Кросс-обучение Решения Услуги в поле с тремя Типы заданий и Server-Job Несоответствие *

РЕЗЮМЕ

Чтобы быть рентабельным, руководители службы на местах должны находить баланс между высокой стоимостью простоя оборудования с высокой стоимостью перекрестное обучение техников в разных навыков. Изучаются системы службы на местах с 3 типы заданий требуется три разных навыков. Каждый сервер имеет основной навык, стоимость которых считается потоплен, и до 2 средней квалификации, которые управленческие решения. Мы моделируем две важные особенности, которые отличают области услуг: сервер рабочих несоответствие и соотношение времени нахождения в пути на время обслуживания. Мы используем обслуживания базы и моделирование для изучения 3 перекрестное обучение решений: количество серверов параллельного обучения в средней квалификации, число вторичных навыков каждый сервер должен иметь, а эффективность в каждой второй мастерства. Мы считаем, что полное перекрестное обучение является экономически эффективным, в некоторых ситуациях службы на местах. Как правило, эффективность в средней квалификации должна быть близка к 100%, но, когда вероятность несоответствия является высоким, и соотношение времени нахождения в пути на время обслуживания является высокой, средней эффективности навыков, должны быть не менее 100%.

Предметные области: Кросс-тренинг, рубрику Услуги, Сервис операций, моделирование, и кадровый состав / Сотрудники / планирования трудовых ресурсов.

ВВЕДЕНИЕ

Качество поддержки после продажи непосредственно влияет на успех компании, производящие сложного оборудования. Большая часть послепродажного обслуживания является установка, обслуживание и ремонт оборудования на клиентов сайт, который называется полевой службы. Полевая служба имеет важное значение для машин в медицинской электроники, телекоммуникаций и информационных технологий, автоматизации производства, создание элементов управления, высоковольтных источников питания оборудования и офисных товаров. Время простоя машины, как правило, неопределенной длительности и снижает производительность клиента. Сокращение простоя оборудования, обеспечивая быстрые и эффективные услуги поле имеет огромное значение для удовлетворения клиента. Однако сроки просьб и навыков, необходимых для службы на местах является неопределенным, что приводит к невозможности иметь необходимые службы на местах ресурсов, имеющихся в случае необходимости.

Важным фактором, влияющим простоя является неспособность отдела обслуживания поле точно распознавать навыков, необходимых для ремонта оборудования на провал. В результате несоответствия сервера отрыва от производства. Клиенты обычно не могут диагностировать проблему или передавать важную информацию из-за сложностей неудачной машины. Диспетчеры работы с ограниченной информации от клиентов часто ошибаются в оценке правильные навыки, необходимые для ремонта неисправное оборудование. "Call-центры имеют мало стимулов или профессиональной подготовки для диагностики проблем правильно. Часто первый вариант является присвоение области работник" (EDS, 2003). Такое несоответствие и в результате многочисленных поездок техник снижения производительности и увеличения времени простоя и неудовлетворенности клиента (Шапиро, 1998).

Другим фактором, который имеет важнейшее значение для сокращения простоев является немедленная готовность техник (или сервер) с требуемыми навыками, которые могут быть направлены на сайт заказчика. Один из способов уменьшить вероятность сервера несоответствие работы и наличие свободных мест увеличение сервер перекрестного обучения работников в различных навыков, с тем, что они могут быть назначены различные рабочие места по мере необходимости. Поскольку обучение стоит дорого, а стоимость рабочей силы является одним из основных компонентов от стоимости услуг, поддержания оптимального сочетания навыков работников является важным решением в сфере услуг. Все предыдущие исследования по полевой службы и перекрестное обучение предположить, что навык, который потребуется для ремонта машины точно определены до соответствующих техник назначения и, что машина ремонт в одно посещение. Насколько нам известно, перекрестное обучение в сфере услуг в присутствии несоответствие работу сервера не была изучена, и является одним из ключевых Отличительной особенностью нашего исследования.

Мы используем моделирование для изучения системы полевой службы с тремя различными типами работу требуется три разных навыков. Мы предполагаем, что все техников готовят для диагностики всех рабочих мест. В существующей системе, каждый специалист имеет навыки по ремонту один тип задания, называют основной навык с 100% эффективностью, где эффективность навыка определяется степенью профессиональной подготовки в том, что мастерство. Стоимость этой первоначальной подготовки понесенных расходов для целей перекрестного обучения решений. Выделенный сервер имеет профессиональной подготовки только в 1 (первичная) мастерства. Когда все серверы предназначены мы называем это специализированная система. Техника может быть также параллельного обучения в средней приобретать навыки в одном или обоих оставшихся двух типов мастерство, с разной степенью эффективности. Когда все техников параллельного обучения во всех средних навыки на 100% эффективность, ссылаться на нее как полное перекрестное обучение. Мы полагаем, что расходы, понесенные развитию вторичного навыки, такие как расходы на обучение и оплатить дополнительные пропорциональна эффективности, прививаемых в том, что мастерство и взимается в амортизированной образом. Мы называем это стоимость сервера премии за параллельного обучения сервере. Время простоя машины состоит из трех этапов: время ожидания (время между прибытием работы и распределение техник), время в пути на технический персонал и службы времени (время, необходимое для диагностики и ремонта).

Мы используем общую стоимость в единицу времени, определяется как сумма стоимости услуг и времени простоя стоимость за единицу времени, так как критерии эффективности. Общая стоимость за единицу времени, зависит от трех важных решений:.

* Сколько техников должно быть параллельного обучения?

* В скольких вторичных навыков должен быть специалист параллельного обучения?

* Какой должна быть степень обучения в средней квалификации, измеряемая здесь эффективность техник в том, что мастерство?

Чтобы ответить на эти вопросы, мы должны оценивать компромисс между дополнительных расходов в результате перекрестного обучения, а также экономию за счет сокращения простоя машины. Целью данной работы является разработка идеи, которые помогают руководителям службы на местах, отвечая на поставленные выше вопросы в присутствии несоответствие сервера отрыва от производства.

В следующем разделе мы описываем наше поле сервисную модель в деталях. Впоследствии мы обзор соответствующей литературы. В следующих двух разделах мы объясним, моделирования установки и представления результатов и анализа. В заключительном разделе мы приводим выводы.

Изобретение сервисную модель

Предположения модели

Мы разрабатываем модели полевой службы, который представляет интересы реальных системах службы на местах, с учетом следующих предположений.

А. Call прибытия процесс входящее задание типа я, требующее навыка я следующим стационарное распределение Пуассона со средним значением, [лямбда] ^ югу я ^ я = 1, 2, 3.

B. Система имеет фиксированной емкости службы техники K.

C. Уровень подготовки, управленческие переменной решения для техник / в искусство я дает эффективности [т.] ^ югу т ^ (0

D. Путешествия всегда следовать треугольное распределение со средним значением T ^ ^ т к югу. Он является независимым и одинаково распределены между техников и рабочих мест. Время для диагностики и времени на ремонт каждого распределены по экспоненциальному закону. В результате время обслуживания имеет распределение Эрланга (со средним T ^ S ^ к югу). Среднее время поездки по отношению к среднему времени обслуживания (T ^ югу т ^ / т ^ с ^ к югу) обозначается путешествия отношение.

Е. Существует стоимость C в единицу времени (предполагается, неотрицательна и одинаковым для всех навыков) для первичных навыков технику. Это можно рассматривать в качестве понесенных расходов, что приводит к тарификации из техник на основе их подготовки в основной навык. Кроме того, существует такая неотрицательная премии, P, линейных эффективности, для обучения в средней квалификации и одинакова для каждого навыка. Он взимается в порядке, амортизируются P [т.] ^ ^ т к югу в единицу времени. Для всех клиентов, мы предполагаем, линейных стоимость простоя, г за единицу времени, понесенные в течение всего времени машина не работает.

