서비스 프로세스와 대기행렬 — 공장 안의 기다림

4장 공정과 설비배치 · 직무 C1 · 검토 2026-10-24

이 쪽의 핵심 질문은 하나입니다. “검사대·공구실·지게차·설비 수리 앞에서 물건과 사람이 왜 기다리고, 몇 명(몇 대)을 두어야 기다림이 감당할 만해지는가?”

생산관리 담당자는 “서비스”라는 말을 남의 일로 여기기 쉽습니다. 그런데 공장 안에도 서비스가 가득합니다. 영업이 묻는 납기에 답하는 일, 작업자가 공구를 받으러 가는 공구실, 로트가 줄을 서는 검사대, 부르면 오는 지게차와 크레인, 고장 난 설비를 고치는 보전팀이 모두 서비스입니다. 이 서비스들은 재고로 쌓아 둘 수 없어서, 일이 몰리면 기다림으로 바로 나타납니다. 리드타임이 계획보다 길어지는 원인을 추적해 보면 가공보다 이런 기다림이 더 큰 경우가 많습니다. 대기행렬 이론은 그 기다림을 숫자로 미리 계산하게 해 줍니다.

1. 서비스는 제조와 무엇이 다른가

교재는 서비스의 특징을 네 가지로 정리합니다.

특징	뜻	공장 안에서 보이는 모습
무형성	손에 잡히는 결과물이 없다	납기 회신, 수리, 검사 판정은 쌓아 둘 물건이 아니다
동시성(고객 참여)	고객이 있어야 서비스가 일어난다	로트가 와야 검사가 시작되고, 설비가 서야 수리가 시작된다
이질성	건마다 내용과 시간이 다르다	같은 검사라도 품목에 따라 5분에서 40분까지 걸린다
소멸성(저장 불가)	남는 능력을 저장할 수 없다	한가한 오전의 검사원 시간은 바쁜 오후로 옮길 수 없다

제조는 한가할 때 미리 만들어 재고로 쌓아 두고 바쁠 때 꺼내 씁니다. 서비스는 그럴 수 없으니 수요 변동을 능력(사람·창구·장비)을 넉넉히 두거나 고객이 기다리는 것 둘 중 하나로 흡수해야 합니다. 이것이 서비스 운영의 기본 긴장이고, 대기행렬 계산이 필요한 이유입니다.

리처드 체이스(Richard B. Chase)는 1978년 「하버드 비즈니스 리뷰」에서 고객과 접촉하는 시간이 길수록 서비스의 효율이 떨어진다고 보고, 고객과 맞닿는 부분과 보이지 않는 후방 작업을 나눠 설계하라고 권했습니다. 공장 안 서비스에도 그대로 맞습니다. 영업과 통화하며 그 자리에서 재고·부하·자재를 하나씩 찾아보면 응대가 길어집니다. 후방 확인 작업을 미리 표준화해 두면 접점은 짧아집니다.

2. 공장 안의 서비스

서비스	고객	무엇이 기다리나	기다림의 비용
납기 문의 응대	영업, 고객사 구매	문의 건	회신 지연, 수주 기회 손실
공구실(공구 출고·재연마)	작업자	작업자와 설비	설비 정지 시간
수입·공정·출하 검사	로트	검사 대기 로트	리드타임, 재공, 출하 지연
지게차·크레인	공정	운반 요청	다음 공정 대기, 작업자 손 놓음
설비 수리	고장 설비	정지한 설비	생산 손실
자재 불출 창구	생산 라인	불출 요청	라인 시작 지연

이 표에서 기다림의 비용은 대부분 생산관리의 숫자로 돌아옵니다. 검사 대기는 리드타임으로, 수리 대기는 가동률로, 운반 대기는 시간당 실적으로 나타납니다. 그래서 이 서비스들의 인원과 대수를 정할 때 생산관리 담당자가 근거를 내놓아야 하는 일이 생깁니다.

3. 서비스 청사진

서비스 청사진 은 서비스 한 건이 처리되는 과정을 고객 쪽에서 보이는 부분과 보이지 않는 부분으로 나눠 그린 흐름도입니다. 맨 위에 고객 행동, 그 아래 고객과 맞닿는 접점 행동, 가시선 아래에 후방 행동, 맨 아래에 이를 받치는 지원 시스템을 놓습니다. 그리고 일이 틀어지기 쉬운 실패 지점과 기다림이 생기는 대기 지점을 표시합니다.

