洗車行業Witness仿真與優化

梁素梅

摘要：通過對洗車行業某洗車店一般洗車流程的物流分析，在Witness2008仿真平臺上;建立了洗車行業仿真模型，從四個方面對此模型進行優化。本文的研究結果可為洗車行業提高顧客滿意度，并創造較好的經濟效益。

Abstract：? Based on the logistics analysis of a general car washing process in a car washing shop in the car washing industry， a simulation model of the car washing industry was established on the Witness2008 simulation platform， and the model was optimized from four aspects. The research results of this paper can improve customer satisfaction and create better economic benefits for the car wash industry.

關鍵詞：洗車行業;Witness仿真;優化

Key words： car wash industry;Witness simulation;optimization

中圖分類號：F719? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2020）04-0276-04

0? 引言

中國是世界上汽車數量較多的國家，且隨著日益增加的汽車數量，人們在汽車消費的觀念上有了極大的改變，從以前的修車為主迅速轉變為主要對汽車的護理保養。汽車護理保養得好，就能延長汽車的使用壽命，甚至從出廠到報廢一路綠燈，都不需要大修。因此汽車清洗與美容行業已成為當前的投資熱點，并有著廣闊的市場前景和可觀的利潤空間。這種趨勢導致洗車行業的發展[1]。有關數據表明，未來人們在汽車服務中的投入要大于購買汽車時的投入，可見汽車服務行業發展空間較大。作為其中較重要的洗車行業怎么樣，它自然也是發展較為快速的一部分。現在人們對洗車的認識已經逐漸地發生了變化。清洗與保養汽車，不僅僅是為了能夠維護汽車的壽命，更是為了能夠彰顯自己的一種身份和地位。尤其是高檔車的車主，他們的需求是非常大。洗車行業的發展只會越來越大，給人們所提供的機會也將會非常多的。而洗車店洗車的服務效率和顧客到洗車店要排隊等候的時間制約著洗車行業的發展。因此本文通過對洗車行業某洗車店一般洗車流程的物流分析，在Witness2008仿真平臺上，建立了洗車行業仿真模型，從四個方面對此模型進行優化。本文的研究結果可為洗車行業提高顧客滿意度，并創造較好的經濟效益。

1? 洗車行業系統描述

洗車服務在Witness中可簡化成如下所示：顧客開車到達→在洗車工位等待→洗車→開到打蠟工位→打蠟工位→打蠟→開到檢查交車工位→檢查交車工位→檢查交車→引導顧客開車離開[1]。

2? 洗車Witness仿真模型建立

2.1 Witness簡介

Witness是由英國Lanner公司推出的功能強大的仿真軟件系統，它既可以應用于離散事件系統，也可以應用于連續流體系統的仿真，Witness軟件是一個關于生產、運輸、規劃等的仿真軟件，它可以可視化生產系統仿真的整個過程，讓使用者清楚地了解到生產過程中發生的問題，并及時對模型的參數（對應的生產參數）進行調整和優化，實現對物流系統優化配置，在世界上得到了較為廣泛的應用[2]。洗車服務在Witness中建模見圖1洗車工藝流程圖和圖2洗車服務仿真模型。

2.2 元素定義

對洗車行業物流系統進行Witness建模，并對洗車行業物流系統各個元素進行定義，見表1。

2.3 數據統計與分析

假設洗車仿真模型是隊列容量無限，等待制的排隊模型[4]，給定洗車仿真模型處理后的參數初始值，設定一天的時間60*8=480分，經過Witness2008中的Run，分別得到汽車零件、洗車工位等緩沖器以及洗車等機器的運行數據，如圖3，圖4所示。

從圖3，圖4可以得到，在一天的時間內，該洗車店共進入58輛車，其中24輛已經洗車完畢離開洗車店，另外還有34輛車還在洗車店各工序中，最大排隊隊長為18輛，車輛的平均等待時間為141.66分鐘，車輛的平均逗留時間為140.45分鐘;平均排隊的車輛數為14.53輛，平均仿真模型車輛數為16.97輛;仿真模型的平均忙率為75.1%，空閑率為24.9%。

3? 洗車Witness仿真模型優化

3.1 汽車平均逗留時間與返工率的優化

在洗車行業中，如果檢查驗車時，顧客對洗車服務不滿意，指出洗車和打蠟不規范的地方（在此過程中，若有輕微清洗或者打蠟不得當，則現場處理。）則汽車得重新返回到洗車工位重新接受洗車等服務。這個事件涉及到返工率。在同一運行的時間一天480分鐘，各工序服務時間相同情況下，重新給仿真模型添加返工率。當返工率為1%，3%，5%，7%，10%時，見表2。

從表2可以看出，隨著返工率的不斷增加，汽車在洗車行業仿真模型中的逗留的平均時間也是不斷增加的。且成對數函數緩慢增加，見圖5。因此在洗車行業中，要提高顧客滿意度，需降低返工率，減少汽車平均逗留時間。

