CN104885103A - 追踪工业车辆操作员质量 - Google Patents

Abstract

使用分析引擎对员工的综合质量进行分析、评分和呈现，所述分析引擎对企业数据进行多域分析。分析引擎呈现关于员工在一系列硬件设备上的绩效的关键信息，以便在企业组织内的不同用户的独特上下文和角色中将员工绩效通知不同给用户。分析引擎将可定制的绩效简档与每个员工成员相关联。每个绩效简档由多个绩效度量组成。每个绩效量度又表示测量由相关联的员工成员，例如工业车辆操作员执行的作业职责的某些方面的绩效度量。评分被汇总为综合绩效简档评分。为了计算该评分，例如，通过收集和分析来自工业车辆数据系统、仓库管理系统、劳务管理系统等的数据，来跨多个域地考虑数据。

Description

追踪工业车辆操作员质量

技术领域

本公开一般地涉及用于收集员工数据以用于为员工质量评分以及用于呈现可行动的员工信息的方法和计算机实现的系统。

背景技术

包括经销商、零售店、制造商等的商业经营正在利用无线策略，以改进商业经营的效率和准确性。这些企业经营还可以利用无线策略，以避免不断增加的劳工和后勤成本的潜在影响。

在典型的无线实现中，工人经由移动无线收发器与在对应的计算机公司上执行的管理系统联系。例如，为了在操作员的设施各处移动物品，工人通常利用工业车辆，包括例如铲车、手动和电机驱动的码垛车等。无线收发器被用作与管理系统的接口，以便指示工人在他们的任务中操作工业车辆，例如，通过指示工人在何处和/或如何在操作员的设施内拾取、包装、放好、移动、实施、处理或以其它方式操纵物品。无线收发器还可以被用于结合适合的输入设备以扫描、感测或以其它方式读取标签、标记或者其它标识符，以便追踪指定物品在设施内的移动。

发明内容

根据本文的方面，公开了一种汇总工业车辆操作员绩效的量度的方法。该方法包括将在服务器计算机上运行的分析引擎耦合到至少两个独立并且不同的电子数据源，包括收集关于工业车辆的信息的第一数据源和收集关于员工的信息的第二数据源。第一数据源接收电子车辆信息，包括在工业车辆操作过程中从工业车辆收集的工业车辆使用数据，所述数据被从所述工业车辆无线地传输。第二数据源可以包括例如仓库管理系统、人力资源管理系统、劳务管理系统、企业资源规划系统等。该方法还包括存储具有多个绩效量度的绩效简档，其中每个绩效量度表示工业车辆操作员的绩效的量度。该方法还包括将特定的工业车辆操作员识别码分配给绩效简档的拷贝，以便定义依操作员而定的绩效简档实例。

另外，该方法包括评估依操作员而定的绩效简档实例的当前状态。通过使用来自第一数据源和第二数据源的信息，基于分配的工业车辆操作员识别码处理每个绩效量度，来评估依操作员而定的绩效简档实例的当前状态。在这个方面，执行该评估从而查询第一数据源和第二数据源两者，以便获得评估绩效简档实例的至少一个绩效量度所需的信息。该方法还包括基于绩效简档实例的评估针对该操作员识别码计算至少一个评分，并且输出依操作员而定的绩效简档实例的当前状态的表示。

附图说明

图1是根据本公开的方面的一个系统的框图，可以利用该系统作为基础设施以便分别或者以组合实现图2-17的流程图、框图、屏幕照片以及其它视图中提出的方法、处理或者特征中的一个或多个；

图2是根据本公开的方面的可由图1的分析引擎利用的工业车辆操作员与绩效简档的关联的框图；

图3是示出根据本公开的方面的可由图1的分析引擎利用的将绩效简档组织为多个绩效量度的框图；

图4是示出根据本公开的方面的可由图1的分析引擎利用的将绩效量度组织为一个或多个准则、阈值和算法的框图；

图5是根据本公开的各个方面的可由图1的分析引擎利用的将绩效简档实例与工业车辆操作员相关联的方法的流程图；

图6是根据本公开的各个方面的可以在图1的一个或多个处理设备上显示的示例性概述图；

图7是示出了根据本公开的方面的可以在图1的一个或多个处理设备上显示的按照团队分组的员工评估的示例性经理视图；

图8是示出了根据本公开的其它方面的可以在图1的一个或多个处理设备上显示的用于特定团队的员工评估的示例性监督员视图；

图9是示出了根据本公开的方面的下钻能力的图8的示例性监督员视图；

图10是示出了根据本公开的方面的监督员向绩效简档的绩效量度分配优先级和权重的图8的示例性监督员视图；

图11是示出了根据本公开的方面的特定工业车辆操作员的绩效细节中的下钻能力的示例性监督员视图，其可以在图1的一个或多个处理设备上显示；

图12是示出了根据本公开的方面的使用前检查清单的示例性操作员视图，如图1所示，其可以在工业车辆上显示；

图13是示出了根据本公开的方面的任务列表的示例性操作员视图，如图1所示，其可以在工业车辆上显示；

图14是示出了根据本公开的方面的示出了关于当前任务的细节的图13的任务列表的下钻的示例性操作员视图；

图15是示出了根据本公开的方面的车辆状态信息的示例性操作员视图，如图1所示，其可以在工业车辆上显示；

图16是示出了根据本公开的方面的操作员的绩效评分的概要的示例性操作员视图，其可以在图1的一个或多个处理设备上显示；以及

图17是示出了根据本公开的方面的团队绩效评分的概要的示例性操作员视图，其可被在图1的一个或多个处理设备上显示。

具体实施方式

根据本公开的各个方面，使用对企业数据执行多域分析的可定制分析引擎对员工的综合质量进行分析、评分和呈现。该分析引擎呈现了关于员工在硬件设备的范围内的绩效的关键信息，以便在企业组织内他们唯一的上下文和角色中，将关于在操作中执行的工作的绩效通知不同用户(例如，执行官、经理、监督员和被评分的操作员自己)。

分析引擎将绩效简档与相关联的员工成员相关联。每个绩效简档由多个绩效量度组成。每个绩效量度又表示测量由相关联的员工成员执行的作业职责的某些方面的绩效度量。与绩效量度相关联的各种评分被汇总为一个综合绩效简档评分。为了计算各个评分，例如，通过从诸如工业车辆数据收集系统、仓库管理系统、劳务管理系统等通常分离且独立的系统收集并分析数据，跨一个或多个域地考虑数据。

系统综述:

现在参考附图，并且特别地参考图1，示出了根据本公开的各个方面的计算机系统100的总图。如将在本文中更详细描述的，可以利用系统100收集员工数据，以便对员工质量评分、呈现员工信息以及执行在后续附图中描述的其它功能和特征。

计算机系统100包括一般地以附图标记102指定的多个硬件和/或软件处理设备，它们通过一般地以附图标记104指定的一个或多个网络链接在一起。典型的处理设备102包括，例如蜂窝移动电话和智能电话、平板计算机、个人数据助理(PDA)处理器、掌上计算机以及其它便携计算设备。处理设备102还可以包括上网本计算机、笔记本计算机、个人计算机和服务器。另外，处理设备102可以包括业务系统、目的驱动的装置、专用计算设备和/或可以在网络104上通信的其它设备，以下更详细地描述它们的示例。

网络104提供各种处理设备102之间的通信链路，并且可以为互连处理设备102的联网组件106所支持，包括例如路由器、集线器、防火墙、网络接口、有线或无线通信链路和对应的互连、蜂窝站和对应的蜂窝转换技术，例如在蜂窝和tcp/ip之间转换等。另外，网络104可以包括使用一个或多个内联网、外联网、局域网(LAN)、广域网(WAN)、无线网络(WIFI)、互联网的连接，包括万维网、蜂窝和/或其它使得能够在处理设备102之间实时或以其它方式(例如通过时移、批量处理等)通信的布置。

在特定上下文和角色中，处理设备102意在是可移动的，例如，在诸如铲车、前伸式叉车、取货机、牵引车，骑式码垛车、步行式平台运货车等的工业车辆108上设置的处理设备102。在这种情况下，工业车辆108利用对应的处理设备102，以便通过一个或多个接入点110与对应的联网组件106无线地通信。作为替代地，工业车辆108上的处理设备102可以配备有或以其它方式访问WIFI、蜂窝或者允许工业车辆108上的处理设备102例如在网络104上直接与远程设备通信的其它合适的技术。

说明性系统100还包括服务器112，例如，web服务器、文件服务器和/或支持分析引擎114和对应数据源(被总地标识为数据源116)的其它处理设备。如本文中更详细描述地，分析引擎114和数据源116提供资源以分析、评分以及呈现包括员工的综合质量的信息。

