CN112529378A - 一种基于智能识别的企业管理效能评价系统及方法 - Google Patents

一种基于智能识别的企业管理效能评价系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于智能识别的企业管理效能评价系统，包括：企业管理效能参数数据库，评价指标计算模块，权重确定模块，企业管理综合效能评价模块。本发明还提供一种基于智能识别的企业管理效能评价方法，基于所述的一种基于智能识别的企业管理效能评价系统实现。本发明提供一种基于智能识别的企业管理效能评价系统及方法，对企业的财务管理、生产经营进度、人力管理各板块运营数据进行统筹分析，综合评价企业管理效能，解决了现有技术中的企业经营效能管理的评价方式较为单一，无法满足企业经营统筹分析的需求的问题。

Description

一种基于智能识别的企业管理效能评价系统及方法
技术领域
本发明涉及企业管理技术领域，更具体的，涉及一种基于智能识别的企业管理效能评价系统及方法。
背景技术
企业在经营管理过程中，需要对财务管理、生产经营进度、人力管理等各板块运营数据进行统筹分析，通过各种信息系统网络加工生成新的信息资源，提供给各层次的人们洞悉、观察各类动态业务中的一切信息，以作出有利于生产要素组合优化的决策，使企业资源合理配置，以使企业能适应瞬息万变的市场经济竞争环境，求得最大的经济效益，已经是企业综合效能管理的必由之路，而企业综合管理效能是以利润为导向，运用市场方式，实现利益共享的最优生产要素分配方式。
而现有技术中的企业经营效能管理的评价方式较为单一，需要使用多种方式才能完全满足企业需要，但各种方式之间的数据又不能相互兼容，无法满足企业经营统筹分析的需求，如一种企业内部经济管理成本控制系统，公开号为CN108345995A，只针对财务管理进行分析管理；如一种企业管理系统，公开号为CN109508957A，只针对人力管理进行分析管理，无法满足企业经营统筹分析的需求。
发明内容
本发明为克服现有技术中的企业经营效能管理的评价方式较为单一，无法满足企业经营统筹分析的需求的技术缺陷，提供一种基于智能识别的企业管理效能评价系统及方法。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基于智能识别的企业管理效能评价系统，包括：
企业管理效能参数数据库，用于汇集存储企业管理效能参数；
评价指标计算模块，用于根据企业管理效能参数数据库中所实际发生的数据计算出企业管理效能的评价指标；
权重确定模块，用于通过相互比较确定各个评价指标的权重向量；
企业管理综合效能评价模块，用于通过企业管理效能关联模型进行企业管理效能预测，并输出预测结果；
所述企业管理效能参数数据库的输出端与所述评价指标计算模块的输入端连接，所述评价指标计算模块的输出端与所述权重确定模块的输入端连接，所述权重确定模块的输出端与所述企业管理综合效能评价模块的输入端连接。
上述方案中，通过对包括企业生产经营过程的要素数据、人力资源管理数据和财务管理数据的企业管理效能参数进行校验分析，实现对企业的财务管理、生产经营进度、人力管理各板块运营数据进行统筹分析，综合评价企业管理效能，满足企业经营统筹分析的需求。
优选的，企业管理效能参数数据库包括：
经营过程数据库，用于汇集企业生产经营过程的要素数据；
人力资源管理数据库，用于汇集包括各员工出勤情况、每天任务派发、每天任务完成情况的信息的人力资源管理数据；
财务管理数据库，用于汇集包括企业的成本、营收和利润的财务管理数据；
所述经营过程数据库、人力资源管理数据库、财务管理数据库的输出端分别与所述评价指标计算模块的输入端连接。
上述方案中，综合经营过程的要素数据、人力资源管理数据和财务管理数据对企业效能进行管理效能评价，提高管理效能评价的客观性、全面性。
优选的，还包括企业管理效能监测预警知识库，用于校验企业管理效能参数数据库中所实际发生的数据，筛选掉异常数据；所述经营过程数据库、人力资源管理数据库、财务管理数据库的输出端分别与所述企业管理效能监测预警知识库的输入端连接，所述企业管理效能监测预警知识库的输出端与所述评价指标计算模块的输入端连接。
