Opcije pristupačnosti Pristupačnost

U sklopu kolegija Kvantitativne metode poslovnog odlučivanja 2, studenti 2. godine diplomskog studija na smjeru Informatički menadžment primijenili su Monte Carlo simulaciju čekanja u redu na primjeru po vlastitom izboru.

Odabrani primjer odnosi se na čekanje u redu za preuzimanje pošiljke. Zašto? Studenti koji studiraju u različitom mjestu od mjesta prebivališta, često moraju čekati u različitim redovima, među kojima se ističe čekanje u redu za preuzimanje pošiljke, čekanje u Studentskoj menzi, čekanje na autobusnoj stanici, čekanje na konzultacije i slično (puno je tu različitih čekanja, zar ne?). Uslijed situacije uzrokovane COVID-19 povećalo se kupovanje putem online trgovina, pa se sukladno tome povećao i broj pošiljaka (pretpostavljamo da se pritom povećalo i vrijeme čekanja, kao i frustracija korisnika zbog čekanja), pa je većim dijelom to i motiviralo odabir ovog primjera.

U primjeru, studenti preispituju pokazatelje modele čekanja u redu, uz pretpostavke da je vrijeme dolaska uniformno distribuirano u intervalu od 0 do 20 minuta, a vrijeme usluživanja normalno je distribuirano s prosjekom 10 minuta i standardnom devijacijom 3 minute. Navedene pretpostavke predstavljaju probabilističke inpute koje je potrebno generirati koristeći random brojeve. Pretpostavlja se kriterij da čekanje ne bi smjelo biti duže od 3 minute i preispituje se je li to moguće postići s jednim ili dva otvorena šaltera (tj. poslužitelja u kontekstu modela čekanja). Pretpostavlja se da izvođenje simulacije započinje u vrijeme = 0.

Osnovni model simulacije:

U simulaciji čekanja u redu s dva poslužitelja proizvoljno je odabrano da se prvi klijent dodjeljuje prvom poslužitelju, a nakon toga onom poslužitelju koji je slobodan ili onom koji je ranije postao slobodan (ako su oba slobodna u trenutku dolaska klijenta).

Statistički pokazatelji omogućuju donošenje zaključaka.

Zaključujemo kako je na temelju 100 pokušaja, prosječno vrijeme čekanja na uslugu preuzimanja pošiljke je oko 1.4 minute, ako postoje dva poslužitelja. Zatim, prosječno vrijeme trajanja usluge iznosi 10 minuta, a prosječno vrijeme koje klijent provede u sustavu je 11.6 minuta. Samo je 25% vjerojatnosti da će klijent čekati na uslugu, a 17 % da će čekati dulje od 3 minute. Iskorištenost vremena za oba poslužitelja je  veća od 50%. Iako dolazi do unaprjeđenja usluge iz perspektive klijenata, iskorištenost vremena poslužitelja može biti percipirana kao neučinkovita i ekonomska isplativost uvođenja dodatnog poslužitelja može biti upitna. Ipak, osim što dolazi do značajnog smanjenja prosječnog čekanja, iz perspektive klijenata smatramo da bi ovakav pristup povećao zadovoljstvo klijenata uslugom.

Primjer su osmislile, analizu provele i rezultate protumačile studentice Paola Marić, univ. bacc. oec. i Marta Pokorni, univ. bacc. oec., pod mentorstvom doc. dr. sc. Katarine Kostelić.

Uz malo mašte i dovoljno znanja, brojne kvantitativne modele možemo primijeniti na različite situacije u poslu i svakodnevici, a korisne uvide koristiti za predlaganje ili donošenje odluka s ciljem unaprjeđenja i održivosti - kako osobnog, tako i budućeg poslovnog okruženja.

Specifičnu kombinaciju znanja i vještina iz područja analize podataka i upotrebe softverskih alata (uz povremene motivacijske govore nastavnika) stječemo na studiju Informatičkog menadžmenta.

Vjerujemo da će naši studenti stečena znanja koristiti za kreiranje kvantitativnih pokazatelja poslovanja i pružanja argumentiranih poslovnih preporuka, tj. zaposliti se u struci kao IT menadžer, poslovni analitičar ili projektni menadžer.

Popis obavijesti