МОДЕЛЮВАННЯ ПОТОКУ КЛІЄНТІВ АВТОСЕРВІСУ НА ОСНОВІ ТЕОРІЇ МАСОВОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ

Анотація

Швидке зростання світового автопарку та зростаюча складність сучасних автомобілів значно посилили попит на високоякісні операції з обслуговування автомобілів. Станції технічного обслуговування автомобілів (СТО) працюють у висококонкурентному середовищі, де задоволеність клієнтів, надійність обслуговування та операційна ефективність є критичними показниками ефективності. Одним із найскладніших аспектів управління сервісом автомобілів є стохастичний характер прибуття клієнтів та процесів обслуговування, що часто призводить до перевантажень, надмірного часу очікування та неефективного використання ресурсів обслуговування.

Традиційні детерміновані підходи до планування недостатні для врахування цих невизначеностей і часто призводять до неоптимальних рішень щодо планування потужностей, розподілу робочої сили та використання сервісних майданчиків. Отже, існує велика потреба в суворих математичних інструментах, здатних формально описувати ймовірнісну динаміку процесів сервісного обслуговування автомобілів.

Існуючі дослідження операцій автомобільного обслуговування в основному зосереджені на емпіричному аналізі, підходах на основі моделювання або евристичних методах планування. Хоча ці методи пропонують практичні висновки, їм часто бракує аналітичної придатності та вони не забезпечують показників ефективності в закритій формі, необхідних для теоретичного аналізу та оптимізації. Крім того, багато досліджень нехтують явним включенням структур витрат, пов'язаних з пропускною здатністю обслуговування та очікуванням клієнтів, що є важливим для прийняття управлінських рішень.

У роботі здійснено теоретичний аналіз та математичне моделювання потоку клієнтів автосервісного підприємства. Роботу автосервісу представлено у вигляді системи масового обслуговування типу M/M/c. Наведено основні аналітичні залежності для визначення імовірнісних та часових характеристик системи, зокрема коефіцієнта завантаження, імовірності утворення черги, середньої кількості заявок у системі та часу очікування клієнтів. Отримані результати можуть бути використані для оптимізації параметрів автосервісу.