.000 1.000 Gasto en mantenimiento [UF] Gastomantenimiento en - 2014 2015 2016 2017 2018 Año
Fuente: Elaboración propia
Finalmente, el gráfico 9 muestra el gasto en mantenimiento promedio entre los 5 años comparado con el gasto de un solo año (proyectado 2018), donde se observa que al sólo considerar un año, las atracciones con mayor gasto (de mayor a menor) son
Boomerang, Raptor y Evolution; mientras que al considerar el promedio de los 5 años las atracciones de mayor gasto son Raptor, Boomerang y Tsunami. Por lo tanto, el uso del promedio anual resulta ser el más representativo para realizar un análisis comparativo entre atracciones.
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Gráfico 9: Gasto total en mantenimiento versus gasto en mantenimiento 2018 proyectado
30.000
25.000
20.000
15.000 Gasto en mantenimmiento del 10.000 2014 al 2018 5.000 Gasto en mantenimiento 2018
Gasto en mantenimiento [UF] mantenimiento Gastoen - proyectado
Volare Raptor
Tsunami
Air RaceAir
Evolution
BlackHole
XtremeFall
Boomerang
Wild Mouse Wild
Mega Disko Mega CrazyDance Atracciones
Fuente: Elaboración propia
Cabe mencionar, que para la selección de este factor de entrada, se analizó el coeficiente de Pearson para ver la correlación entre el gasto en mantenimiento y el costo de inversión e instalación de atracciones, resultando una correlación de 0,91, es decir, existe una correlación positiva alta por lo que se puede excluir del modelo el uso de uno de estos dos factores, debido a que factores con correlación cercana a 1 pueden eliminarse sin perder información. Se optó por utilizar el gasto en mantenimiento debido a que es un gasto permanente para la empresa. En el Anexo D se puede observar el costo de inversión de las atracciones, y en el Anexo E el análisis de correlación.
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8.5.2.2 Factor de entrada: Gasto en accidentabilidad
Factor de entrada que hace referencia al gasto debido a accidentes ocurridos en las atracciones mecánicas. Se dispone de los valores desde el 2014 al 2017, y 2018 proyectado.
Similar a lo ocurrido con el gasto en mantenimiento, el gasto en accidentabilidad para una misma atracción presenta alta variación, existiendo años donde el gasto es nulo, e incluso hay atracciones que no han presentado este gasto en los últimos 5 años. En la tabla 19 se observa el gasto por atracción junto al promedio anual.
Tabla 19: Gasto en accidentabilidad
Atracción Gasto en accidentabilidad [UF] Promedio 2014 2015 2016 2017 2018 anual Raptor 0,00 0,00 0,00 0,00 5,56 1,11 Tsunami 1,37 0,00 11,04 20,32 58,24 18,19 Mega Disko 0,00 0,25 0,00 0,00 0,00 0,05 Wild Mouse 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Boomerang 0,00 376,46 24,08 0,00 0,00 80,11 Crazy Dance 0,00 0,00 0,00 2,38 0,00 0,48 Evolution 14,63 0,23 0,00 0,00 0,18 3,01 Xtreme Fall 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Black Hole 14,55 1,35 11,69 0,00 9,84 7,49 Air Race 17,84 0,00 0,00 4,55 0,00 4,48 Volare 18,40 0,00 0,00 3,98 0,00 4,48 Fuente: Elaboración propia
En el gráfico 10 se puede visualizar la proporción de gasto por atracción así como su frecuencia, destacándose por sobre todas las atracciones el juego Boomerang, que alcanzó un gasto de 376 UF en 2015, le sigue juego Tsunami con gasto en accidentes todos los años a excepción del 2015. Las atracciones Wild Mouse y Xtreme Fall no se muestran en el gráfico debido a que no han presentado este tipo de gastos.
109
Gráfico 10: Gasto en accidentabilidad acumulado por año
400
350
300
Mega Disko 250 Air Race Crazy Dance 200 Black Hole Evolution 150 Volare Raptor Gasto en accidentabilidad [UF] Gastoaccidentabilidad en 100 Boomerang Tsunami
50
0 2014 2015 2016 2017 2018 Año
Fuente: Elaboración propia
Debido a esta alta variación entre años para cada atracción, es que se empleará el promedio anual de gasto en accidentabilidad, ya que de considerar un único año se podría caer en un sesgo perjudicando la posterior comparación entre atracciones.
Finalmente, una vez obtenida la base de datos de factores de entrada para el modelo
DEA, se calcula la correlación de Pearson para analizar la relación entre ambos factores, dando como resultado, una correlación de 0,48, lo que se interpreta como una correlación positiva moderada (Anexo F), situación favorable para este análisis.
110
8.5.2.3 Factor de salida: Número de usuarios
Factor de salida que hace referencia a la productividad de cada atracción, es decir, a la cantidad de usuarios en un determinado período de tiempo. Se busca evaluar un año de funcionamiento: desde agosto 2017 a agosto 2018, pero debido a la complejidad para obtener estos datos es que no se evaluarán todos los días de operación del parque, sino que sólo algunos, por supuesto, los mismos días para las 11 atracciones a evaluar.
