ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦЕЛЕВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ОПЕРАЦИОННОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ В СФЕРЕ ОБСЛУЖИВАНИЯ

В современных условиях жесткой и многообразной конкуренции любая организация должна отслеживать операционную эффективность в независимости от своих стратегических целей. Необходимо рационально распоряжаться имеющимися ресурсами, и не допускать потерь из-за неэффективного выполнения работы или неэффективного управления. В рамках процессного подхода [3] этого можно добиться, контролируя бизнес- процессы, протекающие в организации, с помощью системы показателей.

Предполагается, что владелец процесса непрерывно или с заданной цикличностью следит за ходом процесса, и организует корректирующие мероприятия. Также владелец планирует и внедряет мероприятия, направленные на улучшения процесса.

Большую поддержку в этом могут оказать современные информационные технологии, позволяющие в автоматическом режиме отслеживать самые различные параметры процесса и обнаруживать факты отклонения этих параметров от их целевых значений.

Однако возникает новая  проблема, заключающаяся в обоснованном выборе целевых значений. Здесь возможны ошибки двух видов. В первом случае целевое значение может быть слишком мало по сравнению с возможностями системы. Как следствие, показатель процесса не работает, так как целевое значение и так достигается без всяких усилий и улучшений.

Во втором случае целевое значение устанавливается слишком большим или в принципе недостижимым, т.е. сотрудники, вовлеченные в процесс, работают со значительной перегрузкой. На первый взгляд может показаться, что в этом нет ничего плохого. Стремясь добиться хороших результатов, сотрудники будут относиться к выполнению своих обязанностей на должном уровне, от чего качество выполнения процесса только улучшиться.

Однако со временем могут проявиться негативные последствия. Если сотрудники понимают, что они не справляются с поставленной перед ними задачей, они могут найти обходной путь за счет факторов, не подлежащих учету. Например, если целевым показателем является время выполнения операции, а качество полученного результата слабо контролируется, то сотрудники будут делать эту операцию как можно быстрее за счет снижения качества работы.

Более того, установление недостижимых целевых значений может негативно сказаться на отношении сотрудников к организации, так как они будут чувствовать, что их работа не оценивается на должном уровне.

Таким образом, к определению целевых значений следует подходить с большой ответственностью. Можно и нужно использовать все доступные инструменты: наблюдения за ходом работы, экспертные оценки, аналогичные показатели конкурентов и т.д. В некоторых случаях большую поддержку могут оказать экономико- математические методы.

Хотя применение математических моделей может дать весьма интересные результаты, проблема построения и анализа показателей с их помощью еще недостаточно изучена. В данной работе предлагается способ выбора целевых показателей для процесса обслуживания клиентов при условии, что применяется механизм «электронной очереди» – программно-аппаратного комплекса, позволяющего формализовать и оптимизировать управление потоком посетителей. Базовым математическим аппаратом в таком случае будет теория массового обслуживания.

Рассмотрим организацию, которая оказывает услуги большому числу клиентов (банк, государственная структура, страховая компания и т. д.). Введем условный термин «точка обслуживания», понимая под ним подразделение организации, непосредственно обслуживающее клиентов, причем их поток достаточно интенсивный.

Если в «точке обслуживания» используется электронная очередь, то можно в автоматическом режиме отслеживать, сколько времени занимает обслуживание клиента, и сколько времени клиенту приходиться ждать своей очереди. По данным, накопленным такой системой, можно оценить статистически среднее время работы с клиентом. Эти результаты будут основой для расчета показателей и их целевых значений.

Основными характеристиками «точки обслуживания» являются: число сотрудников, непосредственно

работающих с клиентами n; среднее количество клиентов, приходящих за единицу времени λ; среднее время обслуживания   одного клиента ts. Тогда управляемыми параметрами будут n и ts, а параметр λ не поддается

контролю, поскольку определяется самими клиентами.

Среднее время обслуживания одного клиента будем считать заданным. Этот параметр в силу своей природы не может быть слишком малым, так как качественное обслуживание требует определенного времени, а также всегда существуют проблемные клиенты, обслуживание которых по объективным причинам длится долго.