F. Диспетчер делает несоответствие между работой и необходимых навыков с вероятностью [прямо фи]. Техник понимает это в конце фазы диагностики и считает, что работа является одним из двух других типов, и каждый имеет вероятность [прямо фи] / 2. Если назначен техник параллельного обучения по специальности, необходимые для завершения работы, то ремонт будет завершена. В противном случае дело передается обратно в очередь соответствующих навыков, но с приоритетом выше, чем рабочих мест, прибывающих на первое время. Следующий техник возложенные на работу завершает ремонт без уточнения диагноза.

Цели Функция

Кросс-Обучение Конфигурации

В наших экспериментах мы предполагаем, что Есть шесть техников (K = 6). Мы будем использовать обозначения Cm-Sn-Е для обозначения конфигурации, где Cm выступает за м серверов параллельного обучения, по крайней мере один вторичный навык, Sn подразумевает, что каждый сервер, является кросс-обученный имеет п средней квалификации, а Е означает, что обучение в средней мастерство в (100F) уровень эффективности%. Мы считаем, т = 3 и 6, п = 1 и 2, и [функции] = 0,6, 0,8, 0,9 и 1,0. Мы также выделять технических специалистов для каждого навыка на основе концепции цепочки (Иордания

Кросс-Обучение индекс

Когда Есть два типа работы, и все перекрестного обучения находится в 100% эффективности, доля техников параллельного обучения в обоих навыков является хорошим показателем перекрестного обучения (например, Шумский, 1999, и Agnihothri, Mishra,

Обзор литературы

Ключевых особенностей нашей модели (я) сервера не совпадает с работой последствия для поездок, (II) различной эффективности в средней квалификации, и (III), три типа навыков изучали с помощью (IV) обслуживания базы. Теперь мы обсудим соответствующую литературу, что включает каждый из этих основных функций.

Server рабочих несоответствие не был изучен ранее. С несоответствия, время в пути становится существенным. При отсутствии несоответствия, один из способов модель время в пути, чтобы объединить его со службой времени (например, Хилл, 1992), а затем использовать идеи, разработанные для высоких способы использования сервера. Когда время поездки незначительна, дополнительные простоя из-за несоответствия мала, как хорошо. Тем не менее, с длинными раз поездок и перекрестного обучения, несоответствие приводит к заметно увеличилось время простоя сервера и нижней производительности. Время в пути без несоответствие был изучен в двойной дефицит ресурсов (ДРК) мастерские (Trevelen, 1989; Hottenstein

Если предположить, что спрос на квалификации является детерминированным, некоторые авторы разработанных математических моделей программирования для широкого профиля планирование кадровых ресурсов для сведения к минимуму расходы на персонал (например, Браско

Если время на обучение является незначительной, и стоимости для кросс-обученный работник мала, менеджер может пересечь поездов всех работников по сокращению простоя стоимости. В целом, из-за сложности машин, обучение Давно и кросс-квалифицированных рабочих не может быть обучение на 100% эффективности во всех навыков. (В одной компании мы наблюдали подготовку времени от трех месяцев до одного года). В литературе, ДРК, работник эффективность была смоделирована как функция учебного курса, экзогенные переменные (Фелан

Имитационных экспериментов

Мы проводим эксперименты по моделированию три набора сценариев, определенные в таблице 4 (а). Мы использовали синхронизированы общих случайных чисел снижения изменчивости, консервативные разогрева длины, и средства партии подхода для проведения выходных данных для системы в стационарном состоянии. Попарного сопоставления с использованием честно Тьюки в значительной разницы испытания показали самые различия значимы на уровне 0,01. Более подробную информацию о методологии моделирования имеются у авторов.