Desde agosto 2017 a febrero 2018, el mecanismo de recolección de datos de productividad se realizaba de forma manual mediante la observación diaria del contador de los molinetes de producción de los juegos mecánicos, no obstante, esta labor en reiterados días y para reiterados juegos no era realizada, acotando la base de datos a utilizar, por lo que no se evalúan días de Agosto, Septiembre y Diciembre 2017. A partir de marzo 2018 la recolección de datos de productividad fue disminuyendo aún más debido a la inclusión del
Sistema Living Park, el cual comenzó operando sólo para 10 atracciones, luego el 16 de
Junio se incluyeron 8 atracciones más, no obstante, en ese período de tiempo el sistema aún presentaba falencias y continuas pérdidas de conexión por lo que no se logró obtener datos de productividad para Marzo, Abril, Mayo y Junio 2018. Pese a estas dificultades, la base de datos a utilizar incluye días de las dos temporadas altas que componen un año y que implican la mayor operación del parque: temporada de verano (Enero y Febrero) y vacaciones de invierno (dos semanas de Julio).
La disponibilidad de todos los datos en general, acota la cantidad de atracciones a evaluar con el método DEA, y la recolección de datos de productividad no es la excepción: considerar el número de usuario para 32 días en total implica analizar 10 atracciones; mientras que considerar 22 días aumenta el análisis a 11 atracciones. Se decidió esta última
111 opción debido a que abarca una atracción más, y comparando el número de usuarios por atracción tanto para 32 como para 22 días, se obtiene que la reducción en la cantidad de días a evaluar mantiene la tendencia de productividad de las atracciones, lo cual se observa en el gráfico 11. Esto último, se corrobora a partir del cálculo de la disminución porcentual en el número de usuarios al disminuir la cantidad de días a evaluar (Anexo G), de lo que se obtiene una disminución promedio de 31,38%, valor similar a la mediana de 32,03%; además de un coeficiente de variación de 8,56%, demostrándose cuantitativamente la heterogeneidad en la variación porcentual del número de usuarios para distinta cantidad de días.
Gráfico 11: Número de usuarios en distinta cantidad de días
160.000 140.000 120.000 100.000 80.000 60.000 Usuarios en 32 días de operación
Número de usuarios de Número 40.000 Usuarios en 22 días de 20.000 operación -
Atracción
Fuente: Elaboración propia
Por lo tanto, las atracciones a analizar son 11 durante 22 días de operación. La tabla
20 muestra el número de usuarios por mes analizado y el total. El detalle de los días evaluados y sus productividades se muestran en el Anexo H.
112
Tabla 20: Número de usuarios por mes
Número de usuarios por mes Atracción Total oct-17 nov-17 ene-18 feb-18 jul-18 Raptor 4.363 4.985 23.690 24.041 26.501 83.580 Tsunami 13.150 6.736 38.311 31.694 19.982 109.873 Mega Disko 4.827 3.626 19.952 17.433 18.872 64.710 Wild Mouse 5.280 3.353 16.197 15.129 17.474 57.433 Boomerang 8.447 5.263 30.287 27.422 28.276 99.695 Crazy Dance 4.235 3.066 14.948 12.509 18.584 53.342 Evolution 4.501 2.773 15.499 10.760 10.487 44.020 Xtreme Fall 3.334 2.583 11.964 9.731 13.218 40.830 Black Hole 3.780 2.273 15.374 14.601 16.606 52.634 Air Race 5.846 3.672 18.342 16.982 16.329 61.171 Volare 6.714 5.112 33.138 28.824 22.408 96.196 Fuente: Elaboración propia
8.5.2.4 Factor de salida: Satisfacción de consumidores
Como fue mencionado con anterioridad, la empresa recolecta información sobre satisfacción del cliente a través de dos métodos:
Encuestas vía email, de carácter transaccional.
Encuestas respondidas en 6 tablets dispuestos en el parque, de carácter experiencial.
Respecto al período de realización de encuestas del cual se dispone información, éste abarca del 19 de agosto de 2017 hasta el 26 de agosto de 2018. En cuanto al tamaño de la muestra, para las encuestas respondidas en tablets, es altamente variable ya que depende netamente de la disposición de los visitantes para acercarse a un tótem electrónico a responder. Van desde 18 encuestas respondidas para evaluación de Souvenirs, hasta 2404 para juegos de adultos. Por otro lado, el método vía email recaudó 681 encuestas inicialmente, pero el criterio de selección de éstas fue la completación de más de la mitad del cuestionario.
113
Mediante el método de encuestas vía e-mail, se logró caracterizar a la muestra obteniéndose que el 57% de los visitantes corresponde a público femenino, el 47% posee entre 16 y 25 años, y el 78,1% corresponde a personas de la región Metropolitana, además el 86% ha visitado Fantasilandia con anterioridad.
Por otro lado, se obtuve que la satisfacción neta para todos los Juegos de Adulto mediante email, en base a 677 encuestas, es de 84%; mientras que a través de las tablets, en una base de 2404, fue de 72%.
Respecto a la satisfacción de juegos de Adulto, para ambos métodos de encuestas se realizaron las mismas 11 preguntas las cuales se muestran a continuación, exigiendo una calificación de 1 a 7, donde 1 corresponde a insatisfecho y 7 a muy satisfecho:
1. Experiencia en general en este juego
2. Entretención experimentada en este juego
3. Seguridad en este juego
4. Amabilidad del personal
5. Disposición del personal para atender dudas o inquietudes
6. Foco del personal en atención al cliente
7. Seguridad en la fila
8. Respeto del orden en la fila
9. Rol de guardias en mantener el orden en la fila
10. Temática del juego (tema del juego propuesto en decorado, personajes,
ambientación)
11. Orden y limpieza en el sector del juego
114
Para la aplicación del método DEA, debido a la disponibilidad de datos, sólo se utilizarán los resultados de satisfacción neta obtenida por el método vía e-mail. La tabla 21 muestra para cada atracción, la cantidad de encuestados y la puntuación de satisfacción.
