Banka EFT / Havale Sürecinin Merkezileştirilmesi Projesi Raporu

Transkript

1 Banka EFT / Havale Sürecinin Merkezileştirilmesi Projesi Raporu Hazırlayanlar Esma Sultan SEZEN Sultan ATEŞ Fatih ÇİL Gazi Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Şubat 2009 Bu proje, İstanbul Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Kulübünün düzenlemiş olduğu 16. İTÜ EMÖS Proje Yarışması için hazırlanmış ve proje yarışmasına sunulmuştur.

2 ÖZET Alışılagelmiş üretim sistemlerinin yerine hizmet sistemlerinde de tanımlanmış süreçler mevcuttur. Hatta bu süreçlerin, en az üretim sistemlerindeki kadar karmaşık ve kontrol edilmesi güçtür. Sürecin aksayan kısımları; hizmet süresini, müşteri memnuniyetini ve dolayısıyla maliyetleri direk olarak etkilemektedir. Bu nedenle üretim veya hizmet süreci olduğuna bakılmaksızın süreçte iyileştirme yapmak, verimliliği arttıracak ve maliyetleri düşürecek etkiye sahiptir. Bankalar için de bu durum söz konusudur. Süreçlerini yalınlaştırmış, yeni sistemler geliştirerek maliyetlerini azaltmak isteyen banka yönetimleri, rakiplerine göre aynı süreci daha verimli ve daha az maliyetli sürdürdüklerinde daha fazla müşteri memnuniyeti sağlamakta, piyasaya daha hızlı cevap verdiklerinden rakiplerine göre daha fazla müşteri çekmekte ve tüm bu faaliyetleri daha az maliyet ile gerçekleştirebilmektedirler. Yapılan projede, yukarıda bahsettiğimiz perspektiften bakarak, Türkiye nin örnek bankalarından birinde, EFT / Havale sürecinde, alışılagelmiş dağınık operasyon birimleri yaklaşımından yani her işlemin gelen şube personeli tarafından hayata geçirilmesinde, vazgeçerek iş yoğunluğunu merkezi operasyon biriminde toplamaya çalışılmıştır. Süreci gerçekleştirecek insan kaynağından tasarruf etmeye, uzmanlaşmış personel ile süreci daha güvenilir bir şekilde yürütmek hedeflenmiştir. Bankanın mevcut EFT / Havale sürecine alternatif, Merkezi EFT / Havale sürecini oluşturarak, mevcut süreç ile önerilen süreci karşılaştırmasını yaparak süreç iyileştirmesi sonucunda kazanımlarımızı ortaya koymak amaçlanmıştır. Beş ana aşamadan oluşan projenin, ilk aşaması olarak problemin tanımı yer almaktadır. Bu aşamada var olan sistem net bir şekilde incelenerek, süreç haritaları hazırlanmış ve proje kapsamı, proje kısıtları ve proje için belirlenen varsayımlar ortaya konulmuştur. İkinci aşama olan girdi analizi bölümünde ise, problem tanımana bağlı olarak toplanması gereken veriler ortaya konulmuştur. İhtiyaç duyulan veriler bankanın sunucu sisteminden alınarak, gerekli analizlere tabi tutulmuştur. Bu sayede projenin temel taşlarından biri olan girdi dağılımları belirlenmiştir. Bu aşama da hem teorik olarak girdi dağılımı belirleme, hem de Input Analyzer aracı kullanılarak girdi dağılımı belirleme süreçleri yer almaktadır. Üçüncü aşama olarak, ilk iki aşamada toplanan veriler ve bilgiler sayesinde Arena yazılımında süreç modellenmiş ve ii S ayfa

3 gerekli girdiler modelde yerlerine yerleştirilmiştir. Ortaya konulan modelin geçerliği, model çalıştırılarak elde edilen sonuçlar ile gerçek hayattaki veriler mukayese edilerek ortaya konulmuştur. Modelin geçerliliği de ortaya konulduktan sonra, hem dağınık hem de merkezi sistem için çıktı analizleri yapılarak mukayeseleri hedeflenmiştir. Bu aşamada bağımsız tekrar metodu kullanılarak her bir model için yapılması gereken deneme sayıları bulunmuştur. Her iki model, en yüksek sayıdaki deneme sayısı ile çalıştırılarak mukayese edilmiştir. Merkezi sistemin, dağınık sisteme göre genelde daha uzun işlem süresine sahip olmasına karşın, kapasitesi yüksek olan şubeler için yüksek verimlilik sağladığı görülmüştür. Son aşama olan benzetim optimizasyonunda ise merkezi sistemin hayata geçirilmesi durumda MOPR ve MOPK personel sayıları bulunmuştur. Bu aşamada regresyon metamodel metodu ve OpQuest benzetim optimizasyonu aracı kullanılmıştır. Analizler yapılırken, hem işlem sürelerinin kısa olması hem de personel doluluk oranlarının %60 ila %85 arasında olmasına bakılmıştır. Sonuçta 20 adet MOPR unvanlı personele ve 3 adet MOPK unvanlı personele sahip olunması durumda hem talimat işlem sürelerinin en kısa olacağı hem de personellerin istenilen doluluk oranlarında çalışacakları ortaya konulmuştur. Çalışma bankacılık sistemi açısında benzetim ve benzetim optimizasyonun kullanıldığı oldukça kapsamlı bir çalışmadır. Yüksek miktarda veri analizini içermesi nedeniyle kapsamı oldukça geniş olmakla beraber, var olmayan bir sistemi deneme yapısına sahip olması nedeniyle oldukça önemlidir. iii S ayfa

