綦小剛 丁小東
摘 要:論文首先通過排隊論計算出超市在營業(yè)期間各時段來客數(shù)相對應的最優(yōu)的需要開放的收銀臺的數(shù)量,然后根據(jù)排班的約束條件線性規(guī)劃求解出不同班次的人員安排,并對某公司旗下的幾個大型超市的真實數(shù)據(jù)進行驗證,最后闡述了該優(yōu)化策略的優(yōu)越性和局限性。
關鍵詞:排隊論;線性規(guī)劃;排班優(yōu)化
一、引言
大多數(shù)顧客在大型超市(Hypermarket)購物時唯一能夠感受到服務的地點就是收銀臺,在這種感受當中最強烈的就是對排隊時等候時間的感受。根據(jù)心理學研究:一個人在超市等候時間超過7分鐘,就明顯感到情緒急躁起來。對超市來講,如果開放的收銀臺不夠,就造成過度排隊等候;如果開放過多的收銀臺,又造成公司資源的浪費。
本論文研究的目的是要實現(xiàn)系統(tǒng)優(yōu)化,保證服務、降低損耗。由于保證服務(顧客要求)與降低服務強度(收銀臺要求)是相互矛盾的,因而最終的評價要借助于經(jīng)濟性指標,即讓顧客等待引起的損失與服務工作發(fā)生費用之和最小。從實際工作來看,這一標準也是十分有意義的,因為提供服務者與被服務者的利益往往有很大的關聯(lián)性:即服務質(zhì)量越高,顧客就越多,利潤也越高,這在大型超市中有更顯著地體現(xiàn)。
二、基于排隊論的收銀臺最優(yōu)開放數(shù)量模型
1.模型的建立和分析
大型超市顧客的到來基本是隨機的,因此認為超市收銀系統(tǒng)服務是一個典型的隨機服務系統(tǒng)。當系統(tǒng)運行較長時間達到穩(wěn)態(tài)后,系統(tǒng)的情況按實際總結(jié)如下:
(1)排隊結(jié)構(gòu)是多隊多服務臺結(jié)果如(圖1),系統(tǒng)有c個平行的收銀臺1,每個收銀臺的服務時間是一個隨機變量,服從參數(shù)為μ的負指數(shù)分布。
(2)顧客的到達時間符合非時間齊次泊松過程(Non-homogene-
ous Position Process)到達速率是λ(t)。顧客在不同時間段的到達速率不同,但在某一時間段內(nèi)到達速率是固定的,即在某一時間段內(nèi)顧客的到達時間服從參數(shù)為λ的泊松過程。2
(3)系統(tǒng)中如顧客數(shù)大于收銀臺數(shù),則不會有空閑的收銀臺,進入系統(tǒng)的顧客可隨時改變其隊列。
(4)到達過程、服務過程和各個服務過程之間都是相互獨立的。
(5)假設系統(tǒng)的等待位置為∞,服務規(guī)則是先來先服務即FC-
FS。
假如超市規(guī)定各收銀排隊人數(shù)不超過5人,顧客在收銀臺排隊系統(tǒng)中的平均等待時間不超過7分鐘,則c應該滿足條件:
2.模型的編程實現(xiàn)
該程序在數(shù)學優(yōu)化建模軟件LINGO 11.0中測試通過。我們以某門店在某個星期日7:00~8:00時段為例,運行結(jié)果為:此時段最優(yōu)開放的收銀臺數(shù)是3臺。程序如下:
min=c;
T=1.26; !匯總統(tǒng)計收銀員平均客流算術(shù)平均值得出μ=47.62117人次/小時,所以收銀員的服務時間服從T=60分鐘/μ=1.26分鐘/人的負指數(shù)分布;
R=1.55; !根據(jù)公司IT系統(tǒng)導出得到在該時段顧客到達速率λ的值為R=1.55人/分鐘;
a=R*T; !由a=λ/μ推導出;
a/c<1; !排隊系統(tǒng)中服務員的利用率為ρ=a/c<1;
L_q<=5;W_q<=7;
P_wait=@peb(a,c);
W_q=P_wait*T/(c-a);
L_q=(a/c)/(c-a)*P_wait;
@gin(c);
三、規(guī)劃求解最優(yōu)排班模型
得出每時段的最優(yōu)開放的收銀臺之后,接下來我們共同探討一下如何通過線性規(guī)劃求解計算出最優(yōu)的排班收銀員人數(shù)。
1.模型的建立和分析
