学校财务处排队系统的研究分析剖析.docx
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学校财务处排队系统的研究分析剖析
学校财务处排队系统研究分析
摘要:
由于学校财务处排队现象严重,本文就这个问题进行分析研究。
采集了顾客到达及服务数据,运用SPSS软件进行了数据分析,运用Flexsim软件进行仿真。
最后基于这些结果进行优化。
关键词:
财务处;排队论;仿真;优化
1前言
排队论(queuingtheory),或称随机服务系统理论,是通过对服务对象到来及服务时间统计研究,得出这些数量指标(等待时间、排队长度、忙期长短等)统计规律,然后根据这些规律来改进服务系统结构或重新组织被服务对象,使得服务系统既能满足服务对象需要,又能使机构费用最经济或某些指标最优。
它是数学运筹学分支学科。
也是研究服务系统中排队现象随机规律学科。
广泛应用于计算机网络,生产,运输,库存等各项资源共享随机服务系统。
针对武汉理工大学财务处排队现象严重问题,本文运用相关软件对此进行仿真及分析。
2财务处排队流程分析
财务系统(或称之为会计系统)是根据财务目标设立组织机构、岗位,配置管理权责和人员,对经营活动、财务活动进行反映、监督、控制、协调运作体系
学校财务系统主要处理教学科研经费、专项经费、维修经费等报账业务。
财务处现行排队系统分为现场排队和网上报账两个部分。
两个部分相互独立,由不同窗口处理,每天上午八点开始,会计们开始处理自己相关业务。
根据我们调查,每天财务处都会开通两个窗口来处理现场排队业务,而其他窗口处理网上报账和其他业务。
由于现场报账问题更为严重,本文主要以现场报账排队情况为研究对象。
现场报账流程主要是:
排队人首先刷校园卡、选择相关业务进入排队系统,系统会根据刷卡先后排出待处理人队列并显示在大厅LED屏上。
开通两个窗口会计会从队列开始叫号,系统拥有短信叫号功能,在刷卡时会预留下排队人手机号,在排队人之前队列人数小于十人时,系统会发出短信通知排队人。
也就是说排队人不必一直在大厅等候,从这个方面来讲财务排队系统是比较合理。
3数据采集及分析
财务处一周工作5天,从周一到周五,其中周一周二周三到达人数大致相等,周五接近周末,有两天不能办公,排队人数比较多,由于周四下午全校老师开会,所以周四人数相对较少。
本文采集是周四上午数据。
3.1分布检验
通常情况下,可以认为顾客随机到达服从泊松分布,笔者在周四上午采集了数据,对数据进行预处理得到如下图顾客到达数据,现对此数据进行分布检验。
采用KS法进行检验,KS法全称是Kolmogorov-Smirnov检验(柯尔莫哥洛夫-斯摩洛夫),用来检验你数据分布是不是符合一个理论已知分布。
(1)顾客到达检验
时间组距
到达人数
时间组距
到达人数
07:
00-07:
05
1
08:
51-08:
55
1
07:
06-07:
10
4
08:
56-09:
00
1
07:
11-07:
15
7
09:
01-09:
05
0
07:
16-07:
20
5
09:
06-09:
10
1
07:
21-07:
25
5
09:
11-09:
15
1
07:
26-07:
30
4
09:
16-09:
20
0
07:
31-07:
35
2
09:
21-09:
25
1
07:
36-07:
40
2
09:
26-09:
30
0
07:
41-07:
45
2
09:
31-09:
35
1
07:
46-07:
50
2
09:
36-09:
40
2
07:
51-07:
55
1
09:
41-09:
45
1
07:
56-08:
00
2
09:
46-09:
50
1
08:
01-08:
05
3
09:
51-09:
55
0
08:
06-08:
10
2
09:
56-10:
00
0
08:
11-08:
15
2
10:
01-10:
05
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20
2
10:
06-10:
10
1
08:
21-08:
25
1
10:
11-10:
15
0
08:
26-08:
30
3
10:
16-10:
20
0
08:
31-08:
35
1
10:
21-10:
25
0
08:
36-08:
40
1
10:
26-10:
30
0
08:
41-08:
45
1
10:
31-10:
35
0
08:
46-08:
50
0
10:
36-11:
00
0
首先画出到达人数直方图如下,接近泊松分布,然后再用软件进行检验。
本文运用SPSS软件进行数据分析,得出如下结果:
