待っている人数の推移計算するとここに出ます
窓口の数を変えたら
| 窓口 | 稼働率 | 平均待ち | 最大待ち | 10分以上待つ人 |
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結果
到着人数・対応時間・窓口数から、待ち時間と混み具合を試算します
| 窓口 | 稼働率 | 平均待ち | 最大待ち | 10分以上待つ人 |
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混み具合によって効き方がまったく違います。窓口の忙しさ(利用率)が7割くらいまでなら1つ増やしても体感は大きく変わりませんが、9割を超えているところに1つ足すと待ち時間が何分の一にもなります。待ち行列は利用率が1に近づくほど急激に伸びるためです。このツールは窓口数を変えたときの平均待ち時間を並べて表示するので、増やす価値がある状況かどうかを数字で確かめられます。
到着が完全にばらばら(ポアソン到着)で、対応時間も指数分布に従う、という前提での結果です。実際の店舗では昼の混雑のような時間帯の偏りや、混んでいると諦めて帰る人がいるため、そのままの数字にはなりません。傾向(窓口を増やすと効くか、対応時間を短縮すると効くか)をつかむための道具として使ってください。ばらつきを「一定」にすると、対応時間が毎回同じ場合の理想的な結果も比べられます。
理論値(Erlang C の式)は「営業時間が無限に続いて落ち着いた状態」の平均です。シミュレーションは指定した営業時間ぶんだけ実際に人を並ばせるので、開店直後の空いている時間や、たまたま混んだ日といった偶然が入ります。営業時間を長くするか、試行回数を増やすと理論値に近づきます。利用率が1に近い(混みすぎ)状態では理論値そのものが発散するため、大きくずれるのが正常です。
いいえ。シミュレーションも計算もグラフの描画も、すべてお使いのブラウザの中だけで行います。入力した条件がサーバーへ送られたり保存されたりすることはありません。外部ライブラリも使っていません。