一种基于量化积分计算的营销全业务管控评价系统
技术领域
本发明涉及电力营销领域,尤其涉及一种基于量化积分计算的营销全业务管控评价系统。
背景技术
营销全业务管控是电力营销环节内控约束机制的组成部分,是电力营销风险管理的重要内容和有效途径,可以达到规范营销行为、堵塞漏洞、挖潜增效,提高营销政策执行力,减少营销差错的目的。通过深化应用营销业务精益化管控平台,管控成效显著。但营销全业务过程管控工作仍有待进一步深化与完善:
(1)县公司缺乏自查自纠主动性,业扩报装、电价执行、计量管理等方面的“习惯性”违章改而不绝,存在客户投诉和外部监管的风险;
(2)市对县管控力度薄弱,管理责任和督办连带责任有待强化;
(3)市对县缺乏系统性评价,营销全业务质量管控难以量化形式体现。
发明内容
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,提供一种基于量化积分计算的营销全业务管控评价系统,以强化市县所三级营销业务管控的纵向协同效率,促进基层单位自查自纠主观能动性,提升营销精益化管理水平为目的。为此,本发明采取以下技术方案。
一种基于量化积分计算的营销全业务管控评价系统,包括评价模块、专业类别模块和评价指标模块,评价模块用于业务规范、稽查质量和管控成效处理,专业类别模块用于营业业扩、计量采集、电价电费和新型业务处理,评价指标模块用于预警管控成效、关键业务指标、异常问题控制数、重复问题发生数、白名单控制占比、抽检不合格工单数、自查自纠质量、稽调查结果、重点检查工作、专题整改质量、自查自纠成效和主题案例挖掘处理;业务规范处理时,其评价指标包括预警管控成效、关键业务指标;稽查质量处理时,其评价指标包括异常问题控制数、重复问题发生数、白名单控制占比、抽检不合格工单数、自查自纠质量;管控成效处理时,其评价指标包括稽调查结果、重点检查工作、中体整改质量、自查自纠成效和主体案例挖掘;评价模块和专业类别模块的各项评价指标由积分计算获得,以量化积分为形式实现对营销全业务的评价;
各评价指标的积分计算方法包括:
业务规范的得分=预警管控成效得分*权重+关键业务指标得分*权重;
稽查质量的得分=异常问题控制数得分*权重+重复问题发生数得分*权重+白名单控制占比得分*权重+抽检不合格工单数得分*权重+自查自纠质量得分*权重;
管控成效得分=稽调查结果得分*权重+重点检查工作得分*权重+专题整改质量得分*权重+自查自纠成效得分*权重+主题案例挖掘得分*权重;
专业类别模块的积分计算方法为:
专业类别模块由营业业扩、电能计量、电价电费和新型业务四大专业组成,专业积分得分=Σ(本专业评价指标得分*权重占比);
预警管控成效得分=(1-三级及以上预警问题数/用户数(千户))×100%,评价总分为100分,按指标值乘以100计算得分;关键业务指标得分通过对营业管理、电费管理、计量管理、新型业务四个专业的重点关键指标结合专业考核标准设立的目标值,以各单位目标值的达成情况为数据基础评价得分。
从营业业扩、电能计量、电价电费和新型业务四个专业进行划分评价,反映了各专业的业务质量和管控水平,该体系能够纵向实现对市、县、供电所、人员四级进行逐级评价,以业务规范、稽查质量和管控成效三个评价模块进行全方位评价,反映整体工作质量,进一步扩大营销和稽查质量评价体系的评价范围,制定更加细致、全面、科学的评价原则,实现对营销业务规范度、服务水平、管理水平的综合评价,强化市县所三级营销业务管控的纵向协同效率,促进基层单位自查自纠主观能动性,提升营销精益化管理水平为企业降低成本、提高经济效益的同时还能够激发企业活力。
计算方法简单,能够有效实现各模块的积分计算。实现对预警管控成效和关键业务指标的得分计算。
异常问题控制数的具体得分采用如下计算方法:评价总分为100分,每发生1起异常问题,扣0.5分;
