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자료유형
학술저널
저자정보
Thanyawan Chanpanit (King Mongkut’s University of Technology Thonburi (KMUTT)) Apinanthana Udomsakdigool (King Mongkut’s University of Technology Thonburi (KMUTT))
저널정보
대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.20 No.2
발행연도
2021.6
수록면
96 - 108 (13page)
DOI
10.7232/iems.2021.20.2.96

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An accurate forecasting model for call center operations allows a company to optimize the number of staffs needed. However, when a special event is planned, the call volume and pattern during that event can be expected to be different from those reflected in the historical database, and consequently, the accuracy of current forecasting methods may degenerate. Thus, a framework that can help to provide a highly accurate forecasting model in such situations is needed. In this paper, a conceptual framework for forecasting incoming calls during mobile expo events is proposed. The framework comprises four main steps: defining data types, verifying time series forecasting methods based on the defined data types, defining the forecasting model and forecasting the incoming calls. This approach can assist in systematically selecting an appropriate forecasting model when a mobile expo event is arranged. Experimental results show that this framework helps to select the appropriate forecasting model for each mobile expo event organized over one year. For the first and third mobile expo event periods, a mixed-period model with an individual forecasting approach, provides the best result, whereas in the second period, a combined forecasting approach for nonevent and mobile expo event periods, is the most appropriate.
#Framework #Forecasting #Combined Forecasting #Call Center #Mobile Expo Events

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION AND LITERATURE REVIEW
2. CASE STUDY
3. FRAMEWORK AND METHODOLOGY
4. TIME SERIES FORECASTING METHODS
5. EMPIRICAL EVALUATION
6. CONCLUSIONS
REFERENCES

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Agyeman, K. A. / 2020 / An ensemble stochastic forecasting framework for variable distributed demand loads / Energies 13(10):1~20 google schola Barrow, D. K. / 2016 / Forecasting intraday call arrivals using the seasonal moving average method / Journal of Business Research 69(12):6088~6096 google schola Bauer, A. / 2020 / An automated forecasting framework based on method recommendation for seasonal time series / ICPE’20 2020:48~55 google schola Bedi, J. / 2019 / Deep learning framework to forecast electricity demand / Applied Energy 238:1312~1326 google schola Charles, W. / 2013 / DEMAND-Driven Forecasting: A Structured Approach to Forecasting / Wiley :107~158 google schola

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