CN105338198A - 呼叫中心系统的可用性的计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种呼叫中心系统的可用性的计算方法，包括：记录一时间段内产生的故障及其数量；设置各个子系统的高峰期影响权重、非高峰期影响权重和实时影响权重；依次计算每个故障对各个子系统的影响；故障影响的业务包括座席数和通话数；根据故障影响的不同业务以不同的公式计算故障对各个子系统的影响；计算呼叫中心系统的可用性。与现有技术相比，本发明为呼叫中心系统的可用性提供了一种计算方法，更加准确地计算出子系统故障对业务的影响程度，便于用户分析故障发生的根本原因，从而提高了效率。

Description

呼叫中心系统的可用性的计算方法
技术领域
本发明涉及呼叫中心系统领域，特别涉及一种呼叫中心系统的可用性的计算方法。
背景技术
目前，常规的系统稳定性计算方法有如下三个指标：
(1)MTBF(MeanTimeBetweenFailure，即平均无故障工作时间)，是指从新的产品在规定的工作环境条件下开始工作到出现第一个故障的时间的平均值，其中，MTBF越长表示可靠性越高，正确工作能力越强；
(2)MTTR(MeanTimeToRepair，即平均修复时间)，是指可修复产品的平均修复时间，就是从出现故障到修复中间的这段时间，其中，MTTR越短表示易恢复性越好；
(3)MTTF(MeanTimeToFailure，即平均失效时间)，是指系统平均能够正常运行多长时间，才发生一次故障，其中，系统的可靠性越高，平均失效时间越长。
而从整体系统的可用性上分析，即从业务的影响面分析，一般采用MTTR(MeanTimeToRestoration，即平均恢复前时间)，源自于IEC61508中的平均维护时间(MeanTimeToRepair)，目的是为了清楚界定术语中的时间的概念，MTTR是随机变量恢复时间的期望值。它包括确认失效发生所必需的时间，以及维护所需要的时间。MTTR也必须包含获得配件的时间，维修团队的响应时间，记录所有任务的时间，还有将设备重新投入使用的时间。
但MTTR更多的是一种概念，且更多的是从设备故障考虑问题，并没有精确地反映出系统故障对应用的影响度。而在呼叫中心系统中，包含有多个子系统，每个子系统之间有强依赖关系，也有独立的子系统，因此，每个子系统的故障对业务的影响面都不一样，通过MTTR无法准确计算出这些子系统故障对业务的影响面和影响程度。
发明内容
本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中通过平均恢复前时间无法准确计算子系统故障对业务的影响面和影响程度的缺陷，提供一种能够从业务角度分析呼叫中心系统的可用性的计算方法，进而实现了对呼叫中心系统稳定性的定量分析，更加准确地计算出子系统故障对业务的影响程度。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：
一种呼叫中心系统的可用性的计算方法，该呼叫中心系统包括若干个子系统，其特点在于，该计算方法包括以下步骤：
S1、记录一时间段内产生的故障，以及该时间段内故障的数量；
S2、设置各个子系统的高峰期影响权重Ej、非高峰期影响权重Fj和实时影响权重Wj，
将该时间段内的指定时间段设为高峰期，该时间段内的非指定时间段设为非高峰期，实时影响权重用于表征故障对业务的实时影响程度，
其中，j遍历满足1≤j≤M的所有整数，0≤Ej≤1，0≤Fj≤1，0≤Wj≤1，M为子系统的数量；
S3、依次计算每个故障对第j个子系统的影响，每次计算过程均包括执行以下步骤：
S31、判断第i个故障对第j个子系统影响的业务是座席数还是通话数，若是座席数，则执行步骤S32，若是通话数，则执行步骤S33，
其中，i遍历满足1≤i≤N的所有整数，N为该时间段内故障的数量；
S32、获取第i个故障发生在高峰期时的影响座席数L1i、第i个故障发生在非高峰期时的影响座席数L2i、第i个故障发生在高峰期时的登录座席数A1i、第i个故障发生在非高峰期时的登录座席数A2i、第i个故障期间中的高峰期时长G1、第i个故障期间中的非高峰期时长G2以及时间段H，以公式UAi＝(L1i/A1i)×(G1/H)×Ej+(L2i/A2i)×(G2/H)×Fj计算N个故障中的第i个故障对第j个子系统的影响，并结束本次计算过程；
S33、获取第i个故障发生在高峰期时的影响通话数B1i、第i个故障发生在非高峰期时的影响通话数B2i、第i个故障发生在高峰期时的成功通话数I1i、第i个故障发生在非高峰期时的成功通话数I2i、第i个故障期间中的高峰期时长G1、第i个故障期间中的非高峰期时长G2以及时间段H，以公式UAi＝(B1i/(I1i+B1i))×(G1/H)×Ej+(B2i/(I2i+B2i))×(G2/H)×Fj计算N个故障中的第i个故障对第j个子系统的影响，并结束本次计算过程；
S4、以公式计算时间段H内N个故障对第j个子系统的影响；
S5、以公式计算该呼叫中心系统的可用性。
本方案中，该时间段由指定时间段和非指定时间段组成，指定时间段设为高峰期，非指定时间段设为非高峰期。例如该时间段为14:00-15:00，14:00-14:35为指定时间段，即高峰期，14:36-15:00为非指定时间段，即非高峰期。又例如该时间段为10-12月份，每天的12:00-13:00为指定时间段，即高峰期，其它时间为非指定时间段，即非高峰期。
本方案中，计算N个故障中的第i个故障对第j个子系统的影响时，第i个故障期间中的高峰期时长G1、第i个故障期间中的非高峰期时长G2以及时间段H的单位需要统一，例如可以为分钟或小时。
本领域技术人员应当理解，高峰期影响权重用于表征故障发生在高峰期时对业务的影响程度，非高峰期影响权重用于表征故障发生在非高峰期时对业务的影响程度。换句话说，可以根据故障发生在高峰期时对业务影响程度的高低来设置高峰期影响权重的值，根据故障发生在非高峰期时对业务影响程度的高低来设置非高峰期影响权重的值。例如可以将故障发生在高峰期时对业务的影响程度分为高、中、低三个等级，当影响程度为高时，将高峰期影响权重的值设为1，当影响程度为中时，将高峰期影响权重的值设为0.5，当影响成都为低时，将高峰期影响权重的值设为0.1。
其中，各个子系统的高峰期影响权重的值和非高峰期影响权重的值可以相同，也可以不同，具体根据各个子系统的不同情况来设置。例如按照重要性将呼叫中心系统中的所有子系统划分为多个级别，可以将级别高的子系统的高峰期影响权重的值设置为高于级别低的子系统的高峰期影响权重的值，将级别高的子系统的非高峰期影响权重的值也设置为高于级别低的子系统的非高峰期影响权重的值。
同理，本方案中的实时影响权重可以根据故障对业务实时影响程度的高低来设置实时影响权重的值。例如故障对业务的实时影响程度较高，可以将实时影响权重的值设为较大，故障对业务的实时影响程度较低，可以将实时影响权重的值设为较小。其中，各个子系统的实时影响权重的值可以相同，也可以不同，具体根据各个子系统的不同情况来设置。
本领域技术人员还应当理解，呼叫中心系统中产生的故障可以包括电话无法呼入、传真发送不成功或报表无法查看等。
本方案的呼叫中心系统中，故障影响的业务包括座席数或通话数。
另外，容易理解地，若发生某个故障的时间段均为高峰期，则该故障期间中的非高峰期时长为零，同样地，若发生某个故障的时间段均为非高峰期，则该故障期间中的高峰期时长为零。
本方案通过分别计算各个故障对各个子系统的影响，进而得到整个呼叫中心系统的可用性，实现了对呼叫中心系统稳定性的定量分析，更加准确地计算出子系统故障对业务的影响程度。
较佳地，该若干个子系统包括运营商线路、中继网关、PBX(PrivateBranchExchange，用户级交换机)系统、核心软交换、前置IVR(InteractiveVoiceResponse，互动式语音应答)、CTI(ComputerTelephonyIntegration，计算机电话集成)、后置IVR、录音、报表和/或传真。
较佳地，该时间段为一个月、若干个月、一个季度或若干个季度。
在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。
本发明的积极进步效果在于：与现有技术相比，本发明为呼叫中心系统的可用性提供了一种计算方法，实现了对呼叫中心系统稳定性的定量分析，更加准确地计算出子系统故障对业务的影响程度，便于用户分析故障发生的根本原因，从而提高了效率。
附图说明
图1为本发明实施例的呼叫中心系统的可用性的计算方法流程图。
具体实施方式
下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
一种呼叫中心系统的可用性的计算方法，该呼叫中心系统包括十个子系统，分别为运营商线路、中继网关、PBX系统、核心软交换、前置IVR、CTI、后置IVR、录音、报表和传真，如图1所示，该计算方法包括以下步骤：
