生产建模仿真报告

1、肯德基快餐店就餐系统的建模仿真与优化生产建模与仿真课程设计报告学 院： 机械与运载工程学院 专 业： 工业工程0901 小组成员： 杨洪宝20090440124 詹秋平20090440126 徐博文20090440125 张 超20090440127 包远迪20090440101 崔 巍20090440104 指导教师： 刘坚教授 日 期： 2013年1月5日 目录1序言32系统分析32.1现状描述32.2提出问题32.3问题分析42.4系统仿真目的42.5改进效果评价指标43简化后系统流程54数据收集及处理64.1时段划分64.2数据分类：74.3数据收集方案74.4数据分析处理84.4.1

2、分工方案84.4.2数据收集及处理结果85建模仿真模型95.1原始模型95.2输出数据分析105.3模型改进105.3.1改进方案一105.3.2改进方案二115.3.3其他改善：场地布置改善125.4改进效果136结论及展望137感想148致谢15参考文献16肯德基快餐店就餐系统的建模仿真与优化1 序言建模与仿真是当今现代科学技术研究的主要内容，其技术已渗透到各学科和工程技术领域。现实中有很多现实问题,都可以用建模仿真的方法进行模拟，寻找改善的方法和途径。离散事件系统的建模与仿真是该领域的基础。排队论是离散事件系统建模与仿真的基础理论之一，排队服务系统在现实生活中非常常见，比如银行排队系统，

3、食堂排队系统，图书馆排队系统，快餐排队系统等等。本次课程设计就以肯德基长沙天马店的就餐系统为研究对象，研究排队系统的特点，并建立模型，发现现实存在的问题，并提出改善意见。2 系统分析2.1 现状描述肯德基长沙天马店，地处河西大学城核心地带，更毗邻湖南师范大学与湖南大学天马学生公寓，就餐群体以附近学生为主，每天客流量很大，生意红火，经常出现堵塞现象，这极大的影响了顾客的满意度，影响肯德基的信誉和口碑，造成顾客流失。顾客长时间等待，造成队列过长，还容易导致秩序紊乱，或者“快餐不快”。针对这种现象我们课程设计小组对其进行了专门的走访调查，利用建模仿真工具，找出造成这种问题的原因，力求改善这种现状。2

4、.2 提出问题通过我们前期走访观察发现肯德基天马店存在的问题主要有以下几点：1) 有些顾客进入餐厅后，发现没有空座，就转身离开，造成客户流失。2) 在服务台台前，经常出现排队现象。3) 顾客点餐之后经常会出现等待产品现象，造成排队和拥挤。4) 有些顾客在点餐结束后发现没有空座位可以座。5) 快餐店内有5个服务台，但是通常情况下，只开启1-2个服务台，其余服务台在大部分时间都是空闲的，造成服务台利用率不高。针对以上问题,我们将结合建模仿真的手段对问题原因进行分析，找到制约系统的瓶颈,并提出改善思路。2.3 问题分析经过我们小组几次会议讨论归纳，现简单分析造成以上问题的原因如下：问题1）与问题4）

5、产生的原因可能是快餐店内就餐座位不足，也可能是顾客就餐时间过长，长时间占用座位，所以新来的顾客进入快餐店时候就可能会没有空座位。问题2）产生的原因是顾客到达速率大于服务台服务速率当顾客所点产品没有现货供应或者无库存时，就会产生问题3）中等待产品的队列。由于快餐店有正常时段和繁忙时段的区别，为应付繁忙时段的高峰人流量，必须准备多余平时处理能力的服务台，导致正常时段服务台空闲,造成问题5)。2.4 系统仿真目的1) 分析造成顾客离开的原因及解决方法，减少顾客流失率。2) 分析服务台前造成队列的原因并缩短队列长度。3) 分析形成等待产品队列的原因，并提出改善方案。4) 减少顾客在系统中的平均时间。5

