银行服务优化：田口模拟方法改善客户满意度

可持续运营和计算机2（2021）107改善银行服务的田口模拟方法的整合Mehrnaz Bastani，AliJahan伊朗塞姆南伊斯兰阿扎德大学塞姆南分校工业工程系aRT i cL e i nf o关键词：模拟田口方法银行服务客户满意度a b sTR a cT银行被称为服务机构，通过提供金融服务与客户建立密切关系。另一方面，客户被认为是银行最重要的资源之一。服务排长队将增加他们的等待时间，降低满意度。在确定企业动态软件变量分布函数的基础上，进行了模型设计，运行六个半小时（银行工作时间）。为了更好的分析影响因素，采用了田口法、信噪比法，并进行了改进。在塞姆南的Mellat银行进行了一项案例研究，四个可控因素，包括客户到达时间，服务器数量，系统容量和服务长度，加上两个不可控因素，如分支机构的位置，服务类型。最后，进行了72次测试，并确定了客户到达时间和服务长度的因素是改善的最重要因素系统服务质量。介绍循环经济与循环项目融资及高效银行服务的可用性直接相关[1，2]。如今，发达国家的银行充当着解决困难、专业顾问和专家的角色，以增加企业的财务来源，并为客户收集和交换必要的信息。它们也被认为是每个国家的主要经济激励引擎。随着技术的不断进步和各国的工业化，银行以客户为导向是所有组织都必须遵循的理念之一，不重视这一理念可能会与生存挂钩。到目前为止，关于服务中的顾客满意度的研究已经有很多克里希那穆提和卡帕迪亚应用该方法对某餐饮中心的苹果面包生产工艺进行了优化，结果表明，该方法可以在不增加成本的情况下改善食品生产工艺，提高食品质量。Faghihi等人[5]试图使用SERVQUAL工具及其问卷调查来检验Mellat银行私有化与其服务质量改善之间的关系。数据分析表明，美林银行私有化对服务质量的改善并没有产生积极的影响。Shahin和Jonathan[6]将Taguchi的实验设计和SERVQUAL方法集成到伊朗旅行社。为此，服务质量的五个基本方面，包括可靠性，*通讯作者。电子邮件地址：a. semnaniau.ac.ir（A. Jahan）。https://doi.org/10.1016/j.susoc.2021.05.004响应性、保证、移情、有形资产和价格被认为是控制因素。响应因子被定义为客户期望之和与服务质量差距之和的两个备选项。本研究考虑了噪声因素。与经典的试验设计方法相比，该方法的优点是同时改善了均值和标准差。计算信噪比（S/N），确定服务质量维度的期望混合值。Sobhani-Fard和Akhavan[7]试图通过确定衡量银行服务质量的指导优先级来提出改善客户服务的指标，并为所有银行分配指标优先级，使其能够实现目标，即：客户满意，然后创造利润。Gunson等人[8]描述了一项实验，以调查用户对自动电话银行中单因素和双因素身份验证的可用性和安全性的看法。在实验中，他们将以客户为基础的方法与金融服务行业常用的以知识为基础的单一代理人身份验证方法进行了结果表明两种方法之间存在显著差异。Mirfakhroddini和Peirow[9]采用Kano模型来改进银行服务，以识别有吸引力的需求，从而研究并给出适当的解决方案来改善已识别/已探索的需求。此外，他们已根据专家意见优先制定技术规格，此外，Zanjirchi和Jalalian[10]使用田口方法和卡诺模型来提高银行服务质量。在他们的研究中，没有使用模拟方法弱、中、好是通过问18名专家回答了设计的关于银行服务质量可用维度的问卷（BSQ）。最后，卡诺模型是接收日期：2020年10月17日;接收日期：2021年5月7日;接受日期：2021年2021年6月5日在线发布2666-4127/© 2021作者。由Elsevier B.V.代表KeAi Communications Co.