Optimalizace zaměstnanců McDonald's (Simprocess) - Revision history

Xzukm00 at 21:06, 14 June 2017

2017-06-14T21:06:39Z

Xzukm00 at 21:06, 14 June 2017

2017-06-14T21:06:04Z

Xzukm00 at 21:05, 14 June 2017

2017-06-14T21:05:30Z

Xzukm00 at 21:04, 14 June 2017

2017-06-14T21:04:09Z

Xzukm00 at 20:52, 14 June 2017

2017-06-14T20:52:16Z

Show changes

Xzukm00 at 20:12, 14 June 2017

2017-06-14T20:12:00Z

Xzukm00 at 19:46, 14 June 2017

2017-06-14T19:46:39Z

Xzukm00 at 18:43, 14 June 2017

2017-06-14T18:43:07Z

Xzukm00 at 18:42, 14 June 2017

2017-06-14T18:42:30Z

Xzukm00 at 18:41, 14 June 2017

2017-06-14T18:41:48Z

@@ Line 349: / Line 349: @@
 =Závěr=
-Z výsledků simulací je patrné, že základem je dostatečně obsazená směna. Pokud budu vycházet z předpokladu, že na směně je dostatek zaměstnanců, nejvhodnější řešení představuje simulace č. 2, kde jsou celkové časy čekání nejkratší (i když pouze v malém měřítku).
+Z výsledků simulací je patrné, že základem je dostatečně obsazená směna. Pokud budu vycházet z předpokladu, že na směně je dostatek zaměstnanců, nejvhodnější řešení představuje '''simulace č. 2''', kde jsou celkové časy čekání nejkratší (i když pouze v malém měřítku).
 I přes možnost reálného využití simulace v praxi musím konstatovat, že do simulace nebylo možné zahrnout některé faktory, se kterými se na směnách potýkáme na denní bázi, např. úroveň vytrénovanosti zaměstnanců, jejich zkušenosti, znalost jednotlivých stanovišť. Tyto faktory často rozmístění směny výrazně ovlivní - zkušenější zaměstnanec je schopen pracovat rychleji a lépe než nový zaměstnanec; zároveň dochází také k situaci, kdy zaměstnanci neovládají veškerá stanoviště, a vedoucí směny je tak nucen stanoviště obsadit dle jejich znalostí. Rozdíly mezi jednotlivými simulacemi jsou sice minimální, ale vzhledem k těmto vlivům může být optimální rozmístění rozhodující.

@@ Line 237: / Line 237: @@
 Je patrné, že časy čekání na kompletaci a výdej jsou minimální; celkové doby čekání jsou absolutně nižší než v prvním případě, což je dáno lepším obsazením jednotlivých stanovišť. Zároveň nejdelší čas čekání je zastoupen u produktů linie MFY - v dalším kroku tedy přemístím zaměstnance tak, abych podpořila tento úsek na úkor zaměstnanců, kteří objednávky kompletují.
-==Simulace č. 2 - posílení MFY
+==Simulace č. 2 - posílení MFY==
 *Produkce MFY - 9 zaměstnanců

@@ Line 350: / Line 350: @@
 =Závěr=
 Z výsledků simulací je patrné, že základem je dostatečně obsazená směna. Pokud budu vycházet z předpokladu, že na směně je dostatek zaměstnanců, nejvhodnější řešení představuje simulace č. 2, kde jsou celkové časy čekání nejkratší (i když pouze v malém měřítku).
 I přes možnost reálného využití simulace v praxi musím konstatovat, že do simulace nebylo možné zahrnout některé faktory, se kterými se na směnách potýkáme na denní bázi, např. úroveň vytrénovanosti zaměstnanců, jejich zkušenosti, znalost jednotlivých stanovišť. Tyto faktory často rozmístění směny výrazně ovlivní - zkušenější zaměstnanec je schopen pracovat rychleji a lépe než nový zaměstnanec; zároveň dochází také k situaci, kdy zaměstnanci neovládají veškerá stanoviště, a vedoucí směny je tak nucen stanoviště obsadit dle jejich znalostí. Rozdíly mezi jednotlivými simulacemi jsou sice minimální, ale vzhledem k těmto vlivům může být optimální rozmístění rozhodující.
 Z mého hlediska pro mě byla simulace velmi přínosná, zejména díky možnosti vidět reálný dopad na celý systém, pokud extrahuji od výše uvedených faktorů - klíčovým místem celého systému je '''kompletace a výdej''', jeho posílení/oslabení mělo v každé simulaci výrazný vliv na celkovou dobu čekání; v reálné praxi se ale často setkávám s případy, kdy manažer preferuje oslabení tohoto stanoviště za účelem podpory ostatních úseků. Produkty jsou sice připraveny rychleji, ale jejich kvalita klesá, protože k zákazníkům se dostanou s větším časovým zpožděním.