4 TEŞEKKÜR Projemizde bize önderlik eden değerli hocamız Prof. Dr. Berna DENGİZ e, banka süreci üzerinde çalışmamıza izin veren ve süreç hakkındaki görüşleri ile çalışmamıza ışık tutan yöneticilerimizden Sayın Aytaç AYDIN a ve Gülen ERSOY a teşekkürlerimizi iletir şükranlarımızı sunarız. iv S ayfa

5 İÇİNDEKİLER ÖZET... ii TEŞEKKÜR... iv İÇİNDEKİLER... v ŞEKİLLER LİSTESİ... vii TABLOLAR LİSTESİ... xi 1. GİRİŞ VE PROBLEMİN TANIMI PROBLEMİN ŞEMATİK GÖSTERİMİ PROBLEMİN ÇÖZÜMÜNDE KULLANILACAK VERİLER GİRDİ ANALİZİ Veri Toplama Süreci Veri Analiz Süreci Teorik Olarak Veri Analiz Süreci Input Analyzer ile Veri Analiz Süreci BENZETİM MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ Eski Sistemin Modellemesi Yeni Sistemin Modellemesi Model Gerçekliliği ÇIKTI ANALİZİ Eski Sistem İçin Deneme Sayısı Hesaplama Yeni Sistem İçin Deneme Sayısı Hesaplama Çıktı Analizi BENZETİM OPTİMİZASYONU VE REGRESYON METAMODELİ v Sayfa

6 7.1. Alternatif 1 İçin Deneme Sayısı Hesaplama Alternatif 2 İçin Deneme Sayısı Hesaplama Alternatif 3 İçin Deneme Sayısı Hesaplama Alternatif 4 İçin Deneme Sayısı Hesaplama Regresyon Metamodeli Regresyon Metamodelinin Geçerliliği İdeal Personel Karmasının Belirlenmesi OPQUEST İle Benzetim Optimizasyonu Kontrol Kısıtlar Amaç Fonksiyonu ve Gereklilikler Seçenekler OpQuest Sonuçları KAZANIMLAR SONUÇ KAYNAKÇA EKLER Ek 1: Talimat Geliş Aralıklarının Şubelere Göre Dağılımlarının Gösterilimi Ek 2: Eski Sistem İçin OPR İşlem Sürelerinin Dağılımlarının Gösterilimi Ek 3: Eski Sistem İçin OPR Teyit İşlem Sürelerinin Dağılımlarının Gösterilimi Ek 4: Input Analyzer Dağılım Ekranları Ek 5: Eski Sistem İçin Kazanım Dağılımı Ek 6: Yeni Sistem İçin Kazanım Dağılımı vi Sayfa

7 ŞEKİLLER LİSTESİ Şekil 1 Mevcut Sistemin Şematik Gösterimi... 2 Şekil 2 Önerilen Sistemin Şematik Gösterimi... 2 Şekil 3 Eski Sistemin Şematik Gösterimi... 6 Şekil 4 Yeni Sistemin Şematik Gösterimi... 6 Şekil 5 Talimat Geliş Zamanı Listesi... 8 Şekil 6 Şube 002k'nın talimat gelişleri arasındaki zaman farkları... 9 Şekil 7 SPSS Veri Giriş Ekranı... 9 Şekil 8 Kruskal Wallis Testi Sonuç Ekranları Şekil 9 Serpme Diyagramı Şekil 10 Geliş Aralık Süreleri İçin Histogram Görünümü Şekil 11 Weibull Dağılımı için Maximum Likelihooda göre Parametre Tahmini Şekil 12 Eski Model Genel Görünüm Şekil 13 Şube Genel Benzetim Modeli Şekil 14 Geliş Modülü Şekil 15 Zaman Atama Modülü Şekil 16 Bekleme Modülü Şekil 17 OPK İşlem Modülü Şekil 18 OPR İşlem Modülü Şekil 19 Karar Modülü Şekil 20 OPR Personel Sayısı Karar Modülü Şekil 21 OPK Teyit İşlemi vii S ayfa

