Kraus Lucie, xkral52 - Rozvozové časy - Monte Carlo

Zadání

• Název simulace: Rozvozové časy
• Předmět: 4IT495 Simulace systémů (LS 2013/2014)
• Autor: Lucie Kraus
• Typ modelu: Monte Carlo
• Provedeno v: MS Excel 2013

Definice problému

Jsme v situaci, kdy máme údaje z eshopu poskytující suroviny k vaření, který sám rozváží svým kurýrem po Praze objednávky. Zákazník si může vybrat během objednání rozvozový čas (interval 2 hodiny). Nabízené dny k analýze jsou pondělí až sobota (o neděli není z managementu eshopu zájem) a rozvozové časy jsou intervaly dvou hodin: 8-10, 10-12, 12-14, 14-16, 16-18, 18-20, 20-22.

Použitá výchozí data, pravděpodobnosti a pravděpodobnostní rozdělení vycházejí z reálných dat eshopu a dále se s nimi v simulaci pracuje.

Metoda

Tato simulace byla ideální pro metodu Monte Carlo (práce s čísly, nutnost nasimulovat každý den a každý rozvozový čas desetitisíckrát a více). Vypracovaná v prostředí MS Excel 2013.

Model

Listy modelu:

• Start - první list modelu s editovatelnými parametry modelu
• Mezivýpočty - list s přehledem a výpočtem dalších parametrů nutný pro další postup (pro standardního uživatele nejsou určeny k editaci)
• Výpočet obj - vygenerování přibližného počtu objednávek pro každý den
• Výpočet den obj - vygenerování počtu objednávek pro každý rozvozový čas (seskupeno podle dní)
• Výpočet náročnosti - výpočet náročnosti každého rozvozového času
• Výpočet nákladů - celkový výpočet všech nákladů
• Výstup - přehled matematických výpočtů
• Výsledek - grafické a zjednodušené znázornění výsledků

Výchozí data

V modelu se pracuje s několika proměnnými, které jsou dány informacemi extrahovanými přímo z reality (data z eshopu).

Počet objednávek pro jeden rozvozový den Níže zveřejněný graf zobrazuje dlouhodobý vývoj počtu objednávek pro každý rozvozový den. Z této reality lze vyčíst mnoho informací:

- v pondělí si velice málo lidí nechává přivést zboží (začátek týdne, stres, není čas vařit)

- vrchol objednacích termínů je středa a pátek

- obliba sobotního termínu před obědem a večeří

Graf ale není žádným pravděpodobnostním rozdělením (viz čtvrteční propad), tj tyto informace jsou poskytnuty jako základ pro výpočet střední hodnoty normálního rozdělení přímo pro každý den.

Vzdálenost ("Náročnost") Vzdálenost je potřeba pro výpočet variabilních nákladů jako benzin a hodiny práce. Graf z reality ukazuje, že takový vývoj má pravděpodobností rozdělení Beta. V modelu lze náročnost (vzdálenost) objednávek upravovat, například kdyby se eshop rozšířil i mimo Prahu do okolních vesnic atd, případně naopak zúžil svůj prostor.

Poptávka po rozvozových časech Graf zobrazuje současný vývoj poptávky po rozvozovém čase. Pracovní dny mají poptávku po rozvozových časech prakticky identickou, zatímco sobota má úplně jiné rozdělení (díky kterému nelze použít pravděpodobnostní rozdělení).

Editovatelné parametry

• Vzdálenost: Komplikovanost tras zadaná na stupnici 1 - 7 (jedna - velice jednoduchá, 7 - velice komplikovaná)
• Akce sleva na dopravu: Zadává se v % (akce 20% sleva = 80 Kč dopravné, 100% sleva = Kč dopravné, 0% sleva = 100 Kč dopravné)
• Průměrné náklady na 10 minut v autě (mezi 10 - 20 Kč)
• Náklady na 1h práce řidiče (0 - 200 Kč)
• Maximální nákladnost jedné objednávky: maximální přípustná nákladnost jedné objednávky po odečtení dopravného atd.

Výsledky

Výstupem je přehledná tabulka zobrazujicí rozvozové časy (zelené pozadí buňky), které nejsou prodělečné.

S výsledky simulace jde dále pracovat, avšak už záleží na v budoucnu stanoveném business modelu eshopu. Způsoby dalších interpretací výsledků jsou vlastně tři:

- eshop bude jezdit pouze v časech, které jsou ve výsledné tabulce zelené (tj. v nich nemá ztrátu)

- eshop sečte zisk a rozhodne se v případě "přebytečného" zisku dotovat další rozvozový čas, ten nejméně ztrátový

- eshop sečte zisk a rozhodne se v případě "přebytečného" zisku dotovat další rozvozový čas, avšak takový, který by se mu hodil pro zjednodušení administrativy. Tj v případě výsledku níže zobrazených:

Tabulka zobrazuje zeleně neprodělečné časy. Pokud bychom chtěli přijmout jeden ztrátový čas o hodnotě 50 (číslo určené vedením eshopu, ne modelem), máme na výběr celkem 6 možností (pondělí 10-12 a 18-20; úterý 18-20; pátek 8-10 a 20-22; sobota 18-20). Pokud se rozhodujeme pro zjednodušení administrativy, je nejchytřejší přijmnout ještě čas v pondělí 10-12, protože všechny ostatní dny v týdnu nejsou ztrátové a administrace eshopu bude jednodušší.

Zde se rozhodneme například rozdělit hodnotu 60.

Pokud se rozhodneme o co nejvíc termínů, výsledek bude takový (můžeme si vybrat ze soboty 10-12 nebo čtvrtka 18-20):

Pokud se ale rozhodneme o výsledek vhodnější pro administrativu (a výklad zákazníkům v objednacím systému), zvolíme takovýto výběr i když zbývá hodnota 5.