@@ Line 324: / Line 324: @@
 |-
 | Příprava produktů MFY
-| 0,
+| 0,220
+|469
 |-
 | Příprava produktů BCU
-|0,
+|0,226
-|437
+|352
 |-
 | Příprava produktů FFP
-|0,
+|0,204
-|459
+|457
 |-
 | Kompletace objednávky
-| 0,
+| 0,011
-|6
+|65
 |-
 | Čekání na zákazníka
-| 0,
+| 0,012
-|6
+|66
 |}
 =Závěr=
-Z výsledků simulací je patrné, že základem je dostatečně obsazená směna. Pokud budu vycházet z předpokladu, že na směně je dostatek zaměstnanců, nejvhodnější řešení představuje simulace č. 4, kde jsou celkové časy čekání nejkratší.
+Z výsledků simulací je patrné, že základem je dostatečně obsazená směna. Pokud budu vycházet z předpokladu, že na směně je dostatek zaměstnanců, nejvhodnější řešení představuje simulace č. 2, kde jsou celkové časy čekání nejkratší (i když pouze v malém měřítku).
-I přes možnost reálného využití simulace v praxi musím konstatovat, že do simulace nebylo možné zahrnout některé faktory, se kterými se na směnách potýkáme na denní bázi, např. úroveň vytrénovanosti zaměstnanců, jejich zkušenosti, znalost jednotlivých stanovišť. Tyto faktory často rozmístění směny výrazně ovlivní - zkušenější zaměstnanec je schopen pracovat rychleji a lépe než nový zaměstnanec; zároveň dochází také k situaci, kdy zaměstnanci neovládají veškerá stanoviště, a vedoucí směny je tak nucen stanoviště obsadit dle jejich znalostí.
+I přes možnost reálného využití simulace v praxi musím konstatovat, že do simulace nebylo možné zahrnout některé faktory, se kterými se na směnách potýkáme na denní bázi, např. úroveň vytrénovanosti zaměstnanců, jejich zkušenosti, znalost jednotlivých stanovišť. Tyto faktory často rozmístění směny výrazně ovlivní - zkušenější zaměstnanec je schopen pracovat rychleji a lépe než nový zaměstnanec; zároveň dochází také k situaci, kdy zaměstnanci neovládají veškerá stanoviště, a vedoucí směny je tak nucen stanoviště obsadit dle jejich znalostí. Rozdíly mezi jednotlivými simulacemi jsou sice minimální, ale vzhledem k těmto vlivům může být optimální rozmístění rozhodující.
-Z mého hlediska pro mě byla simulace velmi přínosná, zejména díky možnosti vidět reálný dopad na celý systém, pokud extrahuji od výše uvedených faktorů - klíčovým místem celého systému je kompletace a výdej, jeho posílení/oslabení mělo v každé simulaci výrazný vliv na celkovou dobu čekání; v reálné praxi se ale často setkávám s případy, kdy manažer preferuje oslabení tohoto stanoviště za účelem podpory ostatních úseků. Produkty jsou sice připraveny rychleji, ale jejich kvalita klesá, protože k zákazníkům se dostanou s větším časovým zpožděním.
+Z mého hlediska pro mě byla simulace velmi přínosná, zejména díky možnosti vidět reálný dopad na celý systém, pokud extrahuji od výše uvedených faktorů - klíčovým místem celého systému je '''kompletace a výdej''', jeho posílení/oslabení mělo v každé simulaci výrazný vliv na celkovou dobu čekání; v reálné praxi se ale často setkávám s případy, kdy manažer preferuje oslabení tohoto stanoviště za účelem podpory ostatních úseků. Produkty jsou sice připraveny rychleji, ale jejich kvalita klesá, protože k zákazníkům se dostanou s větším časovým zpožděním.
 =Soubory ke stažení=

