TEORIA KOLEJEK
TEORIA KOLEJEK
MODELE MASOWEJ
MODELE MASOWEJ
OBSŁUGI
OBSŁUGI
Teoria masowej obsługi, zwana także teorią
Teoria masowej obsługi, zwana także teorią
kolejek, zajmuje się budową modeli
kolejek, zajmuje się budową modeli
matematycznych, które można
matematycznych, które można
wykorzystać w racjonalnym zarządzaniu
wykorzystać w racjonalnym zarządzaniu
dowolnymi systemami działania,
dowolnymi systemami działania,
zwanymi systemami masowej obsługi.
zwanymi systemami masowej obsługi.
Przykładami takich systemów są: sklepy,
Przykładami takich systemów są: sklepy,
porty lotnicze, podsystem użytkowania
porty lotnicze, podsystem użytkowania
samochodów przedsiębiorstwa
samochodów przedsiębiorstwa
transportowe, podsystem obsługiwania
transportowe, podsystem obsługiwania
obrabiarek itp
obrabiarek itp
.
.
Jakie czynniki wpływają na czas
Jakie czynniki wpływają na czas
spędzony w kolejce i liczbę ludzi
spędzony w kolejce i liczbę ludzi
stojących w kolejce?
stojących w kolejce?
W
jakich
warunkach
możemy
W
jakich
warunkach
możemy
mówić o średnim czasie spędzonym
mówić o średnim czasie spędzonym
w kolejce lub średniej liczbie ludzi
w kolejce lub średniej liczbie ludzi
stojących w kolejce?
stojących w kolejce?
Dlaczego brak stabilności pogarsza
Dlaczego brak stabilności pogarsza
wydajność systemu kolejkowego?
wydajność systemu kolejkowego?
Czy można łatwo ustalić średni czas
Czy można łatwo ustalić średni czas
spędzony w kolejce do punktu
spędzony w kolejce do punktu
kontroli na lotnisku lub okienka w
kontroli na lotnisku lub okienka w
banku?
banku?
Na czas spędzony w kolejce
Na czas spędzony w kolejce
wpływają
trzy
podstawowe
wpływają
trzy
podstawowe
czynniki:
czynniki:
Liczba obsługujących.
Liczba obsługujących.
Im więcej obsługujących, tym
Im więcej obsługujących, tym
krótszy średni czas oczekiwania w
krótszy średni czas oczekiwania w
kolejce i tym mniejsza liczba ludzi
kolejce i tym mniejsza liczba ludzi
stojących w kolejce.
stojących w kolejce.
Na czas spędzony w kolejce
Na czas spędzony w kolejce
wpływają trzy podstawowe czynniki:
wpływają trzy podstawowe czynniki:
Wartość
średnia
i
odchylenie
Wartość
średnia
i
odchylenie
standardowe
odstępów
między
standardowe
odstępów
między
kolejnymi klientami – czas między
kolejnymi klientami – czas między
przejściami. Jeśli średni czas między
przejściami. Jeśli średni czas między
przejściami wzrasta, liczba przyjść
przejściami wzrasta, liczba przyjść
maleje,
co
oznacza
skrócenie
maleje,
co
oznacza
skrócenie
kolejek i krótszy czas spędzany w
kolejek i krótszy czas spędzany w
kolejce.
kolejce.
Na czas spędzony w kolejce
Na czas spędzony w kolejce
wpływają
trzy
podstawowe
wpływają
trzy
podstawowe
czynniki:
czynniki:
Wartość średnia i odchylenie
Wartość średnia i odchylenie
standardowe czasu potrzebnego
standardowe czasu potrzebnego
do obsługi klienta. Jeśli średni
do obsługi klienta. Jeśli średni
czas obsługi wzrasta, powoduje to
czas obsługi wzrasta, powoduje to
wzrost średniego czasu pobytu
wzrost średniego czasu pobytu
klienta w systemie i liczby
klienta w systemie i liczby
obecnych w nim klientów.
obecnych w nim klientów.
W systemie masowej obsługi mamy do czynienia z
napływającymi w miarę upływu czasu zgłoszeniami 1
(np. uszkodzony pojazd, klient, statek), z kolejką
obiektów 2 oczekujących na obsługę oraz za
stanowiskami
obsługi
3
(np.
stanowiska
diagnozowania pojazdu, sprzedawca, stanowisko
wyładunku).
