고객이 은행을 방문하여 서비스를 받을 때 가장 우선적으로 요구하는 것은 신속한 처리이다. 요즘과 같은 금융산업의 급속한 전자결재시스템으로의 변환 시기에는 신속한 서비스 제공은 고객만족의 최우선 과제이다. 그러므로 객장 내의 고객 대기 시간의 단축은 은행이 고객만족도를 높이는 결정적인 요소중의 하나이다. 따라서 고객이 창구에서 대기하는 시간을 단축하기 위해서는 충분한 창구직원의 배치나, 신속한 업무처리를 통해 고객의 은행창구에 대한 만족도를 높여야 한다. 그러나 이런 조건들을 충족하기 위해서 인원을 늘리는 것은 직접적인 인건비의 증가 뿐만 아니라, 교육훈련비, 사무잡기비, 영업 공간 점유비 등 간접비와 물건비를 발생하게 한다. 따라서 본 논문에서는 서비스 수요를 파악하고 신속한 서비스를 제공할 수 있는 적절한 처리 시스템의 모델 개발을 위해서 계량적이고 통계적인 자료를 확보한 후, ...
고객이 은행을 방문하여 서비스를 받을 때 가장 우선적으로 요구하는 것은 신속한 처리이다. 요즘과 같은 금융산업의 급속한 전자결재시스템으로의 변환 시기에는 신속한 서비스 제공은 고객만족의 최우선 과제이다. 그러므로 객장 내의 고객 대기 시간의 단축은 은행이 고객만족도를 높이는 결정적인 요소중의 하나이다. 따라서 고객이 창구에서 대기하는 시간을 단축하기 위해서는 충분한 창구직원의 배치나, 신속한 업무처리를 통해 고객의 은행창구에 대한 만족도를 높여야 한다. 그러나 이런 조건들을 충족하기 위해서 인원을 늘리는 것은 직접적인 인건비의 증가 뿐만 아니라, 교육훈련비, 사무잡기비, 영업 공간 점유비 등 간접비와 물건비를 발생하게 한다. 따라서 본 논문에서는 서비스 수요를 파악하고 신속한 서비스를 제공할 수 있는 적절한 처리 시스템의 모델 개발을 위해서 계량적이고 통계적인 자료를 확보한 후, 시뮬레이션을 실시하여 해당 시스템의 최적의 모델을 도출하고 이를 실제 업무에 적용해 봄으로써 더욱 효율적인 영업점 창구 서비스 구조를 설계 보고자 한다. 본 논문에서는 대기행렬에 대한 기초조사와 조사 대상인 K 은행 H 지점에 대한 업무수행 환경과 자료수집에 대한 내용을 수록하였으며, 고객의 도착시간에 대한 분포는 조사대상 은행지점의 객장 도착고객의 3 일간의 자료를 활용하여, BestFit(BestFit for Windows ver 2.0d Palisade Corporation)이라는 통계프로그램을 활용하여 가장 적합한 고객의 도착간격 분포를 추출하였고, 각 서비스 시간은 각 텔러가 처리하는 서비스 시간 자료를 추출하여 고객도착시간 분포와 마찬가지로 BestFit을 이용하며 최적의 확률분포를 도출하였다. 이 결과 도착 고객에 대한 단위 시간당 분포는 포아송분포를, 도착고객의 시간간격은 지수분포를 따르고, 서비스시간의 분포는 지수분포를 따르는 것으로 파악되었다. 이 도착고객의 도착간격과 텔러의 서비스시간을 변수로 하여 Arena(Ver3.01, System Modelling Corporation)라는 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 모의 실험을 진행하였으며, 여기에 현실적인 Break Time 을 감안하여 각 텔러에 식사시간과 휴식시간의 변수를 추가하였다. 이 결과 도출된 자료를 토대로 각 은행 창구에서 적정 서비스 인원의 배치나 창구대기 인원의 감축을 위해서는 우선적으로 창구의 서비스 구조를 개선 할 필요가 있음을 제안하였다. 또한, 본 논문에서는 자료의 정확성을 높이기 위해 노트-북 컴퓨터를 이용하여 정확한 고객 도착시간과 창구 서비스시간을 조사하였으며, 도착고객 총 1,102 명, 서비스고객 총 632 명에 대한 자료를 조사 대상으로 하였고, 이자료를 통계확률 분포 분석을 위하여 Bestfit(BestFit for Windows ver 2.0d Palisade Corporation)을 이용하였으며, 이 분석자료를 가지고 Arena(Ver3.01, System Modelling Corporation) 프로그램으로 각각 50회씩 모의 실험을 수행하여 결과를 도출하였다.
