次の写真は、ファーストフード店での車の運転を示しています。レーンは2つに分かれており、2人のドライバーが同時に注文できるようになっています。
次の写真は、レストランの俯瞰図です。
ご覧のように、2つのレーンは支払いウィンドウの前に1つのレーンに収束します。したがって、食品の支払いと受け取りは引き続き連続して行われます。これは、並行して行われる注文からの利益を打ち消すようです。
さらに、レーンを介して複数のドライブを使用することにはマイナス面もあります。一方の車線のドライバーは、他方の車線に注意を払わない可能性があり、事故のリスクが高まります。また、注文は同時に行われるため、支払いウィンドウの担当者は各ドライバーに注文を繰り返し、注文/ドライバーが同期していることを確認します。何度も間違った命令が繰り返されてきました。
では、2つのドライブスルーレーンを使用する利点は何ですか?
私はファーストフード事業に携わっており、30年以上5ユニットを所有していますが、2レーンのユニットはありません。
2車線の理由は、マクドナルドがこれについて何年も前に読んだ研究のタイミングの問題です。 (私はマクドナルドとは関係ありません。)それはすべてタイミングにかかっており、あなたが並んで待つ時間から10または20秒を削ることは価値がある。このキューで最も遅い部分は順序付けです。誰もが遅いわけではありませんが、平均は遅いです。そして、ある顧客が1つのラインで行き詰まった場合、他の顧客の半分は別のラインにいて、うまくいけば流れ続けます。
また、ラインが短く見えます。したがって、それは部分的に心理的ですが、フィードスルーの増加と相まって、顧客体験をより良くします。 1行の6行目よりも2行の3行目が良いです。
もちろん、時々それは駐車スペースの問題であり、2つのラインは車が通りから入り口にこぼれるのを防ぎます。
これは私が物事を見る方法です。最初の顧客が来て、すぐに待たされます。すべてが素晴らしいです。 2番目の顧客が来ましたが、彼は次の顧客であるので幸せです。しかし、3番目の顧客は、「ああ、これはどれくらいの時間がかかるのか」と考えています。
編集:キューイング理論、およびすべての同様のアイデアは、これらのものに非常に適用されます。ファーストフード事業は、誰もがあなたが信じたいと思っていることに関わらず、食事のパッケージを生産する小さな工場です。工場と同じように、レストランの開店前から、お客様がドアの中に入って閉店するまでのタイミングを検討します。
このフローは、他の何よりも重要です。私は、ラインの先頭にいる一人の顧客がチェックアウトに到達するのにどれくらいの時間がかかるかを知っています。また、お客様の最後にかかる時間もわかります。これらの最大時間より長くかかる場合、私のスタッフは問題のある顧客をそのフローから除外するなどの調整を行います。
私のレストランでは、朝のセットアップのどこかで重大な問題が発生した場合、回復するまでに24時間かかるといつも言っていました。顧客は常に気づくわけではありませんが、私たちはそうします。
より速いユーザーがより早く回線を通過するなど、状況によってはより良いです。例:子供がいっぱいいる車の注文には3分かかります。欲しいものを知っている一人が注文するのに30秒かかります。 2つの車線を持つことで、その一人は子供でいっぱいの車を迂回することができます。彼らは子供でいっぱいの車への影響を最小限に抑えてより速く食べ物を手に入れます。
注:David Meisterが素晴らしい答えで述べているように、これは Theory of Constraints に基づいています
たとえば、4台の車が2列に並んでいて、注文するのに各車まで3分かかり、支払いに1分かかるとします。彼らは並行して注文を受けているので、各行を通過するのに12分かかり、すべての車が支払うのに8分かかります。
(3+3+3+3)+(1+1+1+1+1+1+1+1)
合計で20分です
次に、ドライブスルーが1つだけの同じシナリオについて考えます。
(3+3+3+3+3+3+3+3)+(1+1+1+1+1+1+1+1)
32分かかります。
