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1、案 例案 例10：到 达 机 场：到 达 机 场 Incontrol Enterprise Dynamics 1 1 案例案例 10:到达机场到达机场 1.1 介绍介绍 每天，世界各地都会有数百万的旅客到达机场。如果旅客途中没有转乘飞机，他们想尽快赶回家中。飞机一抵达机场，旅客便登上飞机，而飞机刚一降落，旅客便马上下机，不做任何的停留。但首先，他们可能会在护照检查区进行等候。护照检查通过后，他们还要继续等待自己的行李。取到他们的行李后，旅客便希望海关将不会在占用他们任何一点时间，最终顺利回到家中。显然，从旅客离开飞机并最终走出机场所需用的时间长短，是机场一个重要的质量因素。旅客下飞机后并离开机
2、场所用的时间越长，机场的服务效率越低。快速装卸行李并转移到行李领取处，尽量减少在护照检查和海关的旅客排队等候时间，对所有机场的都是一个十分重要的问题。作为欧洲某机场的一个管理者，你主要负责的是护照检查及海关的工作。当然，增加额外的柜台可以减少护照管制时排队长度和等待时间，从而减少乘客离开机场所用的时间，但是这意味着会增加机场额外的成本。因此，需要找到一个成本和服务之间的平衡。1.2 模型假设模型假设 旅客并不会与提前或推迟航班的乘客相互混合。因此，对于一架单程飞机，行李卸载以及乘客离开机场所用的总时间，是可以计算出来的。为了测试不同人员配备策略，你使用一个仿真模型来模拟乘客已经行李流动的系统。
3、乘客的行走速度和行李处理速度均可调节。在护照检查区域，有划分了三种不同类型的顾客：生物识别护照 非生物识别欧盟护照 非生物识别非欧盟护照 生物识别护照包含 IRIS 扫描,这样可以使得乘客快速通过护照检查区域。为此我们做了以下假 每 45 分钟便会有一架飞机到达机场，每架飞机上的乘客数量服从 200 至 300 的均匀分布。平均每分钟有 20 名乘客离开飞机。平均来看，飞机上三分之一的乘客拥有一个生物识别护照，三分之一的乘客拥有非生物识别欧盟护照，剩下三分之一的乘客拥有非生物识别非欧盟护照。乘客离开飞机后直接走向护照检查区域，并选择“生物识别”、“欧盟”以及“非欧盟”这三个柜台的其中之一进行护
4、照检查。检查护照所用的时间取决于乘客所持何种护照。持有生物识别护照的顾客需要平均 10 秒的检查时间，欧盟护照需要平均 20 秒的检查时间，而非欧盟则需要 45 秒。将会用百分之一的非欧盟乘客会被带去进行进一步的检查，而这个过程一般会占用 45 秒。护照检查完后，所有的乘客将会走到行李领取处领取自己的行李，然后走到海关处。在海关处将会有 20%的乘客需要进行检查，检查会占用平均 2 分钟的时间。而其他的乘客则需要排成一条队伍等候，直到海关检查员空闲时才可继续进行检查。当乘客开始离开飞机的时候，乘客的手提箱会被成批的放入行李领取系统中。其中，一半的乘客拥有一个手提箱，而另外一半的乘客拥有两个手提
5、箱。行李处理系统总厂为 1500 米，传输速度为 2 m/s。一批含 10 到 20 个手提箱的行李会从飞机上取出并放到行李处理系统中。这个过程占用 negexp(10)秒钟。乘客需要行走的距离为：从飞机上下来至护照检查处为 600 米，走至行李领取处为 100 米，走至海关处要 100 米。乘客的行走速度假设服从均匀分布，在最大值与最小值之间取值。默认的速度假设为：0.7 1.4 m/s。2 仿真模型仿真模型 这个模型(Arrivals.mod)模拟了飞机到达以及乘客穿过护照检查区、行李领取处以及海关的过程，并考虑了行李处理系统的速度。图图 1:Arrivals.mod 模型布模型布 2.1
