은행의 최적 고객 처리 시스템 분석

목차

INDEX
1. 대상선정

2. 목표설정

3. 자료 수집과 분석
3-1.시간대 별 도착 고객의 수
3-2. 고객의 ATM 이용 시간
3-3. 텔러의 서비스 처리 시간

4. 현실 시스템 모델링
4-1 제약조건
4-2 가정
4-3 Flow Chart
4-4 도착의 생성과 적절한 서비스로 보내기
4-5 도착 차단 논리
4-6 창구 서비스
4-7 ATM 서비스
4-8 ATM 서비스를 이용한 뒤 텔러에게 가서 업무처리
4-9 셋업 실행

5. 시뮬레이션을 통한 문제점 분석

6. 개선안 도출 및 모델링
6-1새 텔러 추가
6-2새 ATM 기계 추가

7. 개선안 평가 및 기존 시스템과의 비교
7-1 Process Analyzer

8. 결론

본문내용

Delay 3
Delay 4는 WEIB(2.22, 1.25)
Delay 5는 LOGN(1.97, 2.04)
Release 5
Release 6은 Resource 8
Release 7은 Resource 9
Assign 10
Assign 11, Assign 12 동일
Dispose 9
Dispose 10, Dispose 11 동일
-ATM 서비스
Assign 8
Process 3
ATM Set
Assign 2
Cash
Decide 3
Delay 2
Release 3
Release 4 동일
-창구에서의 재 서비스
Decide 6
-창구에서의 재 서비스
-ATM 서비스를 이용한 뒤 텔러에게 가서 업무처리
Seize 5
Delay 6
Release 8
Dispose 13
-셋업 실행
5. 시뮬레이션을 통한 문제점 분석
K 은행의 현재 시스템을 Arena를 통해 구축하여 실행해본 결과 고객이 들어와서 번호표를 뽑고 텔러에게 업무를 처리하기 위해 기다리고 있는 평균 대기인수는 7.886명이었고, ATM기계를 사용하는 고객의 평균 대기인수는 18.154명이었다. 우리가 구축한 시뮬레이션의 경우 Set을 이용하여 텔러 3명 중 알파벳 순서대로 고객이 할당되게 하였는데, 각 텔러 당 고객의 평균 대기인수는 A텔러 2.768명, B텔러 3.549명, C텔러 2.719명이었다. 시뮬레이션을 직접 실행하면서 관찰해본 결과 텔러에게 업무를 처리하기위해 기다리고 있는 고객의 대기인수는 점심시간에 가장 많이 늘어나는 점을 알 수 있었는데 우리는 그 원인을 점심시간(12:00~13:00)한 시간 동안 2명의 텔러만 작업(텔러가 한 명당 20분씩 교대로 자리를 비우기 때문에)을 하기 때문인 것으로 추측하였다. 시뮬레이션의 결과와 마찬가지로 현재 K은행의 경우 점심시간 한 시간 동안 대기하는 고객의 수는 3명의 텔러가 일할 때 보다 늘어나는 것을 볼 수 있었는데 우리는 대기인수를 줄이기 위해 텔러의 효율적인 점심시간활용에 초점을 두기로 했다. ATM기계의 경우도 보다 효율적인 사용을 위해 평균 대기인수 18.154명을 줄이는 대안을 찾고자 하였는데, ATM은 고장이 발생하거나 돈을 다시 채워 넣는 경우를 제외하고는 유휴시간이 발생하지 않으므로 기계를 더 추가 구입하는 방안을 모색하여 현 시스템과 그 결과를 비교해보고자 한다.
6. 개선안 도출 및 모델링
-새 텔러 추가
Teller Set
Variable
Schedule 4
-새 ATM 기계 추가
ATM Set
Resource
7. 개선안 평가 및 기존 시스템과의 비교
-Process Analyzer
Scenario 1
현재의 기존 시스템 - 텔러 3명, ATM 기계 6대
Scenario 2