同じケースで、ドライブは1つだけです。最初の3〜4台の車は辛抱強く待つだけです。他の車はせっかちになり、外に出て別のレストランに行こうとすると、後ろの車に問題が発生したり、途中で動けなくなったりします。言うまでもなく、欲求不満の量は急増します。もっとドラマが必要な場合は、3人の子供が叫んでこれを想像してみてください。完璧な悪夢になります(もちろん、このユーザーは二度と戻ってくることはありません)。
同じ状況。今、あなたはあなたの車を持って来て、道路に到着する長い列の車を見ます。賢く、自分に言い聞かせてください。私がここで過ごす時間は、それだけの価値がありますか?おそらくそうではないので、別の場所に移動します。
最初のポイントで述べたケースを考えてみましょう。ここで、従業員に支払うのに10台の車が必要で、ステーションごとに1人の従業員しかいないとします(注文とレジ係)。この例では、8時間フル稼働します。
したがって、2つのドライブレーンでは3人の従業員がいるため、費用を支払うには30台の車が必要です。先ほど申しましたように、各車で合計4分かかります。しかし、それらは並行して進行するため、費用を支払うのに75分かかり、車1台あたり平均2.5分かかります。その後、残り時間405分、つまり162台の車(405 minutes / 2.5 minutes = 162 cars
)
1レーンケース:2人の従業員、つまり20台の車が必要です。 100分(20 x 4分)かかり、残りの時間は380分になります。今380/4=92
従業員の賃金を少し節約しましたが、収入は大幅に減少し、ほぼ半分になります。
忙しいレストランがあるとします。その後、大災害、何かが起こります。注文コンピュータがうまくいくとしましょう。または、従業員が表示されません。したがって、問題を修正するまで売上を失うことになります。別のレーンを設けることで、(文字通り)50%の損失の可能性を防ぐことができます。
それはすべての理にかなっています、それはほとんどすべての没落で利益があります
Reduce timeおよび/またはreduce queue before the process start。
プロセスは次のとおりです。
レストランが2つのレーンを配置する場合、2つのクライアントが同時にプロセスを開始するか、少なくとも2つのキューを作成できます。 車のキューを見ると潜在的なクライアントがなくなる可能性があるので、最初のステップに2つのレーンがある場合、プロセスを開始していないクライアントの量を半分に減らします(そしてキューを注文の後に移動します)。
すでに注文したので待つのと同じではありません。注文を待つよりも、この最後のケースではクライアントが単に去る可能性があるためです。
時間の短縮については、他の人が述べたように、最初のステップはレストランに依存しないものであり、クライアントに応じて多少の時間がかかる場合があります。
1人だけが注文を行う場合、各クライアントの時間は1つのレーンを持つ場合と同じになります(時間は短縮されません)。ただし、(最初に)1つの長いキューではなく、2つの短いキューが存在します。
車が引き上げられ、車がメニューを読み取る-これは、受注担当者にとって100%のむだ時間です。
同じ労働力で注文を取得する負荷が高くなります。したがって、より多くの注文が同じ期間に処理されます。
より速く、より効率的です。
それを見る別の方法は類推によると思います:
男性用トイレでは以下を数えます:
便器の屋台が8つあるからといって、8つのドアを設置する必要があるわけではありません。
基本的なポイントは、遅いステップでより多くの並列処理を提供する必要があるということです。仮定すると、それは良い仮定だと思います。注文は支払いよりも時間がかかることは、支払いウィンドウよりも注文ウィンドウを多くすることは完全に理にかなっています。
これと同じ機能が、一見無関係なユーザーエクスペリエンスのトンに表示されます。
食品の支払いと受け取りは引き続き連続して行われるため、並行して行われる注文からの利益がなくなるようです。
これが真実であると仮定する理由はありません。
UXの観点からの答えは次のとおりです。
ユーザーにとっての利点は、レストランが1時間あたりにより多くの食事を処理できるため、食べ物をより早く手に入れることができ、キューが短くなることです。
この質問の基本的な前提がおそらく間違っている理由を理解するために、ここで考慮すべき2つの点があります。
並行ステップからシリアルステップに単純に移動しても、以前の並列処理の利点は無効になりません。