Rozróżnia się systemy masowej obsługi:
- z oczekiwaniem;
- bez oczekiwania.
W SMO z oczekiwaniem zgłoszenie (obiekt zgłoszenia)
oczekuje w kolejce na obsługę, zaś w systemie bez
oczekiwania, wszystkie stanowiska obsługi są zajęte i
obiekt zgłoszenia wychodzi z systemu nie obsłużony.
Koszty
Koszty
$
Poziom obsługi
Całkowity
Obsługi
Niezadowolenia klienta
Klient
Ładune
k
Przybyc
ie
Do
system
u
...
Kolejka
Stan.
Obsł.
Kolejka
Stan.
Obsł.
...
Kolejka
Stan.
Obsł.
Stan.
Obsł.
Stan.
Obsł.
Kolejka
Kolejka
...
...
...
Stan.
Obsł.
Stan.
Obsł.
Charakterystyki
Charakterystyki
–
procent czasu zajętości wszystkich stanowisk obsługi
procent czasu zajętości wszystkich stanowisk obsługi
–
prawdopodobieństwo, że system nie jest pusty
prawdopodobieństwo, że system nie jest pusty
–
średnia liczba klientów czekających
średnia liczba klientów czekających
–
średnia liczba klientów czekających i obsługiwanych
średnia liczba klientów czekających i obsługiwanych
–
średni czas czekania
średni czas czekania
–
średni czas czekania i obsługi
średni czas czekania i obsługi
–
prawdopodobieństwo, że przybywający klient czeka
prawdopodobieństwo, że przybywający klient czeka
–
prawdopodobieństwo, że n klientów jest w systemie
prawdopodobieństwo, że n klientów jest w systemie
Proces wejściowy
Proces wejściowy
intensywność strumienia wejściowego
intensywność przybywania;
liczba klientów-trend;
czas czekania na klienta.
Proces obsługi
Proces obsługi
Czas obsługi (bez czasu czekania w
Czas obsługi (bez czasu czekania w
kolejce)
kolejce)
Rozkład czasu obsługi np.. wykładniczy:
P
for
(
)
,
t T t
e dx e
e
t t
x
t
t
ut
t
1
2
1
2
1
2
1
2
intensywność obsługi
średni czas obsługi 1/
Stan stabilny systemu
Stan stabilny systemu
= średni czas spędzony przez klienta w
= średni czas spędzony przez klienta w
systemie
systemie
= średni czas spędzony przez klienta w
= średni czas spędzony przez klienta w
kolejce
kolejce
= średnia liczba klientów w systemie
= średnia liczba klientów w systemie
= średnia liczba klientów czekających
= średnia liczba klientów czekających
w kolejce
w kolejce
q
w
q
w
W
W
L
L
q
L
=(1/średni czas między
=(1/średni czas między
przyjściami)* W
przyjściami)* W
L
=(1/średni czas między przyjściami)*
=(1/średni czas między przyjściami)*
q
w
q
w
q
L
(1/średni czas obsługi) * (liczba
(1/średni czas obsługi) * (liczba
obsługujących)>(1/(średni czas
obsługujących)>(1/(średni czas
miedzy przyjściami))
miedzy przyjściami))
Notacja
Notacja
Kendall
Kendall
a
a
System kolejkowy opisany jest
System kolejkowy opisany jest
3
3
lub
lub
4
4
parametr
parametr
ami
ami
:
:
1/2/3
1/2/3
/4
/4
czas przybycia /czas obsługi /liczba stanowisk/liczba miejsc w
czas przybycia /czas obsługi /liczba stanowisk/liczba miejsc w
systemie
systemie
Parametr 1 – rozkład napływu
M = Markowski (rozkład Poissona) czas przybycia
D = Deterministyczny czas przybycia
Parametr 2 – rozkład czasu obsługi
M = Markowski (wykładniczy) czas obsługi
G = Dowolny rozkład czasu obsługi
D = Deterministyczny czas obsługi (jednopunktowy)
Parametr 3
Liczba stanowisk obsługi
Parametr 4
liczba miejsc w systemie (łącznie stanowiska obsługi+
liczba miejsc w systemie (łącznie stanowiska obsługi+
kolejka)
kolejka)
Jeśli jest nieskończona jest pomijana w zapisie
System
System
M/M/s
M/M/s
s
s
stanowisk obsługi
stanowisk obsługi
.