고객이 은행을 방문하여 서비스를 받을 때 가장 우선적으로 요구하는 것은 신속한 처리이다. 요즘과 같은 금융산업의 급속한 전자결재시스템으로의 변환 시기에는 신속한 서비스 제공은 고객만족의 최우선 과제이다. 그러므로 객장 내의 고객 대기 시간의 단축은 은행이 고객만족도를 높이는 결정적인 요소중의 하나이다. 따라서 고객이 창구에서 대기하는 시간을 단축하기 위해서는 충분한 창구직원의 배치나, 신속한 업무처리를 통해 고객의 은행창구에 대한 만족도를 높여야 한다. 그러나 이런 조건들을 충족하기 위해서 인원을 늘리는 것은 직접적인 인건비의 증가 뿐만 아니라, 교육훈련비, 사무잡기비, 영업 공간 점유비 등 간접비와 물건비를 발생하게 한다. 따라서 본 논문에서는 서비스 수요를 파악하고 신속한 서비스를 제공할 수 있는 적절한 처리 시스템의 모델 개발을 위해서 계량적이고 통계적인 자료를 확보한 후, 시뮬레이션을 실시하여 해당 시스템의 최적의 모델을 도출하고 이를 실제 업무에 적용해 봄으로써 더욱 효율적인 영업점 창구 서비스 구조를 설계 보고자 한다. 본 논문에서는 대기행렬에 대한 기초조사와 조사 대상인 K 은행 H 지점에 대한 업무수행 환경과 자료수집에 대한 내용을 수록하였으며, 고객의 도착시간에 대한 분포는 조사대상 은행지점의 객장 도착고객의 3 일간의 자료를 활용하여, BestFit(BestFit for Windows ver 2.0d Palisade Corporation)이라는 통계프로그램을 활용하여 가장 적합한 고객의 도착간격 분포를 추출하였고, 각 서비스 시간은 각 텔러가 처리하는 서비스 시간 자료를 추출하여 고객도착시간 분포와 마찬가지로 BestFit을 이용하며 최적의 확률분포를 도출하였다. 이 결과 도착 고객에 대한 단위 시간당 분포는 포아송분포를, 도착고객의 시간간격은 지수분포를 따르고, 서비스시간의 분포는 지수분포를 따르는 것으로 파악되었다. 이 도착고객의 도착간격과 텔러의 서비스시간을 변수로 하여 Arena(Ver3.01, System Modelling Corporation)라는 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 모의 실험을 진행하였으며, 여기에 현실적인 Break Time 을 감안하여 각 텔러에 식사시간과 휴식시간의 변수를 추가하였다. 이 결과 도출된 자료를 토대로 각 은행 창구에서 적정 서비스 인원의 배치나 창구대기 인원의 감축을 위해서는 우선적으로 창구의 서비스 구조를 개선 할 필요가 있음을 제안하였다. 또한, 본 논문에서는 자료의 정확성을 높이기 위해 노트-북 컴퓨터를 이용하여 정확한 고객 도착시간과 창구 서비스시간을 조사하였으며, 도착고객 총 1,102 명, 서비스고객 총 632 명에 대한 자료를 조사 대상으로 하였고, 이자료를 통계확률 분포 분석을 위하여 Bestfit(BestFit for Windows ver 2.0d Palisade Corporation)을 이용하였으며, 이 분석자료를 가지고 Arena(Ver3.01, System Modelling Corporation) 프로그램으로 각각 50회씩 모의 실험을 수행하여 결과를 도출하였다.
It's quick service that customers require when they go to bank. For customer's satisfaction, quick service is most needed in this changing situation to electronic settlement system. Therefore shortening customer's waiting time is one of the most crucial factor to increase customer's satisfaction. To...
It's quick service that customers require when they go to bank. For customer's satisfaction, quick service is most needed in this changing situation to electronic settlement system. Therefore shortening customer's waiting time is one of the most crucial factor to increase customer's satisfaction. To do that, more employees are needed at the bank window, or it is necessary to make it quick to finish serving customers. However, it cost more to satisfy this condition because of several direct and indirect cost such as job training cost, office supply cost and office occupying cost. Therefore to develop proper processing system model that can offer quick service and catch customer's demand, simulation has to be done with statistical data. And it should be adapted to the real situation for more effective service at the bank window. This paper contains basic research into the line of waiting people with the materials of working condition of K bank H branch designated as a subject of this research. In this paper, statistical program 'best fit' is applied to sample the most proper distribution of customer's arriving time interval with the materials about customers collected for 3 days at the designated bank. 'Best fit' is also used to sample speed that each teller takes care of customer's request. As a result of that, distribution of time for each customer follows person distribution and interval of customers arriving time follows exponent distribution. In this paper, with the variable of customers arriving time and teller's speed to work, simulation is done using Arena (simulation program, Ver3.01, System Modeling Corporation). Another variable of teller's lunch time and breaking time is added. With the result of this simulation, structural improvement of service at bank window is suggested in this paper for effective arrangement of teller and shortening the waiting line of people. In this thesis, customer's arriving time and teller's speed to work is checked with notebook computer for better accuracy. Number of customer is 1, 102 and materials of 632customers are used for this research. 'Best fit' is applied to analyses this materials and with this data, the result came out of Arena after each 50 times simulation
It's quick service that customers require when they go to bank. For customer's satisfaction, quick service is most needed in this changing situation to electronic settlement system. Therefore shortening customer's waiting time is one of the most crucial factor to increase customer's satisfaction. To do that, more employees are needed at the bank window, or it is necessary to make it quick to finish serving customers. However, it cost more to satisfy this condition because of several direct and indirect cost such as job training cost, office supply cost and office occupying cost. Therefore to develop proper processing system model that can offer quick service and catch customer's demand, simulation has to be done with statistical data. And it should be adapted to the real situation for more effective service at the bank window. This paper contains basic research into the line of waiting people with the materials of working condition of K bank H branch designated as a subject of this research. In this paper, statistical program 'best fit' is applied to sample the most proper distribution of customer's arriving time interval with the materials about customers collected for 3 days at the designated bank. 'Best fit' is also used to sample speed that each teller takes care of customer's request. As a result of that, distribution of time for each customer follows person distribution and interval of customers arriving time follows exponent distribution. In this paper, with the variable of customers arriving time and teller's speed to work, simulation is done using Arena (simulation program, Ver3.01, System Modeling Corporation). Another variable of teller's lunch time and breaking time is added. With the result of this simulation, structural improvement of service at bank window is suggested in this paper for effective arrangement of teller and shortening the waiting line of people. In this thesis, customer's arriving time and teller's speed to work is checked with notebook computer for better accuracy. Number of customer is 1, 102 and materials of 632customers are used for this research. 'Best fit' is applied to analyses this materials and with this data, the result came out of Arena after each 50 times simulation
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