Loại mô hình xếp hàng nào sẽ phù hợp nhất để phân tích dịch vụ rửa xe tự động?

Thông qua việc sử dụng một trong các mô hình xếp hàng của lý thuyết xếp hàng, các doanh nghiệp có thể xác định và tránh các nguyên nhân gây ra tắc nghẽn. Do đó, cuối cùng đạt được sự hài lòng của khách hàng.

Nếu bạn là chủ tiệm rửa xe ô tô tự động đang băn khoăn không biết loại mô hình xếp hàng nào sẽ phù hợp nhất để phân tích hoạt động rửa xe ô tô tự động, thì câu trả lời là mô hình hàng đợi Poisson.

Mô hình hàng đợi Poisson hoạt động như thế nào?

Mô hình hàng đợi Poisson dự đoán số lần khách hàng sử dụng dịch vụ, được gọi là một sự kiện, trong một khoảng thời gian cụ thể. Và nó tìm xác suất của thời gian chờ đợi cho đến khi sự kiện khác xảy ra.

Tại sao nên sử dụng Poisson để phân tích xếp hàng rửa xe tự động

Mô hình này hoàn hảo cho một doanh nghiệp rửa xe tự động vì các sự kiện trong tiệm rửa xe là độc lập nhưng giống hệt nhau. Mẫu xếp hàng của nó đáp ứng các tiêu chí cần thiết cho Poisson:

• Các sự kiện diễn ra độc lập.
• Các sự kiện có thể được xác định dưới dạng số nguyên.
• Đã biết tần suất của các sự kiện trong một khoảng thời gian cụ thể.

Cách phân tích xếp hàng rửa xe tự động với Poisson

Dưới đây là cách chúng tôi có thể giải quyết phân tích xếp hàng rửa xe tự động bằng Poisson:

Để giải thích một cách đơn giản, trong phân tích xếp hàng rửa xe, trước tiên bạn phải xác định những điều sau:

• Sự kiện hoặc mức trung bình đã biết về số lượng xe mỗi giờ
• Khoảng thời gian cụ thể
• Số lượng ô tô thực sự được rửa xe trong một khoảng thời gian cụ thể, là k trong công thức

Sau đó, bạn sẽ tính (sự kiện / thời gian) x thời gian. Sau đó, bạn lấy kết quả đó để giải công thức cuối cùng.

Poisson chỉ hoạt động với các giá trị rời rạc. Vì vậy, nếu kết quả là một số thập phân, chỉ cần làm tròn nó đi.

Kết quả sẽ cho biết số lượng ô tô thực sự sẽ được rửa xe trong vòng 100 lần quan sát.

Nhược điểm của Mô hình hàng đợi Poisson

Poisson phù hợp với mô hình xếp hàng của tiệm rửa xe tự động. Nhưng nó có một số nhược điểm.

Ở Poisson, một giả định mạnh mẽ sẽ được hình thành về phân phối dữ liệu cơ bản. Đó là cụ thể về giá trị của giá trị trung bình và giá trị trung bình, sẽ được giả định là bằng nhau. Mặc dù thích hợp cho một số trường hợp, nhưng nó có thể không phải lúc nào cũng vậy.

Ngoài ra, Poisson không phải lúc nào cũng đáng tin cậy trong tính gần đúng, đặc biệt là trong giới hạn trên, trong đó ít thông tin được biết đến. Trong thiết lập tiệm rửa xe, giá trị gần đúng của Poisson chỉ giới hạn trong các điều kiện đáp ứng đủ công suất của cơ sở.

Điều gì xảy ra là phương sai trở nên cao hơn giá trị trung bình. Trong tình huống đó, sẽ thích hợp hơn nếu sử dụng phân tích phân phối chuẩn.

Kết luận

Khi chọn loại mô hình xếp hàng nào phù hợp nhất để phân tích một tiệm rửa xe tự động, Poisson là lựa chọn tốt nhất. Đó là vì cách xếp hàng của tiệm rửa xe tuân thủ các tiêu chí của nó.

Rất may, thông qua Poisson, các chủ tiệm rửa xe sẽ có thể quản lý hoạt động kinh doanh của mình một cách hiệu quả và khiến khách hàng hài lòng.