Системы моделирования AnyLogic.

Если же все операторы заняты, вызовы ставятся на ожидание. СРВ должна вести мониторинг состояния операторов и направлять вызовы к свободным операторам в максимально возможном темпе.Операторы — это самые дорогие компоненты операторского центра, а потому необходимо стремиться к повышению производительности их труда, применяя надлежащие алгоритмы функционирования СРВ (т. е. разумно организуя механизмы распределения вызовов и системы очередей)Для рассматриваемого типа операторских центров наиболее важным является учесть возможность блокировки вызова, когда ему отказывается в обслуживании по причине отсутствия свободных линий. Это осуществимо при помощи использования модели СМО вида M/M/N/N.Удовлетворяя, в какой-то мере, требования по предоставлению информационных услуг звонящим, эти комплексы обладали очевидными недостатками, например, неэффективными алгоритмами выбора оператора для обработки поступившей заявки, малой автоматизацией процессов обслуживания и т. п. При этом подобные системы устанавливаются и сейчас – для небольших организаций, они строятся на базе малых учережденческих АТС.В реальности гораздо большее распространение получили системы, обладающиевозможностью задерживать поступающие вызовы в очереди, если немедленноеобслуживание невозможно.Перед тем как перейти к рассмотрению аппарата исследований подобных центров,стоит отметить, что он также подходит для изучения поведения многих автоматическихкомплексов обслуживания телефонных вызовов, т.к. они, в большинстве, обрабатываютоднотипные вопросы, и в некоторых случаях могут быть могут быть представлены, какнабор более простых систем.В такой системе вызовы поступают по входящим линиям и обрабатываютсяоператорами, число которых меньше либо равно числу линий. В случае если входящийвызов застает все линии занятыми, то он отклоняется, иначе вызов поступает в систему иможет быть немедленно передан на обслуживание либо поставлен на ожидание. Частьвызовов может уйти из очереди, не дождавшись обслуживания. Для неуспешных вызововвозможны повторные попытки, обслуженные вызовы уходят из системы либовозвращаются в нее для новой обработки.Удобным способом моделирования Call-центра является применение модели СМОM/G/N с неограниченным числом мест для ожидания. Несмотря на то, что подобнаямодель не принимает в расчет возможность потери вызовов из-за занятости линий,"нетерпеливости" пользователя, возможность многоэтапного обслуживания и т. п., онаявляется приемлемым средством для изучения характеристик множества простых центровобслуживания вызовов.Рассмотренные принципы функционирования Call-центров положены в основу разрабатываемой имитационной модели.Имитационное моделированиеДля решения стохастических задач, которые либо не имеют аналитического решения, либо плохо поддаются формализации, но могут быть определены правилами взаимодействия составных частей, зачастую прибегают к методам имитационного моделирования. В основу метода положена генерация случайных чисел на ЭВМ, имитирующих случайные события, и вычисления реакции системы на основе сформулированных правил. Методы имитационного моделирования позволяют определять разнообразные статистические параметры моделируемой системы. Одной из лучших современных систем имитационного моделирования считается Anylogic, разработанная в Санкт-Петербургском политехническом институте. Программа реализована с использованием виртуальной Java машины и предоставляет широкие возможности сбора статистических данных и включает средства анимации [6].У интернет-магазина XcomShop имеется сайт с информацией о товарах и услугах. Однако, большинство клиентов предпочитает уточнить информацию у операторов. Поэтому основной поток вызовов осуществляется через телефонную сеть общего пользования (ТФОП) и IP-телефонию. Этот фактор будем учитывать при построении модели.В Anylogic создадим модель Call_center (рис. 3.1).Рис. 3.1. Создание моделиМодель создается средствами библиотеки моделирования процессов [7]. Изображение схемы модели приведено на рис. 3.2.Рис. 3.2. Схема моделиПредполагается на основе статистических данных системы Infinity, что поток вызовов в Call-центр распределен по пуассоновскому закону с интенсивностью 2 вызова/мин- блок call).Вызовы поступают на IVR с входной очередью. В том случае, если абонент не получил ответа в течение 30 с, он может положить трубку. Это предусмотрено в параметрах блока IVR на схеме. Половина абонентов вновь перезванивает в Call-центр (блок povtor). В противном случае вызов считается потерянным и поступает в блок sink, который подсчитывает число отказов в обслуживании.