Staffing a call center with interactive voice response units and impatient calls
Notice bibliographique
Résumé
A call center consists of telephone trunk lines, a switching machine known as the automatic call distributor (ACD), an interactive voice recording unit (IVRU), and telephone sales agents. Calls enter the center whenever a trunk line is available; otherwise it is lost. Once a trunk line is seized, the call is instructed to choose among several options provided by the call center, via the IVRU. After completing the instructions at the IVRU, the call may leave the center or be routed to an available agent. If all agents are busy, the call is queued at the ACD until one is free. While waiting for the agents, calls may abandon the queue if their waiting time becomes unreasonably long. The reason for impatience and abandonment varies from call to call and it is difficult to quantify. In this paper, we assume that each call abandons the queue independently of each other while waiting for agents after a random amount of time.With this assumption, a serial network model is introduced to determine the optimal quantities of the number of trunk lines and agents subject to given service level. It is shown that abandonment of calls will influence the waiting time and hence the number of agents needed to meet a specific service level. With abandonment, this model provides a reasonable way to determine the number of trunk lines and agents required simultaneously. Numerical examples will illustrate the effects of abandonment on design parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».