Свяжитесь с нами

Ритейл и e-commerceСколько людей нужно

Сколько операторов нужно ПВЗ в пиковый час: три или два?

Вечерний пик выдачи заказов: третий оператор снимет очередь или просто добавит простоя.

Что дал расчёт

Ожидание в пиковый час
было14,24,1мин−71%
Длина очереди в пике
было93чел−67%
Загрузка операторов в пике
было9778%−19 п.п.

Что за процесс и где он ломался

Пункт выдачи заказов федерального маркетплейса: одна стойка, две зоны — выдача и возврат, поток около 320 клиентов в день. Работают два оператора по скользящему графику, третьего просят «на пики» уже полгода.

Дневной поток распределён крайне неравномерно: с 18:00 до 21:00 приходит почти половина клиентов. Утром операторы простаивают, вечером к стойке выстраивается очередь на улицу.

Вопрос, на который отвечали

Сколько операторов нужно ПВЗ в пиковый час: три или два?

Признаки, по которым стало понятно: дело не в людях

Спор шёл в терминах «людей не хватает», а данных не было ни у кого. Управляющий просил третьего оператора, региональный директор отвечал, что загрузка по дню — 46%, и нанимать некого. Обе стороны были правы: средняя загрузка низкая, а в пике система стоит.

Как процесс превратили в имитационную модель

Модель собрали на существующей BPMN-схеме процесса выдачи — рисовать заново ничего не пришлось. В неё добавили то, чего в схеме нет: интенсивность прихода клиентов по часам, длительность выдачи и возврата, вероятность возврата, календарь смен и ёмкость стойки.

Ключевое отличие от расчёта в таблице: модель учитывает, что клиенты приходят неравномерно и мешают друг другу. Именно это и рождает очередь — среднее по дню такой эффект не показывает никогда.

Какие данные взяли и что честно допустили

Поток заявок
восстановлен из выгрузки сканирований за 30 дней, распределение по часам — фактическое
Длительность выдачи
замеры по 40 обслуживаниям, разброс учтён распределением, а не средним
Доля возвратов
18%, взята из учётной системы за квартал
Не моделировали
обеденные перерывы операторов и отказы оборудования

Отчёт симуляции: что показал расчёт

Живой отчёт симуляции

Отчёт удобнее смотреть на большом экране — откройте его отдельной страницей.

Тот же отчёт, который видит пользователь Storm после прогона. Открывается по ссылке и листается по вкладкам.

Какие сценарии прогнали и чем они отличались

Сценарии, прогнанные в модели
СценарийЧто меняли
Как есть: два оператора БазовыйТекущий график, две смены внахлёст с 16:00
Третий оператор на весь день Полная ставка, покрывает всю смену
Третий оператор только на пик Выход с 17:30 до 21:30, четыре часа
Две стойки без найма Разделение выдачи и возврата по зонам, те же два человека

Было и стало

Сравнение «было / стало» по каждой метрике. У метрик разные единицы, поэтому каждая пара показана в своём масштабе.
  • Было
  • Стало
  1. Ожидание в пиковый час , мин

    14,2
    4,1−71%
  2. Длина очереди в пике , чел

    9
    3−67%
  3. Загрузка операторов в пике , %

    97
    78−19 п.п.
  4. Ушли, не дождавшись , % клиентов

    6,4
    1,1−83%
  5. Средняя загрузка за смену , %

    46
    48+2 п.п.
Ключевые метрики процесса до и после изменения
МетрикаБылоСталоИзменение
Ожидание в пиковый час , мин14,24,1−71%
Длина очереди в пике , чел93−67%
Загрузка операторов в пике , %9778−19 п.п.
Ушли, не дождавшись , % клиентов6,41,1−83%
Средняя загрузка за смену , %4648+2 п.п.

Что показал расчёт

  1. Узкое место — совмещение выдачи и возврата на одной стойке

    Возврат занимает втрое больше времени, чем выдача, и блокирует очередь целиком: пока оформляется один возврат, восемь человек за выдачей просто стоят.

  2. Третий оператор на полный день сокращает ожидание всего до 9 минут — деньги уходят в простой

    Днём он загружен на 30%, а вечером всё равно упирается в одну стойку: очередь ограничена рабочим местом, и руки тут ни при чём.

