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Intraday Steuerung in einem Call Center 1

Zwischenpräsentation09. Juni 2009

Intraday Steuerung in einem Call Center

Gruppenmitglieder:

Majdi Chourib, Jan Philipp Mayer, Laura Prölß,

Andreas Reich, Ke Wei Wang, Florian Witte

Betreuer:

DP CSC:

• Bernd Depuhl

• Klaus Nöthen

RWTH:

• Prof. Dr. H.-J. Sebastian

• Tobias Winkelkotte


Übersicht

1. Fallvorstellung

2. Modell

3. Lösungsansatz

4. Weiteres Vorgehen


Übersicht

1. Fallvorstellung

2. Modell

3. Lösungsansatz



DP CSC

4

Marketing

Services Sales

Performance-Management

• Performance Management– Steigerung der Wertschöpfung

– Verbesserung der Servicequalität

• Marketing– Promotion-Aktionen

– Telefonische Marktforschung

• Services Kundenbetreuung Info-Hotline

• Sales Direktverkauf Neukundengewinnung


Ausgangssituation

• Betrachtung mehrerer Projekte des DP CSC – Day Definite International

• DDI 33

• DDI DHL 10

• ca. 3000 Anrufe pro Tag


Personaleinsatzplan

• Workforce-Management Software (ESPEC)– Prognose des Anrufaufkommens – Ermittlung der erforderlichen Anzahl von Agenten– Planung der erforderlichen Schichten– Zuordnung der Agenten zu den Schichten

• Erstellung des Personaleinsatzplans immer donnerstags für die darauf folgende Woche


M-Kurve

• Untersuchung des Personaleinsatzplanes der

DP CSC– Abweichung von der Anrufprognose

0

20

40

60

80

100

120

140

06:30

07:45

09:00

10:15

11:30

12:45

14:00

15:15

16:30

17:45

19:00

An

rufe

r-\A

ge

nte

nza

hl

Zeitintervalle

M-Kurve

Anruferzahl

Agentenzahl


Aufgabenstellung

• Untersuchung des Personaleinsatzplanes der

DP CSC– Abweichung von der Anrufprognose

• Analyse verschiedener Reaktionsmöglichkeiten auf Nachfrageschwankungen– Neuzuordnung der Mitarbeiter zu verschiedenen

Projekten– Schulung der Mitarbeiter


Rahmenbedingungen

• Externe Rahmenbedingungen– Vorgabe eines Servicelevels durch die Deutsche

Post AG

• Interne Rahmenbedingungen – feste Arbeitszeiten – Anzahl der Agenten fest– unterschiedliche Skills der Mitarbeiter– Gewichtung der Projekte


Übersicht

1. Fallvorstellung

2. Modell

3. Lösungsansatz



Modell: Gliederung

• Parameter– Projekte– Agenten

• Entscheidungsvariable

• Zielfunktion

• Nebenbedingung


Parameter: Projekte

Betrachtung der Projekte

• Ziel-Servicelevel:• Anrufrate:• Bedienrate:• Anzahl der Agenten

• Gewichtung:

mit t als Anfangszeitpunkt des Intervalls

hat eine Dauer von 15 Minuten

1,,...,1 kk

jSt

jt

j

j 1, tt

1, tt


Parameter: Agenten

• Betrachtung der Agenten 1,…,m– Skills:

– Verfügbarkeit:

– Einsetzbarkeit:

sonst ,0

Skillhat Agent ,1,

jiq ji

sonst ,0

verfügbar Zeitpkt.zum Agent ,1 tia t

i

t

iji

t

ji aq ,,


Agentenskills

P1 … Pj … Pk

A1 1 1 0

A2 1 1 0

:

Ai 0 1 1

:

Am 0 0 11

1 2 i m. . . . . .

j k. . . . . .

Agenten

Projekte

qi,jq1,1qm,kq2,1

q1,j

q2,j qi,k


Agentenskills

P1 … Pj … Pk

A1 1 1 0

A2 1 1 0

:

Ai 0 1 1

:

Am 0 0 11

1 2 i m. . . . . .

j k. . . . . .

Agenten

Projekte

qi,jq1,1

qm,kq2,1

q1,j

q2,j qi,k


Entscheidungsvariable

sonst ,0

Zeitpkt.zum Projekt in Agent ,1,

tjix t

ji

1

1 2 i m. . . . . .

j k. . . . . .

Agenten

Projekte

xi,jx1,1 xm,kx2,1


Zielfunktion

• Optimierung der Service Level aller Projekte• Service Level wird von Auftraggeber bestimmt

und kann von Projekt zu Projekt unterschiedlich sein– Ziel-Service Level:

– Tatsächlicher Service Level: • nicht analytisch darstellbar

Auswertung mittels Simulation (Arena)

jS

)(xt

j

)(xt

j


Zielfunktion

Ziel: Minimierung der Abweichungen

Mögliche Zielfunktionen:

1)Minimiere die Summe der Abweichungen über alle Projekte j und alle Zeitpunkte t

)(xS t

jj

t

k

j

t

jjj S min1


Zielfunktion

2) Minimiere die größte Abweichung für alle Projekte j zu jedem Zeitpunkt t

minmax1

t

jjjkjS


Nebenbedingungen

I. Jeder verfügbare Agent i arbeitet an genau einem Projekt

II. Agent i kann nur Projekt j zugewiesen werden, wenn er sowohl qualifiziert als auch verfügbar ist

III.

tjiaqx t

iji

t

ji ,,,, , 0;1t

i jx

tjiax t

i

k

j

t

ji ,,1

1,


Übersicht

1. Fallvorstellung

2. Modell

3. Lösungsansatz



Problematik

• Tatsächlicher Service Level ist nicht analytisch darstellbar

• Auswertung mittels Simulation (Arena)

• Auswertung der Zielfunktion sehr zeitaufwendig

Anrufrate λjt

Servicelevel Bedienrate μjt

Anzahl der Agenten

ArenaArena


Lösungsansatz

Wie viele Agenten werden benötigt damit

?

1. Schritt: Näherung • Vereinfachung durch Annahme von unabhängigen

Zeitintervallen• Erlang C liefert eine Näherung für die benötigte

Agentenzahl

min xS tjj


Lösungsansatz

2. Schritt: Zuteilung• Einteilung der Agenten aufsteigend nach der

Anzahl ihrer Skills• Umsortierung der Agenten zwischen den

Projekten


Lösungsansatz

3. Schritt: Lokale Suche mit Hilfe der Simulation

Agentenumsetzen

x0 Simulation

xi

Abbruch


Zusammenfassung

• Vorstellung des Unternehmens DP CSC

• Aufgabenstellung– Rahmenbedingungen– Problematik

• Modell

• Entwurf des Algorithmus


Übersicht

1. Fallvorstellung

2. Modell

3. Lösungsansatz



Netzplan


Weiteres Vorgehen

• Implementierung des Algorithmus

• Software testen

• Szenarien durchspielen

• Auswertung der Ergebnisse


Danke für Ihre Aufmerksamkeit!

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