在示例性实现中，通过一系列数据库实现数据源116，这些数据库存储与商业经营，例如仓库、分配中心、零售店、制造商等相关的各种类型的信息。在该说明性示例中，数据源116包括来自多个不同的并且独立的域的数据库，包括工业车辆信息数据库118、仓库管理系统(WMS)120、人才管理系统(HRMS)122、劳务管理系统(LMS)124等等。以上列表不是无遗漏的，并且仅仅意在是说明性的。还可以和/或可替代地呈现其它数据，诸如来自企业资源规划(ERP)数据库、内容管理(CM)数据库、位置跟踪数据库、语音识别等的其它数据。另外，数据可以来自不是直接和/或本地连接到分析引擎114的源。例如，在特定示例性实现中，可以从远程服务器，例如，制造商数据库等获得数据。

传统上，孤立地利用包括数据源116的个人数据集合导致使用不足、遗漏的连接和不必要的开销。然而，如本文将更详细讨论的，分析引擎114获取、挖掘、查询、访问、关联并且以别的方式分析跨数据源116内的各种数据集合/数据库的数据，以便在适当的上下文中为若干给定角色呈现员工信息。

在本公开中，在各种上下文中使用术语“实时”以描述公开的系统的方面。如本文中使用地，术语“实时”包括近似实时，以便说明由无线基础设施的性质所引起的延迟，解决移动设备、计算机系统以及查询数据、执行计算、产生结果，提供结果所需的固有处理时间等的传输延迟。

工业车辆操作员绩效简档:

参考图2，提供了一个可扩展的组织结构200，其定义了其中每个绩效简档与员工成员相关联的绩效简档。为了此处讨论的清楚起见，员工成员由工业车辆操作员组成。然而实际上本文的思想可以应用于员工成员的附加角色。

例如，分析引擎114可以利用组织结构200，并且组织结构200可以存储在系统100的数据源116内(图1)。该组织结构包括多个工业车辆操作员识别码202。每个工业车辆操作员识别码202以及因此的每个工业车辆操作员被与绩效简档204的对应实例唯一地相关联，以便定义依操作员而定的绩效简档实例。

选择车辆操作员识别码202可以包括将工业车辆操作员与包含在数据源116中的数据唯一地关联的任何机制。在这方面，车辆操作员识别码202和对应的信息之间的关联可以是直接关联或者是导出、计算、隐含、链接或以其它方式确定的间接关联。

可以用任何适合的方式组织一个或多个工业车辆操作员识别码202。例如，工业车辆操作员识别码202可以被组织为组，诸如团队、班、部门或者其它逻辑结构。在该说明性示例中，工业车辆操作员被分组为团队206。因而，在本文中，每个工业车辆操作员还被称为团队成员。

每一个组，例如团队206，还可与绩效简档204的对应实例唯一地相关联。在这个方面，组绩效简档204可以与和个人操作员识别码相关联的绩效简档204相同或者不同。

虽然以一个组进行了说明，但是以上的方法可以被纵向和横向扩展。即，个人可以属于零个组或更多组，例如，团队组和班组(组概念的横向扩展)。另外，组可以被组织为其它组，这些组具有与它们相关联的唯一关联的绩效简档204(组概念的纵向扩展)。因此，三个不同“班”组(诸如第一班组、第二班组和第三班组)可被组织为一个“位置”组等。

参考图3，每个绩效简档204由多个绩效量度210组成。每个绩效量度210提供了涉及感兴趣范围的度量。在示例性实现中，几个绩效量度包括生产率；出错率；出勤；技能；碰撞；卡车维护；能量使用；半自动化使用；协作等。当然，以上列表不限制此处本公开的各个方面。一般地，每个绩效量度210包括如下的定义：其定义了与对应的度量相关联的量度，例如，在一个示例中定义了如何评估生产率。每个绩效量度210还可以具有阈值目标，例如基线、目标、要求或者针对特定个人一般或者唯一地设置的操作员绩效的其它量度。

参考图4，在示出的示例中，绩效量度210包括定义212、可选择的阈值214(在本文中也被称为绩效量度阈值目标)和评估或者帮助评估对应的定义212的可选择的算法216(例如，其可用于定制分析引擎如何评估定义212)。

定义212包括用于评估对应度量的至少一个准则(或者一组相关准则)。在这个方面，每个准则可被表示为规定了条件、要求或条件与要求二者的规则，以评估度量或者其方面。以包括一个或多个准则的定义212定义绩效量度210的能力允许下层度量的复杂性从感兴趣的特定区域(例如，在操作工业车辆时的碰撞)到感兴趣的一般区域(例如，在操作工业车辆时的操作员注意)改变。

因此，绩效量度210建立了对应度量的模型。例如，绩效量度210可以涉及生产率、操作员出错率、操作员出勤、操作员技能、操作工业车辆时的碰撞数目、工业车辆维护、操作工业车辆时的能量使用效率、工业车辆自动化和半自动化特征的使用、协作等，其可以适当数目的准则为特性，以便考虑下层可用数据的性质，建立所希望的度量的模型。

阈值214是可选择的，例如，取决于度量，并且可针对一个或多个准则被设置。作为替代地，可以跨一组准则地应用阈值214。作为替代地，可以针对综合绩效量度210可选择地设置阈值214。阈值214提供了关联的车辆操作员相对于关联的度量的绩效的基线。因此，实际上，可以例如由经理或者监督员设置每个阈值214，以便表示目标实现目的。

例如，如果选择绩效量度210是“碰撞”，那么在定义212中提供的准则可以是“在工业车辆移动时检测碰撞”。另一个准则可以定义一个执行分析的窗口，例如，按照时间、事件等。示例性对应算法216是“计数在定义的窗口中检测到的碰撞的每一次发生”。此处，可以由针对对应操作员定制的碰撞的设置数目来定义该阈值。例如，码头操作员可以触发相对高的(预期)碰撞的计数，这些碰撞由在装卸码头粗糙表面上驾驶、装料台(ramp)和对应的装卸车所引起。因此，码头操作员可以具有定制阈值的X碰撞。可以预期在平滑地面上由有经验的工业车辆操作员执行拣选操作会产生较少的碰撞。因而，相同的绩效量度(碰撞)可以具有相对低的阈值214，例如，针对该操作员的Y碰撞。因此，在这个示例中，两个车辆操作员与绩效简档204相关联，每一个绩效简档204包括具有相同定义212和算法216但是具有不同阈值214的绩效量度210(碰撞)。

阈值214还可以被用作表示操作员绩效的属性的基线，例如绩效的最小可接受水平、绩效的平均水平等等。因此，每一个定义212可以具有下层算法216，其定义测量定义212的准则/多个准则的方式，以及可选择地如何相对于阈值量度214评估该准则/多个准则。阈值214可以表示在一个目标之上/之下、通过/失败或者其它量度。另外，阈值214可以是复合的，其定义一个或多个范围、评分或者其它量度。例如，可以利用阈值214定义“等级”，诸如弱、在平均之下、在平均之上和优秀。如将本文更详细描述地，这些“评分”中的每一个可被以不同的视觉象征和定义该范围的界线的关联规则表示。

因此，对于任何给定的绩效量度210，可以存在任何数目的定义、阈值和算法，它们可被分组并被组织为任何数目的组合，以便定义所希望的绩效量度。在存在与给定绩效量度210相关联的多个规则、准则、阈值、算法等的情况下，系统可以将各个计算和比较合并为单个综合汇总表示，以便报告单个值和单个测量。该方法可被用于创建定义、阈值和算法的分层配置，终端用户可以在该分层配置中导航，以便查看关于给定绩效量度210的概要水平或者详细水平信息。

每个算法216可以表示跨多个不同并且以其它方式无关的领域(诸如数据源116中的各个数据库(图1))提取和分析数据的简单量度或者复杂公式。如将在本文更详细解释地，算法216本身可被逻辑地细分为多个参数、条件、类等，分析引擎114可以将它们用于归因，例如，解释为什么特定数据组实现了计算的分数。

在这个方面，通过根据对应定义212从数据源116中的一个中的特定字段提取数据值，图1的分析引擎114可以实现特定算法216，并且直接使用提取的值作为量度。例如，劳务管理系统(LMS)可以提供可以直接读取的量度，例如病假天数。此处，因为可以直接从数据库读取有关信息，所以不需要进行计算。