8 Şekil 22 OPR Teyit İşlemi Şekil 23 Gerçekleşmeyen İşlem Karar Modülü Şekil 24 Tamamlanan Talimat Sayısını Sayan Kayıt Modülü Şekil 25 Sistem Zamanı Hesaplama ve Kayıt Etme Modülü Şekil 26 Tamamlanan Talimat Modülü Şekil 27 Müşteriye Telefonla Ulaşma Modülü Şekil 28 İptal Karar Modülü Şekil 29 İptal Edilen Talimat Sayısı Şekil 30 Gerçekleşmeyen Talimat Çıkışı Şekil 31 Yeni Sistem Modelinin Genel Görünümü Şekil 32 Şube Alt Modeli Şekil 33 Faks Gerekli mi Karar Modülü Şekil 34 Faks Çekme İşlem Modülü Şekil 35 OPK İşlem Bekleme Modülü Şekil 36 OPK İşlem Modülü Şekil 37 OPR İşlem Modülü Şekil 38 Şube No Atama Modülü Şekil 39 Şubede Geçen Zaman Kayıt Modülü Şekil 40 Telefon Görüşme İşlem Modülü Şekil 41 İptal Karar Modülü Şekil 42 Gerçekleşmeyen Kalemler Kayıt Modülü Şekil 43 Gerçekleşmeyen Kalem Çıkış Modülü viii S ayfa

9 Şekil 44 OPR İşlem Aşamaları Şekil 45 MOPR İşlem Modülü Şekil 46 Teyit Gerekli Mi Karar Modülü Şekil 47 Teyit İşlem Modülü Şekil 48 Hata Var Mı Karar Modülü Şekil 49 Hatalı Talimat Bekleme Süresi Şekil 50 Hatalı Talimat Düzeltme İşlem Modülü Şekil 51Talimat Tutarı Yüksek Mi Karar Modülü Şekil 52 MOPK Kontrol İşlem Modülü Şekil 53 Gerçekleşmeyen Kalemler Karar Modülü Şekil 54 Şube Seçim Karar Modülü Şekil 55 Şube Toplam Geçen Karar Modülü Şekil 56 İşlem Süresi Kayıt Modülü Şekil 57 İşlem Adeti Kayıt Modülü Şekil 58 Sistemden Çıkış Modülü Şekil 59 Şubeye Geri Dönüş Bekleme Süresi Şekil 60 Şube Seçim Karar Modülü Şekil 61 Denemelerin Toplam İşlem Sürelerinin Grafiksel Gösterimi Şekil 62 Eski Sistemin Sekiz Denemeye Göre Dağılımı Şekil 63 Denemelerin Toplam İşlem Sürelerinin Grafiksel Gösterimi Şekil 64 Minitab Programının Veri Giriş Ekranı Şekil 65 Regresyon Modeli ix S ayfa

10 Şekil 66 Regresyon Grafiği Şekil 67 Metamodelin Benzetim Sonuçlarına Olan Yakınlığı Şekil 68 Metamodelin Benzetim Sonuçlarına Olan Yakınlığı Şekil 69 MOPK Personelinin Doluluk Oranı Regresyon Modeli Şekil 70 MOPR Personelinin Doluluk Oranı Regresyon Modeli Şekil 71 MOPK Personelinin Doluluk Oranı Regresyon Modeli Şekil 72 MOPK Personelinin Doluluk Oranı Regresyon Modeli Şekil 73 Kontrol Değişkenlerinin Seçim Ekranı Şekil 74 Amaç Fonksiyonu ve Gereklilik Değişkenlerinin Seçim Ekranı Şekil 75 Çalışma Seçeneklerinin Belirlenme Ekranı Şekil 76 Benzetim Optimizasyonu Sonuç Ekranı Şekil 77 Amaç Fonksiyon Değişim Grafiği Şekil 78 Sonuç Ekranın Grafik Gösterimi x S ayfa

11 TABLOLAR LİSTESİ Tablo 1 Şubelerin Talimat Geliş Aralıklarının Dağılımları Tablo 2 OPR İşlem Sürelerinin Şubelere Göre Dağılımı Tablo 3 OPR Teyit İşlemi Sürelerinin Şubelere Göre Dağılımı Tablo 4 İşlem Çeşitleri ve Sürelerinin Dağılımları Tablo 5 Girdi Verilerinin Gerçek Sistem ve Model ile Mukayesesi Tablo 6 Eski Sistem için 5 Deneme Durumunda Sistem Süreleri Tablo 7 Eski Sistem için 8 Deneme Durumunda Sistem Süreleri Tablo 8 Yeni Sistem için 5 Deneme Durumunda Sistem Süreleri Tablo 9 Eski Sistemde Şube Bazında İşlem Toplam Tamamlanma Süreleri Tablo 10 Yeni sistemde şube bazında işlem toplam tamamlanma süreleri Tablo 11 Eski Ve Yeni Sistemde Şube Bazında İşlem Toplam Tamamlanma Süreleri Karşılaştırması Ve Toplam Kazanımlar Tablo 12 Dört veri kombinasyonu ile oluşturulan deneysel bölgeler Tablo 13 Eski Sistem için 5 Deneme Durumunda Sistem Süreleri Tablo 14 Eski Sistem için 5 Deneme Durumunda Sistem Süreleri Tablo 15 Eski Sistem için 5 Deneme Durumunda Sistem Süreleri Tablo 16 Eski Sistem için 5 Deneme Durumunda Sistem Süreleri Tablo 17 Regresyon Eşitliği Parametreleri Tablo 18 Kombinasyonların Benzetim ve Metamodel Sonuçları İle Karşılaştırılması Tablo 19 Alternatiflere Göre Toplam İşlem Süresi Tablo 20 Regresyon Modeli İçin Veri Tablosu Tablo 21 Personel Sayıları, İşlem Süreleri ve Personel Doluluk Oranları xi Sayfa

