DE10238476A1

DE10238476A1 - Dynamische Verwaltung von Helpdesks

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Publication number: DE10238476A1
Application number: DE10238476A
Authority: DE
Inventors: Hans Joerg Schmidt
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 2001-09-28
Filing date: 2002-08-22
Publication date: 2003-04-17
Also published as: US20030065548A1; US7539627B2

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft allgemein rechnergestützte Systeme und Verfahren zur Abwicklung einer zeitlich unterschiedlichen Arbeitslast. Insbesondere betrifft sie ein solches Verfahren und eine solches System, die tägliche und wöchentliche Schwankungen betreffen, und eine Geschäftsumgebung, die über mehrere Ressourcen verfügt, im Einzelnen Rechnereinheiten, Telefoneinheiten und Personal, die mit der Bewältigung der Arbeitslast befasst sind. Um die schwankende Arbeitslast mit einer verbesserten Anzahl von Ressourcen abzudecken, wird vorgeschlagen, eine zukünftige Arbeitslast anhand von historischen Arbeitslastdaten (20) in Verbindung mit derselben Tageszeit und demselben Tag einer Vielzahl von Wochen zu berechnen, um ein erstes Analyseergebnis (23, 24) auf der Grundlage eines früheren Zeitraums (time1) vergangenheitsbezogener Daten zu erstellen und um ein zweites Analyseergebnis (28, 26) mit einem späteren Zeitpunkt (time2) vergangenheitsbezogener Daten zu erstellen und um beide Ergebnisse miteinander zu verknüpfen, um einen entsprechenden Arbeitslastvorhersagewert (25) zu erhalten, der dann als Grundlage zur Abdeckung der Arbeitslast in diesem bestimmten zukünftigen Zeitraum dienen kann. Außerdem wird vorgeschlagen, die Menge der Ressourcen, die zur Abdeckung eines vorhergesagten Arbeitslastwerts benötigt wird, automatisch auf der Grundlage der Gleichsetzung von generischen Ausdrücken für die Ressourcen, die gefordert werden, um die vorhergesagte Arbeitslast zu ...

Description

1. DER ERFINDUNG ZUGRUNDE LIEGENDER ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK

1.1 BEREICH DER ERFINDUNG

Die vorliegende Erfindung betrifft allgemein rechnergestützte Systeme und Verfahren zur Abwicklung einer zeitlich unterschiedlichen Arbeitslast. Insbesondere betrifft sie ein solches Verfahren und ein solches System, die tägliche und wöchentliche Schwankungen betreffen und eine Geschäftsumgebung, die über mehrere Ressourcen verfügt, im Einzelnen Rechnereinheiten und Personal, die mit der Bewältigung der Arbeitslast befasst sind.

1.2 BESCHREIBUNG UND NACHTEILE DES STANDS DER TECHNIK

Obgleich die Schlüsselkonzepte der vorliegenden Erfindung im Grunde bereits in vielen technischen Bereichen angewendet werden können, in denen eine zeitvariable Einheit verarbeitet werden muss, indem mehrere Ressourcen zu jeweils unterschiedlichen Zeitpunkten bereitgestellt werden, wird sie in Bezug auf den Stand der Technik beschrieben und ausführlich erklärt, wobei auf ihren bevorzugten Anwendungsbereich Bezug genommen wird, d. h. eine Geschäftsumgebung wie zum Beispiel ein Callcenter oder ein User Helpdesk (UHD) (Anwenderunterstützung, bei der Auskünfte aller Art zu Problemen mit Produkten des Herstellers gegeben werden), bei denen die schwankende Arbeitslast von einer unterschiedlichen Anzahl von eingehenden Anrufen oder E-Mail- Nachrichten oder einer anderen Art von Anfragen, die von Benutzern gestellt werden, bestimmt wird.
Eine solche Situation ist in ihrem Aufbau in der schematischen Darstellung von Fig. 1 gezeigt, wobei insbesondere auf einen User Helpdesk Bezug genommen wird. Im Allgemeinen können die Ressourcen 14, die bereitgestellt werden, um der schwankenden Arbeitslast der eingehenden Anrufe gerecht zu werden, eine beliebige Einheit sein, die so ausgelegt ist, dass sie erfolgreich mit der Arbeitslast umgeht. In dem vorstehend erwähnten bevorzugten Anwendungsbereich stellen insbesondere Personal für die Entgegennahme von Telefonanrufen und Datenverarbeitungs-/Telefoneinheiten wie z. B. mehrere Personal Computer mit integrierten Telefoneinheiten, mit denen das Personal arbeitet, Ressourcen dar. Gewöhnlich findet dies in einer vernetzten Umgebung statt. Dazu gehört im Allgemeinen die Möglichkeit, eine Vielzahl von geografischen Standorten in den UHD einzubeziehen, deren Personal zusammengezogen werden kann, um eine bestimmte, aktuelle UHD-Arbeitslast abzudecken.
Häufig umfasst der innere Aufbau eines User Helpdesk Personal in einem "Frontdesk"-Bereich 10, der sich entsprechend des jeweiligen Themas oder Gegenstands eines bestimmten Benutzerproblems mit einem spezialisierten Mitarbeiter verbinden lässt, der in einem "Backdesk"-Bereich 12 arbeitet. Ein Personal Computer 16 ist mit der User-Helpdesk-Konfiguration so verbunden, dass er die Anzahl, die Uhrzeit und die Dauer der eingehenden Anrufe erfassen kann, um diese statistischen Daten zu speichern und eine Berechnungsgrundlage für eine wiederholte und möglicherweise ständige Auswertung der Arbeitslast mit ständig aktualisierten Prognosen bereitzustellen.
Ein solches Verfahren und System nach dem Stand der Technik ist beispielhaft in der US-Patentschrift Nr. 5 911 134 offen gelegt.
Die in dem Dokument nach dem Stand der Technik offen gelegte Lehre umfasst die Aufgabe, das Problem der unzureichenden Flexibilität von Arbeitslastvorhersagesystemen zu lösen, die nicht in der Lage sind, eine schnelle und gute Antwort auf sich ändernde Grenzbedingungen zu geben, um zukünftige Anruflasten vorherzusagen und eine realistische Einsatzplanung der Mitarbeiter zu ermöglichen, um den Erfordernissen der dynamischen Belastung von beispielsweise einem Telefon- Callcenter gerecht zu werden.
Statt Zeitserien-Vorhersageverfahren anzuwenden, um die Arbeitslast in großen Zeitblöcken vorherzusagen und anschließend feste Faktoren zu verwenden, um eine monatliche Vorhersage in kleinere Schrittweiten von einer Woche, einem Tag und einer Stunde zu zerlegen, lehrt die US-Patentschrift, ein Team von Agenten in Management-Einheiten (MUs) zu unterteilen, die sich im Allgemeinen an verschiedenen physischen Standorten befinden und miteinander zusammenarbeiten können, um beispielsweise Spitzenbelastungen Rechnung zu tragen. Außerdem wird vorgeschlagen, die wirksame Verwaltung von einzelnen Agenten der Management-Einheiten auf der Grundlage von Echtzeit- Leistungsstatistiken und einer aussagekräftigen Anzeige der erzeugen Agenten-Einsatzpläne zu vereinfachen.
Ein zentraler Rechner eines Arbeitskraftverwaltungssystems dient in dieser Offenlegung nach dem Stand der Technik dazu, die Zusammenarbeit der Management-Einheiten zu verwalten und Personaländerungen im Auge zu behalten, die von einem lokalen Team an den zentralen Rechner übertragen werden, der dann regelmäßig einen aktualisierten Arbeitsplan an die Management- Einheiten ausgibt. Der Vorhersage-Algorithmus beruht auf dem Erlang-C-Verfahren nach dem Stand der Technik, das durch eine gewisse Veränderung oder Optimierung des erforderlichen Personals durch Faktoren mit gewichteten Mittelwerten geändert wurde.
Obgleich dieses Verfahren Saisonschwankungen und den Kalenderfaktor berücksichtigt, um die Schwankungen der verschiedenen Jahreszeiten und auf dem Kalender beruhende Merkmale anzupassen, ist es weder genau genug noch flexibel genug, um eine zukünftige Arbeitslast zufriedenstellend vorauszusagen. Außerdem ist der in dem angeführten Dokument nach dem Stand der Technik vorgeschlagene Lösungsansatz nicht allgemein genug, um andere wichtige Parameter aufzunehmen, die notwendig sind, um eine zufriedenstellende Vorhersage zu treffen, wie zum Beispiel die unterschiedlichen Fähigkeiten und Kenntnisse des Personals, die Unterschiede zwischen der Frontdesk-Arbeit und der Backdesk-Arbeit, die Auswirkungen von Schulungskursen, die das Personal absolviert, und insbesondere der Trend, der in den unterschiedlichen Arbeitslast- Zeitseriendaten in der jüngsten Vergangenheit gesetzt wurde.

1.3 ZIELSETZUNGEN DER ERFINDUNG

Es ist somit eine Zielsetzung der vorliegenden Erfindung, ein rechnergestütztes Verfahren und System bereitzustellen, um eine geforderte Arbeitslast in einer Geschäftsumgebung abzuwickeln, wie sie zuvor dargelegt wurde, die in Kurzzeitvorhersagen eine höhere Genauigkeit erzielt.

