Sunucunun eksik gözlemsel verilerine dayanarak ayrılma davranış tahmininin yapılması

Çeşitli hizmet sektörlerinde, bankacılıktan çağrı merkezlerine kadar, işletmelerin işleyiş verimliliğini ve müşteri memnuniyetini en üst düzeye çıkarmak için kuyruk sistemlerinin etkin yönetimi hayati önem taşımaktadır. Bu çalışma, sunucuların gözlem verilerinin eksik olduğu yöntemlerde, müşterilerin ayrılma sürelerinin tahmin edilmesine yönelik bir yaklaşım sunmaktadır. Müşterilerin hizmet almadan önce kuyruktan ayrılması olan reneging durumu, müşteri ayrılış zamanlarının doğrudan gözlemlenememesi nedeniyle önemli bir zorluk teşkil etmektedir. Python tabanlı M/G/1 kuyruk modeli çerçevesinde bir kesikli olay simülasyon modeli geliştirdik. Bu modelde, hem bağımsız hem de bağımlı durum kuyruktan ayrılma davranışlarını inceledik, burada kuyruktan ayrılma süreleri üstel dağılımdadır. Sunucunun perspektifinden elde edilebilen kısmi verileri, örneğin başlangıç kuyruk pozisyonu ve çağrıldıklarında fakat bulunamayan müşterilerin keşif zamanları gibi verileri kullanarak, müşterilerin hizmet kuyruğundan ayrılmadan önceki süreyi tahmin etmek için üç farklı yöntem geliştirdik ve değerlendirdik. Bulgularımız, bu yöntemlerin çeşitli sistem konfigürasyonları altında etkinliğini gösterirken, servis süresi dağılımları, kuyruktan ayrılma davranışları ve kuyruk parametreleri arasındaki dinamikleri sergilemektedir. Bu çalışma, kuyruk teorisini geliştirerek, hizmet sağlayıcıların sınırlı veri ile bile kuyrukları daha iyi anlamalarına ve yönetmelerine yardımcı olan pratik yöntemler sunmaktadır.