ה" ד"ר איציק בלילה קביעת תקן כ"א במערכות שירות בהתאם לנזק הנובע מזמני המתנה ד"ר איציק בלילה יואל לבמור, כפיר בכר המכללה האקדמית להנדסה, ירושלים תקציר חישוב תקני כ"א בד"כ מתבסס על גישת "חקר עבודה" אשר בוחנת את העומס על העובדים, את התפוקה והיעילות. גישה זו לבדה היא בעייתית ליישום במערכות שירות משום שכאשר התקינה מבוססת על חישוב התפוקה המרבית, אז נותר זמן מצומצם מאד לסטיות תקן בזמני הביצוע ובזמן הבין-מופעי. כתוצאה מכך עלולים להצטבר תורים ולקוחות ימתינו זמן רב בתור. תורת התורים אמנם משלימה את החסר בכך שבוחנת את מאפייני התור. אולם, המודלים הבסיסים של תורת התורים מתאימים ליישום רק כשמתקיימים עקרונות סטטיסטיים מסוימים שבד"כ אינם מתקיימים במערכות שירות. הפתרון הוא לכאורה לשלב מודל סימולציה. 1) מהו זמן ההמתנה הסביר? (2 (3 אף אחד מכלים אלו אינו עונה על השאלות: מהם הפרמטרים המשפיעים על תפיסת זמן המתנה בעיני הלקוח? כיצד ניתן לאמוד את הנזק האמיתי שנגרם לארגון כתוצאה מהמתנה ממושכת של לקוחות? את הנזק מנטישה ניתן לכמת, אבל האם ניתן לכמת את הנזק התדמיתי? זמן הסביר להמתנה" צריך להיבחן גם בעיני הלקוח וגם בעיני הארגון בהיבט הכלכלי. במחקר זה פותח מודל המקשר בין מאפייני מערכת השירות לבין סבירות של זמני המתנה וזאת כבסיס לקביעת תקן כוח-אדם. כוח אדם במערכות שירות. מודל זה משתלב עם "מודל בלילה" לקביעת תקני
רקע עלות העסקת כ"א היא בד"כ ההוצאה הגבוהה ביותר בארגונים ובחברות. על כן תהליך קביעת מספר העובדים (תקני כ"א) הנדרשים כדי לבצע מטלות מוגדרות הוא בעל חשיבות מכרעת להצלחתו של כל ארגון. מערכות שירות מאופייניות בתהליכי עבודה משתנים וזמני ביצוע בלתי יציבים. על כן קיים קושי רב לקבוע במדויק את תקני כ"א הנדרשים במערכות שירות. המודל שפותח בטכניון ע"י ד"ר בלילה (כותב מאמר זה) בהנחיית פרופ' י.גלעד, ופורסם בשם "מודל בלילה", עוסק בסוגיה זו (2004.(Balala המודל מאפשר לארגון לקבוע תקן כ"א על בסיס בחינת הכדאיות הכלכלית להוספת שרת (עובד המספק שירות כלשהוא), הן על בסיס התפוקה והן על בסיס צמצום הנזק הנובע מזמני המתנה של לקוחות. אחת המסקנות מיישום מודל "בלילה", הוא שקיים קושי לקבוע במדויק את עלות הנזק הנגרם לארגון כתוצאה מזמני המתנה. נזק זה תלוי במגוון מאפיינים של מערכת השירות, כמו למשל האם מדובר בשירות מונופוליסטי במהותו כמו שירותים של משרדי ממשלה, או שמדובר בשירות הפועל בתנאי תחרות אגרסיבית כמו סופרמרקט למשל. כדי לבחון מהו זמן המתנה "סביר", ומהם הפרמטרים המשפיעים על תפיסת זמן ההמתנה, בוצע לאחרונה מחקר נוסף ע"י יואל לבמור וכפיר בכר (בהנחיית ד"ר בלילה) מן המכללה האקדמית להנדסה בירושלים בחוג להנדסת תעשיה וניהול. המחקר בוצע במסגרת פרויקט "מהנדס". מאפייני המחקר במסגרת מחקר נבחנו מודלים הנדסיים שונים לתקינת כוח-אדם ונערכו סקרים וראיונות של לקוחות ומנהלים בארגונים המספקים שירותים שונים כמו בית חולים, בית משפט, סופרמרקט ועוד. במחקר אותרו הפרמטרים המשפיעים ביותר על "סבלנות" הלקוח להמתין בתור. לכל פרמטר פותחה נוסחה אשר מקשרת בין מאפייני מערכת השירות לבין סבירות של זמני המתנה. הנוסחאות חוברו למודל כוללני אחד אשר עשוי לשמש כבסיס לקביעת תקן כוח-אדם במגוון רחב של מערכות שירות במגזר השירותים ובחברות עסקיות. המודל שפותח נבחן על נתוני אמת, ונמצא שהמודל הינו ברמת אמינות גבוהה.
