Упрощенная HTML-версия
429
Рис. 2 – График распределения времени обслуживания.
На рисунке представлена гистограмма построенная на 146 данных. Коли-
чество данных – это количество людей, которые пришли в кассу заплатить за
коммунальные услуги и, соответственно, время их обслуживания. В качестве
модели использовано экспоненциальное распределение со средним 123 секун-
ды, так как большая часть плательщиков обслуживается за короткий интервал
времени (менее 2 минут, но существуют клиенты, которым требуется более 5
минут). Критерий согласия
-квадрат показывает что с вероятностью 20%
предложенное распределение можно использовать для описания исходных дан-
ных.
Число потенциальных клиентов, которые придут в то или иное время дня
в кассу отследить достаточно сложно, поэтому можно сказать, что поток клиен-
тов здесь будет являться простейшим, а время обслуживания будет подчинять-
ся экспоненциальному закону распределения. И соответственно в качестве мо-
дели можно использовать многоканальную марковскую СМО с ожиданием.
Таким образом, существуют некие закономерности, когда наплыв клиен-
тов становится наибольшим, и можно работать в том направлении, чтобы оп-
тимизировать рабочий график и количество кассиров, в тот или иной период
времени.
Список литературы
1.
Загидуллина Г.М., Романова А.И., Миронова М.Д. Управленческие инно-
вации в системе массового обслуживания (на примере жилищно-
коммунального комплекса). – Вестник Казанского технологического универси-
тета. – 2009г. - №5. – с.128-133;
2.
Миронова М.Д. Использование инновационных методов управления в
жилищно-коммунальной сфере – Актуальные вопросы экономических наук. –
2009г. - №9-1. – с. 147-151.