4. 최적 대안 선정

Report
Capstone Design
최종보고서
20092355 김휘현
20092370 강선영
20102354 최민정
목차
1. 현실 문제 파악
2. Simulation 구축
3. 대안 찾기
4. 최적대안 선정
현실 문제
1. 문제 파
파악
악
광주 동광주 홈플러스 지하 1층에는 고객들이 계산
하는 계산대가 있다. 매장은 오전 9시부터 24시까지
영업을 하고 그 가운데 오후5시부터 8시까지가 가장
피크타임이다. 그에 따라 고객의 대기시간이 길어져
고객의 대기시간을 최소화 하기 위한 개선방안을 모
색하기로 했다.
이 프로젝트의 핵심 요구사항은 고객대기시간의 최
소화를 위한 개선방안을 도출하는 것이고 시뮬레이
션을 통하여 대안의 개선 정도를 평가할 것이다.
개선대상은 계산대의 종류별 오픈 수, 파트타이머
인원 수를 대상으로 할 것이다.
2. 시뮬레이
션 구축
시뮬레이션 구축 모형
2. 시뮬레이
션 구축
고객 도착
Create 모듈을 이용해 고객도착
Record 모듈을 통해 도착 고객 기록
Assign 모듈을 이용해 총 들어오고 나간 고객
을 알기 위해 값을 할당해준다.
2. 시뮬레이
션 구축
 Schedule을 통해 고객들이
들어오는 시간당 명 수를 정해준다.
Schedule
2. 시뮬레이
션 구축
고객분배
 Decide모듈을 사용해 대량구매 고객은 50%,
소량 구매고객은 39%, 셀프 구매고객은 10%,
아무것도 구매하지 않은 구매고객은 1%로 나눠준다.
2. 시뮬레이
션 구축
물건 개수
 Assign 모듈을 사용해 각각 물건 개수를
할당시켜준다.
2. 시뮬레이
션 구축
계산대 정하기
 물건 개수가 21개 이상이면
대량 계산대로물건개수가 6개
미만이면 셀프 계산대로
그 외는 소량계산대로 간다.
2. 시뮬레이
션 구축
대기행렬
Decide모듈을
통해 가장 작은
대기자가 있는
계산대로 다음
고객이 가도록
정한다.
2. 시뮬레이
션 구축
대기 행렬 표현
• NQ(big1.Queue) <= NQ(big2.Queue) &&
NQ(big1.Queue) <= NQ(big3.Queue) &&
NQ(big1.Queue) <= NQ(big4.Queue) &&
NQ(big1.Queue) <= NQ(big5.Queue) &&
NQ(big1.Queue) <= NQ(big6.Queue) &&
NQ(big1.Queue) <= NQ(big7.Queue) &&
NQ(big1.Queue) <= NQ(big8.Queue)
 1번의 대기행렬이 다른 순번의 계산대보다 적다면 1번
계산대로 가게 하기 위함
• NQ(big1.Queue) < 5
 계산대에 5명 이상 대기자 없게 만들기 위함
2. 시뮬레이
션 구축
계산대
셀프계산대 4대
소량계산대 5대
대량계산대 8대
2. 시뮬레이
션 구축
처리 시간
처리시간은 물건개수에 처리시간을 곱한다.
이때에 각각 대량, 소량, 셀프 계산대의 처리시간을 변수로
주어 표현한다.
2. 시뮬레이
션 구축
출구
Dispose모듈을 이용하여 계산
서비스를 받은 고객이 나간다.
2. 시뮬레이
션 구축
도착 차단 논리
 도착차단논리를 이용해 영업이 끝날 시간에
고객이 들어오지 못하게 관리한다.
2. 시뮬레이
션 구축
결과
대량계산대 8대
소량계산대 5대
셀프계산대 4대
고객 수 9986명이
계산대 통과!
2. 시뮬레이
션 구축
대기 시간 결과
3. 대안 찾
기
최적 대안 찾기
대기시간 결과를 보면 self 3과 self4에는
전혀 고객이 밀리지 않으므로 셀프를 늘리
는 것은 대안에 두지 않는다. 따라서 대안
은 두 가지로 압축할 수 있다.
대안 1)소량계산대를 늘려보자
대안 2)대량계산대를 늘려보자
3. 대안 찾
기 대안 1
(소량계산대 증가)
나가는 고객수가 무변
최적 대안 찾기
대안 2
(대량계산대 증가)
나가는 고객수가 증가
4. 최적 대안
선정
소량계산대의 수를 늘렸음에도 불구하고
나가는 고객 수는 전과 같아 소량계산대의
증감은 아무런 의미가 없게 되었다.
대량계산대의 수를 늘렸더니 나가는 고객
수도 대기시간이 줄어 전보다 증가하였음
을 보아 대량계산대의 수를 늘리는 것이
이익임을 알 수 있다.
4. 최적 대
안 선정
대안2 의 의문
계산대의 수가 증가했다는 것은 고객의 대
기시간을 줄여주지만 한편으로는 그 계산
대에 작업자를 한 명 더 배치해야 한다는
말과 같다. 이게 과연 이익일까 손해일까?
4. 최적 대안
선정
계산대 종류
원 자료
대안2 분석
대안2
1인당 평균 구매
금액
대량 계산대(50%)
4993명
8대
6536명
9대
200,000
소량 계산대(40%)
3994명
5대
5229명
5대
100,000
셀프 계산대(10%)
999명
4대
1307명
4대
5,0000
4. 최적 대
안
선정
기초데이터)
대안2 분석
4993*2000000+3994*100000+999*50000
=1,447,950,000원
• 1447950000원-17*1000000=1430950000
• 비율 0.988259
대안2데이터)
• 6536*2000000+5229*100000+1307*50000=1895450000원
• 1895450000원-18*1000000=1877450000
• 비율0.990504
대안 2 데이터가 원 데이터보다 이익이다.
4. 최적 대안
선정
결론
따라서, 최적대안은 고객의 대기시간에
대해서든 기업의 이익에 대해서든
대량계산대를 늘리는 것이 최적이라고
할 수 있다.
THANK YOU
FOR
YOUR ATTENTION

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