2. ZUSAMMENFASSUNG UND VORTEILE DER ERFINDUNG

Diese Zielsetzung der Erfindung wird durch die in den beigefügten unabhängigen Ansprüchen genannten Merkmale erreicht. Weitere Vorteile, Anordnungen und Ausführungsformen der Erfindung sind in den jeweiligen Unteransprüchen dargelegt. Es sollte nun auf die beigefügten Ansprüche Bezug genommen werden.
Ihrem am weitesten gefassten Aspekt entsprechend, stellt die vorliegende Erfindung ein rechnergestütztes Verfahren zur Abwicklung einer geforderten Arbeitlast in einer Geschäftsumgebung bereit, in der die Arbeitslast in Abhängigkeit von der Tageszeit und dem Wochentag unterschiedlich ist und mit einer veränderlichen Anzahl von Ressourcen, die ein Unternehmen bietet, abgewickelt werden muss, wobei es sich bei den Ressourcen im Einzelnen um Rechnereinheiten, Telefonanlagen und Personal handelt.
Dieses Verfahren umfasst den dem Stand der Technik entsprechenden Schritt der Erzeugung einer Arbeitslastvorhersage anhand von historischen Arbeitslastdaten in einem Arbeitslastberechnungsmodell und ist durch die folgenden Schritte gekennzeichnet:

a) Berechnen von mindestens einer Modellkomponente, z. B. dem Anrufvolumen und/oder der Anrufbedienzeit, einer Vielzahl von Komponenten, die die Arbeitslast in einem vorher festgelegten zukünftigen Zeitintervall bilden, wie beispielsweise Dienstag, 10.00 Uhr bis 10.30 Uhr, anhand von entsprechenden historischen Arbeitslastkomponentendaten in Verbindung mit derselben Tageszeit und demselben Wochentag einer Vielzahl von Wochen,
b) Berechnen eines ersten Analyseergebnisses auf der Grundlage einer ersten Vielzahl von historischen Komponentendaten, die einen früheren Zeitraum - time1 - in der Vergangenheit abdecken,
c) Berechnen eines zweiten Analyseergebnisses auf der Grundlage einer zweiten Vielzahl von historischen Komponentendaten, die einen späteren Zeitraum - time2 - in der Vergangenheit abdecken,
d) Verknüpfen des ersten und des zweiten Ergebnisses, um einen entsprechenden verknüpften Arbeitslast-Vorhersagewert zu erzeugen, und
e) Optimieren des verknüpften Wertes durch Veränderung der Dauer des zweiten Zeitraums - time2 - in der Vergangenheit.

Die Arbeitslast kann ausschließlich personalbedürftig sein, in den meisten Situationen umfasst die Verarbeitung der Arbeitslast jedoch eine entsprechende Nutzung von Einheiten, wie zum Beispiel Telefoneinheiten. In ihrer bevorzugten Anwendung auf die Einsatzplanung von Mitarbeitern eines Callcenters oder eines User Helpdesks sind diese Einheiten vorzugsweise Telefonanlagen, PCs und Personal.
In dem zugrunde liegenden mathematischen Arbeitslast- Vorhersagemodell setzt sich die Arbeitslast aus einer Vielzahl von Komponenten zusammen. Zwei wichtige Komponenten im Hinblick auf die Arbeitslast in Helpdesk-Umgebungen sind die Anzahl der eingehenden Anrufe und die durchschnittliche Gesprächsdauer.
Im Grunde können die historischen Arbeitslastdaten erzeugt werden, indem die Anzahl der eingehenden Anrufe und ihre Dauer erfasst werden, oder durch ein anderes Mittel, das für die entsprechende Art der Arbeitslast ausgelegt ist. Eingehende Anrufe können beispielsweise problemlos mit einem Softwareprogramm gezählt werden, das in einem Server ausgeführt wird, der in einer entsprechenden Telefonanlage integriert ist. Ferner kann die Dauer eines Gesprächs erfasst und in den historischen Arbeitslastdaten gespeichert werden, vorteilhafterweise begleitet von getrennten Angaben über die Dauer des Gesprächs am Backdesk und möglicherweise einem Index für einen entsprechenden Frontdesk- oder Backdesk-Mitarbeiter, der sich an einem Gespräch beteiligt. Dies erleichtert eine sorgfältige Auswertung der Daten, die selektiv auf eine optimierte Personalplanung gerichtet ist. Außerdem werden dadurch Probleme in Bezug auf fehlgeleitete Gespräche zwischen dem Frontdesk- und dem Backdesk-Personal leichter erkennbar.
Indem man - vorzugsweise je Komponente - den erfindungsgemäßen Lösungsansatz anwendet, bei dem man zwei verschiedene Analyseergebnisse - das eine, das einen Vorhersagewert darstellt, der auf langfristiger Basis berechnet wurde, und das andere, das die jüngere Vergangenheit darstellt - zu einem Ergebnis verknüpft und dieses Ergebnis durch Veränderung des späteren Zeitabschnitts optimiert, beispielsweise indem man diesen schrittweise von den letzten beiden Wochen auf die letzten drei Wochen, dann auf die letzten vier Wochen usw. ausdehnt, lässt sich in den meisten Fällen ein optimaler Vorhersagewert erreichen, der die Tatsache widerspiegelt, dass eine in unmittelbarer Zukunft eingehende Arbeitslast häufig von diesen beiden Effekten, einem größeren und einem kleineren Zeitskaleneffekt, überlagert wird. Somit kann in den meisten Fällen eine qualitativ hochwertige Vorhersage bereitgestellt werden.
Erfindungsgemäß wird die Regressionsanalyse nach dem Stand der Technik vorgeschlagen, um Linien als entsprechende Mindestabweichungslinien zu erzeugen. Es sei jedoch ausdrücklich erwähnt, dass außer der klassischen Regressionsanalyse zur Ausweitung einer Häufung von historischen Daten in die Zukunft auch weitere mathematische Mittel nach dem Stand der Technik verwendet werden können, um die beiden unterschiedlichen Ergebnisse zu erzielen. Nützliche Beispiele sind generische Algorithmen, die einen Vorhersagewert auf der Grundlage von historischen Daten erzeugen, während der Vorhersagewert wiederholt mit einem historischen zukünftigen Zeitpunkt verglichen wird, der natürlich ebenfalls Teil der gespeicherten vergangenheitsbezogenen Daten ist. Weitere Algorithmen sind in der Literatur beschrieben, die beispielsweise Börsenprognoseverfahren betreffen.
Unter anderem kann die Arbeitslast grundsätzlich auf zwei verschiedene Arten vorhergesagt werden, wobei eine erste zwei verschiedene Regressionsanalyse-Durchläufe - auf der Grundlage des Anrufvolumens und der Anrufbedienzeit - verwendet und die Ergebnisse nach der Regression verknüpft, und die zweite die Mengen verknüpft, bevor sie eine einzige Regressionsanalyse durchführt:
Die bevorzugte umfasst den Schritt der Durchführung eines Regressionsanalyseverfahrens, wie es vorstehend erwähnt wurde, - oder eines gleichwertigen Regressionsanalyseverfahrens - für das eingehende Anrufvolumen und eine getrennte zweite Regressionsanalyse auf der Grundlage der entsprechenden Gesamtdauer der Anrufbedienzeit, wobei beide in Intervallen von vorzugsweise 30 Minuten durchgeführt werden. Dann wird die resultierende Summe der Arbeitslast mit einer empirischen Formel berechnet, die optional den Zeitraum, der notwendig ist, um ein Gespräch vorzubereiten, oder den Verwaltungsaufwand im Anschluss an das Gespräch enthält. In der empirischen Formel sollte sich die Tatsache niederschlagen, dass mit rückläufiger Zahl der Anrufe oftmals auch die anrufbezogene Bedienzeit zurückgeht. Der Vorteil der getrennten Verwaltung des Anrufvolumens und der Bedienzeit pro Anruf besteht darin, dass die UHD-Verwaltung selektiver auf Geschäftssituationen reagieren kann, in denen beispielsweise festgestellt wird, dass die Gesprächsdauer der Mitarbeiter pro Anruf zu lange ist. Eine entsprechende Management-Anweisung könnte an das UHD-Personal ausgegeben werden, die das Personal generell anweist zu versuchen, die Gesprächsdauer zu verkürzen.
Die andere Möglichkeit besteht darin, sich grundsätzlich auf direkt erfasste und gespeicherte Daten für das Anrufvolumen und die Gesprächszeit bei der Bedienung der Anrufe zu verlassen. Mit der optionalen Aufnahme eines Schätzwerts für die Vorbereitungszeit auf Anrufe und den Verwaltungsaufwand im Anschluss an das Gespräch kann dann eine zusammengesetzte Menge in einer Datenbank gespeichert werden, die die Arbeitslast beschreibt, welche aus ihren diversen Komponenten berechnet wird. Anschließend wird die Regressionsanalyse an diesen zusammengesetzten Daten durchgeführt, und als Ergebnis erhält man ebenfalls einen entsprechenden Arbeitslast- Vorhersagewert für alle 30 Minuten.
Wenn aktuelle Arbeitslastdaten wiederholt erfasst und gespeichert und Arbeitslast-Vorhersagewerte wiederholt aktualisiert werden, indem man die aktuellen Daten in die Berechnung der zukünftigen Arbeitslast einfließen lässt, erhält man außerdem ein automatisiertes Vorhersageverfahren, das in der Lage ist, sich selbst ohne Zutun des Benutzers ständig an die aktuelle Geschäftssituation anzupassen.
Grundsätzlich können die historischen Arbeitslastdaten manuell oder automatisch in einen Auswertungsrechner eingegeben werden, der ausschließlich für die Vorhersage vorgesehen ist. Die Funktionen der ständigen Erfassung, Speicherung und Aktualisierung der historischen Daten werden jedoch vorteilhaft in das erfindungsgemäße System integriert: Die eintreffende Arbeitslast wird ständig von einer entsprechenden Steuerlogik in einem vorzugsweise kombinierten Steuer- und Auswertungsrechner oder einer gleichwertigen Telekommunikationseinheit erfasst. Historische Daten werden vorzugsweise in einer Datenbank gespeichert, und Vorhersagedaten werden an eine entsprechende Ausgabeschnittstelle für die Führungsebene, z. B. den Bildschirm des Rechners, ausgegeben. Auf Führungsebene können die Vorhersagewerte gelesen und ein entsprechender Personaleinsatzplan entwickelt werden, der eine optimale Anzahl von Mitarbeitern für den Vorhersagezeitraum umfasst.
Wenn außerdem

a) ein Heute/Vergangenheit-Teil erzeugt wird, bei dem tagesaktuelle reale Arbeitslastdaten ins Verhältnis zu entsprechenden historischen Daten gesetzt werden, die als Durchschnitt über einen vorher festgelegten historischen Zeitabschnitt genommen werden, und wenn
b) die Vorhersagewerte mit dem Heute/Vergangenheit-Teil multipliziert werden, um entsprechende zukünftige Heute- Arbeitslastdaten zu erhalten,

