A sales checkout service has 5 wait

A sales checkout service has 5 waiting lines in a form of parallel cash counters (see fig.1 in the chapter 3).
Customers are served on a first-come, first-served (FIFO) basis as a salesman of checkout operation unit
becomes free. The data has been collected for only two out of five servers on Wednesday (weekday) by
using questionnaires (Appendix A). It was assumed that the customers’ crowd is more, on average, on
weekday. Although the sales checkout unit has 5 parallel counters out of which 2 were observed (each of
them has an individual salesman to deal with the customers in a queue), it is possible that some of the
checkout units are idle. The data collected from questionnaires were tabulated in a spreadsheet in order to
calculate the required parameters of queuing theory analysis (Appendix B). Firstly, the confidence
intervals are computed to estimate service rate and arrival rate for the customers. Then the later first part
of the analysis is done for the model involving one queue and 2 parallel servers (fig.1), whereas the second
part is done by queuing simulation for second model involving 2 queues for each corresponding parallel
server (fig.2).
We can estimate confidence intervals for average service rate and average arrival rate. Assuming service
time and arrival time are iid with N(0,1), then the 95% confidence interval for arrival rate can be:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บริการขายเช็คเอาท์มี 5 รอรายการในรูปแบบของพร้อมเงินสด (ดูภาพในบทที่ 3)ให้บริการลูกค้าตามมา ก่อนได้ก่อน (FIFO) เป็นการขายของหน่วยดำเนินการเช็คเอาท์จะฟรี ข้อมูลถูกรวบรวมสำหรับเซิร์ฟเวอร์สองจากห้าเท่านั้นในวันพุธ (วันธรรมดา) โดยใช้แบบสอบถาม (ภาคผนวก A) มันถูกสันนิษฐานว่า ฝูงชนของลูกค้าอยู่มากขึ้น โดยเฉลี่ยวันทำการ แม้ว่าหน่วยขายเช็คเอาท์มีเคาน์เตอร์ขนาน 5 จาก 2 ที่ ถูกสังเกต (แต่ละพวกเขามีขายแต่ละที่จะจัดการกับลูกค้าในคิว), มันเป็นไปได้ว่าบางส่วนของการเช็คเอาท์ห้องว่าง ข้อมูลที่รวบรวมจากแบบสอบถามถูกสนับสนุนในกระดาษคำนวณเพื่อคำนวณพารามิเตอร์ที่จำเป็นของการจัดคิวทฤษฎีวิเคราะห์ (ภาคผนวก B) ประการแรก ความมั่นใจช่วงที่คำนวณเพื่อประเมินถึงอัตราและอัตราค่าบริการสำหรับลูกค้า จากนั้นหลังช่วงแรกของการวิเคราะห์จะกระทำแบบหนึ่งคิวและเซิร์ฟเวอร์ 2 ขนาน (ภาพ), ขณะที่สองส่วนหนึ่งกระทำ โดยการจัดคิวการจำลองแบบจำลองที่สองเกี่ยวข้องกับคิวที่ 2 สำหรับแต่ละขนานสอดคล้องกันเซิร์ฟเวอร์ (fig.2)เราสามารถประมาณช่วงความเชื่อมั่นสำหรับอัตราค่าบริการเฉลี่ยและอัตราเฉลี่ยถึง สมมติว่าบริการเวลาและเวลาที่มาถึงเป็น iid กับ N(0,1) แล้วเป็นช่วงความเชื่อมั่น 95% สำหรับอัตราการมาถึง:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บริการการชำระเงินการขายมี 5 สายที่รออยู่ในรูปแบบของเงินสดเคาน์เตอร์ขนาน (ดูรูปที่ 1 ในบทที่ 3).