重复问题发生数的具体得分采用如下计算方法:评价总分为100分,同样问题连续12个月内重复发生的,每户次扣2分;
白名单控制占比的具体得分采用如下计算方法:评价总分100分,白名单比例高于0.2%。每增加0.01个百分点,扣1分;
抽检不合格工单数的具体得分采用如下计算方法:评价总分为100分,每发生1条抽检不合格稽查工单或白名单,省级扣3分,市级扣1分;
自查自纠质量的具体得分采用如下计算方法:自查自纠质量=当月整改完成问题数/用户数(万户)×100,评价基本分总分为100分,自查自纠未覆盖所有供电所的不得分。实现对稽查质量各评介指标的得分计算。
稽调查结果的具体得分采用如下计算方法:评价总分为100分,每发现1个问题,省级扣0.2分,市级扣0.1分,未及时完成整改闭环的,每发现1起扣1分;
重点检查工作的具体得分采用如下计算方法:评价总分为100分,每发生1起,省级及以上扣2分,市级扣1分,未及时完成整改闭环的,每发现1起扣1分;
专题整改质量的具体得分采用如下计算方法:评价总分为100分,未及时完成整改闭环的,每发现1起扣1分;
自查自纠成效的具体得分采用如下计算方法:评价总分为80分,当月未开展自查自纠、未上报自查自纠报告的不得分;每发生1起自查自纠报告上报不及时扣1分,每发生1起报告质量不达标被回退扣0.5分,报告经多次回退质量仍不达标扣2分;通过自查自纠使某主题异常数据大幅下降的,所报送的专项整改材料经市公司审核通过的,每主题加1分;当月经济成效总金额小于1万元的,扣0.5分,自查发现重大差错并追回损失的,每完成1笔并及时向市公司申报,经查实,每笔酌情加0.1-1分;
主题案例挖掘的具体得分采用如下计算方法:评价总分为80分,报送稽查主题或典型案例被省公司采纳的,每个主题或案例加0.5分,被市公司采纳的加0.2分;挖掘新型主题具有较高综合稽查价值被推广的,省级加1分,市级加0.5分,连续三个月未报送案例或主题的扣1分。实现对管控成效各评介指标的得分计算。
各评价指标的权重计算包括以下步骤:
1)建立层次结构模型,判断出每个层次中各个因素的相对重要程度,通过引入合适的标度将决策判断定量化,形成判断矩阵;判断矩阵描述的是影响上一层次某个因素的本层次因素对上层次该因素重要性的比较,利用1-9及其倒数的标度方法两两比较得出能反映各因素相对重要程度的矩阵元素的值如下表:
2)对层次进行排序,将本层次中所有因素对于上一层的相对重要程度进行排序,需根据判断矩阵计算权重,方法有幂法、方根法、和积法,
3)计算判断矩阵的最大特征根λmax及一致性检验,利用判断矩阵特征根来检验判断的一致性程度,可由公式得出一致性指标,
式中:λmax表示的是判断矩阵的最大特征根,可由式得到;
决策判断的一致性检查除了检验一致性指标外,还应加入随机一致性比率CR,检验判断是否具有满意的一致性,可用式表示:
其中,RI指的是不同阶数判断矩阵所对应的平均随机一致性指标值,RI值如表所示:
不同阶数对应的RI值
当符合CR<0.10时,则表明该判断矩阵具有满意的一致性,若不符合则说明实际的判断与理想的判断偏差较大,需要调整或重新形成判断矩阵,直到使该决策判断具有满意的一致性为止。实现对各评介指标的权重计算。
有益效果:以量化积分为形式实现对营销全业务的评价,进一步强化市县所三级营销业务管控的纵向协同效率,促进基层单位自查自纠主观能动性,提升营销精益化管理水平;能够纵向实现对市、县、供电所、人员四级进行逐级评价,进一步扩大营销和稽查质量评价体系的评价范围,制定更加细致、全面、科学的评价原则,实现对营销业务规范度、服务水平、管理水平的综合评价,为企业降低成本、提高经济效益的同时还能够激发企业活力,使得供电企业能够开拓更为广阔的市场并为广大用户提供更为优质的服务,促进供电企业向着更健康、高效的方向发展;积分计算方法简单,能全面地实现对销全业务管控的体系评价。