12 Tablo 22 Kısıtlamalar Sonucunda Geriye Kalan Alternatif Çözümler Tablo 23 OpQuest Deneme Sonuçları xii S ayfa

13 1. GİRİŞ VE PROBLEMİN TANIMI Bankanın mevcut müşterileri hesaplarından yapmak istedikleri para aktarım işlemlerini faks aracılığı ile EFT / Havale talimatı olarak çalıştıkları banka şubesine göndermekte, şubede çalışan OPK ve OPR rollerindeki personeller ise gelen talimat içerisindeki EFT / Havale işlemlerini gerçekleştirmektedirler. EFT işlemleri talimatın gönderildiği gün saat 15:30 a kadar, Havale işlemleri ise saat 18:00 e kadar yapılmak zorundadır. EFT / Havale talimatları ilk önce OPK tarafından kontrol edilmekte ve talimat içerindeki işlemlerin yapılması için talimat şubede bulunan OPR lerden herhangi birine gönderilmektedir. OPR tarafından işleme ait bilgiler banka bilgi sistemine girilmekte ve sistem üzerinden ana sunucuya gönderilmektedir. Ana sunucuya gönderilen işlem bilgileri otomatik olarak bankalar arası takas sisteminin gerçekleştirildiği Merkez Bankasına transfer edilmekte ve para transferi gerçekleştirilmektedir. Yukarıda anlatılan süreç, bankanın mevcutta kullandığı EFT / Havale sürecidir ve bankanın tüm şubelerinden gerçekleştirilebilmektedir. Yapacağımız çalışmada; şubelerde gerçekleştirilen bu EFT / Havale işlemlerini genel merkezde kurulacak bir operasyon merkezinde gerçekleştirmek için bir yapı kurmaya ve kurulacak bu yapıda merkezi operasyon ekibinde çalışacak personel sayısını tespit etmeye çalışılacaktır. Var olan sistemin benzetimini gerçekleştirdikten sonra önerilen merkezi sisteminde benzetimini yapılacaktır. Bu sayede şu anda var olmayan ve kurulmasının birçok hukuki ve ekonomik gerekliliği olan bir yatırım gerçekleştirilmeden, bilgisayar ortamında benzetim sayesinde hayata geçirilecek ve bu sayede sağlayacağı fayda ve zararların gözlemlenmesi sağlayacaktır. Bu çalışma hayata geçirilirken verilerin kullanıldığı bankanın yönetim stratejisi gereği, şube sayıları raporda yer alırken sabit bir k kat sayısı ile çarpılarak verilmiştir. Geliştirilen modelde gerçek veriler kullanılmıştır. Raporda ise gerçek verilerin k kat sayısı ile çarpılmış halleri yer almaktadır. 1 S ayfa

14 2. PROBLEMİN ŞEMATİK GÖSTERİMİ Mevcut sistemde var olan durum Şekil 1 de gösterildiği gibidir. Ülke çapında 66k adet şube ve 73k adet OPK personeli ve 481k adet OPR personeli mevcuttur. Şekil 1 Mevcut Sistemin Şematik Gösterimi Şekil 2 Önerilen Sistemin Şematik Gösterimi Önerilen sistem ile bütün şubelerdeki EFT/Havale talimat süreci kurulacak olan merkezi birim tarafından gerçekleştirilecektir. Şubeler sadece talimat geçerliliğini kontrol edecekler ve talimatı tanımlayıcı bilgileri sisteme girecekler, merkezi operasyon birimine talimatı sistem üzerinden ileteceklerdir. Bu çalışma ile cevaplanmak istenilen sorular; 1. Merkezi sistem, var olan sisteme göre daha kısa talimat işlem süresine sahip midir? 2. Mevcut sisteminin işlem süresi ile merkezi sisteminin işlem süresi arasında ne kadar farklılık mevcuttur? 3. Merkez sistem kurulur ise MOPR ve MOPK personeli olarak kaç kişinin istihdam edilmesi gerekir? 2 S ayfa

15 3. PROBLEMİN ÇÖZÜMÜNDE KULLANILACAK VERİLER Yukarıda tanımlanan çalışmayı gerçekleştirmek için gerekli veriler tespit edilmiştir. Aşağıda sıralanan veriler banka sisteminden alınacak ve girdi analizinde kullanılacaktır. Müşterilerin talimatları şubelere gönderme zamanları Gelen talimatların OPK tarafından işleme alınana kadar geçen süre OPK ların işlem tamamlama süreleri OPK ların işlemleri OPR lere gönderme zamanları OPR lerin işlemleri gerçekleştirme süreleri Yukarıda listelenen verilerin banka sisteminden alınmasının ardından mevcut sistem benzetimi ile bahsedilen sürecin banka üzerindeki yükü ortaya çıkartılacaktır. Daha sonra merkezi operasyon biriminin devreye alınması ile süreci yürütmesi gereken personel sayısı tahmin edilmeye çalışılacaktır. Sonra ise eski ile yeni süreçler karşılaştırılarak bankaya sağlanacak kazanımın belirlenmesi çalışması ile proje bitirilecektir. 3 S ayfa

