Scientific journal
Fundamental research
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,749

THE USE OF SIMULATION MODELING AS A METHOD FOR ANALYSIS OF COMPANY ACTIVITIES THROUGH THE EXAMPLE OF BANK SERVICING

Getmanets M.G. 1 Gavrilov S.I. 1
1 NRNU National Research Nuclear University «Moscow Engineering Physics Institute»
This paper discusses the use of simulation modeling to improve the quality of client servicing in banks and to minimize costs. For construction of a simulation model, AnyLogic software was selected, which was used to describe the workflow of the queuing system and of the bank branch. The following parameters were used in the model: the customer arrival rate, the maximum length of the queue to terminal of queue to get a ticket, the time needed for customers to get a ticket, the probability of selecting a service option, the client service time, the model runtime, the type of workplace and the number of employees and their timetable. Then a series of optimization experiments were carried out using AnyLogic software in order to find the optimal staffing level. The result is a model which can be used to determine the optimal number of employees from the viewpoint of the bank’s economic benefits and the quality of servicing the clients.
bank
queue management system
simulation modeling
business processes
1. Getmanec M.G., Gavrilov S.I. Modelirovanie i optimizacija biznes-processov klientskih otdelov kommercheskih bankov // «Nauka, obrazovanie, obshhestvo: problemy i perspektivy razvitija». 2014. no. 12. рр. 46–47.
2. Imitacionnoe modelirovanie biznes-processov: [Jelektronnyj resurs] // KONSALTING.RU. URL:http://consulting.ru/econs_art_997892185. (data obrashhenija: 10.02.2014).
3. Instrument imitacionnogo modelirovanija AnyLogic: obzor: [Jelektronnyj resurs] // AnyLogic.– URL:http://www.anylogic.ru/overview.(data obrashhenija: 05.04.2015).
4. Kiseleva M.V. Imitacionnoe modelirovanie sistem v srede AnyLogic: uchebno-metodicheskoe posobie. Ekaterinburg: UGTU– UPI, 2009. 88 р.
5. Ob AnyLogic: [Jelektronnyj resurs] // AnyLogic. URL: http://www.anylogic.ru/features. (data obrashhenija: 05.04.2015).

Для сокращения времени ожидания и обслуживания клиентов, а также минимизации финансовых затрат на упорядочивание функций приема и обслуживания в банках начали использовать системы управления очередью (далее – СУО) [1], главная цель которых – автоматизация бизнес-процессов. В системе ведется статистика по таким параметрам, как время получения талона, тип запрошенной операции, время вызова клиента к определенному оператору и время завершения работы с клиентом. СУО передает полученную информацию руководству банка, что значительно облегчает контроль за работой персонала [1].

При грамотном анализе полученных результатов СУО позволяет эффективно планировать работу, а руководству принимать соответствующие управленческие решения, оптимизируя количество персонала и его рабочий график.

Однако анализ, на основе которого строятся оценки эффективности и принимаются соответствующие решения, часто проводится с помощью диаграмм и электронных таблиц. Несмотря на то, что такие данные позволяют более наглядно увидеть существующие бизнес-процессы и результаты деятельности предприятия, они не могут ответить на вопросы «как», «когда» и «где» [2].

Решить данную проблему позволяет имитационное моделирование. Этот метод обеспечивает точный анализ и визуальное представление альтернативных вариантов, снижает операционные риски, позволяет стандартизировать бизнес-процессы до требуемых показателей и достигать существенной оптимизации выполнения бизнес-процессов в целом. При этом затраты на применение имитационного моделирования состоят лишь из цены программного обеспечения и затрат на обучение и консультирование пользователей в случае возникновения вопросов.

Материалы и методы исследования

В работе для построения имитационной модели использовалось программное обеспечение AnyLogic [4]. Данный продукт является лидером в технологиях имитационного моделирования благодаря своей гибкости и многоподходному моделированию [3]. Графический интерфейс AnyLogic, инструменты и библиотеки позволяют быстро создавать модели для широкого круга задач от моделирования производства, логистики, бизнес-процессов до стратегических моделей развития компании и рынков [5].

При построении модели были присвоены следующие входные параметры:

● Интенсивность прихода клиентов – интервал между приходом клиентов распределен по треугольному закону со средним значением, равным 60 клиентов в час, минимальным – 50 и максимальным – 80 клиентов (triangular (50, 60, 80)).