영업의 납기 문의에서 생산관리 접수, 재고·계획·자재 확인, 납기 회신까지의 서비스 청사진 — 그림 4-4. 납기 문의 응대의 서비스 청사진 예시 — 영업이 보는 것은 접수와 회신뿐이고, 시간은 가시선 아래에서 씁니다. 출처: Shostack(1984)의 청사진 틀에 이 쪽 예시를 넣어 다시 그림

이 그림에서 영업이 보는 것은 문의를 넣고 답을 받는 두 단계뿐입니다. 시간은 가시선 아래에서 씁니다. ERP 재고가 실물과 다르면 틀린 납기가 나가고(실패 지점 F), 구매처가 자재 납기를 늦게 알려 주면 응대 전체가 멈춥니다(대기 지점 W). 담당자는 이 두 지점부터 손봅니다. 재고 정확도는 실사 주기로, 구매처 회신은 미결 자재 목록을 매일 공유하는 방식으로 줄입니다. 납기 약속 가능 수량을 계산하는 방법은 12장 MRP와 10장 계획 체계에서 다룹니다.

역사 서비스 청사진은 당시 시티은행 부사장이던 린 쇼스택(G. Lynn Shostack)이 1984년 「하버드 비즈니스 리뷰」 1월호 “Designing Services That Deliver”에서 제안했습니다. 제조의 공정흐름도처럼 서비스도 설계도를 그려 실패 지점을 미리 찾자는 생각이었습니다. 출처: https://hbr.org/1984/01/designing-services-that-deliver

4. 대기행렬의 기본

대기행렬(줄서기) 모형은 다섯 요소로 이루어집니다.

도착: 손님(로트, 요청, 고장)이 들어오는 빈도. 평균 도착률을 λ(람다)로 씁니다. 예: 시간당 4로트.
줄: 기다리는 순서 규칙. 공장에서는 대개 먼저 온 순서지만, 긴급 로트를 앞세우기도 합니다.
서비스: 한 건을 처리하는 데 걸리는 시간. 한 창구가 시간당 처리할 수 있는 평균 건수를 서비스율 μ(뮤)로 씁니다. 평균 12분이면 μ는 시간당 5건입니다.
창구 수: 동시에 처리하는 사람·장비 수 c.
모집단: 손님이 될 수 있는 대상의 수. 공장 전체 로트처럼 많으면 무한, 설비 10대의 고장처럼 적으면 유한으로 봅니다.

모형 이름은 데이비드 켄들(David G. Kendall)이 1953년 정한 표기를 씁니다. M/M/1 은 도착이 무작위(포아송 도착), 서비스 시간도 무작위(지수분포), 창구 1개라는 뜻입니다. 창구가 c개면 M/M/c, 서비스 시간이 일정하면 M/D/1이라고 씁니다.

M/M/1의 핵심 공식은 다음과 같습니다. 도착률이 서비스율보다 작아야(ρ가 1보다 작아야) 줄이 끝없이 늘지 않습니다.

지표	뜻	공식(M/M/1)
ρ	이용률(창구가 바쁜 시간 비율)	λ ÷ μ
L	시스템 안 평균 건수(줄 + 처리 중)	λ ÷ (μ − λ)
Lq	줄에서 기다리는 평균 건수	λ² ÷ (μ × (μ − λ))
W	한 건이 시스템에 머무는 평균 시간	1 ÷ (μ − λ)
Wq	한 건이 줄에서 기다리는 평균 시간	λ ÷ (μ × (μ − λ))

네 지표는 리틀의 법칙 L = λ × W, Lq = λ × Wq로 서로 이어집니다. 서비스 시간이 일정한 M/D/1에서는 Lq와 Wq가 M/M/1의 정확히 절반입니다. 창구가 여러 개인 M/M/c는 공식이 길어(얼랑 C 공식) 대기행렬 계산기로 구합니다. 창구가 2개일 때만은 손으로도 계산할 수 있는데, ρ = λ ÷ (2μ)로 두면 Lq = 2ρ³ ÷ (1 − ρ²)입니다.