6、) 减少顾客在任意的等待队列中的等待时间。2.5 改进效果评价指标l 服务台个数l 就餐顾客平局服务时间l 需要等待人数占服务人数比例l 离开顾客占顾客总数比例3 简化后系统流程经过我们课程设计小组几天的观察分析，总结出就餐系统流程图，这里设定了以下几个假设：1）在实际收集数据的时候，我们发现，到来的顾客可以分为两种类型：就餐顾客与其他顾客。就餐顾客有可以细分为本地就餐与打包。所以当顾客到来时，将顾客分为三类：本地就餐，打包，其他。2）其他顾客不进行就餐，不在本系统研究范围内。在建立模型时将其剔除。3）打包顾客不会关是否有空座位，而地就餐顾客会关心，当没有空座位时，该顾客会选择离开。4）当顾客

7、点餐服务结束之后，可能会等待产品，当该顾客所点产品都有现货时，顾客不必等待产品，否则就需要等待产品。5）打包顾客会拿到所选产品之后会直接离开快餐店，而本地就餐顾客会在店内就餐之后才会离开。图1：原始系统流程图4 数据收集及处理4.1 时段划分根据我们的实地调查得知,肯德基经营时间是24小时,全天经营时间分为四段,具体时间段如下:表1：数据收集时间段时段时间范围早餐6:00-11:00午餐11:00-14:00下午茶14:00-17:00晚餐17:00-23:00夜宵23:00-次日6:00由于夜宵时间段数据难以收集,所以夜宵不在本次仿真考虑范围内由于不同时间段供应的产品及套餐不同，顾客到来的时

8、间间隔分布不同，所以我们收集的数据都是分为四个时段收集的。也就是早餐，午餐，下午茶，晚餐四个时段。4.2 数据分类：按照收集数据的用途，我们将收据的数据分为两类：模型输入数据和验证数据。验证数据包括就餐顾客全程时间和等待产品顾客比例。模型输入数据包括顾客到达时间间隔，三种顾客比例，服务时间，打包顾客与本地顾客比例，点餐套餐及产品种类，就餐时间，系统容纳最多顾客数，餐厅内部平面布置图。4.3 数据收集方案为便于记录到达时间间隔，我们组成员用Visual FoxPro编写了记录程序，当顾客到来是，点击鼠标就可以记录顾客到来的时间点，增加了数据的准确性，提高精度和准确度。我们采用的是观察法，在快餐店

9、内现场收集所需数据,结合计时器记录人数和时间间隔，具体的数据采集方案及分工如下表：表2：任务分工表建模数据收集参与人员时间到达时间间隔张超2012.12.26-2012.12.29到来顾客离开比例张超2012.12.26-2012.12.29服务时间詹秋平，杨洪宝2012.12.26-2012.12.29就餐时间徐博文，崔巍，包远迪2012.12.26-2012.12.29早餐点餐套餐，产品及种类徐博文，张超2013.1.1-2013.1.2午餐点餐套餐，产品及种类詹秋平，杨洪宝2013.1.1-2013.1.2下午茶点餐套餐，产品及种类徐博文，张超2013.1.1-2013.1.2晚餐点餐套

10、餐，产品及种类崔巍，包远迪2013.1.1-2013.1.2餐厅平面布置图崔巍，包远迪2013.1.24.4 数据分析处理4.4.1 分工方案对收集回来的数据，我们进行了分工处理。具体分工如下表：表3：数据处理分工表数据处理参与人员时间到达时间间隔处理詹秋平2013年1月1日-2013年1月2日服务时间分布詹秋平2013年1月1日-2013年1月2日就餐时间分布徐博文2013年1月1日-2013年1月2日套餐及产品分类杨洪宝2013年1月1日-2013年1月2日各时段就餐套餐及产品概率全组成员2013年1月1日-2013年1月2日4.4.2 数据收集及处理结果1) 顾客到达时间间隔服从分布为指