3.2 某洗車店只有5個洗車工位，5個打蠟工位，5個檢查交車工位的情況下的優化

在洗車行業中，顧客到達某洗車店時，一旦發現洗車店的5個洗車工位都停有車輛，則選擇離開。所以優化模型中當汽車進入時，一旦發現待洗車輛數大于等于5，則離開，并限制洗車工位等緩沖器容量為5，設定返工率為10%的情況下，其他數據同汽車仿真模型，運行仿真模型得到以下汽車零件、緩沖器和機器的統計表數據，如圖6，圖7。通過圖4和圖7各項指標值的對比，可以得到，對緩沖器即各工序工位的容量限制后，車輛的等待時間從141.66分鐘降到99.91分鐘，意味著降低了約29.44%;各工位中的平均等待車輛數從14.53輛降為了7.08輛，即降低了差不多51.27%。同時，我們觀察到該洗車仿真模型服務的車輛數一樣，都是58;洗車等機器的忙率從75.1%降到67.29%，降低了7.81%;平均仿真模型車輛數從16.97輛升為18.12輛，有所增加。綜上所得，通過實際某洗車店所擁有的資源對仿真模型優化后，從而減少了車輛平均等待時間和平均等待車輛的數目。

3.3 提高操作工人熟練程度，并進行相關技能培訓。

在洗車仿真模型運行后，以實際洗車店各工序服務的時間輸進仿真模型，各工序服務時間分別是洗車為10.5分鐘，打蠟為18.5分鐘，檢查交車為6分鐘，各工序的服務時間顯然依然過長，雖然這跟洗車店洗車和打蠟的標準有關，但與各工序操作工人對各工序的熟練程度等也有緊密聯系。因此為了提高顧客滿意度，減少顧客接受洗車各工序的服務時間，對操作工人開展各工序服務的培訓，提高各工序的熟練程度，在3.2的基礎上對各工序服務時間進行優化，各優化后的指標如圖8，圖9所示。

通過圖3，圖4和圖8，圖9可以得到，操作工人熟練程度提高后，車輛的等待時間從141.66分鐘降到79.02分鐘，降低了約44.22%;隊列中的平均等待車輛數從14.53輛降到了6.57輛，即降低了約54.78%。同時我們也觀察到，在同樣的一天時間內，該洗車仿真模型的服務的車輛數經過優化后進入一樣的58輛車輛，已經洗車完畢離開洗車店的數目從24輛升到28輛，升高了16.67%;各工序平均忙率從75.1%降到63.07%，降低了12.03%。綜上所得，提高操作工人的熟練程度后，減少了車輛平均等待時間和平均等待車輛數。

3.4 尋找瓶頸機器，人性化配置機器

從圖9可以看出，打蠟的忙率在97.8%，相當于打蠟工人的體力負擔較重，不利于洗車店的管理，因此需對工序平衡，增加打蠟機器和增加打蠟工人適當降低忙率，使產能均勻。所以在3.3的基礎上，增加一臺打蠟機器和一名打蠟工人，優化后的洗車工藝流程圖見圖10，優化后的洗車仿真模型見圖11，運行模型得到圖12。

通過圖3，圖4和圖12，圖13可以得到，增加一臺打蠟機器和一名打蠟工人后，車輛的等待時間從141.66分鐘降到19.42分鐘，降低了約86.29%;隊列中的平均等待車輛數從14.53輛降到了2.31輛，即降低了約84.1%。同時我們也觀察到，在同樣的一天時間內，該洗車仿真模型的服務的車輛數經過優化后進入一樣的58輛車輛，已經洗車完畢離開洗車店的數目從24輛升到49輛，升高了100.04%;各工序平均忙率從75.1%升到76.15%，升高了1.4%。綜上所得，增加一臺打蠟機器和一名打蠟工人后，減少了車輛平均等待時間和平均等待車輛數，增加了洗車的數目和各工序忙率。

4? 結論

通過對某洗車店洗車服務的物流分析，建立了基于Witness洗車仿真模型，從四個方面對仿真模型進行了優化，并得到以下結論：①在洗車行業中，要提高顧客滿意度，需降低返工率，減少汽車平均逗留時間。②通過實際某洗車店所擁有的資源對仿真模型優化后;提高操作工人熟練程度，并進行相關技能培訓后;尋找到瓶頸機器是打蠟，增加一臺打蠟機器和一名打蠟工人后，減少了車輛平均等待時間和平均等待車輛數，從而提高了顧客滿意度，可為洗車行業帶來直接的經濟。

參考文獻：

[1]汽車美容行業市場調查分析報http：//www.chinabgao.com/k/qichemeirong.html.

[2]王亞超，馬漢武.生產物流系統建模與仿真[M].北京：科學出版社，2006.

[3]WITNESS操作指南2008，http：//www.witness-China.com，2008.

[4]唐加山.排隊論及其應用[M].北京：科學出版社，2016.