Upload
ima-hess
View
24
Download
1
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Symulacja dyskretna (3) Zapoznanie z oprogramowaniem symulacyjnym Arena 14.0. Dr inż. Justyna Uziałko-Mydlikowska. Zad.2 Klienci w banku. inny sposób przybywania klientów do systemu, np. według schematu - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
Symulacja dyskretna (3)Zapoznanie
z oprogramowaniem symulacyjnym Arena 14.0
Dr inż. Justyna Uziałko-Mydlikowska
Zad.2 Klienci w banku inny sposób przybywania klientów do systemu, np. według
schematu zmiana również w harmonogramie pracy pracowników =>
dopasowanie właściwego czasu pracy do rzeczywistego tempa napływu zgłoszeń
dwa rodzaje modułu Record (zliczanie zgłoszeń, które opuściły model oraz ich całkowitego czasu pobytu w modelu)
wstawianie zmiennych i zegara symulacyjnego moduł Decide – N-way by chance (więcej niż dwie możliwości
wyboru, wykorzystanie opcji Add do dodania kolejnych warunków, ostatni przez dopełnienie do 100%)
moduł Decide – NQ (podejmowanie decyzji w zależności od warunku)
dokładne rozróżnienie pomiędzy schematem napływania zgłoszeń (Arrivals), a schematem pracy pracowników (Capacity)
Zad.2 Klienci w banku klienci przybywają do banku zgodnie ze schematem; sposób
pojawiania się zgłoszeń w systemie można przedstawić poprzez podanie określonej liczby osób w danym okresie czasu
klienci mogą zrealizować trzy rodzaje operacji:
a) operacje gotówkowe (40%)
b) rachunki bankowe (35%)
c) zaciągniecie kredytu: wstępny etap kredytowy + finalizowanie umowy kredytowej (25%)
w przypadku pojawienia się kolejek do poszczególnych pól operacji, klienci rezygnują z obsługi, gdy odpowiednio:
a) liczba osób w kolejce do operacji gotówkowych > 5
b) liczba osób w kolejce do rachunków bankowych > 3
c) liczba osób w kolejce do zaciągnięcia kredytu > 10
Zad.2 Klienci w banku praca w banku w polach: operacje gotówkowe oraz rachunki bankowe
odbywa się zgodnie ze schematem pracy odpowiednich grup pracowników:
a) pracownicy w polu operacji gotówkowych
8:00-12:00 => 2 pracowników i 12:00-20:00 => 1 pracownik
=> wg rozkładu UNIF(5, 10) min
b) pracownicy w polu rachunków bankowych
8:00-10:00 => 1 pracownik; 10:00-14:00 => 2 pracowników i 14:00-20:00 => 1 pracownik
=> wg rozkładu UNIF(10, 15) min
c) pracownicy w polu kredytów
(3 prac.) wstępny etap kredytowy => wg rozkładu UNIF(20, 40) min
(2 prac.) finalizowanie kredytu => wg rozkładu TRIA(10, 20, 30) min
Jakie informacje chcemy zebrać?
Należy zbudować model przedstawionego banku; przeprowadzić symulację (12 godzin) dla 5 powtórzeń; zebrać statystyki dotyczące:
całkowitego czasu pobytu w biurze trzech grup klientów (ci, którzy realizowali operacje gotówkowe, rachunki bankowe oraz zaciągnęli kredyt)
liczby klientów, którzy opuścili bank w podziale na sześć grup (poza klientami, którzy zrealizowali zamierzone operacje, także klienci, którzy zrezygnowali z obsługi)
całkowitej liczby wszystkich klientów, którzy weszli do modelu i którzy go opuścili
średniego czasu oczekiwania oraz liczby oczekujących w kolejkach osób do realizacji operacji gotówkowych, operacji dotyczących rachunków bankowych oraz w kolejkach do zaciągnięcia kredytu (2)
średniego wykorzystania poszczególnych zasobów (kasjer gotówkowy, doradca ds. kont oraz pośrednik kredytowy i kierownik kredytowy)
Jak zbudować model?(wersja podstawowa)
Rachunki bankowe
Operacje gotówkowe
Wstępny etap
kredytowy
Klient
wg schematu
Jaką operację wybiera klient?
40% KLIENCI, KTÓRZY ZREALIZOWALI
OPERACJE GOTÓWKOWE
35%
25%Finalizowanie
umów kredytowych
KLIENCI, KTÓRZY ZREALIZOWALI OPERACJE DOTYCZĄCE
RACHUNKÓW BANKOWYCH
KLIENCI, KTÓRZY ZACIĄGNĘLI
KREDYT
Pojawianie się zgłoszeń w systemie
godz. 8-11 11-14 14-18 18-20
licz osób
54 43 91 36
Typ schematu • dla przybywania zgłoszeń do systemu: Arrival• dla schematu pracy pracowników: Capacity• nowa wersja oprogramowania - bez opcji: Format Type• ODWOŁANIE W MODULE CREATE: Type Between
Arrivals -> Schedule -> Przybycie klientow
Pojawianie się zgłoszeń w systemie
3
3
4
2
Zdefiniowanie czasu przybycia klientów do banku
Dzięki zdefiniowaniu czasu przybycia klientów
do modelu za pomocą atrybutu czas przybycia
i nadania mu wartości TNOW, możliwe będziewyznaczenie całkowitego czasu przebywaniadanej grupy zgłoszeń w systemie.