עלות הנזק הנגרם כתוצאה מזמני המתנה הנחת היסוד היא שהנזק הנגרם לארגון כתוצאה מהמתנה ממושכת של לקוח, מושפע ישירות מן הנזק הנגרם ללקוח עצמו. המודל המוצע, נבנה ממגוון פרמטרים אשר חלקם משפיעים על סבלנותו של הלקוח להמתין בתור (ראה טבלה 1 בהמשך) וחלקם משפיעים על רגישות הארגון לסבלנות זו (כגון: שירות מונופוליסטי, שרת שהוא מומחה ייחודי כמו רופא מומחה). כדי להעריך ולמצוא את משקל וערכי הפרמטרים נאספו נתונים מ- 11 ארגונים נותני שירות, כמו משרדי ממשלה, חברת אגד, מסעדה, בית חולים, סופרמרקט ועוד. בוצעו תצפיות וחולקו שאלונים למנהלי הארגונים וללקוחות הממתינים בתור במקומות אלו בעת שהמתינו ומיד בסיום קבלת שירות. הסקר וחלוקת השאלונים התבצעה רק כאשר הלקוחות המתינו זמן גבוה במיוחד. התרשים הבא ממחיש את התפיסה העקרונית של מודל עלות מול תועלת: מצד אחד קיימת עלות לשיפור השירות (ע"י תוספת משאבים) ומצד שני קיימת תועלת בצמצום זמני המתנה שגורמים לנזקים כלכליים ותדמיתיים. עלות מול תועלת בהקצאת משאבים במערכת שירות עם תורים
שלבי ביצוע המחקר שלב ראשון קביעת פרמטרים המשפיעים לאחר עיון במחקרים שונים בעולם והתייעצות עם מומחים שונים באקדמיה ובעולם העסקי, נערך מיון קפדני של פרמטרים העשויים להשפיע על הנזק הנגרם לארגון כתוצאה מזמני המתנה. הנתונים שנאספו נותחו על מנת לקבוע את ערכו ומשקלו של כל גורם המשפיע על סבלנות הלקוח. שלב שני פיתוח מדד לכל פרמטר עבור כל פרמטר, הממצאים תורגמו למודל או נוסחה המגדירה את חוסר סבלנות הלקוחות ורגישות הארגון לחוסר סבלנות זה. בהמשך נוסחה זו אמורה להשתלב במודל הכולל. שלב שלישי האם המידע הנדרש לקביעת ערך הפרמטר הוא נגיש? בחינת כל פרמטר במטרה לבדוק האם המידע הנדרש לקביעת ערכו (עפ"י הנוסחה שפותחה) נגיש וזמין לארגון, בקלות יחסית (כיוון שנדרש שיהיה קל להשתמש במודל ללא צורך בהשקעת משאבים ניכרת מבחינת הארגון). שלב רביעי איסוף נתונים ע"י סקרים בוצעו סקרים במגוון ארגונים נותני שירות ע"י מחקר מסוג "מחקר סקר". שלב חמישי פיתוח המודל לפי הנתונים שנאספו בסקרים ניתוח תוצאות השאלונים על מנת לקבוע אילו פרמטרים משפיעים על סבלנות הלקוח ובאיזה אופן. על בסיס הממצאים נבנה האלגוריתם הבוחן האם כדאי לארגון להוסיף או להוריד שרת, בהסתכלות כלכלית מנקודת מבט של הארגון נותן השירות. שלב שישי יישום ותיקוף המודל נבחנו תוצאות המודל עבור דוגמאות ממגוון ארגונים נותני שירות ונמצא שהמודל מתמודד היטב עם אותם מקרים בהם הוא נבחן.
קביעת פרמטרים משפיעים (שלב ראשון) תחילה נערכה חלוקה של הפרמטרים המשפיעים על סבלנות הלקוח, תוך אבחנה בין לבין פרמטרים הקשורים (או הארגון), פרמטרים של מאפייני מערכת השירות עצמה למאפייני הלקוח. פרמטרים של מאפייני השירות פרמטרים של הלקוח מין הלקוח דחיפות השירות הכנסה נטו של הלקוח מידת מונופול של נותן השירות השכלת הלקוח גמישות הביקוש גיל הלקוח איכות חוויית ההמתנה "נינוחות" הלקוח (*). קלות מעבר למתחרה מצב משפחתי (*) זמן המתנה מושווה (עובד, מובטל, סטאטוס תעסוקה (*) עלות השירות ביחס לחלופות גימלאי, עקרת בית, עצמאי, שכיר וכו'). השתנות זמן ההמתנה רמת מומחיות נותן השירות ביחס לאחרים חלק היום בו מתבצעת ההמתנה (*) פרמטרים אלו מצריכים מחקר נפרד נוסף ולא יפורטו במחקר זה. טבלה 1 הפרמטרים שנבחנו הפרמטרים של השירות נבחנו לפי שיטת Stepwse Regresson והפרמטרים של הלקוח נבחנו לפי שיטת.(ANOVA) Analyss Of Varance דוגמא לפיתוח מדד (שלב שני) נגדיר דחיפות השירות כהסתברות ממשית לנזק בזמן סביר כולל סיכוי למימוש הנזק, אם השירות לא יסופק באופן מיידי. חישוב פרמטר דחיפות: מקרא urgency= = 1 n 1 t p w n n = סוג לקוח = t זמן המתנה ממוצע לסוג הלקוח = p הסתברות להתממשות הנזק לזמן המתנה הממוצע = w ערך הנזק הפוטנציאלי (לסוג לקוח x) שיכול להיגרם תוך ההמתנה הממוצעת (הנזק שהלקוח סופג) x) מספר הלקוחות מאותו סוג (מסוג = n = Σn מספר הלקוחות הכולל
