Szünet ütemezési problémák a szolgáltató szektorban

A tétel rövid nézete
dc.contributor.advisorKovács, Sándor
dc.contributor.authorTolvaj, Márton
dc.contributor.departmentDE--Gazdaságtudományi Karhu_HU
dc.date.accessioned2019-10-25T09:58:34Z
dc.date.available2019-10-25T09:58:34Z
dc.date.created2019-10-25
dc.description.abstractNagylétszámú csapatok közös munkája esetén fontos feladat, a munkarend elkészítése, hiszen a munkavállalóknak szünetet kell biztosítani. A szolgáltatások esetén talán még fontosabb, hogy a munkavállalók jókor legyenek jó helyen, hiszen a nem teljesített szolgáltatások, igények későbbi teljesítésére nincs lehetőség. A szolgáltatás „romlékonysága” miatt kiemelten fontos, hogy lehetőségeinkhez mérten a lehető legpontosabban meghatározzuk, mikor mekkora létszámra van szükség. Bár a beosztások készítéséhez léteznek online programok, ezek gyakran magas költséggel járnak, ezért sok cég a mai napig manuálisan, vagy alternatív eszközökkel oldja meg a munkarendkészítést. Folyamatos szolgáltatás esetén kritikus probléma lehet a szünetek rossz ütemezése, amely negatívan befolyásolhatja a napi teljesítményt. Dolgozatomban adott szabályok alapján, a lehetséges szünetverziók közül próbáltam megtalálni a lehető legjobbat, ezzel maximalizálva a beosztás hasznosságát. A szabályok között szerepelnek kemény (nem áthágható) és puha (minőségi különbséget okozó) feltételek is. Az utóbbi puha feltételek esetén figyelembe veszem a várható szolgáltatási színvonalat, azaz a várható várakozási időt az ügyfelek oldalán, a szünetek egyenletességét a munkavállalók szempontjából, valamint a létszám folytonosságot a munkáltató oldaláról. A megoldás keresése több különböző algoritmus segítségével és összehasonlításával történik meg. A számítógép használata nélküli manuális szünetbeosztás volt a kiinduló lépés, amelyről áttértem a lokális szélsőértékek keresésre a probléma 2 dimenziójára szűkítve a szomszédos lehetőségek vizsgálatának segítségével. Ezután az operációkutatás ismertebb algoritmusainak használatával próbálkoztam, mint szimulált hűtés és genetikus algoritmus. Az eredmények értékelése során bemutattam, hogy hogyan képes a szomszédos elemeken mozgó egyszerű megoldás átlagosan 1,8%-al jobb eredményt elérni, mint a második legeredményesebb szimulált hűtés módszer, valamint hogy a második mégis miként jeleskedik időben való skálázhatóság tekintetében. Végeredményként elmondhatom, hogy a szünetbeosztás optimalizálása és automatizálása egyszerre jár direkt és indirekt pozitív eredményekkel egy szolgáltatás esetén, mert miközben munkaidőt tudunk megtakarítani, a fizetett munkaerő kihasználása is magasabb szintet ér el, ami egy 37 fős szolgáltatás esetén évi 137 óra, 100 főre vetítve pedig 370 óra munka, mely erőforrást az adott cég termelésre és szolgáltatásra tudja fordítani háttérmunkálatok helyett, miközben elégedettebb ügyfelekre számíthat a pontosabb kiszolgálás okán.hu_HU
dc.description.correctorKE
dc.description.courseKereskedelem és marketinghu_HU
dc.description.degreeBSc/BAhu_HU
dc.format.extent50hu_HU
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2437/275045
dc.language.isohuhu_HU
dc.subjectschedulehu_HU
dc.subjectszünet ütemezéshu_HU
dc.subjectszolgáltató szektorhu_HU
dc.subject.dspaceDEENK Témalista::Közgazdaságtudományhu_HU
dc.titleSzünet ütemezési problémák a szolgáltató szektorbanhu_HU
dc.title.translatedBreak scheduling problem in the service sectorhu_HU
Fájlok
Gyűjtemények
Hallgatói dolgozatok (Statisztikai és Módszertani Intézet)