СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ ПОКАЗАТЕЛЯМИ КАЧЕСТВА УСЛУГ

УДК 311: 658.5: 519.2

DOI: 10.22412/1993-7768-10-4-4

 

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ ПОКАЗАТЕЛЯМИ КАЧЕСТВА УСЛУГ

Лавренченко Сергей Александрович*, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры организации
бизнес-процессов в сфере туризма и сервиса, Институт туризма и сервиса (г. Люберцы),
lawrencenko@hotmail.com,

Згонник Людмила Владимировна*, доктор экономических наук,
профессор и заведующая кафедрой организации бизнес-процессов в сфере туризма и сервиса, Институт
туризма и сервиса (г. Люберцы), mila.zgonnik1@yandex.ru,

Гладская Инна Георгиевна*, директор Института туризма и сервиса (г. Люберцы), gladskaia@mail.ru,
*ФГБОУ ВО «Российский государственный университет туризма и сервиса», Москва, Российская Федерация

Цель научно-практической работы – сократить разрыв между теорией массового обслуживания и теорией управления качеством, с одной стороны, и их отстающими практическими воплощениями – с другой. В работе развиваются и демонстрируются статистические подходы к менеджменту в сервисе, основанные на использовании нормального и экспоненциального распределений вероятностей в сервисных моделях. Эти походы демонстрируются на примерах ресторанов быстрого обслуживания или фастфудов и многофункциональных центров обслуживания населения (МФЦ). Предлагается соответствующее программное обеспечение на языке Паскаль, применение которого демонстрируется на конкретных примерах. В частности, предлагается метод для установки максимального предела времени ожидания сервиса в очереди, которое интерпретируется в статистических терминах как безотказный (по уровню) квантиль времени ожидания. При заданном среднем времени ожидания приводися формула для установки максимального предела времени ожидания с учетом допустимого процента клиентов, которым придется ждать дольше того установленного максимального времени. Эта формула выражается словами следующим образом: максимальный предел времени ожидания равен среднему времени ожидания, умноженному на модуль натурального логарифма величины F уровня отказов, т.е. доли клиентов, которым придется ждать дольше, чем время, объявленное менеджером максимальным временем ожидания, другими словами, F = 100% – процент отказов. В целях рекламирования эффективности менеджер заинтересован в установлении минимально допустимого максимального предела времени ожидания, который соответствует максимально допустимому уровню отказов F . Предложено программное обеспечение для вычисления максимального предела времени ожидания. Попутно получен любопытный результат, состоящий в том, что в любой очереди 37% клиентов ждут сервиса дольше, чем среднее время ожидания, и 39% клиентов ждут меньше половины среднего времени ожидания. Резюмируя, главным нормативным временным показателем в сервисе является среднее время ожидания в очереди. Этот показатель равен отношению двух показателей: максимальный предел времени ожидания / модуль натурального логарифма доли отказов в общем числе клиентов, т.е. доли клиентов, ждущих дольше времени, объявленного максимальным временем ожидания.

Ключевые слова: управление качеством, теория массового обслуживания, время ожидания в очереди, экспоненциальное распределение, многофункциональные центры госуслуг, рестораны быстрого обслуживания, нормальное распределение

Литература
1. Лавренченко С.А. Метод интегрирования по частям / Лекции по интегральному исчислению. URL:
http://www.lawrencenko.ru/files/calc2-l5-lawrencenko.pdf (дата обращения: 19.03.2016).
2. Лавренченко С.А., Дуборкина И.А. Алгоритмы поиска эффективных логистических цепей (Lawrencenko
S., Duborkina I.A. Search algorithms for efficient logistics chains) // Препринт депонирован в
электронном архиве arXiv библиотеки Корнельского университета http://arxiv.org/. 09.04.2015. №
arXiv:1504.03170. 10 c. URL: http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1504/1504.03170.pdf (дата обращения:
19.03.2016).
3. Лавренченко С.А., Дуборкина И.А. Алгоритмы поиска эффективных логистических цепей сети про-
цесса для сферы сервиса // Сервис в России и за рубежом (электронный журнал). Т. 9. 2015. № 2 (58).
С. 37–48. DOI: 10.12737/11889. http://electronic-journal.rguts.ru/index.php?do=cat&category=2015_2
(дата обращения: 19.03.2016).
4. Левин Д.М. и др. Статистика для менеджеров с использованием Microsoft Excel / Левин Д.М., Стефан
Д., Кребиль Т.С., Беренсон М.Л. 4-е изд.: Пер. с англ. М.: «Вильямс», 2004. 1312 с. ISBN 5–8459–
0607–5. URL: https://books.google.ru/books?id=ei9DiMOiY5cC&pg (дата обращения: 19.03.2016).
5. Lisovskaya E., Moiseeva S. Study of the Queuing Systems M|GI|N|. Information Technologies
and Mathematical Modelling – Queueing Theory and Applications / 14th International Scientific Conference, ITMM 2015,
named after A.F. Terpugov, Anzhero-Sudzhensk, Russia, November 18–22, 2015, Proceedings /
Communications in Computer and Information Science. V. 564. P. 175–184 / Eds. A. Dudin, A. Nazarov,
R. Yakupov. – Basel: Springer, 2015. 433 с. ISBN 978-3-319-25860-7.
http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-25861-4_15 (дата
обращения: 19.03.2016).
6. Montgomery D.C. Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition). Hoboken, NJ, USA:
Wiley, 2013. – 766 с. ISBN: 978-1-118-14681-1.
7. Stewart J. Calculus (8th edition). Pacific Grove, California, USA: Brooks Cole, 2015. ISBN:
9781305271760.