Sposoby zastosowania modułu Schedule
Typ schematu • dla przybywania zgłoszeń do systemu: Arrival• dla schematu pracy pracowników: Capacity
Jak uwzględnić w modelu rezygnację klientów – Decision NQ
Wybór warunku charakteryzującego siędwiema możliwościami
Zdefiniowanie odpowiedniego warunku za pomocą opcjiExpression Builder
Jak uwzględnić w modelu rezygnację klientów – Decision NQ
Wskazanie typu i rodzaju wyrażenia
Zdefiniowanie aktualnego warunku
Zdefiniowanie rodzajów zasobów
W przypadku określenia typu zasobu jako: Fixed Capacity – określamy jego pojemnośćBased on Schedule – decydujemy się na opis pracy zasobu za pomocą schematu (moduł Schedule)
Nazwa schematu
Podanie pojemności zasobu: iloma pracownikami danego rodzaju dysponujemy
Dane do modułu Process 1
Dane do modułu Process 2
Dane do modułu Process 3 - 1
Dane do modułu Process 3 - 2
Record – na dwa sposoby (1)
Odwołanie się domodułu Assign
Typ modułu: Time Intervalumożliwia określenienp. całkowitego czasu pobytu wmodelu danej grupy zgłoszeń
Record – na dwa sposoby (2)
Typ modułu: Countumożliwia wyznaczenie liczby danejgrupy zgłoszeń opuszczających model
Wstawianie zegara symulacyjnego
08:00:00
Wybór ikony Clock z paska zadań
Wstawianie zmiennych
Wybór ikony A z paska zadańw celu dodana opisu do zmiennej
Dodanie ikon zasobów
Dodanie ikon zasobów
Jakie wyniki uzyskaliśmy?
User specified:Czas pobytu w modelu (Interval)
Grupa klientów Średnia Przedział ufności
Realizujący operacje
gotówkowe
29,83 0,84
Realizujący operacje dot. rachunków bankowych
35,34 0,83
Zaciągający kredyt
139,06 10,24
User specified: Licz. klientów, którzy opuścili model po
zrealizowaniu wybranych operacji(Counter)
Grupa klientów Średnia Przedział ufności
Realizujący operacje
gotówkowe
126,40 1,88
Realizujący operacje dot. rachunków bankowych
75,40 1,67
Zaciągający kredyt 67,40 1,67
Jakie wyniki uzyskaliśmy?
Grupa klientów Średnia Przedział ufności
Realizujący operacje
gotówkowe
126,40 1,88
Realizujący operacje dot. rachunków bankowych
75,40 1,67
Zaciągający kredyt
67,40 1,67
Liczba klientów, którzy zrezygnowali z obsługi
(Counter)
Grupa klientów Średnia Przedział ufności
Rezygnujący z operacji
gotówkowych
164,80 22,51
Rezygnujący z operacji dot. rachunków bankowych
183,20 29,01
Rezygnujących z zaciągnięcia kredytu
96,00 23,37
Liczba klientów, którzy zrealizowali
zamierzone operacje(Counter)
Jakie wyniki uzyskaliśmy?
Grupa klientów Średnia Przedział ufności
Number In 737,80 35,75
Number Out 713,20 33,56
Liczba klientów, którzy weszli i wyszli z modelu(Entity => Other => Numer In, Number Out)
Jakie wyniki uzyskaliśmy?
Rodzaj procesu
Średnia Przedział ufności
Operacje gotówkowe
22,49 0,80
Rachunki bankowe
22,95 0,88
Wstępny etap kredytowy
77,07 5,73
Finalizowanie umów
kredytowych
14,50 4,55
Czas oczekiwania w kolejce(Waiting Time)
Liczba klientów oczekujących w kolejce
(Number Waiting)
Rodzaj procesu
Średnia Przedział ufności
Operacje gotówkowe
4,08 0,17
Rachunki bankowe
2,51 0,10
Wstępny etap kredytowy
8,46 0,55
Finalizowanie umów
kredytowych
1,41 0,41
Jakie wyniki uzyskaliśmy?
Wykorzystanie zasobów(Instantaneous Utilization)
Zasób Średnia Przedział ufności
Kasjer gotówkowy 0,99 0,01
Doradca ds. kont 0,99 0,01
Pośrednik kredytowy 0,99 0,01
Kierownik kredytowy 0,94 0,01
dodanie pracowników (zwiększenie zasobów)
zmiana harmonogramu pracy pracowników w taki sposób, aby odpowiadał on schematowi napływu klientów do banku
Jak można poprawić działanie banku?
Wskazówki do wykonania zadania domowego
Należy wykonać dwa modele – podstawowy i zmodyfikowany, który usprawniłby pracę działania danego systemu.
Modele powinno się wzbogacić odpowiednią animacją (zgłoszenia, zasoby) oraz potrzebnymi zmiennymi i zegarem.
W sprawozdaniu należy zebrać wymagane w zadaniu statystyki (średnia wraz z przedziałem ufności) i skomentować otrzymane wartości (analiza odpowiednich raportów).
W sprawozdaniu konieczne jest porównanie obydwu modeli wg wybranych wartości (np. czasy oczekiwania w kolejkach, liczba osób oczekujących w kolejkach, wykorzystanie zasobów), zaproponowanie zmian i opisanie, jak wprowadzone zmiany wpłynęły na poszczególne charakterystyki modelu.
Literatura
W. D. Kelton, R. P. Sadowski, D. A. Sadowski
„Simulation with Arena”, Mc Graw-Hill Companies, Inc., New York, 2002