용어 풀이 도착률(λ)은 단위 시간에 들어오는 평균 건수, 서비스율(μ)은 창구 하나가 단위 시간에 처리하는 평균 건수입니다. 이용률(ρ)은 들어오는 일의 양을 처리 능력으로 나눈 값(λ ÷ μ), 곧 창구가 일하는 시간 비율입니다. 6장 능력계획과 병목의 가동률(설비가 고장·대기 없이 실제로 돌아간 시간 비율)과는 다른 개념이고, 굳이 견주면 능력 대비 부하율에 가깝습니다. 포아송 도착은 도착이 서로 독립적이고 무작위라는 가정이며, 지수분포 서비스 시간은 처리 시간이 짧은 건이 많고 아주 긴 건이 가끔 섞인다는 가정입니다.

5. 계산 예시 1 — 검사대를 하나 더 둘까

예시(가상 공정검사대) — 공정검사대에 로트가 시간당 평균 4개 들어옵니다(λ = 4). 검사원 한 명이 한 로트를 검사하는 데 평균 12분이 걸립니다(μ = 5). 품질팀은 “검사원이 놀지 않는다”며 증원에 반대하고, 생산팀은 “검사 기다리느라 다음 공정이 선다”고 합니다.

검사원 1명(M/M/1)

이용률 ρ = 4 ÷ 5 = 0.8
줄에서 기다리는 시간 Wq = 4 ÷ (5 × (5 − 4)) = 0.8시간 = 48분
검사대에 머무는 시간 W = 1 ÷ (5 − 4) = 1시간 = 60분
줄에 선 로트 Lq = 16 ÷ 5 = 3.2개, 검사대 전체 L = 4개

검사원 2명(M/M/2)

이용률 ρ = 4 ÷ (2 × 5) = 0.4
줄에 선 로트 Lq = 2 × 0.4³ ÷ (1 − 0.4²) = 0.128 ÷ 0.84 ≈ 0.152개
줄에서 기다리는 시간 Wq = 0.152 ÷ 4 ≈ 0.038시간 ≈ 2.3분
검사대에 머무는 시간 W ≈ 2.3 + 12 = 약 14.3분

두 배 빠른 검사원 1명(M/M/1, μ = 10) — 검사 지그를 바꿔 한 로트를 6분에 끝내는 경우

이용률 ρ = 0.4, Wq = 4 ÷ (10 × 6) ≈ 0.067시간 = 4분, W = 1 ÷ 6시간 = 10분

경우	이용률	줄 대기 Wq	머무는 시간 W	하루 32로트의 줄 대기 합
검사원 1명	80%	48분	60분	1,536분(25.6시간)
검사원 2명	40%	약 2.3분	약 14.3분	약 73분
빠른 검사원 1명	40%	4분	10분	128분

검사원 1명 60분, 2명 약 14.3분, 빠른 1명 10분의 머무는 시간 막대 비교 — 그림 4-5. 검사대에 로트가 머무는 시간 — 이용률을 80%에서 40%로 낮추면 줄 대기가 48분에서 몇 분으로 줄어듭니다. 출처: 이 쪽 계산 예시

검산: 1명일 때 L = λ × W = 4 × 1시간 = 4개로 공식 값과 같고, 2명일 때 L = 4 × (14.3 ÷ 60) ≈ 0.95개로 Lq 0.152개 + 처리 중 0.8개와 맞습니다.

읽는 법은 세 가지입니다. 첫째, 이용률 80%는 “검사원이 20%나 논다”는 뜻이 아니라 로트가 평균 48분씩 줄을 선다는 뜻입니다. 하루 8시간이면 로트들이 줄에서 보낸 시간이 25시간이 넘습니다. 둘째, 사람을 한 명 더 두면 대기는 거의 사라집니다. 셋째, 같은 이용률이라도 창구를 둘로 나누는 것과 한 창구를 두 배 빠르게 하는 것은 결과가 다릅니다. 두 배 빠른 한 명은 처리 시간 자체가 짧아 머무는 시간이 가장 짧고, 두 명은 줄 대기가 가장 짧습니다. 검사 시간 단축(지그·자동 측정)이 가능하면 증원보다 싼 해법일 수 있습니다.

6. 계산 예시 2 — 지게차는 몇 대가 맞나

예시(가상 값) — 공장 안 지게차 호출이 시간당 평균 10건 들어오고, 한 건 처리에 평균 5분이 걸립니다(μ = 12). 호출한 공정은 지게차가 와서 일을 마칠 때까지 손을 놓는다고 보고, 그 손실을 시간당 30,000원으로 잡습니다. 지게차 한 대와 기사의 비용은 시간당 40,000원입니다.

