Le défi
par Samira Shirzaei et Jeffery Smith (Université d'Auburn)
Présenté lors de la Conférence d'hiver sur la simulation 2018
Nous nous concentrons sur un système de service dans lequel les arrivées de clients sont non stationnaires et notre objectif est de déterminer un calendrier de dotation en personnel des serveurs qui garantit que les clients arrivant ne subissent pas de temps d'attente longs et/ou imprévisibles.
Introduction
Notre objectif est d'optimiser le fonctionnement d'un système de service tel qu'un comptoir d'enregistrement dans un aéroport, en nous concentrant sur les niveaux de personnel qui permettent de contrôler au mieux les temps d'attente des clients.
La solution
Modèle initial
Les caractéristiques de notre modèle de base sont similaires à celui utilisé dans Smith et Nelson (2015).
Analyse des données d'entrée pour l'ensemble des données d'arrivée
Nous commençons par les données d'arrivée des passagers pour 5 jours provenant d'un comptoir d'enregistrement de l'aéroport.
Description du problème
Du point de vue du service à la clientèle, le meilleur système est celui qui dispose d'un grand nombre de serveurs afin qu'aucun client n'attende.
Approche empirique
Afin de clarifier l'importance d'avoir des niveaux de personnel appropriés dans les processus non stationnaires, nous présentons quelques exemples.
- Analyse des données d'arrivée à l'aide d'HistoRIA
- Utiliser les taux d'arrivée dans la simulation
- Définir les niveaux de personnel par tranche de temps
- Évaluer les contraintes de temps d'attente
- Itérer pour minimiser les coûts
L'impact sur l'entreprise
Conclusions
Dans les systèmes réels de service à la clientèle, les processus d'arrivée sont souvent non stationnaires. Cela rend la planification des ressources difficile en raison des objectifs concurrents de satisfaction du client et de contrôle des coûts.
Biographies des auteurs
Samira Shirzaei est doctorante à l'université d'Auburn et s'intéresse à la simulation et à la recherche opérationnelle.
Jeffrey S. Smith est le professeur Joe W. Forehand d'ingénierie industrielle et des systèmes à l'université d'Auburn.
Références
Ansari, M. et al. (2014). HistoRIA : un nouvel outil pour l'analyse des données de simulation.
Feldman, Z. et al. (2008). Staffing of Time-Varying Queues.
Green, L. V. et al. (2007). Coping with Time-Varying Demand.
Whitt, W. (2007). Queueing Models to Set Staffing Requirements (Modèles de files d'attente pour définir les besoins en personnel).