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互動實驗 / 教學模型
牛肉麵 Benchmark
怎麼玩？
先從每鍋1碗開始，再只改每鍋碗數；比較第一位客人等多久，以及八位客人何時全部拿到麵。
- 選情境，按「開店」；可隨時暫停、繼續或直接看結果。
- 點選客人，查看等湊單、等鍋與烹煮時間；三者相加就是到店至取餐的延遲。
- 跑完一輪，只改一項設定再試。先確認到店情境相同，再比較完整結果。
批次＝這鍋一起煮幾碗；延遲＝一位客人從到店到取餐等多久；吞吐量＝開店至今每分鐘平均出幾碗。
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尚未到店
時間從開店起算。
目前沒有客人。
目前沒有客人。
目前沒有客人。
目前沒有客人。
模型、計時方式與限制
這是一個刻意簡化、可重現的排程模型。數字用來說明批次與衡量方式，不預測真實餐廳或CPU／加速器的效能。
- 八位客人，每人一碗；先到先服務；一口鍋一次只處理一批。同一批全部一起出餐。
- 每鍋烹煮時間固定為30＋6×實際碗數（秒），包含該鍋的準備開銷。沒有另外加入點餐、付款、失誤或多人並行。
- 滿批立即開煮；未滿批時，最早排隊者到店後經過設定的湊單上限，且鍋空著才開煮。鍋忙時，上限不保證能準時開煮。
- 同一時間發生的事件，先完成出餐，再加入新客人，最後決定下一鍋；不靠動畫更新頻率決定排程。
- 延遲＝個別取餐時間－個別到店時間。平均值只計入已出餐者，未完成者仍在畫面持續計時。
- 吞吐量＝已出餐碗數÷開店經過時間，顯示為碗／分鐘。分母從開店0秒開始，包含準備與空等；這是本輪觀察值，不是穩態產能。
- 等湊單＝客人排隊且鍋空著的時間；等鍋＝客人排隊且鍋忙的時間；烹煮＝自己這批在鍋內的時間。三者相加才是這位客人的延遲。
- 每碗攤提時間只在全部完成後顯示：整段時間÷總碗數。它不是每位客人的延遲。
- 播放倍速與跳到結果只改觀看進度，不改模型。不同到店情境的結果，不宜直接排誰比較厲害。