대수	이용률	시스템 안 평균 호출 L	대기 손실(L × 30,000원)	지게차 비용	시간당 총비용
1대	83.3%	5.0건	150,000원	40,000원	190,000원
2대	41.7%	약 1.01건	약 30,252원	80,000원	약 110,252원

1대일 때는 L = 10 ÷ (12 − 10) = 5건입니다. 2대일 때는 ρ = 10 ÷ 24 ≈ 0.4167, Lq = 2 × 0.4167³ ÷ (1 − 0.4167²) ≈ 0.175건, L = 0.175 + 10 ÷ 12 ≈ 1.008건입니다. 지게차를 한 대 늘리면 비용은 시간당 4만 원 오르지만 공정이 손 놓는 손실이 12만 원 가까이 줄어, 시간당 약 8만 원이 남습니다. 손실 단가를 얼마로 잡느냐에 따라 결론이 바뀌므로, 실제로는 호출한 공정이 병목인지부터 확인합니다. 병목 공정의 1시간 손실은 공장 전체 산출의 1시간 손실이기 때문입니다.

7. 이용률-대기 곡선 — 병목 부하를 100%로 잡으면 안 되는 이유

M/M/1에서 줄 대기 시간을 처리 시간으로 나누면 ρ ÷ (1 − ρ)라는 간단한 식이 나옵니다. 이 값을 이용률별로 그리면 다음과 같습니다.

이용률이 80%를 넘으면 대기시간이 처리시간의 4배, 90%에서 9배, 95%에서 19배로 늘어나는 곡선 — 그림 4-6. 이용률과 대기시간 — 50%에서 처리시간만큼이던 대기가 90%에서 9배, 95%에서 19배가 됩니다. 출처: M/M/1·M/D/1 공식으로 이 쪽에서 계산

이용률	50%	60%	70%	80%	85%	90%	95%
줄 대기 ÷ 처리시간	1.0	1.5	2.3	4.0	5.7	9.0	19.0

이 곡선은 생산능력 계획의 판단 기준과 바로 이어집니다. 병목 공정의 계획 부하를 100%로 채우면, 이론상 줄은 끝없이 길어집니다. 95%만 돼도 대기는 처리 시간의 19배입니다. 6장 능력계획과 병목에서 부하율 85~95%를 정상 범위로, 95%를 넘으면 경계로 본 이유가 여기 있습니다. 그리고 대기가 길어지면 공정 안 재공이 늘고, 리틀의 법칙에 따라 리드타임이 같은 비율로 늘어납니다. 이 연결은 15장 린과 흐름에서 재공 상한(CONWIP)으로 다시 다룹니다.

실제 공정은 도착과 처리 시간이 완전히 무작위도, 완전히 일정하지도 않습니다. 존 킹먼(J. F. C. Kingman)이 1961년 보인 근사식은 이 중간을 다룹니다.

줄 대기 시간 ≈ ((도착 간격 변동계수² + 처리 시간 변동계수²) ÷ 2) × (ρ ÷ (1 − ρ)) × 평균 처리 시간

변동계수는 표준편차를 평균으로 나눈 값입니다. 둘 다 1이면 M/M/1과 같아집니다. 예를 들어 평균 처리 시간이 1시간인 병목에서 변동계수가 모두 1이면, 이용률 95%에서 대기는 약 19시간, 85%에서 약 5.7시간입니다. 변동계수를 둘 다 0.7로 줄이면 첫 괄호가 (0.49 + 0.49) ÷ 2 = 0.49가 되어 대기가 절반 아래로 줄어듭니다. 부하를 낮추거나, 변동을 줄이거나 — 기다림을 줄이는 길은 이 둘뿐입니다. 변동을 줄이는 수단이 표준작업, 교체 시간 단축, 투입 평준화이고, 이것들이 모두 생산관리의 일입니다.

역사 대기행렬 이론은 덴마크 코펜하겐 전화회사의 기술자 아그너 크라루프 얼랑(Agner Krarup Erlang)이 1909년 전화 교환 회선 수를 정하려고 쓴 논문에서 시작했습니다. 오늘날 콜센터 인원을 정하는 얼랑 공식이 그의 이름을 땄습니다. 시스템 안 평균 건수가 도착률과 평균 체류 시간의 곱이라는 리틀의 법칙은 존 리틀(John D. C. Little)이 1961년 「Operations Research」에 증명을 실었습니다. 출처: https://en.wikipedia.org/wiki/Agner_Krarup_Erlang , https://doi.org/10.1287/opre.9.3.383

