КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Розрахунок повної кількості приходів робітників у комору
Частота приходу двох робітників при 300 спостереженнях дорівнює 0,33 ´ ((1/300) ´ 100)), трьох – 1 ´((3/300 ´ 100)) Для визначення середньої кількості приходів в одиницю часу (l) обчислюється повна кількість приходів (N) як сума добутків кількості приходів (кількості робітників, що прийшли в комору) на кількість приходів, що спостерігається. Таким чином, середня кількість вимог на обслуговування, тобто середня кількість приходів в одиницю часу (l), складе
(1.35) Щоб визначити розподіл імовірностей для тривалості обслуговування при припущенні, що закон розподілу експонентний, обчислимо середню тривалість одного обслуговування (Тобсл) (вона дорівнює 1,6 хв.):
(1.36) Після цього можна встановити інтенсивність обслуговування (µ). У випадку, коли l < m, збільшення черги не виникає, тому що задоволення вимог відбувається не раніше їхнього надходження. У нашому прикладі l > m, (0,903 > 0,625) в коморі утвориться черга. Точно визначити величину черги як випадкову не можна. Можна обчислити ймовірність того, що в момент часу (t) черга буде характеризуватися числом вимог Рn (t):
(1.37) де Рn (t) – імовірність відсутності черги.
У тих випадках, коли s ³ 1, імовірність відсутності черги (s0) звичайно береться з графіків (у нашому прикладі s = 1,445). Для побудови таких графіків скористаємося таблицею значень Р0 для різних значень s і n (n – кількість комірників в інструментальній коморі). За даними табл. 1.11, у нашому випадку розглядається многолінійна система, коли n ³ 1 (кількість комірників перевищує одиницю). Таблиця 1.11 Значення Р0
Визначимо середній час чекання (Tс), що складається з середнього часу очікування обслуговування в черзі (Точ) і середнього часу обслуговування (Тобсл):
Тс = Точ + Тобсл. (1.38)
У тому випадку, коли в системі працює n комірників, середній час чекання в черзі визначиться за формулою:
при n = 2:
при n = 3: при n = 4:
Припустимо, що у робітника витрати від простоїв складають 5, а утримання комірника – 4 гр. од. за одиницю часу. За період часу Т в систему надходить T заявок, тобто 1,445 T заявок. Витрати внаслідок простою робітників при різному числі комірників, витрати на заробітну плату комірників, а також сумарні витрати і втрати наведені в табл. 1.12. Таблиця 1.12
Дата добавления: 2014-12-26; Просмотров: 381; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |