[論文レビュー] Cognitive Coordination of Global Service Delivery

Lav R. Varshney, Shivali Agarwal+5 more|arXiv (Cornell University)|Jun 1, 2014

Business Process Modeling and Analysis参考文献 32被引用数 8

ひとこと要約

本論文は、不確実性を管理し効率を向上させるために、知覚・行動ループとリコイルホライズン制御を用いた大規模グローバルサービス配信のための認知的連携フレームワークを提案する。確率的モデリング、短視眼的動的計画法、制約に基づく最適化を組み合わせることで、IBMにおける実際の展開において、手動による計画に比べて作業効率が10–15%向上した。

ABSTRACT

Formal coordination mechanisms are of growing importance as human-based service delivery becomes more globalized and informal mechanisms are no longer effective. Further it is becoming apparent that business environments, communication among distributed teams, and work performance are all subject to endogenous and exogenous uncertainty. This paper describes a stochastic model of service requests in global service delivery and then puts forth a cognitive approach for coordination in the face of uncertainty, based on a perception-action loop and receding horizon control. Optimization algorithms used are a mix of myopic dynamic programming and constraint-based programming. The coordination approach described has been deployed by a globally integrated enterprise in a very large-scale global delivery system and has been demonstrated to improve work efficiency by 10-15% as compared to manual planning.

研究の動機と目的

• 大規模サービス配信システムにおいて、数万名に及ぶグローバルに分散した知識労働者を効果的に連携するという、ますます深刻化する課題に対処すること。
• グローバルチームにおける分散業務プロセスや断片的なコミュニケーションに起因する不確実性、分散化、非効率に起因する連携コストと非効率を低減すること。
• 非公式でスケーラブルでない連携手法に代わる、形式的かつスケーラブルな連携メカニズムを構築すること。
• 認知的制御の原則（特に知覚・行動ループとリコイルホライズン制御）を、リアルタイムでの適応を可能とする社会技術的システムに統合すること。
• 企業規模のグローバル配信システムへの展開を通じて、作業効率とプロジェクトパフォーマンスの測定可能な向上を実証すること。

提案手法

• システムは、継続的にシステム状態と環境条件をモニタリングすることで、リアルタイムでの適応を可能にする知覚・行動ループを採用している。
• リコイルホライズン制御（RHC）は、固定時間ホライズン内で各タイムステップで最適化問題を解き、最初の行動を適用した後、ホライズンを次に進める。
• マーカフ連鎖過程（MDP）の定式化により、サービス要求の到着や処理における不確実性をモデル化し、リスク下での確率的意思決定を可能にする。
• 最適化は、短視眼的動的計画法と制約に基づくプログラミングを組み合わせることで、短期的判断と長期的連携目標のバランスを図る。
• フレームワークは、IBMのアプリケーションアセンブリオートメーション（AAO）システムのミドルウェアとして実装され、自動タスク割り当てとワークフロールーティングを可能にする。
• システムは、作業負荷、スキルセット、ディリバリー・センターの能力に関するリアルタイムデータを活用し、最適なセンターにワークパッケージを動的に割り当てる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大規模かつグローバルに分散したサービス配信システムにおける不確実性を管理するための認知的連携メカニズムは、どのように設計できるか？
• RQ2 非公式でスケーラブルでない連携を効果的に置き換える形式的連携フレームワークは何か？
• RQ3 リコイルホライズン制御と知覚・行動ループは、グローバルサービス配信における作業効率をどの程度向上できるか？
• RQ4 確率的モデリングと不確実性下での最適化は、分散型知識作業環境における連携をどのように強化するか？
• RQ5 実際の企業展開において、認知的連携によって達成可能な測定可能な効率向上とコスト削減はどの程度か？

主な発見

• 認知的連携フレームワークは、実際の展開において手動計画に比べて作業効率が10–15%向上した。
• システムは連携コストを低減し、210以上の技術インターフェースを含む主要なクライアントプロジェクトで作業時間の10%削減を達成した。
• 再利用可能なテンプレート、チェックリスト、標準化されたベストプラクティスを活用することで、欠陥率は50%以上低下した。
• フレームワークは時差と多言語対応の協働を効果的に管理し、重複する作業波にわたる円滑な納品を実現した。
• ゴールデンデータクライアントの概念により、早期に生産品質のデータ準備が可能になり、ビジネスユーザーのコミットメントが確保され、統合遅延が削減された。
• アプローチは、複雑で不確実性の高い環境においてスケーラビリティと適応性を示し、分散環境における伝統的なプロジェクト管理手法を上回った。