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Optimal staffing policies for customer support system with uncertain demand

机译：需求不确定的客户支持系统的最佳人员配置策略

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'Customer support' includes all value-added product services after the product sale, such as installation, maintenance and repairs, etc. A high-level of uncertainty and fluctuations accompanies the demand for customer support services. Hence, the system needs optimal field-staffing decisions with the least risk. The problem becomes all the more challenging under restricted working hour conditions. Daily working hour duration embedded with 'decision epochs' partly mitigates demand uncertainty. This research work uses this framework and assesses the volatile demand with a probability distribution. Further, this research develops a decision model using the Markov Decision Process (MDP) in a Dynamic Programmin (DP) framework to optimise the field-staffing decisions considering demand fluctuations and risk. Results of the numerical analysis show that more decision epochs reduces cost. Also, the neutral risk policies become optimal with the increase in the number of decision epochs.
机译：“客户支持”包括产品销售后的所有增值产品服务，例如安装，维护和维修等。对客户支持服务的需求伴随着高度的不确定性和波动。因此，系统需要风险最小的最佳现场人员决策。在工作时间受限的情况下，问题变得更加具有挑战性。嵌入“决策时期”的每日工作时间部分缓解了需求不确定性。这项研究工作使用此框架，并以概率分布评估波动性需求。此外，本研究在动态Programmin（DP）框架中使用马尔可夫决策过程（MDP）开发了决策模型，以考虑需求波动和风险来优化现场人员决策。数值分析结果表明，更多的决策时期可以降低成本。而且，随着决策时期数量的增加，中性风险政策也变得最优。

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