Tabla 21: Satisfacción de consumidores
Método vía email Atracción Cantidad de Satisfacción neta encuestados Raptor 471 86 Tsunami 475 87 Mega Disko 369 88 Wild Mouse 343 89 Boomerang 447 86 Crazy Dance 313 89 Evolution 356 87 Xtreme Fall 289 86 Black Hole 208 85 Air Race 376 89 Volare 372 86 Fuente: Elaboración propia
Finalmente, una vez obtenida la base de datos de factores de salida para el modelo
DEA, se calcula la correlación de Pearson para analizar la relación entre ambos factores, dando como resultado, una correlación de -0,25 (Anexo I), lo que se interpreta como una correlación negativa baja, es decir, existe poca relación entre los factores de salida de este estudio, apoyando su validez.
115
8.5.3 Resultados y análisis
A partir de la base de datos descrita en apartados anteriores y la aplicación del modelo DEA CCR input orientado, en su forma envolvente matricial (ecuación 11), se obtuvo las puntuaciones de eficiencia para las 11 atracciones evaluadas, resultados que se muestran en el gráfico 12, observándose que las atracciones eficientes son Wild Mouse, Air
Race y Volare; mientras que Raptor, Boomerang y Tsunami son las de mayor ineficiencia, con puntuaciones menores al 25%. Se obtiene que en general, las atracciones de mayor eficiencia son de tipo giratorias, mientras que las más ineficientes son las grandes montañas rusas del parque. En el anexo J se detallan los resultados del modelo en cuanto a valores de eficiencia θ y las variables λ .
Gráfico 12: Puntuaciones de eficiencia
Volare Air Race Black Hole Xtreme Fall Evolution Crazy Dance Boomerang Wild Mouse Mega Disko Tsunami Raptor
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0
Fuente: Elaboración propia
En la tabla 22 se pueden observar las variables de holgura obtenidas y los conjuntos de referencia para cada atracción, los cuales se conforman por las variables λ no nulas. Los conjuntos de referencia se conforman por las atracciones eficientes Wild Mouse, Air Race y
116
Volare. La atracción Wild Mouse sirvió 6 veces como referencia para otras atracciones, mientras que Air Race y Volare, 3 y 4 veces respectivamente; por lo tanto la atracción Wild
Mouse resulta ser la principal para la evaluación comparativa.
Tabla 22: Variables de holgura y conjuntos de referencia
DMU Conjunto de referencia Raptor 0 0 0 41,2779 Wild Mouse, Volare Tsunami 0 0 0 22,9665 Wild Mouse, Volare Mega Disko 0 0 0 11,6125 Wild Mouse, Volare Wild Mouse 0 0 0 0 Wild Mouse Boomerang 0 7,1956 0 3,1281 Volare Crazy Dance 0 0 4395,8521 0 Wild Mouse, Air Race Evolution 0 0 13213,3480 0 Wild Mouse, Air Race Xtreme Fall 0 0 14667,0562 0 Wild Mouse Black Hole 0 2,2905 5787,7416 0 Air Race Air Race 0 0 0 0 Air Race Volare 0 0 0 0 Volare Fuente: Elaboración propia
Por otro lado, a partir de las variables de holgura mostradas en la tabla 22, se puede obtener la mejora de tipo holgura, es decir, la referida al desplazamiento a través de la propia frontera de producción. La mejora holgura junto con la mejora proporcional conforman la mejora potencial, la cual será calculada posteriormente.
De las variables de holgura, hace referencia al gasto en mantenimiento, al
gasto en accidentabilidad, al número de usuarios y al nivel de satisfacción. Por lo tanto, respecto a la mejora holgura, se observa en la tabla anterior que juegos Boomerang y
Black Hole deben reducir sus factores de gasto de accidentabilidad; mientras que Crazy
Dance, Evolution, Xtreme Fall y Black Hole deben aumentar el número de usuarios; y finalmente Raptor, Tsunami, Mega Disko y Boomerang debiesen aumentar la satisfacción de sus clientes.
117
A continuación se calcula el punto de proyección mediante la ecuación (12), con el fin de establecer la dirección de mejora para las unidades ineficientes, ya que permite determinar los valores objetivos que deben alcanzar los factores de entrada y salida para que la unidad evaluada sea eficiente. La tabla 23 muestra los valores objetivos que debe alcanzar cada atracción ineficiente, junto con los valores reales u observados; donde corresponde al gasto en mantenimiento, al gasto en accidentabilidad, al número de usuarios e a la satisfacción de los clientes.