Web開発の類似の例を見てみましょう。 2つの異なるサーバーからデータをフェッチし(並列プロセス)、そのデータを使用してテキストをWebページに上から下にレンダリングします(シリアルプロセス)。
各サーバーにヒットするのに3秒、サーバーからの応答をレンダリングするのに1ミリ秒かかる場合、最初のステップのみのパラレルまたはシリアルの選択に応じて、タスクを完了するのに6秒または3秒かかることは明らかです。
2番目のステップの並列処理により、全体的な状況が1ms変化し、完全に無関係になります。
ファーストフード店でも同じ状況が見られます。
注文を取り、食品を作成してパッケージ化する時間〜= 5分。
お金を取り、窓から食べ物を渡す時間〜= 30秒。
内部チームに一度に少なくとも2つの注文を準備する機能がある場合、結果は次のようになります。
ステップ1の並行=合計5.5分
連続するステップ1 =合計10.5分
ステップ2の並列処理は、ここでは何も否定しません。
一連の連続したステップを持つシステムは、最も遅いステップによってのみ制約されます。
これは制約理論と呼ばれます。 wikipediaの記事 もあります。
要約すると、完了する必要のあるプロセスのチェーン(または複数の収束チェーンまたは分岐チェーン)があるシステムでは、システムは最も遅いステップと同じ速さでしか動きません。
最も遅いステップ以外のステップを最適化しようとしても、プラスの影響はなく、全体的な生産性にマイナスの影響を与えることさえあります。
多くの車線(A)がより少ない車線(B)に集まり、次に多くの車線(C)に分岐するピーク時の交通渋滞を想像してください。このようなもの:
次の場所にレーンを追加することは明らかです。
A-ボトルネックの前に輻輳を増加させることでトラフィックを悪化させます(たまたま、これがプロセスの制限要因について「ボトルネック」のような単語を使用する理由です)
B-システムのスループットを向上させます
C-トラフィックにプラスまたはマイナスの影響はありません
ファーストフードレストラン(または文字通り世界中の他のシステム)の例には、1つの時点で、非常に限定的な要因が常にあります。他に最適化する価値はありません。
実空間/時間のハンバーガー/平方メートルあたりのスループットの次の段階について考えてみてください。結局のところ、これは家賃の支払い方法です(おおよその数値を推測しているだけです)。
ここで、注文する前に何も実行できないことも考慮してくださいまだ注文の準備と配信は、新しい注文の取得と並行して実行できます。
その理由は明らかです:
また、注文に2レーンを使用するのが理にかなっているが、3、10、50では意味がない理由についても示唆しています。これは、ハンバーガーの処理に必要なキッチンやその他の利用可能な設備のサイズに比例しません。
フォローアップの1つの潜在的な手段は、このレストランが本当に一貫したユーザーエクスペリエンス(待機時間)のために最適化されているか、平方メートルあたりの総収入(スループット)だけかどうかです。並行/順次プロセスを介してアイテムを同時に送信する限り、それらは必ずしも同じではありません。個々のアイテムが追加のレイテンシを被るように(OPの注文がキオスクで忘れられた場合など)、全体的なスループットを最適化することは十分に可能です。
これは純粋なUXの質問です。大学の銀行窓口レーンでも同様の調査を行いました。私はあなたの質問に一言で答えます-知覚。
運転して前方に5台の車が見えると、「Fどこかで試してみるよ」のようになるかもしれません。彼らはあなたが注文したらあなたがほとんど去ることがないことを知っています。したがって、彼らはあなたに注文してもらい、あなたのビジネスを失いたくないだけです。この例では、質問に2つのレーンがあります...いくつかの場所には40以上の注文ポイントがあるため、Sonicはこれを最大にしました。あなたがまだ並んでいるので、それはすべて知覚についてです。彼らはあなたが注文するまでラインができるだけ短いと考えて欲しいだけです。
私は他の答えが間違っていると言っているのではありません。それらは有効なポイントを作成しますが、それらはすべてこのポイントの二次的なものです。以下に示すように、Sonicですぐに車を運転して注文でき、あなたは列の最初の人になります;).
