Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Hizmet Tesis Yeri. 10-2 Hizmet Tesis Yeri Planlaması Rekabete dayalı konumlandırma: Çoklu konum ya da başlangıç konumu giriş engeli olabilir. Talep yönetimi:

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "Hizmet Tesis Yeri. 10-2 Hizmet Tesis Yeri Planlaması Rekabete dayalı konumlandırma: Çoklu konum ya da başlangıç konumu giriş engeli olabilir. Talep yönetimi:"— Sunum transkripti:

1 Hizmet Tesis Yeri

2 10-2 Hizmet Tesis Yeri Planlaması Rekabete dayalı konumlandırma: Çoklu konum ya da başlangıç konumu giriş engeli olabilir. Talep yönetimi: Talebin kalitesi, miktarı ve zamanlamasını kontrol yeteneği. Esneklik: gelecekteki ekonomik değişimler ve portfolio etkisi için konum kararları planlama. Odaklanma: Pekçok konumda belirlenmiş aynı hizmeti sunarak geliştirilebilir.

3 10-3 Hizmet Tesis Yeri Konularını Sınıflandırma Tesis Yeri Coğrafik Yapı AğDüzlem Dikdoğrusal Kuşuçuşu Tesis Sayısı TekliÇoklu Hizmet kapasitesi Hizmet düzeyi Hizmet verilecek bölge Eniyileme Kriteri Kamu sektörüÖzel sektör

4 10-4 Stratejik Faktörler Rekabete Dayalı Kümelenme (Rakipler Arasında) (Örn: Otomobil Bayileri, Moteller) Yaygın Pazarlama (Aynı Firma) (Örn: Dondurma Sağlayıcıları) Pazarlama Aracıları (Örn: Kredi Kartları, HMO) Hareketin Yerini Tutan İletişim (Örn: Ofise Uzaktan Bağlanarak Çalışma, e- Ticaret) Ön Ofisi Arkadan Ayırma (Örn: ATM, ayakkabı tamiri) Hizmet Yerine İnternetin Etkisi (Örn: Amazon.com, eBay, FedEx)

5 10-5 Stratejik Yer Faktörleri Ön OfisArka Ofis Dış Müşteri (tüketici) Hareket müşteriye doğru mu yoksa müşteri tesise mi hareket ediyor? Elektronik araçlar fiziksel hareketin yerini alabilir mi? Yer girişe bir engel mi? Hizmet kişiye mi yoksa mülke mi yapılıyor? Yardımcı-yer gerekli mi? İletişim nasıl yapılacak? İç Müşteri (çalışan) İş gücü bulma durumu? Self-servis kioskları bir alternatif mi? Ölçek ekonomileri mümkün mü? Personel evden çalışabilir mi? Offshoring bir seçenek mi?

6 10-6 Yer Seçim Faktörleri 1. Erişim: 4. Park etme: Otoyol giriş ve çıkış bağlantı Sokak dışında park etme uygunluğu yollarına yakın 5. Genişleme: Toplu taşıma yoluyla hizmet edilir Genişleme için odalar 2. Görünürlük: 6. Çevre: Cadde üstünde bulunma Yakın çevre hizmeti Etraftaki koşuşturma tamamlamalıdır. İşaret yerleştirme 7. Rekabet: 3. Trafik: Rakiplerin konumu Sokakta olası trafik yoğunluğu 8. Hükümet: Potansiyel satın alma dürtüsü göstergesi İmar kısıtlamaları Bir engel olabilecek trafik sıkışıklığı Vergiler (Örn: itfaiye istasyonu) 9. İşgücü: Uygun becerideki mevcut işgücü

7 10-7 Coğrafik Gösterim Yer seçenekleri ve hareket mesafesi bir düzlemde(düz yüzey) ya da bir ağ üzerinde temsil edilebilir. Yerler arasındaki mesafeler iki yolla ölçülür: Öklit/Kuşuçuşu Uzaklık Dikdoğrusal Uzaklık