8. 생산관리 관점의 활용과 한계

쓸 수 있는 곳

검사원, 지게차, 공구실, 자재 불출 인원을 정할 때 “바빠 보인다”가 아니라 대기 시간과 비용으로 근거를 냅니다.
병목 공정의 계획 부하 상한을 정할 때 이용률-대기 곡선을 근거로 씁니다.
납기 문의처럼 사무 서비스의 응대 시간 목표를 정할 때 몇 명이 받아야 하는지 계산합니다.
검사·수리 같은 공정 사이 대기를 리드타임 계산에 넣습니다. 라우팅의 가공 시간만 더한 리드타임은 늘 실제보다 짧습니다.

한계

유한 모집단: 설비 10대의 고장 수리처럼 손님 수가 적으면, 이미 고장 난 설비는 또 고장 나지 않으므로 도착률이 줄어듭니다. 무한 모집단 공식을 그대로 쓰면 대기를 크게 잡습니다. 이런 경우는 유한 모집단 모형이나 시뮬레이션을 씁니다.
도착이 무작위가 아니다: 공장은 교대 시작, 점심 직후, 출하 마감 직전처럼 요청이 몰리는 시간대가 있습니다. 하루 평균으로 계산하면 몰리는 시간대의 대기를 놓칩니다. 몰리는 시간대만 따로 계산합니다.
정상 상태 가정: 공식은 오래 돌았을 때의 평균입니다. 아침에 줄이 0에서 시작하는 공정은 오전에는 공식보다 덜 기다립니다.
우선순위: 긴급 로트를 앞세우면 평균은 같아도 일반 로트의 대기가 길어집니다.
이런 조건이 겹치면 엑셀 난수나 공정 시뮬레이션 도구로 실제 도착 기록을 재현해 보는 편이 정확합니다.

흔한 실수 검사원·보전 인원을 정할 때 “하루 일감 합계 ÷ 1인 근무시간”으로 인원을 계산해 이용률 95% 이상으로 맞추는 경우가 많습니다. 평균으로는 일이 다 끝나는 인원이지만, 위 곡선대로라면 줄 대기가 처리 시간의 19배가 됩니다. 사람이 놀지 않게 하려는 계산이 공장 전체를 기다리게 만드는 셈입니다.

설비 수리 대기를 줄이는 보전 체계(예방보전, 고장 분석, 평균 수리 시간 관리)는 17장 설비보전과 TPM에서 다룹니다. 서비스 품질 관리와 고객 경험 설계 같은 서비스 운영 전반은 이 매뉴얼의 범위 밖입니다.

9. 현장에서 쓰는 법

엑셀로 할 때 검사대나 공구실 앞에 1~2주 동안 요청 시각, 처리 시작 시각, 끝난 시각을 적게 합니다. 엑셀에서 도착 간격과 처리 시간의 평균·표준편차를 구하면 λ, μ, 변동계수가 나옵니다. 이 값을 대기행렬 계산기에 넣고 인원을 1명, 2명으로 바꿔 가며 대기 시간을 비교합니다.

ERP·MES로 할 때 검사 요청과 판정 시각, 보전 작업 요청과 완료 시각이 시스템에 남는다면 따로 잴 필요가 없습니다. 공정검사 일지 양식이나 보전 작업지시서 양식에 요청 시각 칸을 두는 것만으로도 자료가 쌓입니다.

종이로 할 때 사람이 일하는 시간 비율만 먼저 보려면 워크샘플링으로 하루 수십 번 “일하는 중/대기 중”을 표시해 이용률을 추정합니다.

판단 기준(예시 — 회사 사정에 맞게 바꿉니다)

공장 안 서비스의 이용률	판단
60% 미만	대기는 처리 시간 수준. 인원을 다른 일과 겸하게 할 여지
60~80%	대기가 처리 시간의 1.5~4배. 몰리는 시간대만 지원
80~90%	대기가 처리 시간의 4~9배. 처리 시간 단축이나 증원 검토
90% 이상	줄이 통제되지 않는 구간. 그 서비스가 공장의 숨은 병목

에피소드 가상의 장면입니다. 월말 회의에서 “출하 리드타임이 왜 계획보다 하루씩 긴가”라는 질문이 나왔습니다. 생산관리 담당자는 출하검사 일지의 요청·판정 시각을 2주치 뽑아 봤습니다. 검사원 한 명의 이용률은 88%였고, 오후 3시 이후에는 요청이 평소의 두 배로 몰렸습니다. 계산기로 돌려 보니 오후 시간대 평균 대기는 3시간이 넘었습니다. 품질팀은 증원 대신 오후 3시부터 5시까지만 공정검사원 한 명을 출하검사로 돌리기로 했고, 담당자는 출하 품목의 생산 완료를 오전으로 당기는 일정 규칙을 넣었습니다. 다음 달 출하 리드타임은 계획과 같아졌습니다.

