1

Modelleme ve Simülasyon Projesi

BANKA ŞUBESĐ SĐMÜLASYONU

2009

Hazırlayanlar

GRUP 1

Şermin Şirin BEZMEN 06402458

Ahmet ŞENSĐVAS 05402445

Projeyi Değerlendirenler

Doç. Dr. Gülçin BÜYÜKÖZKAN FEYZĐOĞLU

Ar.Göv. Ufuk BAHÇECĐ

2

Đçerik

Önsöz ..........................................................................................................................................3

SĐSTEM ......................................................................................................................................4

Sistemin tanımı: .......................................................................................................................4

Sistemin amacı: .......................................................................................................................4

Sistemin hedefleri: ...................................................................................................................4

MODELLEME ............................................................................................................................5

Bileşenler: ...............................................................................................................................5

Değişkenler: ............................................................................................................................5

Parametreler: ...........................................................................................................................5

Đlişkiler: ...................................................................................................................................5

Varsayımlar: ............................................................................................................................6

Olayların Akış Durumu: ..........................................................................................................6

Müşteri geliş sıklığının hesaplanması:......................................................................................7

Hizmet sürelerinin dağılımlarının hesaplanması: ......................................................................7

Model kurulumu: .....................................................................................................................9

ANAL ĐZ.................................................................................................................................... 10

3

Önsöz

Simülasyon, gerçek sistemin modelinin tasarlanması ve bu model ile, sistemin işletilmesi amacına yönelik olarak, sistemin davranışını anlayabilmek veya değişik stratejileri değerlendirebilmek için deneyler yürütülmesi sürecidir. Bu deneylerin sonuçlarının değerlendirilmesi sayesinde, farklı tipteki bir çok sistem için uygulanabilecek iyileştirme çalışmalarına yön verilebilmekte, simülasyon çalışmalarının sonucunda elde edilen verilerin etkin bir şekilde değerlendirilmesiyle sistemin en verimli şekilde nasıl bir politika ile çalışabileceğine açıklık getirilebilmektedir.

Bu anlayıştan yola çıkarak, bahsettiğimiz bu süreci hemen herkesin günlük hayatta sıkça başına geldiği bankada kuyrukta bekleme problemine uygulayacağız. Bu yoğunluğun sonucunda sistem içinde kuyrukta bekleyen müşteri sayısını, müşterilerin kuyrukta bekleme sürelerini gibi değişkenlerimizi minimize etmeyi hedeflerken, yapılacak iyileştirme çalışmalarının verilerini en iyi şekilde analiz edebilmek için Promodel4 simülasyon programını kullanacağız.

Bu projede amacımız farklı senaryoları ProModel4 üzerinde tasarlayıp çalıştırarak istenen performans düzeyini yakalayacak alternatifi belirlemektir. Bankanın hedeflediği performans müşterilerin kuyrukta bekleme süresini minimuma indirmektir. Bu anlayışla öncelikle sistemin detaylı analizini yapacağız; sistemin tanımını, amacını ve hedeflerini belirledikten sonra projemizin ikinci bölümü olan modelleme kısmına geçeceğiz. Bu bölümde bileşenler, değişkenler, parametreler ve varsayımlar yapılacak, ardından olayların akış durumu tespit edilip 3 farklı tipteki müşterinin geliş sıklığı ve işlem süreleri hesaplanacaktır ve ardından kurulan model promodele aktarılacaktır. Projemizin son kısmına gelindiğinde, gözlemler sonunda elde ettiğimiz veriler analiz edilecektir.

4

SĐSTEM Sistemin tanımı:

Projemize sistem olarak seçtiğimiz Beşiktaş Şubesi, Sinanpaşa Mah. Köyiçi Cad. adresinde bulunmaktadır. Beşiktaş’ta merkezi bir konumda olan

Bankası her gün binlerce müşteriye hizmet vermektedir. 12 veznesi bulunan Bankası hafta içi her gün 9:30-12:30 ve 13:30-17:30 saatleri arasında hizmet vermektedir. 3 farklı tipte faaliyet gösteren bankanın işlem grubu çeşitleri aşağıdaki gibidir:

1) Vadeli mevduat ve yatırım işlemleri [numeratör aralıkları: 1-299]

2) Gişe Đşlemleri: Para yatırma, vadesiz işlemler, havale, çek, vergi , bağkur, ssk, fatura, tapu harcı tahsilatları [numeratör aralıkları: 300-799]

3) OGS-KGS satış ve devir, dolum işlemleri [numeratör aralıkları: 800-999]

Bankası’nın vizyonu bankanın sektördeki lider rolünü güçlendirerek rakiplerin örnek aldığı, Türkiye'de ve dünyada yaygın, güvenilir ve kaliteli hizmet sunan bir banka olmaktır. Misyonu ise tarım sektörü başta olmak üzere reel kesime destek sağlamak, yaygın şube ağıyla geniş ürün yelpazesini en hızlı ve uygun maliyetle bireysel müşterilerine sunmak, sosyal sorumluluk anlayışı ve bankacılık etik kurallarına uygun hizmet vererek ekonomiye ve bankacılık sektörünün gelişimine katkıda bulunmaktır.

