2007.11.08 3 조 : 김윤빈 , 김응상 , 양민석 이장화 , 이종한 , 정종훈

1. Station Manpower Panning System 2007.11.08 3조 : 김윤빈, 김응상, 양민석 이장화, 이종한, 정종훈

2. Contents Contents • Airlines (United Airlines, Korean Air, Asiana Airlines) • Case Summary • 2.1 Background • 2.2 Reservations & Airports • 2.3 Problem Development • 2.4 SMPS (Station Manpower Planning System) • 2.5 Implementation • 2.6 Benefits & Acknowledgements • 3. Analysis

3. 1. Airlines (United)

4. 1. Airlines (United)

5. 1. Airlines (United)

6. 1. Airlines (United)

7. 1. Airlines (수송실적)

8. 1. Airlines (종사자 수)

9. 2. Case Summary Background • 1982년 UA의 senior management는 1983년과 84년에 예정된 사업확장에 대비하기 위한 비용절감 및 측정방법의 일부로서 Station Manpower Planning (SMP) Project를 개시하였다. • 82년까지 사용되었던 scheduling techniques는 모든 공항과 예약사무소에 대한 Future plans를 필요로 하는 시간 체계 내에서 생성해내는데 문제가 있었다. 그러므로, Project team은 상대적으로 시간이 더 소요되는 수동작업들을 자동화하는 방법을 조사하기 시작했고, 더불어 다양한 shift scheduling 전략들과 최적 기술을 찾아내려는 노력을 하였다. • 이러한 필요들을 반영하여 수동으로 진행되었던 scheduling techniques과 간단한 선형화 모델을 자동화한 두 세가지 컴퓨터프로그램을 시작으로, 특정 목적들을 달성하기 위한 기능과 개선점들이 더해져서 SMPS (Station Manpower Planning System)이 개발되었으며, 이 System은 1982년 중반부터 1983년 중반에 이르기까지 UA의 Shift Scheduling에 도입되었다.

10. 2. Case Summary Background • 시기 적절한 경영과학의 도입과 1983년과 84년에 과감한 사업확장의 결과로, 전례 없이 치열했던 경쟁을 뚫고 UA는 1984년 미국의 모든 50개 도시에 취항하는 유일한 Airline이 되었다. UA의 성공은 84년의 총 이익과 경영이익 모두 전년에 비해 2배 이상 증가하였다는 사실이 증명하였고, 특히 비용은 전년대비 2% 증가에 머문 것에 비해 총 매출액이 6%증가한 것은 비용조절에서 성공을 의미했다. • 이러한 비용조절은 항공운송업에서 매우 중요한 부분이 되었는데, 이는 1983년에서 84년까지 약 75개의 airline 회사들이 파산을 하였다는 사실 때문이었다. 이에 대해 UA의 회장인 Richard Ferries는 “최소비용만이 살아남는다”는 말을 하기도 했다.

11. 2. Case Summary Reservations • 예약사무소 : 미국 전 지역에 11개 • 예약영업사원(RSR) : 4,000명 이상의 영업사원과 지원부서 직원들 • RSR의 필요조건 • - Full time (8 ~10시간) • - Part-time (2 ~ 8 시간) • - 점심 : 30분 • - 휴식시간 : 2시간마다 30분 • RSR의 적용 model • - Forecasting model : 과거의 경향을 토대로 설정 • - Queuing model : 점심 및 휴식시간 등에 대한 대기시간 분배에 의해 설정 • 요구되는 서비스에 적정한 종업원의 수를 결정하는 model

12. 2. Case Summary Airports • 공항 : 10개의 대형공항 • 고객봉사요원(CSA) : 1,000여명 • CSA의 필요조건 • - 근무시간, 점심시간, 휴식시간 등은 RSR과 동등 • - Counter CSA 와 Gate CSA로 분리됨 • - 30분 간격으로 근무 • - GateCSA는 동시에 출발하는 항공기의 수와 항공기의 크기에 영향을 받음 • CSA의 적용 model • - Forecasting model : 승객 수와 항공기 도착에 대한 경향 • - Queuing model : 한정된 시간 내에 주어진 비율의 고객 응대에 필요한 • CSA의 수를 결정하는 model

13. Average based schedule Peak based schedule • Peak day 이외에는 인력 및 비용의 낭비 발생 • Peak day에는 필요량을 채우지 못함 2. Case Summary Problem Development • Before SMPS • - 공항과 예약센터의 shift schedule은 수작업으로 준비되었다. • - 각 30분 주기의 shift schedule은 Peak base 와 Average base 기준으로 요구사항 측정

14. 2. Case Summary Problem Development • SMP Project • ▷ shift scheduling 문제-single-day model을 해결하기 위한 integer and linear programming이 사용되어왔다. Single-day 접근 United • 매일매일의 필요조건이 동일 • 충분한 schedule변화 허용 • 매일매일의 필요조건이 매우 다양 • 매일 같은 시작시간과 shift 길이 ▷방대한 규모-“비록 컴퓨터 모델로 공식화 할 수 있다고 해도, 실제적인 대안으로 고려하기에는 크기가 너무 방대하다.” - 20,000개 이상의 변수, 수백만 개의 matrix 요소 - 고 성능의 특정 기계와 Software를 사용해야만 scheduling이 가능

15. Scheduling Module • Day-off Pairing Module SMPS • Start Times Module • Report Module 2. Case Summary SMPS • 월간 shift schedule • 1) 7일 기간 동안 30분의 간격을 위한 발전된 조건을 사용 • 2) 주어진 계획 한달 동안에 모든 주는 동일하다고 가정 • 3) 월간 schedule은 월별 변환 규칙에 근거한 작업 schedule과 노동자가 선호하는 schedule을 조합하여 만듦 • 4) 노동자가 할당되지 않은 schedule이 공고됨 • 5) 노동자들은 선호하는 순서list를 만들어서 schedule에 입찰 함 • 6) 연차의 순서대로 입찰 함으로서 노동자의 배정이 결정되고 기 공고된 작업 schedule에 반영

