The model defined any clientsin the

The model defined any clients
in the system as a variable denoted as WIP (Work in Process),
so all clients must finish traveling through the system before each
replication is complete. Both terminating conditions must be met
for each replication to finish. Each experiment ran for one hundred
replications to reduce variance and have reliable averages in the
output. Computation time was not a major issue in the experimentation,
so we chose a large number of replications for the experimentation.
This gave reasonably accurate results; for example,
with 100 replications, we obtained a 95% confidence interval for
average main lobby receptionist utilization for both the original
model as well as the kiosk model.

Results (Thai) 1:

แบบจำลองการกำหนดไคลเอนต์ใด ๆในระบบที่เป็นตัวแปรเขียนแทนเป็น WIP (งานระหว่างทำ),ดังนั้นไคลเอนต์ทั้งหมดต้องเสร็จสิ้นการเดินทางผ่านระบบก่อนละการจำลองแบบเสร็จสมบูรณ์ ต้องเป็นไปตามเงื่อนไขทั้งสองยุติสำหรับแต่ละการจำลองแบบจะเสร็จสิ้น แต่ละการทดลองวิ่งสำหรับหนึ่งร้อยระยะการลดความแปรปรวน และมีค่าเฉลี่ยความน่าเชื่อถือในการผลผลิต เวลาคำนวณไม่ใช่ปัญหาใหญ่ในการทดลองดังนั้น เราสามารถเลือกระยะสำหรับการทดลองจำนวนมากเรื่องนี้ทำให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องสมเหตุสมผล ตัวอย่างเช่นระยะ 100 เรารับช่วงความเชื่อมั่น 95% สำหรับการใช้ประโยชน์พนักงานต้อนรับเฉลี่ยล็อบบี้สำหรับต้นฉบับทั้งสองรูปแบบเป็นแบบ kiosk

Results (Thai) 2:

รูปแบบการกำหนดลูกค้าใด ๆ
ในระบบเป็นตัวแปรแสดงเป็น WIP (งานในกระบวนการ)
เพื่อให้ลูกค้าทุกคนจะต้องเสร็จสิ้นการเดินทางผ่านระบบก่อนที่แต่ละ
การจำลองแบบเสร็จสมบูรณ์ ทั้งเงื่อนไขการยกเลิกจะต้องพบ
ในแต่ละที่จะเสร็จสิ้นการจำลองแบบ แต่ละการทดลองวิ่งหนึ่งร้อย
ซ้ำเพื่อลดความแปรปรวนและมีค่าเฉลี่ยที่เชื่อถือได้ใน
การส่งออก เวลาในการคำนวณไม่ได้เป็นประเด็นหลักในการทดลอง
เพื่อให้เราเลือกเป็นจำนวนมากซ้ำสำหรับการทดลอง.
นี้ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องสมเหตุสมผล ตัวอย่างเช่น
100 ซ้ำเราได้รับความเชื่อมั่น 95% สำหรับ
การใช้ล็อบบี้พนักงานต้อนรับหลักเฉลี่ยสำหรับทั้งต้นฉบับ
รูปแบบเช่นเดียวกับรูปแบบคีออสก์

Results (Thai) 3:

โมเดลกำหนดไคลเอนต์ใด ๆในระบบตัวแปรกล่าวคือเป็น WIP ( งานในกระบวนการ )ดังนั้น ลูกค้าทั้งหมดจะต้องเสร็จสิ้นการเดินทางผ่านแต่ละระบบก่อนงานเสร็จสมบูรณ์ ทั้งการยกเลิกเงื่อนไขที่ต้องเจอสำหรับแต่ละงานให้เสร็จ แต่ละการทดลองวิ่งหนึ่งร้อยซ้ำเพื่อลดความแปรปรวน และมีความน่าเชื่อถือในค่าเฉลี่ยผลผลิต เวลาการคำนวณไม่ใช่ประเด็นหลักในการทดลองดังนั้นเราจึงเลือกเป็นจํานวนซ้ำสำหรับการทดลองนี้ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องเหมาะสม ตัวอย่างเช่น100 ปี เราได้รับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 สำหรับเฉลี่ยการใช้หลักล็อบบี้พนักงานต้อนรับทั้งต้นฉบับแบบเป็นตู้แบบ