können die jüngsten vergangenheitsbezogenen Daten ohne weiteres in das Vorhersagesystem aufgenommen werden, um die Vorhersagedaten an den bisherigen Verlauf desselben Tages anzupassen. Auf diese Weise wird eine Art von zusätzlicher taggleicher Vorhersagekontrolle ermöglicht.
Wenn das erfindungsgemäße Verfahren, das vorstehend beschrieben wurde, um den Schritt der Berechnung einer Menge von Ressourcen erweitert wird, die benötigt wird, um einen vorhergesagten Arbeitslastwert abzudecken, indem die generischen Ausdrücke für

a) die Ressourcen, z. B. die personalbezogene Arbeitszeit, die vom Kunden zur Bedienung einer Arbeitslast gefordert wird, und
b) die von dem Unternehmen angebotenen Ressourcen zur Handhabung der Arbeitslast

gleichgesetzt werden, findet man eine sehr allgemeine Lösung für das Problem, und der grundlegende erfindungsgemäße Lösungsansatz einschließlich seiner besonderen Vorteile kann vorteilhaft genutzt werden, um einen Vorhersagewert für die Anzahl benötigter Mitarbeiter innerhalb eines vorher festgelegten Zeitintervalls zu erzeugen.
Die Ressourcen, auf die hier verwiesen wird, sind vorzugsweise Mitarbeiter und Geräte, die benötigt werden, um eingehende Anrufe in einem Callcenter abzuwickeln, oder Mitarbeiter und Geräte, die benötigt werden, um eingehende Anrufe in einem User Helpdesk abzuwickeln.
Wenn wiederholt statistische Daten über aktuelle Anrufe von einer Vielzahl von entsprechenden Kommunikationseinheiten, die für die Mitarbeiter bereitgestellt werden, erfasst werden, die statistischen Daten über die Anrufe in einer Datenbank gespeichert und die Daten zu Vorhersagezwecken ausgewertet werden, werden die speziellen Bedürfnisse des UHD oder eines Callcenters von der Erfindung in besonderer Weise unterstützt. Die hierfür notwendige Logik kann in einem Steuerprogramm ausgeführt werden, das die verschiedenen für die Mitarbeiter bereitgestellten Endgeräte abfragt und statistische Daten liest, die dort gespeichert werden, wie zum Beispiel:
Anfangs- und Endezeitpunkt des Gesprächs, Wochentag, Datum;
ein Kenn-(ID-)Datum für das betreffende Thema; dies kann von dem Mitarbeiter selbst eingegeben oder als Antwort auf eine bestimmte, vorher festgelegte Zuordnung von z. B. der Telefon- Kennnummer oder der Mitarbeiter-Kennnummer zu einem entsprechenden Thema automatisch erzeugt werden;
optional die Mitarbeiter-Kennnummer.
Andere Daten können hinzugefügt werden, wann immer dies gewünscht wird und es möglich ist, diese in das System einzugeben.
Das Steuerprogramm ist vorteilhafterweise entsprechend den speziellen Bedingungen ausgeführt, die in der tatsächlichen Geschäftsumgebung vorherrschen:
Wenn ein Rechnernetzwerk vorhanden ist und jeder Arbeitsplatz eines Mitarbeiters beispielsweise von einem PC gesteuert wird, kann der Netzwerk-Server diese Daten von der Vielzahl der vernetzten Client-Stationen zum Beispiel in regelmäßigen Intervallen, wie zum Beispiel alle 30 Minuten, abfragen.
Wenn die Geschäftsumgebung ein Callcenter ist, das nur über untereinander verbundene Telefoneinheiten verfügt und kein Verbindungs-PC-Netzwerk hat, wird die Steuerlogik vorteilhafterweise in der Server-Telefoneinheit ausgeführt. Eine solche Einheit ist gewöhnlich in jeder Mehrbenutzer- Telefonanlage nach dem Stand der Technik vorhanden, die über ein oder zwei zentrale Frontdesk-Telefone verfügt, von denen die eingehenden Anrufe weitergeleitet werden.
Außerdem kann das grundlegende erfindungsgemäße Verfahren um den folgenden Schritt erweitert werden:
Ausschließen von Ausreißerdaten in den historischen Arbeitslastdaten, die außerhalb vorher festgelegter Toleranzgrenzen liegen, aus der Analyse, insbesondere aus der Regressionsanalyse.
Diese Ausreißerdaten können beispielsweise von bestimmten Ereignissen wie zum Beispiel der Herausgabe einer neuen Programmversion, die ein User Helpdesk unterstützt, herrühren, die der Grund für viele Benutzerfragen und -probleme und daher für viele zusätzlich eingehende Anrufe ist. Der Fachmann versteht, dass der Ausschluss von gewissen Ausreißerdaten aus der historischen Datenbank von besonderer Bedeutung für das entsprechende mathematische Mittel ist, das zur Vorhersage eingesetzt wird. In den meisten Fällen trägt dies zu einer besseren Vorhersagequalität bei.
Wenn vorhersehbare Ereignisse in die Berechnung der Arbeitslastvorhersage einbezogen werden, wobei die Ereignisse der Grund für zusätzliche Schwankungen sind, die die vorhergesagte Arbeitslast überlagern, kann die Vorhersagequalität für diejenigen "Ausnahme"-Situationen noch weiter verbessert werden, die auch dann nicht vernachlässigt werden sollten, wenn sie nur selten eintreten, was einen weiteren Vorteil darstellt: Dies kann beispielsweise erfolgen, indem ein "Delta"-Wert zu dem Vorhersageergebnis hinzugefügt wird, der die Amplitude und die Länge der Spitze widerspiegelt, die dem Ereignis entspricht. Positive und negative Schwankungen oder sogar Schwankungen, die ein eigenes charakteristisches Spitzenmuster haben, können verarbeitet werden.
Ein Beispiel für ein Ereignis, das eine einfache Form einer positiven Schwankung bei eingehenden Anrufen verursacht, ist die vorstehend erwähnte Herausgabe einer neuen Programmversion, die von dem Unternehmen vorgenommen wird, das den User Helpdesk anbietet. Ein Beispiel für eine allgemeine negative Schwankung ist ein Arbeitstag, der ein Brückentag zwischen beispielsweise einem Feiertag und dem nächsten Wochenende ist.
Eine weitere zusätzliche Möglichkeit zur Verbesserung insbesondere der langfristigen Vorhersagequalität besteht in der Aufnahme eines Modellparameters in einen mathematischen Arbeitslast-Vorhersagealgorithmus, der die Auswirkungen einer Leistungssteigerung des Personals aufgrund von Schulungen bei der Bedienung von eingehenden Anrufen simuliert. Dieser kann angewendet werden, nachdem ein Mitarbeiter einen Schulungskurs zu einem bestimmten Thema abgeschlossen hat, der für die Bedienung von Anrufen wichtig ist.
Wenn noch ein weiterer Modellparameter in einen mathematischen Arbeitslast-Vorhersagealgorithmus aufgenommen wird, der die tatsächliche Verfügbarkeit eines Mitarbeiters zur Bedienung von eingehenden Anrufen widerspiegelt, kann die Vorhersagequalität noch weiter verbessert werden, da bestimmte Faktoren für die Abwesenheit von Mitarbeitern wie Krankheit, Urlaub, schulungsbedingte Abwesenheit und andere Gründe berücksichtigt werden können.
Das erfindungsgemäße Konzept kann sogar noch so erweitert werden, dass ein Modellparameter in einen mathematischen Arbeitslast-Vorhersagealgorithmus aufgenommen wird, der die Länge und die Amplitude von Spitzen außerhalb der gleichmäßigen Verteilung im Rahmen der täglichen Arbeitslastverteilung widerspiegelt. Somit kann ein entsprechender zusätzlicher Mitarbeiterbedarf definiert und einem vorhandenen Vorhersagewert überlagert werden, um zu vermeiden, dass die vertraglich festgelegte maximale Nichterreichbarkeit im Callcenter beziehungsweise am Helpdesk überschritten wird.

3. KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN

Die vorliegende Erfindung wird anhand eines Beispiels veranschaulicht und ist nicht durch die Form der in den Zeichnungen dargestellten Abbildungen beschränkt, in denen:
Fig. 1 eine schematische Darstellung ist, die einen Überblick über einen beispielhaften Aufbau einer Konfiguration eines User Helpdesk (UHD) (Stand der Technik) gibt;
Fig. 2 eine schematische Darstellung ist, die die kombinierte Regressions-Vorhersageberechnung gemäß der Erfindung veranschaulicht;
Fig. 3 eine schematische Übersichtsdarstellung ist, die den Steuerungsfluss einer erfindungsgemäßen Ausführungsform veranschaulicht;
Fig. 4 eine schematische Darstellung des Steuerungsflusses ist, die weitere Einzelheiten über den Block 350 von Fig. 3 angibt;
der obere Teil von Fig. 5 die Verteilung der eingehenden Anrufe auf der Grundlage von 30 Minuten zeigt, die gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung berechnet wird; der untere Teil zeigt dies in vergrößerter Darstellung;
Fig. 6 eine schematische Darstellung ist, die den schrittweisen Rückgang der benötigten Beantwortungszeit von Anrufen aufgrund von einem verbesserten Kenntnisstand und Schulungskursen der Mitarbeiter veranschaulicht, und
Fig. 7 eine schematische Darstellung ist, die den schrittweisen Rückgang des benötigten Personals aufgrund von Schulungskursen veranschaulicht.

4. AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSFORM

Unter allgemeiner Bezugnahme auf die Figuren wird der grundlegende erfindungsgemäße Lösungsansatz zur Berechnung einer Arbeitslastvorhersage ausführlicher beschrieben.
Dies erfolgt für eine beispielhaft ausgewählte Konfiguration eines User Helpdesk (UHD), wie sie beispielhaft in Fig. 1 gezeigt ist. Mit dem Vorhersage-Berechnungsalgorithmus soll hauptsächlich die Kurzzeitvorhersage der zukünftigen Arbeitslast verbessert werden, mit dem zusätzlichen besonderen Aspekt, dass er die starke Dynamik der Verteilung von eingehenden Anfrufen aus den folgenden Gründen widerspiegelt:
Jeder beliebige User Helpdesk sollte sich an die individuelle Situation einer IT-Umgebung von einem oder sogar von mehreren Kunden anpassen lassen;
die Herausgabe neuer Produktversionen,
eine zeitlich veränderliche Anzahl von IT-Benutzern entsprechend unterschiedlicher Saisonschwankungen,
Schwankungen der Arbeitszeit von IT-Benutzern und
im Allgemeinen ein zeitabhängiger Plan von Helpdesk-spezifischen Dienstanforderungen.
Gemäß der vorliegenden bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens und Systems werden historische Daten, die die Anzahl, den Zeitpunkt und die Dauer von eingehenden Anrufen sowie den Weg der Anrufweiterleitung innerhalb des UHD usw. beschreiben, in einer relationalen Datenbank gespeichert, die mit dem Auswertungs-PC 16 verbunden ist. Die Zeitbasis, in der Daten strukturiert werden, beträgt 0,5 Stunden, d. h., für jeden Arbeitstag eines Jahres gibt es einen Datensatz, der eine Vielzahl von Teilabschnitten angibt, von denen jeder die vorstehend erwähnten Daten enthält, die wiederum im Laufe von einer halben Stunde erfasst wurden.
Natürlich können auch andere Zeitschritte gewählt werden. Somit umfasst beispielsweise der erste Teilabschnitt die Zeit von 9.00 Uhr bis 9.30 Uhr. Der nächste Zeitabschnitt deckt die historischen Daten ab, die zwischen 9.30 Uhr und 10.00 Uhr erfasst wurden usw. Die Anzahl der Teilabschnitte pro Tag hängt von den Geschäftsstunden pro Tag ab, die den Kunden angeboten werden.
Ein Programm, in dem der erfindungsgemäße Lösungsansatz der Arbeitslastvorhersage umgesetzt wird, läuft auf dem Auswertungs- PC 16, der auch als Netzwerk-Server dient. Mit besonderem Bezug auf Fig. 3, die einen Überblick über den Steuerungsfluss einer erfindungsgemäßen Ausführungsform des Arbeitslast- Vorhersageverfahrens gibt, werden als Nächstes die grundlegenden Schritte und die grundlegende Steuerung ausführlicher beschrieben.
In einem ersten Schritt 310 werden alle eingehenden Anrufe gezählt, und die entsprechenden statistischen Daten wie zum Beispiel der Wochentag, der Anfangszeitpunkt des eingehenden Anrufs und der Endezeitpunkt der Bedienung am Frontdesk, der Anfangszeitpunkt der Bedienung am Backdesk und der Endezeitpunkt der Bedienung nach der Verarbeitung am Backdesk sowie ein Hinweis darauf, an welchem der verschiedenen Backdesk-Teams 1, . . . 5 die Bedienung stattfand und welche Mitarbeiter beteiligt waren, werden erfasst. Da dies eine vernetzte PC-Umgebung ist, ist dieser Schritt einfach durchzuführen, zum Beispiel in Form von einem kleinen Abfrageprogramm, das sich auf dem Server 16 befindet.
Ferner wird die vollständige Arbeitslast zusammen mit den zuvor erwähnten Daten in demselben Datensatz erfasst. Dazu gehören organisatorische Daten, die angeben, welcher Mitarbeiter zu welchem Zeitpunkt über welche Dauer mit einem eingehenden Anruf beschäftigt war, Schritt 320. Diese erfassten Daten werden dann in der Historie-Datenbank gespeichert, die mit dem Auswertungs- PC 16 verbunden ist. Die eingehenden Anrufe werden ständig erfasst. Jedesmal, wenn eine halbe Stunde vergangen ist, wird der Datensatz vervollständigt, indem alle erforderlichen Daten von der Vielzahl der Backdesk-Einheiten und der Vielzahl der Frontdesk-Einheiten zusammengetragen werden. Folglich muss der Auswertungs-PC 16 in dieser bevorzugten Ausführungsform mit den Frontdesk- und den Backdesk-PCs vernetzt werden.
Außerdem wird in einer Entscheidung 340 festgestellt, ob ein neuer Arbeitslast-Prognosedurchlauf erforderlich ist. Der dargestellten Ausführungsform entsprechend, kann ein neuer, auf den neuesten Stand gebrachter Arbeitslast-Vorhersagedurchlauf grundsätzlich entweder automatisch gestartet oder durch manuelles Eingreifen ausgelöst werden, beispielsweise durch Service-Personal, das mit der Erstellung von Personaleinsatzplänen befasst ist. Ein Muster- Wiederholungszeitintervall kann zum Beispiel auf eine Woche gesetzt werden oder dem einzelnen betreffenden Unternehmen entsprechend, kann auch ein anderes Zeitintervall gewählt werden.
Wenn ein Eintritt in die NEIN-Verzweigung der Entscheidung 340 erfolgt, wird sie zum Schritt 310 zurückgeführt, um die Schritte entsprechend zu wiederholen. Andernfalls, siehe ihre JA- Verzweigung, wird ein neuer Vorhersage-Durchlauf auf der Grundlage der jüngsten Daten und mit der derzeit gültigen Auswahl von Parametern, die in die Arbeitslastvorhersage eine Rolle spielen, gestartet.
Der dargelegten Ausführungsform der Erfindung entsprechend, besteht ein grundlegender Schritt darin, die Verteilung des eingehenden Anrufvolumens auf einer Zeitbasis von 30 Minuten für einen bestimmten zukünftigen Zeitpunkt, einschließlich des aktuellen Tages, vorherzusagen.
Gemäß einer bevorzugten weiteren Erscheinungsform der vorliegenden Erfindung wird auch die Verteilung der geforderten Arbeitslast vorhergesagt. Einer weiteren zusätzlichen Erscheinungsform entsprechend, wird die angeforderte Zahl von Mitarbeitern für einen frei wählbaren zukünftigen Zeitpunkt oder Zeitraum wie zum Beispiel für den heutigen Tag, für die nächste Woche, für den nächsten Monat usw. berechnet. Diese Berechnungsschritte werden in einem Block 350 durchgeführt, die später mit Bezug auf Fig. 4 ausführlicher beschrieben werden.
Wenn ein Vorhersage-Durchlauf abgeschlossen ist, werden die entsprechenden Ergebnisse in der Datenbank gespeichert. Die Ergebnisse können auf dem PC 16 oder einem entsprechenden Personal Computer, der dem Führungspersonal zugewiesen ist, sichtbar gemacht werden.
Vorteilhafterweise können die Team-Mitglieder außerdem von einer Backdesk-Abteilung 14 in die andere umgesiedelt werden, falls die Programmauswertung zeigen sollte, dass beispielsweise zu viele eingehende Anrufe an eine bestimmte Backdesk-Abteilung gerichtet werden, so dass die Arbeitslast für die vorhandene Anzahl von Mitarbeitern, aus denen die Arbeitsgruppe gerade besteht, zu hoch ist. Somit kann eine Neuzuordnung von Mitarbeitern vorteilhaft entweder automatisch oder durch Eingriff des Führungspersonals eingeleitet werden.
Nach der Vorhersageberechnung erfolgt somit wieder eine Verzweigung zurück zum Schritt 310.
Nun ausführlich Bezug nehmend auf Fig. 2, vermittelt ein Schema einen Eindruck von der Anzahl der eingehenden Anrufe (Y-Achse) über der Zeit (X-Achse), wobei die Zeit von links nach rechts zunimmt. Die historischen Datenwerte 20, die die Anzahl der eingehenden Anrufe darstellen, haben eine X-Erstreckung, die am linken Rand des Zeitintervalls "time1" beginnt, das sich bis zu dem Zeitpunkt erstreckt, der der Gegenwart, d. h. "jetzt", entspricht. Ein zweites Zeitintervall "time2" wird mit demselben Endezeitpunkt und einem bestimmten Anfangszeitpunkt festgelegt, der beispielsweise wöchentlich verändert werden kann. Die in der Figur gezeigten Daten sollen annahmehalber die Anzahl der eingehenden Anrufe in einem bestimmten 30-minütigen Intervall an immer demselben Wochentag darstellen, zum Beispiel Daten, die immer dienstags zwischen 10.00 Uhr und 10.30 Uhr erfasst werden.
Eine erste gerade Linie 23 wird durch gewöhnliche Regressionsanalyse festgelegt, um nützliche Durchschnittswerte darzustellen, die zur Vorhersage eines Vorhersagewerts für einen beliebigen zukünftigen Zeitpunkt verwendet werden können. Die erste gerade Linie 23 wird wie folgt definiert angegeben:
Anrufe = m1 × t + n1.
Durch Extrapolation, beispielsweise, indem die gerade Linie 23 auf den zukünftigen Zeitpunkt projiziert wird, für den die Vorhersage stattfinden soll, erhält man ein erstes Ergebnis 24, das als eine von zwei Komponenten verwendet wird, die das Endergebnis für die Vorhersage ergeben.
Den zweiten Wert 26 erhält man gemäß der vorliegenden Ausführungsform, indem man eine zweite gerade Linie 28 aufbaut, die das Ergebnis einer Regressionsanalyse über das vorstehend erwähnte zweite Zeitintervall "time2" ist. Die gerade Linie 28 wird als Vorhersage = 0,5 × (n1 + n2) + (m1 + m2) × t bezeichnet. Somit ergibt die Regressionsanalyse, auf die eine Extrapolation der resultierenden geraden Linie 28 folgt, einen zweiten Ergebniswert 26.
Gemäß der Ausführungsform werden nun beide Ergebniswerte 24 und 26 verknüpft, damit sie einen gültigen Vorhersagewert 25 ergeben. Vorteilhafterweise wird zur Berechnung des gültigen Vorhersagewerts 25 der arithmetische Mittelwert vorgeschlagen. Dies ist in Fig. 2 gezeigt. Das heißt, wenn der Extrapolationswert 24 120 beträgt und der Extrapolationswert 26 80 beträgt, wird ein Wert von (120 + 80): 2 = 100) als Vorhersagewert berechnet. Dieser gilt jedoch nur als erster Näherungswert für den Fall, in dem das Intervall "time2" sorgfältig ausgewählt wird.
Gemäß einer anderen zusätzlichen Erscheinungsform der vorliegenden Erfindung wird die Länge des Intervalls "time2" verändert, und das Programm erkennt einen Mindeststandardabweichungswert, um einen guten Vorhersagewert zu erzielen.
Ein oberer Grenzwert 27 und ein unterer Grenzwert 29 werden festgelegt, um jedwede Ausreißerdaten aus einer Vorhersageberechnung auszuschließen, was einen weiteren Vorteil darstellt. Dies wird in Fällen als nützlich erachtet, in denen beispielsweise eine unregelmäßig erhöhte Anzahl von eingehenden Anrufen erfasst und gespeichert wurde, die auf ein bestimmtes Ereignis zurückgeführt werden könnte, wie zum Beispiel die Markteinführung eines neuen Software-Produkts, das vom User Helpdesk unterstützt wird. Solche Ausreißerdaten können somit einerseits aus der Berechnung ausgeschlossen werden, andererseits können solche Ausnahmedaten jedoch für einen bestimmten Tag, an dem entsprechend der Planung des Führungspersonals ein neues Ereignis stattfinden soll, beispielsweise die vorstehend erwähnte Markteinführung einer neuen Programmversion, ausdrücklich als ein einem Vorhersagewert überlagerter Wert hinzugefügt werden.
Der jeweilige Kontext kann entsprechend angewendet werden, wenn ein Ausreißerdatum, wie es mit der Bezugszahl 22 in Fig. 2 gezeigt ist, gefunden wird, das unter dem Grenzwert 29 liegt.
Nehmen wir nun zusätzlich Bezug auf Fig. 4, in der weitere Einzelheiten über den Steuerungsfluss gemäß einer bestimmten bevorzugten Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Verfahrens gegeben werden, das zuerst einen Anrufvolumen-Vorhersagewert berechnet, der für die kommende Woche Gültigkeit hat, siehe Schritte 400 bis 430, und der die entsprechende Summe der Service-Zeit berechnet, die zur Bedienung des Anrufvolumens notwendig ist, um einen Vorhersagewert für die entsprechende Arbeitslast festzulegen, siehe Schritte 445 bis 470. Dann können zusätzliche Merkmale hinzugefügt werden, um auf Wunsch bestimmte weitere Vorteile zu erzielen.
Anschließend wird eine Berechnung des Personalbedarfs vorgenommen, zum Beispiel, um die berechnete Arbeitslast während der kommenden Woche abzudecken, sowie eine Berechnung des Personalbedarfs, um alle Dienste während eines langen Zeitraums von einem ganzen Jahr abzudecken, wobei insbesondere auf vertragliche Bindungen, die die Erreichbarkeit im Sinne der Verfügbarkeit des Helpdesks für den Endbenutzer und andere Helpdesk-Parameter betreffen, Bezug genommen wird.