出版，这是一篇CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）可在ScienceDirect上获得目录列表可持续运营和计算机期刊主页：http://www.keaipublishing.com/en/journals/sustainable-operations-and-computers/M. Bastani和A. 贾汗可持续运营和计算机2（2021）107108Fig. 1. 所用方法的阶段。用来分析这些因素。此外，Pinto等人[11]研究了改善紧急情况护理和注意力的通用模拟模型。在检查/检查救护车模型及其背景后，他们使用了一个可用于救护车系统的模型。Mandarin and等人[12]识别了银行服务供应链，并在五家银行的Net- logo中使用服务主导逻辑方法进行了基于代理的模拟该模型考虑了上述期间内与客户、银行、中央银行以及其他银行和公司有关的利润流量和其他重要参数。Rahiminezhad等人[13]使用田口和模拟方法研究加油站。Gabi等人[14]使用基于田口的正交多功能任务规划模型和帕累托优化策略来减少局部捕获并保持全局和局部搜索之间的平衡。Treber[15]提出了一种基于模拟的方法，用于对全球生产网络中的生产和业务流程以及信息交换进行Firouzabadi等人[16]从银行输入库中提取每个客户在一个工作年度内的最后一次查询时间、交易次数、存款金额、贷款金额、贷款延期还款等5个具体信息在此基础上，设计了一个多目标模型，用于将银行服务分配给各个集群.该模型的进一步设计，以提高客户满意度，降低成本，以及服务的分配。此外，在Yang等人[17]的一篇论文中，介绍了一种新方法来解决半导体晶体制造的精益制造设计，这是一个重要的行业。同时，利用仿真优化方法确定了鲁棒系统的最优参数值.为了开发一个整合的营销传播计划，Jalilian等人。[18] 评估了基于集成通信工具的营销方案，同时研究了它如何影响银行客户的决策。因此，从基于因素的建模和田口方法的集成和创新方法，它已被实施和实施。面向模型的建模和仿真空间。Chindu等人[19]研究了客户对银行营销沟通的感知对客户忠诚度的影响。研究结果显示，银行营销传播的元素，包括广告、促销、公共关系和个人销售，是客户忠诚度的重要预测因素。Hassan和Wood[20]通过研究国家文化对消费者对新服务和创新服务的看法的潜在影响，表明国家文化可以在一定程度上影响消费者对移动银行的看法和意图。Talebi等人[21]通过模拟方法和实验设计，通过减少客户等待时间来提高客户在本研究中，应用响应面方法来改善银行服务及影响因素，使顾客的等待时间减少了近32%。然而，只有服务器的数量被认为是一个重要因素。Taghavi等人。[22]使用模拟和模拟生成来改进银行服务;他们试图通过制作不同的场景来改进系统，例如增强服务器。田口方法与情景设计方法相比，不仅节省时间和成本，而且通过识别系统中的可控和不可控因素，并在不同的层次上进行检验，有助于提高系统仿真是研究系统和发现弱点的合适方法。通过仿真，可以识别顾客在队列中的数量和等待时间，以及人员在队列中的服务时间。回顾文献表明，模拟和田口方法还没有被用于设计银行系统，以找到提高服务质量的最重要的基本因素，以及对噪声或不可控因素的不敏感性。本文的其余部分分为三个部分：第2节详细介绍了所提出的方法。案例研究和结果在第3节中介绍，论文在第4节结束并得出结论。M. Bastani和A. 贾汗可持续运营和计算机2（2021）107109（）≥材料和方法图二. 系统的概念模型。表1两个时间间隔的数据本研究旨在改善银行服务，以吸引更多的客户，并获得他们的满意度。为了实现这一目标，我们首先检查了银行系统，收集了信息，并识别了系统。接下来，系统的困难和问题被识别出来。田口方法[17，23，24]用于改进服务和设计实验。田口方法是一种简单的方法，广泛用于研究和产品质量改进。研究阶段如图1所示。在回顾文献和了解研究的差距之后，为了更好地理解该系统，分析了来自该银行分支机构的相关数据、信息和报告。然后设计并运行了与实际工况相同的模型。之后，对模型进行了分析，以进行验证和确认。