突发需求下服务系统应急决策研究——以呼叫中心为例

The service system is closely related to our daily life and work.The emergency events, such as traditional holidays, advertising, natural calamities,will cause unexpected demands.The problem is much more common in our country，because of the vast territory and large populaiton. The unexpected demand brings a big challenge to the service systems, if lacking workable emergency decision mechanism, not only the service quality will fall down，the resource will overload meanwhile. Even the worse,the service system will collapse. The emergency decision for service system is always being the hotspot in theory and practical area, and it still remains lots of difficulties which have not been solved.Taking a typical service system, the call center,as an example,based on comprehensive use of statistics, knowledge management, revenue management, queue theory and theory of programming, in-depth analysis of the related issues will be made: The change rules of unexpected demands will be explored, a mechanism for unexpected demands quantization and effect evaluation will be constructed; Strategies based on service level differentiation for unexpected demands induction are proposed; The emergency resource re-scheduling models ,which are based on self-service system dynamic optimization and real-time staff scheduling updating, are built. At the same time, the algorithms corresponding to the models are designed. The research will expand the thoughts，models and the methods in the theory of service system emergency decision. The achievement can also be applied directly in the call center operation practices. The research has great value in both theory and practice.

我国人口总数大、流动性高，传统节日、广告促销、自然灾害等突发事件都可能引起服务系统需求的突发性波动，不但造成服务质量下降、顾客流失，而且使服务资源超负荷运转、系统瘫痪。综合运用统计学、知识管理、收益管理、排队论、规划论等理论，以典型的服务系统- - 呼叫中心为例对相关问题展开深入研究：探索突发性需求的演化规律，构建突发性需求的识别量化与影响评估机制；通过推导完全信息通报的排队绩效公式，及构建回呼时间的优化模型，完善基于服务水平差异化的突发需求引导策略；提出自助服务动态优化、人员排班实时调整两个方面的服务资源应急调度思路，将自助服务系统的优化问题抽象为基于最短路径的网络规划模型，并为人员实时调度模型设计改进的混合遗传算法。项目将从理论上拓展服务系统应急决策的研究思路、模型和方法，具有重要的理论价值。同时，能直接应用于以呼叫中心为代表的运作实践，具有很强的应用价值。

高顾客接触型的服务系统经常面临着顾客需求波动，特别由于我国幅员辽阔，人口基数大，流动性频繁，因为广告促销、传统节日等引起的需求波动幅度更加巨大，这给服务系统的资源调度带来了极大的挑战。.本项目以非常典型的高顾客接触型服务系统——呼叫中心（又称顾客服务中心，联络中心等）为研究对象，研究了以其为代表的服务系统应对需求波动性的几个关键性问题：.（1）顾客需求预测.提出了先采用观察法区分正常数据与异常数据，再使用预测模型的定性定量相结合的预测方法；分析了Holt-Winters模型和指数平滑季节模型的优缺点，提出了Holt-Winters改进模型的任务量预测方法；提出了一种结合小波变换和PSO-BP 的组合预测模型，通过小波变换把任务量序列分解成高频和低频序列，再为分解序列建立合适的PSO-BP预测模型，并验证了该模型对非线性时间序列有更好的拟合能力和更高的预测精度。.（2）人力需求计算.项目研究了公平性指标对呼叫中心排班人力的影响；基于Dantzig提出的集合覆盖模型，建立了单技能呼叫中心的人力需求计算线性规划模型，并提出一种基于改进蚁群算法的求解方法；使用Arena软件对II型、无优先级V型和带优先级V型3种不同结构的呼叫中心进行了运营效率的仿真分析，得到不同人力需求下服务水平、坐席利用率、顾客遗弃率等指标。.（3）排班模型与算法.在班次的设计中，提出了2阶段的班次设计思路，在第1阶段确定了班次的个数与起止时间，第2阶段在连续的班次中加入根据当天需求柔性可变的休息时间；在排班模型的建立中，项目提出以全局服务水平最优为目标函数，提出了充分利用现有服务能力，实现最优服务水平的排班模型；我们发现呼叫中心排班模型经常可以被构建为典型的极大极小值问题，并且模型目标函数的Hessians矩阵经常是稀疏的，因此项目提出了将正交切割方法与有限差分相结合的SSFD算法，并证明该算法有较强的鲁棒性与求解效率。.（4）呼叫中心服务架构的再设计.项目提出了将云计算应用到分布式联络中心的一些具体服务设计方案；提出了基于微信公众平台的联络中心系统架构，设计了联络中心的微信公众平台的功能，分析了微信公众平台在联络中心平台的应用前景。.上述问题的研究，虽然是以呼叫中心为主要研究对象展开的，，其中的预测方法、排班模型、求解算法、新服务架构等成果对于其它需要频繁调度服务资源应对突发性需求都有参考意义。