步骤101、记录第一季度产生的故障，以及第一季度内故障的数量。
步骤102、设置各个子系统的高峰期影响权重Ej、非高峰期影响权重Fj和实时影响权重Wj。
其中，将第一季度每天的10:00-11:00设为高峰期，其它时间设为非高峰期。j遍历满足1≤j≤10的所有整数，0≤Ej≤1，0≤Fj≤1，0≤Wj≤1，10为子系统的数量。
步骤103、依次计算每个故障对第j个子系统的影响。
步骤104、以公式计算第一季度内8个故障对第j个子系统的影响。
步骤105、以公式计算该呼叫中心系统的可用性。
其中，步骤103中每次计算过程均包括执行以下步骤：
步骤1031、判断第i个故障对第j个子系统影响的业务是座席数还是通话数，若是座席数，则执行步骤1032，若是通话数，则执行步骤1033；
其中，i遍历满足1≤i≤8的所有整数，8为第一季度内故障的数量；
步骤1032、获取L1i、L2i、A1i、A2i、G1、G2以及H，以公式UAi＝(L1i/A1i)×(G1/H)×Ej+(L2i/A2i)×(G2/H)×Fj计算8个故障中的第i个故障对第j个子系统的影响，并结束本次计算过程。
步骤1033、获取B1i、B2i、I1i、I2i、G1、G2以及H，以公式UAi＝(B1i/(I1i+B1i))×(G1/H)×Ej+(B2i/(I2i+B)i))×(G2/H)×Fj计算N个故障中的第i个故障对第j个子系统的影响，并结束本次计算过程。
其中，L1i为第i个故障发生在高峰期时的影响座席数，L2i为第i个故障发生在非高峰期时的影响座席数，A1i为第i个故障发生在高峰期时的登录座席数，A2i为第i个故障发生在非高峰期时的登录座席数，B1i为第i个故障发生在高峰期时的影响通话数，B2i为第i个故障发生在非高峰期时的影响通话数，I1i为第i个故障发生在高峰期时的成功通话数，I2i为第i个故障发生在非高峰期时的成功通话数，G1为第i个故障期间中的高峰期时长，G2为第i个故障期间中的非高峰期时长，H为第一季度。
本实施例中，十个子系统的高峰期影响权重、非高峰期影响权重和实时影响权重如表1所示。
表1各个子系统的高峰期影响权重、非高峰期影响权重和实时影响权重
子系统名称 高峰期影响权重 非高峰期影响权重 实时影响权重
运营商线路 1 0.5 1
中继网关 1 0.5 1
PBX系统 1 0.5 1
核心软交换 1 0.5 1
前置IVR 1 0.5 1
CTI 1 0.5 1
后置IVR 1 0.5 0.5
录音 1 0.5 0.9
报表 1 0.1 0.9
传真 1 1 0.9
下面对本实施例8个故障中的某个故障进行举例说明。
第一季度中某天的10:30-12:00，出现外呼部分省份手机受限的故障，经过核实，是运营商线路的问题，共损失了1519通电话，其中，10:30-11:00损失了1009通电话，11:01-12:00损失了510通电话，而10:30-11:00正常的通话数为27373，11:01-12:00正常的通话数为9800。
该故障对运营商线路的影响为：
本实施例提供的呼叫中心系统的可用性的计算方法，实现了对呼叫中心系统稳定性的定量分析，更加准确地计算出子系统故障对业务的影响程度，便于用户分析故障发生的根本原因，从而提高了效率。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种呼叫中心系统的可用性的计算方法，该呼叫中心系统包括若干个子系统，其特征在于，该计算方法包括以下步骤：
S1、记录一时间段内产生的故障，以及该时间段内故障的数量；
S2、设置各个子系统的高峰期影响权重Ej、非高峰期影响权重Fj和实时影响权重Wj，
将该时间段内的指定时间段设为高峰期，该时间段内的非指定时间段设为非高峰期，实时影响权重用于表征故障对业务的实时影响程度，
其中，j遍历满足1≤j≤M的所有整数，0≤Ej≤1，0≤Fj≤1，0≤Wj≤1，M为子系统的数量；
S3、依次计算每个故障对第j个子系统的影响，每次计算过程均包括执行以下步骤：
S31、判断第i个故障对第j个子系统影响的业务是座席数还是通话数，若是座席数，则执行步骤S32，若是通话数，则执行步骤S33，
其中，i遍历满足1≤i≤N的所有整数，N为该时间段内故障的数量；
