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物流系统建模与仿真
单服务台排队系统仿真研究报告
——选重庆⼤学A区门⼝中国银⾏分⾏某⼀服务窗⼝为单服务台排队系统
研究对象
⼀、系统基本背景
社会的进步越来越快，⼈们的⽣活节奏也随之越来越快。在科技的发展，新技术的普及下, 我国的银⾏业以计算机和信息技术、互联⽹技术为前提, 通过⼤量资⾦和科技的投⼊, 不断地开发出新产品和新业务。另外有⽹上银⾏、⽀付宝等新业务的出现, ⼤⼤提⾼了⼯作效率。然⽽现代的⾦融服务并不是都可以靠刷卡来解决, 许多技术还不完善, 这些新技术 也并不适合所有顾客，去银⾏办理业务的顾客仍然经常性地出现排队现象。顾客等待时间过长, 造成顾
客满意度下降, ⽭盾较为突出, 因此本报告试利⽤单服务台排队论的⽅法, 定性定量地对具有排队等候现象的银⾏服务系统进⾏统计调查与分析研究，希望能帮助改进银⾏⼯作效率, 优化系统的运营。
本报告研究对象为中国银⾏重庆⼤学处分⾏某⼀服务窗⼝，数据取⾃银⾏内唯⼀⾮现⾦业务柜台。研究对象的选取虽然不是最典型的，但是综合考虑了研究地域范围和⼩组成员作业时间有限，另有其他⽅案由于各种原因⽆法进⾏，故选择离学校较近的有代表性的中国银⾏中的服务窗⼝作为最终⽅案。
中国银⾏简介：中国银⾏是中国历史最为悠久的银⾏之⼀，在⼤家对银⾏的概念中有着⼀定地位。中国银⾏主营传统商业银⾏业务，包括公司⾦融业务、个⼈⾦融业务和⾦融市场业务。公司业务以信贷产品为基础，致⼒于为客户提供个性化、创新的⾦融服务和融资、财务解决⽅案。个⼈⾦融业务主要针对个⼈客户的⾦融需求，提供包括储蓄存款、消费信贷和银⾏卡在内的服务。作为中国⾦融⾏业的百年品牌，中国银⾏在稳健经营的同时，积极进取，不断创新，创造了国内银⾏业的许多第⼀，在国际结算、外汇资⾦和贸易融资等领域得到业界和客户的⼴泛认可和赞誉。⼆、系统描述
该银⾏⼯作时间为上午8：30⾄下午16：30（周⼀⾄周⽇），另周末不办理对公业务，属于每天8⼩时⼯作制。系统调查对象为银⾏内唯⼀⾮现⾦业务柜台，可知到达的顾客中，需要办理⾮现⾦业务的顾客在正常现⾦业务柜台忙碌的情况下可以选择该服务台。在队列中，等待服务的顾客和服务台构成了⼀个排队系统。由于银⾏前台出纳员逐个接待顾客，当顾客较多的时候就会出现排队等待的现象。其中，顾客的到达是随机的，每 两个先后到达的顾客的到达间隔时间是不确定的。
本排队系统⽤顾客的数⽬、到达模式、服务模式、系统容量和排队规则来描述。
为探求此排队系统的规律, ⾸先需确定顾客流在⼀定时间内到达的概率分布函数。抵达本银⾏服务窗⼝的顾客流量⼤体上服从Poisson 分布, 顾客流抵达银⾏便按先后顺序排队, 进⼊单服务窗⼝，即排队论中的MM1系统。所谓MM1排队系统是指这样的⼀种排队模型: 顾客的到达为Poisson 流, 银⾏对每位顾客的服务时间独⽴同负指数分布，顾客按先到先服务( FCFS) 规则排队，当顾客到达时, 若服务台正在忙碌, 则顾客排成⼀个队列等待服务。在实际⼯作中，客户存取款、转账汇款、缴费、理财、开销户等业务是随机发⽣的，客户办理业务的种类不同，服务时间必然有所差别。
陈学祥本组构思的概念模型如下：
三、问题分析（顾客到达内容调查表）
共九个表，下⾯只列出表⼀举例，所有的表见附表⼀。
表1
四、调查表格及其概率计算
共九个表，下⾯只列出表⼀举例，所有的表见附表⼆。表1
顾客到达间隔时间的概率分布
每个顾客被服务时间的概率分布
宿州学院学报>包一峰
五、建模及其分析
根据上⾯的表格中的数据计算，取其平均值并化整以⽅便仿真数据，这⾥举表1的例⼦稍加讨论：adams
许成彪1）顾客到达间隔时间的平均值：4.3min，即262s；
2）根据顾客到达间隔时间的平均值算得其⽅差和标准差：3.7，
金属铜是什么颜
1.92；
3）接受服务时间的平均值：3.7min，即222s；
4）根据接受服务时间的平均值算得其⽅差和标准差：3.6,，1.89。
可知，服务时间⽐顾客到达时间略⼩，故能够形成排队。通过统计检验的⽅法，检验顾客到达规律服从Poisson分布, 服务时间服从指数分布, 从⽽确定为MM 1 模型。
下⾯使⽤Flexsim6.0版软件建⽴模型，其中发⽣器代表顾客到达率的⼀个表⽰，传送带代表顾客排队的情况（传送带上有货物停滞代表服务过程有排队的现象），处理器代表银⾏服务柜台，吸收器代表顾客业务的接收。
模型3D图见下图所⽰：
六、结果分析以及与教材P19~23系统参数进⾏⽐较分析
下⾯的表格为仿真30次、每次2⼩时仿真长度的仿真结果：
服务窗⼝队列情况
服务⼈员⼯作情况
