Chapter 7

서비스 프로세스

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학습목표

• 서비스 프로세스의 특성을 이해하고 제조프로세스와의 차이점에 대해 이해한다.

• 서비스 프로세스를 분류할 수 있는 능력을함양한다.

• 서비스 블루프린팅 지식을 습득한다.• 대기행렬 분석에 대해 이해한다.• 일반적 대기행렬에 대한 모델화 및 서버 효율성,

대기행렬 길이, 평균대기시간의 추정 능력을배양한다.

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서비스의 운영적 분류

• 서비스 조직은 일반적으로 고객이누구인가, 제공하는 서비스가 무엇인가에따라 분류된다.

• 고객접촉(customer contact): 시스템에서고객의 실제적으로 존재함을 의미– 고객접촉의 정도가 높은 서비스 시스템은

통제도 어렵다

• 서비스의 창출(creation of the service): 서비스를 제공하는 데 포함된 작업프로세스 이다.

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서비스 조직의 설계

• 서비스는 보관할 수 없다.• 서비스에서 중요한 설계 변수는 어느

정도의 능력을 목표로 하는가 이다.– 너무 많은 능력은 과도한 비용을 초래한다.– 부족한 능력은 고객을 상실하게 만든다

• 대기행렬 모델은 많은 서비스 상황을분석하기 위한 강력한 수학적 도구를제공한다.

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서비스 접점의 구조화

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고객접촉의 정도와 관련된 특성

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가상서비스: 고객의 새로운 역할

• 순수가상고객접촉(pure virtual customer contact): 개방된 환경에서 고객들이 상호의사소통을 가능하게 하는 회사– 이베이(eBay)– 세컨드라이프(Second Life)

• 가상과 실제의 혼합 고객 접촉(mixed virtual and actual customer contact): 제품토론그룹처럼 서비스 제공자가 조절하는 환경에서고객이 서로 의사소통하는 회사– 유투브(YouTube)– 위키피디아(WikiPedia)

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서비스 블루프린팅과 실패방지

• 제조 프로세스 설계의 경우와 같이 서비스프로세스 설계의 기본적인 도구는 흐름도– 서비스 블루프린트라 부른다.

• 서비스 블루프린트의 독창적 특징은고객이 서비스를 볼 수 있는 높은 고객접점 측면과 고객이 서비스를 볼 수 없는활동 사이의 구분이다.– 흐름도에서 가시선으로 구분한다.

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포카요케

• 포카요케(Poka-yokes): 서비스의 결점이 되는피할 수 없는 실수를 방지하는 절차– 포카요케는 공장에서 흔히 사용된다.

• 서비스에서도 포카요케를 다양하게 응용할 수있다. – 경고방법– 실제적이거나 시각적 접촉 방법– 3T

1. 해야 할 직무(Task to be done)2. 고객에 따른 처리(Treatment accorded to the customer)3. 서비스 설비의 실체적이거나 환경적인 특성(Tangible

features of the service facility)

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자동차 서비스 작업의 실패 방지

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경제적 관점의 대기행렬 문제

• 서비스의 중심적인 문제는 대기시간의관리– 대기시간 비용의 감소

• 작업자가 기다리면 시간의 가치 평가를쉽게 할 수 있음

• 고객이 기다리면 시간의 가치평가가어려움– 판매하지 못한 것의 가치

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대기시간의 실제적 관점

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대기행렬에 대하여

• 중요한 변수 중 하나는 서비스 시스템이 운영될때 시간당 도착한 고객의 수이다.

• 서비스 배달관점에서 서비스의 양에 따라 변하는고객 수요는 흔히 정상적인 능력을 초과한다.

• 도착을 통제할 수 있다.– 공간을 조금만 둔다.– 대기행렬을 줄인다.– 특정 고객을 위한 특정 시간대를 설정한다.– 특별 프로그램을 운영할 수 있다.

• 서비스 제공자에 대하여 빠르거나 늦는 서비스제공자를 사용하여 서비스 시간에 영향을 줄 수있다.

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대기행렬을 관리하는 유용한 제안들

• 고객을 세분화하라.• 서비스 제공자가 친절하도록 훈련하라.• 고객에게 무슨일 이 발생할지를 미리

알려주어라.• 기다릴 때 고객의 주의를 분산시키도록

시도하라.• 여유시간에 고객이 오도록 장려하라.

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대기행렬시스템

1. 원천집단과 고객이 시스템에 도착하는방식

2. 서비스 제공시스템3. 고객이 시스템을 빠져나가는 조건

– 원천집단으로 돌아가는지, 아닌지?

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대기행렬시스템의 구성요소

서비스제공 받음

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고객 도착

• 유한집단(finite population): 유한집단은대기행렬을 형성하여 서비스를 이용하는한정된 크기의 고객 풀을 의미한다.– 고객이 집단의 구성원으로서 시스템을

벗어나고자 할 때, 사용자 그룹의 크기는 한 단위줄어든다.

• 무한집단(infinite population): 무한집단은집단의 증감(고객이 서비스를 필요로하거나 서비스를 받은 고객이 집단으로복귀하는 경우)에 따른 집단의 크기 변화가시스템 확률에 크게 영향을 미치지 못할정도로 서비스 시스템과 관련된 집단의크기가 충분히 큰 경우를 의미한다.

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도착의 분포

• 도착률(arrival rate): 기간당 도착하는단위 수– 상수 도착분포(Constant arrival

distribution): 주기적이며, 연속된 도착사이의 시간은 정확히 같다.

– 변동 혹은 무작위 도착분포(Variable (random) arrival distributions): 도착확률이 통계적으로 나타남• 지수 분포• 포아손 분포

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분포

• 지수 분포: 서비스 시설에 무작위로도착하는 경우– 확률함수는 다음과 같다.

f(t) = λe-λt

• 포아손 분포: 기간 T동안의 도착 수에관심이 있는 경우– 확률함수는 다음과 같다.

( ) ( )!neTnP

Tn

T

ll -

=

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대기행렬에 고객 도착

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다른 도착의 특성들

• 도착 형태• 도착 단위의 크기• 인내의 정도

– 바킹(balking)– 리네깅(reneging)

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대기행렬시스템

• 대기행렬의 길이– 무한잠재적 길이– 제한된 대기행렬

능력

• 대기행렬의 수• 대기행렬의 규칙:

대기행렬에 있는고객의 서비스순서를 결정하는우선순위 규칙이다.

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서비스 시간 분포

• 상수– 서비스가 자동화시스템에 의해 제공될 때

• 변수– 서비스가 인간에 의해 제공될 때– 지수 분포를 이용해 나타냄

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대기행렬 구조

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대기행렬시스템으로부터 이탈

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특정 대기행렬 모델의 성질

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무한 대기행렬 표기

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무한 대기행렬 표기

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세 가지 모델 문제들을 해결하기 위한 수식

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대기행렬의 컴퓨터 모의실험

• 몇몇의 대기행렬 문제는 매우 복잡하다.• 서로 독립적인 대기행렬을 가정한다.• 한 서비스의 산출률이 다음 서비스의 입력률이

되는 순서로 연속된 서비스가 수행될 때, 단순한수식은 더 이상 사용될 수 없다.

• 명시된 수식의 요구를 만족시키지 못하는 조건을지닌 문제에도 같이 적용된다.

• 이 같은 형태의 문제를 해결하는 적합한 기법이컴퓨터 모의실험이다.