.
Strumień wejściowy
Strumień wejściowy
Poisson
Poisson
z
z
param.
param.
.
.
Obsługa wykładnicza z param.
Obsługa wykładnicza z param.
.
.
Dyscyplina obsługi
Dyscyplina obsługi
FIFO.
FIFO.
Pojedyncza kolejka.
Pojedyncza kolejka.
<
<
s
s
.
.
System
System
M/G/1
M/G/1
Czas obsługi nie musi mieć rozkładu
Czas obsługi nie musi mieć rozkładu
wykładniczego
wykładniczego
.
.
np.
np.
:
:
Naprawa telewizora
Naprawa telewizora
Badanie wzroku
Badanie wzroku
Fryzjer
Fryzjer
Model :
Strumień wejściowy Poisson z param. .
Czas obsługi o dowolnym rozkładzie, średniej m i
odchyleniu standardowym s.
Jedno stanowisko obsługi.
System
System
M/D/1
M/D/1
Czas obsługi może być ustalony
Czas obsługi może być ustalony
.
.
np..
np..
Taśma produkcyjna
Taśma produkcyjna
.
.
Myjnia automatyczna
Myjnia automatyczna
.
.
Czas obsługi deterministyczny
Czas obsługi deterministyczny
Aby uzyskać system
Aby uzyskać system
M/D/1
M/D/1
w systemie
w systemie
M/G/1
M/G/1
trzeba przyjąć odchylenie standardowe równe
trzeba przyjąć odchylenie standardowe równe
0
0
(
(
= 0).
= 0).
Schemat systemu masowej
Schemat systemu masowej
obsługi (SMO)
obsługi (SMO)
1 – zgłoszenia (obiekty zgłoszenia),
1 – zgłoszenia (obiekty zgłoszenia),
2 – kolejka obiektów,
2 – kolejka obiektów,
3 – stanowiska obsługi,
3 – stanowiska obsługi,
4 – przemieszczenia obiektów w systemie bez oczekiwania,
4 – przemieszczenia obiektów w systemie bez oczekiwania,
5 – przemieszczenia obiektów w systemie z priorytetem obsługi,
5 – przemieszczenia obiektów w systemie z priorytetem obsługi,
6 – przemieszczenia obiektu w systemie z oczekiwaniem,
6 – przemieszczenia obiektu w systemie z oczekiwaniem,
wej – strumień wejściowy zgłoszeń,
wej – strumień wejściowy zgłoszeń,
wyj – strumień wyjściowy obsłużonych obiektów.
wyj – strumień wyjściowy obsłużonych obiektów.
W zależności od dyscypliny obsługi
W zależności od dyscypliny obsługi
SMO można podzielić następująco:
SMO można podzielić następująco:
FIFO (first in first out), czyli
FIFO (first in first out), czyli
kolejność obsługi według przybycia;
kolejność obsługi według przybycia;
SIRO (selection in random order)
SIRO (selection in random order)
czyli kolejność obsługi losowa;
czyli kolejność obsługi losowa;
LIFO (last in first out), czyli ostatnie
LIFO (last in first out), czyli ostatnie
zgłoszenie jest najpierw obsłużone;
zgłoszenie jest najpierw obsłużone;
priorytet dla niektórych obsług (5),
priorytet dla niektórych obsług (5),
np. bezwzględny priorytet obsługi
np. bezwzględny priorytet obsługi
oznacza,
że
zostaje
przerwane
oznacza,
że
zostaje
przerwane
aktualnie
wykonywana
obsługa
aktualnie
wykonywana
obsługa
obiektu, a na jego miejsce wchodzi
obiektu, a na jego miejsce wchodzi
obiekt z priorytetem.
obiekt z priorytetem.
W modelu tym występują zmienne losowe:
W modelu tym występują zmienne losowe:
czas upływający między wejściem do systemu dwóch
czas upływający między wejściem do systemu dwóch
kolejnych zgłoszeń;
kolejnych zgłoszeń;
czas obsługi jednego zgłoszenia przez stanowisko obsługi;
czas obsługi jednego zgłoszenia przez stanowisko obsługi;
liczba stanowisk;
liczba stanowisk;
liczebność miejsc w kolejce zgłoszeń oczekujących na
liczebność miejsc w kolejce zgłoszeń oczekujących na
obsługę.
obsługę.