@@ Line 48: / Line 48: @@
 |Příprava
 |Kuchyň - 1 linie
-|3
+|4
 |-
 |Kompletace
@@ Line 55: / Line 55: @@
 |}
-Kapacita jedné kuchyňské linie jsou 3 zaměstnanci, při 4 liniích je tedy maximální kapacita celé kuchyně 12 zaměstnanců.
+Kapacita jedné kuchyňské linie jsou 3 zaměstnanci, při 4 liniích je tedy maximální kapacita celé kuchyně 16 zaměstnanců.
-Simulace zachycuje 8 hodinový úsek 11-19, kdy je provoz restaurace nejsilnější; simulace abstrahuje od ranních a nočních hodin, které jsou provozně specifické (zaměstnanci jsou využíváni i na ostatní aktivity mimo přípravy jídel, např. úklid, doplňování surovin apod., cílem tedy není nejkratší možné obsloužení zákazníka s využitím všech dostupných zdrojů). Množství dostupných zaměstnanců v toto časové období pro tyto úseky je vždy minimálně 14 pro každý den.
+Simulace zachycuje 8 hodinový úsek 11-19, kdy je provoz restaurace nejsilnější; simulace abstrahuje od ranních a nočních hodin, které jsou provozně specifické (zaměstnanci jsou využíváni i na ostatní aktivity mimo přípravy jídel, např. úklid, doplňování surovin apod., cílem tedy není nejkratší možné obsloužení zákazníka s využitím všech dostupných zdrojů). Množství dostupných zaměstnanců v toto časové období pro tyto úseky je vždy minimálně 22 pro každý den.
 =Metoda=
@@ Line 192: / Line 192: @@
 Z výše uvedených výsledků je patrné na první pohled, že minimální počet zaměstnanců na směně není dostatečný, protože časy čekání překračují na všech výrobních úsecích únosnou dobu; výchozí počet vychází z minimálního počtu, při kterém jsou stanoviště otevřena, nicméně při takto vysokém plánovaném počtu produktů je směna standardně obsazena větším počtem zaměstnanců. Pokud by nastala současná situace při aktuálním obsazení stanovišť, i přes relativně rychlou výrobu by požadavky zůstávaly dlouhou dobu. Ve druhé fázi tedy doplním stanoviště dle standardního počtu zaměstnaců přes provozní špičku.
-==Doba čekání - doplnění zaměstnanců==
+==Simulace č. 1 - doplnění zaměstnanců==
 Jak jsem zmínila výše, v dalším kroku doplním počet zaměstnanců při zachování maximálních kapacit stanovišť, a to následovně:
@@ Line 199: / Line 199: @@
 *Produkce BCU - 4 zaměstnanci
 *Produkce FFP - 2 zaměstnanci
-*Kompletace objednávek a výdej - 6 zaměstnanců
+*Kompletace objednávek a výdej - 8 zaměstnanců
 Výsledky jsou uvedeny v následující tabulce:
 =Závěr=
+Z výsledků simulací je patrné, že základem je dostatečně obsazená směna. Pokud budu vycházet z předpokladu, že na směně je dostatek zaměstnanců, nejvhodnější řešení představuje simulace č. 4, kde jsou celkové časy čekání nejkratší. Vzhledem k reálným datům a výsledkům s vypovídající hodnotou mohu konstatovat, že simulace je využitelná pro praktické otestování rozmístění směny na restauraci.
 =Soubory ke stažení=
 Na tomto odkazu je možné nalézt zdrojový soubor pro simulaci s výchozím nastavením - [[File:Mcd.spm]]
 --[[User:Xzukm00|Xzukm00]] ([[User talk:Xzukm00|talk]]) 21:58, 9 June 2017 (CEST)

