טור על תור

 

מאת: מיכאל ניר

 

אנו מוקפים בתורים, בחלקם אנו ממתינים בפועל וחלקם תורים ווירטואליים. איך שלא נסתכל, תורים הם המציאות או אם תרצו הקללה של העשורים האחרונים; התמודדות יום יומית עם תורים הנה מנת חלקינו;

אנו ממתינים לרמזורים, לבנק ולקולנוע. בעבודה. מסמכים, שהגשנו לאישור הרכש ממתינים לסבב אישורים, רכיבים ברצפת הייצור ממתינים לעיבוד בין עשרות מכונות. שרשרת האספקה מורכבת בעיקרה מתורים; התכניות שהגשנו לאישור ממתינות לבדיקה של מהנדס החשמל, לאחר מכן מהנדס התכן ועוד ועוד.

מחקרים מראים, כי מעל 95% מזמן שהייה של מוצר במערכת מבוזבז על המתנה בתורים. במילים אחרות, עבור כל יום בו המוצר מקבל ערך בתהליך הייצור הוא ממתין כתשעה וחצי ימים בתורים; כאשר אנו מתחייבים ללקוחותינו כי נספק את המוצר בתוך חודשיים אנו בעצם מתחייבים כי, במקרה הטוב, נעבוד בפועל על המוצר חמישה ימים ובשאר הזמן נהיה עסוקים בלהעביר אותו מתור לתור, ממערכת אחת לשנייה… 

לעיתים, אנו נאלצים לבחור בין ההמתנה בתור לבין עזיבתו; את ההחלטה אנו מקבלים לפי תחושות בטן, הזמן הפנוי שהקצבנו למשימה, חשיבות השירות אותו אנו דורשים וסבלנות פנימית המאפיינת כל אחד מאיתנו.

האם להמתין למענה הטלפוני עד לקבלת השירות, כמה זמן נעמוד בבנק עד שיתפנה היועץ, מהו התאריך בו נוכל לספק את המוצר ללקוח, מה היקף המלאי בתהליך לפני המכונות, ליד איזה דלת כדאי לעמוד ברציף כדי להשיג מקום ישיבה ברכבת?

על מנת לקבל החלטה מושכלת, עלינו, כלקוחות בסביבה העסקית והאישית, להבין את התהליכים הפועלים בתורים.

אך לצערנו, תורים הם תופעה מורכבת לחישוב ולניתוח. המחקר בתחום התורים עושה שימוש במודלים מתמטיים על מנת להעריך משתנים המאפיינים כל תור ותור. חברות גדולות, ארגונים לוגיסטיים גדולים, וצבאות, ממדלים את התורים באמצעות תוכנות ייעודיות המספקות תשובות למגוון השאלות שהצגנו למעלה.

 

בהנחה שהשאלה המשמעותית ביותר עבורנו הנה – כמה זמן עוד נמתין ? – האם ישנה תשובה פשוטה שאינה מצריכה ניתוח מעמיק של התור?

למזלנו  עומד לרשותנו עיקרון פשוט, מעין כלל אצבע – Snap Shot Principle.

 

את עיקרון ה"Snap Shot" הגו מהנדסים בחברת הטלפוניה "בל" בשנות השמונים של המאה הקודמת. זהו עיקרון מבריק היכול לעזור לאמוד זמן של תורים כהרף עין:

נאמר שאתם מגיעים לדואר ואתם מעוניינים לדעת מהו הזמן שתמתינו בתור. ממבט קצר על הסניף אתם מקבלים את התמונה הבאה: בסניף 12 אנשים הממתינים בתור לשלוש עמדות שירות, עמדות השירות שונות זו מזו, חלק מהלקוחות מטופלים בעמדה אליה הגיעו, מקצתם מופנים מעמדה לעמדה ומקצתם ניגשים לתור נוסף לקבלת חבילות. חישוב של זמן ההמתנה המדויק עבור מערכת תורים מורכבת כזו בדרכים קונבנציונאליות עשוי לארוך לכם הרבה זמן (יותר מאשר ההמתנה עצמה). כאן בא לעזרתנו ה-Snap Shot Principle ; על מנת לאמוד את זמן ההמתנה הצפוי, כל שיש לעשות הוא לשאול את הראשון בתור (עם קבלתו לשירות) מה משך הזמן שהמתין במערכת – משך זמן זה הנו קירוב טוב של זמן ההמתנה הצפוי לכם עד לקבלת השירות.

העיקרון דומה במקצת לחוק ליטל:

(ראה http://www.sapir-cs.com/December_2006.htm) – אך שונה, בכך שאין הוא מצריך קבלת נתונים כלשהם על המערכת, קל מאוד לחישוב וכל שנדרש הוא שמערכת התורים תהיה עמוסה בלקוחות.

יישום העיקרון רלבנטי לכל מערכת ארגונית של תורים והערכת זמני המתנה – למשל זמן טיפול בפרויקט עבור משאב עמוס ביותר; זמן סבב אישורים בין מנהלים; זמן מענה לפנייה כלשהי.

ככלל יישום העיקרון יכול לחסוך סימולציות יקרות, חישובים מסובכים ולהעניק אומדן מספיק מקיף לפתרון בעיות בשרשרת האספקה, רצפת הייצור, מערכות שירות ועוד.

לדוגמא: יישום לעיקרון במערכות שירות טלפוניות; המערכת הממוחשבת מודיעה לנו שאנו מספר X בתור וזמן ההמתנה הממוצע הנו Y דקות; ה-Y מחושב באופן הבא: המערכת עוקבת אחר זמן ההמתנה של כל לקוח ומחשבת את (Y) ממוצע זמן ההמתנה של Z לקוחות אחרונים. המערכת מעדכנת את Y כל פעם שלקוח יוצא מהתור. המערכת 'טועה' כאשר אין הרבה לקוחות במערכת, או כאשר יש שינויים חדים באופי השירות: הקטנה או הגדלה של מספר נותני השירות, נפילת קווים, סוף או תחילת יום עבודה וכדומה. המערכת צודקת ברוב המקרים האחרים – נסו ותיווכחו!

לסיכום: כמו שלגיבור הסרט "מטריקס" "נופל האסימון" כאשר בסיום הסרט הוא מצליח לראות את הקוד המפעיל את העולם; כך עקרון ה- Snap Shot תורם ליכולת שלנו לנתח את התור במהירות ומשפר את ההבנה שלנו בתחום התורים. באמצעותו אנו יכולים לשלוט בזמן שלנו ולהחליט האם להמתין בתור, או בפעם הבאה שעונה לנו מענה קולי פשוט – "להפיל לו את האסימון".

 

קישורים רלבנטים באתר: