Цифровые двойники для улучшения планировок и эффективности работы в ресторанах Domino's

Цифровые двойники для улучшения планировок и эффективности работы в ресторанах Domino's

Domino’s — популярный бренд и компания-лидер по производству пиццы в Австралии и Новой Зеландии. Domino’s Pizza Enterprises (DPE) — крупнейший франчайзи бренда Domino’s в Азиатско-Тихоокеанском регионе и Европе.

Проблема

Компания Domino’s стремительно растет и открывает много новых заведений. Открывая новый ресторан, специалистам Domino’s нужно учесть ряд факторов, например, правильно выбрать местоположение и планировку, а затем расписание работы персонала.

Для этого необходимо сделать несколько шагов, в том числе:

Все эти действия нужны для того, чтобы создать более точную модель.

Решение

Разработчики создали цифрового двойника и с его помощью тестировали новые концепции и рабочие процессы в ресторанах, а также находили лучшие планировки, которые затем можно было реализовать в реальных заведениях.

Имитационная модель для улучшения планировки

На первом этапе разработчики смоделировали существующий поэтажный план ресторана в AnyLogic.

При создании модели для повышения эффективности работы ресторанов должны были учитываться три компонента:


Типовая планировка Domino’s

Типовая планировка ресторана Domino’s — поэтажный план, используемый для моделирования, с фокусом на критически важных рабочих местах в периоды пиковой нагрузки

Разработчики уделили особое внимание моделированию работы ресторанов в периоды пиковой нагрузки и повышению эффективности работы в эти периоды.

Цели моделирования — найти планировку, которая лучше всего подходит для каждой конкретной пиццерии, и повысить эффективность работы ресторана с учетом использования этой планировки.

Сначала нужно было ответить на важный вопрос: какая форма этажа подойдет лучше всего — квадратная или прямоугольная? С помощью моделирования разработчики выяснили, что в ресторанах лучше использовать помещения квадратной формы, поскольку они предоставляют больше возможностей для дизайна и для передвижения сотрудников.

Если же помещение имеет прямоугольную форму, объем трудозатрат и время выполнения заказа возрастает, а уровень удовлетворенности клиентов снижается. По этой причине разработчики модели остановились на более компактных и пропорциональных формах помещений.

Далее нужно было выбрать такую планировку пиццерии, чтобы оптимизировать перемещения всех его работников. Для этого разработчики решили сократить количество шагов, необходимых работникам, чтобы обработать заказ, не мешая друг другу.


Оптимизация перемещений работников в моделируемом ресторане

Оптимизация перемещений работников в моделируемом ресторане

На рисунке выше (слева) маршруты курьеров и кухонных работников пересекаются. Они мешают друг другу: в периоды пиковой нагрузки это значительно снижает эффективность их работы. Стрелками показаны маршруты, и видно, что они слишком длинные.

С помощью имитационной модели AnyLogic разработчики создали альтернативный вариант планировки (справа): в нем маршруты курьеров и кухонных работников не пересекаются. Кроме того, теперь сотрудникам приходится делать меньше шагов, а значит, заказы стали доставляться намного быстрее. Такая цель поставлена для всех ресторанов.

Некоторые схемы этажей, созданные в процессе моделирования, уже используются в реальных заведениях. На этом рисунке показан ресторан в Австралии, который пострадал от наводнения и был перестроен. Разработчики создали его имитационную модель, а затем с помощью нее — план ресторана. Сейчас он перестраивается по новому плану.


Использование имитационной модели при ремонте реального ресторана в Австралии

Использование имитационной модели при ремонте реального ресторана в Австралии

Имитационное моделирование для создания рабочего расписания

Каждому ресторану нужен персонал, поэтому на последнем этапе разработчики должны были определить оптимальное расписание работы персонала для конкретной планировки. Работников должно было быть не много и не мало. Поэтому, используя имитационную модель AnyLogic, разработчики нашли оптимальное количество сотрудников для каждой смены и планировки.

Например, в новом австралийском ресторане строители спроектировали одну планировку (базовую), а разработчики модели — еще две. Далее они сравнили эффективность работы ресторанов с разными планировками. Результаты показаны на рисунке ниже.

При увеличении числа курьеров время доставки снижалось, но других преимуществ у такого решения не было. Для всех трех планировок идеальное количество курьеров составляло 6–7 человек. Далее менеджер мог выбрать, какую планировку и какую точку на кривой персонала выбрать.

Главный результат моделирования заключался в том, что компания Domino’s смогла определить параметры, влияющие на эффективность работы ресторанов, и снизить время доставки своей продукции на 4,5%.


 Эффективность работы и планировка на примере ресторана в Австралии

Эффективность работы и планировка на примере ресторана в Австралии

Результаты

Некоторые результаты уже показаны выше. Из этого проекта можно также сделать следующие выводы:

Анализ возможных вариантов («что если») постоянно совершенствуется, и его важность возрастает. Что произойдет, если процесс изменится? Нужно ли будет, к примеру, менять планировку ресторана из-за таких изменений?

Проект был представлен на конференции AnyLogic 2022 Дэвидом Федерером (David Federer) и доктором Шелвином Чандом (Dr. Shelvin Chand) из Domino’s Pizza.

Презентация доступна в формате PDF.



Похожие проекты

Другие истории успеха

Сборник историй успеха от пользователей AnyLogic

Скачать