@@ Line 40: / Line 40: @@
 |Příprava
 |BCU
-|3
+|4
 |-
 |Příprava
 |FFP
-|1
+|2
 |-
 |Příprava
@@ Line 52: / Line 52: @@
 |Kompletace
 |Runner
-|9
+|10
 |}
@@ Line 79: / Line 79: @@
 Zdroje představují zaměstnanci na jednotlivých stanovištích, jako výchozí jsou nastavena následující obsazení stanovišť (minimální obsazení směny):
-*BCU - 2 zaměstnanci
+*BCU - 3 zaměstnanci
 *FFP - 1 zaměstnanec
 *Kuchyň - 6 zaměstnanců
-*Runner - 4 zaměstnanci
+*Runner - 5 zaměstnanců
 ===SN#===
@@ Line 114: / Line 114: @@
 Průměrná doba výroby produktu vychází z dat, která jsem získala z pokladního systému restaurace (report poskytuje průměrné časy obsluhy v sekundách pro každou linii za vybraný den); vzorek reportu, ze kterého jsem vycházela, se nachází na obrázku vedle a na jeho základě jsem stanovila údaje takto (od průměrných dat z reportu o délce přípravy produktu bylo zároveň nutné odečíst průměrný čas, po který zákazník objednávku vytváří):
-*doba přípravy produktů na '''MFY''' =  exponenciální rozdělení se střední hodnotou 61
+*doba přípravy produktů na '''MFY''' =  exponenciální rozdělení se střední hodnotou 48
-*doba přípravy produktů na '''BCU''' = exponenciální rozdělení se střední hodnotou 74
+*doba přípravy produktů na '''BCU''' = exponenciální rozdělení se střední hodnotou 34
 *doba přípravy produktů na '''FFP''' = exponenciální rozdělení se střední hodnotou 10
@@ Line 124: / Line 124: @@
 ===Proces Kompletace objednávky===
-Tento proces zahrnuje kompletaci objednávky runnery ve výdejové zóně; jakmile jsou připraveny veškeré produkty objednávky, runner zahájí přípravu. Průměrná doba kompletace opět odpovídá exponenciálnímu rozložení se střední hodnotou 9 sekund.
+Tento proces zahrnuje kompletaci objednávky runnery ve výdejové zóně; jakmile jsou připraveny veškeré produkty objednávky, runner zahájí přípravu. Průměrná doba kompletace opět odpovídá exponenciálnímu rozložení se střední hodnotou 7.
 [[File:proces3.png|centre|650 px]]
@@ Line 142: / Line 142: @@
 !|Průměrný čas řešení požadavku (v sekundách)
 !|Počet případů (za 8 hod)
 |-
 | Příprava produktů MFY
 | 61,2
 | 2135
 |-
 | Příprava produktů BCU
 | 57,6
 | 1558
 |-
 | Příprava produktů FFP
 | 10,8
 | 2243
 |-
 | Kompletace objednávky
 | 7,2
 | 5936
 |-
 | Čekání na zákazníka
 | 14,4
 |5936
 |}
 Z výše uvedeného je vidět, že průměrná délka řešení požadavku skutečně odpovídá realitě (datům z reportů); příležitost vidím ve faktu, že SIMPROCESS ukazuje veškeré časové úseky pouze v hodinách, a proto bylo nutné převést přepočet na sekundy (vzhledem k zaokrouhlení nebylo možné zjistit přesný čas řešení požadavku.
 =Závěr=

@@ Line 175: / Line 175: @@
 =Soubory ke stažení=
-Na odkazu [[[File:mcd.spm]] zde] je možné nalézt zdrojový soubor pro simulaci s výchozím nastavením.
+Zde je možné nalézt zdrojový soubor pro simulaci s výchozím nastavením - [[File:Mcd.spm]]
 --[[User:Xzukm00|Xzukm00]] ([[User talk:Xzukm00|talk]]) 21:58, 9 June 2017 (CEST)