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Title: Estimación de la capacidad en restaurantes de fabricación masiva
Other Titles: Measuring capacity in massive production restaurants
Authors: Orejuela, Juan Pablo
Salcedo, Marco Antonio
Giraldo, Luis Eduardo
Issue Date: Jan-2016
Publisher: Bogotá : Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales, 2016
Series/Report no.: Revista UDCA : Actualidad & Divulgación Científica (Bogotá). -- Vol. 19, No. 1 (Ene.-Jun. 2016). -- páginas 219-226
Abstract: A pesar que la identificación de la capacidad productiva es de vital importancia en los sistemas productivos y aunque existen estudios desarrollados en diversos sectores, tanto de producción como de servicio, es escasa la investigación referente a la identificación de la capacidad en restaurantes de fabricación masiva, que involucran producción y servicio al cliente, al mismo tiempo. En este artículo, se desarrolló una metodología para determinar la capacidad en estos restaurantes, asociada a un conjunto de menús denominados "menú tipo". En la metodología, se presentó –de manera esquemática-, las actividades a realizar y se validó la propuesta; para la agrupación de almuerzos, se utilizó la técnica de clustering; al final, la capacidad es determinada haciendo uso de un modelo de programación lineal. Se encontró que el tiempo de servicio en barra y el tiempo de consumo del almuerzo son los factores que más afectan la capacidad del restaurante.
Despite the identification of the productive capacity in productive systems is vitally important to identify the productive capacity, however, although there are several related studies in various sectors of both production and service,the research on the identification of manufacturing capacity in mass production restaurants with production and customer service simultaneously is scarce. In This article a methodology for measuring capacity in these restaurants is developed, which is associated with a set of menus called “Menu type”. The activities to be carried in the methodology are presented schematically and the proposal methodology is validated. The clustering technique was used for grouping lunch and a linear programming model determines the capacity. It is founded that the bar service time and the launch consumption time are the factors that most affect the restaurant capacity.
URI: https://revistas.udca.edu.co/index.php/ruadc/article/view/228
ISSN: 0123-4226
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