대기열 이론의 대기열 모델 중 하나를 사용하여 기업은 혼잡의 원인을 식별하고 피할 수 있습니다. 따라서 궁극적으로 고객 만족을 달성합니다.
자동 세차장을 분석하는 데 어떤 유형의 대기열 모델이 가장 적합한지 궁금해하는 자동 세차장 소유자라면 답은 푸아송 대기열 모델입니다.
푸아송 큐 모델은 고객이 특정 기간 동안 이벤트라고 하는 서비스를 몇 번이나 이용할 수 있는지 예측합니다. 그리고 다른 이벤트가 발생할 때까지 대기 시간의 확률을 찾습니다.
이 모델은 세차장의 이벤트가 독립적이지만 동일하기 때문에 자동 세차 비즈니스에 적합합니다. 대기열 패턴이 푸아송에 필요한 기준을 충족합니다.
다음은 Poisson을 사용하여 자동화된 세차 대기열 분석을 해결하는 방법입니다.
간단히 설명하자면 세차 대기열을 분석할 때 먼저 다음을 식별해야 합니다.
그런 다음 (이벤트/시간) x 시간을 계산합니다. 그런 다음 그 결과를 가져와 마침내 공식을 풉니다.
포아송은 이산 값에서만 작동합니다. 따라서 결과가 소수인 경우 반올림하면 됩니다.
결과는 100번의 관찰 내에서 자동차의 수만큼 실제로 세차를 받는 횟수를 보여줍니다.
Poisson은 자동 세차의 대기열 패턴에 적합합니다. 하지만 몇 가지 단점이 있습니다.
Poisson에서는 기본 데이터 분포에 대한 강력한 가정이 공식화됩니다. 그것은 특히 평균과 평균의 값에 관한 것이며 동일하다고 가정됩니다. 상황에 따라 적절하지만 항상 그런 것은 아닙니다.
또한, 푸아송은 특히 알려진 것이 거의 없는 상한에서 근사치에서 항상 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다. 세차 설정에서 근사치에 대한 푸아송의 유효성은 시설의 최대 용량까지의 조건으로만 제한됩니다.
분산이 평균보다 높아지는 현상이 발생합니다. 이러한 상황에서는 정규분포 분석을 사용하는 것이 더 적절할 것입니다.
자동 세차를 분석하는 데 가장 적합한 대기열 모델 유형을 선택할 때 Poisson이 가장 좋습니다. 세차장의 대기열 패턴이 기준에 부합하기 때문입니다.
고맙게도 Poisson을 통해 세차장 주인은 비즈니스를 효율적으로 관리하고 고객을 만족시킬 수 있습니다.
