Sustav za predikciju i optimizaciju procesa punjenja bankomata · 18.9.2014 7.11.2014 27.12.2014...
Transcript of Sustav za predikciju i optimizaciju procesa punjenja bankomata · 18.9.2014 7.11.2014 27.12.2014...
Sustav za predikciju i optimizaciju procesa punjenja
bankomata
Ivan OsmanMulticom D.o.o. , Zagreb, [email protected]
Razlozi za optimizaciju
• Pouzdanost
• Preciznost
• Ušteda
• Automatizacija procesa
Elementi sustava optimizacije gotovine u mreži bankomata
• A. model predikcije dnevnih transakcija
• B. model optimizacije punjenja bankomata
• C. sustav primjene
Model predikcije dnevnih transakcija
• Modeli građeni pomoću Oracle data mining sustava na
odabranom simuliranom reprezentativnom skupu od 30 bankomata
• 𝑌𝐵 = 𝐷𝑇𝑥𝑌1+ 𝐷𝑀𝑥𝑌2+ 𝑇𝐺𝑥𝑌3+ 𝑀𝐺𝑥𝑌4
• Posebni model za svaki bankomat
• Omogućuje predviđanje za N dana unaprijed
• Razmatrani i drugi modeli kao mogućnost (ARIMA)
Model predikcije dnevnih transakcija
• Modeliranje predviđanja pomoću linearne regresije
• Set podataka bankomata u razdoblju od godinu dana
• Ključne varijable:• Potrošnja bankomata B
• Dan u tjednu (DT)
• Dan u mjesecu (DM)
• Tjedan u godini (TG)
• Mjesec u godini (MG)
• 𝑌𝐵 = 𝐷𝑇𝑥𝑌1+ 𝐷𝑀𝑥𝑌2+ 𝑇𝐺𝑥𝑌3+ 𝑀𝐺𝑥𝑌4
Model predikcije dnevnih transakcija
• Primjer ukupnih dnevnih transakcija jednog bankomata kroz godinu dana
0
50000
100000
150000
200000
250000
18.9.2014 7.11.2014 27.12.2014 15.2.2015 6.4.2015 26.5.2015 15.7.2015 3.9.2015 23.10.2015 12.12.2015
TRNS_TOTAL_VAL 0.1*CHG_TOTAL_VALUE
Model predikcije dnevnih transakcija
• Sezonalnost
-20.000
0
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
18.9.2014 7.11.2014 27.12.2014 15.2.2015 6.4.2015 26.5.2015 15.7.2015 3.9.2015 23.10.2015 12.12.2015
TRNS_TOTAL_VAL U99 PRED
Model optimizacije punjenja bankomata
• Algoritam koji traži minimalnu cijenu punjenja bankomata obzirom na parametre i broj dana za koje će punjenje biti dostatno:• CN – cijena novca
• CPU- cijena punjenja
• CPP – cijena pražnjenja
• COP – cijena ophođenja
• CPB – cijena praznog bankomata
• CRP - cijena punjenja ponderirana rizikom praznog bankomata P(stanje-pred<0) x Cp
• N – broj dana od razmatranja cijena do kraja tj. praznjenja samog razmatranog punjenja
• 𝐶𝑖𝑗 =(𝑠𝑡𝑎𝑛𝑗𝑒 𝑛𝑎 𝑑𝑎𝑛)𝑖𝑗∗𝐶𝐻 + 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑗𝑒 𝑛𝑎 𝑑𝑎𝑛
𝑖𝑗∗𝐶𝑃𝑃 + (𝑠𝑢𝑚𝑎 𝑧𝑎 𝑝𝑢𝑛𝑗𝑒𝑛𝑗𝑒)
𝑖𝑗∗𝐶𝑃𝑈 + 𝑜𝑝𝑠𝑘𝑟𝑏𝑙𝑗𝑖𝑣𝑎𝑛𝑗𝑒
𝑖𝑗
+ 𝐶𝑃𝐵 + 𝐶𝑅𝑃
𝑁
Model optimizacije punjenja bankomata
• Algoritam traži minimalnu cijenu punjenja bankomata obzirom na parametre i broj dana za koje će punjenje biti dostatno, pritom optimizirajući za 2 punjenja unaprijed:
• Tražimo idealni datum punjenja D i iznos za• Min(Cij) u slučaju L1 opt odnosno
• Min(Cij(L1) + Cij(L2)) u slučaju L2
L1 D-2 D-1 D0 D1
600k
400k C22
200k
L2 D-2 D-1 D0 D1
600k
400k Cij
200k
Model optimizacije punjenja bankomata
• Odabire idealni iznos punjenja
• Idealni dan punjenja obzirom na ulazne parametre
• Više razina optimizacije (L1, L2) obzirom na cijenu punjenja
• D dan na koji se promatra
• Dx očekivani datum ispražnjena
• D0 prvi mogući datum punjenja prije Dx
• D-1, D-2 datumi mogućih punjenja prije D0
• D1, D2 datumi mogućih punjenja nakon D0
• Dx2 očekivano drugo pražnjenje bankomata
Model optimizacije punjenja bankomata
• Razlike u strategijama punjenja
0
100000
200000
300000
400000
500000
600000
700000
1.1
1.2
01
5
2.1
1.2
01
5
3.1
1.2
01
5
4.1
1.2
01
5
5.1
1.2
01
5
6.1
1.2
01
5
7.1
1.2
01
5
8.1
1.2
01
5
9.1
1.2
01
5
10
.11
.20
15
11
.11
.20
15
12
.11
.20
15
13
.11
.20
15
14
.11
.20
15
15
.11
.20
15
16
.11
.20
15
17
.11
.20
15
18
.11
.20
15
19
.11
.20
15
20
.11
.20
15
21
.11
.20
15
22
.11
.20
15
23
.11
.20
15
24
.11
.20
15
25
.11
.20
15
26
.11
.20
15
27
.11
.20
15
28
.11
.20
15
29
.11
.20
15
30
.11
.20
15
1.1
2.2
01
5
2.1
2.2
01
5
3.1
2.2
01
5
4.1
2.2
01
5
5.1
2.2
01
5
6.1
2.2
01
5
7.1
2.2
01
5
8.1
2.2
01
5
9.1
2.2
01
5
10
.12
.20
15
11
.12
.20
15
12
.12
.20
15
13
.12
.20
15
14
.12
.20
15
15
.12
.20
15
16
.12
.20
15
17
.12
.20
15
18
.12
.20
15
19
.12
.20
15
20
.12
.20
15
21
.12
.20
15
22
.12
.20
15
23
.12
.20
15
24
.12
.20
15
25
.12
.20
15
26
.12
.20
15
27
.12
.20
15
28
.12
.20
15
29
.12
.20
15
30
.12
.20
15
Model optimizacije punjenja bankomata
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
400000
450000
Parametri za podešavanje
• Predikcija• Intervali pouzdanosti (npr: 95%,…, 99%)
• Sigurnosni iznos
• Kalendar događaja
• Optimizacija• Cijena novca
• Iznosi punjenja
• Br dana prije i poslije Dx
• Maksimalni iznosi punjenja
• Maksimalni broj dana između punjenja
Rezultati (30 bankomata)
• Prosječni manji iznos na bankomatu prije punjenja
• Ušteda između 5 i 15% ( s obzirom na ogranićenja parametara kao i bankomata)
• SLA (simulirani) > 99%
HVALA!