køproblemer

Køproblemer beskriver situationer, hvor efterspørgslen efter en service overstiger kapaciteten, hvilket skaber ventetider og køer. Begrebet anvendes i drift og operationsforskning og gælder både menneskelige systemer (butikker, sygehuse) og tekniske systemer (trafik, netværk). Analysen fokuserer på at styre ventetider gennem kapacitetsplanlægning og procesoptimering.

Grundlæggende kømodeller bruger ankomstrate λ og servicehastighed μ. Udnyttelsen ρ = λ/μ viser hvor store dele af tiden tjenesten er optaget. Nøglemålinger er Wq (ventetid i kø), Ws (ventetid i systemet), og Lq, L (antallet i kø og i systemet). Little’s Law L = λW og Lq = λWq forbinder disse mål. De mest kendte modeller er M/M/1, M/M/c og M/G/1.

Kødisciplinen fastlægger rækkefølgen—mest almindelig er FIFO (først ind, først ud). Flere discipliner og prioriteringer bruges i praksis. Antal servere, bemanding og kødesign påvirker ventetiderne. For at reducere køer anvendes længere åbningstider, aftalesystemer, selvbetjening, virtuelle køer og dynamic pricing.

Anvendelser findes i detailhandel, sundhedsvæsen, transport og it-infrastruktur. Metoder inkluderer simulering, dataanalyse og optimering. Begrænsninger omfatter antagelser om stationære forhold og fordelinger, datakvalitet og skævheder. Resultater er skøn og kontekstafhængige, og etiske overvejelser om retfærdighed og tilgængelighed er relevante.