capstone design

Capstone Design

20092355 김휘현20092370 강선영20102354 최민정

최종보고서

1. 현실 문제 파악

2. Simulation 구축

3. 대안 찾기

4. 최적대안 선정

목차

1. 문제 파악광주 동광주 홈플러스 지하 1 층에는 고객들이 계산하는

계산대가 있다 . 매장은 오전 9 시부터 24 시까지 영업을 하고 그 가운데 오후 5 시부터 8 시까지가 가장 피크타임이다 . 그에 따라 고객의 대기시간이 길어져 고객의 대기시간을 최소화 하기 위한 개선방안을 모색하기로 했다 . 이 프로젝트의 핵심 요구사항은 고객대기시간의 최소화를 위한 개선방안을 도출하는 것이고 시뮬레이션을 통하여 대안의 개선 정도를 평가할 것이다 . 개선대상은 계산대의 종류별 오픈 수 , 파트타이머 인원 수를 대상으로 할 것이다 .

현실 문제 파악

2. 시뮬레이션 구축

시뮬레이션 구축 모형


고객 도착

Create 모듈을 이용해 고객도착Record 모듈을 통해 도착 고객 기록Assign 모듈을 이용해 총 들어오고 나간 고객을

알기 위해 값을 할당해준다 .


Schedule

Schedule 을 통해 고객들이 들어오는 시간당 명 수를 정해준다 .


고객분배

Decide 모듈을 사용해 대량구매 고객은 50%, 소량 구매고객은 39%, 셀프 구매고객은 10%, 아무것도 구매하지 않은 구매고객은 1% 로 나눠준다 .


물건 개수

Assign 모듈을 사용해 각각 물건 개수를 할당시켜준다 .


계산대 정하기

물건 개수가 21 개 이상이면 대량 계산대로물건개수가 6 개 미만이면 셀프 계산대로 그 외는 소량계산대로 간다 .


대기행렬

Decide 모듈을 통해 가장 작은 대기자가 있는 계산대로 다음 고객이 가도록 정한다 .


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)

1 번의 대기행렬이 다른 순번의 계산대보다 적다면 1 번 계산대로 가게 하기 위함

• NQ(big1.Queue) < 5 계산대에 5 명 이상 대기자 없게 만들기 위함


계산대

대량계산대 8 대

소량계산대 5 대 셀프계산대 4 대


처리 시간

처리시간은 물건개수에 처리시간을 곱한다 . 이때에 각각 대량 , 소량 , 셀프 계산대의 처리시간을 변수로 주어 표현한다 .


출구

Dispose 모듈을 이용하여 계산 서비스를 받은 고객이 나간다 .


도착 차단 논리

도착차단논리를 이용해 영업이 끝날 시간에 고객이 들어오지 못하게 관리한다 .


결과

대량계산대 8 대소량계산대 5 대셀프계산대 4 대

고객 수 9986명이 계산대 통과 !


대기 시간 결과

3. 대안 찾기

최적 대안 찾기

대기시간 결과를 보면 self 3 과 self4 에는 전혀 고객이 밀리지 않으므로 셀프를 늘리는 것은 대안에 두지 않는다 . 따라서 대안은 두 가지로 압축할 수 있다 .

대안 1) 소량계산대를 늘려보자대안 2) 대량계산대를 늘려보자

3. 대안 찾기

최적 대안 찾기

대안 1( 소량계산대 증가 )

나가는 고객수가 증가

대안 2(대량계산대 증가)

나가는 고객수가 무변

4. 최적 대안 선정

소량계산대의 수를 늘렸음에도 불구하고 나가는 고객 수는 전과 같아 소량계산대의 증감은 아무런 의미가 없게 되었다 .

대량계산대의 수를 늘렸더니 나가는 고객수도 대기시간이 줄어 전보다 증가하였음을 보아 대량계산대의 수를 늘리는 것이 이익임을 알 수 있다 .


계산대의 수가 증가했다는 것은 고객의

대기시간을 줄여주지만 한편으로는 그

계산대에 작업자를 한 명 더 배치해야 한다는

말과 같다 . 이게 과연 이익일까 손해일까 ?

대안 2 의 의문


대안 2 분석

계산대 종류 원 자료 대안 2 1 인당 평균 구매 금액

대량 계산대 (50%) 4993 명 8 대 6536 명 9 대 200,000

소량 계산대 (40%) 3994 명 5 대 5229 명 5 대 100,000

셀프 계산대 (10%) 999 명 4 대 1307 명 4 대 5,0000


대안 2 분석

기초데이터 )4993*2000000+3994*100000+999*50000=1,447,950,000 원• 1447950000 원 -17*1000000=1430950000• 비율 0.988259

대안2데이터 )• 6536*2000000+5229*100000+1307*50000=1895450000

원• 1895450000 원 -18*1000000=1877450000• 비율 0.990504

대안 2 데이터가 원 데이터보다 이익이다 .


결론

따라서 , 최적대안은 고객의 대기시간에 대해서든 기업의 이익에 대해서든 대량계산대를 늘리는 것이 최적이라고 할 수 있다 .

THANK YOUFORYOUR ATTENTION

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