6、 数据输入数据输入 虽然我们可以在每个原子里分别编辑输入的数据，但在这个案例中，我们创建一个名为“input data”的原子，通过它我们可以在调查研究的同时改变一些重要的参数。我们双击“input data”原子并选择“Edit table”这个选项。图图 2:配置输入原子配置输入原子 我们可以改变护照检查处的人员分配，决定“生物识别”、“欧盟”以及“非欧盟”护照检查处的柜台数量。我们还可以改变海关处的柜台数目。此外，我们可以改变乘客穿过机场时行走速度的最小值和最大值。在这里我们假设乘客的行走速度是服从均匀分布的。2.2 仿真结仿真结 仿真结果可以从原子Results及Statistics中
7、得到。鼠标双击原子Results 或者 Statistics，并选择Edit table选项来查看结果。在结果表中我们可以找到乘客离开飞机后到达护照检查队列所用的时间，进行护照检查时的时间，到达行李领取处时的时间等等。我们可以从下表中看到实例。案 例案 例10：到 达 机 场：到 达 机 场 Incontrol Enterprise Dynamics 2 图图 3:查看模型中收集的原始数据查看模型中收集的原始数据 每当一个乘客离开机场，他在通过机场所用的时间便会记录在结果表中。正如上面的例子中，已经有 21 名乘客离开了机场，其他行仍然显示空白。所有乘客离开机场时都会被记录并排序。而乘客的编号
8、会被存放入第一列。只有当一架新的飞机到达时，这个计数才会被重新设定为 1，所以这些数字是唯一的。第三列“Country”的数字指定了护照的类型：1=“生物识别”,2=“欧盟”，3=“非欧盟”。第六列“t_Landing”则给出了飞机的着陆时间。在上表中，所有的乘客都是来自于第一架飞机的。所有的时间都是以分钟为单位，所以 2.5 分钟就等于 2 分钟 30 秒！2.3 统计表统计表 在统计表中，我们可以编辑第 2 行至第 5 行的内容，看下图。在仿真中，结果会显示在每一列的第7 至第 13 行。我们可以用这个统计表来决定在二次测量之间的某一准则期间乘客的百分比，例如在海关之前的这个队列。“Tab
9、le of Statistics”使用了“Table of Results”原子中存储的数据。使用Table of Statistics，从Table of Results中选择你想要调查的时间，输入第 2 行和第 3 行。比如，如果你想要调查护照检查队列中所用的时间。你需要区分在护照检查柜台处所用时间和在护照检查队列中所用时间的不同。我们可以分别从Results原子的第 8 列和第 9 列里找到这两个时间。如果你想知道有多少个乘客在护照检查时最多占用 3 分钟，你可以将数字 3 作为初始值填入 Table of Statistics 原子中的第 4 行。它决定了在第 10 至第 13 行 g
10、oal met/goal fialed 的分数。例如，在下图第 2 列第 12 行中，我们可以看到在护照检查队列中花费时间少于 3 分钟的乘客所占的百分比。加入我们在第 5 行中输入数字 1,2 和 3，结果对于特别的护照类型而言，也是特定的。在这里 1=”生物识别”,2=“欧盟”and 3=“非欧盟”。案 例案 例10：到 达 机 场：到 达 机 场 Incontrol Enterprise Dynamics 3 图图 4:模型运行前后统计表的对比模型运行前后统计表的对比 我们可以使用实验向导来进行几组模拟运行并从结果中找出置信区间。更多关于实验向导的信息，可以通过得到。如果你想要运行一个实验并加以分析，比如，护照检查时等待时间少于 3 分钟的乘客占总人数的百分比，你可以建立一个 Statistics 原子，并用它减去 Results 原子中的第 8 列至第 9 列，再加上 3 分钟的初始值，看上图中的第 2 列。然后，在实验向导中，添加 Statistics 原子，将 Statistics(12,2)作为性能衡量标准。Statistics(r,c)代表 Statistics 原子中的第 r 行和第 c 列。案 例案 例10：到 达 机 场：到 达 机 场 Incontrol Enterprise Dynamics 4
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