Главная
АИ #24 (206)
Статьи журнала АИ #24 (206)
Методы и алгоритмы прогнозирования нагрузки в информационной системе для составл...

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

Рубрика

Информационные технологии

Ключевые слова

прогнозирование нагрузки
методы временных рядов
машинное обучение
экспоненциальное сглаживание
иерархическое прогнозирование
информационные системы
колл-центр
управление графиками
операционная эффективность

Аннотация статьи

В статье рассматриваются методы и алгоритмы прогнозирования нагрузки для составления графиков работы сотрудников колл-центра. Прогнозирование нагрузки играет ключевую роль в эффективном управлении сменами и обеспечении высокого уровня обслуживания клиентов. Описаны методы временных рядов, машинного обучения, экспоненциального сглаживания и иерархического прогнозирования. Внедрение этих методов в информационные системы позволяет повысить точность прогнозов и оптимизировать распределение ресурсов, улучшая операционную эффективность колл-центра.

Текст статьи

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

Название методаОписание
Метод временных рядовЯвляются одними из наиболее распространенных и эффективных для анализа и прогнозирования нагрузки в колл-центрах. Основываются на анализе исторических данных и выявлении тенденций, сезонных и циклических колебаний [1].
Метод машинного обученияМетоды машинного обучения предлагают более гибкие и мощные подходы к прогнозированию, особенно при наличии большого объема данных и сложных зависимостей между ними.
Экспоненциальное сглаживаниеИспользуются для сглаживания временных рядов и прогнозирования будущих значений на основе взвешенного среднего прошлых наблюдений.
Методы адаптивных иерархических прогнозовИерархическое прогнозирование позволяет учитывать различные уровни данных (например, отделы и сотрудники) для создания общего прогноза.

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.

Список литературы

  1. Агеев А.В. 2019. Прогнозирование временных рядов: теоретические и прикладные аспекты. Вестник университета, (2), С. 34-42.
  2. Казакова Н.А., Ткаченко В.А. 2021. Применение машинного обучения для прогнозирования нагрузки в колл-центрах. Информационные технологии и математическое моделирование, 30(1), С. 105-112.
  3. Кузнецов С.А. 2020. Нейронные сети и их применение в прогнозировании временных рядов. Вестник Тюменского государственного университета, 26(2), С. 99-107.
  4. Лебедев А.С. 2018. Прогнозирование временных рядов с использованием модели ARIMA. Вестник Санкт-Петербургского университета, (1), С. 48-55.
  5. Ефимов И.А. 2017. Методы экспоненциального сглаживания в анализе временных рядов. Экономический анализ: теория и практика, 16(11), С. 79-86.

Поделиться

856

Галанов И. С. Методы и алгоритмы прогнозирования нагрузки в информационной системе для составления графиков работы сотрудников колл-центра // Актуальные исследования. 2024. №24 (206). Ч.I.С. 35-37. URL: https://apni.ru/article/9630-metody-i-algoritmy-prognozirovaniya-nagruzki-v-informacionnoj-sisteme-dlya-sostavleniya-grafikov-raboty-sotrudnikov-koll-centra

Обнаружили грубую ошибку (плагиат, фальсифицированные данные или иные нарушения научно-издательской этики)? Напишите письмо в редакцию журнала: info@apni.ru

Похожие статьи

Другие статьи из раздела «Информационные технологии»

Все статьи выпуска
Актуальные исследования

#51 (233)

Прием материалов

14 декабря - 20 декабря

осталось 6 дней

Размещение PDF-версии журнала

25 декабря

Размещение электронной версии статьи

сразу после оплаты

Рассылка печатных экземпляров

17 января