渐进显著性大于0.05,所以可以认为顾客得到达服从泊松分布。
样本均值可以作为整体期望估计,进而确定泊松分布参数λ。
分析样本得出每5分钟到达1.4773人,则可以计算得到每3.38分钟到达一人,即:
λ=0.29人/min
(2)服务时间检验
5~10
1
11~15
2
16~20
3
21~25
5
26~30
4
31~35
1
36~40
1
合计
17
服务时间检验及顾客到达检验相似。
窗口3
窗口4
25
40
19
9
21
34
15
21
14
29
27
20
30
24
23
26
18
渐进显著性大于0.05,所以可以认为顾客得到达服从指数分布。
μ值确定及λ确定相似,可以得出:
T=23.3μ=1/t=0.0429
4建模及仿真
本文采用Flexsim进行建模仿真
M/M/2/∞表示输入过程是Poisson流,服务时间服从负指数分布,系统有2个服务台平行服务,系统容量为无穷等待制排队系统。
该系统顾客到达服从泊松分布,处理时间服从指数分布所以可以采用M/M/2/∞模型。
模型设置
运用Flexsim进行仿真,用发生器代表顾客来源,暂存区代表顾客队列,处理器代表窗口。
本系统有一个来源一个队列,两个窗口,则可以得出如下结构。
(2)参数设置
发生器代表顾客到达:
顾客到达服从泊松分布,1/λ=3.38,设置参数如下
暂存区代表队列:
由于排队模型是M/M/2/∞,队列最长可以是无穷,所以可以设置暂存区容量足够大。
处理器代表窗口:
处理时间服从指数分布,t=1/μ=23.3,设置参数如下
(3)仿真模拟
对这个模型进行仿真,仿真时间为212分钟。
结果如下图所示,顾客总共到达62人,当前队长48人,平均等待时间69.1分钟。
排队现象比较严重,由于当天下午财务处不工作,剩余48人将得不到服务。
5改进方案
(1)增加窗口数
主要采用增开窗口方式进行改进。
首先运用WinQSB软件QueuingAnalysis模块对需要窗口数进行简单计算。
23.3/3.38=6.9
由于周四只有上午工作,所以窗口数必须超过6.9
窗口数
最大队长(人)
平均等待时间(分)
系统空闲率
7
28
97
0.021%
8
6.2
12.8
0.08%
当窗口数到达7时,处理能力已经超过顾客到达率。
为了兼顾效率及成本,在周四可以选择开放8个窗口,但是对于一周其他时间,由于下午财务处仍然在工作,而且经调查下午到达人数远远少上午,则可以选择少开一些窗口,在下午处理上午没有处理完人,没有必要使上午处理速度过大。
(2)其他问题及方法
在财务处观察时候,笔者还发现了很多其他问题。
财务处排队系统不仅仅只有现场排队一个,还有一个是网上报账系统,财务处18个窗口中向现场排队报账开放有2个,同时有很一些窗口也在工作,他们处理就是网上报账业务。
这里就存在一个问题,毫无疑问网上报账系统比现场报账更为方便,报账人无需到财务处办理,但是存在问题就是网上报账优先于现场报账,有很多窗口专门或优先处理网上报账,使得现场保障效率更为低下。
本文使用现场报账处理率其实是两天数据综合,由于在处理过程中会计会停下来花费很长时间处理其他事情,在财务处等一天也得不到很多数据,这样无法仿真,本文只能结合两天数据得到会计连续工作时处理率,用于仿真计算。
现在财务处这两套系统其实只是方便了老师,麻烦了帮老师报账学生。
对于这样情况,本文出解决方法是,把现场排队和网上排队合为一个系统,按照提交时间统一排队所有开放窗口同时处理这些业务。
也就是如下图系统:
这样系统更为公平,服务公平性是影响顾客满意感一个重要因素。
对顾客而言,在服务消费过程中等待往往是不可避免经历,但是如果明明不公平还要等待就会引发不满。
现行两个系统就是不公平两个系统,合二为一或许可以改变现状。
另外,如果要考虑插队现象,那可能要增加为三个发生器才能合理仿真。
还有就是这个系统叫号存在不合理之处,会计们为了提高自己业务量往往会大量提前叫号,就是同时叫十几个乃至更多人,被叫号人如果来得迟了就会被挤出队列,没有得到服务,但是会计仍然得到了业务量。
叫号方式应该改为电脑自动叫号,杜绝这些现象发生。
另外,还有一些问题如会计怠工现象,这些需要一个举报及公示系统来监督,从而提高整个系统效率。
小结
本文调查研究了学校财务处排队系统,调查了顾客到达和窗口处理数据,运用SPSS,minitab处理了数据,运用WinQSB计算排队,运用Flexsim进行仿真,最终得出了改进措施。
由于时间有限,调查数据并不是很多,如果出现特殊情况这个措施可能就户不会奏效。
并没有调查网上报账系统数据,如果要进一步调查,可以选择对网上系统分析并合并两个系统。
参考文献
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