在去國外度假時，每個人都害怕旅程的一部分：邊境管制。進入一個新的國家時，每個人都必須由移民官員檢查他們的護照 - 即使離開一些人 - 所以排隊幾乎是不可避免的。

在希思羅機場 - 世界上最大的機場之一 - 許多抵達的乘客在護照檢查中經歷了長達兩小時的等待時間。邊境管制官員試圖透過工作人員名冊來管理這些佇列 - 當沒有足夠的工作人員登記以滿足到達的旅客人數時，護照控制佇列可能會變得過長。

工作人員排班提出了業內眾所周知的“最佳化問題”。它在醫院用於護士，呼叫中心甚至學校，用於操場監督。主要目標通常是確保在合理的時間內完成服務，並降低員工的成本。

但這兩個目標往往是矛盾的 - 因為支付更多員工通常會帶來更好的服務。而且由於這種矛盾，員工排班可能是一個非常難以解決的最佳化問題。

滿足要求

為了平衡員工排班的這兩個方面，組織或監管機構通常以預期服務時間的形式強加“服務要求”。在希思羅機場，服務要求規定 95％的乘客應在25分鐘內透過護照檢查處理EEA公民，45分鐘處理其他人。

不幸的是，自2018年2月以來，希思羅機場的邊境部隊無法滿足非歐洲經濟區移民的服務要求。7月份表現最差，24。5％的乘客透過3號和4號航站樓進入英國，等待時間超過護照檢查45分鐘。在6月，7月和8月，有報道稱乘客等待時間超過兩小時。

擁有大量有效資料對於建立良好的名冊和減少等待時間至關重要。員工排班的主要組成部分是建模需求，安排休假以及將員工分配到班次或任務。如果事先確切知道需求 - 例如，如果整個學年每天操場監督任務的數量相同 - 那麼員工排班只需要考慮最後兩個組成部分。

在更加動態的環境中，例如機場到達，需求建模在員工排班中起著至關重要的作用。在機場，護照控制的需求與飛機的到達時間直接相關，而飛機的到達時間又可以延遲。例如，2015年5月，只有75。93％的航班準時到達希思羅機場。在剩餘的航班中，17％的航班延遲了不到一個小時，大約7％的航班延誤了更長的時間。由於94％的乘客是國際旅客，因此航班延誤會嚴重影響邊境管制。

挖掘資料

在滿足服務要求方面，最糟糕的選擇之一是根據所有航班的預定到達時間對工作人員進行登記。雖然這相對便宜，但它忽略了航空旅行經常受到延誤的事實。

邊境部隊減少護照控制延誤的更好方法是為工作人員提供名冊，以便在規定的服務要求範圍內提供最大的預期需求。基本上，這意味著儘可能多地在護照檢查中開設多個展位，在最繁忙的時間到達 - 考慮到任何預期的延誤。

但這是一個非常不切實際和昂貴的解決方案，而且可用工作人員的數量也有限制 - 特別是因為邊防部隊已經在努力解決員工數量不足的問題。幸運的是，有大量與航空旅行有關的資料，可用於更準確地模擬需求，並列出工作人員並相應地採用其他可用技術。

航班抵達的歷史記錄，到達的歐洲經濟區和非歐洲經濟區公民的數量以及護照控制的要求都是可用的。透過使用統計和資料科學技術，例如預測，可以開發出一種複雜的護照控制需求模型。

使用這種需求模型執行員工排班可能是保守的，這意味著更高的總體成本，但它更有可能適應航空運輸的現實。然而，適當的需求建模還可以突出顯示情況 - 主要是歐洲經濟區公民到達的時間段 - 自動護照掃描器可以靈活地為員工排隊，並且可以降低成本。

鑑於希思羅機場邊境管制部門報告的延誤過多，我們只能假設目前用於員工排班的需求模式存在重大限制。透過更好地利用統計技術並利用可用的大量資料，可以顯著減少護照控制的等待時間 - 即使航班延誤。