(1)線性規(guī)劃模型的建立,如圖2。模型介紹:
①來客數(shù)時段分解:把超市營業(yè)時間按小時劃分。
②當班工時:匯總超市門店的每個班次的累計工時數(shù),“0”表示用餐狀態(tài)或下班狀態(tài)。
③當班人數(shù):表示每個班次安排的收銀人數(shù)總和。
④班次:超市門店的班次。例如:7-16表示上班時間從7:00~16:00。
⑤理論收銀臺最優(yōu)開放數(shù):通過LINGO編程計算出每個來客時段的理論收銀臺最優(yōu)開放數(shù)。
⑥排班最優(yōu)人數(shù):表示某一小時的時段內(nèi),各班次收銀員人數(shù)之和。例如9點~10點期間排班最優(yōu)人數(shù)為:
X3=Y1*1+Y2*1+Y3*1+Y4*0+Y5*0
⑦浪費工時:通過“排班最優(yōu)人數(shù)”減去“理論收銀臺最優(yōu)開放數(shù)”的值,來評估實際排班的人數(shù)與理論收銀臺最優(yōu)開放數(shù)之間的差距。正數(shù)表示開放的收銀臺偏多,負數(shù)表示開放的收銀臺不足以應對當前的客流量。
(2)模型的約束條件分析
決策變量、目標函數(shù)、約束函數(shù)三種信息的單元格區(qū)域為:
①決策變量:在C19~G19單元格中(即當班人數(shù));
②目標函數(shù):在I19單元格中(即全天總工時);
③約束函數(shù)在第I3~I17行。約束函數(shù)主要是確?!芭虐嘧顑?yōu)人數(shù)”不小于“理論收銀臺最優(yōu)開放數(shù)”,約束條件如下:
X1,即I3=SUMPRODUCT(C3:G3,C19:G19)≥H3
X2,即I4=SUMPRODUCT(C4:G4,C19:G19)≥H4
......
X15,即I15=SUMPRODUCT(C17:G17,C19:G19)≥H17
(3)線性規(guī)劃求解
“線性規(guī)劃”是Excel系統(tǒng)中的較少用到的一個宏,需要進行加載才能運行。把模型的約束條件錄入到規(guī)劃求解參數(shù)中去,最優(yōu)配置結(jié)果將會顯示在目標單元格中。如圖3
四、數(shù)據(jù)驗證
我們以某門店在2015年12月20日星期日的數(shù)據(jù)為例。當天來客數(shù)為11917人。該門店的當日耗用的總工時是316個小時,當班的收銀員39人。
1.驗證最優(yōu)開放的收銀臺數(shù)量
匯總統(tǒng)計收銀員平均客流量算術(shù)平均值之后得到收銀員當日的服務時間為47.62117人次/小時,其負指數(shù)分布為1.26min/人次。每時段的顧客到達數(shù)是從公司IT系統(tǒng)中導出,詳見表1。通過Lingo可分別計算出每匯總統(tǒng)小時收銀臺最優(yōu)開放數(shù)。
結(jié)論:當日14點之前和17點之后開放的收銀臺偏多,營業(yè)期間兩端時段開放的收銀臺浪費率4甚至多達100%,而在當日14:00~17:00這3個小時的高峰期間開放的收銀臺又偏少。
2.驗證最優(yōu)排班人數(shù)
我們結(jié)合現(xiàn)場當班人數(shù)來對比線性規(guī)劃模型優(yōu)化的排班人數(shù)。結(jié)合圖3計算結(jié)果得出表2。
結(jié)論:最優(yōu)解的全天當班總?cè)藬?shù)由原來的39人下降到34人,全天總工時由原來的316小時降低到291小時,最終節(jié)約了5個人工,25個工時。
五、結(jié)語
本論文研究的目的雖然是實現(xiàn)系統(tǒng)優(yōu)化,但并不僅僅是為了精簡員工,而是通過優(yōu)化提高管理效率,把現(xiàn)代企業(yè)管理意識植入到超市管理當中,逐漸建立起一個科學化的管理機制。
1.模型的優(yōu)勢
(1)負責排班的前端主管可以利用模型,根據(jù)季節(jié)不同、來客數(shù)時段峰值的變化而設計班次及最優(yōu)人數(shù),也可以驗證排班的合理性。
