可以将这个特定的例子看作是适用于人力和技术资源管理普遍问题的应用，例如，公司自然地会寻求降低未充分利用的资源、技术专家或设备的成本。

首先，对于银行来说，服务的级别被定义为平均队列大小。然后选择相关的系统措施来设定模型的参数——客户到达的次数和频率，柜员接待客户的时间，以及所有可能发生的自然变化，特别是午餐时间冲突和复杂的请求。

然后创建与部门结构及流程相对应的流程图。模型只需要考虑会对 所分析的问题产生影响的因素。 例如，服务公司账户或信用部门员工的可用性对服务个人客户的员工影响不大，因为他们在职能上是分开的。

最后，在对模型数据进行输入后，可以运行仿真，并随时间推移进行操作，对结果进行细化和分析。如果平均队列的大小超过了指定的限制，则可以增加可用人员的数量，并进行新的仿真实验。在找到最佳解决方案前，这一步骤可能会自动运行。

可以通过设置不同的参数快速地探索多个假设场景，在实际操作中对它们进行检查和查询，并进行比较。因此，仿真的分析结果更加准确，使分析师、工程师和管理人员都更加有信心。

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