Im Schritt 400 wird insbesondere jedwede Anfangsarbeit durchgeführt, die für die Berechnung der Vorhersagewerte für das Anrufvolumen (linke Verzweigung) und die zugehörigen Bedienzeiten (rechte Verzweigung) notwendig ist, die jeweils eine Optimierungsschleife beinhalten.
Im Schritt 405 wird ein Wert für das Intervall "time2" ziemlich dicht an dem der Gegenwart entsprechenden Zeitpunkt gesetzt, beispielsweise eine Woche vorher. Im Schritt 410 wird dann die Anrufinterpolationsprozedur gestartet, die ein Paar gerader Linien 23 und 28, d. h. Interpolationslinien, hervorbringt. Dies erfolgt mit Hilfe der Regressionsanalyse nach dem Stand der Technik. Im Schritt 415 wird dann die mit s² bezeichnete Standardabweichung für beide geraden Linien 23 und 28 entsprechend Verfahren nach dem Stand der Technik berechnet. Der Standardabweichungswert für die gerade Linie, die zu dem langen Zeitintervall "time1" gehört, wird lediglich gespeichert und beeinflusst die weiteren Berechnungen nicht.
Der Standardabweichungswert, der sich auf die gerade Linie 28 bezieht, d. h. derjenigen, die zum Zeitintervall "time2" gehört und das jüngere verstrichene Zeltintervall abdeckt, wird mit einem Anfangswert verglichen, der ausdrücklich hoch gesetzt wird, damit die Prüfung im Schritt 420 über die NEIN-Verzweigung verlassen und mit einem neuen Wert für das Intervall "time2", das im Schritt 425 geändert wird, erneut in den Schritt 410 eingetreten werden kann. Somit kann die Änderung beispielsweise darin bestehen, dass "time2" um eine Woche erhöht wird, damit ein weiterer Datenpunkt aufgenommen werden kann.
Mit dem neu festgelegten Intervall "time2" werden dann die Schritte 410 bis 420 erneut durchgeführt, und der neue Wert der Standardabweichung wird mit dem früheren verglichen, der sich aus der vorhergehenden Schleife ergibt. Diese Prozedur wird so lange wiederholt, bis die Entscheidung 420 über die JA- Verzweigung verlassen wird, was anzeigt, dass erfolgreich ein Mindeststandardabweichungswert für den Abschnitt "time2" gefunden wurde. Somit werden sowohl die gerade Linie 23 als auch die gerade Mindestlinie 28 in die "zukünftige" Richtung extrapoliert, was die Werte 24 beziehungsweise 26 für denselben Tag in der kommenden Woche ergibt. Diese Werte 24 und 26 werden verknüpft, damit sie über das arithmetische Mittel einen Durchschnittswert 25 ergeben, Schritt 430.
Ferner wird im Schritt 435 geprüft, ob ein außergewöhnliches Ereignis (wie vorstehend erwähnt) für den Vorhersagetag geplant ist. Wenn ja, wird zu dem verknüpften Wert 25, der grundsätzlich positiv oder negativ sein kann, noch eine zusätzliche Menge von eingehenden Anrufen hinzugefügt. Wenn der verknüpfte Wert 25 für das Volumen der eingehenden Anrufe für den nächsten Dienstag somit beispielsweise 200 beträgt, und wenn das zusätzliche Anrufvolumen, das durch ein solches Ereignis ausgelöst wird, + 20 beträgt, ergibt sich ein Anrufvolumen von 220.
Anschließend wird geprüft, ob so genannte Intraday-Änderungen (taggleiche Änderungen) in die weitere Berechnung einfließen sollen, Schritt 440. Eine Intraday-Änderung kann nur hinzugefügt werden, wenn für den Tag, der für die Vorhersage ausgewählt wird, aktuelle Daten vorhanden sind. Dies ist eine besondere Situation, auf die unter Bezugnahme auf Fig. 5 Bezug genommen wird, in der die Spalten das historische durchschnittliche Volumen eingehender Anrufe in Bezug auf entsprechende 30- Minuten-Intervalle in einer Folge von festen gleichen Wochentagen, z. B. nur Dienstagen, angeben. Die dünne Linie verbindet Punkte, die festen Vorhersagewerten entsprechen, und die dicke Linie verbindet Punkte, die innerhalb eines Tages korrigierte Vorhersagewerte entsprechen. Um die Zeichnung übersichtlicher zu gestalten, zeigt der untere Teil im Grunde einen vergrößerten Ausschnitt des oberen Teils. In dieser Situation wird der Volumen-Vohersagewert, der sich aus dem Schritt 430 oder 435 ergab, mit einem bestimmten normalisierten Faktor multipliziert, der als Intraday-Änderungsfaktor bezeichnet wird.
Dieser Faktor wird berechnet, indem die Bruchzahl der entsprechenden Paare von Vohersagewerten und neu erfassten realen Anrufvolumendaten, die von demselben Tag stammen, ermittelt wird. Wenn der Vorhersagewert beispielsweise 40 ist und das reale Anrufvolumen für den selben Zeitabschnitt von einer halben Stunde nur 30 beträgt, wird ein Intraday- Änderungsfaktor von 30/40 berechnet. Dasselbe geschieht mit dem Wertepaar der nächsten halben Stunde und so weiter, bis die aktuelle Tageszeit erreicht ist. Dann wird ein gültiger Intraday-Änderungsfaktor berechnet, zum Beispiel, indem ein Mittelwert von allen Paaren berechnet wird. Unterschiede aufgrund von verschiedenen Vorzeichen gleichen einander in der Summe aus.
Oder es kann ein Deltawert von beispielsweise + 10 Anrufen erreicht werden. Dieser kann als Nächstes mit der durchschnittlichen Gesamtzahl der Anrufe für die Dienstage normalisiert werden, nehmen wir an, dies seien 80 Anrufe. Somit muss eine Änderung von + 10/80 = 12,5% zu den aktuellen Vorhersagedaten hinzugefügt werden. Dies kann erfolgen, indem die aktuellen Vorhersagedaten mit einem Korrekturfaktor von 1,125 multipliziert werden.
Somit lässt sich ein Mittel hinzufügen, das von dem grundlegenden Verfahren, das mit Bezug auf Fig. 2 und vorstehend kurz erörtert wurde, profitieren kann, das aber korrigiert oder angepasst werden kann, um ein höheres oder verringertes Anrufvolumen aufzunehmen, das an sich nicht vorhergesehen werden konnte.
Folglich können Netzwerkfehler oder Beschränkungen des Netzwerkverkehrs, die zu einem verringerten Volumen eingehender Anrufe führen, in die aufgeschobene Berechnung zum Zweck der Personaleinsatzplanung aufgenommen werden, die wiederum mit Bezug auf den Schritt 475 und die höheren Schritte beschrieben wird.
Es sei erwähnt, dass es eine weitere Möglichkeit gibt, Ausreißerdaten auszuschließen, so dass sie nicht in die historischen Daten einfließen, die zur Interpolation der geraden Linien von entweder dem langen Zeitabschnitt oder dem kurzen Zeitabschnitt verwendet werden. Dieser zusätzliche Schritt kann beispielsweise vor dem Schritt 410 eingeschoben werden. Die Ausblendung dieser Ausreißerdaten kann beispielsweise erfolgen, indem solche Daten einfach von der Datenbasis ausgeschlossen werden oder indem sie durch den aktuellen arithmetischen Mittelwert ersetzt werden, der vorzugsweise wiederum ohne die Ausreißerdaten berechnet wird.
In den meisten Fällen wird in der oben erwähnten Entscheidung 420 ein Mindestwert gefunden, der einen guten Vorhersagewert 25 ergibt. Es sei jedoch erwähnt, dass die bevorzugte Ausführungsform um einen Algorithmus nach dem Stand der Technik erweitert werden kann, um einen zweiten oder einen weiteren Mindestwert zu finden, sofern es diesen je gibt. Diese zusätzliche Funktion kann beispielsweise manuell aktiviert werden und sollte von einer Führungskraft überwacht werden, um zu verhindern, dass der Zeitabschnitt "time2" zu lang ist und die jüngere Vergangenheit folglich nicht ausreichend repräsentiert.
Parallel zur Durchführung der Schritte 405 bis 440 werden die Schritte 445 bis 470 durchgeführt. Diese Schritte 445 bis 470 ergeben die Gesamtzeit, die zur Bedienung des vorhergesagten Volumens eingehender Anrufe in der linken Verzweigung von Fig. 4, zwischen den Schritten 405 und 440, notwendig ist.
Um diese Schritte durchzuführen, wird dasselbe Optimierungsschema vorgeschlagen. Die Daten über die Anrufdauer werden entsprechenden Datensätzen entnommen, die in der historischen Datenbank gespeichert werden. Historische Daten über die Anrufdauer beinhalten bereits die empirisch festgestellte Tatsache, dass die von einem Mitarbeiter benötigte Bedienzeit zur Beantwortung eines Anrufs um so geringer ist, je höher das Anrufvolumen innerhalb eines bestimmten Bezugszeitintervalls ist. Indem im Grunde dieselbe Auswertung der Interpolation und Berechnung von Standardabweichungswerten angewendet wird, auf die anschließend eine Änderung des Intervalls "time2 " folgt, siehe Schritte 450, 455, 460 und 465, kann folglich im Schritt 470 ein Vorhersagewert hoher Güte bereitgestellt werden, der den Gesamtwert der für die Arbeitslast benötigten Bedienzeit darstellt.
Optional kann die Gesamtbedienzeit im Schritt 470 im Einzelnen für jede gewünschte Backdesk-Arbeitsgruppe vorhergesagt werden - es sei nochmals auf Fig. 1 verwiesen - , d. h. für eines der Backdesk-Teams 1 bis 5, wenn man von der Annahme ausgeht, dass die historische Datenbank die jeweiligen Daten für jedes der verschiedenen Backdesk-Teams extra angibt. Somit kann das erfindungsgemäße Verfahren so erweitert werden, dass es genau eine bestimmte Arbeitslast für ein bestimmtes Backdesk-Team von Spezialisten beinhaltet. Diese Tatsache kann selektiv genutzt werden, um zusätzliche Mitarbeiter nur dann für das betreffende Backdesk-Team selektiv bereitzustellen, wenn dies je gewünscht wird oder wenn dies nach einem entsprechenden Hinweis von einem erfindungsgemäßen Vorhersageprogramm vorhergesagt wird. Wenn auch noch die Mitarbeitererkennung mit den Anrufdaten erfasst wird, sind weitere Auswertungen möglich.
Mit Bezug auf die Schritte 475 bis 491 wird ferner die Vorhersageberechnung des Personalbedarfs beschrieben, die notwendig ist, um ein vorhergesagtes Anrufvolumen mit einer entsprechenden Vorhersage-Bedienzeit abzudecken.
Es sei erwähnt, dass die Prozedur über die Schritte 477, 479 und 481 ein Verfahren nach dem Stand der Technik ist, das Eingabewerte verwendet, die von dem erfindungsgemäßen Konzept bereitgestellt werden. Die andere Verzweigung jedoch, die die Schritte 475, 487, 489 und 491 umfasst, stellt eine erfindungsgemäße Erweiterung des grundlegenden erfindungsgemäßen Verfahrens dar, das zuvor beschrieben wurde.
Mit Bezug auf den Schritt 477 kann das ERLANG-C-Verfahren nach dem Stand der Technik folglich mit den grundlegenden Vorhersagewerten des Anrufvolumens und der jeweiligen Bedienzeit als Eingabeparameter durchgeführt werden. Außerdem kann auch ein bestimmter Wert der Erreichbarkeit des Helpdesks in das ERLANG- C-Verfahren eingegeben werden. Die Anforderungen an die Erreichbarkeit werden häufig in entsprechenden Vertragsdokumenten zwischen dem Unternehmen, das den User Helpdesk anbietet, und einem entsprechenden Kundenunternehmen festgelegt. Im Schritt 481 wird somit die Anzahl der Mitarbeiter berechnet, die notwendig sind, um den vertraglich festgelegten Erreichbarkeitswert zur Abdeckung einer Vorhersage und erwarteten Arbeitslast, beispielsweise für die kommende Woche, anzubieten.
Mit Bezug auf die Schritte 487, 489 und 491 wird als Nächstes ein verbessertes Personalbedarf-Berechnungsverfahren beschrieben.
Eine genaue Vorhersageberechnung des Personals, das benötigt wird, um alle Dienste ein ganzes Jahr lang oder über einen ähnlichen Zeitraum wie zum Beispiel sechs Monate oder drei Monate oder auch nur einen Monat abzudecken, ist für jedes Unternehmen äußerst wichtig, wenn es die Dienste eines Callcenters oder eines beliebigen User Helpdesks anbietet. Das erfindungsgemäße Konzept umfasst einerseits die Erzeugung von generischen mathematischen Ausdrücken für die Bedienzeit, die notwendig ist, um das Gesamtvolumen eingehender Anrufe zu beantworten, und andererseits die Bildung eines generischen mathematischen Ausdrucks für eine Gesamtzeit, die von dem Unternehmen, das das Callcenter betreibt, oder dem Unternehmen, das den User Helpdesk anbietet, angeboten wird, um diese Anrufe zu beantworten und die Erreichbarkeit gemäß der in einem entsprechenden Unternehmensvertrag getroffenen Vereinbarung zu gewährleisten. Dann werden diese generischen Ausdrücke gemäß der Erfindung gleichgesetzt, was eine Gleichung ergibt. Diese Gleichung wird nun für die Variable gelöst, die die Anzahl der erforderlichen Mitarbeiter angibt.
Genauer gesagt, der von dem Gesamtvolumen der eingehenden Anrufe geforderte Zeitraum ist somit wie folgt:

