周期性与随时间变化的参数
什么是周期性?
实际流程并非始终以相同方式运行。客服在工作时间接听的电话更多;制造业会安排人员配置不同的班次;零售业则会在特定季节迎来业务高峰。
周期性可让您定义特定模拟规则何时生效。您可以针对不同时段设置不同参数,而不是使用一个全局值:
- 工作日与周末
- 早班与晚班
- 旺季与淡季
- 工作时间与非工作时间
这样,模拟就能反映不同时段的实际情况。
周期性为何重要
以客户到达量为例:
不使用周期性:
- 每小时10位客户,每天24小时、每周7天
使用周期性:
- 工作日9:00-18:00,每小时25位客户
- 工作日18:00-21:00,每小时15位客户
- 周末每小时5位客户
- 夜间每小时2位客户
第二种模型能反映更贴近实际的需求模式,以及这些模式对排队、资源使用和吞吐量的影响。
可用的周期性类型
ProcessMind支持九种周期性类型,每种类型都用于定义规则的生效时间:
| 类型 | 参数 | 说明 |
|---|---|---|
| 始终 | (无) | 规则始终生效,不随时间变化 |
| 默认 | (无) | 没有其他时间规则匹配时使用的后备规则 |
| 固定周期 | startDateTime, endDateTime | 一次性时段(不重复) |
| 每天 | startTime, endTime | 每天相同的时段 |
| 每个工作日 | startTime, endTime | 仅周一至周五 |
| 每个周末日 | startTime, endTime | 仅周六和周日 |
| 每周 | startDay, startTime, endDay, endTime | 每周重复,可跨越多天 |
| 每月 | startDayOfMonth, startTime, endDayOfMonth, endTime | 每月重复的模式 |
| 每年 | startMonth, startDayOfMonth, startTime, endMonth, endDayOfMonth, endTime | 年度或季节性模式 |
周期性类型详解
始终
最简单的选项:规则始终生效,不随时间变化。
**适用情况:**参数确实不随时间变化,或您要创建简单的基准模拟。
默认
如果当前模拟时间不符合其他时间规则,则使用此后备规则。
**适用情况:**您要为特定时段设置例外规则,其余时段使用默认值。
始终添加默认规则
使用多条周期性规则时,请务必添加默认规则,以覆盖时间规则未涵盖的时段。这样可以避免没有特定规则匹配时出现意外行为。
每天
规则在每周每天的特定时段生效。
参数:
startTime:规则开始时间(例如09:00)endTime:规则结束时间(例如17:00)
**示例:**每天(包括周末)均适用的常规工作时间为09:00-17:00。
每个工作日
规则仅在周一至周五的特定时段生效。
参数:
startTime:规则开始时间endTime:规则结束时间
**示例:**客服在工作日08:00-18:00提供服务,周末则使用不同规则。
每个周末日
规则仅在周六和周日的特定时段生效。
参数:
startTime:规则开始时间endTime:规则结束时间
**示例:**周末的服务时间缩短为10:00-16:00。
每周
规则在每周可跨越多天的时段内生效。适用于无法按单日划分的模式。
参数:
startDay:规则开始日(周一、周二等)startTime:开始日的时间endDay:规则结束日endTime:结束日的时间
**示例:**高峰期从周三14:00持续到周五12:00。
每月
规则在每月的特定日期生效。
参数:
startDayOfMonth:规则开始日期(1-31)startTime:开始日的时间endDayOfMonth:规则结束日期endTime:结束日的时间
**示例:**月末处理高峰从25日08:00持续到当月最后一天23:59。
每年
规则每年在特定日期生效。
参数:
startMonth:规则开始月份startDayOfMonth:开始月份中的日期startTime:开始日的时间endMonth:规则结束月份endDayOfMonth:结束月份中的日期endTime:结束日的时间
**示例:**节日零售高峰从11月15日00:00持续到12月31日23:59。
固定周期
规则在指定的日期和时间范围内生效(不重复)。适用于一次性事件。
参数:
startDateTime:准确的开始日期和时间endDateTime:准确的结束日期和时间