Model matematyczny funkcjonowania SMO opiera się na
teorii procesów stochastycznych.
Założenia modelu określają
Założenia modelu określają
1) typ rozkładu
1) typ rozkładu
prawdopodobieństwa zmiennych
prawdopodobieństwa zmiennych
losowych (rozkład deterministyczny –
losowych (rozkład deterministyczny –
równe odstępy czasu), rozkład
równe odstępy czasu), rozkład
wykładniczy, rozkład Erlanga,
wykładniczy, rozkład Erlanga,
dowolny rozkład;
dowolny rozkład;
2) zależność lub niezależność
2) zależność lub niezależność
zmiennych losowych czasu czekania
zmiennych losowych czasu czekania
na zgłoszenie i czasu obsługi;
na zgłoszenie i czasu obsługi;
3) skończona lub nieskończona
3) skończona lub nieskończona
wartość liczby stanowisk obsługi,
wartość liczby stanowisk obsługi,
długości poczekalni;
długości poczekalni;
4) obowiązującą w systemie
4) obowiązującą w systemie
dyscyplinę obsługi
dyscyplinę obsługi
.
.
Teoria kolejek
Teoria kolejek
jednokanałowe systemy obsługi
jednokanałowe systemy obsługi
wielokanałowe systemy obsługi
wielokanałowe systemy obsługi
K
K
anał obsługi:
anał obsługi:
stopa przybycia
stopa przybycia
- przeciętna liczba
- przeciętna liczba
klientów przypadająca na jednostkę
klientów przypadająca na jednostkę
czasu
czasu
, ma rozkład Poissona
, ma rozkład Poissona
;
;
stopa obsługi
stopa obsługi
- przeciętna liczba
- przeciętna liczba
klientów obsłużonych w jednostce
klientów obsłużonych w jednostce
czasu
czasu
, ma rozkład wykładniczy
, ma rozkład wykładniczy
;
;
liczba równoległych kanałów obsługi
liczba równoległych kanałów obsługi
r;
r;
parametr intensywności ruchu
parametr intensywności ruchu
-
-
stosunek liczby klientów
stosunek liczby klientów
przybywających do liczby klientów
przybywających do liczby klientów
obsłużonych w jednostce czasu.
obsłużonych w jednostce czasu.
Założenia w
Założenia w
teoretycznym modelu:
teoretycznym modelu:
rozpatrywane są tylko sytuacje w
rozpatrywane są tylko sytuacje w
których klienci obsługiwani są
których klienci obsługiwani są
według kolejności przybywania do
według kolejności przybywania do
punktu świadczącego usługę,
punktu świadczącego usługę,
zatem wszyscy klienci są
zatem wszyscy klienci są
traktowani na równi.
traktowani na równi.
Rozpatruje się dwa
Rozpatruje się dwa
przypadki:
przypadki:
Gdy układ zmierza do stanu równowagi
Gdy układ zmierza do stanu równowagi
(jeżeli obie wartości stałe) to
(jeżeli obie wartości stałe) to
prawdopodobieństwo tego, iż kolejka ma
prawdopodobieństwo tego, iż kolejka ma
określoną długość, jest stałe w każdej
określoną długość, jest stałe w każdej
jednostce czasu.
jednostce czasu.
gdy
gdy
układ jest niestabilny, a
układ jest niestabilny, a
prawdopodobieństwo długiej kolejki
prawdopodobieństwo długiej kolejki
rośnie (układ nie może nadrobić czasu w
rośnie (układ nie może nadrobić czasu w
którym był chwilowo niewykorzystany).
którym był chwilowo niewykorzystany).
r
r
Przykład:
Przykład:
Na poczcie obok innych stanowisk jedno
Na poczcie obok innych stanowisk jedno
jest przeznaczone do obsługi wpłat i
jest przeznaczone do obsługi wpłat i
wypłat gotówkowych osób fizycznych.
wypłat gotówkowych osób fizycznych.
Ruch w godzinach 14-18 jest tak duży,
Ruch w godzinach 14-18 jest tak duży,
że rozważa się możliwość uruchomienia
że rozważa się możliwość uruchomienia
dodatkowego stanowiska obsługi.
dodatkowego stanowiska obsługi.
Sprawdzić, czy jest to słuszna decyzja.
Sprawdzić, czy jest to słuszna decyzja.
