Bilet Satın Alma Modeli Oluşturma

Merhabalar 🙂 Serinin 3. örneği için araştırma yaparken aslında hepimizin birçok yerde sıklıkla karşılaştığı bir durum olan telefon çağrı sistemini inceledim. Özellikle şu sıralar bir yerden bir yere giderken bilet bulmak ve almak zor bir durum olarak görünüyor. Bende herhangi bir şehirlerarası otobüs firmasını inceledim ve telefonla bilet işlemleri sürecini modelledim.

Telefonla Bilet Satın Alma ve Sorgulama Modeli

XYZ Ulaşım firması şehirlerarası otobüs seferleri düzenleyen bir firmadır. Müşterilerine telefonla destek hizmeti de sunmaktadır. Bilet satın alma, rezervasyon ve bilet sorgulama işlemleri için 2 operatör ve bilet iptal ve diğer hizmetler için de 1 operatör telefonda destek hizmeti vermektedir. Arayan ilk kişi ilk işlem görür mantığıyla arayan müşterilere hatta beklemeleri için sıra verilmektedir. Hatta en fazla 5 müşteri bekletilmektedir. Bilet satın alma için kısıtımız işlem gören müşteri sayısı kapasiteden küçük olduğu takdirde bilet satın almada, fazla olduğunda bilet iptal bölümüne aktarmadır. Bilet iptal için işlem süresi NORM(4,2) dk ve bilet satın alma için NORM(3,2) dk’dır.

Müşterilerin arama süresini INPUT ANALYZER’dan bulacağımız için süresini henüz vermedim. Yine aynı şekilde süre tutulmasıyla operatörlerin işlem sürelerini analiz edip dağılımlarını bulabiliriz. Gerçekçi veriler elde etmek için birazcık araştırma yaptım ve yaklaşık olarak hatta gelen arama sürelerini örneklendirdim.

Input Analyzer

Öncelikle elde ettiğimiz verileri metin belgesi formatında yazmamız gerekiyor. Ben dakika cinsinden örneklendirdiğim süreleri yazdım. Arena uygulamasını açtığımızda Tools / Input Analyzer seçiyoruz.

Analyzer açıldıktan sonra file kısmında data file / use existing seçiyoruz. Burda bizden istediği txt. uzantılı dosyamızı açmamızdır. Açtıktan sonra verilerimiz sıralı biçimde gösterilmektedir. Daha sonra Fit All diyoruz ve dağılımımızı belirliyoruz. Yani bizim verilerimizde müşteriler Gamma(4.14,1.91) dk ile arama yapıyorlar.

Modelleme

Create ile başlıyoruz. Bulduğumuz Gamma dağılımını ekliyoruz.

Assign modülü ile gelen aramalara etiket tanımlıyoruz. Decide’dan geçerken hangi işlem için arama yapıldığını da belirlemiş oluyoruz.

Verilen kısıtlarımızı da Decide ile belirtiyoruz.

Hatta bekleyen maksimum kişi sayısını 5 olarak vermişti. Bu değeri variable kısmında belirtiyoruz. Bu değeri de Rows bölümüne yazıyoruz.

Hold ve Signal modülünü ekliyoruz. Hold belirttiğimiz üzere hatta kişileri tutmamızı sağlar. Signal ile kişileri tuttuktan sonra sistemde bırakırız.

Şimdi sıra Process modüllerinde. Onları da verilere uygun şekilde oluşturuyoruz.

Kaynak yani operatör sayılarını da resource kısmına ekliyoruz. Geriye kalan modüllerimiz her zamanki gibi klasikler olan 2 tane Record ve 1 tane Dispose default ayarlarında hiçbir değişiklik yapmadan ekliyoruz. Modelimiz şu şekilde oluşmaktadır.

Son olarak modelimizi günde 8 saat olmak üzere 1 hafta için çalıştırıyoruz. 56 saat için çalışıcak olan modelin raporlarını yorumlayalım.

Rapor Yorumlama

Sisteme 801 arama geldiği, 797 tanesinin işleminin tamamlandığı ve ortalama olarak 3-4 tanesinin ise hala işlem aldığı görülmektedir.

Kaynak kullanımına bakıldığında bilet alma ve rezervasyon işleminin bilet iptal işlemine göre daha yoğun olduğu görülmektedir.

Kuyrukta bekleme oranlarında ise bilet iptalinde bekleme olmamıştır. En yoğun kuyruk bekleme bilet satın almada olmuştur. Waiting time bir müşterinin aldığı ortalama hizmet süresini belirtmektedir. Number waiting ise kuyruklarda bekleyen kişi sayılarını belirtmektedir. Burada Hold’da olup hatta işlem sırası bekleyen 2 kişi mevcuttur.

Serinin 3. örneği bu şekildeydi. Bir sonraki örnekte görüşmek üzere geri dönüşlerinizi bekliyorum 🙂