考虑到其中每一个的几个水平，确定了有效因子。实验次数根据有效参数个数和水平数为进一步改进系统，确定了噪声因子，采用田口法，利用Minitab软件确定了各因子的最佳水平，并建立了回归模型。最后通过模拟模型分析了最佳工艺条件.图2示出了系统概念模型的关系。在这项研究中，我们考虑了Mellat银行的一个分支机构，该分支机构包括七个售票柜台，因此五个售票柜台执行出纳工作，例如：- 开立无息账户、支票账户、储蓄账户及其他类似账户。- 接受长、短期投资存款或类似情形。清算柜台进行多种业务，如证件签发、旅行支票等各种支票，并进行相关交易，确认和接受各种银行担保，以及相关法规和原则/标准。此外，电子票务柜台服务亦充实了流动银行服务、网上银行服务及网上银行服务等。结果在这项研究中，我们随机计算了前30个客户到达时间样本，并使用Eq.（1）计算样本范围。表1示出了与顾客到达之间的间隔（分钟）有关的数据（，−1×���）2客户4 1 0 0 1 12 3 2 0 5 03 3 5 3 1 12 2 1 3 2 23 0 2 3 3 4N2.045 × 1.4320.075N≥ 1520.32 <$1520数据采集时间为20个工作日，其中7天由研究人员采集，13天由银行系统在周六至周四的7：30至14收集了第一类客户（银行服务）的二千四百二十四（2424）个样本、第二类客户（清算服务）的四百六十四（464）个样本和第三类客户（电子服务）的四百六十二（462）个样本，共计三千四百（3400）个客户请求服务。在企业动态（ED）软件中确定变量分布函数后，我们继续在软件中绘制模型（表2）。该功能记录客户该模型进行了5x个半小时。图3示出了所获得的结果。根据结果，客户到达的数量（第一种第二类型和第三类型）在表3中示出。此外，客户出席率的百分比此外，空闲时间和繁忙的百分比在表5中示出。此外，从一个工作日的结果来看，共有171名客户转介到该行，其中第一类客户120人，第二类客户26人，第三类客户25人在6.5小时的工作时间内，空队率为33.26%，即空队时间约为2小时9分钟，忙队率为52.88%，约3小时33分钟有近1名顾客排队，满队率为13.88%，即满队时间约为3小时33分钟。根据软件计算结果，服务器的繁忙率分别为：86.7%，88.1%，94.8%，88.2%，91.1%、83.7%和89.9%。田口方法是一种强大的实验方法，���≥2（一）解决问题的技术，用来找到最小数量的实验，在可容忍的范围和水平内执行的事项。在田口设计的实验中，帮助确定最佳控制因子设置根据表1，δ = 1.43，并且假定使过程或产品稳健，或抵抗来自噪声因素的变化。信噪比（S/N）值越高，M. Bastani和A. 贾汗可持续运营和计算机2（2021）107110表2数据的分布函数分布函数数据类型正常（3/84，4/17）银行服务的客户登录（7：30-10）Weibull（2/30，1/68）银行服务的客户登录（10-12）最大（3/13，2/133）银行服务的客户登录（12-14）对数正态（16/28，8/87）清除服务Negexp（15，26）电子服务Negexp（11/7，31）在第一银行服务器上接收服务Negexp（12/65，25）在第二银行服务器上接收服务Negexp（15/6，16）在第三银行服务器上接收服务Negexp（14/3，31）在第四银行服务器上接收服务Negexp（17/2，15）在第五银行服务器上接收服务Negexp（15/2，29）接收清除服务Negexp（16/18）接收电子服务图三. 执行后ED软件中的模拟模型表3顾客到达的数量第一类客户数目（银行服务）120第二类客户数量（Clear服务）26第三类客户数目（电子服务）25表4队列中客户的百分比空队列百分比33.26%排队申请的百分比52.88%排队申请的完成百分比13.86%调整控制因子设置，使噪声因子的影响最小化。因此，田口法可用于含可控和不可控变量的系统的优化. 分析结果有两种方法：（1）标准方法，（2）信噪比（S/N）。