Tabla 23: Valores objetivos y valores observados
Valores objetivos Valores observados DMU Input Output Input Output ineficientes X1 X2 Y1 Y2 X1 X2 Y1 Y2 Raptor 733,30 0,16 83580 127,28 5114,88 1,11 83580 86 Tsunami 654,33 4,28 109873 109,97 2778,92 18,19 109873 87 Mega Disko 573,52 0,05 64710 99,61 607,78 0,05 64710 88 Boomerang 536,21 4,64 99695 89,13 3628,45 80,11 99695 86 Crazy Dance 500,02 0,37 57737,85 89 656,90 0,48 53342 89 Evolution 457,07 1,31 57233,35 87 1052,19 3,01 44020 87 Xtreme Fall 494,94 0 55497,06 86 552,47 0 40830 86
Black Hole 346,42 4,28 58421,74 85 394,98 7,49 52634 85
Fuente: Elaboración propia
Una vez obtenidos los puntos de proyección o valores objetivos, se calcula la mejora potencial porcentual a partir de la diferencia entre los valores objetivos y los valores observados presentados. En la tabla 24 se muestra las mejoras potenciales necesarias para que las atracciones alcancen la eficiencia, observándose que las 8 atracciones ineficientes debiesen disminuir su gasto en mantenimiento, destacando juegos Raptor, Boomerang y
Tsunami con una reducción necesaria de 85,66%, 85,22% y 76,45% respectivamente.
Respecto al gasto en accidentabilidad, nuevamente Boomerang, Raptor y Tsunami son las
118 que requieren mayor reducción en este gasto con 94,20%, 85,66% y 76,45% respectivamente, juego Xtreme Fall es el único que no requiere reducción debido a que no ha incurrido en gasto en accidentabilidad en los últimos 5 años. Sobre los factores de salida, los que requieren mayor aumento de productividad son Xtreme Fall y Evolution, con
35,92% y 30,02% respectivamente; mientras que los que necesitan mayor aumento de satisfacción de clientes son juego Raptor con un 48%. Por lo tanto, como es de esperar, son las unidades más ineficientes las que requieren una mayor reducción de inputs y aumentos de outputs para lograr la eficiencia.
Tabla 24: Mejora potencial porcentual
Mejora potencial [%] DMU ineficientes Input Output X1 X2 Y1 Y2 Raptor -85,66% -85,66% 0% 48,00% Tsunami -76,45% -76,45% 0% 26,40% Mega Disko -5,64% -5,64% 0% 13,20% Boomerang -85,22% -94,20% 0% 3,64% Crazy Dance -23,88% -23,88% 8,24% 0% Evolution -56,56% -56,56% 30,02% 0% Xtreme Fall -10,41% 0% 35,92% 0%
Black Hole -12,29% -42,88% 11,00% 0%
Fuente: Elaboración propia
Finalmente se realiza una gráfica de nivel de satisfacción de clientes versus eficiencia obtenida (Gráfico 13). Cabe mencionar que el rango de satisfacción de las atracciones evaluadas es bastante acotado: de 85 a 89 puntos (en escala de 100), lo cual muestra un escenario favorable para la empresa pero dificulta la comparación entre atracciones, no obstante de igual forma se realizará el análisis comparativo a continuación.
119
Las atracciones Wild Mouse, Air Race, Crazy Dance y Mega Disko, destacan por poseer alta eficiencia y el mayor nivel de satisfacción entre las atracciones. Tsunami y Evolution no son tan eficientes pero igualmente entregan alta satisfacción. Por otro lado, Raptor y
Boomerang tienen la menor eficiencia y baja satisfacción comparada con las demás atracciones; al igual que Xtreme Fall, Volare y Black Hole, no obstante estas últimas si bien poseen menor satisfacción, destacan por su alta eficiencia.
Gráfico 13: Puntuaciones de eficiencia
89,5 Wild Mouse Crazy Dance Air Race 89
88,5 Mega Disko 88 87,5 Tsunami Evolution 87 86,5 Raptor Satisfacción Boomerang Xtreme Fall Volare 86 85,5 Black Hole 85 84,5 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 Eficiencia
Fuente: Elaboración propia
120
8.6 Conclusiones diagnóstico cuantitativo
El análisis envolvente de datos ha permitido calcular las eficiencias relativas de 11 atracciones mecánicas de Fantasilandia, dentro de las cuales hay juegos de tipo montañas rusas, juegos giratorios, un tobogán y una atracción tipo caída libre. La selección de factores de entrada y salida se realizó en base a la disponibilidad datos y la evaluación de coeficientes de correlación, empleando como factores de entrada el gasto en mantenimiento y gasto en accidentabilidad, ambos promedios anuales; y como factores de salida el número de usuarios y la satisfacción de consumidores.
Cabe mencionar la dificultad que tuvo el proceso de recolección de datos, debido principalmente a bases de datos incompletas como sucedió con la productividad de las atracciones, así como la dificultad para conseguirlos con las personas necesarias, dependiendo totalmente de su disposición y de la cantidad de datos enviados. Esto redujo considerablemente la cantidad de unidades a evaluar: de una cantidad inicial de 18 atracciones, se redujo a 11. En el Análisis Envolvente de Datos, a mayor número de unidades a evaluar, mayor cantidad de factores se pueden incluir, permitiendo un análisis más representativo; no obstante como en este análisis se evalúan sólo 11 atracciones, no es conveniente la inclusión de más factores puesto que los resultados pueden presentar un sesgo obteniendo gran cantidad de DMUs eficientes, dificultando la evaluación comparativa. Por otro lado, el factor de salida de satisfacción de consumidores, posee un rango bastante acotado entre 85 y 89 puntos (en escala de 100), si bien es una situación favorable para la empresa, dificulta la diferenciación entre juegos para este factor. Estos valores fueron obtenidos de las entrevistas vía e-mail las cuales entregan mejores puntuaciones de satisfacción que las encuestas que son respondidas presencialmente en las
121 tablets distribuidas en el parque: la satisfacción neta para todos los Juegos de Adulto mediante email fue de 84%; mientras que a través de las tablets fue de 72% (de agosto 2017 a agosto 2018), por lo que probablemente hubiese sido más provechoso utilizar ambos resultados en conjunto, no obstante, para las encuestas realizadas en tablets no se logró disponer de todos los datos necesarios.