純粋な推測ですが、それは理にかなっています。
支払いと食料の受け取りは非常に迅速です。ファーストフードを含むあらゆる食品の場所で最も時間がかかるのは、食品の調理/準備です。彼らが複数の人々の注文を受け取ることができれば、彼らはすべての調理の準備を邪魔にならないようにして、窓口で単にお金と食べ物を交換することができます。
マクドナルドで働いたことがあるので、2つのウィンドウの主な利点は、注文が行われ、注文を開始できることです。これは、より多くの注文をより速く注文できることを意味します。 「支払いウィンドウにいる人は、注文/ドライバーが同期していることを確認するために、各ドライバーに注文を繰り返します」、イギリスでは、注文を受けたスタッフが顧客のビデオフィードを受け取り、これが自動的に写真を撮ります。最初のオプションが注文されます。支払いウィンドウにいる人は、注文の横に顔を表示して、誰が注文したかを確認します。写真が常に完璧であるとは限らないため、これは常に機能するとは限りませんが、ほとんどの場合、画像は適切に機能します。
食べ物を作ることは最も遅いステップなので、最も速いプロセスは、顧客が到着したらすぐに顧客に何が欲しいかをキッチンに伝えることを含みます。食事の準備に時間がかかるため、支払いは任意のペースで行うことができます。 (支払いが確認される前にレストランが料理を始めると仮定します-いつもではありません)
注文ステップにのみ2つのレーンがあることは、レジを待つのではなく、注文を尋ねるキューを歩いている人と同じです。
さらに、人々がすぐに注文した場合、それほど待つ必要はなかったと感じています。
ドライブスルーで食べ物を注文し、支払いウィンドウで支払い、それから言われたことがありますか?
「あなたの食べ物は準備ができていません。駐車してください。準備ができ次第、お届けします。」
2つのレーンがあることで、注文は2倍の速さで行われますが、それ以外はすべて同じままです。つまり、各車が入口からコレクションに到着するまでにかかる時間の2倍以上の食品を調理することができます。
ここには多くの冗長な答えがあります。単純で短い答えは、 キューイング理論 は、複数のキューが待機時間の分散を削減する一方で、平均的な待機は時間は変わりません。
予測可能な待機時間はUXの観点から常に望ましいですが、それだけが要因ではありませんが、生産側にも優れています(1人がボトルネックのアイテムを要求し、それを提供できるまで生産チェーン全体がブロックされると想像してください)項目)。
注文を受けたスタッフは必ずしなければなりません。
したがって、1人のスタッフが2つの注文ウィンドウを操作して、より多くの顧客を処理できる可能性が非常に高くなります。ラインがバックアップし始めると、2人目のスタッフが数分間簡単に介入できるため、注文の「ウィンドウ」ごとに1人のスタッフになります。
収集ウィンドウでは、スタッフは次のことを行う必要があります。
多くの場合、これは1人のスタッフによって行われますが、支払いと回収のウィンドウでの作業が2人のスタッフ間でどのように分割されるかは簡単にわかります。この作業の大部分は、先行する顧客が邪魔をせず、次の顧客がウィンドウに向かっている間に実行できるため、注文ウィンドウとは異なり、スタッフのメンバーは顧客を待つために多くの時間を費やしていません。
認識/欲求不満のすべてのコメントでこれについて取り上げられなかったコメントだけですマージはストレスと煩わしいプロセスになる可能性があります。
二重線を離れて1つに戻ると、多くの運転手が適切な順番に細心の注意を払っています。最初に両方の線に来た人、両方の車が前進するのを待っているときに適切なジッパーがマージする、ジャークなどです。または単に選択を行う必要があり、選択後にスローラインで立ち往生しています。
科学的ではありませんが、私と職場の隣人の両方が、プロセスにストレスを加えるという理由だけでドライブスルーを二重線でマージすることを避けたい場合があります。行が絶対的に速く移動する場合でも、他の場所で長く待機する可能性よりも多くなります。
