随着电子科技和信息技术的发展,人们的生活已经离不开手机和网络,然而手机和网络的使用离不开运营商的服务,营业厅作为客户与运营商交流沟通的桥梁显得尤为重要。中国移动作为中国三大运营商之一,是全球用户规模、网络规模超前的移动通信运营商,尤其是5G网络刚刚出现,服务的用户和产生的问题越来越多。对营业厅来讲,它不仅要为客户提供服务,更重要的是要注重客户体验,提高办事效率。解决顾客的排队问题显得尤为重要,要解决此类问题可以依据排队论的帮助。本文通过贝叶斯估计对济南移动营业厅的排队系统进行参数估计,营业厅的排队模型是顾客到达时间间隔和服务时间都服从负指数分布,且有多个服务器。贝叶斯估计是在其他估计的基础上考虑先验信息进行参数估计,本文在对排队论的实际应用过程中发现这种估计方法是排队模型中是有效的,而且抽样方法简单,在保证准确性的前提下大大减少管理者做出决策的时间。首先,我们进行了数据模拟仿真,通过模拟排队系统的数据并进行参数估计,证明了这种方法是可取的,然后我们将此方法应用到移动营业厅的排队模型中去,获得了模型中服务强度ρ的估计值。根据此估计值我们计算了排队模型中的其他性能指标,并且与管理者的预期值比较,发现在工作日时营业厅的排队模型符合管理者的预期,但在非工作日时的排队系统可能存在拥挤情况,引起顾客的不满。针对拥挤情况,我们在原来模型的基础上增加一个柜台,模拟数据结果显示,这种改进会大大降低系统拥堵的可能性。通过本文我们发现通过贝叶斯估计方法进行统计推断是可行的,而且会减少研究成本和时间,通过文章的分析,对济南某营业厅的排队系统提出合理的建议,并且管理者来说可以根据文章的方法对以后排队系统的实际情况快速地作出反应调节柜台的个数。