信噪比方法推荐用于重复实验。表5忙碌的仆人的百分比服务人员忙碌失业雇员服务器1百分之八十六点七百分之十三点三服务器2百分之八十八点一百分之十一点九服务器3百分之九十四点八5.2%服务器4百分之八十八点二百分之十一点八服务器5百分之九十一点一8.9%服务器6百分之八十三点七百分之十六点三服务器7百分之八十九点九百分之十点一此外，不可控因素如表8所示。客户到达时间此外，计算服务器的数量并在表10中显示。在本研究中，四个可控因素设置在两个水平，即正交排列等于L8，两个不可控因素设置在三个水平，即正交排列等于L9，这是72个实验，如表11所示。第三次试验的SNL值高于其他实验。SNi=−10Log（1∑��� （1）（2）如图4、在MINITAB中登记实验结果后=12在等式（2），m是观测数，yij是第i次观测到达银行的顾客数。可控因素见表7。软件，我们列出了响应表中的信噪比和平均值。此外，图5显示了信噪比的方差分析和手段。每个因素的最佳水平见表12。图6示出了水平1和水平2中的可控因子对信噪比和均值的影响。例如，考虑因素A，M. Bastani和A. 贾汗可持续运营和计算机2（2021）107111表7研究的可控因素Number类型因子1级2级1主要因素客户到达时间（A）见表9见表92服务提供者的数量见表10见表103队列容量（C）10204服务期限（D）六点半八点半表8研究的不可控因素Number类型因子1级2级3级1噪声因子分支机构位置（E）郊区全市市中心2服务器类型银行服务清除服务电子图四、MI N I T A B 软件中信噪比和平均值的响应表。图五、M I N I T A B 软件中信噪比和平均值的方差分析结果。表9客户到达的时间表10服务器的数量。图六、平 均 值和信噪比因子的主效应图。第一级进入银行的客户平均数为75，第二级进入银行的客户平均数下降。另一方面，图7显示了因素的相互作用效应。如图所示，交互效应对于因子C和D是重要的MINITAB软件使用所有可控制的因素进行回归分析，包括到达时间、服务器数量、系统容量和信噪比的服务持续时间。������̂0 +̂1���1+̂2���2+̂3���3= 108.7 − 61.28��� + 10.44��� − 2��� + 9.28���当进行实验或测试时，有必要确认其有效性。表13显示了两个水平的响应值，粗体值显示了每个下述因子的最佳水平。客户类型最低到达时间最多到达时间银行业客服117清晰的客户服务523电子客户服务731类型的服务器服务器数量级别1服务器数量2银行服务57清除服务13电子服务13M. Bastani和A. 贾汗可持续运营和计算机2（2021）107112∑（）见图7。 因子的交互作用图表11田口实验设计的结果。可控因素不可控因素1 1 2 2 3 3（英）1 2 3 1 2 3 1 2 3（女）运行 （一）（B）（丙）（丁）R1R2R3R4R5R6R7R8R9是说SNL111111121081222118160383458/1157/068211225012141602830222495869/2258/8453121265181519566452661027293/7760/862412215014121625224230735674/7759/2615211276520131030221614.3343/378621225541510822161210/7740/810722115641511723161311/1141/0838222275617141130231814/5543/467表12各因素的最佳水平。因子水平实际价值1顾客到达时间1根据表102服务提供者的数量2根据表113行/阵列容量1104服务期限2八点半表13两个水平的响应值表。因素1级2级客户到达时间27.4618.01服务器数量21.9623.51系统容量22.6422.83服务期限21.5323.94公式1表示信噪比的平均值，X表示最佳信噪比。