(2)該優(yōu)化策略具有靈活的可操作性。例如:門店因為人員短缺,則可以去除此時段的約束條件,即允許“浪費時間”字段是負數(shù)的情況,這相當于人為修正來客流曲線從而實現(xiàn)更優(yōu)化、更具有現(xiàn)實意義的排班策略。
(3)該模型不僅考慮到了換班吃飯的問題,甚至還可以外延“班次”字段的定義,即讓班次對應到每個收銀員。
(4)模型把來客數(shù)按時段分解,通過與“理論收銀臺最優(yōu)開放數(shù)”的對比,使前端領班或主管能對當前收銀員應對來客數(shù)的承載量進行預估,為其現(xiàn)場管理提供了便利,同時也為前端領班或主管的管理能力的評估提供了量化的手段。
(5)模型也可以在連鎖門店之間橫向?qū)Ρ绕淝岸说氖浙y現(xiàn)狀,從而形成良性的水平競爭局面,提供結(jié)構(gòu)性的管理數(shù)據(jù)。如案例中的門店服務效率近期總體在45~50人/小時之間,同比另一門店B高達60~65人/小時之間,而門店C只有30~35人/小時之間。顯而易見,門店B的收銀員多為熟手或業(yè)務熟練度較高,門店C的收銀員多為新手或業(yè)務熟練度較低。
2.模型的不足和改善
(1)優(yōu)化在提高人力資源使用效率的同時,也降低應對突發(fā)情況的能力。當現(xiàn)場發(fā)生斷電、個別收銀員突發(fā)性曠工等情況時,將難以應對,實際應用要考慮增加一定比例的彈性。
(2)模型僅僅考慮到收銀工作本身,現(xiàn)實中在收銀員當班期間,除了收銀的工作,還有開關店、收銀臺側(cè)架的補貨、清潔、現(xiàn)金清點等工作。建議合理利用"浪費工時"字段中數(shù)據(jù),來安排收銀以外的相關工作,更能提高效率。
(3)模型中的客流高峰僅僅細分到以小時數(shù)為基數(shù)單位,有時客流會集中在更細分的時間段,造成瞬時擁堵,這種現(xiàn)象在某些特殊時段甚至是常態(tài)。例如在21:00~22:00超市營業(yè)的最后時段,通常會出現(xiàn)100多位顧客集中在21:30~21:45時段買單。要解決這一問題,必須采用其他方案解決。
(4)在最優(yōu)服務和最優(yōu)效率之間平衡的問題。這兩者的矛盾在于:顧客的來客流是非對稱、非平滑的曲線,有些時刻的曲線是突兀的;同時,不可能安排收銀員上班一、二個小時之后就要求其下班,也要考慮人性化管理的問題。
注釋:
①每個收銀臺對應一個收銀員
②符合以下四個性質(zhì)的顧客流稱為泊松流又稱最簡單流。
a.流的平穩(wěn)性。在時間區(qū)間[t,t+△t]內(nèi)到達k位顧客的概率與t無關,只與△t有關。
b.流的無后效性(獨立性)。顧客的到來是不相關聯(lián)的,或稱為相互獨立的。在兩個互不交叉時段τ1和τ2內(nèi),來到系統(tǒng)的顧客數(shù)是相互獨立的。
c.流的普通性。在足夠小(充分?。┑臅r間間隔內(nèi),或稱為“同一瞬間”,正好有兩個或兩個以上顧客來到系統(tǒng)的概率為高階無窮小,可以忽略。
d.流的有限性。在任意的有限時間區(qū)間內(nèi),到達有限位顧客的概率為1。換言之,有0個顧客至有k個顧客(k→∞)這些情況中,必定有一種要發(fā)生。
③該超市實際是從早上七點半開始營業(yè),所以半小時內(nèi)來客數(shù)是93,則每小時客流是186。
④有些大型超市中,還存在賣場內(nèi)的單獨收銀機、出口換購等收銀臺,統(tǒng)計時需要除去這些收銀員占據(jù)的工時,也要除去這些收銀臺承載的客流數(shù),本案例中已經(jīng)去除。
參考文獻:
[1]蘇兆龍.排隊論基礎[M].成都:成都科技大學出版社,1998.
[2]孫昌言,陳偉忠.工商管理中的定量分析方法[M].上海:同濟大學出版社,2003.
作者簡介:綦小剛(1977- ),男,上海,曾任卜蜂蓮花某門店副店,同濟大學2010級MBA;丁小東(1981- ),男,上海,曾任卜蜂蓮花某門店副店,華東理工大學2009級MBA