Die Herausforderung
von Samira Shirzaei und Jeffery Smith (Auburn University)
Vorgestellt auf der Wintersimulationskonferenz 2018
Wir konzentrieren uns auf ein Dienstleistungssystem, in dem die Kundenankünfte nicht stationär sind, und unser Ziel ist es, einen Serverbesetzungsplan zu bestimmen, der sicherstellt, dass die ankommenden Kunden keine langen und/oder unvorhersehbaren Wartezeiten erleben.
Einführung
Unser Ziel ist es, den Betrieb eines Dienstleistungssystems, wie z.B. eines Check-in-Schalters an einem Flughafen, zu optimieren, indem wir uns auf die Personalbesetzung konzentrieren, um die Wartezeiten der Kunden bestmöglich zu kontrollieren.
Die Lösung
Ursprüngliches Modell
Die Merkmale unseres Ausgangsmodells ähneln dem von Smith und Nelson (2015) verwendeten Modell.
Input-Analyse für den Ankunftsdatensatz
Wir beginnen mit den Passagierankunftsdaten für 5 Tage von einem Flughafen-Check-in-Schalter.
Beschreibung des Problems
Aus Sicht des Kundendienstes ist das beste System ein System mit vielen Servern, damit kein ankommender Kunde warten muss.
Empirischer Ansatz
Um zu verdeutlichen, wie wichtig eine angemessene Personalausstattung bei nicht-stationären Prozessen ist, zeigen wir einige Beispiele.
- Analysieren Sie Ankunftsdaten mit HistoRIA
- Verwendung von Ankunftsraten in der Simulation
- Definieren Sie die Personalbesetzung pro Zeitfenster
- Bewertung von Wartezeitbeschränkungen
- Iteration zur Kostenminimierung
Die geschäftlichen Auswirkungen
Schlussfolgerungen
In realen Kundendienstsystemen sind die Ankunftsprozesse oft nicht stationär. Dies erschwert die Ressourcenplanung aufgrund der konkurrierenden Ziele der Kundenzufriedenheit und der Kostenkontrolle.
Biographien der Autoren
Samira Shirzaei ist Doktorandin an der Auburn University mit Forschungsinteressen in den Bereichen Simulation und Operations Research.
Jeffrey S. Smith ist der Joe W. Forehand Professor für Industrie- und Systemtechnik an der Auburn University.
Referenzen
Ansari, M. et al. (2014). HistoRIA: A New Tool for Simulation Input Analysis.
Feldman, Z. et al. (2008). Staffing of Time-Varying Queues.
Green, L. V. et al. (2007). Coping with Time-Varying Demand.
Whitt, W. (2007). Warteschlangenmodelle zur Festlegung des Personalbedarfs.