一种智能勘察派工方法与流程

1.本发明涉及勘察派工领域，尤其涉及一种智能勘察派工方法。


背景技术：

2.传统业扩报装流程中，业务派工为人工指定，客户经理收到派工后与客户确认时间和修改时间往往靠打电话。该业务流程并不智能，且不利于业务留痕，没有流程依据，对于业扩报装流程的闭环与管控形成一定的阻力。迫切需要一种能够自动构建用于派工的工单体系的方法，减少人工派工时间与工作量，提高准确性和适应性。


技术实现要素：

3.本发明要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供一种智能勘察派工方法，以达到减少人工派工时间与工作量，并提高准确性和适应性的目的。为此，本发明采取以下技术方案。
4.一种智能勘察派工方法，其特征在于包括以下步骤：
5.1)建立客户经理基础信息数据库；基础信息数据库的数据信息包括地域信息、派工班组信息、工单类型、客户经理所辖类型、客户经理工作状态等数据；所述的地域信息包括省、市、区、街道地区信息；派工班组信息包括部门、班组；工单类型包括高压、低压、临时；客户经理所辖类型包括大客户、高压专属客户、低压专属客户、普通客户；客户经理工作状态包括工单数量情况；
6.2)获取与勘查地点情况描述信息相匹配的派工人员即客户经理；根据所述勘查地点描述信息中的关键字，从派工人员数据库中搜索能力关键字与所述勘查地点情况关键字相匹配的派工人员，所述能力关键字用于描述所述派工人员具备的勘查能力；
7.3)基于影响所需勘查派工工单的处理效率的因素，利用层次分析法对所述客户经理进行评分；
8.301)建立客户经理的评分体系指标；
9.302)构造递阶层次结构；
10.将评分问题分为3个层次，最上面为目标层，即客户经理评分；中间层为准则层，维度作为准则层，包括4个子维度，4个子维度分别是办电 e助手、技能评价、服务能力、工单考核；最下层是方案层，指标作为方案层；
11.303)构造一致的成对比较矩阵；
12.将重要性等级a、b、c量化为9、7、5，对于准则层，构造矩阵；
13.304)层次单排序及一致性检验；认为一致的成对比较矩阵是可以接受的，否则对相应的成对比较矩阵做修正；
14.305)层次总排序及一致性检验，并得到最底层中各方案对于目标的排序权重；
15.306)计算客户经理的总得分；
16.根据305)得到的方案层对目标层的排序权重，乘以相应方案的得分，得到客户经
理的总得分；
17.307)对总得分对进行从大到小的顺序排序；
18.4)根据步骤3)的得分排序结果对所述工单进行派发人员；根据步骤3)的得分排序结果，给得分第一的派工人员派发工单，如果多人的得分相同并列第一，则按照步骤3)的层次分析法计算得到的办电e助手、技能评价、服务能力、工单审核的权重从大到小的顺序选取派工人员；
19.5)后台同步推送消息提醒客户和客户经理已派工；根据步骤四的结果，系统后台同步推送消息提醒客户和客户经理已派工；
20.6)预约与修改现场勘查时间；客户收到已派工消息后，可以和客户经理预约现场勘查时间，预约成功后如果需要修改勘查时间，则通知客户经理调整勘查时间。
21.本技术方案根据客户的用电需求生成待处理的所需派工工单，通过获取勘查能力与所述用电需求信息相匹配的派工人员；并根据影响派工工单的处理效率的因素对所述派工人员进行排序；按照所述派工人员的排序，向所述派工人员派发所述派工工单。有利于减少人工派工时间与工作量，并提高准确性和适应性。本技术方案采用递阶层次结构，多层次：含有目标层、维度层、指标层；多维度：维度层有多个子维度，每个子维度有多个指标；相互关联又相互制约：子维度权重总和为1、指标权重总和也为1；本技术方案可以应用于：缺少定量数据，a、b、c只表示重要性等级的场景，层次分析法能够处理多层次、多维度、缺少定量数据、相互关联又相互制约的模糊评分问题。