T-demanded = C-incom * t-serv-call * learn(t90) * Err (1)

wobei:
C-incom das Anrufvolumen in Bezug auf einen festen Bezugszeitraum wie zum Beispiel einen Monat darstellt. Dieser Zeitraum wird hier auch als T-ref oder tb bezeichnet,
t-ser-call die durchschnittliche Bedienzeit pro Anruf darstellt, die - bei Nichtvorhandensein von ausgefeilteren Strategien - als ein Mittelwert der Bedienzeit am Frontdesk und am Backdesk vorgesehen werden kann;
learn (t90) eine bestimmte Funktion ist, die erfindungsgemäß vorgeschlagen wird, um die Auswirkung von dazu gewonnenen Kenntnissen abzudecken, bei denen der wesentliche Parameter der Zeitraum t90 ist, der als durchschnittlicher Zeitraum festgelegt wird, welcher notwendig ist, um einem durchschnittlich qualifizierten Backdesk-Mitarbeiter 90% der jeweiligen Sachkenntnis beizubringen, die für seine jeweilige Aufgabe notwendig ist.
In ähnlicher Form wird der generische Ausdruck für die Gesamtzeit T-offered, die von dem UHD-Unternehmen für die Beantwortung der Anrufe angeboten wird, wie folgt festgelegt:

t-offered = MA * T-ref * Ab(S, K, U)/100 . Anm(FD, BD) (2)

wobei MA die Anzahl der benötigten Mitarbeiter innerhalb des gegebenen Bezugszeitraums T-ref ist,
T-ref der Bezugszeitraum ist, in dem die Anzahl der eingehenden Anrufe im Ausdruck (1) eingegangen ist,
Ab(S, K, U) einen normalisierten Faktor darstellt, der die durchschnittliche physische Anwesenheit von Mitarbeiten in Abhängigkeit von Schulungskursen, Krankheit und Urlaub widerspiegelt;
Anm(FD, BD) ebenfalls ein normalisierter Faktor ist, der die Leistungsfähigkeit des Service am Frontdesk (FD) und am Backdesk (BD) bei der Beantwortung von Anrufen widerspiegelt. Der Anm- Faktor wird vorgesehen, um ein betriebliches Potenzial der Erhöhung der Erreichbarkeit für den Kunden widerzuspiegeln, ohne die Anzahl der eingesetzten Mitarbeiter zu erhöhen. Mit diesem Faktor lassen sich somit zum Beispiel ein unternehmensspezifischer Verhaltenscodex am Telefon, der einen Katalog von bestimmten Regeln zur Begrüßung eines Kunden usw. umfasst, oder technische Faktoren, die die Schnelligkeit widerspiegeln, mit der ein Kunde vom Frontdesk zu einem entsprechenden Backdesk-Mitarbeiter durchgestellt wird, oder andere geschäftsspezifische Unterstützungsinstrumente modellieren.
Die grundlegende Gleichung, in der die beiden generischen Ausdrücke (1) und (2) gleichgesetzt werden, ist somit wie folgt:

MA = (C-incom * t-serv-call * learn(t90) * Err)/(T-ref * Ab(S, K, U)/100 . Anm(FD, BD)) (3)
Als Nächstes wird eine beispielhafte Einstellung von Parametern, begleitet von Beispielwerten und der erforderlichen Dimension, aufgeführt. Einige weitere Parameter werden in diesem beispielhaften Zusammenhang beschrieben:
Anzahl der eingehenden Anrufe innerhalb T-ref: Cincom = 300 Anfängliche (maximale) Bedienzeit pro Anruf -min. tmax = 15 Vertraglich festgelegte Erreichbarkeit - %: Err = 95
T-ref für die Anzahl der eingehenden Anrufe, -hours: tb = 8
Krankheit - durchschnittliche Werte - - %: K = 5
Schulungskurse - %: S = 5
Urlaub - %: U = 10

Leistungsfähigkeit bei der Bedienung von Anrufen,
Frontdesk - %: Efd = 85
Leistungsfähigkeit bei der Bedienung von Anrufen, Backdesk - %: Ebd = 20

Anteil der Frontdesk-Mitarbeiter - %: Mfd = 75
Zeit, die für den Erwerb von 90% der für den Helpdesk erforderlichen Sachkenntnis notwendig ist,
Zeiteinheit, z. B. Tage: t90hd = 365
Zeit, die für den Erwerb von 90% der seitens des Benutzers erforderlichen Sachkenntnis notwendig ist,
Zeiteinheit, z. B. Tage: t90u = 730