16 4. GİRDİ ANALİZİ Projede kullanılacak olan girdilerin modellenmesi için, sırası ile ; İhtiyaç duyulacak veriler belirlenmiş, Belirlenen veriler sistemden toplanmış, Bir şubeye ait talimat geliş süreleri için; o Toplanan verilerin bütünlüğü Kuruskal Wallis testi ile kontrol edilmiş, o Bütünlüğü sağlayan veriler için nokta istatistikleri yardımı ile bağımsızlığı kontrol edilmiş, o Çizilen histogramlar yardımı ile olası aday dağılımlar ortaya konulmuş, o Aday dağılımlar arasında seçilen dağılım maximum likelihood metodu kullanılarak parametreleri tahmin edilmiş, o Tahmin edilen parametreler için uygunluk testleri yapılmış, o Elde edilen sonuçlar kapsamında yorumlar yapılmıştır. Diğer veriler için Arena yazılımının Input Analyzer aracı kullanılarak, veri dağılımları belirlenmiştir. Benzetim projeleri için başarılı bir veri modellemesi için sistemden elde edilen veri ile ortaya konulan dağılımın birbiri ile yakından uyum göstermesi gerekmektedir. Bu nedenle, modellemenin her aşaması oldukça önemlidir [1]. Bu bölüm iki temel kısımdan oluşmaktadır. Birinci bölümde hesaplamalar aşama aşama olarak yapılarak detaylı bir şekilde sunulmuştur. İkinci bölümde ise, benzetim yazılımlarının veri analiz aracı ile yapılabilmektedir. Bu sayede raporda hem teorik olarak girdi modellemenin nasıl yapıldığı hem de Arena yazılımının kullanılarak nasıl yapıldığı incelenmiştir. Banka ortamının benzetilmesi nedeniyle girdi çeşitliliği ve değişkenliği oldukça yüksektir ve projenin hayata geçirilme sürecinde en çok efor harcanan bölümler arasında yer almaktadır Veri Toplama Süreci Gerçek bir sistemin incelenmesi nedeniyle, veri toplama işlemi gerçek sistemin veri tabanından çekilmiştir. Gerçek verilerin çekilmesinin birçok avantajları ve dezavantajları mevcuttur. 4 Sayfa

17 Avantajlar; Zamandan tasarruf; Çalışmada altı aylık veri kullanılmıştır. Veri tabanının olmaması durumda birebir veri alınmak istenilse altı aylık veri tutulması gerekecekti. Sistemden verinin direk çekilmesi ile bu sorun ortadan kaldırılmıştır. Daha geniş veri elde edimi: Ölçüm açısından sistem üzerinden çekilmesi daha geniş kapsamlı ve gerçekçi veri elde etmeyi sağlamaktadır. Sistemin bütününü görme Dezavantajları; Tam istenilen değerlerin ayrı ayrı tutulmaması; örnek olarak sistem kuyruk ve işlem süreleri ayrı ayrı tutmamaktadır. Bir önceki işlemin bitiş zamanı ile bir sonraki işlemin bitiş zamanlarını tutmaktadır. Kayıt sistemindeki farklılık; Sistemi yazan programcılara göre kayıt tutulduğu için öncelikle onların nasıl düşündüklerini anlamak gerekmektedir ve genellikle olaya endüstri mühendisliğinin sağladığı verimlilik vizyonu ile bakmamaktadırlar. Onlar için öncelikli olan bankanın amacına, hukuka, mevzuata, muhasebe yapısına ve uygulanabilir olması amacıyla tamamlanmasıdır ve bu amaca dönük kayıtlar tutulmuştur. Ölçüm hatalarını kontrol edememe; Verilerin sistemden çekilmesi nedeniyle verideki hataların anlaşılması üzerine yeterliliğe sahip olunmamaktadır. Lakin veriler bilgisayar sistemi üzerinden çekildiği için ve sistemin çok güvenilir olması nedeniyle bu konuda dezavantaj çalışmaya yansımamıştır. Projede kullanılan veriler, bankanın sunucusundan çekilmiştir. Çalışmada iki farklı sistemin analizi yapılarak, yeni sistemin eski sisteme göre üstünlükleri ortaya konulmaya çalışılacaktır. Aşağıda verilen şekillerde sistemlerin şematik gösterimi mevcuttur. 5 S ayfa

18 Şekil 3 Eski Sistemin Şematikk Gösterimi Şekil 4 Yeni Sistemin Şematikk Gösterimi Şematik gösterimlerden sonra bu çalışmada toplanan girdilerin çeşitleri listelenecektir. Bu listede yer alan başlıklar arasında zaman dağılımı olan veya olasılık olarak hesaplanan veriler mevcuttur. 6 Say f a

19 Her iki sistem içinde toplamda 60k şube için veri toplanmıştır. Ancak Arena yazılımın modül kısıtlamaları ve geliştirme kolaylığı sağlanması için şubeler 1.25k lık şubeler halinde işlem sürelerindeki benzerlik temel alınarak, toplamda 48 grup olacak şekilde gruplanmıştır. 48 grup sayısı gerçek uygulamadaki sayıdır ve burada yer almasının sebebi girdi analiz dağılımlarının ilerleyen bölümlerde verilecek olmasıdır. Eski Sistem İçin Toplanılacak Olan Veriler; Talimat geliş zamanları ve bekleme zamanları OPR ve OPK İşlem süreleri OPK İşlem Bitiminden OPR İşlem Başlangıcına Kadar Geçen Bekleme Süresi Şube OPK ve OPR sayıları Yeni Sistem İçin Toplanılacak Olan Veriler; Talimat geliş zamanları Şube içi faks çekilme oranı Faks işlem süresi Talimat ortalama bekleme süresi OPK talimat atama süreleri (S1) OPR işlem süreleri (S2) İşlem sayıları MOPR1 için işlem süresi (M1) MOPR2 için işlem süresi (M2) MOPK için işlem süresi (M3) Gerçekleşmeyen kalemlerden dolayı şubeye geri gidenler (M4) Hatalı alanlardan dolayı MOPR1 e gönderilen işlem sayısı (M5) Hatalı alanlardan dolayı MOPR1 in işlem süresi (M6) MOPR2 için Hatalı alan düzeltmelerinin kontrol süresi (M7) Tamamlanan işlem süreleri(t) ve adetleri Müşteri yapılacak dönüş sayıları (S3) Merkez OPK ve OPR sayıları OPR ve OPK sayıları 7 S ayfa

20 Müşteriye geri dönüş işlem süresi Bir sonraki bölümde talimatların geliş aralıklarına göre teorik olarak dağılım incelemesi yapılacaktır Veri Analiz Süreci Teorik Olarak Veri Analiz Süreci Bu bölümde şubelere gelen talimatlar arasındaki geçen zaman aralıkları incelenecektir. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar hem eski sistem, hem de yeni sistem için kullanılacaktır. Çünkü talimatlar her iki sistemde de öncelikle şubeye gelmektedir. Sistemden çekilen ve şubelere göre gruplandıktan sonra geliş tarihlerine göre sıralanan talimatların, faks sunucusuna geldiği zaman faks geliş satırını vermekte ve şubenin sistemine alınış süresi operatörün üzerinde çalışmaya başladığı süreyi vermektedir. Aradaki süreler talimatların bekleme zamanlarıdır. Şekil 5 Talimat Geliş Zamanı Listesi 8 S ayfa

21 Şekil 5 te verilen örnek listenin tamamı kullanılarak her şube için günlere göre gelen talimatların arasındaki bekleme süreleri çıkarılmıştır. Şekil 6 te şube 002k için elde edilen tablo verilmiştir. Şekil 6 Şube 002k'nın talimat gelişleri arasındaki zaman farkları Şekil 7 da görüldüğü üzere talimatlar genellikle şube açıldıktan belirli bir süre sonra gelmeye başlayıp, peş peşe gelmektedirler. Bu aşamadan sonra ilk analiz olan verinin bütünlüğünü kontrolüne geçilmiştir. Buradaki amaç sistemin kesintili bir sistem olmasından ötürü farklı farklı günlere dağılmış olan verinin birleştirilerek kullanılıp kullanılmayacağını ortaya koymaktır. Bunun için Kruskal Wallis testi uygulanmıştır. Bu testi uygulamak için SPSS yazılımı kullanılmıştır. Şekil 7 SPSS Veri Giriş Ekranı Şekil 8 da yer alan sonuçlar incelendiğinde p değeri elde edilmiştir ve p = >0.05 olması nedeniyle gruplar arası anlamlı bir fark yoktur sonucuna varılmıştır. Bu sayede günlere ayrı ayrı dağılan verinin tek bir veri haline getirilebileceği sonucuna varılmıştır. 9 S ayfa

22 Şekil 8 Kruskal Wallis Testi Sonuç Ekranları Bundan sonraki aşamada verilen bağımsız olup olmadığı noktasal istatistikler yardımı ile ortaya konulacaktır. (x,x+1) göre çizilen serpme diyagramı bize bağımsızlığı gösterecektir. Şekil 9 da çizilmiş olan serpme diyagramında da görüldüğü gibi veriler birbirinden bağımsızdır. Şekil 9 Serpme Diyagramı Bu aşamadan sonra çizilecek olan histogram yardımı ile dağılım tahmini yapılacaktır. Şekil 10 de veriler için çizilmiş olan histograma yer verilmiştir. 10 S ayfa

23 Şekil 10 Geliş Aralık Süreleri İçin Histogram Görünümü Histogram incelendiğinde dağılımın weibull veya beta dağılımına benzediği görülmektedir. Weibull dağılımına göre maximum likelihood yöntemi kullanılarak β ve α parametrelerinin tahmini yapılacaktır. Şekil 11 Weibull Dağılımı için Maximum Likelihooda göre Parametre Tahmini Şekil 11 de yer alan formüllere göre yapılan hesap sonucunda β değeri 4.0 ve α değeri 0.25 elde edilmiştir. Bir sonraki aşamada elde edilen değerlerin Kolmogorov Smirnov testine göre doğruluğu kontrol edilecektir. Yapılan hesaplar sonucunda Kolmogrov Smirov testinin değeri ve p değeri olarak elde edilmiştir. Burada p değerinin sıfıra yakın olmasından dolayı hipotez kabul edilmiş olur ve seçilen parametreler uygun parametreler olarak kabul edilir. 11 S ayfa

24 Input Analyzer ile Veri Analiz Süreci Bütün şubelerin veri geliş süreleri arasındaki farklar bulunduktan sonra Arena yazılımının Input Analyzer menüsünde dağılımları bulunmuştur. Tablo 1 de her bir şube grubu için talimat geliş aralıklarının dağılımları verilmiştir. Her bir şube için ayrı ayrı çıkarılmış olan talimat geliş aralıklarının dağılım görselleri Ek 1 de verilmiştir. Tablo 1 Şubelerin Talimat Geliş Aralıklarının Dağılımları Şube Grup Kodu Geliş Dağılımları Şube Grup LOGN(18.5, 18.3) Şube Grup 02 TRIA( 0.001, 39.5, 96) Şube Grup * BETA(0.314, 3.16) Şube Grup * BETA(0.429, 3.13) Şube Grup WEIB(70.3, 1.15) Şube Grup GAMM(61.2, 1.29) Şube Grup GAMM(75.1, 1.21) Şube Grup LOGN(117, 187) Şube Grup WEIB(85.6, 0.855) Şube Grup LOGN(151, 249) Şube Grup EXPO(96.8) Şube Grup LOGN(152, 258) Şube Grup LOGN(159, 198) Şube Grup LOGN(204, 368) Şube Grup 15 TRIA(48, 88.7, 480) Şube Grup * BETA(0.386, 0.544) Şube Grup 17 UNIF(60, 480) Şube Grup * BETA(0.461, 0.489) Şube Grup * BETA(0.583, 0.527) Şube Grup * BETA(0.42, 0.231) Şube Grup * BETA(0.399, 0.259) Şube Grup * BETA(0.56, 0.385) Şube Grup * BETA(0.489, 0.274) Şube Grup * BETA(0.502, 0.24) Şube Grup 25 UNIF(96, 480) Şube Grup * BETA(0.442, 0.173) 12 Sayfa

25 Şube Grup * BETA(0.328, 0.159) Şube Grup 28 UNIF(120, 480) Şube Grup * BETA(0.251, ) Şube Grup 30 TRIA(120, 444, 480) Şube Grup * BETA(0.188, ) Şube Grup * BETA(0.22, 0.045) Şube Grup * BETA(0.143, ) Şube Grup * BETA(0.209, 0.139) Şube Grup * BETA(0.236, 0.143) Şube Grup * BETA(0.161, 0.127) Şube Grup 37 TRIA(160, 474, 480) Şube Grup * BETA(0.209, 0.139) Şube Grup * BETA(0.112, 0.112) Şube Grup * BETA(0.209, 0.139) Şube Grup * BETA(0.304, 0.155) Şube Grup * BETA(0.383, 0.167) Şube Grup EXPO(2.36e+003) Şube Grup e EXPO(2.4e+003) Şube Grup WEIB(744, 0.229) Şube Grup e GAMM(1e+004, 0.267) Şube Grup 47 UNIF(480, 6.72e+003) Şube Grup 48 TRIA(960, 5.88e+003, 7.2e+003) Tablo 2 de ise şube gruplarına göre talimatların OPR personeli tarafından tamamlanma sürelerinin dağılımları verilmektedir. İlgili dağılımların görselleri Ek 2 de verilmiştir. Tablo 2 OPR İşlem Sürelerinin Şubelere Göre Dağılımı Şube Grup Kodu OPR İşlem Dağılımları Şube Grup 01 NORM(429, 151) Şube Grup * BETA(1.47, 2.11) Şube Grup 03 NORM(242, 99.3) Şube Grup 04 NORM(213, 91.2) Şube Grup WEIB(171, 1.69) 13 Sayfa

26 Şube Grup WEIB(138, 1.47) Şube Grup ERLA(58.1, 2) Şube Grup WEIB(112, 1.34) Şube Grup * BETA(1.17, 1.87) Şube Grup * BETA(0.85, 2.64) Şube Grup * BETA(1.38, 2.38) Şube Grup * BETA(1.05, 2.49) Şube Grup WEIB(77.5, 1.33) Şube Grup * BETA(0.963, 2.92) Şube Grup WEIB(53.9, 1.34) Şube Grup * BETA(0.938, 2.58) Şube Grup * BETA(0.539, 1.41) Şube Grup WEIB(42.4, 1.09) Şube Grup 19 NORM(41.9, 26.9) Şube Grup EXPO(42.9) Şube Grup EXPO(27.2) Şube Grup WEIB(29.7, 0.759) Şube Grup EXPO(20.9) Şube Grup EXPO(22.3) Şube Grup EXPO(27.6) Şube Grup EXPO(35.7) Şube Grup EXPO(23.4) Şube Grup GAMM(32.4, 0.549) Şube Grup LOGN(24, 85.4) Şube Grup EXPO(13) Şube Grup WEIB(15, 0.632) Şube Grup EXPO(13.2) Şube Grup GAMM(19.8, 0.664) Şube Grup WEIB(5.51, 0.683) Şube Grup WEIB(6.67, 0.956) Şube Grup EXPO(9.44) Şube Grup * BETA(0.484, 0.53) Şube Grup WEIB(12.5, 0.331) Şube Grup EXPO(12.8) 14 S ayfa