上述方案中，企业管理效能监测预警知识库根据历史数据构建形成，通过采集时间序列下的企业管理效能参数与企业管理效能监测预警知识库中的标准数据进行对比，从而筛选掉异常数据，修正企业管理效能参数。
优选的，所述企业管理效能关联模型为多元线性回归参数模型，通过所述多元线性回归参数模型得到企业管理效能函数Q(t)＝X(t)β+ξ；其中，X(t)为评价指标矩阵，β为回归系数，ξ为回归调和系数，t表示时间。
优选的，所述权重确定模块包括立体结构构建模块、比较判断模块、校验模块；
立体结构构建模块，用于根据评价指标建立递进式的立体结构；
比较判断模块，用于对立体结构中的评价指标进行两两比较，建立比较矩阵，然后根据比较结果将比较矩阵转化为判断矩阵，并确定各个评价指标的权重向量；
校验模块，用于对判断矩阵的一致性进行校验；
所述评价指标计算模块的输出端与所述立体结构构建模块的输入端连接，所述立体结构构建模块的输出端与所述比较判断模块的输入端连接，所述比较判断模块与所述校验模块相互连接，所述校验模块的输出端与所述企业管理综合效能评价模块的输入端连接。
上述方案中，通过相互比较确定各评价指标的权重向量并进行校验，反馈校验结果，提高效能评价的准确性。
优选的，评价指标包括企业盈利评价指标、个体业绩评价指标、基础生产要素评价指标；
在立体结构中，以企业盈利评价指标作为首要元素，以个体业绩评价指标和基础生产要素评价指标作为次要元素，从而得到以企业盈利评价指标为导向的立体结构。
上述方案中，以企业盈利评价指标为目标导向，综合考虑其他影响管理效能的元素，实现对企业管理效能立体、多层次的评价。
优选的，在比较判断模块中，通过三维评价法对立体结构中同一层的元素进行两两比较。
上述方案中，采用三维评价法实现立体、全面的比较评价，提高评价的全面性。
优选的，三维评价法为：
Figure BDA0002807752810000031
比较矩阵C为：
Figure BDA0002807752810000041
其中，ai为立体层次结构中某层的第i个元素，cij为立体层次结构中某层的第i个元素和第j个元素的比较结果，ai和aj为同一层元素，n为立体层次结构中某层元素的总个数。
优选的，通过计算相容性指标DI进行一致性校验，计算公式为：
Figure BDA0002807752810000042
其中，βnax为最大回归系数，b为权重向量的数量；
若DI＜预设的阈值，则一致性校验通过，反馈校验结果到企业管理综合效能评价模块，进行效能评价，并输出评价结果；
若DI≥预设的阈值，则一致性校验不通过，反馈校验结果到比较判断模块，对判断矩阵进行修正。
上述方案中，通过对判断矩阵进行一致性校验并修正，得到一致性被接收的判断矩阵，从而控制输出效能评价。
一种基于智能识别的企业管理效能评价方法，基于所述的一种基于智能识别的企业管理效能评价系统实现，包括以下步骤：
S1：采集企业管理效能参数，并将企业管理效能参数存储到企业管理效能参数数据库中；
S2：通过企业管理效能监测预警知识库对企业管理效能参数数据库中的数据进行校验，并筛选掉异常数据；
S3：通过评价指标计算模块计算出企业管理效能的评价指标；
S4：根据评价指标建立以企业盈利评价指标为导向的递进式的立体结构；
S5：通过三维评价法对立体结构中的评价指标进行两两比较，从而建立比较矩阵；
S6：根据比较结果将比较矩阵转化为判断矩阵，并确定各个评价指标的权重向量；
S7：对判断矩阵的一致性进行校验；
若一致性校验通过，则反馈校验结果到企业管理综合效能评价模块中进行效能评价，得到评价结果；
若一致性校验不通过，则反馈校验结果到比较判断模块中对判断矩阵进行修正，并重新执行步骤S7。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明提供了一种基于智能识别的企业管理效能评价系统及方法，通过对包括企业生产经营过程的要素数据、人力资源管理数据和财务管理数据的企业管理效能参数进行校验分析，实现对企业的财务管理、生产经营进度、人力管理各板块运营数据进行统筹分析，综合评价企业管理效能，满足企业经营统筹分析的需求。
