Traduccion paper "Optimization of ATM cash replinieshment

Optimización de reposición efectivo de los cajeros automáticos con el grupo de los pronósticos de demanda
Reposición de efectivo en CAJEROS AUTOMÁTICOS los bancos quieren usar menos recursos (por ejemplo, efectivo en los cajeros automáticos, los camiones de carga efectivo) de reunión han fluctuado las demandas de los clientes. Tradicionalmente, tales como procedimientos de previsión media móvilponderada exponencialmente se aplican a diario se retira efectivo de los cajeros. A continuación, los resultados previstos se proporcionan para modelos de optimización para decidir la cantidad de dinero en efectivo y la logística de transporte efectivo para reponer a todos los cajeros automáticos. En algunas situaciones donde los CAJEROS AUTOMÁTICOS se retira tanto las variaciones (por ej., losdatos recopilados desde Estambul cajeros automáticos) los enfoques tradicionales no funcionan bien. Este artículo propone la agrupación cajeros automáticos en las inmediaciones de los clúster y también optimizar los agregados de diarios en efectivo se retira (p. ej., reponen cada semana en lugar de cada día) en el proceso de pronóstico. Ejemplo, los estudios muestran que esta predicción yoptimización integrada procedimiento funciona mejor con un objetivo de reducir al mínimo los costos de reposición efectivo y de cobro de interés y potencial insatisfacción del cliente.

1. Introducción

Business analytics es cada vez más popular en muchas prácticas de negocios hoy en día. Por ejemplo, empresas como Samsung y Coca-Cola han estado tratando de encontrar maneras de utilizar los datos recogidospara elaborar y usar la información relevante para la toma de decisiones para mejorar su producción, logística y operaciones de marketing. Samsung recopila diversos datos de mercado de sus tiendas al por menor, tales como clientes de cantidad de ventas, nivel de inventario, orden y previsión de ventas. Los datos no son sintetizados para decidir órdenes de fabricación y los calendarios (Ko &Han, 2012). Coca-Cola recoge qué y cuánto los clientes beben por RFID. Esta información ayuda a la empresa a aprender nuevas bebidas están haciendo en el mercado, identificar las diferencias en los gustos regionales y ayudar a restaurantes de comida rápida decidir qué bebidas para servir (Weier, 2009). Estos ejemplos muestran que la recopilación de datos y su uso de una manera inteligente para latoma de decisiones es cada vez más importante en el entorno competitivo de hoy en día. Este manuscrito es un intento de utilizar los datos recopilados para aumentar el rendimiento de una red ATM.
Efectivo de los CAJEROS AUTOMÁTICOS reposición estudios se centran en las decisiones sobre programas de tiempo que cada uno de los cajeros se deben reponer y cantidad de dinero que debe cargarse. Losestudios incluyen tanto las demandas previsión de efectivo reposición y optimizar los horarios. Esta optimización debe satisfacer tanto las limitaciones de costo del banco y las limitaciones de la demanda de los clientes. El CAJERO AUTOMÁTICO reposición de efectivo es un importante problema de la vida real. Uno de los desafíos de este tipo de problema es la previsión calidad ya que incluye complicadasy datos ruidosos. Si un modelo de previsión es de mala calidad a la hora de predecir las demandas futuras de tesorería en los cajeros automáticos, la reposición de la política sobre la base de la demanda prevista no será efectivo. Importancia del estudio radica en el hecho que la reposición por debajo de la demanda real conduce a la insatisfacción del cliente, mientras que reponer más de lademanda conduce a un alto costo de oportunidad para el banco. Por lo tanto, una metodología, que permitirá optimizar la reposición se parece muy útil para los bancos. En la literatura prospectiva y reposición de la política por lo general se estudia por separado por diferentes grupos de investigadores y especialistas salvo para el estudio de Baker, Jayaraman y Ashley (2013). Es decir, los estudios...