待ち行列理論の待ち行列モデルの1つを使用することで、企業は混雑の原因を特定して回避することができます。したがって、最終的に顧客満足を達成します。
自動洗車の所有者が、自動洗車の分析に最適なキューイングモデルのタイプを考えている場合、答えはポアソンキューモデルです。
ポアソンキューモデルは、特定の期間に顧客がイベントと呼ばれるサービスを利用する回数を予測します。そして、別のイベントが発生するまでの待機時間の確率を見つけます。
このモデルは、洗車のイベントが独立しているが同一であるため、自動洗車ビジネスに最適です。そのキューイングパターンは、ポアソンに必要な基準を満たしています。
以下は、ポアソンを使用した自動洗車キューイング分析を解決する方法です。
簡単に説明すると、洗車キューイングを分析する際には、最初に次のことを特定する必要があります。
その後、（イベント/時間）x時間を計算します。次に、その結果を取得して、最終的に数式を解きます。
ポアソンは離散値でのみ機能します。したがって、結果が小数の場合は、四捨五入してください。
結果は、100回の観測で実際に洗車される車の数が何倍になるかを示しています。
ポアソンは、自動洗車のキューイングパターンに適しています。ただし、それにはいくつかの欠点があります。
ポアソンでは、基礎となるデータ分布について強い仮定が定式化されます。これは特に、平均と平均の値に基づいており、等しいと見なされます。状況によっては適切ですが、常にそうであるとは限りません。
また、ポアソンは、特にほとんど知られていない上限において、近似において常に信頼できるとは限りません。洗車の設定では、近似におけるポアソンの有効性は、施設の全容量に達する条件にのみ制限されます。
何が起こるかというと、分散が平均よりも高くなるということです。そのような状況では、正規分布分析を使用する方が適切です。
自動洗車の分析に最適なキューイングモデルのタイプを選択する場合、ポアソンが最適なオプションです。これは、洗車のキューイングパターンがその基準に準拠しているためです。
ありがたいことに、ポアソンを通じて、洗車の所有者はビジネスを効率的に管理し、顧客を満足させることができます。