Max. erwartete Zeitersparnis bei t90hd -min. thd = 4
Max. erwartete Zeitersparnis bei t90u -min. tu = 1.
Bei der Aufnahme von Lerneffekten entweder auf Seiten des Helpdesks oder auf Seiten des Benutzers wird davon ausgegangen, dass eine Exponentialfunktion mit einem negativen reziproken Argument nützlich ist, um die Realität widerzuspiegeln. Somit wird davon ausgegangen, dass ein Anfangswert t-max zur Bedienung eines Anrufs notwendig ist. Hier kommt ein Beispielwert von tmax = 15 Minuten zur Anwendung.
Die Bezugszeit tb oder T-ref zur Messung der Anzahl der eingehenden Anrufe fließt hier mit 8 Stunden, d. h. einem regulären Arbeitstag, ein.
Alle Werte, die verwendet werden, um die Abwesenheit von Mitarbeitern widerzuspiegeln, sind Prozentwerte bezogen auf die gesamte Arbeitszeit: K = 5%, S = 5%, U = 10%.
Die Effizienzfaktoren für die Bedienung von Anrufen entweder am Frontdesk oder am Backdesk spiegeln den Anteil der Arbeitszeit wider, während dessen die jeweiligen Mitarbeiter tatsächlich mit der Beantwortung von eingehenden Anrufen beschäftigt sind, d. h. mit dem Kunden sprechen. Als Beispielwert für den Frontdesk werden 85% angenommen, wohingegen als Beispielwert für den Backdesk 20% angenommen werden. Der niedrige Wert für den Backdesk im Verhältnis zum Frontdesk wird für realistisch erachtet, da die Arbeit am Backdesk häufig einen hohen zusätzlichen Arbeitsaufwand für die Nachbearbeitung von eingehenden Anrufen und die Vorbereitung von künftigen Anrufen erfordert. Außerdem sollte bei der Einstellung der Parameter für EFD und EBD zusätzlich berücksichtigt werden, dass ein Backdesk- Mitarbeiter fast immer freie Zeiten hat, die durch Abweichungen von der gleichmäßigen Verteilung der eingehenden Anrufe über den Tag gesehen und aufgrund der Tatsache entstehen, dass ein Backdesk-Mitarbeiter in den meisten Fällen einen Teil seiner Zeit mit Arbeit beschäftigt ist, die sich aus verschiedenen Aufgaben oder durch die Vorbereitung auf eine bestimmte Arbeit, die für die Bearbeitung von außergewöhnlichen Fällen notwendig ist, ergibt.
Der Anteil
Frontdesk-Mitarbeiter/Gesamtpersonal wird mit Mfd = 75% angenommen, woraus sich ergibt, dass 25% der Mitarbeiter im Backdesk-Bereich arbeiten.
Außerdem wird davon ausgegangen, dass ein Beispielwert von 365 Tagen den Zeitraum darstellt, der für einen unerfahrenen Helpdesk-Mitarbeiter notwendig ist, um 90% des eigentlichen Kenntnisstandes für den Backdesk zu erwerben, t90hd = 365 Tage.
Es wird angenommen, dass dasselbe entsprechend für die Benutzerseite gilt. Ausgehend von einer gewöhnlichen Situation, die zeigt, dass der normale Benutzer kein Experte in dem Programm ist, das der User Helpdesk unterstützt, wird angenommen, dass der entsprechende Zeitraum t90u doppelt so groß ist wie t90hd; d. h. t90u = 730 Tage.
Außerdem wird angenommen, dass die maximale Zeitersparnis, die durch die Einführung von t90hd erwartet werden kann, thd 4 Minuten pro Anruf beträgt. Eine entsprechende Annahme für den Benutzer führt zu tu = 1 Minute.
Als Nächstes werden die Auswirkungen der dazu gewonnenen Kenntnisse auf Seiten des Benutzers und auf Seiten des Helpdesks mit Bezug auf ihren mathematischen Gestaltungsansatz entsprechend einer erfindungsgemäßen Ausführungsform ausführlicher beschrieben.
Wie vorstehend erwähnt wurde, kann davon ausgegangen werden, dass die Exponentialfunktion, die mit einem negativen reziproken Exponenten angewendet wird, realistische Ergebnisse liefert. Somit kann die Bedienzeit t-serv-call, die zur Bedienung eines einzigen Anrufs notwendig ist, durch den folgenden Ausdruck dargestellt werden:
Im Allgemeinen fördern Schulungskurse Kenntnisse und Erfahrungen, die der Mitarbeiter bereits hat. In Fällen, in denen ein Schulungskurs durchgeführt wird, der einem Mitarbeiter tatsächlich neue Möglichkeiten eröffnet, Benutzerfragen mit einer deutlichen Zeitersparnis zu beantworten, wirkt sich dieser Schulungskurs auf die durchschnittliche Anruf-Beantwortungszeit mit einer Art von Schrittüberlagerung aus, wobei der Schritt zu dem Zeitpunkt, zu dem der Schulungskurs von dem jeweiligen Mitarbeiter abgeschlossen wurde und sich somit in der gewünschten Effizienzsteigerung bei der täglichen Arbeit niederschlägt, ein Schritt zurück ist. Der folgende Algorithmus spiegelt dieses Verhalten wider:

wobei tux der Zeitraum ist, innerhalb dessen der Schulungskurs beendet wird, und wobei die erwartete Zeitersparnis td 1,5 Minuten beträgt. tux wird beispielsweise auf 200 gesetzt, was bedeutet, dass der Schulungskurs am 200. Tag eines Jahres, also an irgendeinem Tag im Monat Juli, beendet wird.
Dieser Lösungsansatz kann so erweitert werden, dass er sogar mehr als nur einen Schulungskurs abdeckt. Zum Beispiel kann die Anzahl von drei Schulungskursen dargestellt werden durch:
td = (0,7 1 0,5) ^T
tux = (100 150 200) ^T;
wobei transponierte Vektoren für Argumente für die Summe verwendet werden. Die Gleichung (6) wird deshalb wie folgt angegeben:
Aus diesem Algorithmus ergibt sich die grafische Darstellung von Fig. 6: Es ist zu sehen, dass die durchschnittliche Bedienzeit T-serv-call insgesamt zurückgeht. Der Rückgang hat zwei Gründe:
Erstens erfolgt er schrittweise aufgrund der Schulungskurse, die das Personal absolviert, und zweitens ist es ein stetiger Rückgang aufgrund der sich ständig erweiternden Kenntnisse und Fähigkeiten des Personals und auch des Kundenpersonals. Es sei hinzugefügt, dass die Hilfsvariable "i", die in den Fig. 6 und 7 gezeigt ist, nur aus programmtechnischen Gründen eingeführt wird. Diese unabhängige Variable i reicht von 0 bis 3000, was i/10 gleich 0 bis 300 entspricht. Ein Schritt von i/10 entspricht einem Zeitintervall von 1 Tag. Folglich geben die senkrechten Linien in Fig. 6 eine Zeitdauer von 30 Tagen an, d. h. ungefähr ein Intervall von einem Monat. In Fig. 7 ist dies ein Intervall von einem halben Monat. Somit zeigt Fig. 6 einen Zeitraum von 300 Tagen, in dem die durchschnittliche Bedienzeit von Anrufen um etwa 50% zurückgeht.
Die folgende "Helpdesk-Formel" stellt einen beispielhaften Algorithmus dar, der die oben beschriebenen Auswirkungen realisiert, wobei Cin = Cincom, tm = t-max und E = Err.