Problemin tanımı:

Seçmiş olduğumuz bankada yapılan gözlemler sonucu haftasonu bankanın kapalı olması nedeniyle özellikle Pazartesi günleri yoğunluğun fazla olduğu ve genelde öğleden sonra bankadaki müşteri kalabalıklığının öğleden önceye göre daha fazla olduğu olduğu, oluşan uzun kuyruklar nedeniyle bazı müşterilerin memnuniyetsizliklerini dile getirdikleri tespit edilmiştir. Bunun yanı sıra belirtilen saatlerde çalışanların çok yoğun bir şekilde hizmet verdiği fark edilmiş, bu durumun da hizmet kalitesini olumsuz etkileyebilecek bir diğer faktör olabileceği gözlemlenmiştir.

Sistemin amacı:

Sistemin amacı müşterilerin hizmet almak üzere kuyrukta bekleme sürelerini memnuniyetsizlik oluşturmayacak düzeylere kadar çekebilmektir, böylece müşteri memnuniyetsizliğinin önüne geçilebilecektir. Bu amaç gerçekleştirilirken bankanın çıkarları da göz önünde bulundurulacaktır. Seçmiş olduğumuz banka simülasyonu projesinde, gişe işlemleri grubu içinde bulunan kredi kartı işlemleri, havale işlemleri ve emekli maaşı işlemlerini ele alacağız. Böylece gişe işlemi için bankaya gelmiş olan müşterilerin kuyrukta bekleme süresini minimize edeceğiz.

Sistemin hedefleri:

• Müşterinin kuyrukta bekleme süresini ortalama 15 dakikanın altına çekmek

• Kuyrukta bekleyen müşteri sayısını %10 oranında azaltmak

5

MODELLEME Bileşenler:

• Müşteri

• Vezne

• Veznedar

• Numeratör

• Bekleme salonu

• Giriş kapısı

• Çıkış kapısı

Değişkenler:

• Ardışık müşteri gelişleri arasında geçen süre

• Müşteri sayısı

• Kuyrukta bekleyen müşteri sayısı

• Veznedeki işlem süresi

• Kuyrukta bekleme süresi

• Vezne sayısı

• Sistemde geçen toplam süre

Parametreler:

• Ardışık müşteri gelişleri arasındaki zaman dağılımı

• Veznedeki işlem süresi dağılımı

Đlişkiler:

• Değişken 3, değişken 1, 2, 4, 5, 6, 7’ye ve parametre 1, 2’ye bağlıdır

• Değişken 5, değişken 1, 2, 3, 4, 6’ ya ve tüm parametrelere bağlıdır

• Değişken 7, değişken 1, 2, 3, 4, 5, 6’ ya ve tüm parametrelere bağlıdır

6

Varsayımlar:

• Tüm veznelerdeki çalışanlar aynı iş kapasitesine sahiptir.

• Rassal sayılar en iyi biçimde elde edilmektedir.

• Bekleme numarası alan her müşteri ihtiyacı olduğu hizmete göre sıra no fişi alır. (Birden fazla bekleme numarası alınamamaktadır.)

• Müşterilere ellerindeki bekleme numarası sırasına göre hizmet verilir.

• Banka işlemlerinin yapıldığı ana sistem hiç arıza yapmamaktadır.

• Banka FĐFO servis disipliniyle hizmet vermektedir.

• Müşteri gelişleri tek tek ve birbirinden bağımsızdır.

Olayların Akı ş Durumu:

• Müşterinin bankaya gelmesi

• Müşterinin numeratörün önüne gelmesi

• Müşterinin işlem tipine göre nümeratörden numara alması

• Müşterinin bekleme alanına alınması

• Đlgili vezne başka bir müşteriye hizmet veriyorsa müşterinin bekleme alanında beklemesi

• Đşlem sırası gelince işlem tipine göre ayrılmış vezneye çağrılması

• Müşterinin gerekli hizmeti almak üzere ilgili vezneye gelmesi

• Müşterinin bankacılık işleminin tamamlanması

• Müşterinin bankadan ayrılması

7

Müşteri geliş sıklığının hesaplanması:

Elimizdeki bu veriler bir Pazartesi günü 4 saat gözlemin ardından 30 müşteri üzerinden hesaplanmıştır. Bu gözlemler sonucunda 3 farklı müşteri tipine göre bankaya geliş sıklıkları ve yüzdeleri şu şekilde hesaplanmıştır.