Pese a las dificultades presentadas, se logró realizar un buen análisis a las atracciones, obteniéndose que las unidades eficientes son Wild Mouse, Air Race y Volare; siendo Wild
Mouse la más empleada en los conjuntos de referencias de las atracciones ineficientes, haciéndola la atracción principal para la evaluación comparativa. Por otro lado, las más ineficientes son las grandes montañas rusas de Fantasilandia: Raptor, Boomerang y
Tsunami; las puntuaciones se muestran en la tabla 25.
Tabla 25: Atracciones eficientes y menos eficientes
Atracciones eficientes Atracciones más ineficientes
Atracción Tipo Puntuación Atracción Tipo Puntuación
Wild Mouse Montaña rusa 1 Raptor Montaña rusa 0,1434
Air Race Giratorio 1 Boomerang Montaña rusa 0,1478
Montaña rusa de Volare Giratorio 1 Tsunami 0,2355 agua
Fuente: Elaboración propia
En cuanto a las atracciones eficientes, corresponden a una montaña rusa mediana y dos juegos de tipo giratorio. Están dentro de las 4 atracciones con menor gasto de mantenibilidad, con menos del 3,20% del gasto total; además Wild Mouse no posee gasto en accidentabilidad lo que favorece su evaluación. Por otro lado, Volare destaca por ser la
122 cuarta atracción con mayor número de usuarios; y Wild Mouse y Air Race poseen las mayores puntuaciones en satisfacción de consumidores.
Respecto a las atracciones ineficientes, pese a que Tsunami, Boomerang y Raptor están dentro de las 4 atracciones con mayor número de usuarios, no destacan por su nivel de satisfacción y poseen altos gastos: son las con mayor gasto en mantenimiento promedio anual, representando del total de gasto, el 32%, 22% y 17% respectivamente. Sumado a esto, las atracciones Boomerang y Tsunami son las con mayor gasto de accidentabilidad, principalmente Boomerang debido a un grave accidente ocurrido en 2015, representando el
67% del total de gasto en accidentabilidad. Esta superioridad en gastos de las atracciones más ineficientes queda además demostrado al calcular la mejora potencial, obteniendo altos porcentajes de reducción necesaria para alcanzar la eficiencia, debiendo reducir ambos gastos en más del 76%, sumado a necesarios aumentos en los niveles de satisfacción de hasta un 48% para juego Raptor.
Por lo tanto, se concluye que las atracciones de tipo giratorias son las de mayor eficiencia y mayor nivel de satisfacción de consumidores; mientras que las atracciones tipo montaña rusa (grandes) no destacan por su eficiencia debido principalmente a sus altos gastos en mantención y accidentabilidad así como por sus moderados niveles de satisfacción de clientes, comparado con las demás atracciones. Si bien, este tipo de juegos son poco eficientes, se caracterizan por ser los de mayor demanda y por ende, los que atraen a los visitantes al parque, por lo que eliminarlos no es una opción. Para ellos es recomendable hacer un análisis más exhaustivo a los resultados arrojados por las encuestas de satisfacción, con el objetivo de ver qué preguntas obtuvieron las menores puntuaciones, y así tomar medidas al respecto. Es de esperar que los altos tiempos de espera en fila debido
123 a la alta demanda, sean causantes de esa puntuación pero eso debe ser comprobado. De ser así, la propuesta operacional de tipo cualitativa sobre redistribución de personal en hora punta, debiese ayudar a descongestionar las atracciones y disminuir el tiempo de espera como consecuencia del aumento de la productividad. Estas conclusiones pueden observarse de forma sintetizada en el diagrama 28.
Diagrama 28: Conclusiones
Bajos gastos en mantención Bajos gastos en Alta Atracciones accidentabilidad eficiencia giratorias Demanda moderada
Alta satisfacción Puntuación de eficiencia Altos gastos en mantención Altos gastos en Grandes Baja accidentabilidad montañas eficiencia rusas Alta demanda ¿Altos tiempos de espera? Mediana satisfacción Fuente: Elaboración propia
124
8.7 Conclusiones generales
A partir del diagnóstico cualitativo realizado en base a entrevistas, se analizaron distintos procesos llevados a cabo por el departamento de operaciones, como son: medición de productividad, distribución de personal, mantenimiento y acción ante la falla de las atracciones, fidelización de colaboradores y medición de satisfacción de clientes; detectándose falencias en algunos procesos relacionados con productividad, distribución de personal y fidelización de colaboradores.
La medición de la productividad de las atracciones actualmente se lleva a cabo mediante la observación en parque abierto y mediante el monitoreo de la aplicación informática Living Park System a través de sensores de conteo y una potente red de conectividad, ambos mecanismos con limitaciones propias pero que se complementan eficientemente entre ellos, destacándose el Sistema Living Park por su instantaneidad en la recolección de información. La falencia principal detectada se relaciona con el desconocimiento de los colaboradores de las atracciones respecto al proceso de medición de productividad: desconocimiento del Sistema Living Park, de la productividad óptima de su atracción y de la producción instantánea. No involucrar al personal disminuye el nivel de compromiso con el trabajo a realizar, esto sumado con las altas exigencias percibidas por los colaboradores en cuanto a productividad y la falta de reconocimientos, podrían ser causantes de desmotivación.
