We develop an analytical model to estimate the time a workpiece spends in both input and output queues in trip-based material handling systems. The waiting times in the input queues are approximated by M/G/1 queueing system and the waiting times in the output queues are estimated using the method discussed in Bozer, Cho, and Srinivasan [2]. The analytical results are tested via simulation experiment. The result indicates that the analytical model estimates the expected waiting times in both the input and output queues fairly accurately. Furthermore, we observe that a workpiece spends more time waiting for a processor than waiting for a device even if the processors and the devices are equally utilized. It is also noted that the expected waiting time in the output queue with fewer faster devices is shorter than that obtained with multiple slower devices.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권2호
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pp.489-497
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2000
The M/M/1 queue with impatient customers is studied. Impatient customers wait for service only for limited time K/0 and leave the system if their services do not start during that time. Notice that in the analysis of virtual waiting time, the impatient customer can be considered as the customer who enters the system only when his/her waiting time does not exceed K. In this paper, we apply martingale methods to the virtual waiting time and obtain the expected period from origin to the point where the virtual waiting time crosses over K or reaches 0, and the variance of this period. With this results, we obtain the expected busy period of the queue, the distribution, expectation and variance of the number of times the virtual waiting time exceeding level K during a busy period, and the probability of there being no impatient customers in a busy period.
We present a closed form approximate analytical model to estimate the expected waiting times for the storage and retrieval requests of an automated storage/retrieval (AS/R) system, assuming that the storage/retrieval (S/R) machine idles either at the rack or at the input/output point. The expected waiting times (and the associated mean queue lengths) can play an important role to decide whether the performance of a stable AS/R system is actually acceptable, to determine buffer size (or length) of the input conveyor, and to compute the number of the rack openings which is required to hold the loads which are requested by processing machines but waiting in the rack to be retrieved by the SIR machine. This model can be effectively used in the early design stage of an AS/R system.
We consider M/G/1 queue in which the customers are classified into n+1 classes by their impatience time. First, we analyze the model of two types of customers; one is the customer with constant impatience duration k and the other is patient customer. The expected busy period of the server and the limiting distribution of the virtual waiting time process are obtained. Then, the model is generalized to the one in which there are classes of customers according to their impatience duration.
Background : To shorten processing time for variety of medical affairs of the patient at the outpatient clinic of a big hospital is very important to qualify medical care of the patient. Therefore, patient's waiting time for medical examination is often utilized as a strong tool to evaluate patient satisfaction with a medical care provided. We performed this study to investigate factors delaying related with waiting time for medical examination. Methods : The data were collected from June 26 to July 30, 1999. A total 275 case of medical treatment and 5,634 patients who visited outpatient clinics of a tertiary hospital were subjected to evaluate the waiting time. The data were analyzed using frequency, t-test, ANOVA, $X^2$-test by SPSS Windows 7.5 program. Results : The mean patient's waiting time objectively evaluated ($30.9{\pm}33.9$ min) was longer than that subjectively by patient evaluated ($25.1{\pm}26.2$ min). Patient waiting time objectively evaluated was influenced by the starting time of medical examination, consultation hours, patients arriving time etc, as expected. The time discrepancy between two evaluations was influenced by several causative factors. Regarding the degree of patients accepted waiting time with the medical examination is 20 min. Conclusion : The results show that, besides the starting time of medical examination, consultation hours and patients arriving time, influence the patient's subjective evaluation of waiting time for medical examination and his satisfaction related with the service in the big hospital. In order to improve patient satisfaction related with waiting time for medical examination, it will be effective examination rather than to shorten the real processing time within the consultation room.
This study purported to evaluate the performance of the appointment system for outpatients in primary care dental clinic. The data of patients' time flow for 1,245 patients in Y Dental Clinic were collected for one month in 2002 and then analyzed. Specifically, the time periods of treatment and patients' waiting as well as rates of appointment and it's failure are estimated. The accuracy of expected treatment time period was also evaluated. The results showed that 72% of patients visited the clinic with appointments, and only 56% kept their appointments. The patient's waiting time period turned out to be 11 minutes in Y clinic. The expected treatment time period is turned out to be very important because they influence significantly on patient's waiting time period. Practically, the expected treatment time period should be overestimated about 9 minutes in general, and the characteristics of dentist, each patient's diagnosis and age need to be especially considered. Hospitals and clinics also need to make the systematic and detailed critical pathways for a variety of patient cases by analyzing the patients' treatment pattern. With the improved appointment systems, healthcare institutions will approach the goal of effective and efficient management of the institution and also satisfy their customers.