wobei tdj die erwartete Zeitersparnis durch einen jeden - Schulungskurs j darstellt.
Das Ergebnis der Helpdesk-Formel (7) muss gerundet werden, damit es einen ganzzahligen Wert für die Anzahl der benötigten Mitarbeiter ergibt.
Fig. 7 stellt die erforderliche Personalentwicklung über einen Zeitraum von 300 Zeiteinheiten mit einer Zunahme der Leistungsfähigkeit allein aufgrund von Schulungskursen dar. Die Zahl der Mitarbeiter, die benötigt werden, um ein gleichbleibendes Anrufvolumen abzudecken, ist rückläufig. Die rückläufigen Schritte werden im Wesentlichen durch 5 Schulungskurse herbeigeführt, die das Personal besucht.
Der von der vorstehenden Gleichung (7) dargestellte Algorithmus geht von einer gleichmäßigen Verteilung der eingehenden Anrufe aus. Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Algorithmen der vorliegenden Erfindung wird eine Erweiterung vorgeschlagen und hier offen gelegt, um die Spitzen in der tatsächlichen Verteilung der Arbeitslast über den Tag oder Spitzen der Verteilung der eingehenden Anrufe widerzuspiegeln. Eine Spitze ist durch ihre Dauer gekennzeichnet, d. h. ihre Länge und ihre Höhe oder anders ausgedrückt ihre Amplitude.
Einer der vorhergehenden Ausdrücke (5), (6) oder (7) kann nun angewendet werden, um das zur Abdeckung einer Spitze notwendige zusätzliche Personal zu stellen. Die Amplitude der Spitze stellt die zusätzliche Zahl der eingehenden Anrufe dar. Die Länge der Spitze wird durch die entsprechende Bezugszeit T-ref dargestellt, die in der Darstellung des Algorithmus als tb gezeigt ist.
Indem man eine der obigen Formeln nacheinander anwendet, erhält man also für jede Spitze getrennt das zusätzlich erforderliche Personal.
In der vorstehenden Beschreibung wurde die Erfindung mit Bezug auf eine bestimmte beispielhafte Ausführungsform offen gelegt. Es dürfte jedoch offensichtlich sein, dass verschiedene Ab- und Veränderungen an ihr vorgenommen werden können, ohne vom umfassenderen Wesen und Umfang der Erfindung abzuweichen, die in den beigefügten Ansprüchen dargelegt ist. Die Beschreibung und die Zeichnungen sind folglich nicht als Einschränkung, sondern als der Veranschaulichung dienend zu verstehen.
Es sei erwähnt, dass die vorstehend offen gelegten erfindungsgemäßen Konzepte in Personaleinsatzplanungs-Werkzeuge eingebunden werden können, die die Planung von mehreren Arbeitsschichten beinhalten. Insbesondere sollte die Möglichkeit aufgenommen werden, eine ständig wiederkehrende Spitze in der Arbeitslast abzudecken, indem die Mitarbeiter von zwei direkt aufeinanderfolgenden Arbeitsschichten überlappend eingesetzt werden.
Außerdem können die erfindungsgemäßen Verfahren auch auf verteilte, vernetzte Callcenter- oder Helpdesk-Konfigurationen angewendet werden, da sie meistens ohne menschliches Zutun, das während den Schritten der Erfassung, Speicherung und Auswertung notwendig ist, ausgeführt werden können. Die erfindungsgemäßen Konzepte können problemlos so erweitert werden, dass sie eine automatische Ausgabe einer Anforderung für mehr Personal beinhalten, das vorübergehend gebraucht wird, um eine Lücke zwischen dem aktuell benötigten und dem aktuell vorhandenen Personal zu schließen. Die Ausgabe kann beispielsweise erzeugt werden, wenn das Backdesk-Personal zuviel Arbeit hat und der Anrufzähler für die eingehenden Anrufe feststellt, dass es viele eingehende Anrufe gibt, die nicht schnell genug bedient werden können. Somit kann automatisch eine Anforderung an eine Vielzahl von Backdesk-Mitarbeitern, die gerade nicht arbeiten, in Form von einer E-Mail-Nachricht, einem Telefonanruf oder einer Kurznachricht mittels mobiler Kommunikation gestellt werden, um einige weitere Mitarbeiter darüber zu informieren, dass sie die Lücke schnell schließen müssen.
Die vorliegende Erfindung kann in Hardware, Software oder einer Kombination aus Hard- und Software realisiert werden. Ein Vorhersage-Werkzeug gemäß der vorliegenden Erfindung kann zentral in einem Rechnersystem oder in verteilter Form realisiert werden, bei der verschiedene Elemente über mehrere untereinander verbundene Rechnersysteme verteilt sind. Jede beliebige Art eines Rechnersystems oder einer anderen Vorrichtung, die zur Durchführung der hier beschriebenen Verfahren ausgelegt ist, ist geeignet. Eine typische Kombination aus Hardware und Software könnte ein Universalrechnersystem mit einem Rechnerprogramm sein, das, wenn es geladen und ausgeführt wird, das Rechnersystem so steuert, dass es die hier beschriebenen Verfahren durchführt.
Außerdem kann es in einem Telefonkommunikationsnetzwerk realisiert werden, das über eine Vielzahl von Endbenutzern zugeordneten Telefoneinheiten sowie eine programmierbare Server- Telefoneinheit verfügt, in der ein Rechnerprogramm zur Erfassung und Speicherung Von statistischen Daten über eingehende Anrufe ausgeführt wird. Dann kann der Schritt der Datenauswertung außerhalb der Server-Einheit über eine entsprechende Leseschnittstelle durchgeführt werden.
Die vorliegende Erfindung kann auch in ein Rechnerprogrammprodukt eingebettet werden, das alle Funktionen umfasst, die die Ausführung der hier beschriebenen Verfahren ermöglichen, und das - wenn es in ein Rechnersystem geladen wird - diese Verfahren durchführen kann.
Rechnerprogrammmittel oder Rechnerprogramm im vorliegenden Zusammenhang bedeuten jeden beliebigen Ausdruck, in jeder beliebigen Sprache, in jedem beliebigen Code oder in jeder beliebigen Notation, eines Satzes von Befehlen, die dafür vorgesehen sind, ein System, das Daten verarbeiten kann, zur Ausführung einer bestimmten Funktion entweder direkt oder nach einem oder beiden der folgenden Schritte zu veranlassen:

a) der Umsetzung in eine andere Sprache, in einen anderen Code oder in eine andere Notation;
b) der Reproduktion in einer anderen materiellen Form.

Claims

1. Rechnergestütztes Verfahren zur Abwicklung einer geforderten Arbeitlast in einer Geschäftsumgebung, in der die Arbeitslast in Abhängigkeit von Tageszeit und Wochentag unterschiedlich ist und mit einer veränderlichen Anzahl von angebotenen Ressourcen (12, 14) abgewickelt werden muss, wobei es sich bei den Ressourcen im Einzelnen um Rechnereinheiten, Telefonanlagen und Personal handelt, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst:
Erzeugen einer Arbeitslastvorhersage anhand von historischen Arbeitslastdaten (20) in einem Arbeitslastberechnungsmodell, wobei das Verfahren durch die folgenden Schritte gekennzeichnet ist:

a) Berechnen (430, 470) von mindestens einer Modellkomponente (25) einer Vielzahl von Komponenten, die die Arbeitslast in einem vorher festgelegten zukünftigen Zeitintervall bilden, anhand von historischen Komponentendaten in Verbindung mit derselben Tageszeit und demselben Wochentag einer Vielzahl von Wochen,

b) Berechnen eines ersten Analyseergebnisses (24) auf der Grundlage einer ersten Vielzahl von historischen Komponentendaten, die einen früheren Zeitraum in der Vergangenheit (time1) abdecken,

c) Berechnen eines zweiten Analyseergebnisses (26) auf der Grundlage einer zweiten Vielzahl von historischen Komponentendaten, die einen späteren Zeitraum in der Vergangenheit (time2) abdecken,

d) Verknüpfen des ersten Ergebnisses (24) und des zweiten Ergebnisses (26), um einen entsprechenden verknüpfen Arbeitslast-Vorhersagewert (25) zu erzeugen, und

e) Optimieren des verknüpften Wertes durch Veränderung (425, 465) der Dauer des späteren Zeitraums in der Vergangenheit.

2. Verfahren nach Anspruch 1, das des Weiteren die Schritte der wiederholten Speicherung (330) der aktuellen Arbeitslastdaten und der wiederholten Aktualisierung (310, 320, 330, 340, 350) von Arbeitslast-Vorhersagewerten umfasst, indem die aktuellen Daten in die Berechnung der zukünftigen Arbeitslast aufgenommen werden.

3. Verfahren nach Anspruch 1, das des Weiteren den folgenden Schritt umfasst:

a) Erzeugen (440) eines Heute/Vergangenheit-Teils, bei dem tagesaktuelle reale Arbeitslastdaten ins Verhältnis zu entsprechenden historischen Daten gesetzt werden, die als Durchschnitt über einen vorher festgelegten historischen Zeitabschnitt genommen werden, und

b) Multiplizieren der Vorhersagewerte mit dem Heute/Vergangenheit-Teil, um entsprechende zukünftige Heute-Arbeitslastdaten zu erhalten.

4. Verfahren nach Anspruch 1, das des Weiteren den folgenden Schritt umfasst:
Berechnen einer Menge von Ressourcen (12, 14), die benötigt wird, um einen vorhergesagten Arbeitslastwert (25) abzudecken, indem generische Ausdrücke für

a) die Ressourcen, die zur Bedienung der vorhergesagten Arbeitslast gefordert werden, und

b) die Ressourcen, die zur Handhabung der Arbeitslast angeboten werden

gleichgesetzt werden.

5. Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch, bei dem die Ressourcen Personal und Einheiten sind, die benötigt werden, um eingehende Anrufe in einem Callcenter abzuwickeln.

6. Verfahren nach Anspruch 4, bei dem die Ressourcen Personal und Einheiten sind, die benötigt werden, um eingehende Anrufe in einem Benutzer-Helpdesk abzuwickeln.

7. Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, das des Weiteren den folgenden Schritt umfasst:
Wiederholtes Erfassen (310, 320) von statistischen Daten über aktuelle Anrufe von einer Vielzahl von entsprechenden Kommunikationseinheiten (14), die für die Mitarbeiter bereitgestellt werden,
Speichern (330) der statistischen Daten über die Anrufe in einer Datenbank,
Auswerten (340, 350) der Daten zu Vorhersagezwecken.

8. Verfahren nach Anspruch 1, das des Weiteren den folgenden Schritt umfasst:
Ausschließen von Ausreißerdaten (22) in den historischen Arbeitslastdaten, die außerhalb vorher festgelegter Toleranzgrenzen (27, 29) liegen, aus der Regressionsanalyse.

9. Verfahren nach Anspruch 1, das des Weiteren den folgenden Schritt umfasst:
Einbeziehen (435) von vorhersehbaren Ereignissen in die Berechnung der Arbeitslast-Vorhersage, wobei die Ereignisse der Grund für zusätzliche Schwankungen sind, die die vorhergesagte Arbeitslast überlagern.

10. Verfahren nach Anspruch 4, das des Weiteren den folgenden Schritt umfasst:
Aufnehmen eines Modellparameters in einen mathematischen Arbeitslast-Vorhersagealgorithmus, der die Auswirkungen einer Leistungssteigerung des Personals aufgrund von Schulungen bei der Bedienung von eingehenden Anrufen simuliert.

11. Verfahren nach Anspruch 4, das des Weiteren den folgenden Schritt umfasst:
Aufnehmen eines Modellparameters in einen mathematischen Arbeitslast-Vorhersagealgorithmus, der die tatsächliche Verfügbarkeit eines Mitarbeiters zur Bedienung von eingehenden Anrufen widerspiegelt.

12. Verfahren nach Anspruch 4, das des Weiteren den folgenden Schritt umfasst:
Aufnehmen eines Modellparameters in einen mathematischen Arbeitslast-Vorhersagealgorithmus, der die Länge und die Amplitude von Spitzen außerhalb der gleichmäßigen Verteilung im Rahmen der täglichen Arbeitslastverteilung widerspiegelt.

13. Rechnersystem, das über Mittel zur Durchführung der Schritte eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 12 verfügt.

14. Rechnersystem zur Ausführung in einem Datenverarbeitungssystem, das Rechnerprogrammcode-Teile umfasst, um entsprechende Schritte des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 12 durchzuführen, wenn die Rechnerprogrammcode-Teile auf einem Rechner ausgeführt werden.

15. Rechnerprogrammprodukt, das auf einem von einem Rechner verwendbaren Datenträger gespeichert wird und ein rechnerlesbares Programmmittel umfasst, um einen Rechner zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 12 zu veranlassen, wenn das Rechnerprogrammprodukt auf einem Rechner ausgeführt wird.

16. Telefonkommunikationsnetzwerk, das über eine Vielzahl von Endbenutzern zugeordneten Telefoneinheiten sowie eine programmierbare Server-Einheit verfügt, in der ein Rechnerprogramm zur Durchführung des Datenerfassungsschritts (310, 320) nach Anspruch 7 ausgeführt wird.