En cuanto al personal de juego, en general la dotación por atracción es óptima salvo en períodos del día que son de alta demanda (en temporada alta) cuando el equipo no está completo debido a relevos naturales (almuerzo, colación, día libre y/o permisos), perjudicando la productividad y por ende el tiempo en espera en fila de los visitantes. Por
125 otro lado, se identificaron grupos de trabajo independientes y cohesionados en las atracciones analizadas, donde el liderazgo es reconocido y recae en el operador mantenedor de la atracción, no obstante, se identificaron distintos tipos de liderazgos, algunos con características negativas, lo que podría perjudicar el ambiente laboral.
El proceso de mantención de atracciones que actualmente lleva Fantasilandia, destaca por el uso de la aplicación informática Mobaro Park, empleada en control y gestión del mantenimiento. Con su uso, se tiene la seguridad y confianza de que las atracciones están aptas para su funcionamiento. Por otro lado, en cuanto a la falla de atracciones, se destaca los expeditos protocolos de comunicación existentes, que permiten relacionar a los departamentos de operaciones y mantención; se identifica que los equipos de trabajo de las atracciones son capaces de diferenciar fallas según gravedad y tienen claridad de los protocolos, acciones y limitaciones para actuar.
En el proceso de fidelización de colaboradores también se detectaron algunas falencias, la existencia de bonos por productividad restringido sólo a los operadores mantenedores de las atracciones, genera insatisfacción en el resto del equipo de trabajo, sumado a la falta de reconocimiento informal cuando el desempeño obtenido es bueno. Se destaca como medida de fidelización favorable, la oportunidad de ascenso que se otorga a los ayudantes de juego, incentivando el compromiso y la estabilidad laboral; así como también, se destaca la dotación de liderazgo a los operadores mantenedores dentro del equipo de trabajo de su atracción, permitiendo la independencia de los equipos y la disminución de carga laboral para los supervisores.
126
Finalmente, el proceso de medición de satisfacción de clientes es realizado mediante dos métodos: encuestas vía email y vía tablets distribuidas en el parque. Si bien el primer método abarca mayor cantidad de personas y permite recaudar mayor información sobre caracterización de clientes y evaluación de servicios; el segundo método recopila información inmediata sobre evaluación de servicios el mismo día de la experiencia, no obstante, la muestra es más reducida. Cada método presenta ventajas y limitaciones diferentes, pero en su conjunto resultan eficientes para la medición de satisfacción de clientes.
Por otro lado, el diagnóstico de tipo cuantitativo realizado, ha permitido hacer una evaluación comparativa de la eficiencia de 11 atracciones mecánicas del parque, a partir del método Análisis Envolvente de Datos, en su forma CCR. Se analizaron atracciones de tipo giratorias, montañas rusas, un tobogán y un juego de caída libre; resultando como atracciones eficientes Wild Mouse, Air Race y Tsunami; mientras que las más ineficientes son Raptor, Boomerang y Tsunami.
En forma general, resultó que las atracciones giratorias son las más eficientes, mientras que las grandes montañas rusas del parque presentan las menores puntuaciones, esto debido principalmente a la gran diferencia en gastos (de mantenibilidad y accidentabilidad). Además, se identifica que las grandes montañas rusas del parque poseen la mayor demanda de usuarios y presentan relativamente menor puntuación de satisfacción de consumidores comparado con las atracciones giratorias, pudiendo deberse a los altos tiempos en fila debido a su alta demanda.
127
En cuanto a la dirección de mejora potencial, como es de esperarse, son las atracciones más ineficientes las que requieren una mayor disminución de gastos de mantenibilidad y accidentabilidad, así como un mayor aumento en los niveles de satisfacción para alcanzar la eficiencia.
Es importante mencionar, que la limitante principal en el diagnóstico cuantitativo fue la disponibilidad de información. Bases de datos más completas, así como facilidad para obtener información, son necesarias para lograr una evaluación más amplia y representativa, que involucre mayor cantidad de factores y atracciones.
128
9 REFERENCIAS
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Libro Fantasilandia 40 años (2018).
Planas, F. C., Rebull, M. V. S., & Clavé, S. A. (2008). Aproximación a las prácticas en
Contabilidad de Gestión de la Industria de Parques Temáticos españoles. Revista iberoamericana de contabilidad de gestión, (11), 163-182.
129
Prokopenko, J. (1989). La gestión de la productividad. Ginebra: Oficina Internacional del Trabajo.
Taha, H. A. (2004). Investigación de operaciones. Pearson Educación.
130
10 ANEXOS
ANEXO A: Preguntas de entrevista a personal del departamento de
operaciones
Área: Medición de productividad
Preguntas de entrevista a supervisores de operaciones
1. ¿Cómo determinan la productividad óptima de un juego?
2. ¿Cómo ven afectada la productividad de un juego a lo largo del día?
3. ¿Cuáles son los actuales procesos de medición de productividad de las
atracciones?
4. ¿Qué funcionalidades están vigentes en Living Park System?
Área: Distribución de personal
Preguntas de entrevista a supervisores de operaciones
1. ¿Cuáles son los tipos de trabajadores existentes en una atracción? ¿En qué se
diferencian?
2. ¿Cómo definen la cantidad de trabajadores a destinar por juego? ¿Cómo varía
esta distribución en temporada alta y baja?
