Modèle de pv de réception de travaux avec réserves

Perez, R., R. Seals et R. Stewart, (1990): évaluation des capacités existantes d`évaluation des ressources solaires des réseaux de mesure et des satellites géostationnaires pour la détermination de l`interaction photovoltaïque avec les services d`électricité. Rapport à l`autorité de l`énergie de New York, 98 p. Les références fondamentales dans le secteur de la santé pour le présent document reposent sur le travail de Kamenetzky et coll. [12], qui a étudié, en 1982, comment estimer les nécessités et les demandes de soins préhospitaliers. Par la suite, en 1993, Badri et Hollingsworth [13] ont publié un modèle de simulation pour la planification dans la salle d`urgence de l`hôpital (urgences). Plus tard, en 1996, Gerchak et coll. [14] ont étudié une planification de réservation sous une demande incertaine de chirurgie d`urgence. De plus, en 1998, Bazargan et coll. [15] ont établi une approche initiale de la salle d`urgence de l`hôpital (ER) et de l`utilisation des services hospitaliers en utilisant un modèle théorique à partir de données historiques (genre de patient, démographie, etc.). En conséquence des défis supplémentaires que nous avons décrits dans les paragraphes précédents dans les ventes après-vente, les entreprises de voitures particulières adoptent des relations commerciales axées sur la maximisation des recettes. Ce chiffre d`affaires ne sera obtenu que si le résultat direct de la valeur de vie du client est positif.

Dans cette optique, les marques de voitures particulières adoptent la devise «un client heureux est un client de retour», mais il y a une différence importante entre les significations de satisfaction et de rétention [2]. Néanmoins, même lorsque tout a été soigneusement planifié, un client inattendu peut apparaître, et indépendamment de la façon dont le service gère le client, l`urgence affectera les revenus du service. Une modélisation plus simple pourrait être développée en utilisant un modèle ARIMA agrégé pour les données de séries chronologiques de la demande totale (TV) seulement, mais cela ne nous permettrait pas de relier le modèle à des visites inattendues. Ainsi, afin d`obtenir une série temporelle valide pour la demande non élective, nous devons rassembler les données pertinentes des systèmes de gestion des concessionnaires (DMS). Maintenant, connaissant le parc automobile pour une région donnée, nous estimons à partir des données du système de gestion des concessionnaires (DMS) la distribution du temps de service par véhicule (TSW), qui variera selon le modèle, la région, les compétences de service et la compétence, la mise en page de l`atelier et d`autres Paramètres. Nous différons de la déclaration précédente puisque nous envisageons l`opération de service comme une unité complète; qui est, nous incluons des départements supplémentaires et pas seulement l`atelier de service. C`est, nous envisageons les temps de pièces et de réception, y compris les retards de réception dus à l`indisponibilité du client pour arriver, les clients «facultatifs» changeant à «nonelective», et d`autres retards liés à la commande et à la livraison de pièces. Nous définissons le temps de préparation total (TSR) comme le temps nécessaire en minutes pour traiter avec le client, trouver les pièces nécessaires, et emmener le véhicule au technicien. Cette variable n`est pas mesurée dans l`industrie et nécessite des vérifications physiques sur le terrain et l`échantillonnage des données pour comprendre sa structure. Le temps total de préparation (TSR) est donc le résultat de l`ajout du temps que le client est au concessionnaire et le temps d`obtenir les pièces physiquement: où (i) TCust (temps d`attente du client) est le temps de gérer la demande du client à la réception et de soulever une carte de travail; (II) TParts (temps de livraison des pièces) est le temps d`obtenir les pièces fournies avant d`être montées sur la voiture dans le service. Nous construisons un système de files d`attente dans le code Matlab, avec les 6 caractéristiques suivantes. 1 Modèle d`arrivée des clients: comme mentionné précédemment, c`est un processus de taux constant, où le taux est une fonction de la demande totale (TV) et dépendra donc de la demande élective (ED) et de la demande non élective (NED) distributions de probabilité.

2 Modèle de service des clients: il dépend du nombre de clients qui font la queue pour le service et sera une fonction de la distribution du temps d`attente client (TCust). 3 Discipline de file d`attente: dans nos recherches, nous avons fixé des priorités en termes de disponibilité des pièces.