然而，在其它示例性应用中，来自数据源的数据不可以在绩效量度上下文中直接提供有意义的信息。而是必须汇总、推断、计算、相关、导出其它信息等。

例如，涉及生产率的算法216可以使用人力资源管理系统(HRMS)来确定在工作班次开始时车辆操作员何时打卡开始工作，以及在工作班次结束时车辆操作员何时打卡结束工作。然而，HRMS不知道工人在上班打卡和下班打卡之间的时间段在干什么。另一方面，工业车辆管理系统(IVMS)(图1中的工业车辆数据118)基于车辆使用收集和记录卡车数据。IVMS知道工人如何使用工业车辆，但是不能说明操作员花费在车辆之外的时间。然而，通过以HRMS数据作为工业车辆数据的“书挡(bookending)”，算法216可以对工人在整个工作班次的生产率进行计算。值得注意的是，HRMS和IVMS都不追踪生产率本身。然而，通过理解复杂的数据关系和相关性，系统的智能可以基于对HRMS和IVMS数据源中可用数据的分析，计算生产率的量度。

在另一个示例中，用于追踪产品在仓库管理系统(WMS)中的移动的扫描设备可以向IVMS提供“分路馈给(split feed)”，以便更强地关联WMS和IVMS之间的数据，以便便于实现精巧并且复杂的算法216。此处，扫描仪可以根本不是工业车辆系统的一部分。然而，扫描仪的操作员使用可以触发算法以抽取通过IVMS收集的车辆数据的子集。

还可以利用不同的系统以确认/检验/授权/验证来自另一个系统的数据。例如，可以利用来自WMS的扫描数据来检验特定IVMS数据属于对应的车辆任务/绩效量度。

作为另一个示例，特别的绩效量度210可能在任何数据集合中不具有对应的记录。而是，必须导出所需的数据。例如，WMS可以支配绩效项目的说明。分析引擎114(图1)可以利用IVMS来填充来自WMS的说明。因此，WMS可以定义一个任务，但是将其留给对由IVMS收集的车辆数据的解释，以便确定任务开始和结束的时间的量度。

上面的示例不意在是限制性的，而是对使用可用的数据直接或者通过关联、计算等提取信息的各种技术的说明。

一般地参考图2-4，由于个人和组上下文的横向和纵向缩放的灵活性，每个逻辑组织可以具有其自己的独特绩效简档204。在这个方面，每个独特实例不仅可以在数据值上不同，而且在每个绩效简档涉及的量度和设计上也不同。即，与为一个组(例如团队206)设置的绩效简档204相比，为个人操作员识别码202设置的绩效简档204可以利用相同或者不同的绩效量度。

工业车辆操作员绩效的量度:

参考图5，流程图示出了通过汇总工业车辆操作员绩效的量度来计算操作员评分的方法300。根据本公开的方面，可以使用参考图2-4公开的特征的任何组合，通过图1的分析引擎114实现方法300。在这个方面，可以通过存储在存储器中的计算机代码实现方法300，由处理器执行所述计算机代码以执行示出的方法步骤。

方法300可选择地在302执行设置。302处的设置包括将在服务器计算机上执行的分析引擎耦合到一个或多个数据源。此处，“耦合”包括直接连接、间接连接或以其它方式具有交换信息的能力，诸如使用无连接通信，例如，通过图1所示的网络上的通信。

如本文更详细说明的，分析引擎114可以访问第一数据源，诸如收集关于工业车辆的信息(例如由参考图1描述的工业车辆数据118表示)的工业车辆管理系统。第一数据源接收电子车辆信息，包括在工业车辆的操作过程中从工业车辆收集的工业车辆使用数据，该数据被从工业车辆无线地传输(例如，如本文更全面地描述的，传输到第一数据源)。

另外，为了改进的灵活性，分析引擎114可以访问至少一个附加的不同的数据源，例如，收集关于员工的信息的第二数据源。例如，第二数据源可以收集关于由操作员处理和移动的位置内的材料的业务的数据(例如WMS数据120)。第二数据源的其它示例在图1的讨论中被描述并且可以包括HRMS数据122、LMS数据124等等。

302处的设置还可以包括存储具有多个绩效量度的绩效简档，每个绩效量度具有工业车辆操作员的绩效的量度(例如，如参考图2-4描述的)的特征。302处的设置还向绩效简档实例分配一个或多个关联。在一个示例实现中，302处的设置还包括向绩效简档的拷贝分配特定的工业车辆操作员识别码，以便定义依操作员而定的绩效简档实例，例如如参考图2-4描述地。

以这种方式，设置302还可以包括设置其它需要的信息，这些信息可以诸如通过设置、创建、修改或以其它方式允许定义212、阈值214和算法216(图4)，唯一地应用于特定车辆操作员识别码，或更一般地应用于跨绩效简档的多个实例。例如，302处的设置可以包括根据分配的工业车辆操作员识别码，定制依操作员而定的绩效简档实例的至少一个绩效量度。

该设置还可以向各个绩效量度设置权重。例如，方法300可以通过显示绩效简档中的多个绩效量度的列表，并且通过提供被配置为使得能够向该多个绩效量度中的每一个设置权重的视觉显示(例如，参考图10描述的示例)，来实现图形用户界面。

在其它示例中，还向绩效简档实例分配组，例如团队、班、位置等。例如，可以向团队分配一组工业车辆操作员识别码，从而定义至少一个唯一的团队。

实际上，方法300可被用于跨多个操作员地计算操作员评分。因而，方法300针对一个用户、一组用户等迭代。为了示例起见，以针对整个操作员的团队计算操作员评分的循环来说明方法300。

参考通过汇总个人操作员识别码级别的工业车辆操作员绩效的量度的计算操作员评分来描述流程图300的其余部分。然而，同一流程可以应用于其它层次的粒度(granularity)，例如，通过将“操作员ID”更换为“组ID”等。

方法300通过基于分配的工业车辆操作员识别码处理每个绩效量度、使用来自第一数据源和第二数据源的信息来评估依操作员而定的绩效简档实例的当前状态，从而查询第一数据源和第二数据源两者，以便获得评估绩效简档实例的至少一个绩效量度所需的信息。该评估还包括基于对绩效简档实例的评估为该操作员识别码计算至少一个评分。

在说明性实现中，可以通过为每个绩效量度计算绩效量度评分并且通过向每个绩效量度分配相关联的绩效量度阈值目标来计算多个评分。以这种方式，输出依操作员而定的绩效简档实例的当前状态可以包括显示关于对应的分配绩效量度阈值目标的每个计算的绩效量度评分的表示。

因而，与该实施例无关，方法300还可以通过(可选择地)向依操作员而定的绩效简档实例的多个绩效量度中的每一个分配权重(例如，在设置302中)，并且通过基于绩效量度中的每一个的加权评分跨依操作员而定的绩效简档实例的当前状态计算总评分，来计算每个评分。

如此处所描述地，该评估基于“当前状态”以说明下层数据的动态性质。例如，基于环境中的工业车辆使用的水平，第一数据源(例如，图1的工业车辆数据库118)典型地被频繁更新。因而，仅仅通过操作员执行分配的任务，就会不断地产生可以与工业车辆操作员关联的新数据。因此，通过操作员评估计算的评分可以随时间改变(即使在一个班次期间)。

方法300在304处获得下一个工业车辆操作员识别码，并且在306处获得与该操作员识别码相关联的绩效简档实例(依操作员而定的绩效简档实例)。然后处理获得的绩效简档实例的每一个绩效量度。例如，方法300在308处获得下一绩效量度，并且在310处实现与绩效量度相关联的各种计算。在说明性实现中，针对当前绩效量度，执行每个算法以便处理每个相关联的定义。可以将结果与任何分配的阈值比较(参考图2-4描述其示例)。如果被评估的绩效量度包括多个定义、阈值等，还可以计算最终的综合绩效量度结果。在312处保存结果。

在314处，进行关于相关联的绩效简档的所有绩效量度是否都被考虑的判定。如果仍然存在将被计算的绩效量度，那么方法300循环返回308。

否则，方法300继续到316，其中针对与该绩效简档实例相关联的操作员计算评分。方法300还可以输出依操作员而定的绩效简档实例的当前状态的表示。

在说明性示例中，方法300可以定义如下的窗口：该窗口限制来自可以有助于评估依操作员而定的绩效简档实例的当前状态的第一数据源和第二数据源的数据的范围。此处，该方法基于每个绩效量度阈值目标和定义的窗口来定义综合目标，并且将针对多个绩效量度中的每一个计算的绩效量度评分与其定义的绩效量度阈值目标进行比较。该方法还将每一个计算的绩效量度评分汇总为综合评分，并且输出有关该综合目标的综合评分的表示。例如，通过显示有关综合目标的综合评分的表示，该方法可以输出表示依操作员而定的绩效简档实例的当前状态的仪表板视图。

如果在组级别，例如团队级别执行处理，那么在318处进行关于是否已经处理了对应团队的所有成员的判定。如果存在对应团队的更多成员，那么方法循环返回304以处理下一操作员。否则方法进入320，其中针对整个团队计算综合评分。另外，如果定义了多个团队，那么方法300迭代直到已经处理了所有团队(或者任何其它组)。在这个方面，方法300还可以使用允许每个计算的团体评分的直接比较的方式，输出每个团体评分的表示(例如，如将参考图7描述地)。