3. ¿De qué forma llevan la planificación de turnos y cómo coordinan los días libres
en temporada alta?
131
4. ¿En qué criterios se basan para ubicar a un trabajador en un juego determinado?
5. ¿Se realizan movimientos de trabajadores entre juegos durante una jornada?
6. ¿Cómo evalúa la rotación de personal de juegos en temporada alta?
7. ¿Se utiliza el valor estimado de demanda de público al momento de distribuir
personal?
Área: Mantención y acción ante la falla
Preguntas de entrevista a supervisores de operaciones
1. ¿Cómo es la plan de mantenimiento de las atracciones y quiénes se encargan de
ello?
2. Respecto a la aplicación de mantenimiento utilizada actualmente (Mobaro Park),
¿Cómo se han visto beneficiados por su uso? ¿Quiénes tienen acceso a ella?
3. ¿Se identifican juegos con mayor frecuencia de falla?
4. ¿Existe prioridad de juegos al momento de solucionar fallas ocurridas durante la
jornada de operación?
5. ¿Cuál es el procedimiento a seguir cuando falla una atracción?
6. ¿Cómo y quiénes deciden si cerrar un juego? ¿Qué acciones a seguir implica
cerrar un juego?
Área: Fidelización de colaboradores
Preguntas de entrevista a supervisores de operaciones
132
1. ¿Cómo miden y evalúan el desempeño de los colaboradores?
2. ¿De qué forma premian e incentivan el buen desempeño?
3. ¿Cómo buscan comprometer a los trabajadores?
Área: Medición de satisfacción de clientes
Preguntas de entrevista a jefe de servicios al cliente
1. ¿Cuáles son los actuales procesos de medición de satisfacción del cliente?
2. ¿Cuáles son las formas existentes para registrar un reclamo?
3. ¿Existe un límite para el número de visitantes en el parque?
4. ¿Cuál es la cantidad ideal de juegos a los que debiese subir un visitante durante
su estadía en el parque?
ANEXO B: Preguntas de entrevista a personal de juegos
Área: Medición de productividad
Preguntas generales para todo tipo de personal de juego
1. ¿Se les informa sobre los resultados de productividad obtenidos durante un día
de operación?
2. ¿Conoce la productividad óptima de este juego?
3. ¿Conoce o ha escuchado hablar del sistema Living Park?
Pregunta específica para operador mantenedor
133
4. En cuanto a la productividad del juego, ¿La percibe como su responsabilidad?
Área: Distribución de personal
Preguntas generales para todo tipo de personal de juego
1. ¿Cuál es la dotación de personal de este juego? ¿Considera que es la adecuada?
2. ¿Cuál es su percepción respecto a la rotación de personal en el juego? ¿Es
estable?
3. ¿Cómo coordinan los días libres en temporada alta? ¿Quién es el encargado de
dar los permisos?
Preguntas específicas para operador B y ayudantes
4. ¿Ha pasado por otros juegos antes de llegar a éste?
5. ¿Está estable en este juego o lo rotan?
6. ¿En alguna ocasión le han hecho escribir las tres primeras preferencias de juego
en los que le gustaría trabajar y aprender?, de ser así, ¿han considerado esas
preferencia a la hora de moverlo a otro juego?
7. ¿Cómo se distribuyen las tareas a realizar durante la jornada?
Área: Mantención y acción ante la falla
Preguntas generales para todo tipo de personal de juego
1. ¿Este juego tiene alta frecuencia de falla?
2. ¿Cuáles son las principales fallas que presenta?
134
3. ¿Cómo actúa ante la falla del juego?
4. ¿Cuáles son sus labores durante la pre-apertura del parque?
Preguntas específicas para operador mantenedor y operador B
5. ¿Resulta beneficioso el uso de Mobaro Park?
6. ¿En qué situaciones utiliza Mobaro Park?
7. ¿Quién se encarga de realizar el checklist con la aplicación?
8. ¿Cuándo, dónde y quién se encarga de registrar las fallas?
Área: Fidelización de colaboradores
Preguntas generales para todo tipo de personal de juego
1. ¿Cómo los incentivan y premian por el buen desempeño?
2. ¿Cómo percibe el reconocimiento por su trabajo?
Pregunta específica para ayudantes de juego
3. ¿Considera el ascenso a operador B como una oportunidad?
Área: Identificación de problemáticas por atracción
Preguntas generales para todo tipo de personal de juego
1. ¿Cuáles son las dificultades que ve en este juego y que perjudican la
productividad?
135
ANEXO C: Cantidad y tipo de de colaborador entrevistado por atracción
Operadores Ayudantes de Ayudantes de juego Atracción mantenedores operadores entrevistados entrevistados entrevistados Raptor 1 2 Tren Minero 1 Boomerang 1 Fly Over 1 Rapid River 1 Tsunami 1 Mega Disko 1 Wild Mouse 1 Black Hole 1 Air Race 1 Evolution 2 Xtreme Fall 1 Tagadá 1 1 Skooter 1 Crazy Dance 1 1 Top Spin 1 1 1 Volare 1 The Pirate Revenge 2 1 Total de 5 16 6 entrevistados
136
ANEXO D: Costo de inversión e instalación [UF]
Atracción Costo de inversión e instalación [UF] Raptor 166.147 Tsunami 47.981 Megadisko 41.070 Wild Mouse 48.428 Boomerang 147.715,08 Crazy Dance 49.955 Evolution 49.597,34 Xtreme Fall 38.934 Black Hole 19.517,28 Air Race 46.600,25 Volare 42.153
ANEXO E: Correlación entre costo de inversión e instalación y gasto en
mantenimiento promedio anual.