また、別の興味深い変種:近くのマクドナルドには2つの次数ウィンドウがありますが、それらは並列ではなく順番に並んでいます。したがって、2つの注文を一度にバッチ処理しますが、ライン注文は変更されません。 (そして「バック注文者」は空のフロント注文スロットでコースを維持することができます...またはプルアップしない人も。)
これまでにすべての答えを読んだので、数学的アプローチは価値があると思う。
待機ライン/キューは、マルコフ連鎖の典型的なバージョンです。マルコフ連鎖は、国家のネットワークです。待機中の回線の場合、これは通常、システム全体のnrの顧客です(列で待機している顧客のnrとサービスを受ける顧客のnrの合計)。状態は、状態ごとに異なる特定の確率(遷移確率)に従って変化します。
これらの確率をどのように使用できますか?次の例を使用してみましょう(Ross 4.8):
これらの確率は通常、ポアソンプロセスによって記述されます。ポアソンプロセスは、時間の経過に伴う確率を数学的に表現したものです(これは完全に正しいわけではありませんが、それにどのようにアプローチできるかはわかります)。言い換えると、特定のイベントのうち、どれくらいの期間にわたって何回期待するかです。例:特定のジャンクションで10日間に発生する自動車事故の数(2の場合、非常に高いように見えるかもしれませんが、通過する自動車の数が多い可能性があるため、ジャンクションを通過するときに事故が発生する可能性は非常に低くなります。 )。より話題の多い例は、車で車でドライブに到着すると予想される顧客の数を教えてください。これにより、次の顧客が到着するまでにどれくらいの時間がかかるかという質問がすぐに出てきます。これを到着間時間と呼びます。
P ^ 2からP ^ 4までの値は、P ^ 1からP ^ 2までの値よりも変化が少ないことがわかります。これは何を意味するのでしょうか?使えますか?行列P ^ 1の値が現実を表すと仮定しましょう。もちろんそうではありませんが、そうだと仮定しましょう。真実は、それが今日の状態に依存しないポイントに収束することです。なぜなら、未来に行くほど、今日の未来の重要性は低くなります。これは、指数確率分布のメモリレスプロパティを表します。これらのいわゆる定常状態確率を見つけるには、行列P ^ Infinityを計算する必要があります。これは簡単な場合もあれば、そうでない場合もあります。すべての行列/確率が収束するわけではないからです。一部の行列は発散します。これの例:ドライブスルーまでの平均到着間時間が平均ドライブスルーのサービス時間よりも長く、ドライブスルーの長さが無限である場合はどうなりますか?システムは「爆発する」ことを意味し、待機時間が大きくなるだけです。ドライブスルーには特定の長さしかないため、実際にはこれは当てはまりません。
定常状態の確率で何ができるでしょうか?システムで顧客の平均待ち時間を計算できます。システム内にあると予想される数値の量を計算でき、オペレーター(およびその他多数)の予想使用率を計算できます。
会社がサービスに多くの価値を追加するとします。もちろん人々は待ちたくないので、待つことはサービスに付加価値を与えないと見なされることがよくあります。会社は、レーンを介してオペレーター/ドライブを追加することのコスト/利点を計算し、それが会社に付加価値を与えるかどうかを確認できます。合計でより多くの顧客がいるにも関わらず、合計待ち時間が短いため、会社は現在より多くの顧客を獲得しています。
私が追加したいものは次のとおりです。私はかつて病院の駐車場の分析(マルコフ連鎖)モデルを作成しました。この病院には、北側と南側の2つの入口がありました。病院から、なぜ入り口が2つあるのに、待ち時間に不満があるのかと尋ねられました。実際、北側の入り口からはあまり人が来ないので、誰も北の入り口を利用していなかったのです。多くの場合、複数のサーバーに分離する1つの中央待機ラインを設けることをお勧めします。
顧客の視点から見ると、多くの場合、次の行に留まる方がよい: https://www.youtube.com/watch?v=xvQjTvktTKI