Modeling mobile field service and task scheduling

Abstract

Kenttähuollolla tarkoitetaan sitä prosessia, jossa resurssit korjaavat asiakkaiden vikaantuneita laitteita toimiston ulkopuolella. Tavoitteena kenttähuollossa on optimoida prosessia ja informaatio, jota tarvitaan tehtävän suorittamiseksi. Optimointi on hankalaa, koska se vaatii päivittäistä älykästä töiden ajastamista ja töiden jakamista useille resursseille eri paikkoihin minimoiden kustannukset ja säilyttämällä hyvä asiakaspalvelu.

Työn tarkoituksena on luoda simulointimalli kenttähuollon asiakaspalvelusta, jolla voidaan tutkia eri tapoja jakaa vikakeikkoja. Työn tavoitteena on mallintaa vikaantuneiden laitteiden satunnaiset saapumisvirrat konemallitasolla ja arvioida laitteiden palveluaikajakaumat. Asiakkaiden mallinnuksessa tavoitteena oli sopimusten palveluvaateiden ja erikoisehtojen jakaumien estimointi.

Vikaantuvien laitteiden saapumisvirrat ja palveluaikajakaumat estimoitiin toteutuneista Canonin vuoden 2005 Helsingin alueen kopiokonetuoteosastojen vikaantumista. Saapumisvirrat mallinnettiin käyttäen epähomogeenista Poisson-prosessia, jossa intensiteettifunktion muoto estimoitiin konemallikohtaisista tuntisaapumisista. Konemallikohtaiset palveluaikajakaumat estimoitiin toteutuneista työ- ja matka-ajoista. Palveluaikajakaumien parametrien estimoinnissa käytettiin ns. maximum likelihood -estimaattoria, jonka avulla määritettiin palveluaikajakauman jakaumaperhe. Parhaimman tuloksen parametrien estimoinnissa antoi Gamma-jakauma, mutta hyvin lähelle samaa tarkkuutta päästiin myös LogNormal-jakaumilla. Gamma-jakauman parametrit olivat selvästi herkempiä virheille kuin LogNormal-jakauman parametrit.

Simulointimallissa käytettiin apuna DESMO-J simulointiympäristöä, jonka avulla oli helppo mallintaa diskreettiaikaiset saapumiset. Epähomogeenisen Poisson-prosessin simuloinnissa konemallikohtaiset saapumisvirrat toteutettiin käyttäen ohennusmenetelmää, jossa konemallin päivän maksimisaapumisvirtaa ohennettiin tuntikohtaisella painokertoimella.

Eri keikanjakopolitiikkojen suorituskykyä verrattiin keskenään asiakkaan kokeman keskimääräisen odotusajan ja asiakasprofiilien suhteen eri palveluvaadeluokissa sekä keskimääräisen keikkajononpituuden suhteen. Keskimääräisissä odotusajoissa eri palveluvaadeluokissa ei ollut suuria eroja verrattaessa eri keikanjakopolitiikoita, mutta asiakasprofiileissa esiintyi selviä eroja useamman keikanjaon politiikoissa. Keskimääräinen keikkajononpituus räjähti kaikissa politiikoissa lähes samalla kuormalla.

Havaitut simulointitulokset vahvistivat käsitystä siitä, että kenttähuollon mallinnus ja töiden skedulointi onnistui saavuttamaan tavoitteensa. Useamman keikanjakamisen politiikassa järjestelmän jononpituus säilyi alempana pidempään kuorman kasvaessa ja asiakkaat saivat tasalaatuisempaa palvelua.