8 10-8 Coğrafik Gösterim Düzlem Üzerinde Yer Gösterimi Y Varış yeri j Yj Öklit Başlangıç i Dik doğrusal 0 Xi X j Yi X

9 10-9 Eniyileme Kriteri Yeri eniyileme kriteri özel ve kamu mülkiyetine göre farklılık gösterir. Özel sektörde tesis yeri kararı ya maliyet enküçükleme ya da kar enbüyükleme yoluyla yönetilir. Kamu tesislerinin yer seçiminde kararlar tümüyle toplumun ihtiyaçlarına göre yürütülür.

10 10-10 Eniyileme Kriterinin Etkisi 1. Maximize Utilization ( City C: elderly find distance a barrier ) 2. Minimize Distance per Capita ( City B: centrally located ) 3. Minimize Distance per Visit ( City A: many frequent users ) City A City B City C * * *

11 10-11 Estimation of Geographic Demand  Define the Target Population  To forecast demand, we need to define target population. We use past records to project future demand  Select a Unit of Area  To forecast, we need to define geographic units based on 2 factors  Unit must be large enough to contain a sample size required for estimating demand  We should not have so many geographic units, that we cannot do calculations using our computing power.  Estimate Geographic Demand  Regression analysis  Map Geographic Demand on a three dimensional map  to provide a visual representation of the geographic distribution

12 10-12 Tesis Yeri Seçim Teknikleri Single Facility Metropolitan Metric Euclidian Metric Center of Gravity Locating a Retail Outlet Multiple Facilities Location Set Covering Problem Maximal Covering Location Problem

13 Tek Tesis a.Dikdoğrusal Metrik

14 10-14 A copying service has decided to open an office in the central business district of a city. The manager has identified 4 office buildings. Weights are attached to each point and represent potential demand per month in hundreds of orders. The manager would like to determine a central location that will minimize the total distance per month that customers travel to the copying service. EXAMPLE 9.1 (page 260) COPYING SERVICE

15 10-15

16 10-16

17 10-17 Solution: İXiWi∑Wi İYiWi∑Wi İYiWi∑Wi İXiWi∑Wi A(2,2) B(3,2)

18 10-18 OfficeDistanceWeightTotal 11 x7 =7 21 x1 =1 34 x3 =12 43 x5 =15 OfficeDistanceWeightTotal 12 x7 =14 22 x1 =2 33 x3 =9 42 x5 =10 35 The total weighted travel distance calculated for point A and point B is equal. Thus, any location will be acceptable.

19 Single Facility b.Euclidian Metric  Changing the geographic structure to the straight-line distance between points complicates the location problem. The objective now becomes minimize

20 Center of Gravity  An intuitive but incorrect approach to solving the single location problem is the use of the center of gravity formulas shown below:

21 10-21 Example: Copying Service  The trial «center of gravity» values for Xs and Ys are calculated.

22 10-22 Huff Retail Location Model First, a gravity analogy is used to estimate attractiveness of store j for customers in area i. A ij = Attraction to store j for customers in area i S j = Size of the store (e.g. square feet) T ij = Travel time from area i to store j lambda = Parameter reflecting propensity to travel

23 10-23 Huff Retail Location Model Second, to account for competitors we calculate the probability that customers from area i will visit a particular store j.

24 10-24 Huff Retail Location Model Third, annual customer expenditures for item k at store j can now be calculated. P ij = Probability customers from area i travel to store j C i = Number of customers in area i (e.g. census track) B ik = Annual budget for product k for customers in area i m = Number of customer areas in the market region

25 10-25 Huff Retail Location Model Fourth, market share of product k purchased at store j can now be calculated.

26 10-26 Example: Copying Service Assumptions: the copying service has been established at (2,2) each customer order represents an expenditure of approximately $10. λ=2 We wish to open a competing store at location (3,2) but with twice the capacity of the existing copy center. How much market share would be expect to capture?