РЕЗУЛЬТАТЫ И АНАЛИЗ

Мы определили время простоя (W ^ югу S ^) для различных конфигураций перекрестного обучения при различных значениях параметров с помощью моделирования. Рисунок 2 показывает простой для некоторых сценариев. Оптимальный баланс стоимости простоя и стоимость перекрестное обучение. Стоимость гибкости (перекрестное обучение премии) по отношению к стоимости простоя, P / D (Agnihothri, 2000), называется соотношение издержек. Эта стоимость отношение меньше 0,5 для многих систем обслуживания области. Вполне возможно, что эта стоимость может быть соотношение близко к 1 или выше для машин со сложными технологий, требующих дорогого обучения с высокой установленной базы, а низкая стоимость простоя в единицу времени (например, офисных товаров). Используя уравнение (3), мы определили оптимальную конфигурацию для различных значений P / D. На рисунке 3 показана оптимальной конфигурации для проведения экспериментов в сценарии 2, определенные в таблице 4 (а). Подведем некоторые важные выводы, содержащиеся в таблице 4 (б) обеспечить приближенных руководящие принципы для практиков (на риск возникновения некоторых видов потерь точности) при оптимальной конфигурации для всех наших экспериментов приведены в таблице 5.

Нет Server-Job Несоответствие (сценарий 1)

Большинство перекрестное обучение моделей в области услуг и ДРК литература подпадает под Сценарий 1. Наши имитационных экспериментов для данного сценария в первую очередь воспроизвести результаты предварительного (за исключением эффективности вторичные навыки) и используются для сравнения перекрестное обучение решений в присутствии несоответствие образцу, как в сценарии 2 и 3.

соотношение затрат и степень использования серверов являются важными факторами в принятии перекрестное обучение решений. Когда стоимость соотношение близко к нулю, принятия управленческих решений тривиальна: кросс-поезд все техников все навыки на 100% эффективность, то есть полное перекрестное обучение является оптимальным. Когда стоимость соотношение не равно нулю, важных и воспроизведены поиска из литературы, что дает ограниченный перекрестное обучение большинство преимуществ полного перекрестного обучения (Фрайер, 1974, Иордания

Из таблицы 5 мы также отмечаем, что подготовка кадров в два вторичных навыков не является экономически эффективным исключением случаев, когда соотношение издержек равна нулю. Это согласуется с выводами парк Бобровский (1989) для систем ДРК. Мы также заметили, что при высоких использования, перекрестное обучение одинаковое количество серверов в один вторичный навык на 100% эффективности лучше (с меньшими затратами и меньше или равен простоя) перекрестное обучение их в две вторичные навыки по более низкой эффективности. Недостатком перекрестное обучение по более низким КПД, что, когда техника работает на работу, используя ее низкой эффективности средней квалификации (и занимает больше времени, чтобы сделать это) другую работу требуется ее основной навык может прийти и либо ждать для сервера или быть возложены на сервер с менее чем 100% КПД.

В таблице 5, мы также находим, что для сценария 1 рекомендовал эффективности вторичных навыков близка к 100%, за исключением, когда стоимость является высоким. Даже тогда, когда стоимость является высоким, эффективность 60% никогда не рекомендовал. Кросс-обучение с 60% эффективности производства среди худших среднем простоя (см. рис 2, CTI из 0,075, 0,15, 0,3 и 0,6), независимо от количества серверов параллельного обучения и количество вторичных навыков. Эти замечания по эффективности отметить, с учетом ранее опубликованных исследований и мы подробно об этом в следующем разделе.

Что Server-Job Несоответствие (сценарии 2 и 3)

Интуитивно ясно, что рентабельность перекрестного обучения возрастает с увеличением вероятности сервера несоответствие работы и поездок отношение. Это интуиция поддерживается значения процентное увеличение простоев, если не перекрестное обучение конфигурации выбран вместо полного перекрестного обучения (см. в последней строке таблицы 5, см. также простоев на рисунке 2). Но тактические управленческие решения не являются очевидными. Кроме того, как будет показано ниже, идеи из предыдущего раздела, и в литературе не переносятся полностью. Ниже мы перечислим важные выводы нашего исследования, представить доказательства, и обсуждать их причины и значение для менеджеров. Мы первые определить ситуации, в которых полное перекрестное обучение является оптимальным.