22.作为优选技术手段：在步骤302)中，办电e助手包括的指标为：客户注册数、留痕数、留痕规范度；技能评价包括的指标为：职级的情况、职称(技能等级)、工作年限、学历情况；服务能力包括的指标为：同一时期业务量、综合能源服务成效；工单考核包括的指标为：高压办电各环节超期率、低压办电各环节超期率、光伏办申各环节超期率、临时用电各环节超期率、备项目各环节超期率、高压办电平均时长、低压办电平均时长、光伏办电平均时长、临时用电平均时长、意向接电达标率、超短流程占比。
23.作为优选技术手段：在步骤304)中，层次单排序是指一致的成对比较矩阵m对应于最大特征值λ
max
的特征向量w，w归一化后就得到同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权重。
24.一致性检验的步骤如下：
25.(i)计算一致性指标ci
[0026][0027]
其中n指一致的成对比较矩阵m的维数。
[0028]
(ii)查找相应的平均随机一致性指标ri；当n＞9时，平均随机一致性指标变化量不大，故令相应的ri＝1.45；
[0029]
(iii)计算一致性比例cr
[0030][0031]
当cr＜0.1时，认为一致的成对比较矩阵是可以接受的，否则应对相应的成对比较矩阵做适当修正。
[0032]
作为优选技术手段：在步骤305)中，层次总排序需要得到最底层中各方案对于目标的排序权重。总排序权重要自下而上地将单准则下的权重进行合成。
[0033]
方案层对于目标层的总排序随机一致性比例为
[0034][0035]
当cr＜0.1时，认为层次总排序结果具有较满意的一致性并接受该分析结果，其中ci(i)为方案层对准则层的一致性指标，ri(i)为方案层对准则层的平均随机一致性指标，w＝(w1,w2,w3,w4)
t
为准则层对目标层的排序权重。
[0036]
有益效果：本技术方案在发起工单后，根据选定的地区，归属的当地电力单位，以及电力单位的营销班组人员，根据当前班组人员工作情况、业务匹配情况、业务操作记录等综合排序，后台智能选取人员派工，客户同步收到客户经理已派工提醒，客户可对现场勘察时间进行预约，预约后如需修改将告知客户经理，并自动留痕，实现了后台自动选取派工人员，大幅缩短人工派工时间与工作量，降低派工过程中客户经理能力与业务不匹配的概率，显著提高派工效率和匹配度，提升服务质效。
[0037]
本技术方案采用层次分析法，能够应用于缺少定量数据，a、b、c 只表示重要性等级的场景，处理多层次、多维度、缺少定量数据、相互关联又相互制约的模糊评分问题；本方案将定性的挑选派工人员问题，通过将重要性等级a、b、c量化为9、7、5构造成成对比较矩阵，转变成定量的客户经理的评分问题，评分最高的客户经理当选为派工人员，评分模型多角度多维度对客户经理进行评价更加客观，后台全自动计算并输出客户经理评分，处理效率高，准确性好，有利于进一步减少人工派工时间与工作量，并提高准确性和适应性。
附图说明
[0038]
图1是本发明的流程图。
[0039]
图2是本发明的层次结构图。
具体实施方式
[0040]
以下结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
[0041]
如图1所示，本发明包括步骤:
[0042]
第一步：建立客户经理基础信息数据库。在派工调度系统中增加地域信息(省、市、区、街道地区信息)、派工班组信息(部门、班组)、工单类型(高压、低压、临时)、客户经理所辖类型(大客户、高压专属、低压专属、普通等)、客户经理工作状态(工单较满、工单不多等情况) 等数据信息；
[0043]
第二步：获取与勘查地点情况描述信息相匹配的派工人员即客户经理。根据所述勘查地点描述信息中的关键字，从派工人员数据库中搜索能力关键字与所述勘查地点情况关键字相匹配的派工人员，所述能力关键字用于描述所述派工人员具备的勘查能力。