일반적으로 은행, 관공서, 병원과 같이 사람이 많은 장소에서는 대체로 고객에게 일정 시간의 대기시간이 요구되며, 이로 인해 고객의 방문 순서에 따라 고객 대기번호가 기재된 순번대기표를 뽑아 순번을 기다리게 된다. 이와 같은 방법에서는 대기 중인 고객은 현재 처리중인 대기 순서를 항상 확인해야 하므로 대기번호표시부가 보이는 장소 내에 있어야 하는 제약이 있어 다른 장소에서 별도의 업무를 볼 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문은 스마트폰을 이용한 대기번호를 발급하는 어플리케이션인 SmartQ 시스템을 개발하였다. SmartQ는 스마트폰을 이용하여 기존의 대기번호 발권기를 대체하여 편리하게 순번대기 서비스를 이용할 수 있도록 지원하며, 서비스 알림, 대기인원, 시간대별/업무별 예상대기시간 등을 실시간으로 제공한다.
주도로 차량 위주의 좌회전감응신호운영은 보행대기시간은 더 늘어날 수 있기 때문에 이는 보행자의 불편 또는 스트레스를 유발하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 좌회전감응신호 적용 전·후의 보행대기시간과 설문조사를 통해 보행자가 느끼는 스트레스를 살펴보았으며 이를 개선하기 위하여 보행자우선 감응신호 시뮬레이션(VISSIM) 분석을 하였다. 좌회전감응신호 적용 후 보행대기시간은 비첨두시간에 37% 증가했다. 설문 결과 보행대기시간이 길어졌다가 62.1%, 그 중 78%는 그로 인하여 스트레스를 받는거로 나타났다. 한편 보행자우선 감응신호 시뮬레이션(VISSIM) 분석 결과, 차량 통행속도는 1.07km/h(2.5%)로 소폭 감소한 반면 보행 평균대기시간은 15.51초(28%) 감소하여 크게 개선되었다. 따라서 보행자우선 감응신호는 보행 대기시간을 감소시켜 보행자 스트레스를 완화할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 초과확률 또는 비초과확률이 시간에 따라 변화한다는 비정상성을 가정하여 재현기간 산정에 대한 연구를 수행하였다. 비정상성을 고려한 2가지 재현기간 산정 방법에 대해 검토하고 비정상성 Gumbel 모형을 이용한 빈도해석을 수행하여 초과확률및 비초과확률을 구한 뒤비정상성을 고려한 재현기간 정의에따른 우리나라 재현기간의 변화에 대해서 살펴보았다. 적용 대상으로는 자료기간 30년 이상을 보유하면서 일 강우 자료의 경향성이 나타나는 서귀포, 인제, 제천, 구미, 문경, 거창 등 6개 지점을 선정하였다. 적용결과 비정상성을 고려한 재현기간 산정 시 기존의 재현기간 산정방법과는 재현기간이 다르게 산정됨을 알 수 있었고, 재현기간이 커질수록 정상성 가정하의 재현기간과 비정상성 가정하의 재현기간 값의 차이가 더 커지는 것으로 나타났다. 또한 비정상성을 고려한 재현기간의 2가지 정의 중 기대 대기시간(expected waiting time) 정의에 의한 방법이 기대 초과사상 수(expected number of exceedance event) 정의에 의한 방법보다 작은 재현기간이 산정 되었다.
본 연구는 일부 치과 의료소비자들의 대기시간에 대한 반응과 병원이미지 및 환자만족도와의 관계를 파악하여 의료서비스의 질적 대기환경관리를 위한 기초자료를 제공하고자 시도되었다. 연구대상은 치과 병 의원에 내원한 대기시간을 경험한 성인으로 하였고, 2016년 5월 16일부터 6월 18일까지 구조화된 무기명 자기기입식 설문조사를 실시하였다. 병원이미지는 장시간 대기 시 치과 의료기관 신뢰도 변화, 재이용의사 변화, 예약시스템, 환자만족도는 성별, 예상 대기시간설명, 장시간 대기 시 치과 의료기관 신뢰도 변화, 재이용의사 변화, 예약시스템과 관련이 있었다. 대기시간에 대한 긍정적 반응과 병원이미지, 환자만족도는 양의 상관관계로 나타났고, 부정적 반응은 병원이미지, 환자만족도와 음의 상관관계를 나타났으며, 병원 이미지와 환자만족도는 양의 상관관계를 나타냈다. 병원이미지 제고와 환자만족도 향상을 위한 실제적인 접근방안이 요구되며, 대기의 불안과 부정적 반응을 해소 할 수 있는 IT기술 및 여러 컨텐츠를 접목한 대기환경의 변화가 필요하다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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