Krzywa podaży: serwery dla Twojej restauracji

Podejmowanie decyzji biznesowych na podstawie danych

Ted Kwartler

Data Dude

Określenie odpowiedniej podaży dla zaspokojenia popytu

Podejście 1

Dane wejściowe

  • 100 połączeń w ciągu 30 minut
  • Czas transakcji: 5 minut

$$

Wyniki skrajne

  • 100 agentów
    • żaden klient nie czeka
    • 5 minut pracy na pracownika
    • 25 minut bezczynności pracowników
Podejmowanie decyzji biznesowych na podstawie danych

Określenie odpowiedniej podaży dla zaspokojenia popytu

Podejście 2

Dane wejściowe

  • 100 połączeń w ciągu 30 minut
  • Czas transakcji: 5 minut

$$

Wyniki skrajne

  • 1 agent
    • 94 klientów czeka
    • 30 minut nieprzerwanej pracy na pracownika
    • Część klientów rozłącza się! Stracona szansa!
Podejmowanie decyzji biznesowych na podstawie danych

Formuła Erlanga-C na ratunek

  • Cztery dane wejściowe
  • Zwraca wymaganą liczbę agentów/serwerów/pracowników

$$

Dane wejściowe Definicja Przykład
Wskaźnik Jak duży jest popyt? 100 połączeń na 30 min
Czas trwania Jak długo trwa obsługa 1 jednostki? 5 minut na połączenie
Cel Jak długo praca może czekać? Maksymalny czas oczekiwania: do 20 sekund
Cel obsługi Jaki odsetek jednostek musi być obsłużony w założonym czasie? 80% połączeń obsłużonych w ciągu 20 sekund
Podejmowanie decyzji biznesowych na podstawie danych

Matematyka? Kto ma na to czas

$$

Erlang-C

Podejmowanie decyzji biznesowych na podstawie danych

Balansowanie połączeń, czasu oczekiwania i obciążenia agentów

Dane wejściowe

  • 100 połączeń w ciągu 30 minut
  • Czas transakcji: 5 minut
  • Maksymalny czas oczekiwania: 20 sekund
  • 80% połączeń musi być odebranych w ciągu 20 sekund

Wyniki

Wyniki Erlanga

Podejmowanie decyzji biznesowych na podstawie danych

Pospiesz się i czekaj

Podejmowanie decyzji biznesowych na podstawie danych

Preparing Video For Download...