Как «пробить» потолок в выручке и повысить производительность персонала на 40%?
В управлении сервисным обслуживанием серьёзным источником сокращения затрат является оптимизация работы диспетчеров в офисе. Что они делают? Они обрабатывают входящие заявки на обслуживание, ремонт и распределяют их по выездным инженерам. Когда на одного диспетчера – 5-7 заявок в день, когда нет серьёзных требований к срокам и качеству оказания услуг, то вполне нормально диспетчер справляется сам, без каких-то вспомогательных систем, избавляющих от рутины. А когда с клиентами есть соглашения об уровне сервиса (SLA), когда за срывы сроков закрытия заявок грозят штрафы, когда на одного диспетчера в день приходятся десятки и сотни заявок, вся эта история начинает напоминать пчелиный рой, не правда ли? Только вот мы всегда привыкли какую-то суматоху, суету сравнивать с этим природным семейным образованием. На самом деле, организация пчёл в рое имеет очень высокий уровень и легла в основу алгоритмов современной сложной математики.
Вернёмся к диспетчеру развитой сервисной компании, ну или компании, которая хочет расти, повышать прибыль за счёт оптимизации затрат на обслуживание клиентов. Такой компании просто необходимо внедрять автоматическую диспетчеризацию заявок, чтобы, с одной стороны, освободить операторов от рутины, а с другой стороны – повысить качество рутинных операций. Диспетчеры зачастую нерационально распределяют заявки между инженерами, что приводит и к росту затрат на перемещение и к ухудшению качества оказываемых услуг (например, к клиенту отправлен инженер не той квалификации).
Автоматическая диспетчеризация – это алгоритмически сложная задача, требующая привлечения различных современных математических методов, включая методы искусственного интеллекта.
Задача построения оптимального расписания работ выездных инженеров сводится к задаче коммивояжера с временными окнами и несколькими исполнителями. Использование роевого интеллекта и эволюционных алгоритмов выглядит наиболее удачным для решения данной задачи.
Алгоритм оптимизации подражанием пчелиной колонии – один из полиномиальных эвристических алгоритмов для решения оптимизационных задач в области информатики и исследования операций. Относится к категории стохастических (случайных) бионических алгоритмов, основан на имитации поведения колонии медоносных пчел при сборе нектара в природе.
Основной целью работы пчелиной колонии в природе является разведка пространства вокруг улья с целью поиска нектара с последующим его сбором. Место в пространстве, где находятся цветы, содержащие нектар, которым питаются пчелы, называется источник нектара. В рамках алгоритма «источником нектара» является одно из возможных решений задачи (набор маршрутов, привязанных к исполнителям). В колонии каждая пчела выполняет одну из трех ролей.
- Пчелы-разведчики – это пчелы, которые не знают ни об одном источнике нектара. Они вылетают из улья в произвольном направлении в поисках источника нектара. После того, как пчела-разведчик нашла источник нектара, она возвращается в улей. В рамках математического алгоритма, данные пчелы формируют стохастическое (случайное) «жадное» решение задачи.
- Пчелы-наблюдатели – пчелы, которые собирают информацию от других пчел о найденных ими источниках нектара и принимают решение о том, из каких весь рой пчел будет собирать нектар. Источники с более высоким качеством нектара имеют больше шансов быть выбранными. Для создания выборки «лучших» источников нектара используется вероятностный алгоритм, например алгоритм «рулетки».
- Рабочие пчелы – это пчелы, которые знают ровно об одном источнике нектара, который был выбран пчелами-наблюдателями. Эти пчелы вылетают из улья с целью поиска источника нектара с более высоким качеством нектара, чем тот, который им известен. Этот источник нектара является «соседом» известного им источнику нектара. Как только такой источник нектара найден, пчела забывает старый источник нектара и запоминает новый источник нектара. После этого пчела возвращается в улей, чтобы поделиться своей находкой с пчелами-наблюдателями. Если рабочая пчела в течение некоторого количества вылетов не смогла найти источник нектара с более высоким качеством нектара, то она забывает об известном ей источнике нектара и становится пчелой-разведчиком.
При использовании алгоритма, основанного на принципах организации пчелиной колонии, IT-система позволяет добиться возможностей, недоступных при использовании классической математики:
- даёт быстрый приближенный результат и постоянно его улучшают;
- устойчива к изменению входных данных (появление новых событий, новой информации не требует перезапуска алгоритма, он продолжит совершенствовать результаты с учетом новых условий);
- даёт возможность масштабировать вычисления – увеличение вычислительных ресурсов позволяет быстрее найти более оптимальный вариант.