Costo de inversión e instalación Gasto en mantenimiento
Costo de inversión e instalación 1
Gasto en mantenimiento 0,9088 1
ANEXO F: Correlación entre factores de entrada
Gasto en mantenimiento Gasto en accidentabilidad
Gasto en mantenimiento 1
Gasto en accidentabilidad 0,4753 1
137
ANEXO G: Disminución porcentual del número de usuarios al disminuir la
cantidad de días a evaluar
Número de usuarios Disminución Atracción 32 Días de 22 Días de porcentual del operación operación número de usuarios Raptor 126.790 83.580 34,08% Tsunami 148.867 109.873 26,19% Wild Mouse 84.651 57.433 32,15% Boomerang 146.407 99.695 31,91% Crazy Dance 82.221 53.342 35,12% Evolution 61.546 44.020 28,48% Xtreme Fall 60.663 40.830 32,69% Black Hole 77.195 52.634 31,82% Air Race 90.242 61.171 32,21% Volare 135.835 96.196 29,18% Media 31,38% Mediana 32,03% Desviación estándar 0,027 Coeficiente de variación 8,56%
138
ANEXO H: Número de usuarios por día
Número de usuarios por día Atracción 07- 21- 01- 03- 23- 24- 25- 27- 28- 30- 02- oct oct nov nov ene ene ene ene ene ene feb Raptor 2.551 1.812 4.253 732 4.432 4.193 3.686 3.854 3.461 4.064 4.589 Tsunami 7.294 5.856 5.715 1.021 6.308 6.444 6.643 6.674 6.073 6.169 6.697 Mega Disko 2.838 1.989 2.660 966 3.380 2.930 3.647 3.478 3.153 3.364 3.456 Wild Mouse 3.101 2.179 2.417 936 3.003 2.669 3.095 2.559 1.744 3.127 3.052 Boomerang 5.050 3.397 4.262 1.001 4.692 4.724 5.112 5.617 5.034 5.108 5.326 Crazy Dance 2.615 1.620 2.434 632 2.588 2.727 2.499 2.365 2.292 2.477 2.477 Evolution 2.601 1.900 2.401 372 2.346 4.548 2.542 1.562 2.090 2.411 1.799 Xtreme Fall 1.945 1.389 2.126 457 2.003 2.079 1.826 2.072 1.981 2.003 1.922 Black Hole 2.241 1.539 1.871 402 2.709 2.495 3.100 2.161 2.500 2.409 3.021 Air Race 3.688 2.158 2.833 839 2.912 3.119 3.239 3.403 2.612 3.057 2.860 Volare 4.076 2.638 4.109 1.003 4.386 4.871 5.248 6.641 6.048 5.944 6.373 Número de usuarios por día Atracción 03- 06- 07- 08- 07- 08- 14- 15- 16- 18- 19- feb feb feb feb jul jul jul jul jul jul jul Raptor 4.738 4.837 4.741 5.136 2.128 2.004 5.194 4.508 5.679 2.376 4.612 Tsunami 7.223 6.122 6.963 4.689 1.448 2.199 4.375 3.533 4.082 1.521 2.824 Mega Disko 3.397 3.607 3.564 3.409 2.058 2.256 2.965 2.953 3.202 2.465 2.973 Wild Mouse 2.865 3.133 3.261 2.818 1.855 1.747 2.900 2.982 2.713 2.597 2.680 Boomerang 5.310 5.597 5.669 5.520 1.841 3.222 5.077 5.364 5.462 3.144 4.166 Crazy Dance 2.505 2.759 2.315 2.453 2.490 1.928 2.442 3.074 3.485 1.952 3.213 Evolution 1.681 2.030 2.582 2.668 804 1.014 1.848 1.843 2.542 968 1.468 Xtreme Fall 1.713 1.873 2.133 2.090 1.166 1.345 2.197 2.288 2.676 1.348 2.198 Black Hole 3.098 2.805 3.100 2.577 1.410 1.770 2.618 2.687 2.994 2.297 2.830 Air Race 3.959 3.441 3.293 3.429 1.368 1.928 2.810 2.496 3.123 1.985 2.619 Volare 5.838 5.318 5.926 5.369 1.787 2.076 3.888 4.038 4.735 2.111 3.773
139
ANEXO I: Correlación entre factores de salida
Número de usuarios Satisfacción de clientes
Número de usuarios 1
Satisfacción de clientes -0,2500 1
ANEXO J: Resultados aplicación modelo DEA
Variables Atracción θ λA λB λC λD λE λF λG λH λI λJ λK Raptor 0,1434 0 0 0 1,3958 0 0 0 0 0 0 0,0355 Tsunami 0,2355 0 0 0 0,3118 0 0 0 0 0 0 0,9560 Mega Disko 0,9436 0 0 0 1,1091 0 0 0 0 0 0 0,0105 Wild Mouse 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 Boomerang 0,1478 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1,0364 Crazy Dance 0,7612 0 0 0 0,9184 0 0 0 0 0 0,0816 0 Evolution 0,4344 0 0 0 0,6857 0 0 0 0 0 0,2919 0 Xtreme Fall 0,8959 0 0 0 0,9663 0 0 0 0 0 0 0 Black Hole 0,8771 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,9551 0 Air Race 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 Volare 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
140