  3. Разделение потоков даёт 4 минуты ожидания тем же составом

    Эффект сопоставим с наймом, но стоит одной перестановки мебели и правки регламента.

Что оказалось не так, как считали

Третий человек упёрся бы в ту же стойку, что и первые два. Очередь сократилась бы на треть, а зарплата выросла бы на целую ставку. Сработало разделение выдачи и возврата, которое не стоило ничего.

Сколько операторов нужно ПВЗ в пиковый час: три или два?

Что решили сделать и что получилось

Разделили зоны выдачи и возврата, перевели вторую смену на выход к началу пика. Приём «Добавить ресурсы» отложили: расчёт показал, что он упирается в ту же стойку.

Найм третьего оператора отложили и вернулись к вопросу через квартал, уже с цифрами. Порог, после которого найм действительно понадобится, посчитали приёмом «Оптимальный штат (√)»: это 480 клиентов в день, до него хватает двоих.

Приёмы оптимизации, которые здесь сработали

Почему на этот вопрос отвечает имитационное моделирование, а совещание — нет

Вопрос «сколько людей нужно» не решается делением потока на производительность. Очередь рождается неравномерностью, а не нехваткой мощности в среднем. Средняя загрузка 46% и очередь на улице прекрасно уживаются: так устроена любая система массового обслуживания: об этом говорят и закон Литтла, и формула Кингмана.

Имитационное моделирование прогоняет тысячи клиентов по фактическому распределению прихода и показывает, что произойдёт с очередью в каждом сценарии — до того, как кого-то наняли.

Где этот вывод не работает

Вывод верен для процессов с выделенными ресурсами и большим потоком однотипных заявок. Если у вас пять уникальных сделок в квартал или сотрудники размазаны по десяти процессам сразу — такой расчёт не даст ничего: моделировать нечего.

Абсолютные значения зависят от конкретного ПВЗ. Переносить цифры на свой пункт нельзя — переносить можно метод.

Частые вопросы по этому расчёту

Чем это отличается от расчёта в Excel?

Excel работает со средними: средний поток 320 клиентов в день при средней загрузке 46% кажется нормальным. Но клиенты приходят неравномерно: с 18:00 до 21:00 приходит половина суточного потока. Модель прогоняет тысячи клиентов по фактическому распределению и показывает, что в пиковый час очередь упирается в 9 человек, хотя в среднем система недогруженна. Excel никогда такой эффект не покажет.

Что будет, если поток клиентов в пиковый час вырастет вдвое?

Разделение зон упрётся в то же рабочее место, но максимум давления вырастет. Расчёт показал пороговый поток — 480 клиентов в день — после которого третий оператор становится необходимостью. Вдвое от текущих 320 переведёт ПВЗ за эту границу, найм понадобится, но только когда экономика это требует.

Откуда взялась цифра 6,4% клиентов, которые уходят, не забрав заказ?

Восстановлено из системы отслеживания возвратов: клиент не приходит забирать в день выдачи — это отмечается как уход. При ожидании в пиковый час 14,2 минут уходит 6,4% клиентов, при оптимизации до 4,1 минут уходит только 1,1%. Эта цифра показывает прямое влияние очереди на поведение: каждая минута ожидания — стоимость в потерянных клиентах.

Как перенести выводы на другое ПВЗ с потоком 500 клиентов в день?

Абсолютные цифры ожидания переносить нельзя — они зависят от конкретных длительностей операций вашего ПВЗ. Но метод переносится целиком: собрать параметры (распределение потока по часам, длительность выдачи и возврата в вашем случае), прогнать те же четыре сценария. Пороговая цифра найма может отличаться на 30–40% в зависимости от структуры вашего потока.

Ваш процесс, ваши числа

Покажем на вашем процессе

Пришлите диаграмму и то, что знаете про поток: сколько заявок в день, сколько людей, сколько занимает операция. Соберём модель, прогоним сценарии, которые вы назовёте, и разберём отчёт вместе — с очередями, загрузкой ресурсов, сроком и стоимостью заявки.

  1. Присылаете диаграмму и три-четыре цифры про поток
  2. Собираем модель и прогоняем сценарии, которые вы назовёте
  3. Разбираем отчёт вместе и обсуждаем, что из него следует

Первый процесс считаем бесплатно: нужна диаграмма и несколько цифр по потоку.

Поддержка