Система массового обслуживания в call-центре ОАО МТС

Нижегородский Институт Менеджмента и Бизнеса

 

 

Кафедра менеджмента

 

 

 

 

 

 

Программированное задание

по дисциплине:

Управленческие решения

 

 

 

 

                                                                                         Выполнил:

                                                                                        Проверил:

 

 

 

 

 

 

 

 

Н.Новгород,

2013г.

 

СОДЕРЖАНИЕ

 

 

Введение

 

Реальные ситуации, которые складываются в современной общественно-политической и экономической жизни общества, можно охарактеризовать как достаточно сложные. Для выполнения управленческих функций необходимо эффективное принятие решений, поэтому процесс принятия решений – центральный пункт теории управления. Наука управления пытается повысить эффективность организаций путем увеличения способности руководства до принятия обоснованных объективных решений в ситуациях исключительной сложности с помощью моделей и количественных методов.

Современные руководители должны обладать знаниями, умениями и навыками, позволяющими не только адекватно реагировать на изменения управленческих ситуаций, но и предвидеть их. В этой связи важнейшая роль в процессе управления и отводится разработке и реализации обоснованных управленческих решений. Это один из наиболее важных управленческих процессов. От его эффективности в значительной степени зависит успех всей организации. В этой связи актуальность, своевременность и перспективность данной темы не вызывает сомнений.

 

1. Система массового обслуживания вcall-центре ОАО МТС

Под системой массового обслуживания (СМО) понимают динамическую систему, предназначенную для эффективного обслуживания потока заявок (требований на обслуживание) при ограничениях на ресурсы системы.

Модели СМО удобны для описания отдельных подсистем современных вычислительных систем, таких как подсистема процессор - основная память, канал ввода-вывода и т. д. Вычислительная система в целом представляет собой совокупность взаимосвязанных подсистем, взаимодействие которых носит вероятностный характер. Заявка на решение некоторой задачи, поступающая в вычислительную систему, проходит последовательность этапов счета, обращения к внешним запоминающим устройствам и устройствам ввода-вывода. После выполнения некоторой последовательности таких этапов, число и продолжительность которых зависит от трудоемкости программы, заявка считается обслуженной и покидает вычислительную систему. Таким образом, вычислительную систему в целом можно представлять совокупностью СМО, каждая из которых отображает процесс функционирования отдельного устройства или группы однотипных устройств, входящих в состав системы.

Примеры систем массового обслуживания (СМО): телефонные станции, ремонтные мастерские, билетные кассы, справочные бюро, станочные и другие технологические системы, системы управления гибких производственных систем и т.д.

Каждая СМО состоит из какого–то количества обслуживающих единиц, которые называются каналами обслуживания (это станки, транспортные тележки, роботы, линии связи, кассиры, продавцы и т.д.). Всякая СМО предназначена для обслуживания какого–то потока заявок (требований), поступающих в какие-то случайные моменты времени.

Обслуживание заявки продолжается какое–то, вообще говоря, случайное время, после чего канал освобождается и готов к приему следующей заявки. Случайный характер потока заявок и времени обслуживания приводит к тому, что в какие–то периоды времени на входе СМО скапливается излишне большое количество заявок (они либо становятся в очередь, либо покидают СМО не обслуженными). В другие же периоды СМО будет работать с недогрузкой или вообще простаивать.

Процесс работы СМО – случайный процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем. Состояние СМО меняется скачком в моменты появления каких-то событий (прихода новой заявки, окончания обслуживания, момента, когда заявка, которой надоело ждать, покидает очередь).

Предмет теории массового обслуживания – построение математических моделей, связывающих заданные условия работы СМО (число каналов, их производительность, правила работы, характер потока заявок) с интересующими нас характеристиками – показателями эффективности СМО. Эти показатели описывают способность СМО справляться с потоком заявок. Ими могут быть: среднее число заявок, обслуживаемых СМО в единицу времени; среднее число занятых каналов; среднее число заявок в очереди; среднее время ожидания обслуживания и т.д.

