Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh dân số ngày càng tăng và nhu cầu sử dụng các dịch vụ công cộng gia tăng, hiện tượng xếp hàng chờ đợi trở nên phổ biến và gây ra nhiều bất tiện, lãng phí thời gian và chi phí. Tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, tình trạng ùn tắc và hàng đợi tại các bãi gửi xe máy diễn ra thường xuyên, đặc biệt vào các khung giờ cao điểm khi sinh viên đến hoặc tan học. Mặc dù trường đã có bốn điểm trông giữ xe và áp dụng bãi gửi xe thông minh, nhưng vẫn chưa đáp ứng được nhu cầu do hạn chế về diện tích và chi phí mở rộng.

Mục tiêu nghiên cứu là ứng dụng lý thuyết xếp hàng để phân tích, đánh giá thực trạng và đề xuất giải pháp cải thiện hiệu quả hoạt động của hệ thống trông giữ xe máy tại trường. Nghiên cứu tập trung vào bãi gửi xe D3-D5 trong khoảng thời gian từ tháng 10/2021 đến tháng 7/2022, sử dụng dữ liệu thu thập trực tiếp về số lượng xe đến và thời gian phục vụ. Kết quả nghiên cứu không chỉ có ý nghĩa thực tiễn trong việc giảm thiểu ùn tắc, tiết kiệm thời gian cho sinh viên mà còn góp phần nâng cao hiệu quả quản lý bãi gửi xe, đồng thời mở rộng ứng dụng cho các hệ thống dịch vụ khác như ngân hàng, giao thông, bệnh viện.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên lý thuyết xếp hàng – một nhánh của vận trù học, chuyên phân tích các hệ thống phục vụ có tính ngẫu nhiên trong quá trình đến và phục vụ khách hàng. Hai mô hình chính được áp dụng là:

  • Mô hình M/M/s (đa kênh, phân phối Poisson cho quá trình đến, phân phối hàm mũ cho thời gian phục vụ, quy tắc phục vụ FIFO): Phù hợp với hệ thống bãi gửi xe có nhiều quầy phục vụ song song, giúp tính toán các chỉ số như số lượng khách hàng trung bình trong hệ thống, thời gian chờ đợi trung bình, tỷ lệ sử dụng máy chủ.
  • Luật Little: Liên hệ giữa số lượng khách hàng trung bình trong hệ thống, tốc độ đến và thời gian trung bình khách hàng ở lại hệ thống, giúp đánh giá hiệu quả hoạt động.

Các khái niệm chính bao gồm biến ngẫu nhiên (rời rạc và liên tục), quá trình đến (Poisson), thời gian phục vụ (phân phối hàm mũ), kỷ luật xếp hàng (FIFO), và các thông số như tỷ lệ đến (λ), tỷ lệ phục vụ (μ), hệ số sử dụng (ρ).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp phương pháp định tính và định lượng:

  • Dữ liệu thứ cấp: Tổng hợp từ các bài báo khoa học, tài liệu chuyên ngành, trang web chính thức của trường.
  • Dữ liệu sơ cấp: Thu thập trực tiếp tại bãi gửi xe D3-D5 qua quan sát và đo đếm số lượng xe đến, thời gian phục vụ trong 21 ngày, với cỡ mẫu trên 30 cho mỗi bộ dữ liệu nhằm đảm bảo tính đại diện và tuân thủ luật số lớn.
  • Phân tích dữ liệu: Sử dụng phần mềm Excel, SPSS để kiểm định phân phối Poisson cho quá trình đến và phân phối hàm mũ cho thời gian phục vụ; phần mềm POM-QM for Windows để tính toán các chỉ số hiệu năng của mô hình xếp hàng.
  • Timeline nghiên cứu: Từ tháng 10/2021 đến tháng 7/2022, tập trung quan sát vào các khung giờ cao điểm buổi sáng trước khi bắt đầu tiết học.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  • Mô hình hàng đợi phù hợp: Kiểm định Kolmogorov-Smirnov cho thấy dữ liệu quá trình đến và thời gian phục vụ phù hợp với phân phối Poisson và hàm mũ, xác nhận mô hình M/M/s (FIFO) là phù hợp với thực tế bãi gửi xe.
  • Thông số hoạt động hệ thống: Tỷ lệ đến trung bình λ dao động khoảng X xe/phút, tỷ lệ phục vụ μ đạt Y xe/phút, hệ số sử dụng ρ trong khoảng 0.5-0.7, cho thấy hệ thống hoạt động hiệu quả nhưng có thể bị quá tải vào giờ cao điểm.
  • Thời gian chờ trung bình: Thời gian chờ trung bình của sinh viên trong hàng đợi là khoảng Z phút, với số lượng khách hàng trung bình trong hệ thống Ls là khoảng W người.
  • Ảnh hưởng số lượng kênh phục vụ: Việc tăng số kênh phục vụ từ 2 lên 4 giúp giảm thời gian chờ trung bình xuống khoảng 30%, đồng thời giảm mật độ ùn tắc tại bãi gửi xe.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của tình trạng ùn tắc là do tập trung đông sinh viên vào các khung giờ cao điểm, trong khi số lượng kênh phục vụ và diện tích bãi gửi xe có giới hạn. So với các nghiên cứu tại các bãi gửi xe trường học khác và trung tâm thương mại, kết quả tương đồng về mô hình và phân phối dữ liệu, tuy nhiên mức độ ùn tắc tại Đại học Bách khoa Hà Nội cao hơn do quy mô sinh viên lớn. Việc áp dụng lý thuyết xếp hàng giúp dự báo chính xác các chỉ số hoạt động, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu hóa nguồn lực phục vụ. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ phân phối thời gian chờ và bảng so sánh các chỉ số hiệu năng theo số lượng kênh phục vụ.

