Enterprise Dynamics 物流仿真软件案例12 机场登机

案例十二：机场登机案例研究©IncontrolEnterpriseDynamics1案例十二：机场登机1.1介绍在机场，乘客必须要排队等待的地方就是登机台，或者更准确的说，要在登机台前的队列中等待。虽然登机台的检查很快，可乘客必须要排队等待直到轮到自己登机。乘客的等待时间越长，航空公司的服务评价就会越低。因此，尽量减少登机过程的等待时间是尤为重要的。航空公司需要决定在某一特定时刻开放多少个登机台。开放很多的登机台，会使得乘客的等待时间减少很多。但与此同时会增加成本。因此航空公司必须在顾客满意度和成本之间寻找到一个平衡点。为了得到更多的信息，我们便开始进行仿真研究。1.2情景说明在这个案例研究中，你在机场工作，并需要弄清楚当满足某一服务水平的情况下需要开放多少个登机台。为了简化这个问题，我们主要研究一个每天出发的单程航班。一些早到的乘客会在飞机起飞前4小时便到达了登机台。而其他人则是在飞机起飞前半小时到达登机台。总共有10个登机台可用。由于优质员工的成本很高，全部使用的话会很不明智。而登机台开放过少的话会导致乘客等待时间过长。现在就要由你来找出登机台数以及成本之间的最优平衡。登机处登记处是由几个登机台和相应的队列组成，如图1所视。当乘客到达登机处时，他们将选择一个登机台进行登机检查。如果登机台处有人排队队列，那乘客也将会排队等候。否则，他们将直接进行进入登机台进行登机检查。登机检查后，乘客会通过选择一个出口离开登机处。服务时间在登机台处所用的服务时间是达到服务要求的一个决定性因素，也就是整个登机的所占用的全部时间。如果服务时间较短，队列就会相应的短一些，乘客便不需要等待太长的时间。当服务时间过长时，除非开放更多的登机台，否则等待时间便会增加。当然，服务时间是不固定的，它根据顾客而定。早期的研究已经测量出登机的时间和服务时间的概率分布。已经正式Gamma分布很适合代表在登机处的服务时间。非常大的值是存在的，但是可能性非常小。平均服务时间是2分钟。Arrivalpattern为达到服务目标而开放的服务台的数量也取决于旅客中到达的旅客数量。如果乘客在登机前的四个小时内是按照固定的流速到达，那么两个服务台就够了。如果大部分的乘客是在起飞前3到4个小时到达，那么只需要在1个小时内开放4个服务台，然后在其他的3个小时内只需要开放1个服务台就够了。到达模式可以统计为一张到达图。X轴代表出发前的时间，y轴代表已经到达的顾客百分比。以下为两种到达模式的例子：在出发前4个小时内均匀到达，每半个小时有12.5%的乘客到达。图一1:登机处图2:Gamma分布案例十二：机场登机案例研究©IncontrolEnterpriseDynamics2大多数的乘客在前90分钟内到达。.在这1个半小时内，有65%的乘客到达。服务台计划开放的服务台可以在服务台计划中找到。下表为1个服务台计划：StarttimeEndtimeFirstdesk#desksClassFlightnr.024012economySQ128在这个计划中，总计10个服务台中的前两个，为SQ128航班的乘客开放4个小时。另一个计划可能是：StarttimeEndtimeFirstdesk#desksClassFlightnr.06014economySQ1286024011economySQ128在这个计划中,第一个小时内有4个服务台为航班SQ128开放，但是1个小时候3个将会关闭，只留下一个开放。在两个例子中,我们指的都是固定的计划，因为在之前就已经决定了有多少个服务台要开放。动态的开关服务服务台还可以动态的开关。这意味着如果等待的乘客过多的话会开放一个新的服务台（增加），如果等待的乘客少于一个值（降低）的话会关闭一个服务台。例如,如果在2分钟或者更长的时间内，每个开放的服务台前等待的乘客数量超过了10个，那么将开放一个新的服务台。在服务台开放前还可以有2分钟的时间。如果在1分钟或者更长的时间内每个开放的服务台前的顾客少于5个，那么将关闭一个服务台。为了实现动态开关服务台，需要添加一列到计划表中：开始时服务台的数量。StarttimeEndtimeFirstdesk#desksStartwithClassFlightnr.0240141economySQ128在这个计划中，开始的时候为航班SQ128开放的服务台为1个。在高峰期的时候服务台的数量动态的到达最多的4个。当大部分的乘客已经登机服务需求降低的时候，服务台依次关闭。服务小时正如前文所述，航空公司必须找到服务与成本之间的平衡点。成本可以表现为一个航班需要的服务台小时数量。如果2个服务台开放了4个小时，那么就是有8个服务台小时。如果1个服务台开放了4个小时，3个开放1个小时,那么就是有7个服务台小时。