● Максимальная длина очереди к терминалу для получения талона – 15 человек.

● Время в секундах, затрачиваемое клиентами на выдачу талона – triangular (5, 10, 20).

● Вероятность выбора услуги – вероятность представлена в табл. 1.

● Время обслуживания клиентов распределено по треугольному закону: со средним значением, минимальным и максимальным (например, при обработке действия «Проверка документов» присвоено значение времени в минутах triangular (1, 1.5, 3)).

● Время выполнения модели – 1 рабочий день с 9:00 до 20:00.

● Три типа рабочего места (ТРМ) – операционисты, обслуживающие физических лиц (ФЛ), кассиры и менеджеры по кредиту и ипотеке (МИ).

Таблица 1

Вероятность выбора услуги

№ п/п

Вид услуги

Вероятность выбора услуги

1

Платежи

0,19

2

Оформить карту

0,12

3

Получить карту

0,12

4

Переводы

0,17

5

Обмен валюты

0,11

6

Вклады

0,04

7

Кредит оформить

0,05

8

Ежемесячный платеж

0,05

9

Выписки/Справки

0,04

10

Ипотека

0,03

11

Наличные

0,08

● Количество сотрудников:

ü Операционисты по работе с физическими лицами – 5 человек.

ü Кассиры – 3 человека.

ü Менеджеры по кредиту и ипотеке – 2 человека.

● Расписание сотрудников – у каждого сотрудника один перерыв на обед длительностью 45 минут. Первый обеденный перерыв начинается в 12:15. Далее сотрудники уходят на перерыв по очереди.

В модели «Распределение по ТРМ» (рис. 1) описывается процесс, когда клиенты становятся в очередь к терминалу электронной очереди, выбирают услугу и распечатывают талон. Затем, в зависимости от выбранной операции, клиенты распределяются в очередь по типу рабочего места.

pic_117.tif

Рис. 1. Распределение по ТРМ

Далее клиенты уходят на обслуживание. Бизнес-процесс обработки обращений описывается в зависимости от вида выбранной услуги.

Результаты исследования и их обсуждение

В результате работы симулятора получены статистические данные, которые отображены в табл. 2 и на рис. 2 и 3:

На рис. 3 видно, что в 9:30 были свободны сразу три окна операционистов, обслуживающих физических лиц. В промежутке с 11:00 до 12:30 было свободно хотя бы одно окно. Далее наблюдается загруженность всех окон, вплоть до конца рабочего дня. Окна кассы всегда были свободны, за исключением периода с 12:00 до 12:50. Окна менеджеров по кредиту и ипотеке тоже в основном простаивали.

Таблица 2

Результаты

Параметры

Окна физических лиц

Окна кассиров

Окна менеджеров по кредиту и ипотеке

Среднее время ожидания клиентов своей очереди по типу рабочего места (мин)

23,212

0,175

0,2

Время ожидания по ТРМ в период времени с 9:00 до 20:00

Начиная с 12:15, время ожидания стало постепенно увеличиваться. Максимальное время ожидания составило 60 минут в 19:40

Максимальное время ожидания составило 3 минуты в 11:40, в 12:10 и в 15 часов

Максимальное время ожидания доходило до 6 минут в промежутке времени с 14:20 до 14:30

Средняя длина очереди по ТРМ (чел.)

19,423

0,053

0,017

Длина очереди по ТРМ в период времени с 9:00 до 20:00

Максимальная длина очереди 50 человек выявлена в 19:40

Максимальная длина очереди 2 человека в 11:40 и в 12:10

Максимальная длина очереди 2 человека в 14:25

pic_118.wmf

Рис. 2. Количество обслуженных клиентов по услугам

pic_119.wmf

Рис. 3. Количество свободных окон по ТРМ в течение рабочего дня

Оптимизация данных

Далее в программе AnyLogic проводилась серия оптимизационных экспериментов для выявления оптимального количества персонала. Процесс поиска наилучшего решения был осуществлен с помощью встроенного оптимизатора, который в автоматическом режиме проводит подбор параметров и проверяет различные сочетания.

В свойствах были заданы следующие требования:

● Очередь в окна физических лиц – среднее время ожидания не должно превышать 20 минут, средняя длина – не более 17 человек.

● Очередь в окна кассиров – среднее время ожидания не должно превышать 12 минут, средняя длина – не более 7 человек.