图1的分析引擎114可以处理图5的方法300。另外，分析引擎114可以，例如通过操作处理设备102、将评分传送给执行官、经理、监督员等，来将评分的结果传递给各个角色和上下文中的各个用户(如图1所示)。分析引擎114还可以将针对给定操作员识别码的评分提供给相关联的操作员。

另外，分析引擎114可被用于针对每个依操作员而定的绩效简档实例的至少一个绩效量度定制阈值目标，以便规格化针对每个团队计算的评分。例如，在特定上下文中，可以使用规格化数据更加一致地进行比较。这允许例如以其它方式高效的工人不会被由于分配给该操作员的装置或者任务而被评低分。以示例的方式，与较新较快的工业车辆的操作员相比，较老较慢的工业车辆上的操作员可以具有较低的生产率目标阈值。作为另一个示例，全部都是有经验的工人的团队可以保持比新的经验较少的工人的团队更高的目标阈值。

另外，方法300可以与计算的评分一起提供归因和详细的分析信息。这允许观看数据的用户理解为什么计算出一个评分。例如，方法300还可以通过相对于相关联的阈值目标分析每一个计算的评分并且通过基于对每一个计算的评分的分析选择至少一个计算的评分来执行归因。此处，方法300还包括分析被评估以导出每一个选择的评分的下层数据并且自动产生归因指示，该归因指示标识出用于计算的评分的理由的关键指标。

归因可以以肯定的格式以及可选择地为绩效的指标的格式。例如，方法300可以通过自动选择落在对应阈值之下的至少一个计算的评分，并且通过自动选择落在对应阈值之上的至少一个计算的评分，基于对每个计算的评分的分析，来选择至少一个计算的评分。此处，以未能满足对应阈值的影响因素的关键指标的指示和标识出满足或者超过对应阈值的影响因素的肯定的形式，自动产生标识出用于计算的评分的理由的关键指标的归因指示。

至少在图7-9的讨论中提出了归因的示例。

可以用各种图形用户界面显示扩展本文上述的方法，其示例被在本文中更全面地被描述。例如，该方法可以提供如下的用户界面，其被配置为使得用户能够下钻用于评估依操作员而定的绩效简档实例的多个绩效量度的下层数据。以下描述其它示例界面。

绩效简档数据:

根据本公开的各个方面，一个技术问题涉及如何计算和更新操作员质量的量度。例如，在典型的应用中，特定操作员能够操作多于一个(或者一种类型)工业车辆不是出乎意料的。另外，车辆操作员需要执行可以通过诸如仓库管理系统的特定系统分配的各种任务，这造成了第三方软件将各种车辆操作员绩效问题标准化为对员工质量的评定的障碍。

在这个方面，本公开的方面提供了利用数据捕获、数据集成和分析的各种组合来提供自动的和连续更新的评分和信息呈现应用的技术方法。另外，如上所述，跨多个领域实现数据捕获和数据集成。

上述问题的技术解决方案的一个方面是当在每日操作中使用对应车辆时，自动收集车辆使用信息(例如，参见图1的工业车辆数据118)。车辆使用数据以及来自至少一个其它源的数据被自动地与特定车辆操作员相关联，以捕捉由该车辆操作员执行的工作的指示。

作为几个说明性的示例，具体参考图1，工业车辆108可以各自利用信息链接设备(诸如标题为“FLEET MANAGEMENT SYSTEM”的美国专利No.8060400中描述的信息链接设备38，通过引用将该专利公开并入此处)以从对应的工业车辆108收集数据。例如，相关联的工业车辆108上的信息链接设备自动进行信息收集，诸如记录在对应工业车辆108内的操作员的身份(即，工业车辆操作员识别码202)，以及可以随时间改变的对应工业车辆108的运行参数，诸如速度、温度、电池充电状态、专属服务码、叉子高度、装载重量、检测到的碰撞以及其它可测量和/或可检测的参数。例如，信息链接设备可以从跨车辆CAN总线访问数据，例如事件码、开关状态、温度读数、编码器和控制器数据等。信息链接设备还可以收集涉及车辆操作员的动作的数据。例如，如果座位开关被按下，则操作员正坐下。信息链接设备还可以收集车辆操作员数据，诸如车辆操作员操作工业车辆的方式，例如，如何以及何时使用牵引力控制，如何以及何时使用液压等。

工业车辆108上的信息链接设备还可以自动追踪：操作员何时登录工业车辆108；操作员何时在或不在工业车辆108的平台上；工业车辆108何时移动；车辆运行时的工业车辆状态等。

收集的工业车辆数据被无线地传递给服务器112，并且被保存为工业车辆数据118。例如，图1的服务器112可以包括服务器软件，诸如美国专利No.8060400描述的移动资产应用服务器14，并且图1的工业车辆数据数据库118可以在如美国专利No.8060400描述的数据源16中存储与工业车辆相关的信息。

根据本公开的其它方面，另一个技术问题涉及如何将来自不同并且无关的数据源的数据处理为可用于评估操作员质量的内聚(cohesive)信息，或者不是下层数据源中任一个所固有的某些其它量度。

以上讨论了数据集成的某些示例。然而，作为几个附加示例，参考图1，工业车辆108上的信息链接设备提供了测量工业车辆108何时被使用的能力，但是不总能确定工业车辆108何时积极实施工作。例如，仅仅驱动工业车辆108可能不构成“工作”。然而，被产生并且存储在工业车辆数据118内的信息的知识可被与存储在WMS数据120内的任务信息关联在一起，以便标识出工业车辆108的行进是(或者不是)为了促成基于工作的任务的完成，因此构成产生评分的工作。相比较地，驱动工业车辆108到休息室不能构成对评分产生贡献的工作，尽管工业车辆数据118内的数据指示了工业车辆108的使用。

作为另一个示例，WMS系统可以指示工人执行拣选操作，例如，从指定的货架位置拾取货盘。WMS数据120知道货架位置和将被拾取的货盘的SKU。WMS数据120还标识出货盘何时被扫描为被拾取，以及货盘何时被扫描为被卸下。然而，WMS数据120可能不知道工业车辆拾取该货盘所使用的能量，或者车辆操作员是否走了最有效的路线等。另外，WMS数据120没有表示被执行以便实现拣选操作的工人行动的信息。然而，工业车辆数据118知道用于拣选操作的工业车辆108的方向以及行进。工业车辆数据118知道叉子上升了多高、操作员驾驶得多快、货盘的重量、是否存在工业车辆的碰撞等。工业车辆数据118还可以知道用于拣选操作的能量使用。因而，这两个独立系统的领域知识可以提供用于计算绩效量度的信息，尽管以不能由来自任一源的数据直接测量的方式定义绩效量度。

作为另一个示例，生产率量度210的一个方面可以是工业车辆操作员执行了多少受控运动以完成给定任务的量度。这可以证明对车辆控制的熟悉程度、工作职责意识、信用、误用等等。

因此，操作员评分可以不仅反映拣选操作的成功完成，而且反映操作员执行该操作的技能。

另外，工业车辆数据118可以知道各种工业车辆规格。例如，工业车辆数据118可以表示最大速度、负载容量、叉子上升高度等。因此，还可以知道每个工业车辆108的容量。这允许监督员或者经理在车辆或者操作员级别调整阈值(参见图4的214)，例如，从而操作员评分不会因为使用较老/较慢的车辆受到不利影响等。其它“规格化”还可以/可替代地被内建在该系统中，从而可以在适当的上下文中评估车辆操作员、团队或者其它组。

总之，WMS数据库120存储与操作内的材料移动和存储相关的数据，该数据例如来自知道设施内材料的移动的仓库管理系统。可以用工业车辆108执行材料的移动，工业车辆108将数据提供给图1的工业车辆数据数据库118。在该示例性系统中，WMS数据库120直接或者间接链接到工业车辆操作员识别码202，以便将相关联的WMS业务绑定到工业车辆操作员识别码202。类似地，HRMS数据库122和LMS数据库124存储被链接到特定工业车辆操作员识别码202的信息。

根据本公开的方面，绩效量度被概念性地分解为“什么”和“为什么”的考虑。

可以通过诸如WMS 120、HRMS 122和LMS 124的查询系统解决诸如生产率、误拾取/错误和出勤/顺从性的问题。可以用收集并且存储在工业车辆信息数据库118中的工业车辆信息来回答这些问题中的“为什么”。另外，工业车辆数据可用于回答关于诸如技能、碰撞、卡车维护、能量/电池使用、半自动化使用和协作的绩效量度的“什么”和“为什么”两者。以这种方式，可以通过考虑什么(准则212)中值的汇总来为操作员计算评分，并且为什么(算法216)可以提供针对每个绩效量度210的解释。

