Ühe suure jaekaubandusketi kodulehelt võib lugeda, et nutikassad muudavad Sinu igapäevaste ostude tegemise kiiremaks ja lihtsamaks. Tõsi, need, kes kasutavad nutikassat, läbivad seda oluliselt kiiremini, kuid palju kiidetud tehniline lahendus ei määra seal kiiruse tagamisel mingitki rolli.
Väite kinnitamiseks vaatame kiiruse hindamisel eelkõige kliendi perspektiivi. See, et kassapidaja töö teeb ära klient, ei muuda veel süsteemi kiiremaks. Klient peab ikka sama aja poes kulutama ja vahet ei ole, kes need kaubad lõpuks skannib. Lisaks tekib siin ka küsimus, kas klient üldse suudab seda teha kiiremini kui vilunud kassapidaja?
Ometigi kuulutavad kaubanduskeskused kui ühest suust, et nutikassad on kasvatanud kiirust. Kas on miskit, mis jääb selles loos meile kahe silma vahele?
Jah, jääb. Ja see miski on järjekord. Nimelt on nutikassa järjekord oluliselt kiirem kui tavakassa oma. Loogiline ju, mõtleb praegu nii mõnigi lugeja, kuna vaid osa inimesi kasutab nutikassasid (mõningatel andmetel ca 30% külastajatest), siis seal ongi lühemad järjekorrad, kah nüüd avastus.
Aga mis siis saab, kui lahendust hakkaks kasutama enamus kliente? Kas siis kaoks ka kiiruse efekt? Siiski mitte, nutikassa jääks endiselt oluliselt kiiremaks kui tavakassa. Kuidas nii?
Kohe selgitan. Tava- ja nutikassade järjekordade loogikas on oluline vahe. Kui igal üksikul tavakassal on oma järjekord, siis nutikassad (näiteks minule lähimas supermarketis on 6 iseteeninduskassat) jagavad ühte järjekorda.
Traditsiooniline ja iseteeninduse kassa erinevad oma järjekorra loogika poolest, millede läbimise kiirused on oluliselt erinevad
Tunduks justkui ebaoluline erinevus, kuid määrab süsteemi läbimisajas olulist rolli (eeldusel, et ajaline variatsioon klientide saabumisel kui ka teenindamisel eksisteerib). Tundub uskumatuna? Hästi, teeme arvutused, kui kaua peab klient ühte või teist süsteemi läbima.
Aluseks võtame järgnevad näitajad:
- Keskmine klientide arv tunni jooksul – 300 klienti
- Kassade arv – 6 tk
- Klientide saabumise tempo kassa kohta – 50 klienti tunnis
- Klientide teenindamise tempo kassa kohta – 55 klienti tunnis
- Keskmine tsükliaeg kliendi kohta – 0,0182 (1/55) tundi
Arvutused teeme Little’i seaduse ja selle tuletiste abil.
Tavakassade juhtum – igal oma järjekord (arvutused taandatud ühe kassa kohta)
Esmalt on meil vaja teada, mis on kassa hõivatuse määr.
u – hõivatus, koormatus (ing k utilization)
Ra – klientide saabumise keskmine tempo (klienti tunnis)
Rs – klientide teenindamise keskmine tempo (klienti tunnis)
Seejärel saame välja selgitada kassa kohta keskmise süsteemis oleva klientide hulga.
WIP – work in process, vooühikute arv süsteemis
u – hõivatus, koormatus (ing k utilization)
Kuna teame nüüd, kui palju on keskmiselt kliente järjekorras, siis saame välja selgitada ka läbimisaja (aeg, mis kulub kliendil järjekorras ja kassaoperatsioonide järel ootamisele).
LT – läbimisaeg
WIP – work in process, vooühikute arv süsteemis
Ra – klientide saabumise tempo (klienti tunnis)
Järelikult saame üsna lihtsalt ka teada, kui kaua peab klient järjekorrasabas seisma.
või
LTq – järjekorra läbimisaeg
WIP – work in process, vooühikute arv süsteemis
CT – keskmine tsükliaeg kliendi kohta
LT – läbimisaeg
Niisiis, saime teada, et eeltoodud parameetritel oleks järjekorras keskmiselt 10 klienti, kes peavad igaüks järjekorras seisma 10,9 minutit, millele lisandub veel kassaoperatsiooni aeg, ehk kokku 12 minutit.
Ilmselt ei ole algandmed need, millega poed igapäevaselt kokku puutuvad, kuid sel ei ole hetkel tähtsust, kuna kasutame samu numbreid võrdluseks ka iseteeninduskassa puhul.
