Server Operating Policies for Appointment System: A Simulation Approach

Abstract

오늘날 고객들이 서비스를 받는 데에 있어서 시간이라는 요소를 중요하게 생각함에 따라, 서비스 기업들은 다양한 전략을 통해 고객들의 대기 시간을 줄이고자 노력하고 있다. 적시에 서비스를 제공하기 위하여 널리 쓰이고 있는 방법 중에 하나는 예약제를 도입하여 고객들의 도착시간을 정해두는 것이다. 예약제를 다루는 최근의 많은 연구들은 최적화 기법, 휴리스틱 기법, 시뮬레이션 기법 등을 통하여, 예약제 하에서 몇 명의 서버를 두는 것이 고객의 대기시간을 가장 적게 할 수 있는지에 대하여 다루어왔다. 본 연구에서는 예약제 하에서 기존의 일반서버 뿐만이 아니라, 대기서버라는 새로운 종류의 서버형태를 도입한 서버운영정책을 제시하고 기존의 정책과의 성능을 비교하고자 한다. 대기서버는 일반서버가 다음 예약고객에게 제 시간에 서비스를 제공할 수 있도록, 현 고객에 대한 초과근무량을 처리한다. 본 연구는 대상기업에서의 서비스 제공 프로세스를 대기서버가 있는 경우와 없는 경우의 두 정책을 두 가지의 다른 시뮬레이션 모델로 개발한다. 또한, 다양한 환경적 요소들이 변함에 따라 둘 중 어떤 정책이 우위를 점하는지를 분석하여, 대상기업이 고객의 대기시간으로부터 발생한 비용과 서버 운용비용을 고려할 때 어떠한 정책을 채택해야 하는지를 제시한다.

As customers today expect timely services without delays, service offering firms have adopted various strategies to reduce their waiting times. As one of the most widely used ways to offer a timely service, an appointment system for customer arrival has been often adopted in many companies. Recent studies dealing with the appointment system have discussed about the determination of number of servers or the appointment scheduling for customers arrivals through optimization, heuristic, or simulation-based approaches. In this study, we suggest a novel approach to server operating policies for the appointment system by introducing a new type of servers defined as standby servers in addition to the typical type of regular servers. Standby servers perform regular servers overtime work for the customer so that the regular server can provide the timely service to the next customer. We developed two different simulation models that illustrate the service offering process in our focal company: one is for the case under the base policy using only regular servers while the other is the mixed policy integrating both types of servers. Then, under various operating conditions corresponding to the changing environmental factors, we compared the performance of each policy measured by total cost including server operating cost and the delay penalty cost.