根据本文的方面，利用跨一系列硬件提供的关键信息，以便在系统100的不同用户的独特上下文中通知这些不同的用户。例如，监督员、经理和操作员具有由他们的角色驱动的不同信息需求。另外，提供不同类型的信息以满足不同的上下文等。

一般地参考图1-5，在本公开的一个说明性实现中，通过促进分析引擎114和数据源(优选地，两个或更多不同的数据源)(参见图1)之间的通信，以及通过根据参考图2-4描述的结构执行图5的方法，来汇总工业车辆操作员绩效的量度。

在说明性实现中，响应于来自第一用户的请求产生第一仪表板视图。如本文更全面地描述地，通过评估车辆操作员、车辆操作员组等的绩效简档实例204，产生第一仪表板视图。更特别地，通过使得分析引擎114基于分配的工业车辆操作员识别码202来查询第一数据源(例如，数据源118)和第二数据源(例如，120、122、124等中的至少之一)，从而使得第一数据源和第二数据源各自在绩效简档实例204的评估中被至少查询一次，从而处理每一个绩效量度210。

还通过基于对绩效简档实例204的评估计算第一评分，如本文更详细描述的将第一评分与第一预定阈值目标214或者其它阈值比较，以及输出相对于预定阈值目标的第一评分的表示，来产生第一仪表板视图以便由第一用户观看。

在一个说明性实现中，如本文更全面描述的，针对组(例如团队206)内的每一个工业车辆操作员识别码202计算评分。另外，将各个团队成员的评分汇总为一个综合团队评分，将该综合团体评分与团队阈值进行比较。以上内容可以扩展到团队、班、设施等的组。采用计算的评分，系统产生该数据的若干视图。下面更详细地描述呈现了不同粒度的数据的各种视图和各种角色的示例。

归因:

根据本公开的其它方面，一个技术问题涉及如何解释和解决操作员质量评分。如本文更全面地说明地，本文的系统可以产生不同的视图，这些视图各自将多个操作员绩效量度最终汇总为一个或多个评分。然而，对于给定的经理，理解该评分可能不太容易。

如本文更详细说明地，本文的方法可以分析在导出所选择的评分时考虑的下层数据，并且可以自动产生标识出作为计算的评分的理由的关键指标的归因指示。

另外，仪表板视图被配置为告诉用户是什么重要以及将要做什么。可以通过预先编程的“机制”等，根据机器智能得出关于“什么重要”和“将要做什么”的判断。

例如，在示例性实现中，机制选择器向用户呈现可用的多个选择。用户然后可以定制配置(或者接受默认)，从而特定应用可被定制为选择对于给定情况最为重要的信息。在说明性实现中，用户还设置各种阈值。

一般地参考图1-5，阈值确定什么重要信息被放在仪表板上。例如，如以上更详细说明地，每一个绩效简档204可以具有综合阈值。然而，绩效简档204由绩效量度210组成，每个绩效量度210可以具有一个或多个阈值。通过评估与目标的接近程度，哪些比较在阈值之上、在阈值之下等，在每个阈值之上/之下的程度，系统可以进行关于操作员绩效的哪些方面应当被渗透到特定仪表板视图的概述级别的智能判断。例如，作为说明性示例，该系统可以选择显示最高等级/评分和最低等级/评分测量，并且可以使用短但是有意义的语句来产生口号(tag line)，以便在仪表板视图中描述这些评分。

另外，系统可以依照阈值监测历史绩效，并且推荐阈值级别。另外，通过挖掘下层数据，系统可以推荐阈值应当是什么，例如，通过寻找下层历史数据的平均值、趋势等。

另外，当在图形用户界面中显示结果时，例如，基于用户得出的偏好，可以在短期行为部分和/或长期行为部分中呈现重要信息，该偏好(或甚至不)基于下层数据。例如，系统可以汇总数据，并且添加需要考虑的其它内容。作为一个示例，概述可以基于绩效简档的汇总，同时特别强调碰撞。作为另一个说明性示例，“其它内容”可以不是下层数据所原有的。而是，可以使用诸如时间、操作员角色或者兴趣、观看习惯、特定用户的识别码等的信息，向将被显示的初始概述级别数据分配优先级。另外，可以设置过滤器，以阻止或者具体要求考虑某些类型的数据，以在短期行为部分和/或长期行为部分中呈现。

例如，在顺从检查的角色中，系统可以滤除不顺从量度等。用户然后可以在数据间导航，在详细级别间上钻和下钻，以便理解呈现的概述级别信息。因此，在说明性实现中，(并且对于本文中的任一个仪表板)，短期行为部分和/或长期行为部分可以动态地改变，并且可由用户修改。

另外，视觉标记可以附有提供附加支持、信息或者其它描述的文本。在示例实现中，使用自然语言处理器以促进文本信息并且下钻呈现给用户的信息。自然语言处理器(例如，在分析引擎114内)还可以基于数据的状态(当前、历史或者预测的)，选择在概述部分内呈现的措辞。

升级推荐:

一般地参考附图，在管理或者执行信息的视图的示例性实现中，分析引擎114(图1)例如从远程制造商数据库系统接收设想的车队(fleet)升级数据。分析引擎至少部分地基于设想的车队升级数据和从工业车辆的车队接收的数据来计算设想的平均阈值，并且执行团队绩效量度和设想的平均阈值的比较以确定团队或者操作员绩效是否可以通过车辆升级而提升。该视图允许与监督员或者执行官通信以推荐车队调整推荐。

执行官:

参考图6，诸如经由常规的web浏览器、客户端等，向与此处描述的示例性系统交互的执行官提供图形执行官界面400(仪表板视图)。由于执行官在设施的日常操作中承担的独特任务，执行官界面400包括具有概述形式的信息，并且该信息处于涉及用于财务决策的信息的级别。例如，使用图形执行官界面400以提供高层次的位置平均信息，诸如通过标识出操作的最高等级位置和最低范围位置。还可以利用图形执行官界面400以示出执行趋势、实时绩效仪表板、消息、由组织操作的工业车辆的车队利用率和车队统计数据、操作员培训等。此处，如以上参考图1-5所述产生下层数据。然而，由于针对每个绩效简档的数据被进一步分组为团队、位置等，应用不同的阈值以便以用于进行执行级别的判断的格式向执行官呈现信息。例如，如上所述，可以为组织内的不同角色设置不同的阈值和评分算法。因此，可以设置组，以便允许执行官基于经理和监督员的团队成员的绩效来评估经理和监督员。

经理:

参考图7，示出了示例性经理界面500，其呈现根据参考图2-5提出的方法的组合例如由图1的分析引擎114产生的信息。

经理经由图形经理界面500(仪表板视图)与此处描述的系统交互。该图形经理界面包括4个主要部分，包括绩效评分状态部分502、菜单部分504、概述部分506和细节部分508。绩效评分状态部分502向经理提供该经理负责的监督员/团队的综合评分的视觉表示。在该说明性示例中，绩效评分状态部分502示出了87％的综合评分。菜单部分504允许经理利用细节部分508观看各个评分。例如，多个综合团队评分被与针对每个团队设置的独特阈值一起图形地被示出。可以如图5所说明地计算评分。用户还可以下钻到数据的各个子类别，诸如概述、团队组织、工业车辆车队信息等。

概述部分506提供可以快速浏览的可行动的信息。在该说明性示例中，概述信息被按时间顺序以历史方式呈现。被选择为将被显示的信息基于提醒经理注意要解决的最相关的方面，例如参考图5描述的归因。

如在细节部分508内示出的，向每个团队分配独特的团队目标，其表示针对团队成员的所希望的目标综合阈值(例如目标评分)。如图所示，阈值被以“标记线(tick)”表示。例如，具有较少成员的团队，(例如第三班团队)可以具有比具有更多成员的团队少的总输出，并且因此可以接收较低的团队目标。作为另个示例，与新成员的团队相比，具有有经验的操作员的团队可以保持较高的生产率输出，并且因此接收相对较高的团队目标。另外，使用旧工业车辆的团队可能不具有与使用新工业车辆的团队相同的输出能力，并且因此可以保持相对较低的团队目标。