Результат 1

Полное перекрестное обучение является экономически эффективным, если несоответствие и путешествия отношение высокие и соотношения расходов является низким.

Как уже говорилось в предыдущем разделе, исследования неоднократно показано, что ограниченные захватывает перекрестное обучение большинство преимуществ полного перекрестного обучения, благодаря которым оно не рекомендуется, если стоимость перекрестное обучение принимаются во внимание. Тем не менее, наше исследование показывает, что полное перекрестное обучение рекомендуется чаще, чем предложенный ранее в литературе.

Из таблицы 5 видно, что полное перекрестное обучение является оптимальным для соотношения расходов до 0,3, когда вероятность несоответствия составляет 50%, а стоимость соотношения до 0,1, когда вероятность рассогласования 20%, или на 30%. При несоответствии и путешествия отношение высоки, перекрестное обучение техников обеспечивает все, что служба завершила в одно посещение. В отсутствие перекрестного обучения, если в случае несоответствия простоя очень высока из-за долгого путешествия во времени. Далее, мы рассматриваем вопрос о численности техников для параллельного обучения, первый из трех вопросов, затронутых в первом разделе.

Результат 2

Креста подготовка высокая доля техников рекомендуется в ситуациях, с (я) низкое соотношение стоимости и (II) среднего соотношения затрат в сочетании с средней и высокой несоответствие и путешествия отношение.

Известный понимание в литературе, что ограниченный объем перекрестного обучения является адекватным работает во многих ситуациях (см., например, оптимальность c3-S1-E1 во многих ситуациях в таблице 5), но это может иметь пагубные последствия для службы на местах организации, если использовать всегда. Большинство ситуаций службы на местах, характеризуются отношения расходов, которые от низкого до среднего (P / D

Как видно из таблицы 4 (б), что количество серверов параллельного обучения является высокая стоимость, когда соотношение низких и средних, когда стоимость является высоким. Если значения стоимости соотношением между ними (средний) и поездки является высоким, количество серверов параллельного обучения должна быть высокой. Эти результаты можно видеть, точнее из таблицы 5. Когда большинство серверов, по крайней мере два навыки, все больше людей легко доступны для обслуживания работы (из-за перекрестного обучения), тем самым поддержанию простоя низком уровне. Когда стоимость отношения являются высокими, сокращение простоев стоимость не стоит увеличение расходов на перекрестное обучение всех специалистов. Но в таблице 5, для сценариев 2 и 3, важно отметить, что три из шести техников параллельного обучения, несмотря на весьма высокие показатели затрат, демонстрирующих эффективность перекрестного обучения при наличии несоответствия или высокой степенью поездки. Экспериментах здесь модели 6 техников территории. Мы побежали аналогичные опыты с тремя техниками и обнаружил, что все они были параллельного обучения даже в средних и высоких расценок. Когда мы моделировали 9 техников, мы увидели, что перекрестное обучение 6 и хранение 3 посвященный была адекватной, даже если стоимость отношение мало. Теперь мы ответим на второй вопрос, касающийся числа вторичных навыков техник ..

Результат 3

Кросс-обучение более техников каждый в один вторичный навык лучше перекрестное обучение несколько техников каждый по две вторичные навыки.

Менеджер может использовать фиксированный перекрестное обучение бюджета либо поездом больше технических специалистов в один вторичный навык или меньшее количество в два вторичных навыков. Можно использовать последний подход, полагая, что выделенный специалисты могут сосредоточиться на должностях, требующих их первичный навык и несколько техников, с обучением на всех навыков, могут дать преимущества ограниченной перекрестное обучение. Мы не рекомендуем такой подход. Мы обнаружили, что технические специалисты должны параллельного обучения в две вторичные навыки только тогда, когда полное перекрестное обучение является оптимальным (охватываемых Результат 1). Отметим в таблице 5, что только после того как все было параллельного обучения в одном средней квалификации, техников даны дополнительные вторичные навыки. Как мы уже говорили в предыдущем разделе, обучение в средней эффективности (60%) в два вторичных навыков является контрпродуктивным. С другой стороны, если КПД 100% во всех навыков, это не является экономически эффективным из-за редким использованием более чем двух навыков. Ряд исследований в литературе, ДРК, показали, что перекрестное обучение более чем в два или три навыков не очень полезно (Hottenstein

Результат 4а

Кросс-тренировки с высокой или очень высокой эффективности рекомендуется в большинстве случаев, за исключением случаев несоответствия, путешествия отношение, соотношение издержек и все высокие.

В таблице 5, получаем, что перекрестное обучение с 60% КПД никогда не рекомендовал, когда путешествие отношение мало, независимо от использования, вероятность несоответствия, или соотношение издержек. Очень высокая (100%) эффективность оптимальной, когда стоимость отношение мало в то время как высокая эффективность (80% до 90%) рекомендуется при стоимости соотношение среднего. Мы считаем, что большинство услуг области низких и средних соотношение цены и, следовательно, подпадает под эту категорию. Результат 4а обеспечивает важное понимание руководителей и исследователей, что обучение смежным с низкой эффективностью редко оправдано. Объяснение этого результата может быть, что с использованием техник с очень низкой эффективностью, низкой стоимости услуг не компенсирует увеличение стоимости простоя из-за большего срока службы. Кроме того, в высокой использования систем, если специалист имеет низкую эффективность в средней квалификации, иногда она может быть занят помощью этого навыка, когда она может положить ее основной навык для использования на другую работу. При использовании низка, лишь ограниченное перекрестное обучение является оправданным и лучше быть в высокой эффективности.

Несколько работ по кросс-обучение образцу эффективности среднего навыки принятия управленческих решений и экзогенных фиксированной ввода в систему. В отличие от предыдущих исследований, мы изучали влияние на эффективность простоя. Минимальной эффективности, используемых в опубликованных исследований, в том числе те, которые использовались реальные данные, колеблется между 0,4 и 0,6 (например, Бегли и др.., 1983; Браско

Результат 4B

Эффективность на 100% средней квалификации не является оптимальным, когда путешествие отношение очень высока.

В отличие от результатов 4а, мы видим из последней колонке таблицы 5, что, когда путешествия соотношение составляет около 2, эффективность 100% в средней квалификации никогда не рекомендуется, за исключением расходов отношение 0,1 или меньше. Этот результат, заслуживает внимания. Это означает, что обучение в средней квалификации на очень высокую эффективность, не уменьшает время простоя расходы соразмерно даже относительно низкие расходы на обучение, когда путешествие отношение очень высока. Эти деньги лучше потратить на подготовку специалистов и более, когда стоимость отношение мало, на нескольких вторичных навыках.

Результат 4c

Кросс-обучение со средним КПД подходит, когда несоответствие, путешествия отношение, соотношение издержек и все высокие.

В таблице 5 мы видим, что при больших значениях соотношения расходов, подготовки половины людей в один вторичный навык на 60% эффективностью (средний) рекомендуется. Интересно отметить, что хотя 60% эффективности никогда не был оптимальным в сценарии 1 и 2, было рекомендовано, в сценарии 3, когда соотношение затрат и путешествия отношение очень высоки. Нет перекрестное обучение является лучшим, конечно, только для очень больших значений соотношения расходов (P / D> или = 4,4), вряд ли ситуация на местах службы. Интуиции за этот результат показывает, что когда время в пути большое по сравнению с услугой время, если есть возможность несовпадения, лучше отправить параллельного обучения человека, даже если он или она не очень эффективны в средней квалификации, чем отправить человека только с основной навык. Сокращение простоев стоимость оправдывает перекрестное обучение.

Так как вероятность несоответствия и увеличить коэффициент путешествия, среднее время простоя уменьшается при более техников параллельного обучения в одном или обоих средней квалификации, даже если эффективность низка (см. Рисунок 2). Кроме того, CTI является лучшей суррогатной простоя после перекрестного обучения конфигураций, отсортированные в порядке возрастания простоя оказаться примерно отсортированы в порядке убывания CTI тоже. Таким образом, с высокой несоответствие и время поездок, количество техники параллельного обучения и количество вторичных навыков становятся более важными рычагами сокращения простоев, чем эффективность перекрестного обучения. Кроме того, это достаточно для обеспечения подготовки с близкой к 100% КПД. С другой стороны, перекрестное обучение на 100% эффективности является более желательным, чтобы уменьшить время простоя при высоких способы использования без каких-либо несоответствия и низкое соотношение путешествия (сценарий 1).

На рисунке 3, заметим, что нет никакого дублирования между 5 кривые для различных вероятностей несоответствие. Оно ведет нас к предположению, что минимальная стоимость перекрестное обучение конфигурации для конкретного вероятность несоответствия ([прямой фи]), а соотношение стоимости (P / г) также будет минимальной конфигурации стоимость выше [прямой фи] и P / D.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Мы разработали идеи на три управленческих решений в перекрестное обучение техников службы на местах: число серверов параллельного обучения, количество вторичных навыков, и эффективность в средней квалификации. Когда Есть более, чем 2, типы заданий, частичное перекрестное обучение возможно, что увеличивает число возможных конфигураций. Мы изучали системы с тремя видами работы и сравнивать различные конфигурации, перекрестное обучение для оценки компромисс между стоимостью сервера перекрестное обучение и стоимость простоя, используя очереди базы.

Server рабочих несоответствие общих услуг в области и ее влияния перекрестного обучения решений. Тем не менее, работа сервера несоответствия не были изучены еще в кросс-учебной литературы. Многие предыдущие исследования показали, что при наличии даже небольшой стоимости для кросс-тренинг, полное перекрестное обучение не нужно, так как ограниченное количество перекрестное обучение захватывает большую часть выгод от полного перекрестного обучения. Мы обнаружили, что этот результат имеет место и в отсутствие несоответствия, но полное перекрестное обучение является оптимальным в некоторых случаях с несоответствием. Мы также изучали эффективность в средней навыки принятия управленческих решений и получил несколько выводов. Две интересные идеи в том, что низкая эффективность (ниже 60%) в средней квалификации редко оправдано в большинстве случаев службы на местах и, когда время поездки по отношению к времени обслуживания является высокой, средней эффективности навыки должны быть на уровне менее 100%.

Это исследование открывает ряд вопросов, которые могли бы стать предметом дальнейшего расследования. Исследователи могли учиться несоответствие использования аналитических моделей для двух типов заданий. Наша модель может быть расширен путем включения одного или нескольких факторов, таких, как обучение основе эффективности (например, Malhotra, Фрай, Kher,

* Наши искренние благодарности помощник редактора, два анонимных судей, а также редактор для обширных и глубоких предложения, которые улучшили документ чрезвычайно. Мы благодарим профессора Дональд Э. Симмонс за полезные обсуждения на ранней версией этого документа.

Ссылки

Agnihothri, С. Р. (2000). Server гибкость в системе массового обслуживания с неоднородными заявками. Working Paper, школа управления, Бингемтон университет, Бингемтон, штат Нью-Йорк.

Agnihothri, С. Р., Mishra, А. К.,

Бегли, T., Kainen, T.,

Браско, М. J.,

Кэмпбелл, Г. (1999). Кросс-использование возможностей работников, отличаются. Управление науки, 45 (5), 722-732.