27 Şube Grup * BETA(0.604, 0.686) Şube Grup * BETA(0.582, 1.19) Şube Grup * BETA(0.441, 0.891) Şube Grup WEIB(7.76, 0.813) Şube Grup * BETA(0.482, 0.684) Şube Grup * BETA(0.708, 0.85) Şube Grup 46 UNIF(11, 34) Şube Grup WEIB(13.4, 0.667) Şube Grup * BETA(0.266, 0.456) Tablo 3 de ise şube gruplarına göre talimatların OPR personeli tarafından teyit işleminin tamamlanma sürelerinin dağılımları verilmektedir. İlgili dağılımların görselleri Ek 3 de verilmiştir. Tablo 3 OPR Teyit İşlemi Sürelerinin Şubelere Göre Dağılımı Şube Grup Kodu OPR Teyit İşlem Dağılımları Şube Grup 01 NORM(103, 36.3) Şube Grup * BETA(1.51, 2.16) Şube Grup 03 NORM(58.1, 23.8) Şube Grup 04 NORM(51.2, 21.9) Şube Grup WEIB(40.1, 1.56) Şube Grup WEIB(33.5, 1.49) Şube Grup ERLA(14.3, 2) Şube Grup ERLA(12.8, 2) Şube Grup 09 TRIA(4, 13.3, 56) Şube Grup * BETA(0.901, 2.76) Şube Grup 11 TRIA(3, 8, 46) Şube Grup * BETA(1.14, 2.62) Şube Grup WEIB(19.7, 1.44) Şube Grup WEIB(16.9, 1.3) Şube Grup WEIB(13.1, 1.36) Şube Grup * BETA(1.06, 2.81) Şube Grup * BETA(0.634, 1.6) Şube Grup EXPO(9.75) 15 S ayfa

28 Şube Grup WEIB(8.64, 1.25) Şube Grup EXPO(10.9) Şube Grup WEIB(7.49, 1.11) Şube Grup LOGN(9.56, 15.5) Şube Grup WEIB(5.75, 1.04) Şube Grup GAMM(5.06, 1.18) Şube Grup EXPO(7.26) Şube Grup EXPO(9.21) Şube Grup EXPO(6.25) Şube Grup * BETA(0.656, 1.42) Şube Grup LOGN(4.49, 5.54) Şube Grup ERLA(1.88, 2) Şube Grup LOGN(5.74, 9.4) Şube Grup * BETA(0.622, 1.5) Şube Grup * BETA(0.545, 2.04) Şube Grup * BETA(0.646, 1.58) Şube Grup LOGN(2.14, 1.72) Şube Grup LOGN(2.9, 2.77) Şube Grup * BETA(0.821, 1.13) Şube Grup WEIB(6.62, 0.415) Şube Grup LOGN(3.91, 4.51) Şube Grup * BETA(0.658, 0.702) Şube Grup GAMM(1.07, 2.43) Şube Grup * BETA(0.563, 1.27) Şube Grup * BETA(0.463, 1.22) Şube Grup WEIB(0.765, 0.436) Şube Grup * BETA(0.708, 0.85) Şube Grup GAMM(1.41, 2.2) Şube Grup GAMM(4.03, 1.16) Şube Grup LOGN(2.31, 2.94) 16 S ayfa

29 Yeni sistem için talimat geliş aralıkları ile talimat bekleme süreleri eski sistemle aynı olarak kabul edilmiştir. Şube içi faks çekilme oranı uzman görüşlerine dayanılarak ortaya konulmuştur. Şubeye gelen her 10 talimattan biri elden teslim olarak verilmektedir ve şubedeki bir personel tarafından ortalama 2 dakikada şube içinde faks çekilmektedir. Dolayısıyla şube içi faks çekilme oranı %10 ve faks çekilme işlem süresi dağılımı EXPO(2) olarak alınmıştır. Toplanması gereken veriler kısmında listelenen işlemler ve işlem sürelerinin Input Analyzer da ortaya çıkarılan dağılımları Tablo 3 de verilmiştir. Ayrıca Ek 4 de bu dağılımların Input Analyzer görselleri verilmiştir. Tablo 4 İşlem Çeşitleri ve Sürelerinin Dağılımları İşlem Dağılım S2 M LOGN(43.1, 62.2) M1 M LOGN(28.1, 60.2) M2 M * BETA(0.284, 2.69) M5 M WEIB(14.3, 0.678) M6 M WEIB(16.1, 0.681) M2 M LOGN(39, 145) M1 M LOGN(55.9, 73.9) 17 S ayfa