11、数分布，统计发现早餐中餐下午茶分布类似，定义为正常时期，统计得1/=35.43573668，晚餐时段与其他时段不同，定义为繁忙时期，统计得1/=18.467336682) 三种顾客比例（就餐顾客，离开顾客，其他）比例为：就餐顾客：离开顾客：其他=130:31:138所以在仿真时将其他顾客剔除不进入系统。此数据也作为仿真的验证。3) 服务时间分布函数（数据收集，处理，全组成员）服从分布为伽马分布=2.86，=0.008465319，通过我们的数据发现服务时间与所购买商品的数量，种类没有关系，与时段也无关4) 就餐时间分布（数据处理，徐博文）服从分布为威布尔分布=1.7663，=25.55。5)

12、打包顾客与本地顾客就餐比例（数据收集，处理，全组成员）比例为：打包：本地顾客=513:1676) 在顾客到来时将顾客分为三类人（本地就餐，打包，其他）（数据计算，杨洪宝）可由数据2三种顾客比例与数据4可推算出三类人的比例：本地：打包：其他=130*513/(167+513)+31:130*167/(167+513):138=63:98:138,也就是到来顾客中本地就餐约占43%，打包顾客约占11%，其他46%。7) 场地布置图CAD截图如下:图2：餐馆内部布置图5 建模仿真模型5.1 原始模型根据CAD场地布置图，系统简化流程图，我们建立了肯德基天马店的实际运行模型（原模型）。（杨洪宝，詹秋平

13、，张超）。截图如下:图3：初始仿真图5.2 输出数据分析将经过分析处理的数据和参数输入模型中，运行模型一天（除去夜宵时段后为6:00-23:00），观察输出参数，并输出到相关的图表中。得到以下结论:1）系统中五台服务台服务时间分别为17小时，5小时，3小时，2小时，1小时，服务台平均利用率很低。2）产品供应迟缓是造成等待产品的队列的原因。2）等待产品人数比例为10%，这与收集数据基本一致，该数据得到验证。3）离开顾客比例占进入顾客比例为10%，这与收集数据基本一致，该数据得到验证。4）顾客在系统中的平均全程时间与收集数据基本一致，该数据得到验证。5.3 模型改进5.3.1 改进方案一针对原模型

14、产品供应不足的缺陷，我们对产品供应策略进行了改进。以前产品供应都是在产品库存为0是才进行加工，造成产品供应不上的情况发生，我们的改进是设置产品开始供应库存下限，当某一产品库存数量低于下限时，便开始加工该产品。5.3.2 改进方案二在方案一的基础上，针对服务台利用率底的问题，我们提出了改进方案二，对原系统流程进行了改进优化，改进后的流程图如下：图4：改进后流程图根据改善后的流程，我们改进了系统模型。改进方案二模型截图如下：图5：改进后仿真模型5.3.3 其他改善：场地布置改善将南面靠墙的座位改成吧台设计，可以增加座位数5个，改善系统拥挤现象。改善后的场地布置图如下：图6：改进后餐厅内部布置图5.

15、4 改进效果表4：改进效果评价指标原始第一步改善第二部改善服务台个数552就餐顾客平均全程时间30min25min20min需要等待产品人数占就餐顾客比例24.58%12.56%0.25%离开顾客占就餐顾客比例9.13%006 结论及展望从改善效果可以看出，我们的改善还是去的了一定的成效，我们的评价指标都都得到了极大的改进，完成了既定的任务目标。在看到改进的同时，我们的建模仿真系统还存在着问题。开始我们小组一共提出了三种改善方案，但是，由于时间关系缺乏具体的改进数据，还有一些仿真的细节问题没解决。导致展示出来的只有两种，第三套方案是在第二套方案的基础上，它比第二套方案更能缩短点餐时间，从而节省