附图说明
图1是本发明系统架构示意图。
图2是本发明总体评价业务模型图。
图3是本发明专业评价业务模型图。
图4是本发明评价模块业务模型图。
具体实施方式
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。
如图1所示,一种基于量化积分计算的营销全业务管控评价系统,包括评价模块、专业类别模块和评价指标模块,评价模块用于业务规范、稽查质量和管控成效处理,专业类别模块用于营业业扩、计量采集、电价电费和新型业务处理,评价指标模块用于预警管控成效、关键业务指标、异常问题控制数、重复问题发生数、白名单控制占比、抽检不合格工单数、自查自纠质量、稽调查结果、重点检查工作、专题整改质量、自查自纠成效和主题案例挖掘处理;业务规范处理时,以预警管控成效、关键业务指标2个因子为评价指标;稽查质量处理时,以异常问题控制数、重复问题发生数、白名单控制占比、抽检不合格工单数、自查自纠质量5个因子为评价指标;管控成效处理时,以稽调查结果、重点检查工作、中体整改质量、自查自纠成效和主体案例挖掘5个因子为评价指标;评价模块和专业类别模块的各项评价指标由积分计算获得。
如图2所示,以县公司为评价单位,预警管控成效、关键业务指标、异常问题控制数、重复问题发生数、白名单控制占比、抽检不合格工单数、自查自纠质量、稽调查结果、重点检查工作、专题整改质量、自查自纠成效、主题案例挖掘12个因子作为评价指标,建立总体业务模型。
如图3所示,以县公司各类专业,营业业扩、电能计量、电费电价、新型业务为评价对象,以预警管控成效、关键业务指标、异常问题控制数、重复问题发生数、稽调查结果、重点检查工作、专题整改质量7个因子作为评价指标,构建专业评价模型。
如图4所示,以评价模块的业务规范、稽查质量、管控成效三个模块为评价单位,业务规范以预警管控成效、关键业务指标2个因子为评价指标、稽查质量以一场问题控制权、重复问题发生数、白名单控制占比、抽检不合格工单数、自查自纠质量5个因子为评价指标、管控成效以稽调查结果、重点检查工作、中体整改质量、自查自纠成效、主体案例挖掘5个因子为评价指标,建立模块评价模型。
为了实现各模块的积分计算,各评价指标的积分计算方法包括:
业务规范的得分=预警管控成效得分*权重+关键业务指标得分*权重;
稽查质量的得分=异常问题控制数得分*权重+重复问题发生数得分*权重+白名单控制占比得分*权重+抽检不合格工单数得分*权重+自查自纠质量得分*权重;
管控成效得分=稽调查结果得分*权重+重点检查工作得分*权重+专题整改质量得分*权重+自查自纠成效得分*权重+主题案例挖掘得分*权重;
专业类别模块的积分计算方法为:
专业类别模块由营业业扩、电能计量、电价电费和新型业务四大专业组成,专业积分得分=Σ(本专业评价指标得分*权重占比)。计算方法简单,能够有效实现各模块的积分计算。
为了实现对预警管控成效和关键业务指标的得分计算,预警管控成效得分=(1-三级及以上预警问题数/用户数(千户))×100%,评价总分为100分,按指标值乘以100计算得分;关键业务指标得分通过对营业管理、电费管理、计量管理、新型业务四个专业的重点关键指标结合专业考核标准设立的合理目标值,以各单位目标值的达成情况为数据基础评价得分。实现对预警管控成效和关键业务指标的得分计算。
为了实现对稽查质量各评介指标的得分计算,异常问题控制数的具体得分采用如下计算方法:评价总分为100分,每发生1起异常问题,扣0.5分;
重复问题发生数的具体得分采用如下计算方法:评价总分为100分,同样问题连续12个月内重复发生的,每户次扣2分;
白名单控制占比的具体得分采用如下计算方法:评价总分100分,白名单比例高于0.2%。每增加0.01个百分点,扣1分;
