In der Geschäftsprozesssimulation können verschiedene stochastische Verteilungskurven verwendet werden, um die natürlichen Schwankungen in den Prozessparametern zu modellieren. Es gilt, ein möglichst realistisches Abbild des Laufzeitverhaltens der realen Prozesse zu erhalten. Ein Angestellter benötigt nämlich nicht immer die gleiche Zeit, um eine Aufgabe zu erledigen, da dies allein schon von seiner Tagesform abhängt. Auch kann zwar im Durchschnitt relativ genau angegeben werden, wann und wie oft eine Anfrage hereinkommt, die genaue Uhrzeit kann allerdings nicht vorhergesehen werden. Besonders solche Schwankungen können die Quelle z.B. kritischer Rückkopplungen sein. Welche Verteilung die richtige Wahl ist, hängt ganz von den spezifischen Eigenschaften des zu simulierenden Prozesses ab.
Die am häufigsten in der Geschäftsprozesssimulation verwendeten stochastischen Verteilungen sind:
- Gleichverteilung: Die gleichverteilte Verteilung wird häufig zur Modellierung zufälliger Ereignisse verwendet, die mit gleicher Wahrscheinlichkeit auftreten können. Beispiele hierfür sind die Ankunftszeiten von Kunden in einer Warteschlange oder die Anzahl der Fehler in einem Produkt.
- Normalverteilung: Normalverteilungen werden häufig zur Modellierung zufälliger Ereignisse verwendet, die um einen Mittelwert herum oszillieren. Sie ist eine symmetrische Verteilung, die am häufigsten in der Natur und in der Technik vorkommt. Gute Beispiele für diese Art der Verteilung sind die Summe der Messfehler oder die Anzahl der Auftragsabschlüsse einer Maschine mit stochastischen Bearbeitungszeiten.
- Poisson-Verteilung: Die Poisson-Verteilung ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zur Modellierung der Anzahl von Ereignissen, die in einem bestimmten Zeitraum auftreten. Beispiele hierfür sind die Anzahl der Kundenankünfte oder eingehenden Telefonanrufe des Kunden während einer bestimmten Zeitspanne oder auch die Anzahl der Fehler in einem Produkt.
- Exponentialverteilung: Die Exponentialverteilung beschreibt die Zeitspanne zwischen zwei Ereignissen. Die Ankunftszeiten von Kunden oder Bestellungen in Systemen ohne feste Zeitintervalle folgen typischerweise exponentiellen Verteilungen.
Weitere stochastische Verteilungen, die in der Geschäftsprozesssimulation verwendet werden können, sind auf folgendem Simulationsposter zu finden. Es stellt eine Übersicht der Komponenten zur Modellierung und Simulation von Geschäftsprozessen dar.
Hier sind einige Beispiele dafür, wie stochastische Verteilungen in der Geschäftsprozesssimulation verwendet werden können:
- In einer Warteschlangensimulation kann die Poisson-Verteilung verwendet werden, um die Anzahl der Kunden zu modellieren, die in einem bestimmten Zeitraum ankommen. Die Ankunftszeiten der Kunden können mithilfe der Gleichverteilung simuliert werden.
- In einer Produktionssimulation kann die Normalverteilung verwendet werden, um die Produktgrößen zu modellieren. Die Zeitspanne zwischen zwei Produktionszyklen kann mithilfe der Exponentialverteilung simuliert werden.
Die richtige stochastische Verteilung für einen bestimmten Geschäftsprozess zu wählen, ist nicht immer ganz einfach. Es ist entscheidend, die spezifischen Eigenschaften des Prozesses zu verstehen und die Verteilung zu wählen, die die Unsicherheiten dieser Eigenschaften am besten modelliert.