Число сотрудников n также будем считать заданным. Тогда нашей задачей для  поддержания уровня обслуживания является выбор показателей, которые будут отслеживаться в ходе работы «электронной очередью», и их целевых значений.

Для «точки  обслуживания» одним из главных показателей эффективности ее работы будет скорость обслуживания клиентов. При этом мы учитываем не только непосредственно время обслуживания, но и время, которое клиент ждет своей очереди. Очевидно, что необоснованное стремление свести это время к минимуму неизбежно приведет к снижению уровня качества обслуживания. Поэтому целевое значение показателя должно выбираться, опираясь на расчеты.

Пусть входящий и исходящий потоки клиентов можно считать марковскими с интенсивностями λ и μ соответственно, где μ = 1⁄ts. Электронная очередь распределяет клиентов по принципу: «первым пришел – первым обслуживаешься». Ограничения на количество мест для ожидающих клиентов отсутствуют. Тогда можно использовать формулы для многоканальной системы массового обслуживания (M/M/n): (FIFO/∞/∞).

В работе [2] показано, как в данных условиях могут контролироваться (при заданных целевых значениях) следующие показатели:  T – допустимое время ожидания, pT −     вероятность того,  что клиент будет ждать обслуживания не более допустимого времени T. Очевидно, что эти показатели тесно взаимосвязаны. Чем больше допустимое время ожидания, тем для большей доли клиентов это условие будет выполнено, и наоборот. Если реальное значение λ будет превышать расчетное, при котором были установлены целевые значения, то сохранить их вместе не получиться. Нужно либо увеличивать допустимое время ожидания T, либо снижать долю pT, рассматривая эти параметры как функции от λ.

Предположим, выбран первый вариант, т.е. мы согласны увеличить допустимое время ожидания T, при  этом сохраняя долю pT. Тогда получаем [2]:

для следующих значений параметров «точки обслуживания»: количество сотрудников n = 8, среднее время

обслуживания одного клиента 3 минуты. Нам нужно выбрать допустимое время ожидания клиента в очереди,

которое будет индикатором хорошего уровня обслуживания.

При заданных значениях параметров интенсивность поступления клиентов λ не должна превышать величину μn клиентов в минуту, т.е. λ < 2.667. В противном случае система будет работать в режиме перегрузки, и соблюдение целевых значений окажется практически недостижимым.

Найдем такое λ, при котором вероятность того, очередь не пуста, равна вероятности того, что клиент не будет ждать обслуживания. Получим λ = 2.235, при этом S = PL = 0.46. Рассчитаем остальные характеристики.

Средняя длина очереди  7 человек, среднее время ожидания в очереди составляет 2.3 минуты.  Тогда выберем это значение в качестве T и найдем долю клиентов, которым придется ожидать в очереди не более T.

Это значение равно 80%, что является хорошим показателем. Таким образом, когда «точка обслуживания» работает  в нормальном  режиме при скорости поступления  клиентов не более чем 2.235 кл./мин., целевые

значения заданы. Если же клиенты приходят с большей интенсивностью, нужно провести корректировку.

Таблица 1

Получаем, что если «точка обслуживания» работает при λ > 2.235, то целевые значения корректируются: или снижается доля pT, или увеличивается время T. Например, при λ = 2.45 мы увеличиваем допустимое время ожидания до 6.12 минут, сохранив при этом долю ожидавших не более T равной 80%. Во втором варианте корректировки мы оставляем время ожидания 2.3 минуты, но доля pT снижается до 54%.

Таким образом, предлагаемая схема помогает решить сразу несколько проблем. Во-первых, определяется

допустимая нагрузка на «точку обслуживания», при которой можно добиться выполнения целевых значений показателей. Во-вторых, целевые значения выбираются исходя из возможностей системы, т.е. они достижимы. В- третьих, при увеличении нагрузки на систему целевые значения легко корректируются.

Список литературы

1.      Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. Москва, Машиностроение, 1979. 432 с.

2.      Мартыненко Ю.В.  Построение показателей операционной эффективности на основе теории массового обслуживания. Современная экономика: проблемы и решения, 2014, № 12 (60), с. 18-26.

3.      Репин В.В. Бизнес-процессы компании: построение, анализ, регламентация. Москва, РИА "Стандарты и качество", 2007. 240 с.