Đề xuất và khuyến nghị

  • Tăng số lượng kênh phục vụ: Mở rộng thêm các quầy gửi xe hoặc điểm thu phí để giảm thời gian chờ, mục tiêu giảm thời gian chờ trung bình xuống dưới 2 phút trong vòng 6 tháng, do Ban quản lý bãi gửi xe thực hiện.
  • Cải tiến công nghệ RFID: Áp dụng công nghệ nhận dạng tần số sóng vô tuyến để tự động hóa quy trình gửi và nhận xe, giảm thời gian phục vụ trung bình, dự kiến hoàn thành trong 1 năm, phối hợp với phòng công nghệ thông tin.
  • Quản lý luồng xe hợp lý: Thiết kế lại luồng di chuyển xe vào và ra bãi gửi xe, phân luồng theo giờ cao điểm và thấp điểm nhằm giảm ùn tắc, triển khai trong 3 tháng, do bộ phận an ninh và quản lý bãi xe thực hiện.
  • Tuyên truyền và hướng dẫn sinh viên: Thông báo và khuyến khích sinh viên đến gửi xe vào các khung giờ linh hoạt, giảm áp lực vào giờ cao điểm, thực hiện liên tục, phối hợp với phòng công tác sinh viên.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  • Ban quản lý bãi gửi xe và nhà trường: Nhận diện các vấn đề thực tế, áp dụng mô hình để cải thiện hiệu quả quản lý và vận hành bãi gửi xe.
  • Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Quản trị kinh doanh, Vận tải, Kỹ thuật: Tham khảo phương pháp nghiên cứu, mô hình lý thuyết xếp hàng và ứng dụng thực tiễn.
  • Các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ bãi đỗ xe và công nghệ RFID: Nắm bắt nhu cầu và giải pháp công nghệ phù hợp để phát triển sản phẩm, dịch vụ.
  • Cơ quan quản lý giao thông đô thị: Áp dụng mô hình để phân tích và giải quyết các vấn đề ùn tắc giao thông liên quan đến bãi đỗ xe.

Câu hỏi thường gặp

  1. Lý thuyết xếp hàng là gì và tại sao quan trọng trong quản lý bãi gửi xe?
    Lý thuyết xếp hàng là nghiên cứu toán học về các hàng đợi, giúp dự đoán và tối ưu hóa thời gian chờ và sử dụng tài nguyên. Trong bãi gửi xe, nó giúp giảm ùn tắc và nâng cao hiệu quả phục vụ.

  2. Mô hình M/M/s có ý nghĩa gì trong nghiên cứu này?
    Mô hình M/M/s mô tả hệ thống có nhiều kênh phục vụ với quá trình đến và thời gian phục vụ ngẫu nhiên, phù hợp với thực tế bãi gửi xe có nhiều quầy phục vụ song song.

  3. Dữ liệu thu thập như thế nào và có đủ tin cậy không?
    Dữ liệu được thu thập trực tiếp qua quan sát và đo đếm trong 21 ngày, với cỡ mẫu trên 30 cho mỗi bộ dữ liệu, đảm bảo tính đại diện và tuân thủ nguyên tắc thống kê.

  4. Giải pháp công nghệ RFID giúp cải thiện gì?
    RFID tự động hóa quy trình gửi nhận xe, giảm thời gian phục vụ và xếp hàng, đồng thời tăng tính chính xác và an toàn trong quản lý bãi gửi xe.

  5. Nghiên cứu có áp dụng cho các ngày lễ hoặc đầu kỳ học không?
    Nghiên cứu không áp dụng cho các ngày có lượng người quá đông như ngày hội hoặc đầu kỳ học do hệ thống không ổn định và vượt quá năng lực phục vụ.

Kết luận

  • Nghiên cứu đã xác định mô hình M/M/s (FIFO) phù hợp với hệ thống bãi gửi xe máy tại Đại học Bách khoa Hà Nội, dựa trên dữ liệu thực tế thu thập trong 21 ngày.
  • Các chỉ số hiệu năng như thời gian chờ, số lượng khách hàng trung bình và hệ số sử dụng được tính toán chính xác, phản ánh thực trạng vận hành.
  • Đề xuất các giải pháp tăng số kênh phục vụ, ứng dụng công nghệ RFID, quản lý luồng xe và tuyên truyền sinh viên nhằm giảm ùn tắc và nâng cao hiệu quả.
  • Nghiên cứu mở ra hướng ứng dụng lý thuyết xếp hàng cho các hệ thống dịch vụ khác trong giáo dục và đô thị.
  • Các bước tiếp theo bao gồm triển khai thử nghiệm các giải pháp đề xuất và mở rộng phạm vi nghiên cứu để nâng cao tính ứng dụng.

Hành động ngay hôm nay: Ban quản lý bãi gửi xe và nhà trường nên xem xét áp dụng các giải pháp đề xuất để cải thiện trải nghiệm gửi xe cho sinh viên và nâng cao hiệu quả quản lý.