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