Моделирование бесперебойности устройств самообслуживания

Кроме цены механизма, весом от полутоны, требуется:

1. согласование установки на местности
2. доставка, монтаж, крепление
3. коммуникационные расходы
4. поддержка контакт-центром
5. сервисное обслуживание
6. охранная сигнализация
7. отсмотр снятого видео
8. арендная плата
9. брендирование
10. инкассация.

Пункты можно продолжать, но уже заметно деление на постоянные и переменные, а также на предсказуемые и не очень. Устройство «проглотило» карту – следует звонок в кол-центр. Закончились купюры или место в кассетах, а рисайклинг не поддерживается – машина сникает бесполезностью.

Расследование использования «белого» пластика или скимминга приковывает службу экономической безопасности к мониторам. Неприятны замятия купюр, сбои программного обеспечения и пропадание связи. Но самые противные причины потерь: непредвиденные поломки и непредсказуемые простои.

Чтобы регулировать коэффициент загрузки машин, обратимся к данным сервиса 2ГИС Аналитика» за 4 месяца 2019 года. Изучим фрагмент карты Москвы, озаботившись двумя параметрами:

1. скученность действующих устройств самообслуживания
2. интерес пользователей смартфонов к банковским услугам.

На Рис. 1 красными точками отмечены устройства самообслуживания и филиалы кредитно-финансовых учреждений. Тепловой слой демонстрирует интерес к запросам:

1. снять или внести деньги
2. выполнить операции с валютой
3. получить займ или произвести платёж.

Чтобы построить такую красоту, пришлось обработать 5,5 млн поисковых запросов от 370 тысяч уникальных пользователей и разместить 2’700+ точек интереса. Можно по старинке гадать, где следует размещать банкоматы или внимательнее присмотреться к местности в режиме зума (Рис.2.)

Прелесть сотрудничества с 2ГИС в том, что компания работает в 125 городах в едином формате. Например, Алма-Ата насчитывает 330 банковских филиалов, которыми 300 тысяч уникальных пользователей интересовались более 5 млн раз.

Остаётся соразмерить «цвет горячести» с напряжённостью использования устройств: количество транзакций против времени простоя. Хотите повысить нагруженность – двигайтесь в красную зону, желаете снизить частоту задействования – ищите «тенёк». Даже 50 метров имеют значение.

Рис. 1. Москва. Фрагмент тепловой карты интереса к банковским услугам.

Рис. 2. Москва. Фрагмент приближенной тепловой карты интереса к банковским услугам.

Рис. 3. Алма-Ата. Тепловая карта интереса к банковским услугам.

Теперь случаи прекращения работоспособности аппаратов Full Smart Cash в зависимости от количества транзакций, чтобы построить модель рассеивания времени простоя (Рис. 4) и составим уравнение предсказания поломок:

y = -2,33E-13x⁴ + 3,95E-09x³ – 1,98E-05x² + 4,02E-02x + 1,27E+00,

где коэффициент детерминации R² = 8,83E-02.

А также высчитаем количество транзакций устройства для границ:

1. возобновления роста времени простоя после стабилизации – 2’292 транзакции
2. максимального ускорения вероятности поломки – 4’220 транзакций.

В рамках рассчитанных границ следует искать компромисс между профилактикой и серьёзным гарантийным обслуживанием. Приведу «полевые» цифры проекта:

1. интегральная «стоимость» принятия купюры – 21 руб.
2. вероятность замятия банкноты 50 руб. – 17%
3. «цена» простоя после замятия – 800 руб.