附图说明
图1为本发明的模块连接示意图；
图2为本发明的技术方案实施步骤流程图；
其中，1、企业管理效能参数数据库；11、经营过程数据库；12、人力资源管理数据库；13、财务管理数据库；2、评价指标计算模块；3、权重确定模块；31、立体结构构建模块；32、比较判断模块；33、校验模块；4、企业管理综合效能评价模块；5、企业管理效能监测预警知识库。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1所示，一种基于智能识别的企业管理效能评价系统，包括：
企业管理效能参数数据库1，用于汇集存储企业管理效能参数；
评价指标计算模块2，用于根据企业管理效能参数数据库1中所实际发生的数据计算出企业管理效能的评价指标；
权重确定模块3，用于通过相互比较确定各个评价指标的权重向量；
企业管理综合效能评价模块4，用于通过企业管理效能关联模型进行企业管理效能预测，并输出预测结果；所述企业管理效能关联模型为多元线性回归参数模型，通过所述多元线性回归参数模型得到企业管理效能函数Q(t)＝X(t)β+ξ；其中，X(t)为评价指标矩阵，β为回归系数，ξ为回归调和系数，t表示时间；
所述企业管理效能参数数据库1的输出端与所述评价指标计算模块2的输入端连接，所述评价指标计算模块2的输出端与所述权重确定模块3的输入端连接，所述权重确定模块3的输出端与所述企业管理综合效能评价模块4的输入端连接。
在实施过程中，通过对包括企业生产经营过程的要素数据、人力资源管理数据和财务管理数据的企业管理效能参数进行校验分析，实现对企业的财务管理、生产经营进度、人力管理各板块运营数据进行统筹分析，综合评价企业管理效能，满足企业经营统筹分析的需求。
更具体的，企业管理效能参数数据库1包括：
经营过程数据库11，用于汇集企业生产经营过程的要素数据；
人力资源管理数据库12，用于汇集包括各员工出勤情况、每天任务派发、每天任务完成情况的信息的人力资源管理数据；
财务管理数据库13，用于汇集包括企业的成本、营收和利润的财务管理数据；
所述经营过程数据库11、人力资源管理数据库12、财务管理数据库13的输出端分别与所述评价指标计算模块2的输入端连接。
在实施过程中，综合经营过程的要素数据、人力资源管理数据和财务管理数据对企业效能进行管理效能评价，提高管理效能评价的客观性、全面性。
更具体的，还包括企业管理效能监测预警知识库5，用于校验企业管理效能参数数据库1中所实际发生的数据，筛选掉异常数据；所述经营过程数据库11、人力资源管理数据库12、财务管理数据库13的输出端分别与所述企业管理效能监测预警知识库5的输入端连接，所述企业管理效能监测预警知识库5的输出端与所述评价指标计算模块2的输入端连接。
在实施过程中，企业管理效能监测预警知识库5根据历史数据构建形成，通过采集时间序列下的企业管理效能参数与企业管理效能监测预警知识库5中的标准数据进行对比，从而筛选掉异常数据，修正企业管理效能参数。
更具体的，所述权重确定模块3包括立体结构构建模块31、比较判断模块32、校验模块33；
立体结构构建模块31，用于根据评价指标建立递进式的立体结构；
比较判断模块32，用于对立体结构中的评价指标进行两两比较，建立比较矩阵，然后根据比较结果将比较矩阵转化为判断矩阵，并确定各个评价指标的权重向量；
校验模块33，用于对判断矩阵的一致性进行校验；
所述评价指标计算模块2的输出端与所述立体结构构建模块31的输入端连接，所述立体结构构建模块31的输出端与所述比较判断模块32的输入端连接，所述比较判断模块32与所述校验模块33相互连接，所述校验模块33的输出端与所述企业管理综合效能评价模块4的输入端连接。
在实施过程中，通过相互比较确定各评价指标的权重向量并进行校验，反馈校验结果，提高效能评价的准确性。
更具体的，评价指标包括企业盈利评价指标、个体业绩评价指标、基础生产要素评价指标；
在立体结构中，以企业盈利评价指标作为首要元素，以个体业绩评价指标和基础生产要素评价指标作为次要元素，从而得到以企业盈利评价指标为导向的立体结构。
在实施过程中，以企业盈利评价指标为目标导向，综合考虑其他影响管理效能的元素，实现对企业管理效能立体、多层次的评价。