���闪烁= 22 scin73+（（27.46 − 22 scin73）+（23 scin51 − 22scin73）+（22 scin64 − 22 scin73）+ （23 scin94 − 22 scin73））= 29 scin36���等于29.36。五个运行（基于参数的最佳设置）已被设计来验证预测模型。表14显示了实验验证及其相关响应。观察到的误差（1.26%）小于已执行信噪比的5%，实际上与预期的最佳信噪比没有差异。新的实验表明，在信噪比方面取得了重要进展，预测的信噪比与平均信噪比（Z）之间的差异为6.63因此，可以确定，表12中提出的最佳设置表达了设计参数的最重要水平，这些参数产生了对客户到达的稳健和不敏感的设计根据本研究的结果，在采用田口方法之前，每天进入银行的客户数量为170人，繁忙的服务提供者的百分比为每一个因子的水平。f工作日为88.92，排队满负荷率为100%是66.74。这意味着，平均而言，在66.74%的系统运行小时数∑8���������8顾客们一直在等待轮到他们接受服务。������=4������ =���+������ −���1然而，在改进系统并重新评估模型后，进入银行的顾客人数为430人每日工作日繁忙服务提供者的百分比等于80.54，队列满的百分比等于57.31。经过田口方法的改进后，进入银行的顾客数量增加了，但排队顾客的等待时间和忙碌的员工的时间减少了。它也可以是con-M. Bastani和A. 贾汗可持续运营和计算机2（2021）107113表14实验确认。客户到达时间服务器数量系统容量服务持续时间回答（客户性能水平实际价值水平实际价值水平实际价值水平实际价值数量）11根据表92根据表101102八点半43321根据表92根据表101102八点半43131根据表92根据表101102八点半42841根据表92根据表101102八点半43051根据表192根据表101102八点半431平均响应430/6实际信噪比29/36预测S/N（单位：千分之一）22/73%（S/N）误差1/26%表15服务改进前后的结果之前后繁忙服务提供商88.9280.54队列填满66.7457.31系统客户170430.6包括随着繁忙的服务提供者的数量的增加（因素2）以及队列满的百分比和繁忙的员工的百分比的减少，服务提供的速度和质量增加。表15显示了使用ED软件改善服务前后的结果。结果表明，田口方法和系统仿真的结合可以改善银行服务以及客户等待时间。当客户到达之间的时间结果表明，通过增加服务器数量和服务时间，特别是对于第一类客户，繁忙的服务提供商的百分比将减少，这将减少无聊，最终提高服务质量。该方法可用于优化工业以及非制造过程[25-27]和服务（如医院和加油站）中的过程参数结论过程管理是指为实现组织目标而对财务和人力资源的有效利用、组织、资源和设施的配置/动员、领导和控制管理人员的职责之一田口方法与当前流行的方法完全不同田口方法注重产品和工艺的设计质量。虽然通常的方法强调生产过程中或生产后的检查和质量控制，但田口认为，提高质量的最佳方法是改进设计。根据研究结果，银行研究结果表明，银行可以实现减少排队需求，更好地利用排队在不繁忙的时期，减少客户等待时间和销售增加与排队分析和管理系统。每个可控因素分为两个等级，不可控因素分为三个等级，但测量顾客到达时间和服务持续时间等模拟数据非常耗时。如果在更多水平上重复研究，结果可能会更准确。进一步的研究可以通过向客户提供更详细的问卷来调查银行分支机构竞争利益作者声明，他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作。参考[1] S. Millette，C.E. Hull，E.威廉姆斯，企业孵化器作为推动循环经济的有效工具，J。干净Prod. 266（2020）121999.[2] P. 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