Erlang
Contenido
- 1.1 Simulación
- 2 Erlang
Simulación
Nos sirve para realizar Staffing, o sea saber cuantos agentes necesito en mi Contact center para atender llamadas, también es interesante para realizar ForeCasting estimando los volúmenes de crecimiento del Contact center saber cuantos agentes voy a necesitar para llegar a las métricas de Nivel de servicio o abandono deseadas.
Erlang
En estadística, la Distribución Erlang, es una distribución de probabilidad continua con dos parámetros 


La distribución Erlang es el equivalente de la distribución gamma con el parámetro 



Propiedades
Su esperanza viene dada por:
E(X) = k/λ
Su varianza viene dada por:
V(X) = k/λ²
La función generadora de momentos responde a la expresión:
(1 - t/λ)⁻ᵏ
Erlang C
Asume que los clientes tienen paciencia infinita o sea no hay abandonos. Si existen abandonos entonces usamos Erlang A. Evalúa nivel de servicio, probabilidad de espera y tiempo medio de espera (Espera) de un sistema de colas. Considerando el modelo clásico M/M/c, Proceso de Poisson, tiempo de llamada exponencial y sin abandonos. Con capacidad de cola infinita o fija. λ la cantidad de llamadas 1/μ el tiempo medio de espera, entonces las carga es ρ=λ/μ.
Medidas de Performance
Nivel de Servicio (SL): Cantidad de clientes que esperaron igual o menos que el tiempo medio de espera aceptable t
SL(y,t )=𝔼[X (y,t )]/𝔼[A]Donde y es el número de agentes X(y,t) es el número de clientes que esperaron al menos t es función de y y t, A es el total de clientes, y 𝔼 el valor esperado estadístico.
Probabilidad de espera: Probabilidad que un nuevo cliente entre a esperar a la cola.
Tiempo medio de espera de clientes.
Parámetros
Cantidad de Llamadas: La media de cantidad de llamadas por medida de tiempo. Ejemplo: 5.7 clientes por minuto.
Tiempo medio de Hablado: Tiempo medio de llamada. Ejemplo: 2.5 minutos por cliente.
Nivel de Servicio esperado (Tiempo Espera máximo deseado): Es el valor del nivel de servicio Ejemplo: 20 segundos.
Tamaño de la Cola: Tamaño máximo de la cola. Cuando este full, los clientes no pueden ingresar. -1 para infinito.
Unidad a Desplegar el tiempo medio de espera: Es para la salida de resultados.
Rango de agentes: Permite evaluar medidas para múltiples agentes. Ejemplo: 5 y se evalúa para 10 agentes, entonces tendremos datos de entre 5 a 15 agentes.
Evaluar cantidad agentes: Para un número de agentes en particular.
Mínimo agentes para nivel de servicio %: Busca el mínimo de agentes requeridos para obtener un Nivel de servicio (SL) mayor o Igual que el target pedido. Ejemplo: 80 y el tiempo aceptable de espera a 20 segundos buscar la mínima cantidad de agentes necesarios para al menos tener un 80% de Nivel de servicio usando 20 segundos como espera máxima del Nivel de servicio.
Ejemplo:
Gráficas
1) Nivel de Servicio y Probabilidad de espera
La gráfica muestra la probabilidad que tiene un cliente en entrar en cola de espera así como es el comportamiento del Nivel de servicio para esas cantidades de agentes.
2) Espera
La gráfica muestra la media de espera de los clientes incluyendo abandonos y atendidos para esas cantidades de agentes. La unidad de tiempo es seleccionada antes de generar los resultados.
Erlang A
Extensión a Erlang C se agregan abandonos en las colas. La espera del cliente se modela como una distribución exponencial.
Evalúa Nivel de servicio, Probabilidad de espera, tasa de Abandono y tiempo medio de espera (Espera) de un sistema de colas. La diferencia con C es que incluye abandonos. Cada cliente tiene una paciencia con distribución exponencial random. Es un sistema de colas estables por el abandono.
La fórmula utilizada para el cálculo es la de aproximación, SLD basada en ecuaciones de difusión, se usa del paper de Garnett, Mandelbaum and Reiman (2002), la cola es infinita en capacidad.
Medidas de Performance
Nivel de servicio (SL): El ratio de clientes que esperaron t o menos para ser atendidos. :
SL1: Clientes que abandonaron, pero esperaron como máximo t son excluidos del cálculo (usado en el dashboard de campañas) SL1(y,t )=𝔼[X (y,t )] / 𝔼[A−G(y,t )]
SL2: Clientes que abandonaron, pero esperaron como máximo t son contados como OK SL2(y,t)=E[X(y,t)+G(y,t)] / E[A].
SLD: Aproximación basada en Diffusion equations. Fórmula del paper de Garnett, Mandelbaum and Reiman (2002).
SL1 ≤ SL2.
Para colas con alto tráfico usar SLD.
Probabilidad de espera: Probabilidad que un nuevo cliente entre a esperar a la cola.
Tasa de abandono: Proporción de clientes que cortaron sin tener respuesta.
Espera: Tiempo medio de espera de clientes (incluyendo abandonos y atendidos).
Parámetros
Cantidad de Llamadas: La media de cantidad de llamadas por medida de tiempo. Ejemplo: 5.7 clientes por minuto.
Tiempo medio de Hablado: Tiempo medio de llamada. Ejemplo: 2.5 minutos por cliente.
Tiempo medio de Espera: Duración media que un cliente está dispuesto a esperar. Ejemplo: 2.3 minutos por cliente.
Nivel de Servicio esperado(Tiempo Espera máximo deseado): Es el valor del nivel de servicio Ejemplo: 20 segundos.
Tamaño de la Cola: Tamaño máximo de la cola. Este número no puede ser mucho más grande que la carga (cantidad de llamadas x nivel medio de servicio) SLD toma en cuenta infinita.
Tipo de nivel de servicio: SL1, SL2, SLD.
Unidad tiempo de espera: Es la unidad a desplegar del tiempo de espera para la salida de resultados.
Rango de agentes: Permite evaluar medidas para múltiples agentes. Ejemplo: 5 y se evalúa para 10 agentes, entonces tendremos datos de entre 5 a 15 agentes.
Evaluar cantidad de agentes: Para un número de agentes en particular
Mínimo agentes para nivel de servicio %: Busca el mínimo de agentes requeridos para obtener un Nivel de servicio (SL) mayor o igual que el target pedido. Y =min{y:SL(y,t )≥T ,y∈ℕ}
Ejemplo: 80 y el tiempo aceptable de espera a 20 segundos buscar la mínima cantidad de agentes necesarios para al menos tener un 80% de Nivel de servicio usando 20 segundos como espera máxima del Nivel de servicio.