[0044]
第三步：利用层次分析法根据影响所需勘查派工工单的处理效率的因素对所述客
户经理进行评分。具体包括：1)建立客户经理的评分体系指标，部分客户经理评分指标如下:
[0045][0046][0047]
2)构造递阶层次结构。
[0048]
将评分问题分为3个层次，最上面为目标层，即客户经理评分，中间层为准则层，维度作为准则层，有4个子维度分别是办电e助手、技能评价、服务能力、工单考核，最下层是方案层，指标作为方案层，有26个子指标，如下图，
[0049]
3)构造一致的成对比较矩阵。
[0050]
将重要性等级a、b、c量化为9、7、5，对于准则层，构造矩阵
[0051][0052]
容易验证
[0053]
(i)m
ij
＞0
[0054][0055]
(iii)m
ij
*m
jk
＝m
ik
[0056]
所以矩阵m满足一致的成对比较矩阵的条件，是一致的成对比较矩阵。
[0057]
同理，对于方案层，我们可以分别关于办电e助手、技能评价、服务能力、工单审核构造一致的成对比较矩阵。
[0058]
4)层次单排序及一致性检验。
[0059]
层次单排序是指一致的成对比较矩阵m对应于最大特征值λ
max
的特征向量w，w归一
化后就得到同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权重。
[0060]
一致性检验的步骤如下：
[0061]
(i)计算一致性指标ci
[0062][0063]
其中n指一致的成对比较矩阵m的维数。
[0064]
(ii)查找相应的平均随机一致性指标ri。对n＝1,...,9，saaty给出了ri 的值
[0065][0066]
saaty等人用实验方法比较了在各种不同标度下人们判断结果的正确性，实验结果表明，采用1～9标度最为合适。当n＞9时，平均随机一致性指标变化量不大，我们不妨令相应的ri＝1.45
[0067]
(iii)计算一致性比例cr
[0068][0069]
当cr＜0.1时，认为一致的成对比较矩阵是可以接受的，否则应对相应的成对比较矩阵做适当修正。
[0070]
5)层次总排序及一致性检验。
[0071]
层次总排序是要得到最底层中各方案对于目标的排序权重。总排序权重要自下而上地将单准则下的权重进行合成。
[0072]
方案层对于目标层的总排序随机一致性比例为
[0073][0074]
当cr＜0.1时，认为层次总排序结果具有较满意的一致性并接受该分析结果，其中ci(i)为方案层对准则层的一致性指标，ri(i)为方案层对准则层的平均随机一致性指标，w＝(w1,w2,w3,w4)
t
为准则层对目标层的排序权重。
[0075]
6)计算总得分。
[0076]
根据5)得到的方案层对目标层的排序权重，乘以相应方案的得分，得到客户经理的总得分score。
[0077]
7)对总得分对进行从大到小的顺序排序。
[0078]
第四步：根据步骤三的得分排序结果对所述工单进行派发人员。根据步骤三的得分排序结果，给得分第一的派工人员派发工单，如果多人的得分相同并列第一，则按照步骤三的层次分析法计算得到的办电e助手、技能评价、服务能力、工单审核的权重从大到小的顺序选取派工人员。
[0079]
第五步：后台同步推送消息提醒客户和客户经理已派工。根据步骤四的结果，系统后台同步推送消息提醒客户和客户经理已派工。
[0080]
第六步：预约与修改现场勘查时间。客户收到已派工消息后，可以和客户经理预约现场勘查时间，预约成功后如果需要修改勘查时间，可通知客户经理调整勘查时间。
[0081]
以上所示的一种智能勘察派工方法是本发明的具体实施例，已经体现出本发明实质性特点和进步，可根据实际的使用需要，在本发明的启示下，对其进行等同修改，均在本方案的保护范围之列。