更具体的，在比较判断模块32中，通过三维评价法对立体结构中同一层的元素进行两两比较。
在实施过程中，采用三维评价法实现立体、全面的比较评价，提高评价的全面性。
更具体的，三维评价法为：
Figure BDA0002807752810000071
比较矩阵C为：
Figure BDA0002807752810000081
其中，ai为立体层次结构中某层的第i个元素，cij为立体层次结构中某层的第i个元素和第j个元素的比较结果，ai和aj为同一层元素，n为立体层次结构中某层元素的总个数。
更具体的，通过计算相容性指标DI进行一致性校验，计算公式为：
Figure BDA0002807752810000082
其中，βnax为最大回归系数，b为权重向量的数量；
若DI＜预设的阈值，则一致性校验通过，反馈校验结果到企业管理综合效能评价模块4，进行效能评价，并输出评价结果；
若DI≥预设的阈值，则一致性校验不通过，反馈校验结果到比较判断模块32，对判断矩阵进行修正。
在实施过程中，预设的阈值为0.2，通过对判断矩阵进行一致性校验并修正，得到一致性被接收的判断矩阵，从而控制输出效能评价。
实施例2
如图2所示，一种基于智能识别的企业管理效能评价方法，基于所述的一种基于智能识别的企业管理效能评价系统实现，包括以下步骤：
S1：采集企业管理效能参数，并将企业管理效能参数存储到企业管理效能参数数据库1中；
S2：通过企业管理效能监测预警知识库5对企业管理效能参数数据库1中的数据进行校验，并筛选掉异常数据；
S3：通过评价指标计算模块2计算出企业管理效能的评价指标；
S4：根据评价指标建立以企业盈利评价指标为导向的递进式的立体结构；
S5：通过三维评价法对立体结构中的评价指标进行两两比较，从而建立比较矩阵；
S6：根据比较结果将比较矩阵转化为判断矩阵，并确定各个评价指标的权重向量；
S7：对判断矩阵的一致性进行校验；
若一致性校验通过，则反馈校验结果到企业管理综合效能评价模块4中进行效能评价，得到评价结果；
若一致性校验不通过，则反馈校验结果到比较判断模块32中对判断矩阵进行修正，并重新执行步骤S7。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于智能识别的企业管理效能评价系统，其特征在于，包括：
企业管理效能参数数据库(1)，用于汇集存储企业管理效能参数；
评价指标计算模块(2)，用于根据企业管理效能参数数据库(1)中所实际发生的数据计算出企业管理效能的评价指标；
权重确定模块(3)，用于通过相互比较确定各个评价指标的权重向量；
企业管理综合效能评价模块(4)，用于通过企业管理效能关联模型进行企业管理效能预测，并输出预测结果；
所述企业管理效能参数数据库(1)的输出端与所述评价指标计算模块(2)的输入端连接，所述评价指标计算模块(2)的输出端与所述权重确定模块(3)的输入端连接，所述权重确定模块(3)的输出端与所述企业管理综合效能评价模块(4)的输入端连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的企业管理效能评价系统，其特征在于，企业管理效能参数数据库(1)包括：
经营过程数据库(11)，用于汇集企业生产经营过程的要素数据；
人力资源管理数据库(12)，用于汇集包括各员工出勤情况、每天任务派发、每天任务完成情况的信息的人力资源管理数据；
财务管理数据库(13)，用于汇集包括企业的成本、营收和利润的财务管理数据；
所述经营过程数据库(11)、人力资源管理数据库(12)、财务管理数据库(13)的输出端分别与所述评价指标计算模块(2)的输入端连接。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的企业管理效能评价系统，其特征在于，还包括企业管理效能监测预警知识库(5)，用于校验企业管理效能参数数据库(1)中所实际发生的数据，筛选掉异常数据；所述经营过程数据库(11)、人力资源管理数据库(12)、财务管理数据库(13)的输出端分别与所述企业管理效能监测预警知识库(5)的输入端连接，所述企业管理效能监测预警知识库(5)的输出端与所述评价指标计算模块(2)的输入端连接。