S32、获取第i个故障发生在高峰期时的影响座席数L1i、第i个故障发生在非高峰期时的影响座席数L2i、第i个故障发生在高峰期时的登录座席数A1i、第i个故障发生在非高峰期时的登录座席数A2i、第i个故障期间中的高峰期时长G1、第i个故障期间中的非高峰期时长G2以及时间段H，以公式UAi＝(L1i/A1i)×(G1/H)×Ej+(L2i/A2i)×(G2/H)×Fj计算N个故障中的第i个故障对第j个子系统的影响，并结束本次计算过程；
S33、获取第i个故障发生在高峰期时的影响通话数B1i、第i个故障发生在非高峰期时的影响通话数B2i、第i个故障发生在高峰期时的成功通话数I1i、第i个故障发生在非高峰期时的成功通话数I2i、第i个故障期间中的高峰期时长G1、第i个故障期间中的非高峰期时长G2以及时间段H，以公式UAi＝(B1i/(I1i+1i))×(G1/H)×Ej+(B2i/(I2i+2i))×(G2/H)×Fj计算N个故障中的第i个故障对第j个子系统的影响，并结束本次计算过程；
S4、以公式计算时间段H内N个故障对第j个子系统的影响；
S5、以公式计算该呼叫中心系统的可用性。
2.如权利要求1所述的计算方法，其特征在于，该若干个子系统包括运营商线路、中继网关、PBX系统、核心软交换、前置IVR、CTI、后置IVR、录音、报表和/或传真。
3.如权利要求1所述的计算方法，其特征在于，该时间段为一个月、若干个月、一个季度或若干个季度。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105979538A (zh) * 2016-07-19 2016-09-28 浪潮软件集团有限公司 一种小区中断期间损失话务量及流量的分析方法
CN110109767A (zh) * 2019-05-10 2019-08-09 重庆八戒电子商务有限公司 一种分布式系统可用性的分析方法及系统
CN112523863A (zh) * 2020-11-18 2021-03-19 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 一种基于长短表相结合的电控发动机循环监测方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060047800A1 (en) * 2004-08-24 2006-03-02 Panduit Corporation Systems and methods for network management
CN101153830A (zh) * 2006-09-28 2008-04-02 华为技术有限公司 测量可用度的方法、装置及收集端
CN101437088A (zh) * 2007-11-14 2009-05-20 华为软件技术有限公司 实现呼叫处理的方法、装置及实现接续控制的装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060047800A1 (en) * 2004-08-24 2006-03-02 Panduit Corporation Systems and methods for network management
CN101153830A (zh) * 2006-09-28 2008-04-02 华为技术有限公司 测量可用度的方法、装置及收集端
CN101437088A (zh) * 2007-11-14 2009-05-20 华为软件技术有限公司 实现呼叫处理的方法、装置及实现接续控制的装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105979538A (zh) * 2016-07-19 2016-09-28 浪潮软件集团有限公司 一种小区中断期间损失话务量及流量的分析方法
CN110109767A (zh) * 2019-05-10 2019-08-09 重庆八戒电子商务有限公司 一种分布式系统可用性的分析方法及系统
CN112523863A (zh) * 2020-11-18 2021-03-19 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 一种基于长短表相结合的电控发动机循环监测方法

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