การศึกษาเพื่อการประยุกต์ใช้ทฤษฎีแถวคอยในร้านค้าปลีกรูปแบบใหม่

บทคัดย่อ

บทคัดย่อ

งานวิจัยฉบับนี้ได้ศึกษาระบบการชำระค่าสินค้าของร้านค้าปลีกสมัยใหม่ จำนวน 4 สาขาในเขต กรุงเทพฯและปริมณฑล ช่วงเวลาที่มีผู้รับบริการเข้ามาซื้อสินค้าเป็นจำนวนมากในแต่ละวัน โดยได้ จำลองแบบตามจำนวนหน่วยให้บริการต่างๆ เพื่อนำมาประเมินประสิทธิภาพของระบบจาก เวลา รอรับบริการเฉลี่ย จำนวนผู้รอรับบริการเฉลี่ยในแถว และสัดส่วนเวลาว่างของหน่วยให้บริการ ซึ่งผลการจำลองแบบ อย่างอิสระกัน 100 ครั้ง แสดงให้เห็นว่า สาขาที่หนึ่ง มีเวลารอคอยเฉลี่ย ของผู้รับบริการเฉพาะระบบที่ 1 ไม่ต่างจากระบบที่ 2 และ 3 อย่างมีนัยสำคัญ (P>0.01) สาขา ที่สอง พบว่า เวลารอรับบริการเฉลี่ยทุกระบบไม่มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (P>0.01) แต่จำนวนผู้รับบริการเฉลี่ยในแถวทุกระบบมีค่าแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ (P<0.01) และจำนวนสัดส่วนเวลาว่างเฉพาะระบบที่ 1 กับระบบที่ 2 เท่านั้นที่ไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ ทางสถิติ สาขาที่สาม พบว่าเฉพาะเวลารอรับบริการเฉลี่ยของระบบที่ 1 กับระบบอื่นเท่านั้น ที่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (P<0.01) และเฉพาะสัดส่วนเวลาว่างของระบบที่ 2 และ 3 เท่านั้นที่มีค่าไม่ต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (P>0.01) และที่ สาขาที่สี่ พบว่าไม่มีความแตกต่างกันระหว่างเวลารอรับบริการเฉลี่ยในระบบที่ 1 และ 2 อย่างมีนัยสำคัญ (P>0.01) ในขณะที่ จำนวนผู้รอรับบริการเฉลี่ยในทุกระบบมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ (P<0.01) และพบว่า สัดส่วนเวลาว่างของระบบที่ 1 กับระบบที่ 2 ระบบที่ 2 กับระบบที่ 3 และระบบที่ 3 กับระบบที่ 4 มีค่าแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ (P>0.05) หรืออาจกล่าวได้ว่าการเพิ่มขึ้นของหน่วยให้บริการทุกๆ หนึ่งหน่วยจะไม่ทำให้สัดส่วนเวลาว่างมีค่าเปลี่ยนแปลง

คำสำคัญ: ทฤษฎีแถวคอย การจำลองระบบ ร้านค้าปลีกรูปแบบใหม่

Abstract

This research is to study the Modern Trade’s payment system for 4 branches in Bangkok metropolitan areas at the peak time. The Models were simulated in order to compare their efficiency of average waiting time, average customers in queue and ratio of idle servers. The result gathered from 100 independent simulation times showed that for the first branch, there was no significant difference between averages waiting times of system 1 and system 2 and system 3 (P > 0.01). At the second branch, there was no significant difference between average waiting times for all systems (P>0.01) but there was significant difference between average customers in queue (P<0.01). In addition, the ratio of idle servers was no significantly difference between system 1 and system 2. The third branch, there was significant difference between averages waiting times of system 1 and the others (P<0.01). And the only ratio idle servers were no significant difference between system 2 and system 3 (P >0.01). And the fourth branch was no significant difference between only averages waiting times of system 1 and system 2 (P>0.01). There was significant difference between averages customers in queue for all systems (P<0.01). And there was no significant difference between the ratio idle servers of system 1 and system 2, system 2 and system 3, system 3 and system 4 (P>0.05) or addition every one sever did not change the ratio idle servers.

Keywords: Queuing Theory, Simulation, Modern Trade