Microsoft PowerPoint - Service_Managing_Waiting_Time_2019.pptxWhat are waiting lines and why do they form?
Answer: Waiting Lines form due to a temporary  imbalance between the demand for service and the  capacity of the system to provide the service.
Customer  population
Service system
Waiting line
Priority  rule
Service  facilities
Served  customers
Cost of Waiting
Cost of  Capacity
Service Capacity LargeSmall
Total Cost per hour = Cost of Capacity per hour + Cost of Customer Waiting
I. The Operation of a Typical Call Center
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Calls on Hold
Sales reps processing 
$$$ Revenue $$$Cost of capacity Cost per customer
At peak, 80% of calls  dialed received a busy  signal.
Customers getting  through had to wait on  average 10 min. .
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3
5
Caller Arrival Time
6
7:10 7:20 7:30 7:40 7:50 8:007:00
caller 1 caller 3 caller 5 caller 7 caller 9 caller 11
caller 2 caller 4 caller 6 caller 8 caller 10 caller 12
0
1
2
3
2 min. 3 min. 4 min. 5 min. 6 min. 7 min.
Service times
N um
be r
of c
as es
7
Inventory (callers on line)
Wait time
Service time
Service Time
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0 7 9 12 18 22 25 30 36 45 51 55
5 6 7 6 5 2 4 3 4 2 2 3
Variability: Where does it come from?
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Input • Random arrivals (randomness is the rule,  not the exception)
• Unpredicted Volume swings • Product Mix • Incoming quality
Resources • Breakdowns / Maintenance • Operator absence • Setup times
Tasks • Inherent variation • Lack of SOPs • Quality (scrap / rework)
Buffer Processing
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Customer Arrival Process
Random arrival rate varying with time
Facility controlled
00:23
01:24
00:34
02:24
00:36
00:38
Time6:01 6:02 6:03 6:04 6:05 6:066:00
Call 1 Call 2 Call 3 Call 4 Call 5 Call 6 Call 7
IA1 IA2 IA3 IA4 IA5 IA6
mean
Modeling Customer Arrivals
Pn = for n = 0, 1, 2,… (T)n
n!
= Average numbers of arrivals per period
1 aCV
Temporal Variation in Arrival Rates
An arrival process is not stationary if the average number of arrivals in  any given time interval is not fixed over the entire time period.
Queue Configuration
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Round robin Priority Preemptive Processing time of customers (SPT rule)
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3. Mean service rate:
7. Mean number of customers in queue:
8. Mean number of customers in the system:


Begin  Service
Reduce Arrival Variability • appointment/reservation: how to handle late arrivals or noshows • encourage customers to avoid peak hours.
Reduce Service Time Variability • training and technology • limit service selection • reduce customer involvement
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Ls 1
Ls 0          0 0.2        0.25 0.5        1 0.8        4 0.9        9 0.99      99 
Multiple, Parallel Resources with One Queue
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Time in queue Wq Service Time 1/μ
Time in system Ws=Wq + 1/μ
number in service
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1
24
0
20
40
60
80
100
120
140
160
Number of CSRs
17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
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Reducing average waiting time does not  guarantee customer satisfaction.
A small percentage of customers may  experience long waits and complain bitterly.
Solution: service guarantee and/or service  recovery
Perception of Waiting and Service Level
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Perceived Wait Time
Amount of time customers  believe they have waited  prior to receiving service.
Has a greater effect on  customer satisfaction than  actual waiting time
t* 0
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• That Old Empty Feeling:  Unoccupied time goes slowly
• A Foot in the Door:  Preservice waits seem longer that  inservice waits
• The Light at the End of the Tunnel:  Reduce anxiety with  attention
• Excuse Me, But I Was First:  Social justice with FCFS queue discipline
• They Also Serve, Who Sit and Wait: Avoids idle service  capacity   
Factors Affecting Perceived Wait Times
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Customer’s own tolerance
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1. Determine an acceptable waiting time for your customers 2. Inform your customers of what to expect 3. Try to divert your customer’s attention
4. Segment customers (Din Tai Fung, pay more)
5. Encourage customers to use slack periods 6. Appointment (no show?)
7. Provide limited service or selfservice 8. Provide flexible service hours or internet access 9. Technology: barcode, OCR, RFID (ETC),
beeper, fast Lane, customer database
10. Take a longterm perspective (redesign the system)
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Summary
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Variability is the norm, not the exception understand where it comes from and eliminate what you can
Variability leads to waiting times although utilization<100%
Operations benefit from flexibility in capacity
Demand can exhibit seasonality → Time varying capacity 
Pooling resources can reduce waiting times
Managing customers’ perceived wait times