Randevu planlama Stokastik Metotlar Örtüşen zamanlama Araç servis çizelgeme
Randevu planlama Stokastik Metotlar Örtüşen zamanlama Araç servis çizelgeme
Bu makalede stokastik bir hizmet süresi göz önüne alındığında, periyodik bakım hizmetleri sunan bir araç bakım servisinde müşteri bekleme süresini ve teknisyen boş zamanını en aza indirmek için stokastik örtüşen randevu planlama (SOAP) modelini sunulmaktadır. Genel olarak araç bakım veya onarım hizmeti veren yetkili servisler teknisyen kullanımını ve müşteri memnuniyetini en üst düzeye çıkarmak için uygun randevu çizelgeleri belirlemeyi hedeflemektedirler. Ancak, servis işlem sürelerindeki belirsizlikler veya müşterilerin randevuya gelmeme durumları olduğunda servis hizmeti veren işletmelerde randevu planlarında aksamalara neden olmaktadır. Yaşanan aksaklıklar, teknisyenlerin boş kalmasına veya fazla çalışmasına ya da müşterilerin bekleme sürelerine etki etmektedir. Bu durum, işletmelerin işgücü kullanım oranında azalma, personel fazla mesai ücretlerinde artma, artan bekleme süresinden kaynaklanan müşteri memnuniyetsizliği gibi işletmeler açısından olumsuz sonuçları getirmektedir. Karşılaşılan sorunları en aza indirmek amacıyla müşteri bekleme süresi ile günlük planlanan randevu sayısı arasında denge sağlamayı amaçlayan SOAP modeli geliştirilmiştir. Bu amaçla, müşteri memnuniyetsizliği ve teknisyen kullanım oranından kaynaklanan maliyetleri en aza indirmek için SOAP modelinde randevu planlarındaki uyuşmazlığa sebep olan servis hizmet süresi normal dağılım varsayımı ile analiz edilmektedir. Yapılan benzetim deney sonuçlarına göre SOAP modelini uygulamak için en uygun ortamın; müşterilerinin yüksek gelmeme oranına sahip, uzun randevu sürelerinde yüksek servis zamanı varyasyon katsayısına sahip olan periyodik servis bakım işlemlerinin gerçekleştiği işletmelerde toplam maliyetlerin % 45-85 oranında azalmaya yol açabileceğini göstermektedir. Sonuç olarak, SOAP randevu planlama modeli ile belirsizliklerin yoğun olduğu sistemlerde etkin olarak kullanılabileceği gösterilmiştir.
Randevu planlama Stokastik Metotlar Örtüşen zamanlama Araç servis çizelgeme
This article addresses a new stochastic overlapping appointment planning model (SOAP) to minimize customer waiting time and technician idle time in an authorized vehicle maintenance service that offers periodic maintenance services. In general, authorized services that provide vehicle maintenance or repair services aim to determine appropriate appointment schedules in order to maximize the use of technicians and customer satisfaction. However, disruptions occur in the appointment plans of service providers when uncertainties in service processing times or customer no-shows appear for appointments. Such disruptions affect the idle or overwork time of the technicians and the waiting times of the customers. As a result of these disruptions, it brings negative consequences for authorized services, such as a decrease in the rate of technician utilization, an increase in technician overtime wages, and customer dissatisfaction due to high waiting time. In order to minimize such negative consequences, the SOAP model is developed, which provides a balance between the customer waiting time and the number of scheduled appointments per day. In the SOAP model, which aims to minimize the costs arising from customer dissatisfaction and technician utilization rate, the service time that causes the conflict in appointment plans is analyzed with the assumption of normal distribution. Experimental results show that when the SOAP model is applied the total costs can be reduced by 45-85% in workshops where periodic service maintenance operations are carried out and in which have a high rate of customer no-shows, long appointment intervals, and a high service time variation coefficient.
Randevu planlama Stokastik Metotlar Örtüşen zamanlama Araç servis çizelgeme
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Endüstri Mühendisliği |
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 31 Aralık 2022 |
Gönderilme Tarihi | 7 Aralık 2022 |
Kabul Tarihi | 14 Aralık 2022 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2022 |