Transcript 4. 최적 대안 선정
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