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차례:
경고:이 기사를 읽은 후에는 대기 시간을 줄이는 방법을 생각하지 않고 다시 한 번 선에 설 수 없습니다. 그리고 운영 관리의 전문가로서 저는 때때로 더 긴 라인이 실제로 좋은 것일 수 있다는 말을하기 위해 왔습니다.
우리 가족은 내 설교에 익숙합니다. 최근의 쇼핑 여행에서 우리는 "왜이 줄이 길어?"라고하는 참을성이없는 고객의 말을 들었습니다. 내 딸이 내 방향에 눈부신 반응을 보였습니다. "그에게 대기 이론에 대해 말하지 말라."
그것은 그의 질문에 대답하지 않는 데 상당한 제약을 가했다. 그러나 딸이 단일 서버 및 다중 서버 대기열 모델의 차이점을 알고 있음을 알고 기뻤습니다.
큐잉 이론은 왜 선이 그렇게 긴지에 대한 수학적 과학입니다. 대기열은 자신의 차례를 기다리는 일련의 물건을 설명하는 또 다른 단어입니다. 무료 아이스크림 콘 또는 조립 라인을 통과하는 새 차를 기다리는 사람들 이건간에.
휴일 쇼핑을하면서 군중을 대할 수 있도록 대기열 이론 기초로 자신을 준비하십시오.
선이 구획의 주위에 도달 할 때
물론, 긴 라인에는 여러 가지 이유가있을 수 있습니다.
어쩌면 소매점 관리자는 냉담하고 모든 고객이 화를내는 것을보고 싶어 할 것입니다. 그러나 이는 좋은 비즈니스 전략이 아니며 긴 행을 잡을 가능성은 희박합니다.
또 다른 가능성은 관리자가 서비스를 제공하기 위해 비용을 더 많이 썼다는 것입니다.이 경우 서비스를 기다리는 시간보다 신속하게 구매를 촉구 할 수 있습니다. 이 시나리오가 더 그럴듯한 이유이지만 좋은 장기적인 비즈니스 전략은 아닙니다. 이 버전의 일부 버전이 줄을 기다리는 비상 사태의 근원이라고 가정하는 것이 쉽지만 일반적으로 이유가 아닙니다.
아니면 많은 사람들이 많이 찾는 서비스를 기다리고있을 것입니다. 이 경우, 선은 다른 쪽 끝에있는 것이 무엇이든지간에 자신의 점유율에 대해 얼마나 똑똑하게 기다리고 있는지를 나타냅니다. 이것은 유망한 것으로 들리지만 드문 경우입니다. 프론트 라인 티켓이나 새로운 가제트를 먼저 구하는 것은 어떨까요?
가장 가능성있는 시나리오는 선의 설계 방법을 오해하고 있다는 것입니다. 저장소 너비를 가로 지르는 선 뱀을 앞뒤로 세 번 보는 것은 실제로 기다릴 수있는 시간을 속일 수 있습니다. 매우 긴 선으로 보일 수있는 곳에서는 서비스 요금이 너무 높아 선이 매우 빠르게 움직일 수 있습니다.
물질의 수학에 도달하기
시스템 설계의 개념은 리틀의 법칙 (Little 's Law)이라는 수학적 정리에 달려있다. 그것은 운영 연구를 전문으로하는 MIT 교수 인 John Dutton Conant Little의 이름을 따서 명명되었습니다.
리틀의 법칙은 나와 같은 연구원이 여러 가지 대기 행렬에 사용 된 다양한 시스템 설계를 조사하는 데 사용할 수있는 수학을 제공합니다. 시간이 지남에 따라 시스템의 고객 수는 도착률에 해당 시스템에서 보낸 평균 시간을 곱한 것과 같습니다.
일부 회선은 우체국과 같이 서비스 시간이 다릅니다. 일부는 기계식 세차장과 같이 정해진 서비스 시간을 가지고 있습니다. 고유 한 수식이 각 시나리오에 적용되어 운영 관리자가 자신의 비즈니스에 가장 적합한 시스템을 설계 할 수 있습니다.
리틀의 방정식과 내 자신의 초시계로, 나는 더 긴 라인이 실제로 더 좋은 라인이 될 수 있다는 것을 계속해서 증명했다. 설명해 줄게.
더 짧은 줄이 있고 각각 자기 출납원이 봉사하는 상황을 상상해보십시오.식료품 점 모델 또는 단일 서버 모델을보다 공식적으로 호출하십시오. 어떤 선이 가장 빠르게 움직이는 지 정확하게 추측 할 때만 빨리 빠져 나올 수 있습니다. 그리고 당신이 나 같은 어떤 것이라도, 당신은 잘못된 라인에 내기해야합니다.
그러나 은행, 자동차 부서 또는 공항 보안과 같은 여러 직원이 제공하는 단일의 긴 라인은 다른 시스템에서 사용하던 것보다 훨씬 오래 걸리더라도 모든 사람이 실제로 더 빠르다고 생각합니다.
주된 이유는 가격 확인, 반품 또는 기타 매우 느린 고객이있는 경우 지연은 상황을 직접 처리하는 계산원에만 영향을 미친다는 것입니다. 나머지 라인은 계속 이동합니다. 한 계산원의 지연은 식료품 점에서 볼 수있는 단일 서버 모델에서와 같이 다중 서버 모델에서 전체 시스템에 분산됩니다.
그래서 아주 긴 라인을 보더라도 옵션이 유일한 경우라면 기뻐해야합니다. 리틀의 법칙 (Little 's Law)은 가능한 한 빨리 모든 사람들을 빠져 나오게하는 가장 긴 방법이라는 것을 의미합니다.
이 기사는 Joost Vles의 Conversation에 처음 게시되었습니다. 여기에 원본 기사를 읽으십시오.
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