Чакраварти, С. Р.,

EDS (2003). Полевая служба Обзор оптимизации графика. Доступно по адресу: <a target="_blank" href="http://www" rel="nofollow"> http://www </ A>. eds.com / services_offerings / ov_chart_fso.pdf.

Фелан, J. Т.,

Фрайер, J. С. (1974). Труд гибкость в multiechelon двойного ограниченными работы магазинов. Управление науки, 19 (9), 1001-1012.

Гюнтер, Р. Е. (1979). Server задержки в передаче двойного ограниченными ресурсами параллельные системы массового обслуживания, управления науки, 12, 1245-1257.

Хауген, Д. Л.,

Хилл, А. В. (1992). Экспериментальное сравнение диспетчерской правил на местах в службу поддержки. Решение наук, 23 (1), 235-250.

Хилл, А. В. марта, С. Т., Нахтсхайм, C. J.,

Hottenstein, М. П.,

Иордания, В. C.,

Келтон, В. Д., Садовский, Р. П.,

Kher, Х. В.,

Malhotra, М. К. Фрай, Т. Д., Kher, Х. В.,

Парк, П. С.,

Пинкер Е.,

Шапиро, D. (1998). Реализация права матч: ключ к качеству обслуживания и удержания клиентов. AFSM Международный журнал (апрель), 21-25.

Шумский, Р. А. (1999). Приближение и анализ системы массового обслуживания с гибкими и специализированных серверов. Working Paper, Университет Рочестера, Рочестер, штат Нью-Йорк.

Смит, С. А. (1979). Оценка услуг размер территории, менеджмент, 25 (4), 301-311.

Trevelen, М. Д. (1989). Обзор двойной системе с ограниченными ресурсами исследований. ИМО Сделки, 21 (3), 279-287.

Уотсон, EF, Chawda, PP, Маккарти, B., Drevna, MJ,

Saligrama Р. Agnihothri 1

Школа управления, Бингемтон университет, Государственный университет Нью-Йорка,

Бингемтон, штат Нью-Йорк 13902, адрес электронной почты: <a href="mailto:agni@binghamton.edu"> agni@binghamton.edu </ A>

Аджай К. Мишра

Школа управления, Бингемтон университет, Государственный университет Нью-Йорка,

Бингемтон, штат Нью-Йорк 13902, адрес электронной почты: <a href="mailto:amishra@binghamton.edu"> amishra@binghamton.edu </ A>

[Кинжал] корреспондент автора.

Saligrama Р. Agnihothri является адъюнкт-профессор по управлению операциями в Школе управления Университета штата Нью-Йорк в Бингамтоне. Он имеет степень магистра по Karnatak университет, Dharwar, Индии и MS и доктора из Симон Высшая школа делового администрирования, Университет Рочестера. Его исследовательские интересы включают управление службы на местах операций, гибкости процесса и перекрестное обучение решений и планирования в больницах. Он опубликовал в журналах, таких, как исследование операций, ИМО Сделки, Naval Research Логистика, Европейский журнал исследования операций, интерфейсы, журнал Исследование Операций общества и компьютеры и исследование операций. Он работал в качестве помощника редактора управления науки и в редакции обзор производства и оперативного управления.

Аджай К. Мишра является доцент кафедры оперативного управления в Школе управления Университета штата Нью-Йорк, Бингемтон. Он получил докторскую степень в области делового администрирования Кац Высшей школы бизнеса Университета Питтсбурга, Питтсбург, и MTech в промышленном и управления инженерными из Индийского института технологии, Канпур, Индия. Его исследовательские интересы лежат в компоненте общности, цепочкой поставок координации и применения оптимизации и моделирования. Его предыдущие исследования были опубликованы в области производства и управления операциями, Европейский журнал исследования операций и журнал Исследование Операций общества.