Iseteeninduskassad jagatud järjekorraga (arvutused taandatud ühe kassa kohta)
Ka siin on meil vaja esmalt teada kassa hõivatust. Kuna alusandmed on samad, siis siin midagi ei muutu.
u – hõivatus, koormatus (ing k utilization)
Ra – klientide saabumise tempo (klienti tunnis)
Rs – klientide teenindamise tempo (klienti tunnis)
Jagatud järjekorra tõttu tuleb arvutada süsteemis olevat klientide hulka pisut täiustatud valemi järgi.
WIP – work in process, vooühikute arv süsteemis
u – hõivatus, koormatus (ing k utilization)
m – kassade hulk, mis jagavad ühte järjekorda
Kuna keskmine klientide arv ühe nutikassa kohta on 1,4 klienti, siis on ka järjekorras seismine ja kogu läbimisaeg sellevõrra väiksemad.
LTq – järjekorra läbimisaeg
u – hõivatus, koormatus (ing k utilization)
m – kassade hulk, mis jagavad ühte järjekorda
LT – läbimisaeg
WIP – work in process, vooühikute arv süsteemis
Ra – klientide teenindamise tempo (klienti tunnis)
Arvutused näitavad, et kahe erineva järjekorrasüsteemi läbimisajad on kardinaalselt erinevad: tavakassade puhul 12 minutit ja nutikassade korral, mis jagavad ühte järjekorda, vaid 1,7 minutit (85,8% väiksem tavakassast).
Miks üldse järjekord tekkis?
Hoolsam silm pani kindlasti arvutuste alusandmetest tähele, et keskmine klientide teenindamise tempo oli suurem kui nende süsteemi saabumise oma. Kas mitte ei peaks vastupidi olema, et järjekorrad tekiks?
Paraku see nii ei ole. Järjekorrad tekivad isegi siis, kui meil on piisavalt ressurssi peale tuleva töö menetlemiseks. See on järjekorrateooria üks üllatavamaid ja vastuolulisemaid aspekte, mida on lahanud nii inglise matemaatik sir John Kingman kui ka MIT-i õppejõud ja akadeemik John D. C. Little.
Järjekorrad tekivad süsteemi hõivatuse (ressursid on näiteks seatud viimsele piirile) ja variatsiooni tagajärjel. Viimase puhul näiteks kassasse tulevate klientide ajaline intervall on erinev või ostukorvi suurusest sõltuvalt varieerub ka kaupade skannimisaeg. Seda suurendavad omakorda igasugu tõrked (näiteks avastatakse, et klient unustab saalis puuviljad kaalumata vms).
Variatsioonile lisaks määrab järjekorra tekkimisel rolli ka hõivatuse tase, mida koormatum kassa on, seda raskem on välja tulla aega raisanud olukordadest (näiteks kompenseerida puuviljade kaaluma minemisest tekkinud ajakadu).
Millest tuleb kahe järjekorratüübi omavaheline suur vahe?
Tegelikult on kahe järjekorratüübi erinevusel väga lihtne vastus, mida selgitab diagrammina ka allolev Kingmani mudel. Ühine järjekord toimib kui amortisaator, mis tasandab variatsiooni ja võimaldab opereerida kõrge hõivatuse määra korral vähese WIP-iga (klientide arv järjekorras ja kassas).
Kui üks kassa jääb miskipärast toppama (triipkood vaja käsitsi sisse lüüa, hajameelne klient unustas puuvilju kaaluda, pereema kahe ostukäru ja viie sõnakuulmatu lapsega vms), siis järjekord liigub järgmise vabaneva kassa juurde (töö jaotamine nö vaba ressursi alusel).
Järelikult nutikassa ise oma tehnoloogilise lahendusega ei määra kiiruse kasvule praktiliselt üldse rolli. Tõtt öelda on nutikassa kiirusele isegi pärssiv, sest võib eeldada, et kliendid teostavad kassaoperatsioone suurema variatsiooni ja tsükliajaga kui kassapidajad. Suurem tsükliaeg ja variatsioon kasvatavad kassade hõivatust ning pikendavad järjekorda.
Olulist rolli kiiruses määrab hoopis mitme kassa peale jagatud üks järjekord, mis tasandab variatsiooni ning lühendab sellega läbimisaega. Nutikassa tehniline lahendus ise mängib suurt rolli aga tööjõukulude alandamises, kuna grupi peale vajatakse vaid ühte teenindajat. Kiirus ja tööjõukulude aspekt teevad sellest igati elegantse lahenduse.
Lõpetuseks mõtle, kuidas jaotatakse töid Sinu organisatsioonis? Kas kliendihaldurid jagunevad kindlate kliendisegmentide järgi või menetletakse klientide soove vaba ressursi alusel? Kas töökeskuses on toodetele määratud kindlad masinad või jagatakse ühte järjekorda? Kas kohvikus on igal kassal oma või ühine järjekord?