在示出的示例中，细节部分指示团队1、团队4和团队5都超过了他们的指定目标，如相关联的条形图指示的(例如以垂直剖面线视觉呈现地)，并且延伸通过图上的目标“标记线”。团队2和团队3各自在他们的目标之下，如以条形图所示地(例如以倾斜的剖面线视觉呈现地)，在未到图上标出的相关联目标“标记线”处停止。团队3离目标最远，所以团队3被在概述部分506中标识出来以引起注意。在本示例中，团队2和团队3两者接近他们的相应目标，视觉标记可以使用诸如黄色的颜色。可以为显著偏离他们的指定目标的团队使用红色视觉图，而为超过他们的目标的团队使用绿色视觉图。因此，本文的分析引擎的归因能力认识到，在当前视图的上下文中团队3距离满足他们的独特目标阈值最远，因此提出关于这一点的归因。另外，每一个团队都可以在与电池更换相关的绩效量度上获得高的评分，因此提供肯定的认定，向经理指示团队已经按时完成了他们的电池更换。另外，经理被提醒有三辆卡车的计划维修到期。这允许经理调整绩效简档，以说明这些卡车在它们的日常维修期间不能使用的事实。

监督员:

参考图8，示出了示例监督员界面600，其呈现根据参考图2-5提出的方法的组合例如通过图1的分析引擎114产生的信息。

说明性监督员界面600被实现为主仪表板视图，其被逻辑地组织成菜单部分602、绩效评分部分604、短期行为部分606和长期行为部分608。

菜单部分602提供菜单选项，以便选择由监督员管理的各个团队以及选择个人绩效量度，以便下钻特定绩效量度的细节，从而揭示呈现的评分的理由。

绩效评分部分604提供仪表板样式的视图，其呈现跨绩效量度的团队和个人贡献者级别的绩效评分(使用参考图5提出的方法的组合计算的)。使用任何适合的方式显示评分，诸如以字母数字或者图形/可视图标显示。另外，监督员可以通过在这个视图中导航下钻到针对特定团队成员的特定绩效量度。例如，跨选择的绩效量度的团队和个人贡献者级别绩效评分可被高亮或者反之，其余未被选择的绩效量度可被屏蔽，或者在对比度、聚焦或者其它格式上被减弱。

因此，监督员访问自上而下从团队到个人、从个人到特定绩效量度以及从特定绩效量度到构成每个绩效量度的个人准则扩张的分层产生的评分。

短期行为部分606提供归因(例如，如参考图5描述的)。此处，归因被实现为概要的行为调用，其可以是对团队成员绩效的正向加强，或者行为调用可以是对团队成员绩效的否定。在示出的示例中，粗体信息可被用于下钻到问题是什么以及需要执行什么纠正行动的细节。如参考图4说明的，基于与感兴趣的绩效量度210相关联的特定算法216得出这些细节。另外，每一个算法216本身可以由多个子部分组成，这些子部分需要从一个或多个数据库，例如数据源116(图1)中的118、120、122、124等提取数据。

因为分析引擎具有跨多个不同域的域层次知识，分析引擎提供呈现的评分背后的下层信息的所需钻取，并且还作为指导性工具以便向监督员提供如何实现纠正性、支持性、反应性的或者其它响应性量度的所需理解。例如，如所示地，该界面使用粗体“如何处理”链接提示监督员了解如何在碰撞以及卡车维护方面改进团队以及个人评分。短期行为部分606中显示的信息可以包括文本、图形显示、图形、图表以及用于将被表达的下层数据和内容的其它可视象征的任何组合。

长期行为部分608提供监督员特别感兴趣的绩效量度的较长时期的趋势信息。分析引擎114(图1)还可以利用长期行为部分608，以便通过该界面提示监督员了解如何对呈现的评分作出反应，如在本非限制性示例中示出的，使用“如何处理”链接，诸如通过了解如何跟踪特定的绩效量度。长期行为部分608中显示的信息可以包括文本、图形显示、图形、图表以及用于将被表达的下层数据和内容的其它可视象征的任何组合。

参考图9，如上所述，监督员可以使用监督员界面600下钻到提供感兴趣的方面的越来越多细节的页面，以便探索各个呈现的评分的理由。例如，监督员可以下钻到生产率绩效量度。以这种方式，顶层导航菜单602指示监督员已经从主仪表板视图下钻导航至生产率。另外，绩效评分部分604的生产率部分(被示出为度量1)被高亮。另外，短期行为部分606以及长期行为部分608以可被迅速并且容易地观看和理解的图形仪表板和简短的文本的形式提供信息。例如，以短语总结绩效量度评分的理由，并且带有允许进一步下钻到下层数据的标记(在该说明性示例中为粗体的细节提示)。

详细的下钻说明了在基准级别之下的关键生产率度量，并且可被用于指示驱动该生产率评分的问题的根本原因。例如，示例性的绩效量度“生产率”由至少三个不同准则组成。基于用户配置的阈值，系统指示团队1的三个成员不满足设立的阈值。长期行为部分608提供图形，该图形高亮显示针对第一度量落在该阈值之下的三个操作员(在这个示例中为OP1、OP3和OP4)。这还被在绩效评分部分604中以视觉指示器说明，其中OP1、OP3和OP4未被在度量1列的圆圈内填充。通过点击进入一个或多个细节级别，例如，通过点击粗体的“细节”链接，监督员具有更深入挖掘的选项。

参考图10，根据本公开的方面，监督员可以决定对于特定的分析，哪些绩效量度最重要。在一个示例实现中，监督员通过对利用的绩效量度排序(例如从最重要到最不重要)，来建立相对的顺序。另外，监督员向每个绩效量度分配/调整相对权重，从而各个绩效量度对每个团队成员和/或相关联团队所实现的综合绩效评分不均匀地产生贡献。如图所示，监督员界面600允许监督员通过对绩效量度列表图形地重新排序来编辑绩效量度的偏好/顺序。可以增加、删除、修改各个量度等。另外，在特定说明性的实现中，绩效量度可被打开和关闭。此处，用户可以选择仍然观看被关闭的绩效量度的结果评估。然而，该绩效量度将不对针对绩效简档、团队等的综合加权评分产生贡献。作为替代地，可以将已被关闭的绩效简档排除在考虑和观看之外。

另外，如参考图4所描述地，每个绩效量度210本身可以包括在对应的定义212中被规定的一个或多个单独准则。该显示还可被用于按重要性和/或权重的相对顺序为每个准则排序/分配优先级，从而使得构成绩效量度210的各个准则不对综合绩效量度评分相等地产生贡献。另外，监督员可以下钻到阈值设置，以便经由阈值214调整触发阈值级别。另外，监督员可以具有影响算法216的某些能力，例如，将简单的英文准则映射为针对一个或多个数据源116的对应查询(或多个查询)。

参考图11，本文的方法可被以任何所希望的方式组合，以便为监督员提供可迅速浏览并且可行动的信息。例如，示出了监督员实时界面620，其可被用于下钻至特定操作员的实时信息。在本示例中，监督员实时界面620包括4个主要部分，包括绩效评分状态部分622、菜单部分624、概述部分626和细节部分628。绩效评分状态部分622向监督员提供该监督员负责的团队的综合分数的视觉表示。在该说明性示例中，绩效评分状态部分示出了12％的评分。因为该视图是实时仪表板视图，低的百分数可能是因为该团队刚开始一个班次。因此绩效评分状态部分622在该工作班次期间追踪该团队，并且周期地(例如，实时或者近似实时地)更新团队评分。

菜单部分向监督员提供选择不同团队成员以便下钻至团队的每个成员的绩效的能力。

概述部分626提供操作员的实时可见性，指示操作员登录的工业车辆108(使用操作员的分配的工业车辆操作员识别码204)(在这个示例中为RR004)、操作员在设施内的位置(如果利用位置追踪)(在这个示例中为建筑物A)以及操作员的绩效级别(P-调试(tuning))，(在这个示例中为P2)。绩效级别是操作员的技能的指标，并且可以影响对应的工业车辆可获得的能力/功能，美国专利No.8060400中提出了它的一个示例，通过引用该专利结合在此。

此处，选择的操作员具有20％的综合当前评分，指示选择的操作员优于整个团队(在这个示例中仅为12％)。

细节部分608提供了与和操作员相关联的绩效简档202相关联的各个绩效量度210，以及每一个绩效量度210的评分。细节部分608还为每个绩效量度210提供短的可快速浏览的概述，该概述提供了与每个评分相关联的“为什么”的概述。

监督员还可以有反应并且相应地缩放信息。作为说明性示例，系统具有从工业车辆的车队接收数据的能力，包括从工业车辆接收碰撞数据和与位置相关的数据。工业车辆操作员向监督员报告碰撞是由环境条件引起的，例如由地面的裂缝引起。做为基于碰撞数据和与位置相关的数据确定存在环境危害的结果，监督员可以隔离坏的位置(地面的裂缝)，并且安排解决/修复坏的位置。然后，监督员可以为出现在这个区域的碰撞加权，以便不与实际碰撞使用相同的权重(例如，通过设置包括与仓库位置、碰撞度量、时间等有关的准则的定义)。另外，监督员可以向车辆操作员提供警觉该裂缝的提示，例如，减速、避开该区域等。

