본문/내용
1. 프로젝트의 개요 및 목적
전 세계적으로 3차 산업이 점차 많은 비중을 차지함으로써 서비스업의 고용률이 증가하고 있는 추세이며, 3D영화 및 4D영화 등 같은 특수영화의 증가로 인하여 극장의 매출액은 꾸준히 증가하고 있다. 그에 따라 영화관은 많은 사람들로 북적이고 있어서 이용하는 데 많은 불편을 겪는다. 그래서 우리는 영화관에서 고객들이 티켓구매를 하는데 까지 걸리는 시간, 즉 대기시간을 줄여 불편을 덜어주고자 한다. 혼잡한 시간이 많겠지만 그 중에서도 PeakTime때를 고려하여 시뮬레이션을 통해 영화관을 Redesign 하려고 한다.
● 시뮬레이션 대상
☞ 서울 용산 CGV 매표소(창구, 무인발권기)
● 고객도착 간격
☞ 한 명 씩 모든 고객의 도착 간격을 정확히 조사하는 것은 매우 어려움으로 그 해결책으로 1분마다 도착하는 고객의 수를 조사하여 도착간격을 환산(60초 / 1분 당 고객 수)하였다.
☞ 고객도착간격 : 1초 + EXPO(3.64)
?
?
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? 제곱오차 기준으로 첫 번째 수준(지수분포)이므로 가장 적합
? 1초 + 지수 분포로 3.64초마다 1명 씩 온다.
? P ? value값이 일정 유의 수준 보다 크므로 귀무 가설을 기각하지 않는다.
● 창구서비스 제공 시간
☞ 현재 용산 CGV 창구의 개수는 5개이다.
☞ 창구서비스 제공 시간 : 16초 + EXPO(38.7)
? 제곱오차 기준으로 첫 번째 수준(지수분포)이므로 가장 적합
? 16초 + 지수분포 38.7초로 창구 서비스 제공 시간
? P ? value값이 일정 유의 수준 보다 크므로 귀무 가설을 기각하지 않는다.
● 무인발권기서비스 이용 시간
☞ 현재 용산 CGV 무인발권기의 개수는 7개이다.
…
2. 문제의 구성 및 가정
2.3 가정
① 번호표 발급기 ② 창구 5개 ③ 무인발권기 7개
4. 시뮬레이션 실행 및 타당성 검토
하여 Arena 12 Academic Version을 사용하였다.
● 현재 용산 CGV의 모형[창구 5개(번호표발급기), 무인발권기 7개]
① 번호표 발급기 ② 창구 5개 ③ 무인발권기 7개
4. 시뮬레이션 실행 및 타당성 검토
● Flowchart module
☞ Create
Name(Customers Arrival) : 이름
Type(Expression) : 지수분포
Entity Type(Customer) : Input
Units(Seconds) : 초단위
Expression(1+EXPO(3.64)) : 고객도착분포
☞ Decide
Name(Purchasing Methods) : 이름
Percent True(58.7%) : 창구를 선택하는 비율
※ 41.3%(1 - 58.7%) : 무인을 선택하는 비율
Name(Call Order Number) : 번호표를 부름
Value[NQ(Cunter 4 Process.Queue)+NQ(C...)<=40]
: 창구5개의 대기고객이 40명이상이면 집에간다.
Name(Find Min Couter Queue)
: 대기행렬이 가정적은 창구를 찾는다.
Value(Counter 1 NQ……5 NQ)==Couter 3 NQ
: 대기행렬이 가장 적은 창구 3번창구이면 3번창 구로 간다.
☞ Assign
Name(Order Time and Movie Selection .....)
: 주문시간, 대기고객수가 적을 줄 선택
New Value[DISC(0.175,1,0.615,2,0.845,3,1.0,4)]
: 0.175만큼 1표(17.5%), 0.615만큼 2표(44%)
0.845만큼 3표(23%), 1.0(15.5%) 4표
New Value[NQ(Counter 5 Process.Queue)]
: NQ가 Queue에 있는 수를 센다. 즉 NQ라른 것은 Queue에 있는 대기하고 있는 고객