シミュレーション・モデリングの使用

モデリングは問題を解決する手法です。システムは単純なリアル・システムまたはその振る舞いについて記述されるオブジェクトに替えられ、それをモデルと呼びます。

リアル・システムで実験を行なうのが不可能であり非実用的な場合に、シミュレーションは使用されます: 例えば、プロトタイプの作成や実験が高コスト、システムの脆弱性が広範囲な実験をサポートしない、あるいは長期間の実験が不可能な場合等です。

原子ではなくビット。私たちは物理的および数学的モデル化を識別する必要があります。物理的なモデルの一例は風洞において飛行機と考えられます。シミュレーションは、その振る舞いが方程式とアルゴリズムによって書き表されるデータに基づき、コンピューター・ユーザ・インターフェースによって表わされる、コンピュータ・ベースの数学モデルのスペシャルクラスです。これらのモデルは、実際の世界システムの振る舞いを模倣し、入力データの修正に基づいた理論的な出力を開発します。これは、物理的なシステムよりもシミュレーション・ユーザが広範囲の条件で複雑な振る舞い及びシナリオをはるかに速く低費用で実験することを可能にします。

シミュレーション・モデルの実例

どのようにシミュレーションを適用するかは銀行のカスタマーサービス部の実例をご紹介します。サービスレベル達成に必要な最小限のスタッフ配属レベルを判断すると仮定します。

サービスの品質向上の施策を開発します; 平均的な待ち行列人数はN人を超過することができません。問題の解決のために、システムに関して基礎知識を得ることが必要です。何人の顧客が銀行を訪れるか、どのような頻度で、そして、窓口係りが個々の顧客にサービスする為に必要な時間。また、実際の世界をモデル化しようとしているので、単純又は複雑な処理を説明するために顧客到着時(昼食時間ラッシュ)および勤続年数を修正する必要あります。

この課題は人や技術的なリソース活用に伴う分野で起こる類似した行列問題の一般的なケースでの1つです。会社は常に技術者、設備などの未活用リソースコストを下げようとします。最適なリソース計画を判断し、その作業量とシステム・コストのバランスを保つことでコストを削減し、収益を増加させます。

この問題の解決の第一歩は、銀行の構造およびビジネスプロセスに相当するモデルを作成することです。モデルは、問題にインパクトを与える要因を考慮する必要があります。例えば、法人口座または審査部用事務所勤務のアベイラビリティは、それらが物理的に機能的に個別であるので、個人に対するサービスに影響がありません。このモデルは、これらのアクションのシーケンスとして図で表わすことができます。

 what_is_simulation_flow

モデル実行

第2のステップは私たちのモデルにいくつかの生データを供給することです: 顧客到着の変化およびピーク、顧客サービスの平均時間、利用可能な窓口業務及びサービス担当の人数。これらのデータに基づいて、モデルは、指定された期間内の銀行の仕事をシミュレートあるいは複製します。

 what_is_simulation_table

次の段階はモデルから収集された統計データを解析することです。平均待ち行列が既定の基準範囲を上回る場合、有効なスタッフ人数を増やし再試験を実行します。

 what_is_simulation_chart

いくつかの実験の後、ユーザは、予期されたカスタマー・プロファイルのために最適な従業員の配置を決定するでしょう。当然、この種の実験は自動化され、また、ユーザは速く広範囲のパラメータ値を修正することができます。また、多数の反復実験を行なうのではなく最良の解決策のために最適化エンジンを利用することができます。

シミュレーションの長所

シミュレーション・モデルによる実験は物理的実験に対し、数々の重要な利点があります。

  • 価値 シミュレーション・モデルは最善の投資収益を提案できます。例えば会社が財源不足で社員の削減をすると仮定します。これがさらなるカスタマーサービスや対応時間を低下させ、その結果、販売の縮小によりさらに収益の減少を招きます。再構築するシステムのバランスを保つために、値引き、作業プロセスの変更、宣伝及びその他の重要なパラメーターを評価するためにシミュレーションを使用できます。
  • 時間 実際、プロセスまたは設計変更の長期的な影響を評価するには、数か月または数年かかりますが、シミュレーション・モデルでは、瞬時に評価してくれます。
  • 再現性 現代社会は、市場状況の変更に速く応答することを企業に要求します。製品需要予測のような分析を速やかに準備しなければなりません。見誤るとその結果は重大になり得ます。マーケティング・チームはシミュレーション・モデルを使用することで、価格やマーケットセグメントのようなパラメーターの修正を無制限に実験することができます。
  • 精度  従来の電算機の数学的方法は、高い抽象的概念を必要とし、重要な詳細を考慮していません。シミュレーション・モデリングは、方程式や厳密な数学的関係の使用に頼ること無しに、システムとそのプロセスの構造について記述することを可能にします。
  • 可視化  シミュレーション・モデルは、時間経過をビジュアル化し、グラフ出力は結果を数値化します。これは、決断した内容を可視化し、顧客や社員の課題やアイデアを劇的に簡素化します。
  • 多用途  シミュレーションは、私たちが任意のエリアの問題を解決することを可能にします: 製造ロジスティクス金融医療およびその他の多様な分野の問題を解決します。それぞれのケースで、実物に影響を与えることなく、モデルが実生活をシミュレートし、様々な試験が可能です。