데이터 과학 및 시뮬레이션 모델을 이용한 비즈니스 프로세스 최적화

데이터 과학 및 시뮬레이션 모델을 이용한 비즈니스 프로세스 최적화

세계 최대 기업들은 변화하는 비즈니스 세계를 따라잡기 위해 데이터 분석을 사용한다. 그러나 데이터 과학은 시뮬레이션 모델링과 어떻게 관련되며, 주로 비즈니스 가치에 관한 이러한 상호작용을 구현하기 위한 사례는 무엇인가? 포춘지 500대 기업인 미국서비스자동차협회(USAA)는 이런 질문에 현실적인 해결책을 내놓았다.

모델링을 통한 비즈니스 가치 창출

올바른 결정과 혜택을 얻으려면 경영진이 비즈니스에 특정한 다음과 같은 질문에 답해야 한다.

데이터 마이닝이나 머신러닝과 같은 방법론은 이러한 질문에 응답하지 않는다. USAA 분석가들은 AnyLogic 시뮬레이션 모델에서 답을 찾았다. 분석적 모델링을 넘어 비즈니스 프로세스와 분석가가 만드는 가정을 결합한다. 시뮬레이션 모델링은 시스템 동작, 시스템 내부의 프로세스 및 그 여파를 시각화하고 해결책을 제시하는 데 사용된다. 이 접근방식은 시스템이 특정 방식으로 작용하는 이유를 설명하고 광범위한 결과를 낳는다.

사례 #1: 콜 센터 관리

문제:

USAA는 매우 복잡한 인프라를 갖춘 대규모 콜센터를 소유하고 있다. USAA 대표들은 집계된 데이터를 사용하여 콜센터 프레임워크를 모델링하여 인원과 통화 스케줄링 및 라우팅을 최적화하기를 원했다. 이러한 조치는 콜센터 전체 이용률과 고객 만족도를 향상시키고 유기율을 낮추기 위한 것이었다.

콜센터 시뮬레이션 모델은 상당히 널리 퍼져 있다. 그러나 활용된 접근방식의 결여로 인해 이러한 모델은 무시되었다. 일부 결함은 아래에 열거되어 있다.

비즈니스 프로세스 최적화

개발자들은 새 모델에서 이러한 특징들을 설명하였다.

솔루션 및 결과:

AnyLogic 모델은 통화, 콜 센터 담당자 및 이들의 기술, 라우팅 및 포기 등을 세부적으로 통합한 것을 나타낸다. 시뮬레이션과 최적화를 통해 얻은 통찰력은 콜센터 업무 프로세스의 개선의 기초가 되었다. 예를 들어 대기시간 단축으로 고객서비스지수가 크게 오른 반면 포기율은 하락해 매출이 늘었다. 업무 프로세스의 변화로 인해, 채용 및 훈련 비용을 절감할 수 있게 되었다.

이 회사는 몇 년 전부터 이 모델을 사용해 왔으며, 지금도 변화하는 환경을 반영해 수정을 가하는 등 사용하고 있다. 독립형 콘택트센터를 대표해 향후 콜센터 환경시스템 전체로 모델을 확대할 수 있다.



사례 #2: 투자 계획

문제:

기업들은 우선 순위를 정해 연간 로드맵에 배치하는 문제에 직면하면서 투자 계획을 세우고 있다. USAA는 AnyLogic 시뮬레이션 툴로 이러한 문제에 도전하고 투자 우선순위를 어떻게 정할 수 있는지에 대한 모델을 만들었다.

해결책:

비즈니스 프로세스 시뮬레이션 모델링

모델에서 역량 로드맵은 가능한 투자 계획을 시각화하는 한편, 이들 간의 상호의존성은 각 투자 계획의 비용, 유익성 및 가능한 위험을 노출시켰다.

복수의 투자 포트폴리오가 만들어졌을 때, 모델러들은 이들 투자자와 참가자로 회사의 운영을 시뮬레이션하고, 장기적으로는 비용, 수익, 수익성이 어떤 모습일지, 스트레스를 받을 수 있는 자원은 무엇인지 분석했다.

결과:

AnyLogic 시뮬레이션 모델링 접근법은 운영 위험을 줄이고 이러한 위험이 어디에 표면화될 수 있는지 알아내는 데 도움이 되었다. 또한 그것은 USAA가 각 투자 계획의 편익을 확인하고 각 계획의 전망을 12년에서 15년 사이에 볼 수 있도록 했다. 이 전략은 회사가 따라야 할 로드맵을 제공하고 사전 예방적 완화 전략을 수행하는 것을 용이하게 했다.

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