● Очередь в окна менеджеров по кредиту и ипотеке – среднее время ожидания не должно превышать 15 минут, средняя длина – не более 4 человек.

Было выявлено, что наиболее оптимальное количество сотрудников для работы с физическими лицами – 6 человек, кассиров – 2. Значение у менеджеров по кредиту и ипотеке осталось без изменений – 2 человека.

После изменения входных параметров у операционистов по работе с физическими лицами и у кассиров была проведена симуляция данных, которая показала значительные улучшения по ряду показателей. Полученные результаты отображены в табл. 3 и на рис. 4 и 5:

Среднее время ожидания в окна физических лиц уменьшилось почти на 7 минут. При этом среднее время ожидания у кассиров возросло до 7 минут, но такое значение для клиентов является допустимым.

Максимальное время ожидания по ТРМ в окна физических лиц стало на 26 минут меньше. Максимальное время ожидания в кассу увеличилось до 30 минут, но, учитывая, что за весь день среднее время ожидания составляет 7 минут, а также то, что до внесения изменений окна часто простаивали, такие данные наиболее оптимальны для экономической выгоды банка за счет сокращения затрат на одного сотрудника.

Средняя длина очереди в окна физических лиц уменьшилась на 6,5 чел., при этом длина очереди в кассу увеличилась незначительно, всего на 2 человека.

Максимальная длина очереди в окна физических лиц стала на 20 человек меньше.

Таблица 3

Результаты

Параметры

Окна физических лиц

Окна кассиров

Среднее время ожидания клиентов своей очереди по типу рабочего места (мин)

16,324

7,521

Время ожидания по ТРМ в период времени с 9:00 до 20:00

Максимальное время ожидания составило 34 минуты в 19:40

В период времени с 14:30 до 15:30 время ожидания доходило до 30 минут

Средняя длина очереди по ТРМ (чел.)

12,922

2,122

Длина очереди по ТРМ в период времени с 9:00 до 20:00

Максимальная длина очереди 30 человек в 18:10 и в 19:20

Максимальная длина очереди 11 человек в 15:20

pic_120.wmf

Рис. 4. Количество обслуженных клиентов по услугам

pic_121.wmf

Рис. 5. Количество свободных окон по ТРМ

Количество обработанных обращений за указанный период в сумме составило 753 операции, что на 25 обращений больше, чем до распределения работы сотрудников.

На рис. 5 видно, что в период с 9:00 до 11:00 у операционистов, обслуживающих физических лиц, было свободно хотя бы одно окно. После 11 часов все окна были заняты до конца рабочего дня. Основная нагрузка на кассиров пришлась на период времени с 13:00 до 17:00. В остальные промежутки времени почти всегда одно окно было свободно. Полученные значения показали, что частота «простаивания» окон у кассиров стала ниже.

Несмотря на то, что оптимизационный эксперимент указал оптимальное количество персонала – 2 человека для менеджеров по кредиту и ипотеке, были рассмотрены результаты, которые система показала при работе одного сотрудника, поскольку при работе двух человек хотя бы один сотрудник почти всегда был свободен.

В таком случае, согласно полученным результатам, среднее время ожидания составило 69 минут, а максимальное время ожидания достигает 140 минут. Очевидно, что такие показатели являются недопустимыми для клиентов. Но так как 2 сотрудника невыгодны для банка из-за частых простоев, предлагается, чтобы к менеджерам по кредиту и ипотеке клиенты приходили по записи и чтобы такую возможность предоставляла система электронной очереди.

Заключение

В данной работе представлена модель бизнес-процесса работы системы управления очередью. Используя имитационное моделирование, были найдены способы оптимизации работы отделения банка, в результате чего получены следующие показатели:

● Среднее время ожидания в окна физических лиц сократилось на 29,67 %, длина очереди – на 33,47 %. В окна кассиров эти параметры увеличились, но остались в пределах нормы. Среднее время ожидания составляет 7,5 минут, а средняя длина – 2 человека. Также существенно сократилась частота «простаивания» окон.

● Пропускная способность офиса увеличилась на 3,43 %;

● Вследствие сокращения одного менеджера по кредиту и ипотеке банк минимизировал расходы на заработную плату в размере 10 % на один офис.

Рецензенты:

Путилов А.В., д.т.н., профессор, декан факультета управления и экономики высоких технологий, Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», г. Москва;

Тупчиенко В.А., д.э.н., профессор кафедры «Управление бизнес-проектами», Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», г. Москва.