일정 최적화

  • 릴리스 버전: Xanadu
  • 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
  • 읽기2분
  • 이를 일정 최적화 통해 작업 예약을 최적화하고, 작업을 자동으로 할당하고, 변화하는 조건에 적응할 수 있습니다. 정책을 적용하면 작업 할당을 최대화하고 이동 시간을 최소화하는 최상의 일정을 만들 수 있습니다.

    주요 경쟁력

    고객 만족도 향상
    예측 가능한 일정을 만들고, 우선순위가 높은 작업을 우선시하고, SLA를 준수하도록 지원합니다. 일정 최적화가 대부분의 작업을 처리하는 동안 예외적인 케이스 해결에 집중합니다.
    비용 절감
    많은 수의 에이전트를 효율적으로 조정하고 지시합니다. 첫 번째 수정을 보장하는 데 도움이 되는 최상의 리소스를 예약합니다. 이동 시간과 초과 근무를 줄입니다.
    수익 증대
    근무 시간에 더 많은 직무를 적용하여 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.
    에이전트 생산성
    할당 간 빠른 전환을 활성화하여 에이전트 생산성을 높입니다. 이동 시간을 최소화하여 연료 소비를 줄이고 배기가스 배출을 줄입니다.

    일정 최적화 워크플로우 다이어그램

    다음 그림에서는 의 일정 최적화개략적인 워크플로를 보여 줍니다.

    그림 1. 일정 최적화 워크플로우
    일정 최적화 배치, 범위 및 정책이 함께 작동하는 방식을 보여주는 플로우 다이어그램입니다. 자세한 내용은 이전 텍스트 설명을 참조하십시오.

    의 주요 구성요소 일정 최적화

    정책은 목표와 제약 조건을 혼합하여 최적화 목표를 캡슐화합니다. 목표와 제약 조건을 알면 최적화 전략을 효과적으로 조정할 수 있습니다. 예를 들어 한 도시 내에서 작업하는 기술자 20명으로 팀이 구성된 경우 이동 시간을 최소화하도록 정책을 구성할 수 있습니다. 전날 밤에 최적화 배치를 실행함으로써 시스템은 작업을 간소화하고 통근 시간을 단축합니다.

    범위는 작업을 정책에 연결하며 할당 그룹 또는 지리적 영역을 기반으로 할 수 있습니다. 적절한 범위를 선택하는 것은 정책이 올바른 작업 집합에 적용되고 중요한 곳에서 리소스를 최적화하는 데 중요합니다.

    배치는 최적화가 발생하는 시기와 방법을 설정하는 구성입니다. 전략적인 시기에 배치를 실행하면 변화와 요구 사항에 신속하게 적응할 수 있습니다.

    주:
    "일정 최적화" 애플리케이션 범위를 활용하여 이러한 요소를 설정하고 구성합니다.

    일정 최적화 지역 기준

    현장 서비스 영역 계획과 함께 사용하여 일정 최적화 에이전트가 더 긴 배치 처리 기간 동안 여러 영역을 담당할 수 있는 복잡한 다중 영역 할당을 예약합니다. 에이전트가 단일 또는 여러 영역의 기본 구성원이든 보조 구성원이든 관계없이 에이전트에게 작업을 할당합니다.

    일중 일정 최적화

    일중 최적화는 변화하는 조건에 따라 실시간으로 그룹 또는 영역에 대한 일정을 다시 최적화합니다. 작업이 취소 또는 지연되거나 새 작업이 들어올 때 유용합니다. 예:
    • 케이블 서비스 제공 업체는 막바지 취소를 처리합니다.
    • 기상 이변으로 인해 우선순위가 높은 새로운 수리 작업이 발생합니다.
    • 기술자가 하루 동안 병가를 냈습니다.
    주:
    일중 최적화를 사용하려면 Field Service Scheduling Automation을 설치해야 합니다.

    일정 최적화 용량 및 예약 관리 기반

    용량 및 예약 관리와 함께 사용하여 일정 최적화 작업을 할당합니다. 이 통합은 작업을 예약하고 할당하기 전에 내부 팀과 외부 계약자 모두에 대해 정의된 용량과 예약을 고려합니다.

    계획된 크루에 대한 일정 최적화

    일정 최적화를 사용하여 계획된 크루에 대한 작업 할당을 최적화합니다. 크루에는 미리 생성되는 계획된 크루와 필요에 따라 동적으로 생성되는 동적 크루의 두 가지 유형이 있습니다. 일정 최적화는 계획된 크루만 지원합니다.

    현장 서비스용 워크포스가 포함된 일정 최적화

    애플리케이션에서 현장 서비스용 워크포스 에이전트의 일정과 이벤트를 고려하여 작업을 자동으로 할당하는 데 사용합니다일정 최적화.