工业车辆操作员:

参考图12，提供工业车辆操作员界面700作为工业车辆108(图1)上的显示，以便向车辆操作员提供信息。工业车辆操作员界面700包括多个视图，它们各自允许操作员与系统交互以便观看帮助操作员执行分配的任务的信息。在第一视图702中，工业车辆操作员界面700可以实现班前检查清单，在美国专利No.8060400中描述了它的示例，通过引用将该专利结合在此。

参考图13，第二视图712提供了预期由该操作员完成的工作的视图。简略参考图5，通过向车辆操作员显示器输出依操作员而定的绩效简档实例的当前状态的图形表示作为进度条，方法300可以输出依操作员而定的绩效简档实例的当前状态的表示，该进度条标识出操作员将要完成的任务的进度，其中任务在依操作员而定的绩效简档实例的绩效量度中被定义。在图13的说明性示例中，进度条714在视图顶部延伸，向操作员示出了排队等待完成的任务的综合进度。该视图高亮了当前任务，并且显示一个或多个将来作业的运行列表。

参考图14，操作员可以下钻到第二视图712的细节，以便显示详细的拣选信息视图722。详细的拣选信息视图722提供了关于当前分配的任务的信息，包括关于操作员将去往设施内的什么位置、拾取什么SKU物品以及将该SKU送往何处的信息。

简要地参考图5，除了显示依操作员而定的绩效简档实例的当前状态作为进度条(参考图13描述的)之外，该方法还可以在车辆操作员显示器上提供界面视图，其允许操作员缩放特定任务。在这个方面，该界面视图还显示第二进度条，第二进度条图形地表示操作员关于该操作员所选择的特定任务的进度。

例如，再次参考图14，详细的拣选信息视图722的顶部包括运行进度条724，如上所述，其向操作员示出了排队等待完成的任务的综合进度。然而，第二进度条(参见该图的底部)示出了正被显示的单个任务的局部进度。

可以使用工业车辆位置追踪，例如，如通过诸如参考图1描述的例如通过工业车辆信息数据库118的数据源获得的，WMS 120中的产品信息的追踪，关于设施内的布局和存储位置的知识或者它们的组合，来确定该进度条。

参考图15，输出设备还可以显示车辆视图732，其在单个显示中显示几个合并的车辆测量。

简要地参考图5，除了显示依操作员而定的绩效简档实例的当前状态为进度条(参考图13描述的)之外，该方法还可以在车辆操作员显示器上提供界面视图，该界面视图在第一窗口内显示由车辆操作员显示器被固定到其上的工业车辆的组件产生的信息，并且在第二窗口内显示从第二数据源获得的信息。

参考图15，车辆视图732的顶部显示在操作员班次中追踪该操作员的综合进度条734。如本文更全面地描述地，进度表734实时地显示操作员的评分。该视图还沿着视图的垂直边缘显示叉子高度的图形表示。例如，示例性的车辆视图732包括叉子高度736的图形表示(在示出的示例中上升到400英寸)。叉子高度736的表示是一个实时标尺，其跟随由操作员控制的工业车辆的叉子的实际高度。

车辆视图732还包括照相机显示器738，其从叉子的视角提供照相机视图。当货盘被取回或者被从高的存储位置放好时，这允许操作员观看叉子。车辆视图732还可以包括任务视图740中的简略任务信息。在任务视图740中显示的数据可以包括来自WMS系统的数据，诸如关于SKU的指令和SKU的位置。操作员可以从任务视图740下钻到图13或图14的细节。

车辆视图732还提供了控件(widget)区域742。控件区域742显示一个或多个标尺，诸如速度标尺、电池寿命标尺等。车辆视图732还提供了追踪和显示叉子的动作的工业车辆的视觉表示744、牵引力控制和/或其它车辆参数。

不论监督员或者经理是否向工业车辆操作员提供反馈，在工业车辆108本身处提供的显示器可被用于向操作员不仅提供关于特定操作员的绩效(图16的示例性操作员概述视图752中示出了其示例)的反馈，而且还提供整个团队的绩效(图17的示例团队概述视图762中示出了其示例)的反馈。在这个方面，图16和17中所示的视图与在本文中更详细地阐述的相类似。例如，图16示出了操作员视图，其中操作员检查他们的个人评分，例如，如所示地，20％的评分(指示完成了操作员的任务的20％)。使用图5说明的方法计算该评分。另外，如本文更详细说明地，提供具有视觉表示的归因。图17示出了操作员视图，其中操作员检查操作员的团队的状态。如所示地，团队评分为70％(指示完成了团队的任务的70％)。使用图5说明的方法来计算该评分。另外，如本文更详细说明地，提供具有视觉表示的归因。

另外，因为基于由工业车辆本身(以及由WMS、ERP、HRMS、LMS等)直接提供的实时数据测量下层数据，所以可以实时地确定并且动态地更新智能绩效量度。

示例性实现:

图1的分析引擎114、图2-4的结构、图5的方法和图6-17的视图都可由计算机可执行代码实现，诸如包含在非暂时性存储介质上的计算机程序产品。例如，服务器112可以包括耦合到存储器的处理器。该存储器包括计算机指令，从而当处理器读出并且处理所述计算机指令时，计算机执行所述方法、实现所述结构并且产生本文图6-17的视图。

作为一个示例，一种为工业车辆操作员评分的方法，包括例如经由此处描述的工业车辆链接设备从工业车辆108接收数据，例如在工业车辆信息数据库118中存储数据，以及接收来自登录工业车辆108的用户的登录信息。该方法还包括至少部分地基于该登录信息确定用户的类别(例如，用户的角色是工业车辆操作员)，至少部分地基于所述类别使用处理器选择显示格式，以及例如通过提供视图(例如，图12-17)，至少部分地基于所述显示格式显示所述数据。所述系统还可以允许监督员、经理等将工业车辆的车队划分为工业车辆操作员的团队，并且如本文更全面描述地，基于相关联的绩效简档来计算个人和团队评分。在适当角色的仪表板视图中显示该结果。

其它:

本公开的各个方面提供了一种计算引擎，其产生以简单明了的英语为特征的数据，导致可快速浏览的可行动的信息。所述信息提供了对操作的可用了解，诸如劳务质量数据、说明性信息、受鼓舞的操作员信心、连续改进、自动化管理、电池管理卡车正常运行时间/利用，可快速浏览的可行动的信息等。

例如，考虑到评估的分层性质，操作员与基于绩效简档的单个综合评分相关联。然而，该综合评分被基于对绩效量度的评估细分为子评分。用户可以针对给定操作员上钻或下钻到细节级别。同样，操作员可被组织成团队。通过汇总团队的各个成员的评分，可以导出综合团队评分。该综合团队评分可以是对监督员的量度的一个方面。同样，团队可被分组为更概括的部门，例如班、位置等。当总粒度级别改变时，调整度量、阈值和基于文本的可使用信息，以便适合上下文。

因此，执行官可以查看表示经理团队的数据。每个经理由根据该经理手下的监督员的集合计算的数据表示。每个经理可以查看表示该经理手下的监督员的团队的数据。每个监督员可以由分配给该监督员的操作员的团队的集合表示。同样，每个操作员的团队可由根据各个团队成员计算的数据表示(例如，如本文更全面描述地，通过比较个人绩效简档实例和阈值)。因此，尽管是不同的上下文和角色，可以相同地计算下层数据，只不过采用不同的集合和向其应用的阈值。

在示例性实现中，分析引擎114使用可用数据实时观察工业车辆活动，所述数据可以包括位置跟踪信息、工业车辆操作员反馈和工业车辆数据，以便确定工业车辆正被如何使用。分析引擎114还可以与其它非工业车辆特定的数据库交互，包括仓库管理系统、劳务管理系统等，并且将这些不同域中的信息与特定工业车辆操作员度量唯一地相关联。分析引擎114使用该数据以提供关于如何改进资产生产率的可行动数据。

在说明性实现中，分析引擎114回答围绕工业车辆生产率的问题。例如，分析引擎114可以实时追踪车辆的绩效设置和工业车辆的实际响应。因此，采用由系统提供的工业车辆数据，用户可以观看哪些工业车辆如预期地运行以及哪些可能需要维修以改进综合生产率。

另外，系统可以监测工业车辆活动，并且依照优选的设置对其进行测量。系统还可以测量工业车辆108的使用周期，以便确定车辆使用的方面，诸如工业车辆108是否被定期地使用、工业车辆108是否如预期地运行、工业车辆108是否被一致地使用等。因而，操作员具有关于工业车辆何时操作安全并且符合要求的直接了解。

