ARENA를 이용한 은행창구 직원 및 ATM기기의 최적운영 방안 - G은행을 중심으로

Abstract

일반적으로 고객들이 서비스를 제공받기 위해서 기다리고 있는 경우, 이 행렬을 대기행렬이라 하며, 이러한 대기행렬이 발생하는 이유는 서비스 제공자의 수가 서비스를 원하는 사람의 수에 비하여 부족하기 때문이다. 우리들이 일상생활에서 볼 수 있는 대기행렬의 예를 들어 보면 택시를 기다리는 손님들, 고속도로 톨게이트 앞에 기다리고 있는 차량들, 은행창구에 대기 중인 고객 등을 들 수 있다 그 중 은행에서 발생하는 대기행렬로 인한 장시간 기다림은 이미 고착화되어 많은 문제점이 제기되어 왔다. 현재 은행 창구 이용률이 계속 증가하고 있기 때문에 고객들의 장시간 대기는 더욱 심각한 문제가 되고 있으며, 이에 따라 고객의 대기행렬에 대한 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 연구는 C대학교 교내에 위치한 G은행을 대상으로 은행창구 직원 및 ATM기기별 이용률, 평균대기시간 등에 대해 시뮬레이션을 실시하고, 이를 통해 고객의 대기시간에 대한 적절한 직원수와 ATM기기수 등에 대한 효율적인 운영방안을 도출해 보고자 하며, 도출된 운영방안에 대한 고객의 설문조사를 통해 그 타당성을 입증하고자 한다. 현실적으로 대학교 교내에 위치한 은행창구 및 ATM기기를 이용하는 고객은 각 대학, 학기중 및 방학에 따라 다르기 때문에 고객이 서비스를 받는 이용시간 또한 정확히 도출하기가 어려운 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 특히 이용 빈도가 높은 학기중에 운영 중인 은행창구 및 ATM기기를 대상으로 주간 및 야간의 고객이용 현황을 각각 조사하였고, 이를 분석하여 최적 운영방안 마련하였다|In general, the situation that customers are waiting for receiving their services is often occurred in most of service fields such as the guests waiting for a taxi, the vehicles waiting in front of highway toll gate, bank tellers and ATM waiting for customers. This is because the queue number of service providers is less than the number of customers who want to receive their services. If this situation is occurred in real-life field, most of the customers will leave from the waiting line and the competitiveness of service providers will be decreased. Especially, the service level of a bank is considered as a very important competitiveness. Most of banks, therefore, are trying to various efforts so that their competitiveness should be increased. As one of these efforts, in this paper, we propose a simulation model to determine an appropriate tellers and ATM numbers in a bank. ARENA developed by Rockwell Software, Inc. is used for the simulation model. As a measure of performance, the average rate of utilization of bank tellers and ATM, and the average waiting time of customers are used for comparing current situation of the bank with the improved methods produced by simulation. First, two types of data (arrival time and customer service time in ATMs and bank tellers) are taken from real field. Secondly, appropriate probability distribution functions are obtained using Input Analyzer of ARENA and they are then used in the simulation model. Various alternatives for improving the current situation of bank are suggested and analyzed. Finally, we propose an effective operation plan to keep a balance between bank service level and the waiting line of customer. Keywords: ARENA, simulation, bank teller, ATM, customer service level, queue line