Оптимізація бізнес-процесів за допомогою науки про дані і імітаційного моделювання

1. Ухвалення бізнес-рішень за допомогою моделювання
2. Завдання №1: Управління колл-центром
3. Рішення і результат:
4. Завдання №2: Інвестиційне планування
5. Рішення:
6. результат:

Найбільші світові компанії використовують методи науки про дані, даталогіі, для відстеження постійно мінливій ситуації на ринках. Але як наука про дані пов'язана з імітаційним моделюванням? Як їх спільне застосування може допомогти збільшити прибуток? Фахівці групи компаній The United Services Automobile Association (USAA), що входить в рейтинг найбільших американських компаній за версією журналу Fortune, отримали відповіді на ці питання за допомогою AnyLogic.

Ухвалення бізнес-рішень за допомогою моделювання

Щоб прийняти правильне інвестиційне рішення і отримати за рахунок нього прибуток, керівникам потрібно зрозуміти:

• Куди компанії варто вкладати гроші?
• Які можливості бізнесу?
• Що станеться в разі прийняття тих чи інших бізнес-рішень?
• Чи зможе компанія пристосуватися до різких змін?

На подібні питання неможливо відповісти за допомогою технологій інтелектуального аналізу даних або машинного навчання. Аналітики USAA знайшли рішення в імітаційному моделюванні AnyLogic. На відміну від аналітичного моделювання, воно дозволяє візуалізувати поведінка системи, перевіряти гіпотези на реальних бізнес-процесах і спостерігати за результатами. Імітаційне моделювання допомагає зрозуміти причини поведінки бізнес-системи в конкретних ситуаціях і на їх основі приймати зважені рішення.

Завдання №1: Управління колл-центром

проблема:

У структуру USAA входить кілька великих колл-центрів зі складною інфраструктурою. Аналітики компанії вирішили змоделювати роботу типового колл-центру, щоб оптимізувати кількість персоналу і маршрутизацію дзвінків. Вони хотіли знизити завантаження колл-центрів і частку пропущених викликів, а також підвищити якість обслуговування. Розробники не змогли використати вже існуючі імітаційні моделі колл-центрів з наступних причин:

• Низький рівень деталізації за часом і групам клієнтів;
• Неможливість врахувати в моделі індивідуальні характеристики і поведінку операторів, виклики без відповіді і складну маршрутизацію дзвінків.

Ці параметри вони врахували у власній моделі колл-центру.

Рішення і результат:

Розробники відбили в моделі роботу операторів, їх поведінку і ступінь кваліфікації, маршрутизацію дзвінків і пропущені виклики.

Рішення, прийняті за результатами імітації і оптимізації, допомогли знизити час очікування відповіді оператора і підвищити якість обслуговування клієнтів. При цьому частка пропущених викликів знизилася, що значно збільшило прибутковість. Завдяки змінам в робочому процесі знизилися витрати на наймання і навчання персоналу.

Компанія використовує створену модель вже кілька років і продовжує відображати в ній поточні зміни в бізнес-процесах. Модель легко масштабується, тому в подальшому її можна буде розширити і включити в неї інші колл-центри компанії.

Завдання №2: Інвестиційне планування

проблема:

При плануванні інвестицій компанії стикаються з труднощами у визначенні пріоритетів та суміщення інвестиційних проектів в річному плані. Щоб вирішити ці завдання і оптимізувати інвестиційний портфель, компанія USAA використовувала імітаційне моделювання AnyLogic.

Рішення:

За допомогою AnyLogic аналітики змоделювали інвестиційні стратегії компанії. Взаємозалежності між ними показували витрати, очікуваний прибуток і можливі ризики.

Після створення моделі інвестиційного портфеля аналітики зімітували діяльність компанії при його виборі, аналізуючи доходи і витрати в короткостроковому і довгостроковому періодах, а також можливість браку ресурсів.

результат:

За допомогою імітаційного моделювання керівництву вдалося знизити операційні ризики і побачити, як вони вплинуть на поточну роботу компанії. Моделювання також дозволило побачити вигоди кожного інвестиційного плану і його перспективи на 12-15-річний період. В результаті, компанія розробила план інвестицій з урахуванням заходів щодо пом'якшення ризиків.