分析引擎114还可以使得诸如监督员和经理的用户能够观看工业车辆108的实时总成本。例如，系统可以基于使用周期、电池健康状态、年限、养护成本或者上述的组合来追踪工业车辆108的操作成本。因而，系统可以预测工业车辆108的总成本并且将该信息实时转发给用户。

分析引擎114还允许用户追踪他们的工业车辆正在进行什么任务并且比较他们的绩效。例如，系统可以追踪车辆执行哪些任务，并且因此可以确定工业车辆正被如何使用，对于车辆的潜能，其是否正在被正确地使用，以及该操作是否使用了对其任务来说类型正确的工业车辆。

此处使用的术语仅是出于描述特定实施例的目的，并且不意在限制本公开。如本文中使用的，单数形式的“一个”和“该”也意在包括复数形式，除非上下文清楚地另行指示。还应当理解，当在本说明书中使用时，术语“包括”说明所述的特征、整体(integer)、步骤、操作、元件和/或组件的存在，但不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或其组的存在或附加。

已经出于说明和描述的目的呈现了本公开的描述，但是不意在是无遗漏的或将本公开限制为公开的形式。在不脱离本公开的范围和精神的情况下，许多修改和变形对于本领域技术人员而言将是清楚的。

至此，已经参考实施例详细地描述了本申请的发明，应该清楚，在不脱离所附权利要求所限定的本发明的范围的情况下，可以存在修改和变形。

Claims (18)

1.一种汇总工业车辆操作员绩效的量度的方法，包括:

将在服务器计算机上执行的分析引擎耦合到至少两个独立并且不同的电子数据源，所述电子数据源包括收集关于工业车辆的信息的第一数据源以及收集关于员工的信息的第二数据源，其中第一数据源接收电子车辆信息，所述电子车辆信息包括在工业车辆的操作期间从工业车辆收集的工业车辆使用数据，所述工业车辆使用数据被从工业车辆无线地传输；

存储具有多个绩效量度的绩效简档，每个绩效量度表示对工业车辆操作员的绩效的量度；

向所述绩效简档的拷贝分配特定的工业车辆操作员识别码，以便定义依操作员而定的绩效简档实例；以及

通过下列步骤评估依操作员而定的绩效简档的当前状态:

使用来自第一数据源和第二数据源的信息，基于分配的工业车辆操作员识别码来处理每一个绩效量度，从而使得第一数据源和第二数据源两者被查询，以便获得评估所述绩效简档实例的至少一个绩效量度所需的信息；

基于对所述绩效简档实例的评估，为所述操作员识别码计算至少一个评分；以及

输出依操作员而定的绩效简档实例的当前状态的表示。

2.如权利要求1所述的方法，其中:

基于对所述绩效简档实例的评估，为所述操作员识别码计算至少一个评分，包括:

为每个绩效量度计算绩效量度评分；以及

向每个绩效量度分配相关联的绩效量度阈值目标；

输出依操作员而定的绩效简档实例的当前状态包括相对于对应的分配绩效量度阈值目标，显示每个计算的绩效量度评分的表示。

3.如前述任一权利要求所述的方法，还包括:

为依操作员而定的绩效简档实例的多个绩效量度中的每一个分配权重；以及

基于所述绩效量度中的每一个的加权评分，计算依操作员而定的绩效简档实例的当前状态的总评分。

4.如前述任一权利要求所述的方法，还包括:

向团队分配一组工业车辆操作员识别码，从而定义至少一个独特的团队；

向所述绩效简档的拷贝分配每个工业车辆操作员识别码，以便定义依操作员而定的绩效简档实例；以及

通过下列步骤执行针对每个团队的评估:

通过下列步骤评估分配到团队的每个依操作员而定的绩效简档实例的当前状态：

基于分配的工业车辆操作员识别码，关联来自第一数据源和第二数据源中的至少一个的信息，以评估每个绩效量度，从而使得第一数据源和第二数据源两者被查询以便关联评估所述绩效简档实例的至少一个绩效量度所需的信息；以及

基于对所述绩效简档实例的评估，针对所述操作员识别码计算至少一个评分；

基于对应的绩效简档实例的评估，计算至少一个团队评分，所述团队评分表示分配给所述团队的该组工业车辆操作员识别码的综合评分；以及

输出所述至少一个团队评分的表示。

5.如权利要求4所述的方法，其中:

执行针对每个团队的评估包括执行针对多个团队的评估；

还包括:

以允许直接比较每个计算的团队评分的方式，输出每个团队评分的表示。

6.如权利要求5所述的方法，还包括:

针对每个依操作员而定的绩效简档实例的至少一个绩效量度定制阈值目标，以便规格化针对每个团队计算的评分。

7.如前述任一权利要求所述的方法，还包括:

根据相关联的阈值目标分析每个计算的评分；

基于对每个计算的评分的分析，选择至少一个计算的评分；

分析被评估的下层数据以导出每个选择的评分；以及

自动产生标识出所述计算的评分的理由的关键指标的归因指示。

8.如权利要求5所述的方法，其中:

基于对每个计算的评分的分析选择至少一个计算的评分，包括:

自动选择落在对应阈值之下的至少一个计算的评分；以及

自动选择落在对应阈值之上的至少一个计算的评分；以及

自动产生标识出所述计算的评分的理由的关键指标的归因指示，包括:

自动产生未能满足对应阈值的影响因素的关键指标的指示；以及

自动产生标识出满足或者超过对应阈值的影响因素的肯定。

9.如前述任一权利要求所述的方法，还包括:

根据分配的工业车辆操作员识别码，定制依操作员而定的绩效简档实例的至少一个绩效量度。

10.如权利要求9所述的方法，还包括：

显示所述绩效简档中的所述多个绩效量度的列表；以及

提供视觉显示，所述视觉显示被配置为使得能够为所述多个绩效量度中的每一个设置权重。

11.如权利要求1所述的方法，还包括：

提供用户界面，所述用户界面被配置为使得用户能够下钻被用于评估依操作员而定的绩效简档实例的所述多个绩效量度的下层数据。

12.如权利要求1所述的方法，其中:

基于对所述绩效简档实例的评估，针对所述操作员识别码计算至少一个评分，包括:

针对每个绩效量度计算绩效量度评分；以及

向每个绩效量度分配相关联的绩效量度阈值目标；

还包括:

定义限制来自第一数据源和第二数据源的数据的范围的窗口，所述数据能够帮助评估依操作员而定的绩效简档实例的当前状态；

基于每个绩效量度阈值目标和定义的窗口，定义综合目标；

将针对所述多个绩效量度中的每一个计算的绩效量度评分与其定义的绩效量度阈值目标进行比较；

将每个计算的绩效量度评分汇总为综合评分；以及

输出所述综合评分相对于所述综合目标的表示。

通过显示所述综合评分相对于所述综合目标的表示，输出表示依操作员而定的绩效简档实例的当前状态的仪表板视图。

13.如权利要求12所述的方法，还包括:

选择至少一个计算的评分；

分析被评估的下层数据以导出选择的评分；以及

自动产生归因指示，所述归因指示标识出所述计算的评分的理由的关键指标；

在所述仪表板视图中输出相对于对应的分配的绩效量度阈值目标的每个计算的绩效量度评分以及自动产生的归因指示。

14.如权利要求12所述的方法，还包括:

提供用户界面，所述用户界面被配置为使得用户能够下钻被用于计算依操作员而定的绩效简档实例的所述多个绩效量度的评分的下层数据。

15.如权利要求1所述的方法，还包括：

由工业车辆操作员识别码配置工业车辆操作员的团队；

接收设想的车队升级数据；

至少部分地基于设想的车队升级数据和从工业车辆的车队接收的数据，计算设想的平均阈值；

执行团队绩效量度和设想的平均阈值的比较；以及

至少部分地基于所述比较来显示团队绩效量度，以便推荐最好是升级到新的车队车辆，还是维持目前使用当前车辆获得的操作员评分。

16.如权利要求1所述的方法，其中:

输出依操作员而定的绩效简档实例的当前状态的表示包括:

向车辆操作员显示器输出依操作员而定的绩效简档实例的当前状态的图形表示作为进度条，所述进度条标识出操作员将要完成的任务的进度，其中所述任务被在依操作员而定的绩效简档实例的绩效量度中定义。

17.如权利要求16所述的方法，还包括:

在车辆操作员显示器上提供界面视图，该界面视图允许操作员缩放特定任务；以及

该界面视图还显示第二进度条，第二进度条图形地表示操作员关于该操作员所选择的特定任务的进度。

18.如权利要求16所述的方法，还包括:

在车辆操作员显示器上提供界面视图，该界面视图：

在第一窗口内显示由安装了所述车辆操作员显示器的工业车辆的组件产生的信息；以及

在第二窗口内显示从第二数据源获得的信息。