GI/G/k kuyruk modelinde bulanık yaklaşım yardımı ile performans ölçülerinin hesaplanması

Abstract

Kuyruk sistemindeki öncelikli hedefler, müşterinin sistemden en hızlı hizmeti almasını ve servis ünitesini boşta beklememesini sağlamaktır. Hizmet sektöründeki işletmeler, hem kendi menfaatlerini hem de müşteri menfaatlerini göz önünde bulundurarak bu bekleme sürelerini en aza indirmek istemektedir. İşletmelerin ve müşterilerin faydalarını dengeleyen bir ekonomik stratejinin belirlenmesi, kuyruk teorisini analiz ederek sağlanabilir.Kuyruk sisteminin analizini yapabilmek için, performans ölçülerinin belirlenmesi gereklidir. Performans ölçülerinin belirlenmesi için de, müşterilerin sisteme geliş süresi ve hizmet süresinin bilinmesi gereklidir. Analiz edilecek sistemi gözlemlemek, bu bilinmeyenleri öğrenmenin bir yoludur. Ancak, bu yöntem zaman kaybına yol açar ve maliyetlidir. Bu nedenle, bu bilgi hizmet sağlayan kanala ya da hizmet alan müşteriye sorularak elde edilir. Müşteriler ya da hizmet kanalları bu sorulara 'çok uzun', 'çok yavaş' ve '10-15 dakika' gibi sözlü ifadelerle yanıt verirler. Bu çalışmada, sözel ifadeler kuyruk sisteminde analiz için gerekli nicel değerleri içermediği için, bulanık mantık yaklaşımı ile üyelik dereceleri kullanılarak sayısal ifadelere dönüştürülmüştür. Uygun üyelik fonksiyonu kullanılarak optimum performans ölçüleri hesaplanmıştır.

The priority objectives in the queuing system are to ensure that the customer receives the fastest service from the system and does not wait for the service unit to be idle. Enterprises in the service sector want to minimize these waiting periods by taking into account both their own interests and the customer's interests. The determination of an economic strategy that balances the benefits of businesses and customers can be achieved by analyzing queuing theory.In order to analyze the queuing system, it is necessary to determine the performance measurements. In order to determine the performance measures, it is necessary to know the customers' arrival time and service time. Monitoring the system to be analyzed is a way of learning these unknowns. However, this method is time-consuming and costly. Therefore, this information is obtained by asking the service provider or the customer receiving the service. Customers or service channels respond to these questions with verbal expressions such as' too long ',' too slow 'and '10-15 minutes'. In this study, since verbal expressions are not suitable for analysis in queuing system, they are converted to numerical expressions using membership degrees with fuzzy logic approach. Optimum performance measures were calculated using the appropriate membership function.