Математический анализ работы СМО очень облегчается, если процесс этой работы Марковский, т.е. потоки событий, переводящие систему из состояния в состояние – простейшие. Иначе математическое описание процесса очень усложняется и его редко удается довести до конкретных аналитических зависимостей. На практике не Марковские процессы с приближением приводятся к Марковским. Приведенный далее математический аппарат описывает Марковские процессы.

Проанализируем использование СМО в ОАО «МТС».

Найти вероятность того, что заявка окажется в очереди, среднюю длину очереди и среднее время пребывания заявки в системе и в очереди, если заданы интенсивность потока заявок 81, среднее время обслуживания одной заявки одним каналом обслуживания 2 и число каналов обслуживания 3.

Решение

Определим параметр потока обслуживаний:

Вычислим приведенную интенсивность потока заявок:

При этом , значит решение будет действительным. Т.о. очередь не растет безгранично и в системе наступает предельный стационарный режим работы.

Вычислим предельные вероятности состояний системы:

 

 

Вероятность того, что заявка окажется в очереди:

 

Среднее число заявок в очереди на обслуживании (средняя длина очереди):

 

 

Среднее время пребывания заявки в очереди:

Среднее время пребывания заявки в системе:

Таким образом:

• вероятность того, что заявка окажется в очереди равна 0,266 (или 26,6%);
• средняя длина очереди – 7,38;
• среднее время пребывания заявки в очереди – 0,091;
• среднее время пребывания заявки в системе – 0,003.

 

2. Оценка эффективности предложенных мероприятий

Проведем расчет эффективности от внедрения мероприятий по совершенствованию организации работы колл-центра и системы обслуживания клиентов ОАО «МТС».

 

Таблица 1

Расчет затрат предприятия на  мероприятия   по  совершенствованию работы call-центра ОАО «МТС»  (тыс. руб.)

Наименование мероприятия	Дополнительные издержки предприятия, тыс. руб.
1. Совершенствование работы  сайта организации	257,04
2. Проведение рекламной  и ПР-кампании  в течение двух месяцев	153,8
3.Приобретение и установка программного продукта	22,46
4.Обучение сотрудников отдела маркетинга на семинаре	14,8
5.Затраты на принятие в штат маркетолога	402
Итого	850,1
Эффективность	1406,3:850,1=1,65

 

Затраты на все мероприятия  -  850,1 тыс. руб.

Прогноз прироста  выручки (5 %), полученный в результате работы call-центра, составит   1406,3тыс. руб.

Р = 1406,3 тыс.руб./  850,1 тыс. руб. =1,65

Таким образом, экономическая эффективность  равна 1,65.

 

Заключение

 

Выше были рассмотрены примеры системы массового обслуживания (СМО).

Возможность применения теории принятия решений в системах массового обслуживания определяется следующими факторами:

1. Количество заявок в  системе (которая рассматривается  как СМО) должно быть достаточно  велико (массово).

2. Все заявки, поступающие  на вход СМО, должны быть однотипными.

3. Для расчетов по формулам  необходимо знать законы, определяющие  поступление заявок и интенсивность  их обработки. Более того, потоки  заявок должны быть Пуассоновскими.

4. Структура СМО, т.е. набор  поступающих требований и последовательность  обработки заявки, должна быть  жестко зафиксирована.

5. Необходимо исключить  из системы субъектов или описывать  их как требования с постоянной  интенсивностью обработки.

К перечисленным выше ограничениям можно добавить еще одно, оказывающее сильное влияние на размерность и сложность математической модели.

6. Количество используемых  приоритетов должно быть минимальным. Приоритеты заявок должны быть  постоянными, т.е. они не могут  меняться в процессе обработки  внутри СМО.

 

Список литературы

 

1. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика, М: Высшая школа, 2010.
2. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. – 4-е изд. – М: ЛКИ. – 2007. – 400 с.
3. Данилова О.С. Моделирование и анализ систем массового обслуживания /О.С. Данилова, С. В. Кошелев, А. Т. Надеев. - Н.Новгород: ВВАГС, 2003. – 83 с.
4. Лукин А.И. Системы массового обслуживания - М.: Высшая школа,1980.
5. Надев А.Т., Данилова О.С., Прохорова Е.С. «Разработка управленческих решений» : учеб. Пособие. – 2-е изд. – Н.Новгород: Изд. ВВАГС, 2007.