27 10-27

28 10-28 Travel distances (using metropolitan metric) Site (j) Customer Location (i) 1234 Proposed (3,2)2232 Existing (2,2)1143

29 10-29 Site (j) Customer Location (i) 1234 Proposed (S1=2) Existing (S2=1) TOTAL Attraction 1/1 2 1/4 2 1/3 2 1/1 2

30 10-30 Site (j) Customer Location (i) 1234 Proposed Existing TOTAL1111 Probability 1/ / / /1.5

31 10-31 Site (j) Customer Location (i) 1234 Proposed2333 ( x 7000) 333 ( x 1000) Existing TOTALS$7000 (700x$10) $1000 (100x$10) $3000 (300x$10) $5000 (500x$10) Monthly Expenditures

32 10-32 Site (j) Customer Location (i)Monthly Total Market Share 1234 Proposed $ % Existing % TOTALS$7000$1000$3000$5000$ Market Share

33 10-33 LOCATION SET COVERING PROBLEM Find the minimum number and location of facilities that will serve all demand points within some specified maximal service distance.

34 10-34 Example: Rural Medical Clinics  A state of health is concerned about the lack of medical care in rural areas, and a group of nine communities has been selected for a pilot program in which medical clinics will be opened to serve primary healt care needs. It is hoped that every community will be within 30 miles of at least one clinic. The planers would like to determine the number of clinics that are required and their locations.Any community can serve as a potential clinic site except for community6, because facilities are unavailable there. Figure shows a network identifying the cities as numbered circles; lines drawn between sites shown the travel distances in miles.

35 10-35 Travel Network for a Rural Area

36 10-36 Solution:  Range of service for potantial sites CommunitySet of Communities Served from Site Potential Sites That Could Serve the Community 11,2,3,4 21,2,3(1,2,3)+ 31,2,3,4,5 41,3,4,5,6,71,3,4,5,7 53,4,5,6(3,4,5)+ 64,5,6,7,84,5,7,8 74,6,7,8(4,7,8)+ 86,7,8,97,8,9 98,9(8,9)+

37 Multiple Facilities b.Maximal Covering Location Problem  A variation of the location set covering problem is maximal covering. This problem is based on a very appealing objective: maximizing the population covered within desired service distance.

38 10-38 EXAMPLE: EMS Location Planning (Rardin) A city was divided into service districts needing EMS (emergency medical services) services, and vehicle stations selected from a list of alternatives so that as much of the population as possible would experience a quick response to calls for help.

39 10-39 The city is divided into 20 service districts that we wish to serve from some combination of the 10 indicated possibilities for EMS stations. Each station can provide service to all adjacent districts. For example, station 2 could service districts 1,2, and 7.

40 10-40 Service district and candidate locations for EMS example

41 10-41 The most obvious approach to modeling EMS example is to minimize the number of locations needed to cover all districts. The following set covering model results. Minimum cover EMS model

42 10-42

43 10-43

44 10-44 Maximum Coverage EMS model (Rardin) In the EMS case, as many other real instances, the straightforward covering model proves inadequate because it calls for too many sites. Suppose that we have funds for only 4 EMS locations. How can we find the collection of 4 that minimizes coverage insufficiency? For this version of the model we need estimates of the demand or importance of covering each service district.

45 10-45 Assume that the following values have been estimated by EMS staff:

46 10-46 We introduce extra decision variables to model uncovered districts i.

47 10-47

48 10-48 QUADRATIC ASSIGNMENT PROBLEM

49 10-49 Example: Mall Layout (Rardin) There are 4 possible locations for stores in a shopping mall.

50 10-50

51 10-51


"Hizmet Tesis Yeri. 10-2 Hizmet Tesis Yeri Planlaması Rekabete dayalı konumlandırma: Çoklu konum ya da başlangıç konumu giriş engeli olabilir. Talep yönetimi:" indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları