Методы и алгоритмы прогнозирования нагрузки в информационной системе для составления графиков работы сотрудников колл-центра

Введение

Современные колл-центры играют ключевую роль в обслуживании клиентов и поддержании их удовлетворенности. Эффективное управление рабочими графиками операторов колл-центра напрямую влияет на качество обслуживания и операционную эффективность. Одним из критических аспектов такого управления является прогнозирование нагрузки, что позволяет оптимально распределять рабочие смены и избегать как перегрузки, так и недогрузки сотрудников.

Цель статьи – рассмотреть и проанализировать различные методы и алгоритмы прогнозирования нагрузки для составления графиков работы сотрудников колл-центра.

Методы, подходящие для решения поставленной задачи перечислены в таблице.

Таблица

Методы подходящие для прогнозирования нагрузки

К методам временных рядов относятся:

• модель авторегрессии скользящего среднего, которая применяется для построения краткосрочных прогнозов величины на основании её предыдущих значений;
• Расширение модели ARIMA для учета сезонных компонентов.

К методам машинного обучения относятся [2, с. 105-112]:

• регрессия. Простейший метод машинного обучения, основанный на нахождении зависимости между переменными;
• случайные леса. Алгоритм, использующий множество деревьев решений для повышения точности прогнозов;
• нейронные сети. Многослойные структуры, способные моделировать сложные нелинейные зависимости. Эффективны для больших объемов данных и сложных задач прогнозирования [3, с. 99-107].

К методам экспоненциального сглаживания относятся:

• простое экспоненциальное сглаживание. Использует одно весовое значение для всех прошлых наблюдений;
• двойное экспоненциальное сглаживание. Учитывает тренд в данных;
• тройное экспоненциальное сглаживание. Учитывает тренд и сезонность в данных.

Иерархическое прогнозирование используется для прогнозов различных уровней иерархии данных.

При разработке информационной системы для составления графиков работы сотрудников колл-центра важно определить наиболее подходящий метод прогнозирования нагрузки, учитывая специфику данных и требования бизнеса. Хотя каждый из методов имеет свои преимущества, использование всех методов одновременно может быть избыточным и ресурсоемким. Поэтому необходимо выбрать наиболее подходящий метод или комбинацию методов, которые наилучшим образом соответствуют целям и задачам системы. Для этого были рассмотрены преимущества и недостатки каждого из методов.

Преимущества метода временных рядов:

• хорошо подходят для данных с выраженными трендами и сезонностью [4, с. 48-55];
• могут эффективно моделировать временные зависимости в данных.

Недостатки:

• требуют стационарности данных, что не всегда возможно без предварительного преобразования данных;
• ограниченная способность моделировать сложные нелинейные зависимости.

Преимущества методов машинного обучения:

• могут учитывать большое количество факторов и сложные нелинейные зависимости;
• Обладают высокой гибкостью и адаптивностью к различным типам данных.

Недостатки:

• требуют большого объема данных для обучения;
• могут быть ресурсоемкими в плане вычислительной мощности и времени обучения.

Преимущества методов экспоненциального сглаживания [5, с. 79-86]:

• простота и легкость реализации;
• хорошо подходит для данных с краткосрочными колебаниями и без выраженных сезонных компонентов.

Недостатки:

• менее эффективен при наличии сильных трендов и сезонных изменений;
• может не справляться с долгосрочными прогнозами.

Преимущества метода адаптивных иерархических прогнозов:

• способны учитывать различные уровни данных (например, отделы и сотрудники), что позволяет создавать более детализированные и точные прогнозы;
• иерархическая структура упрощает управление данными и их анализ.

Недостатки:

• могут быть сложными в реализации и требовать значительных вычислительных ресурсов;
• зависимость от качества и полноты данных на всех уровнях иерархии.

Для информационной системы, предназначенной для составления графиков работы сотрудников колл-центра, можно рассмотреть несколько сценариев применения и выбрать наиболее подходящий метод на основе специфики данных и требований к прогнозированию.

Если данные имеют выраженные тренды и сезонные колебания рекомендуемый метод: SARIMA.

SARIMA хорошо справляется с моделированием данных с сезонными компонентами и трендами, что часто наблюдается в колл-центрах (например, увеличение звонков в праздничные дни или в определенные дни недели).

Если данные содержат сложные зависимости и много факторов, влияющих на нагрузку рекомендуемый метод: Нейронные сети или случайные леса.

Нейронные сети и случайные леса способны учитывать множество факторов (например, погода, рекламные кампании, события) и моделировать сложные нелинейные зависимости.

Если необходимо учитывать различные уровни иерархии данных рекомендуемый метод: Адаптивные иерархические прогнозы.

Эти методы подходят для крупных организаций с разветвленной структурой, где необходимо учитывать особенности различных подразделений.

Если данные имеют краткосрочные колебания без выраженных сезонных компонентов рекомендуемый метод: Экспоненциальное сглаживание.

Простота и эффективность экспоненциального сглаживания делает его идеальным для краткосрочных прогнозов в стабильных условиях.

Заключение

Прогнозирование нагрузки в колл-центре является сложной задачей, требующей применения различных методов и алгоритмов. Методы временных рядов, машинного обучения, экспоненциального сглаживания и иерархического прогнозирования могут значительно улучшить точность прогнозов и эффективность управления графиками работы сотрудников. Внедрение информационной системы, использующей данные методы, позволит существенно повысить качество обслуживания клиентов, оптимизировать распределение ресурсов и улучшить общую операционную эффективность колл-центра.