16. Start Times Module 2. Case Summary SMPS • 하루에 허용되는 start time을 결정 • Model Formulation • ▷ 적용 Model • - Mixed integer LP model • ▷ Objective Function • - Minimize the number of starting times • ▷ Model Constraints • - Starting time의 수에는 제한이 없다. • - 필요이상의 starting time을 선호하지 않는다. • - 선호하는 starting time이 존재한다 • - 비번 schedule을 고려 할 수 없다 • Scheduling Module과의 분리 • -solution quality의 큰 변화 없이 컴퓨터 실행시간을 감소

17. Scheduling Module 2. Case Summary SMPS • SMPS의 기본적인 최적화 모델 • Model Formulation • ▷ 적용 Model • - Continuouslinear programming model • ▷ Objective Function • - Minimize labor cost • Output • - 요구되는 shift의 종류와 수량 • - 각 shift의 시작시간 • - 비번 할당, 점심시간 및휴식시간의 배정 방법

18. Report Module Day-off Pairing Module 2. Case Summary SMPS • 적용 Model : Heuristic Rounding Algorithm • Output • - 월간 Shift schedule • - 다양한 적용범위와 각각의 Shift schedule과 관련된 비용 보고서 • 적용 Model : Network Assignment Model • Output • - 3개월의 shift schedule • 단순배정 문제를 해결하기 위하여 out-of-kilter algorithm을 사용

19. 2. Case Summary

20. Prototype 2. Case Summary Implementation • 유효한 Model이 급하게 필요하였기에 prototype을 선정하고 개선해 나감 • - SMPT의 4개 module 중에서 Scheduling Module만 포함 • - 11개의 reservation office에 적용(1983년 1월) • SMPS를 통해 개발된 최초의 schedule은 의욕적으로 받아들여지지 못했다. • - 경제적으로 최적화된 schedule • - 예약관리자들의 본질적인 요구사항들이 적용되지 않음 • - 요구사항의 중요성이 아닌 결국 직원들의 의견이 무시되었다는 점이 Issue • 최초의 schedule 이후에는 실질적인 사용자의 참여를 통하여 개발되었다. • - SMPS는 더 많은 유연성이 필요함 • - Field의 지원을 얻기 위해 각 사무실의 그룹문화를 만족시켜야 함 • - 사무실에 특화된 변수들(시작시간의 수, shift길이, 휴식시간, 비번조합 등)은 • SMPS의 중요 구성요가 됨

21. Advanced Prototype 2. Case Summary Implementation • 최초의 Prototype이 개발된 6개월 후 Airport에 적용 • 성공 요인 • - SMPS는 단지 각 공항의 운영 관리자들의 요구에만 이용되었다. • - 새로운 실행은 1개의 새로운 공항에만 제한되었다. • 프로젝트 팀은 11개 공항을 한번에 많이 적용하려는 것 대신에 1개 공항의 • 관리자를 교육시키는데 노력을 하였다. • - 실행 계획표는 회사의 본부보다는 공항의 관리자에 의하여  설계되도록 하였다. • - 프로젝트 팀의 멤버는 사전준비 schedule (실행의 전 단계로 직접 공항을 • 방문하여 검토한)을 준비하였다. • SMPS는 1983년 6월 완료되었으며, 1983.06 ~ 1984.10 사이에 United의 가장 큰 9개 공항에 적용되었다.

22. Benefits 2. Case Summary Benefits & Acknowledgements • SMPS는 United에서 큰 성공을 하였고, 다음과 같은 이익을 제공 • - 상당한 인력비용의 절감 - 개선된 고객 서비스 • - 개선된 직원 schedule - 정량적인 인력계획 및 평가 • SMPS 를 통한 노동 비용의 절감 • ▷ 계량적 이익 • - 1983년 이후 예약 사무실과 공항에 필요한 인력을 평균 6% 감소하였다. • - 봉급과 이익 비용에서 매년 600만 달러의 절약을 실현하였다. • ▷ 비 계량적 이익 • - 개선된 서비스를 통한 추가 수익 • - 계약에 SMPS를 사용 함으로서 얻어지는 이익 • - Support staff의 필요성 감소 • - 수작업으로 schedule을 만드는 노력의 절감 • - 부가적인 소규모 작업그룹으로부터의 비용 절감

23. Acknowledgements Benefits 2. Case Summary Benefits & Acknowledgements • SMPS에 의해 만들어진 새로운 schedule • - 1983~84년 United의 확장시기에 해고 또는 강압적인 감축 없이 노동비용 절감 • - 공항에서 인력비용의 감소 없이 같은 비용으로 더 많은 부분을 담당하게 하였다. • - 업무범위 및 비용의 희생 없이 종업원의 기호에 맞게 schedule이 정해졌으며, • 순환비번에서 고정비번으로의 변화는 종업원에게 더 많은 schedule의 선택권이 • 주어졌다. • United Airlines에서의 SMPS 성공은 운영 관리자와 그 직원들의 도움 없이는 성공할 수 없었다. • 더욱이 United Airlines의 변화를 받아들인 노동자들의 자발적인 마음은 최종 결과를 획득하는데 매우 중요한 행동이었다.

24. HW#5 Call Center Case 3. Analysis

25. 3. Analysis

26. Start Times Module Queuing Model (Availability) Queuing Model (Availability) Scheduling Module Forecasting Module Day off Module 3. Analysis Minimum Cost! Optimal People allocation