Müşteri Tipi % Frekans(dk.)

Emekli Maaşı Müşterisi 50 10

Kredi Kartı Müşterisi 25 20

Havale Müşterisi 25 20

Kısaltmalar:

Emekli Maaşı Müşterisi...................................................................................................EMM

Kredi Kartı Müşterisi.......................................................................................................KKM

Havale Müşterisi..............................................................................................................HM

Hizmet sürelerinin dağılımlarının hesaplanması:

Yukarıda bahsedilen farklı müşteri tipleri için hesaplanan frekansların ardından, bu müşterilerin talep ettiği farklı türdeki hizmetlerin sürelerinin herhangi bir dağılıma uyup uymadığı incelenmiştir. Đncelememiz bir pazartesi günü 15 gözlem üzerinden gerçekleştirilmi ştir, tablodaki veriler dakika cinsindendir.

8

Gözlem

no: KKM EMM HM

1 5 10 12

2 8 10 14

3 9 15 16

4 7 12 10

5 7 6 19

6 12 9 18

7 8 15 15

8 9 12 13

9 9 6 12

10 10 7 12

11 8 10 16

12 5 9 17

13 8 7 16

14 7 12 17

15 8 10 18

9

Veri analizine göre elde edilen sonuçlar:

• Emekli maaşı hizmet süresi ortalaması 10dk., standart sapması 1,77 dk. olan normal dağılıma uymaktadır. N(10, 1.77)

• Kredi kartı işlemleri süresi ortalaması ortalaması 8dk., standart sapması 2,85dk. olan normal dağılıma uymaktadır. N(8, 2.85)

• Havale işlemi süresi ortalaması 15dk., standart sapması 2,7dk. olan normal dağılıma uymaktadır. N(15, 2.7)

Elde ettiğimiz bu verilerin ışığında Promodel4 yardımıyla model kurulup çalıştırılmaktadır.

Model kurulumu:

Kurmuş olduğumuz sistem farklı tipte hizmet almak üzere gelen müşterileri onlara uygun hizmet verecek gişelere yönlendirmektedir, bu amaçla 3 farklı gişe kurulmuştur.

Locations: Entities: Frequence: Operation:

Giriş

Numeratör

Bekleme alanı

Gişe_A KKM 20 N(8, 1.77)

Gişe_B EMM 10 N(10, 2.85)

Gişe_C HM 20 N(15, 2.7)

Çıkış

10

ANAL ĐZ Sözkonusu modelimiz kurulup 12 saat süreyle çalıştırılmıştır. Gişe işlemleri hizmetlerini kapsayan şubemizin 3 farklı tipteki veznesiyle simülasyon sonuçları aşağıdaki gibidir:

Şekil 1. Location Utilization (mevcut model)

Şekil 2. Entity States (mevcut model)

Şekil 3. Pie Graphe (mevcut model)

11

Elimizdeki gözlem değerleri ışığında mevcut model çalıştırıldığında görülüyorki bekleme alanında müşterilerin işlem almak üzere bekleme oranı %5’tir. Gişelerin kullanım oranı ise sırasıyla %40, %90, %75’tir. (şekil.1) Varlıkların durumunu incelemek istersek; kredi kartı müşterileri zamanlarının %41’ini hareket ederek, kalan zamanlarını (%59) ise hizmet alarak geçirmişlerdir. Kısacası bu tip müşterilerde iyileştirmeye ihtiyaç olduğunu söyleyemeyiz. Emekli maaşı müşterileri ise zamanlarının %11’ini hareket ederek, %21’ini hizmet görerek geçirmektedir. Bu tip müşteriler %68 olasılıkla bloke olmaktadırlar. Bu nedenle mevcut modeli iyileştirmek üzere öncelikle bu duruma müdahale etmek gerekmektedir. Son olarak, havale müşterileri ele alınırsa %23 olasılıkla hareket halinde, %71 olasılıkla hizmet sırasında, %6 ihtimalle de bloke durumdadırlar. Bu nedenle bu tip müşterilerde de iyileştirme önceliklerimiz arasında olmayacaktır.