10. 툴킷과 양식

하려는 일	쓰는 도구·양식
창구 수별 대기 시간 계산	대기행렬 계산기
재공·처리량·리드타임 관계	리틀의 법칙
병목 부하율 확인	능력 계획, 병목 분석
사람의 이용률 추정	워크샘플링
수리 대기와 수리 시간	MTBF·MTTR 계산, 보전 작업지시서 양식
묶음 크기와 대기	배치 리드타임
검사 요청·판정 시각 기록	공정검사 일지 양식

참고 자료

교재

Stevenson & Kull, Operations and Supply Chain Management 15판(2024), 18장 Management of Waiting Lines: https://www.mheducation.com/highered/product/Operations-and-Supply-Chain-Management-Stevenson.html
Jacobs & Chase, Operations and Supply Chain Management 17판(2024), 9장 Service Processes, 10장 Waiting Line Analysis and Simulation: https://www.mheducation.com/highered/product/operations-and-supply-chain-management-jacobs.html
Heizer, Render & Munson, Operations and Supply Chain Management 15판(2026), 7장 Process Strategies(서비스 청사진 절), 모듈 D Waiting-Line Models: https://www.pearson.com/en-us/subject-catalog/p/operations-and-supply-chain-management/P200000012833/9780135350515
Krajewski & Malhotra, Operations Management: Processes and Supply Chains 14판(2025), 보충 B Waiting Lines: https://www.pearson.com/en-us/subject-catalog/p/operations-management-processes-and-supply-chains/P200000010427/9780138185060
Slack 외, Operations Management 11판(2026), 11장 Capacity management(10판 기준 보충장 Analytical queuing models): https://www.pearson.com/en-gb/subject-catalog/p/operations-management/P200000014549?view=educator
이순룡·이종호·오지연, 『생산운영관리』, 법문사(2016), 6장 서비스 전략과 설계: https://bobmunsa.co.kr/shop/item.php?it_id=1000001011
문일경 외 5인, 『생산 및 운영관리』 개정3판, 생능(2024), 5장 프로세스 변동성: https://www.yes24.com/product/goods/138338047
장성기, 『현대생산운영관리』, 두남(2023), 13장 서비스시스템: https://www.yes24.com/product/goods/121513956

원 문헌

Chase, R. B., “Where Does the Customer Fit in a Service Operation?”, Harvard Business Review, 1978년 11월호: https://hbr.org/1978/11/where-does-the-customer-fit-in-a-service-operation
Shostack, G. L., “Designing Services That Deliver”, Harvard Business Review, 1984년 1월호: https://hbr.org/1984/01/designing-services-that-deliver
Kendall, D. G., “Stochastic Processes Occurring in the Theory of Queues and their Analysis by the Method of the Imbedded Markov Chain”, Annals of Mathematical Statistics 24(3), 1953, pp.338–354: https://doi.org/10.1214/aoms/1177728975
Little, J. D. C., “A Proof for the Queuing Formula: L = λW”, Operations Research 9(3), 1961, pp.383–387: https://doi.org/10.1287/opre.9.3.383
Kingman, J. F. C., “The single server queue in heavy traffic”, Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society 57(4), 1961 (Wikipedia, Kingman’s formula): https://en.wikipedia.org/wiki/Kingman%27s_formula
Wikipedia, Agner Krarup Erlang: https://en.wikipedia.org/wiki/Agner_Krarup_Erlang

무료 회원 전용

이 쪽부터는 컨티스 무료 회원만 끝까지 읽을 수 있습니다

이름·이메일만으로 1분이면 가입됩니다. 가입하면 이 매뉴얼의 모든 장을 바로 이어서 읽을 수 있습니다.

이 매뉴얼은 업종 공통의 일반 기준입니다. 법 적용 대상인지, 기한·수치가 우리 회사에 맞는지는 페이지에 적은 확인처(관할 기관·법령 원문)와 회사 규정으로 확인하세요.