프로세스 성과에 미치는 변동성의 영향: 산술 손실
생산시스템관리
- 고객이 대기하다가 포기하는 경우를 고려
example: Food Truck
- 변동(동일한 확률 가정)
- 수요
- 공급할 수 있는 양
- 수요와 공급이 동시에 발생하지 않는 경우로 인해 평균 흐름률이 실제랑 다름.
- 변동성이 흐름률에 영향을 미침
- buffer가 있으면 흐름률 높일 수 있음
buffer의 역할
- 변동성이 없다면 cycle time은 1/capacity
- 변동성이 있다면 cycle time은 늘어남. (시뮬레이션으로 계산)
- 버퍼가 있으면 용량이 커질수록 1/capacity로 점점 줄어듦.
- cell layout을 사용하면 cycle time을 제일 많이 줄일 수 있음.
buffer를 둘 수 없는 상황: 병원외상센터
- 대기해야 할 상황이 있으면 다른 병원으로 이동
- diversion 상태, loss(service를 못 받음)
Diversion 상태 확률
D < C 가정하지 않음
도착 간격은 지수분포 가정 (processing time 분포는 가정 안함)
대기하지 않고 바로 이탈한다고 가정
\(P_m\): 내재활용률과 자원의 수에 의해 결정됨
\(r = um = \frac{p}{a}\), 해야하는 일의 양을 의미
- 단위: Erlang
- 들어온 인원(흐름률): \(\frac{1}{a}(1 - P_m(r))\)
- 안 들어온 인원: \(\frac{1}{a}P_m(r)\)
Erlang Loss Table
각주
diversion 확률, 꽉 차있을 확률, 도착한 환자가 서비스 받을 확률, 다른 병원으로 갈 확률 시험에 나온다.↩︎