텔러를 한명 추가 - 텔러 4명, ATM 기계 6대
Scenario 3
ATM 기계를 한대 추가 - 텔러 3명, ATM 기계 7대
Scenario 4
텔러 한명, ATM 기계 한대를 각각 추가 - 텔러 4명, ATM 기계 7대
==> 조사한 바에 의하면 텔러의 한달 봉급은 한 명당 평균 200만원 정도이고 ATM 기계의 구입 및 재설치를 하는데 드는 비용이 대략 2000만원 정도라고 한다. 시나리오 2에서 추가한 텔러는 점심시간에만 일을 하는 아르바이트로 한달 20만원을 받는 다고 한다.
기존 시스템의 경우 텔러가 3명이므로 600만원, ATM 기계가 6대이므로 1억 2000만원의 비용이 발생했을 것이다. 이 시스템의 평균 대기 행렬수를 보면 7.8, 18.1, 2.7, 3.5, 2.7 이렇게 발생한다. 텔러 3명으로는 부족하다는 판단으로 텔러 아르바이트를 한명 추가한 시나리오 2를 보면, 아르바이트 텔러를 고용함으로서 20만원의 비용이 더 발생할 것이다. 이 시스템은 점심시간에 아르바이트 텔러를 이용하여 업무 시간동안 계속 3명의 텔러가 일을 할 수가 있다. 그렇게 됨으로써 대기행렬 수가 대체로 크게 감소하였다는 것을 볼 수가 있다. 시나리오 3은 ATM 기계를 하나 늘린 시스템이다. 즉 2000만원을 더 들였다는 것이다. 대체로 대기 행렬 수가 많이 줄었고 특히 ATM 기계를 이용하는 대기 행렬의 수가 급격하게 줄어든 것을 확인할 수가 있다. 텔러 한명과 ATM 기계 한대를 각각 늘린 시나리오 4를 보면 총 2020만원의 비용을 사용하여 창구 서비스에 생기는 대기 행렬과 ATM 기계에서 생기는 대기 행렬 모두를 급격하게 줄였다. 그 차이는 시나리오 1보다는 훨씬 좋지만 시나리오 2와는 약간 차이가 난다.
8. 결론
현재 K 은행은 텔러 3명이 일을 하고 ATM 기계 6대를 보유 하고 있다. 이 시스템은 대기행렬이 상당히 길어지는 단점이 있었다. 아르바이트 텔러를 한명 고용하였을 시에는 20만원이라는 저렴한 비용으로 창구에서 발생하는 대기 행렬 수를 급격하게 줄였다. 즉, 단기적으로 볼 때 이 시스템은 비용대비 대기인수 및 대기시간이 기존의 시스템보다 낫다고 결론지을 수가 있다. 2000만원을 추가하여 ATM 기계 한대만을 늘렸을 시에는 ATM 기계에서 발생하는 대기 행렬 수는 많이 줄일 수가 있었으니 창구에서 발생하는 대기 행렬을 기대만큼 줄일 수가 없었으므로 이 시스템은 추천하지 않는다. 텔러와 ATM 기계 모두를 늘린 경우 전체 대기가 줄어들었다. 그 차이는 시나리오 2보다는 좋으나 미비하다. 현 시스템을 이 시스템으로 수정하기 위해서는 비용(2020만원)을 많이 들일 수밖에 없다. 이 시스템은 단기적으로 보았을 때 비용대비 대기인수 및 대기시간이 좋지 않으므로 은행이 장기적으로 좀 더 발전하기 위해 사용하기 위한 방법이라고 할 수 있겠다.
즉, K 은행은 먼저 시나리오 2(시나리오 4개 중에서 비용대비 대기인수 및 대기시간이 가장 좋다. - 적은비용으로 평균 대기인수를 가장 많이 감소시켰다.)와 같은 방법으로 시스템을 수정하여 고객의 만족도(대기시간 단축과 대기인수 감소)를 보다 충족시킴으로서 많은 고객을 유치하고 점차 수익을 향상시켜 나가야한다. 또한, 많은 거래 고객을 확보하고 많은 수익이 창출되고 난 뒤 좀 더 발전하기 위해 시나리오 4의 방법같이 ATM 기계를 하나 더 늘려서 장기적인 운영을 꾀하는 것도 좋은 대안이 될 것이다.

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