抽检不合格工单数的具体得分采用如下计算方法:评价总分为100分,每发生1条抽检不合格稽查工单或白名单,省级扣3分,市级扣1分;
自查自纠质量的具体得分采用如下计算方法:自查自纠质量=当月整改完成问题数/用户数(万户)×100,评价基本分总分为100分,自查自纠未覆盖所有供电所的不得分。实现对稽查质量各评介指标的得分计算。
为了实现对管控成效各评介指标的得分计算,稽调查结果的具体得分采用如下计算方法:评价总分为100分,每发现1个问题,省级扣0.2分,市级扣0.1分,未及时完成整改闭环的,每发现1起扣1分;
重点检查工作的具体得分采用如下计算方法:评价总分为100分,每发生1起,省级及以上扣2分,市级扣1分,未及时完成整改闭环的,每发现1起扣1分;
专题整改质量的具体得分采用如下计算方法:评价总分为100分,未及时完成整改闭环的,每发现1起扣1分;
自查自纠成效的具体得分采用如下计算方法:评价总分为80分,当月未开展自查自纠、未上报自查自纠报告的不得分;每发生1起自查自纠报告上报不及时扣1分,每发生1起报告质量不达标被回退扣0.5分,报告经多次回退质量仍不达标扣2分;通过自查自纠使某主题异常数据大幅下降的,所报送的专项整改材料经市公司审核通过的,每主题加1分;当月经济成效总金额小于1万元的,扣0.5分,自查发现差错金额10000元及以上的重大差错并追回损失的,每完成1笔并及时向市公司申报,经查实,每笔酌情加0.1-1分;
主题案例挖掘的具体得分采用如下计算方法:评价总分为80分,报送稽查主题或典型案例被省公司采纳的,每个主题或案例加0.5分,被市公司采纳的加0.2分;挖掘新型主题具有较高综合稽查价值被推广的,省级加1分,市级加0.5分,连续三个月未报送案例或主题的扣1分。实现对管控成效各评介指标的得分计算。
为了实现对各评介指标的权重计算,各评价指标的权重计算包括以下步骤:
1)建立层次结构模型,判断出每个层次中各个因素的相对重要程度,通过引入合适的标度将决策判断定量化,实现针对性修正,形成判断矩阵,如下表反映的是本层次B中各个因素B1,B2,...,Bn与上一A层次因素ak的关系;
判断矩阵描述的是影响上一层次某个因素的本层次因素对上层次该因素重要性的比较,利用1-9及其倒数的标度方法两两比较得出能反映各因素相对重要程度的矩阵元素的值如下表:
2)对层次进行排序,将本层次中所有因素对于上一层的相对重要程度进行排序,需根据判断矩阵计算权重,方法有幂法、方根法、和积法,本实例采用方根法计算分为以下几步:
1)求出判断矩阵每行元素的乘积:
2)计算每行元素乘积的n次方根:
3)进行归一化处理:
则W=[W1,W2,…,Wn]就是所求的特征向量,即各个因素的权重。
3)决策过程中,实际情况的判断与理想状态的判断存在偏差是在所难免的,即无法确保判断保持完全一致性,为了使采用层次分析法研究问题时具有更加科学合理的结论,计算判断矩阵的最大特征根λmax及一致性检验,利用判断矩阵特征根来检验判断的一致性程度,可由公式得出一致性指标,
式中:λmax表示的是判断矩阵的最大特征根,可由式得到;
决策判断的一致性检查除了检验一致性指标外,还应加入随机一致性比率CR,检验判断是否具有满意的一致性,可用式表示:
其中,RI指的是不同阶数判断矩阵所对应的平均随机一致性指标值,RI值如表所示:
不同阶数对应的RI值
当符合CR<0.10时,则表明该判断矩阵具有满意的一致性,若不符合则说明实际的判断与理想的判断偏差较大,需要调整或重新形成判断矩阵,直到使该决策判断具有满意的一致性为止。实现对各评介指标的权重计算。
以上图1-4所示的一种基于量化积分计算的营销全业务管控评价系统是本发明的具体实施例,已经体现出本发明突出的实质性特点和显著进步,可根据实际的使用需要,在本发明的启示下,对其进行形状、结构等方面的等同修改,均在本方案的保护范围之列。