16、服务台数的具体构想是：在服务台上方设置看板，显示目前有存货的食品及数量，没有存货的食品需等待的时间或加工时间，让顾客根据需要选择是否等待，不想等待的顾客可以点有库存的食品。其他方面我们小组还有做得不足的地方，举例如下：1）本系统对系统容量进行了假设，实际快餐店内有两层，为剔除其他类顾客的干涉，这里取容量为1层，67个座位。2）产品价格方面，由于时间限制，我们的系统中没有涉及到产品的价格，若加入产品价格，可从一些盈利指标对系统进行改善。3）为简化系统，我们将产品进行了分类处理，以减少产品种类。若要实现与现实情况完全一致，需要产品细化。可从以上几个方面入手，对本系统数据进行完善，建立更加符合现实的

17、的模型，并针对其作出改进。7 感想徐博文：经过两周的课程设计，我收获颇丰，不仅提高了自己与人交往的能力，而且学到了很多实践知识，这是在课堂上学不到的，我们小组的组员都很给力，彼此相互帮助，很团结，对这次课程设计的，自我感觉良好，因为我们每一人都提出了关于改进的建议，虽然有的时候感觉有点力不从心，掌握的东西太少了，但是组内成员拧成一股绳，攻克了一个又一个的难关，对Emplant Simulation这个软件有了更深的掌握，这是我最大的收获。在此，非常感谢组内的成员，还有刘坚老师无微不至的指导，还有肯德基员工的配合。崔巍：经过了为期两周的生产系统建模与仿真的课程设计，我觉得我自己学到了不少东西。这

18、次的课程设计和以往的课程设计不同，我们不是在学校里边做，而是在外面的肯德基店里做，这就需要我们与店里的老板很好的沟通才能完成我们的工作，结果经过我们小组的努力，我们获得了老板的许可。这次的课程设计，由于我们以前没有接触过，是一个全新的问题，所以我们边做边发现问题，然后小组集体讨论解决问题，有了思路之后，我们就确定了分工，然后每个人就去完成自己的工作。在此过程中，我首先很好地完成了自己的工作，然后我从小组的讨论中也学到了一些东西，比如说一些做事情的流程，团队合作的重要性等；另外在最后的改善方案仿真过程中，我还完善了自己对plant simulation 软件的掌握程度，从与别人的合作中，找到自己

19、以前没有掌握的方面，然后进行了弥补。总之，很感谢之此课程设计，不仅给我们提供了解决问题的思路，还使我们所学的知识得以运用，增强了我们每个人的综合能力。我非常感谢刘老师对我们工作的帮助与支持，还有我们小组其他成员的配合。包远迪：从这次的课程设计中，我受益匪浅，首先是知识方面，这次的课程设计所涉及的面非常广，基本上涵盖了我大学时期的所学，在这最后的一次课程设计中，能把自己的知识实践出来，既巩固了所学的知识，又认识到了自己的不足，我觉得非常好。其次是团队合作方面，这次的课程设计采用小组分工的形式，使得我从小组的其他成员身上学习到了很多。这次的课程设计是大学时期最后一次课程设计，所以我们都很认真地完成

20、，但是由于时间的约束，其中也有不少的遗憾，总的来说，这次的课程设计非常成功。张超：这两周的课程设计，我感觉时间过得很快。为了收集数据，我们一组六个人在肯德基呆了很长时间，期间发生了一些事情。这次的课程设计，由于我们前期将它看得太简单，中期仿真时很难进行下去。在刘坚老师的建议下，我们经过讨论又新加了一些内容，虽然导致后期工作量的加大，但在小组的共同努力下，还是将其完成。总之，是在挫折中成长，这次真的学到了很多。詹秋平：本次课程设计中，我首先考虑到我们需要收集的数据“顾客到达时间间隔”较短，手工记录，误差大，所以我用VISUAL FOXPRO编写了一个小软件，方便快捷，精度高，这个过程中，我学会了综合运用学过的知识，并应该尽力发掘数据采集方法；在数据处理过程中，我首先是采用人工计算的方法，后来自己研究着使用minitab软件计算导出结果，省时省力，又能够得到比较理想的结果，总结以上两种方法，认为前一种方法，人工计算适合初期使用，而minitab则适合进行大批量计算或者数据验证；在建立模型的时候，我