Poniżej podano obserwacje poczynione
Poniżej podano obserwacje poczynione
w czasie jednej z godzin szczytowych.
w czasie jednej z godzin szczytowych.
Numer klienta
Czas przyjścia
liczony od
przybycia
poprzedni
ego
klienta (w
min)
Czas obsługi
klienta (w
min)
Numer klienta
Czas przyjścia
liczony od
przybycia
poprzedni
ego
klienta (w
min)
Czas obsługi
klienta (w
min)
1
0
1,5
11
1
5,5
2
0,5
2,5
12
1,5
4,5
3
1
1
13
2
4
4
1,5
2
14
1,5
3
5
1
3
15
1
2
6
2,5
5
16
2,5
1,5
7
0,5
0,5
17
3
3
8
6
1,5
18
3,5
4
9
2
2,5
19
4
4
10
1,5
6
20
3,5
3
Razem
40
60
Rozwiązanie
Rozwiązanie
stopa przybycia
stopa przybycia
stopa obsługi
stopa obsługi
parametr intensywności ruchu
parametr intensywności ruchu
Zatem zachodzi nierówność
Zatem zachodzi nierówność
, czyli stopa
, czyli stopa
przybyć przewyższa stopę obsługi. Wartość
przybyć przewyższa stopę obsługi. Wartość
parametru
parametru
sugeruje, że mamy do
sugeruje, że mamy do
czynienia z układem niestabilnym, a
czynienia z układem niestabilnym, a
prawdopodobieństwo długiej kolejki się
prawdopodobieństwo długiej kolejki się
zwiększa.
zwiększa.
Osiągnięcie stanu równowagi jest tylko możliwe
Osiągnięcie stanu równowagi jest tylko możliwe
dzięki podjęciu radykalnych działań:
dzięki podjęciu radykalnych działań:
–
skróceniu czasu obsługi klienta
skróceniu czasu obsługi klienta
–
zainstalowaniu dodatkowego stanowiska obsługi.
zainstalowaniu dodatkowego stanowiska obsługi.
5
,
1
2
3
3
1
2
1
3
1
60
20
5
,
0
40
20
1
Prawdopodobieństwo, że
Prawdopodobieństwo, że
w układzie brak klientów,
w układzie brak klientów,
czyli n=0 obliczamy ze
czyli n=0 obliczamy ze
wzoru:
wzoru:
1
0
!
1
!
1
)
0
(
r
i
r
r
r
i
i
n
P
Przeciętna liczba
Przeciętna liczba
klientów oczekujących w
klientów oczekujących w
kolejce to:
kolejce to:
!
1
0
2
1
r
r
n
P
Q
r
Prawdopodobieństwo, że
Prawdopodobieństwo, że
w kolejce oczekuje
w kolejce oczekuje
n
n
klientów określa wzór:
klientów określa wzór:
r
n
dla
r
n
P
r
r
n
dla
n
n
P
n
P
n
n
r
n
!
0
!
0
Prawdopodobieństwo,
Prawdopodobieństwo,
że w kolejce oczekuje więcej niż
że w kolejce oczekuje więcej niż
n0
n0
klientów (pod warunkiem gdy
klientów (pod warunkiem gdy
) określa wzór
) określa wzór
1
0
r
n
1
0
r
n
!
0
1
0
0
0
r
r
n
P
r
n
n
P
n
n
r
Prawdopodobieństwo,
Prawdopodobieństwo,
tego że czas oczekiwania w
tego że czas oczekiwania w
kolejce jest dłuższy niż
kolejce jest dłuższy niż
t0
t0
określa
określa
wzór:
wzór:
r
t
e
r
n
P
t
t
P
0
0
1
Przykład
Przykład
W prywatnej przychodni
W prywatnej przychodni
stomatologicznej czynne są dwa
stomatologicznej czynne są dwa
gabinety lekarskie. Przecięty czas
gabinety lekarskie. Przecięty czas
przybycia pacjenta wynosi 3,8 na
przybycia pacjenta wynosi 3,8 na
godz., a stopa obsługi wynosi 2
godz., a stopa obsługi wynosi 2
pacjentów na godz.
pacjentów na godz.
