מדוע ליטל הוא גדול?

חוקי ליטל הקרויים על שם החוקר שפיתח אותם מהווים בסיס מרכזי לתכנון ולתפעול של כל מערכת שירות. חוזקם המרכזי נובע מההנחות הכלליות שלהם. החוקים פועלים בכל סביבה, ונכונים לכל התנהגות של הגעת הלקוחות, ולכל מספר נותני שירות. יישום השימוש בחוקים מאפשר ידיעה של אורכי התורים הצפויים ומכאן מקנים יכולת של תכנון ותפעול מערכת שירות. להבנת חוקי ליטל יש צורך ברקע סטטיסטי קצר אותו אציג.  מושג מתמטי חשוב הינו התוחלת. תוחלת הינו מושג שבשימוש יומיומי, לא מדעי, נהוג לקרוא לו ממוצע.  להגדרה מדויקת יותר ניתן לעיין
נושא נוסף שחשוב להבינו בהקשר הזה הוא התנהגות אקראית ומשמעות הפיזור. כאשר לקוחות מגיעים למערכת שירות הם מגיעים באופן אקראי.  לעיתים, יכולים להגיע מספר לקוחות ביחד, ולעיתים מגיע אחד לאחר זמן רב. למדידת ההתנהגות קימים מדדים רבים. המדד המוכר ביותר הינו הממוצע. זהו מדד מיקום המאפשר להעריך את מיקומו של מרכז הנתונים ביחס לשאר הנתונים. בניגוד למדדי מרכז, המאפיינים את המשותף לכל הנתונים, קימים מדדי פיזור המאפיינים את התנהגות הנתונים. המדדים הללו מציגים את ההבדל בין הנתונים. כאשר מדד פיזור יהיה בעל ערך גבוה המשמעות הינה כי הנתונים מפוזרים. יש חשיבות עצומה למידת פיזור הנתונים. למשל,  לסניף הדואר השכונתי מגיעים בממוצע 60 לקוחות בשעה.  כולם יכולים להגיע יחד או בקבוצות. מדד פיזור מציג את ההתנהגות הזו. מדד פיזור נמוך משמעו, למשל, שכל דקה יגיע לקוח. לחלופין, מדד פיזור גבוה יציג מציאות אחרת, לדוגמא, הגעה של מספר רב של לקוחות במספר דקות ואי הגעה בדקות אחרות.
חוק ליטל למערכת שירות אומר כי תוחלת זמן השהייה במערכת כפול תוחלת קצב הכניסה למערכת שווה לתוחלת מספר הלקוחות במערכת.
נשתמש בדוגמה להבנת החוק של ליטל. בסניף הדואר השכונתי שלנו יש שש עמדות של קופות. לאחר מחקר מעמיק נמצא כי מגיעים לסניף 60 לקוחות בשעה. בנוסף, זמן השהייה הממוצע של לקוח בסניף הינו 6 דקות,  דהינו, זמן השהייה בסניף הוא 0.1 שעה. לפי משפט ליטל תוחלת הלקוחות בסניף הלקוחות יהיה 6 לקוחות בממוצע ( 60 לקוחות בשעה כפול 0.1).  מכאן שבממוצע כל שש העמדות תפוסות. חוק ליטל נותן תשובה ממוצעת, אבל ממוצע בלבד לא מסביר את ההתנהגות. חייבים לדעת מהו הפיזור.  כאשר הפיזור נמוך, דהינו, הלקוחות מגיעים במרווחי זמן אחידים, הסיכוי ש 6 עמדות יספיקו ולא יווצר תור הוא גבוה יותר מאשר בתרחיש בו הפיזור גבוה והלקוחות מגיעים במרווחי זמן לא קבועים ובכמויות לא אחידות.  בתרחיש בו הפיזור גבוה יתכן מצב שבו יהיו שבעה שמונה ואולי עשרה לקוחות בסניף והם ימתינו בתור.  דהינו, כאשר יש מדד פיזור גבוה קיים סיכוי גבוה להמתנה בסניף הדואר שלנו.
חוק ליטל מגדיר יחס כמותי בין מספר הלקוחות, המגיעים לסניף הדואר, וכמות העמדות לבין ביצועי המערכת.  בהתיחס לסניף הדואר שלנו, באם נדע את הנתונים התפעוליים הכמותיים נוכל לתכנן האם לאייש את כל העמדות בימי שיא, שבו מגיעים 60 לקוחות בשעה, או להוריד את מספר נותני השירות כאשר מדובר על ימי שפל. נוכל לתכנן בכמה בדיוק להוריד את מספר נותני השירות באם נוכל לחזות את כמות המגיעים לסניף.
שימוש בחוק ליטל תומך במרכיב התפעולי ניהולי של משולש השירות הכולל את המרכיבים :
ניהול הלקוחות – טיפול במכלול הקשרים עם הלקוח בהיבט התהליכי וההתנהגותי.
ניהול ותפעול – מכלול הפעילויות והתהליכים של השירות.
ניהול תשתיות – הסביבה הממוחשבת והמתוקשבת התומכת בשירות.
לכן ליטל כל כך גדול!

הסרטון הבא מציג מצב חריג שאולי אפילו חוק ליטל מתקשה בו….

לקבלת עידכונים סמנו לייק בעמוד הפייסבוק שלי

לפרטים על התוכנית להנדסה וניהול מערכות שירות

 

להשאיר תגובה

היכנס באמצעות אחת השיטות האלה כדי לפרסם את התגובה שלך:

הלוגו של WordPress.com

אתה מגיב באמצעות חשבון WordPress.com שלך. לצאת מהמערכת /  לשנות )

תמונת גוגל

אתה מגיב באמצעות חשבון Google שלך. לצאת מהמערכת /  לשנות )

תמונת Twitter

אתה מגיב באמצעות חשבון Twitter שלך. לצאת מהמערכת /  לשנות )

תמונת Facebook

אתה מגיב באמצעות חשבון Facebook שלך. לצאת מהמערכת /  לשנות )

מתחבר ל-%s