Далее с вероятностью 0.8 (блок vibor)клиент переадресовывается операторам ТФОП. Процесс обслуживания абонентов ТФОП соответствует схеме М/М/ν/К, где ν задается параметром kol_tfop, а К – параметром n_queue.В модели обслуживания ТФОП задается набором ресурсов tf_op (рис.3.3)Рис. 3.3. Набор ресурсов и параметры ветви ТФОПРазмер очереди n_queue=5, интенсивность обслуживания t_tfop=0.5 (что соответствует среднему времени обслуживания вызова 2 мин), количество операторов kol_tfop принято равным 15.Для сбора статистических данных применяются параметры (рис. 3.4)Рис. 3.4. Параметры статистики обслуживания операторами ТФОПЗдесь подсчитывается число абонентов, обратившихся к этой службе, время приема заказа, число обслуженных клиентов и время обслуживания. Считается, что после 30 с ожидания клиент, не получивший ответа оператора, завершает вызов.Остальные 20% клиентов желают получить консультацию специалиста. Их обслуживание моделируется набором ресурсов ip_op1 (рис. 3.5)Рис. 3.5. Набор ресурсов и параметры ветви IP-телефонМодель обслуживания соответствует схеме M/G/ν/∞с логнормальным распределением с параметрами μ=1.5, σ=3.5и min=1. Количество операторов – 2.Набор статистических параметров аналогичен ТФОП (рис. 3.6)Рис. 3.6. Параметры статистики обслуживания операторами IP-тлфДля сбора обобщенной статистики предназначен набор параметров (рис. 3.7)Рис. 3.7. Параметры обобщенной статистикиЗдесь подсчитывается количество звонков, число отказов в обслуживании, фиксируется время звонков и подсчитывается общее время обслуживания.Статистические данные представлены в виде гистограмм.Моделирование проводится за время работы Call-центра с 9:00 до 19:00.Результаты моделирования представлены на рис. 3.8.Рис. 3.8. Результаты моделирования за 600 минутПо результатам моделирования можно сделать выводы: За время работы Call-центра поступило 1197 вызовов. Из них на долю операторов пришлось 934 вызова, на долю специалистов – 247. Не дождался ответа 31 абонент, повторно позвонили 16 абонент. Отказано в обслуживании по разным причинам 746 абонентам.Коэффициент загрузки операторов составил 91%, специалистов – 0%.Среднее время обслуживания операторами – 0.327 мин, специалистами – 2.013 мин. Общее время обслуживания в среднем 0.505 мин.Использование в модели параметров позволяет проводить эксперименты по принципу «что если?».ЗаключениеВ ходе разработки курсового проекта изучена организация работы центра обработки вызовов интернет-магазина. Получены сведения о составе аппаратно-программного обеспечения, штатных обязанностях сотрудников. Изучены методы получения статистических данных. Разработана имитационная модель обслуживания заказов. На основе полученных данных имитационного моделирования можно сделать вывод о необходимости оптимизации организационной и функциональной схемы Call-центра интернет-магазина.Список сокращенийCTI (Computer TelephonyIntegration) –компьютерно-телефонная интеграция.IVR (Interactive Voice Response) – система интерактивного речевого ответа.VoIP (VoiceonIP) – голос через интернет.АТС – автоматическая телефонная станция.СРВ – автоматическая ступень распределения вызовов.СМО – система массового обслуживания.ЦОВ –центр обслуживания вызовов.Список использованной литературыГольдштейн Б.С., Фрейнкман В.А. Call-центры и компьютерная телефония. – СПб.: БВХ – Санкт-Петербург, 2002. – 372 с.Гольдштейн Б.С., Ехриель И.М., Рерле Р.Д. Интеллектуальные сети. – М.: Радио и связь, 2000. – 500 с.С. Н. Степанов, М. С. Степанов, Построение и анализ обобщенной модели контакт-центра, Автомат. и телемех., 2014, выпуск 11, 55–69.ЛОСИВА О.Б. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ CALL-ЦЕНТРА. Материалы всероссийской научной конференции молодых ученых. 2014, с. 44-45. Изд.: Новосибирский государственный технический университет (Новосибирск).Гольдштейн Б.С., Зарубин А.А., Поташов А.И. Методическое пособие по проведению практических занятий и лабораторных работ по курсу «Центр обработки вызовов для органов внутренних дел».Попов А.А. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ МЕДИЦИНСКОГО CALL-ЦЕНТРА ГОРОДА КРАСНОЯРСКА НА ОСНОВЕ СИСТЕМЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ANYLOGIC. Образовательные ресурсы и технологии •2014’1(4), с. 57-61.Карпов, Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AniLogic 5 / Ю.Г. Карпов. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 400 с.Зарубин А.А. Call- и контакт-центры: эволюция технологий и математических моделей / А.А.Зарубин. // Вестник связи. 2003. №8. С. 85-88.