Czy system obsługi
Czy system obsługi
zmierza do stanu
zmierza do stanu
równowagi?
równowagi?
stan równowagi systemu jest
stan równowagi systemu jest
zachowany, bo
zachowany, bo
95
,
0
2
2
8
,
3
2
2
8
,
3
r
r
4
8
,
3
Ile wynosi
Ile wynosi
prawdopodobieństwo, że
prawdopodobieństwo, że
nie będzie kolejki?
nie będzie kolejki?
Prawdopodobieństwo, że nie
Prawdopodobieństwo, że nie
będzie kolejki
będzie kolejki
w poradni
w poradni
stomatologicznej
stomatologicznej
wynosi 36%.
wynosi 36%.
36
,
0
95
,
0
1
1
)
0
(
1
05
,
1
2
95
,
0
n
P
Ile wynosi
Ile wynosi
prawdopodobieństwo, że
prawdopodobieństwo, że
pacjent będzie musiał
pacjent będzie musiał
oczekiwać?
oczekiwać?
Prawdopodobieństwo, że pacjent będzie musiał
Prawdopodobieństwo, że pacjent będzie musiał
oczekiwać na przyjęcie w poradni wynosi 64%.
oczekiwać na przyjęcie w poradni wynosi 64%.
64
,
0
!
2
95
,
0
2
36
,
0
95
,
0
2
0
1
0
0
2
n
P
Ile wynosi
Ile wynosi
prawdopodobieństwo, że
prawdopodobieństwo, że
w kolejce znajdują się
w kolejce znajdują się
więcej niż dwie osoby?
więcej niż dwie osoby?
Prawdopodobieństwo, że w kolejce znajdują
Prawdopodobieństwo, że w kolejce znajdują
się więcej niż dwie osoby wynosi 15%.
się więcej niż dwie osoby wynosi 15%.
15
,
0
!
2
95
,
0
2
36
,
0
95
,
0
2
2
1
2
2
2
n
P
Ile wynosi
Ile wynosi
prawdopodobieństwo, że
prawdopodobieństwo, że
pacjent będzie musiał
pacjent będzie musiał
oczekiwać w kolejce
oczekiwać w kolejce
dłużej niż 0,5 godz.?
dłużej niż 0,5 godz.?
Prawdopodobieństwo, że pacjent będzie musiał
Prawdopodobieństwo, że pacjent będzie musiał
oczekiwać w kolejce dłużej niż 0,5 godz. wynosi 11%.
oczekiwać w kolejce dłużej niż 0,5 godz. wynosi 11%.
r
t
e
r
n
P
t
t
P
0
0
1
3
,
0
!
2
95
,
0
2
36
,
0
95
,
0
2
1
1
1
1
2
n
P
11
,
0
35
,
0
3
,
0
3
,
0
5
,
0
95
,
0
2
5
,
0
2
e
t
P
Ile przeciętnie pacjentów
Ile przeciętnie pacjentów
oczekuje w kolejce na
oczekuje w kolejce na
przyjęcie?
przyjęcie?
28
,
0
!
1
2
95
,
0
2
36
,
0
95
,
0
2
1
2
Q
Przeciętnie oczekuje w kolejce na przyjęcie 0,28 pacjentów.
Jak wygląda sytuacja z
Jak wygląda sytuacja z
punktu widzenia
punktu widzenia
właściciela poradni?
właściciela poradni?
Sytuacja z punktu widzenia właściciela poradni
Sytuacja z punktu widzenia właściciela poradni
dla pacjentów jest komfortowa.
dla pacjentów jest komfortowa.
Wprawdzie prawdopodobieństwo
Wprawdzie prawdopodobieństwo
bezkolejkowego przyjęcia jest duże, bo
bezkolejkowego przyjęcia jest duże, bo
wynoszące 0,36.
wynoszące 0,36.
Małe jest prawdopodobieństwo oczekiwania w
Małe jest prawdopodobieństwo oczekiwania w
kolejce więcej niż dwóch pacjentów, bo
kolejce więcej niż dwóch pacjentów, bo
wynoszące 0,15.
wynoszące 0,15.
Bardzo małe jest prawdopodobieństwo, że
Bardzo małe jest prawdopodobieństwo, że
pacjent będzie czekał dłużej niż pół godziny, bo
pacjent będzie czekał dłużej niż pół godziny, bo
wynosi 0,11.
wynosi 0,11.
Z analizy wynika, że przeciętnie w kolejce
Z analizy wynika, że przeciętnie w kolejce
oczekuje 0,28 pacjentów.
oczekuje 0,28 pacjentów.