使用数据科学和仿真建模的业务流程优化

使用数据科学和仿真建模的业务流程优化

世界上的巨头公司们使用数据分析来跟紧这个时刻变化的商业世界。在主要考虑商业价值的状况下,思考如何将数据科学与仿真模型联系起来,实现这种交互的主要方式又是什么?联合服务汽车协会(USAA)作为一家世界五百强公司,他们用实际方案回答了这些问题。

通过模型获取商业价值

为了作出正确决策并从中获益,高管们需要回答以下问题

数据处理或机器学习等方法论无法回答这些问题。USAA的分析人士通过AnyLogic仿真模型得到了答案。它不仅能分析模型,并且能将商务进程与分析假设相结合。仿真模型用来可视化系统的行为,分析系统内的过程及其结果,并对症下药。这就解释了为什么系统会以某种方式起作用,且能够探索各种各样的结果。

案例一:呼叫中心管理

问题:

商业流程优化

USAA拥有大型呼叫中心,它们都具有高度复杂的基础设施。USAA代表想通过模拟呼叫中心的框架来优化人数、日程和呼叫线路。这些举措旨在提高呼叫中心整体利用率和顾客满意度,同时降低支付放弃率。

呼叫中心仿真模型相当普遍。然而,因为使用方法的不足,这些模型被忽视了。部分不足列举如下:

开发者们在新模型中解决了这些难题。

解决方案与结果:

AnyLogic模型细致的展示了呼叫集合、呼叫中心代表及其功能、线路和支付放弃率。从仿真、优化中得出的结果是改进呼叫中心工作过程的基础。例如说,等待时间缩短,使得售后服务指数显著上升,同时支付放弃率下降,收益增加。由于工作过程的改进,使减少雇用费用和培训费用成为可能。

该公司多年来一直在使用该模型,并且仍在使用该模型,应用修改以反映不断变化的环境。 该模型代表独立的联络中心,在未来则可以扩展到整个呼叫中心系统。

案例2:投资计划

问题:

商业流程仿真模型

公司正在努力规划投资,同时面临优先排序问题并将其置于年度路线图中。 USAA使用AnyLogic仿真工具对这些问题提出了挑战,并创建了一个关于如何解决投资优化问题的模型。

解决方案:

在模型中,能力路线图将可行的投资计划可视化,它们的相互依赖性暴露了每个投资计划的成本、收益和可能面临的风险。

当建立了多个投资组合时,模型将模拟公司的运营,分析开支、收入和盈利能力在长期内会怎样,以及哪些资源将会处于压力之中。

结果:

AnyLogic仿真模型帮助减少运营风险,发现可能存在的问题。此外,还能看出每种投资方案的收益以及它们在未来12-15年内的前景。这一战略为公司提供了一条可遵循的路线图,并促进执行有前瞻性的缓解策略。

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