**示例:**产品发布周为2025年3月15日至22日,期间应用特殊处理规则。
组合多条规则
组合多条规则,才能充分发挥周期性的作用。您可以针对不同时间段设置不同参数,模拟会在每个时点判断适用的规则。
示例:多班次处理时间
以一个按班次设置不同处理时间的制造流程为例:
| 规则名称 | 周期性 | 处理时间分布 |
|---|---|---|
| 白班 | 每个工作日,08:00-16:00 | Normal(30 min, 5 min) |
| 晚班 | 每个工作日,16:00-00:00 | Normal(45 min, 10 min) |
| 周末班组 | 每个周末日,10:00-18:00 | Normal(60 min, 15 min) |
| 夜间/默认 | 默认 | Normal(90 min, 20 min) |
白班速度最快(人员齐备、员工精力充沛);晚班较慢(监督减少);周末最慢(仅安排少量人员)。默认规则覆盖夜间时段。
规则优先级
多条规则可能同时匹配时:
- 规则按配置中的定义顺序进行评估
- 使用第一条匹配的规则(优先采用列表顶部的规则)
- 默认规则仅在没有其他规则适用时匹配
**提示:**将更具体的规则放在通用规则之前。如果您希望工作日和周末采用不同设置,请将“每个工作日”放在“每天”之前。
周期性的适用场景
周期性可应用于多种模拟参数:
| 参数 | 周期性适用场景 |
|---|---|
| 案例到达量 | 工作时间到达率较高,夜间较低 |
| 处理时间 | 人员齐备时处理更快,人员减少时处理较慢 |
| 资源容量 | 高峰时段增加人员,夜间仅安排少量人员 |
| 跳过概率 | 周末或节假日采用不同的路由规则 |
| 网关概率 | 根据一天中的不同时段采用不同的决策模式 |
示例:客户支持中心
以下示例展示了如何在客户支持模拟中,为多个参数设置周期性:
到达率配置
| 周期性 | 到达率 |
|---|---|
| 每个工作日09:00-18:00 | Poisson(50 per hour) |
| 每个工作日18:00-22:00 | Poisson(20 per hour) |
| 每个周末日10:00-16:00 | Poisson(15 per hour) |
| 默认 | Poisson(5 per hour) |
工作时间业务量较大,晚间流量适中,周末和夜间流量较少。
处理时间配置
| 周期性 | 分布 |
|---|---|
| 每个工作日09:00-17:00 | Triangular(10, 20, 45 min) |
| 每个周末日 | Triangular(20, 40, 90 min) |
| 默认 | Triangular(30, 60, 120 min) |
人员配置高峰期处理最快,周末和非工作时间较慢。
人员容量配置
| 周期性 | 可用坐席数 |
|---|---|
| 每个工作日09:00-18:00 | 10个坐席 |
| 每个工作日18:00-22:00 | 4个坐席 |
| 每个周末日10:00-16:00 | 3个坐席 |
| 默认 | 1个坐席 |
工作时间人员齐备,其他时段则减少人员配置。
规则如何协同生效
周二上午10:00:
- 到达率为每小时50例
- 处理时间采用较快的三角分布
- 可用坐席数为10
周二晚上20:00:
- 到达率降至每小时20例
- 处理时间采用默认的较慢分布
- 仅有4个坐席可用
周六下午14:00:
- 到达率为每小时15例
- 处理时间采用周末分布
- 有3个坐席可用
最佳实践
1. 从默认规则开始
始终先定义默认规则,确保其他规则未明确覆盖的时段也有规则适用。
2. 从通用规则逐步细化
先设置宽泛的模式(工作日与周末),再根据需要添加更具体的规则(各班次的时间)。
3. 初期保持简单
先区分工作日和周末,再添加按小时或季节划分的细节。之后可随时增加复杂度。
4. 根据数据设置模式
条件允许时,请分析历史数据,了解实际模式。查看不同小时和星期几的到达率、处理时间及人员配置。
5. 测试边界情况
确认规则能正确处理时段切换:
- 班次在17:00切换时,规则如何处理?
- 午夜时段是否处理正确?
- 月末规则在天数不同的月份是否都能正常运行?
6. 记录规则说明
复杂的周期性配置日后可能难以理解。请记录每条规则的用途,以及它所代表的业务模式。
后续步骤
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