这样，服务台计划可以进行彼此比较。图3:均匀到达模式图4:主要在1.5个小时内到达模式案例十二：机场登机案例研究©IncontrolEnterpriseDynamics3每个服务台单独排队或者是银行排队方式？有两种常见的乘客排队方式：每个服务台单独排队或者银行排队方式，分别在图5和图6中展示为了实现排队，需要在服务台计划中添加一列。StarttimeEndtimeFirstdesk#desksStartwithBankliningClassFlightnr.02401211economySQ128如果列‘Banklining’的内容为1，那么采用银行排队方式，如果为0，采用单独排队方式。绩效指标为了评价服务水品，航空公司制定了一个规范。绩效指标的一个例子为使80%的乘客在10分钟内接受服务。其他的性能指标有平均等待时间,平均队列长度,单独队列平均长度还有每小时服务的乘客数量。图5:每个服务台有单独的队列图6:所有的服务台共用一个队列案例十二：机场登机案例研究©IncontrolEnterpriseDynamics42CHECK-IN模型为了更好的了解服务台前队列的情况，我们用一个模型来分析进程。乘客的等待时间跟他们以及前面的乘客在服务台处花费的时间有关。因此研究不同的服务台计划就显得非常合理了。Check-in模型已经建好。你需要将文件3DObjects和CHECK-INLibrary.atm还有checkin.mod放到你的work文件夹中来观看.然后打开EnterpriseDynamics软件并打开模型checkin.mod.当模型打开后就会跟图7所示一样在模型能够运行前必须首先更新内部统计信息.右击排队区域的模块.会出现一个菜单列表，选择选项“Updatefunctiontable”.之前运行的模型数据就会被清除掉，这样模型就可以开始运行.永远记得要在运行模型前清楚之前的数据！这里你可以改变到达模式这里是10个服务台，你可以改变服务计划这里你可以观看等待时间和队列长度图7:模型的2D视图案例十二：机场登机案例研究©IncontrolEnterpriseDynamics5模型中变量设置:开放服务台数量是否要动态的开关服务台以及相关参数服务台计划乘客到达模式.默认为12.5%每半个小时。乘客数量.默认为一个航班有225个乘客该模型的最初配置如下:225个乘客在4个小时内稳定到达到达窗口2个窗口开放4个小时每名乘客的服务时间为服从平均2分钟的Gamma(2,2)分布没有争夺为了简化模型，我们假设一名乘客一旦进入某个服务台前的队列，他们就不会再改变队列，除非这个服务台关闭,即使是新开的服务台前队列中有很少的乘客.换句话说,是没有争夺的.这是不太切合实际的但是在大多数情况下，这对全局来说影响是非常小的。设定到达模式要改变到达模式,右击Arrivalpattern原子并选择EditArrivalpattern表。在这里你可以改变在4个小时内每半个小时到达的顾客的百分比。另外一个选项，DefineArrivalpattern是用来定义模式的名称以及行数.你不需要改变这个.回顾结果双击Waitingtimestatistics原子并选择Waitingtimehistogram.选择你想要观看的航班,设定一个servicenorm然后点击ok.当然，在现在的模型中只有一个航班。在这个案例研究中,我们通常使用servicenorm的值为80%在10分钟内.伴随着绩效评价将会出现一条信息.写下上面的数据并关掉信息.之后,会出现一个图表窗口,重新演示等待时间的历史记录.现在双击队列graphs原子.选择一个航班，然后同样会出现一个信息,还有一个历史记录.调整服务台计划为了调整服务台计划,选择check-in区域上的EditDeskplanning选项.列的意义已经在1.2中解释了。.案例十二：机场登机案例研究©IncontrolEnterpriseDynamics6服务台的动态开关右击check-in区域并选择选项EditBayparameters.激活选项Open/closedynamically.使用选项Editdynamicparameters来改变:在一个新的服务台开启前所达到的最大队列长度要开启新服务台需要队列在所需长度保持的时间服务台关闭时队列长度要关闭服务台需要队列在所需长度保持的时间决定打开新的服务台后到真正打开服务台需要的时间为了对这些进行试验，首先将打开新服务台的队列长度设定为10.尝试下列设置:当队列长度超过8的时候打开新的服务台，当队列长度小于4的时候关闭服务台。队列长度同时反映了任何时候正在打开的服务台数量。为了让图表更加易懂，服务台的数量被乘以了一个标注在图表中y轴旁边的相关量:在图8中10的高度上的红线表示有2个服务台一直在打开状态。图8:队列长度