ลูกค้าจะได้ทำหน้าที่ในครั้งแรกมาก่อนหลัง (FIFO) พื้นฐานเป็นพนักงานขายของหน่วยดำเนินการเช็คเอาต์
จะกลายเป็น ฟรี มีการเก็บข้อมูลเพียงสองในห้าเซิร์ฟเวอร์ในวันพุธ (วันธรรมดา) โดย
ใช้แบบสอบถาม (ภาคผนวก) สันนิษฐานว่าฝูงชนของลูกค้ามากขึ้นโดยเฉลี่ยใน
วันธรรมดา แม้ว่าหน่วยเช็คเอาต์ขายมี 5 เคาน์เตอร์ขนานออกจากที่ถูกตั้งข้อสังเกต 2 (แต่ละ
คนมีพนักงานขายของแต่ละบุคคลที่จะจัดการกับลูกค้าในคิว) ก็เป็นไปได้ว่าบางส่วนของ
หน่วยการชำระเงินไม่ได้ใช้งาน ข้อมูลที่รวบรวมจากแบบสอบถามตารางในกระดาษคำนวณเพื่อ
คำนวณพารามิเตอร์ที่จำเป็นของการวิเคราะห์ทฤษฎีแถวคอย (ภาคผนวก B) ประการแรกความเชื่อมั่นของ
ช่วงเวลาที่จะคำนวณการประมาณการอัตราค่าบริการและอัตราการมาถึงสำหรับลูกค้า จากนั้นต่อมาส่วนแรก
ของการวิเคราะห์จะทำสำหรับรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับหนึ่งคิวและ 2 เซิร์ฟเวอร์แบบขนาน (รูปที่ 1) ในขณะที่สอง
ส่วนหนึ่งจะกระทำโดยการเข้าคิวจำลองสำหรับรูปแบบที่สองที่เกี่ยวข้องกับ 2 คิวสำหรับแต่ละขนานสอดคล้อง
เซิร์ฟเวอร์ (รูปที่ 2 ).
เราสามารถประมาณช่วงความเชื่อมั่นสำหรับอัตราค่าบริการเฉลี่ยและอัตราเฉลี่ยการมาถึง สมมติบริการ
เวลาและมาถึงเวลา IID กับ N (0,1) แล้วช่วงความเชื่อมั่น 95% สำหรับอัตราการเดินทางมาถึงสามารถ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บริการการขายได้ 5 รอสายในรูปแบบของเคาน์เตอร์เงินสดขนาน ( ดู”ในบทที่ 3 ) .
ลูกค้าจะได้รับบนมาก่อนได้ก่อน ( FIFO ) พื้นฐานเป็นเซลล์แมนของหน่วยปฏิบัติการชำระเงิน
กลายเป็นฟรี ข้อมูลถูกเก็บเพียงสองในห้าของเซิร์ฟเวอร์ในวันพุธ ( 11 ) โดย
โดยใช้แบบสอบถาม ( ภาคผนวก )มันถูกสันนิษฐานว่าฝูงชนของลูกค้ามากขึ้น เฉลี่ยบน
วันธรรมดา แม้ว่าหน่วยการขายได้ 5 เคาน์เตอร์ขนานออกที่ 2 พบ ( แต่ละของพวกเขามีพนักงานขายแต่ละ
เพื่อจัดการกับลูกค้าในคิว ) , มันเป็นไปได้ว่าบางส่วนของ
เช็คห้องว่าง . ข้อมูลที่รวบรวมได้จากแบบสอบถามตารางในกระดาษคำนวณเพื่อ
คำนวณหาพารามิเตอร์ที่จำเป็นในการวิเคราะห์ทฤษฎีแถวคอย ( ภาคผนวก ข ) ประการแรก ความมั่นใจ
ช่วงเวลาจะคำนวณเพื่อประเมินอัตราการบริการและอัตราการมาถึงสำหรับลูกค้า แล้วต่อมา ส่วนแรก
ของการวิเคราะห์เสร็จสำหรับแบบจำลองที่เกี่ยวข้องกับหนึ่งในคิวและเซิร์ฟเวอร์ 2 ขนาน ( ” ) ส่วนที่สอง
ส่วนจะทำโดยการจำลองแบบแถวคอยที่สองเกี่ยวข้องกับ 2 คิวแต่ละสอดคล้องขนานเซิร์ฟเวอร์ ( fig.2 )
.
เราสามารถประมาณค่าช่วงความเชื่อมั่นสำหรับอัตราค่าบริการเฉลี่ยและอัตราการเข้าพักเฉลี่ย สมมติว่าบริการ
เวลาและเวลาการมาถึงเป็นเปลือกให้เปิดกับ N ( 0.1 ) แล้วช่วงความเชื่อมั่น 95% อัตราเข้าพักสามารถ :