לא נציג את כל השלבים, ונסתפק בהצגת מספר ממצאים מעניינים. דחיפות השירות להלן דוגמא לתוצאות לפי Stepwse Regresson עבור הפרמטר של הדחיפות: Standardzed Un-standardzed Coeffcents Coeffcents Model B Std. Error Beta t Sg. 1 (Constant) 16.485 4.863 3.390.010 Urgency.647.245.682 2.638.030 טבלה 2 מקדמי הריגרסיה Regresson Coeffcents ערך נמוך של (sg.) Sgnfcance פירושו שהערך משפיע. התקבל לגבי הפרמטרים של השירות, שהדחיפות הינה הפרמטר היחיד המשמעותי סטטיסטית לגבי חיזוי זמן ההמתנה הסביר. המשמעות היא שקיים קשר ברור בין רמת דחיפות השירות לבין חוסר הסבלנות של הלקוח להמתין זמן ממושך. מונופול של מערכת השירות פרמטר מעניין נוסף הוא מידת המונופול של השירות: פרמטר זה אינו משפיע על הלקוח כי הוא רוצה "שירות" ולא משנה לו האם הארגון הוא מונופול או שלא. מצד שני, הארגון המונופוליסטי עצמו פחות מתחשב בדעתו של הלקוח ויותר נוטה שלא להחשיב מספיק את חוסר הסבלנות של הלקוח, כי הלקוח "כבול בידו" בין כך... השפעת השכלה ומעמד כלכלי - הבדלים בין גברים ונשים נמצא כי מין הלקוח, מעמד כלכלי והשכלה, הם הפרמטרים המשמעותיים סטטיסטית לצורך חיזוי הסבלנות של הלקוח: נמצא כי נשים ששכרן גבוה (בהרבה מן השכר הממוצע במשק) הן פחות סבלניות בתור. אצל גברים נמצא קשר חלקי ולא חד-משמעי בין השכלה ושכר לבין סבלנות להמתין בתור. ממצאים אלו מצריכים מחקר המשך, אולם כבר עתה ניתן להסביר אותם באופן חלקי: אנשים "קרייריסטים" יותר "לחוצים" כי.Tme s money אנשים "מצליחים" יותר מודעים לזכויותיהם כלקוחות וחשים כי "מגיע להם" כי משלמים עבור השירות.
יש להעיר בזהירות כי אילו היה מתבצע מחקר השוואתי בארה"ב למשל, כלל לא בטוח שהיו מתקבלים ממצאים דומים משום שיש השפעה סביבתית רבה גם לתרבות וגם לחינוך, על סבלנות הלקוחות. סיכום ממצאי המחקר מראים שסבלנות הלקוח מושפעת הן מגורמים הנוגעים למערכת השירות (כמו: רמת דחיפות השירות, גמישות הביקוש לשירות), והן מגורמים אישיים של מאפייני הלקוח עצמו (כמו: רמת ההכנסה, רמת ההשכלה והמין). המודל בנוי כך שמתחשב גם במאפייני מערכת השירות וגם במאפייני הלקוח "הממוצע" באותו ארגון. המודל בנוי באופן פשוט לשימוש בתוכנת אקסל: מקלידים נתונים האמורים להיות ידועים למנהל הארגון, ומקבלים תשובה האם כדאי להוסיף או להוריד שרת, כאשר למנהל המשתמש במודל אין צורך לבצע מחקר שלם בנושא. לאחר בחינת מספר רב של דוגמאות המבוססות על נתוני אמת, ניתן לומר שהמודל המוצע הינו ברמת אמינות טובה והוא ניתן לשימוש במגוון רחב של ארגונים נותני שירות. המודל מעריך את הנזק הכספי הנגרם לארגון (כתוצאה מהמתנה של הלקוחות) בהתאם למאפייניו הייחודיים ולכן הוא ניתן ליישום על מגוון רחב של מערכות שירות. ביבליוגרפיה Isaac Balayla (Balala), "Labor allocton n the servce sector", APIEMS & CIIE - The 8th Asa Pacfc Industral Engneerng & Management System & Chnese Insttute of Industral Engneers Conference, Tawan, 2007. ד"ר איציק בלילה הוא מהנדס תעשייה וניהול בכיר בארגון ציבורי גדול. הוא בעל תואר שלישי מהטכניון והוא מרצה בחוג להנדסת תעשיה וניהול במכללה האקדמית להנדסה בירושלים ובאוניברסיטת בן-גוריון. תחומי מומחיותו כוללים קביעת סטנדרטים לתקינת כ"א במערכות שירות, פיתוח מודלים ומדדים לתפוקות, תכנון ושינוי ארגוני לניהול אפקטיבי של משאבים. saac229@yahoo.com