4.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的企业管理效能评价系统，其特征在于，所述企业管理效能关联模型为多元线性回归参数模型，通过所述多元线性回归参数模型得到企业管理效能函数Q(t)＝X(t)β+ξ；其中，X(t)为评价指标矩阵，β为回归系数，ξ为回归调和系数，t表示时间。
5.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的企业管理效能评价系统，其特征在于，所述权重确定模块(3)包括立体结构构建模块(31)、比较判断模块(32)、校验模块(33)；
立体结构构建模块(31)，用于根据评价指标建立递进式的立体结构；
比较判断模块(32)，用于对立体结构中的评价指标进行两两比较，建立比较矩阵，然后根据比较结果将比较矩阵转化为判断矩阵，并确定各个评价指标的权重向量；
校验模块(33)，用于对判断矩阵的一致性进行校验；
所述评价指标计算模块(2)的输出端与所述立体结构构建模块(31)的输入端连接，所述立体结构构建模块(31)的输出端与所述比较判断模块(32)的输入端连接，所述比较判断模块(32)与所述校验模块(33)相互连接，所述校验模块(33)的输出端与所述企业管理综合效能评价模块(4)的输入端连接。
6.根据权利要求5所述的一种基于智能识别的企业管理效能评价系统，其特征在于，评价指标包括企业盈利评价指标、个体业绩评价指标、基础生产要素评价指标；
在立体结构中，以企业盈利评价指标作为首要元素，以个体业绩评价指标和基础生产要素评价指标作为次要元素，从而得到以企业盈利评价指标为导向的立体结构。
7.根据权利要求5所述的一种基于智能识别的企业管理效能评价系统，其特征在于，在比较判断模块(32)中，通过三维评价法对立体结构中同一层的元素进行两两比较。
8.根据权利要求7所述的一种基于智能识别的企业管理效能评价系统，其特征在于，三维评价法为：
Figure FDA0002807752800000021
比较矩阵C为：
Figure FDA0002807752800000031
其中，ai为立体层次结构中某层的第i个元素，cij为立体层次结构中某层的第i个元素和第j个元素的比较结果，ai和aj为同一层元素，n为立体层次结构中某层元素的总个数。
9.根据权利要求5所述的一种基于智能识别的企业管理效能评价系统，其特征在于，通过计算相容性指标DI进行一致性校验，计算公式为：
Figure FDA0002807752800000032
其中，βmax为最大回归系数，b为权重向量的数量；
若DI＜预设的阈值，则一致性校验通过，反馈校验结果到企业管理综合效能评价模块(4)，进行效能评价，并输出评价结果；
若DI≥预设的阈值，则一致性校验不通过，反馈校验结果到比较判断模块(32)，对判断矩阵进行修正。
10.一种基于智能识别的企业管理效能评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集企业管理效能参数，并将企业管理效能参数存储到企业管理效能参数数据库(1)中；
S2：通过企业管理效能监测预警知识库(5)对企业管理效能参数数据库(1)中的数据进行校验，并筛选掉异常数据；
S3：通过评价指标计算模块(2)计算出企业管理效能的评价指标；
S4：根据评价指标建立以企业盈利评价指标为导向的递进式的立体结构；
S5：通过三维评价法对立体结构中的评价指标进行两两比较，从而建立比较矩阵；
S6：根据比较结果将比较矩阵转化为判断矩阵，并确定各个评价指标的权重向量；
S7：对判断矩阵的一致性进行校验；
若一致性校验通过，则反馈校验结果到企业管理综合效能评价模块(4)中进行效能评价，得到评价结果；
若一致性校验不通过，则反馈校验结果到比较判断模块(32)中对判断矩阵进行修正，并重新执行步骤S7。
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