Mevcut model sonucunda elde ettiğimiz bu veriler, mevcut durumun yeterli olmadığını, sistemin iyileştirilmesi gerektiğini göstermektedir. Bu nedenle var olan 3 tip gişeye ek olarak 4. bir gişe açma kararı aldık. Bu gişe her tip müşteriye hizmet verebilen özellikte olacağından bekleme alanında yaşanan sıkıntıyı büyük oranda azaltacağına inanıyoruz. Yeni konumlanacak gişenin hizmet süresini hesaplamak üzere daha önceden elde ettiğimiz 45 adet gözlem değerini ele aldık ve ABC adlı gişemizin hizmet süresin ortalaması 11dk., standart sapması 3.84 dk. olan normal dağılıma uyduğunu hesapladık. 4 gişe ile çalışmakta olan revize edilmiş yeni modelimizin simülasyon sonuçları aşağıdaki gibidir:

Şekil 4. Location Utilization (yeni model)

12

Şekil 5. Entity States (yeni model)

Şekil 6. Pie Graphe (yeni model)

Mevcut modeli iyileştirmek üzere kurduğumuz yeni modelde bekleme alanında müşterilerin işlem almak üzere bekleme oranı %0.06’ya düşmüştür. Gişelerin kullanım oranı ise sırasıyla %39.42, %61.36, %59.53’tür. Yeni yerleştirdiğimiz ABC gişesinin kullanım oranı ise % 58’dir. (şekil.4) Varlıkların durumunu incelemek istersek; kredi kartı müşterileri zamanlarını eski modeldeki oranlarla aynı şekilde geçirmektedirler. Yani bu tip müşterilerde iyileştirme gerçekleşmemiştir. Emekli maaşı müşterileri ise zamanlarının %28.6’sini hareket ederek, %62’sini hizmet görerek geçirmektedir. Bu tip müşterilerin bloke olma olasılığı %9.5’e düşmüştür. Son olarak, havale müşterileri ele alınırsa %24 olasılıkla hareket halinde, %68 olasılıkla hizmet sırasında, %7.8 ihtimalle de bloke durumdadırlar. Diyebiliriz ki; kredi kartı ve havale müşterilerinin durumlarını stabil kalmışken emekli maaşı müşterilerinin durumunda büyük oranda iyileşme gözlenmiştir.

Lokasyon kullanımı tablolarını karşılaştırdığımızda, B gişesinin kullanım oranı %90’dan %61’e, C gişesinin ise %75’den %59.5’e düşmüştür; yani ABC gişesini eklediğimiz ikinci modelde A gişesinin kullanımının önceki durumla aynı kaldığı fakat B ve C gişelerinin kullanımlarının düştüğü gözlemlenmiştir. B ve C gişelerindeki bu yoğunluk azalması yeni eklenen ABC adlı gişenin %58 yoğunlukla çalışması sonucunda olmuştur, yani yeni konumlandırdığımız gişe B ve C gişelerinin

13

yükünü azaltmıştır. Böylece bekleme alanı kullanımı yaklaşık %5’ten %0.06 düzeyine inmiştir. Diyebiliriz ki; sistemde gerçekleştirilen iyileştirmeler sonucunda sistemdeki müşterilerin hizmet almak üzere bekleme olasılığı ciddi oranda azaltılmıştır, bu da müşteri memnuniyeti açısından önemli bir durumdur.

Varlık Durumları tablolarını karşılaştırdığımızda kredi kartı ve havale müşterilerinin değerlerinde ciddi bir değişiklik gözlenmemiştir. Öte yandan sistemin önceki durumunda emekli maaşı müşterilerinin %68 oranında bloke olduğunu görmüştük. Yeni açılan gişeye en fazla yönelim bu tip müşteriler tarafından olacağından bloke olma olasılıkları %9.5 seviyesine düşmüştür. Bu tip müşterilerin hizmet alabilme olasılıkları da %21’den %62 ’ye çıkmıştır. Yani yeni modelimiz sayesinde emekli maaşı müşterileri daha hızlı hizmet alabileceklerdir, bu da müşterilerin memnuniyetini artıracaktır.

Bu simülasyonun sonucunda gişe işlemi için bankaya gelmiş olan müşterilerin kuyrukta bekleme süresini minimize etmiş olduk. Sistemimiz için önceden belirlemiş olduğumuz müşterinin kuyrukta bekleme süresini ortalama 15 dakikanın altına çekmek ve kuyrukta bekleyen müşteri sayısını %10 oranında azaltmak hedeflerini yerine getirmiş olduk. Müşterilerin hizmet almak üzere kuyrukta bekleme sürelerini memnuniyetsizlik oluşturmayacak düzeylere kadar çekebildik, böylece müşteri memnuniyetsizliğinin önüne geçilebildik. Ayrıca yoğun çalışma saatlerinin sonucunda bankanın hizmet kalitesinde düşüş olduğunu söylemiştik, revize ettiğimiz modelin sonucunda gişe sayısı arttığından veznedarların yükü de hafiflemiştir.