Пару слов о методике:

1. При построении модели бесперебойности устройств самообслуживания проведена верификация границ влияющих значений.
2. «Выбросы» (исключительные времена простоя и сверхдлинные серии транзакций) устранены по правилу 3σ.
3. Модель (для каждого типа устройств – своя) создана статистическим методом нелинейной регрессии на реальных данных методом наименьших квадратов.
4. Диаграммы (поля рассеиваний синих шаров) показывают зависимость времени простоя устройств от количества отработанных транзакций до очередной поломки.
5. Линия аппроксимации (двойная прерывистая красная) указывает средний тренд в динамике этой зависимости.
6. Граница 1 (оранжевая) представляет собой первую производную от модели уравнения аппроксимации. Чтобы найти ключевые позиции, производная исследовалась на экстремальные точки (max, min, 0) с целью найти момент (количество транзакций), когда время простоя устройства возобновляет рост после периода некоторого затишья.
7. Граница 2 (зелёная) – вторая производная аппроксимации. Исследовалась на экстремальные точки (max, min, 0), цель – найти (количество транзакций), когда заканчивается наиболее бурный рост времени простоя. Дальнейшая динамика снижается либо уходит в отрицательные значения (уменьшение периода неработоспособности).

Рис.4 Full Smart Cash. Модель рассеивания времени простоя в зависимости от количества транзакций.

Модель рассеивания времени простоя аппаратов Cash Dispenser в зависимости от количества транзакций представлена на рис. 5, а уравнение бесперебойности выглядит так:

y = 1,11E-13x⁴ – 1,13E-09x³ + 3,96E-05x² – 4,55E-03x + 7,69E+00, где R² = 3,33E-03.

Рис.5 Cash Dispenser. Модель рассеивания времени простоя в зависимости от количества транзакций.

Модель рассеивания времени простоя аппаратов Full NRC в зависимости от количества транзакций представлена на рис. 6, а уравнение бесперебойности выглядит так:

y = 1,17E-14x⁴ + 1,21E-10x³ – 6,31E-07x² + 5,85E-03x + 1,51E+01, где R² = 4,40E-02.

Рис.6 Full NRC. Модель рассеивания времени простоя в зависимости от количества транзакций.

Модель рассеивания времени простоя аппаратов Cash In в зависимости от количества транзакций представлена на рис. 7, а уравнение бесперебойности выглядит так:

y = 1,57E-12x⁴ + 1,23E-08x³ – 3,05E-05x² + 3,23E-02x – 5,67E-01, где R² = 1,29E-01.

Рис.7 Cash In. Модель рассеивания времени простоя в зависимости от количества транзакций.

Модель рассеивания времени простоя аппаратов Full Wincor в зависимости от количества транзакций представлена на рис. 8, а уравнение бесперебойности выглядит так:

y = 3,85E-13x⁴ – 5,81E-09x³ + 2,53E-05x² – 2,61E-02x + 2,01E-01, где R² = 1,25E-01.

Рис.8 Full Wincor. Модель рассеивания времени простоя в зависимости от количества транзакций.

Формализуем рекомендации:

1. Каждая из рассчитанных границ показывает оптимальную точку сервиса (профилактики, разгрузки, замены) устройства или компонент, после выполнения определённого количества транзакций.
2. По границе 1 целесообразно выполнять сервис при достаточности ресурсов. Это позволит избежать неоправданных потерь, если факт простоя означает бóльшие убытки, чем издержки от срочного обслуживания (замены) устройства. Дорогостоящая политика борьбы с простоями, щадящая инфраструктуру за счёт профилактики, поддерживающая оптимальную работоспособность и обеспечивающую разумную доступность.
3. По границе 2 целесообразно выполнять сервис, когда ресурсов для обеспечения полного обслуживания недостаточно. Рекомендуется когда потери от простоя устройства не критичны, и не превышают издержек от срочного проведения сервиса (замены). Экономный режим использования устройств на границах поддерживающих минимальный уровень достаточности. Жёсткая эксплуатация инфраструктуры на пределе предсказуемых отказов.
4. Точка транзакций по границе 1, как правило, наступает раньше границы 2. Исключение составляет устройства Full NRC. Для них максимальный прирост во времени простоя наступает в начале динамики. Оптимальной для Full NRC можно считать границу 1, когда время простоев достигает максимума.

Аналитикам и ремонтникам пригодится таблица с подсказками: