CN115034676A - 基于层次分析法的企业综合服务质量评估方法及系统 - Google Patents

基于层次分析法的企业综合服务质量评估方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于层次分析法的企业综合服务质量评估方法及系统，涉及企业服务质量评估技术领域。本发明的技术方案首先确定包括服务相关指标、客户相关指标、其他利益相关者相关指标，以及节能环保相关指标等一级评级指标，并确定一级评价指标所对应的二级评级指标，然后利用层次分析法确定每个评价指标的权重，最后基于评价指标和每个评价指标的权重获取企业综合服务质量评估分数。本技术方案提出的企业综合服务质量评估方法可以精准且高效地获得服务型制造企业的综合服务质量评估结果。

Description

基于层次分析法的企业综合服务质量评估方法及系统
技术领域
本发明涉及企业服务质量评估技术领域，具体涉及一种基于层次分析法的企业综合服务质量评估方法及系统。
背景技术
服务型制造通过不断增加服务要素在投入和产出中的比重，发挥服务业的拉动作用，构筑竞争优势，以此来实现制造业高质量发展。如果可以有效地对服务型制造企业的服务质量进行定性和定量分析，则对于现阶段服务型制造企业提升企业服务效率，提升服务型制造的整体水平，以及进一步通过服务型制造实现制造业的高质量发展等方面均具有重要意义。所以，亟需提出一种针对服务型制造企业综合服务质量的科学合理、精准高效的评估方法。
目前，已有研究开始进行服务型制造相关指标的综合评估。在指标选取方面，现有技术多直接体现在服务收入与服务产出等经济效益方面；而在进行综合评估时，以往研究多采取灰色关联法进行评测，即n家企业同时进行评测，然后确定各指标的权重，最终得出综合评估结果。
然而，仅选取服务收入与服务产出等经济效益指标进行综合评估，会由于指标选取不全面(即涉及维度不全面)，导致无法准确反映服务型制造企业的综合服务质量；其次，灰色关联法在进行评测时由于需要n家企业同时进行评测才能确定权重，这种方法不利于企业自身随时进行评测，使用不便，效率低下。由此可见，现有技术无法精准且高效地获得服务型制造企业的综合服务质量评估结果。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于层次分析法的企业综合服务质量评估方法及系统，解决了现有技术存在无法精准且高效地获取服务型制造企业的综合服务质量评估结果的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
第一方面，本发明首先提出了一种基于层次分析法的企业综合服务质量评估方法，所述方法包括：
确定企业综合服务质量评估的评价指标；所述评价指标包括一级评价指标和与每个所述一级评价指标所对应的二级评价指标；
利用层次分析法确定每个所述评价指标的权重；
基于所述评价指标和每个所述评价指标的权重获取企业综合服务质量评估分数。
优选的，所述一级评价指标和所述二级评价指标包括：
一级评价指标包括：服务相关指标、客户相关指标、其他利益相关者相关指标，以及节能环保相关指标；
二级评价指标包括：服务经营地位、服务种类、服务柔性、新增产品服务数量/服务总量、服务业务收入占比，以及服务人员数量占比；客户增长率、客户二次购买率、客户满意度，以及是否披露客户及消费者权益保护；从供应商处购买“产品+服务”相关设备的订单增加量、是否披露供应商权益保护、和其他企业合作提供“产品+服务”的频率；碳排放量、产品回收及再制造频率。
优选的，所述利用层次分析法确定每个所述评价指标的权重包括：
S21、确定所述评价指标的重要程度指数，并基于所述重要程度指数构建判断矩阵；所述判断矩阵包括目标层所对应的一级评价指标的第一判断矩阵，以及一级评价指标所对应的二级评价指标的第二判断矩阵；
S22、基于所述第一判断矩阵计算一级评价指标相对于目标层的第一权重，基于所述第二判断矩阵计算二级评价指标相对于一级评价指标的第二权重；
S23、将所述第一权重和所述第二权重相乘合成二级评价指标相对于目标层的合成权重。
优选的，利用Satty标度法确定所述评价指标的重要程度指数。
优选的，所述方法还包括：在获取所述第一判断矩阵和所述第二判断矩阵后，对所述第一判断矩阵和所述第二判断矩阵进行一致性检验。
第二方面，本发明还提出了一种基于层次分析法的企业综合服务质量评估系统，所述系统包括：
评价指标获取模块，用于确定企业综合服务质量评估的评价指标；所述评价指标包括一级评价指标和与每个所述一级评价指标所对应的二级评价指标；
权重获取模块，用于利用层次分析法确定每个所述评价指标的权重；
企业综合服务质量评估模块，用于基于所述评价指标和每个所述评价指标的权重获取企业综合服务质量评估分数。
优选的，所述一级评价指标和所述二级评价指标包括：
一级评价指标包括：服务相关指标、客户相关指标、其他利益相关者相关指标，以及节能环保相关指标；
二级评价指标包括：服务经营地位、服务种类、服务柔性、新增产品服务数量/服务总量、服务业务收入占比，以及服务人员数量占比；客户增长率、客户二次购买率、客户满意度，以及是否披露客户及消费者权益保护；从供应商处购买“产品+服务”相关设备的订单增加量、是否披露供应商权益保护、和其他企业合作提供“产品+服务”的频率；碳排放量、产品回收及再制造频率。
优选的，所述利用层次分析法确定每个所述评价指标的权重包括：
S21、确定所述评价指标的重要程度指数，并基于所述重要程度指数构建判断矩阵；所述判断矩阵包括目标层所对应的一级评价指标的第一判断矩阵，以及一级评价指标所对应的二级评价指标的第二判断矩阵；
S22、基于所述第一判断矩阵计算一级评价指标相对于目标层的第一权重，基于所述第二判断矩阵计算二级评价指标相对于一级评价指标的第二权重；
S23、将所述第一权重和所述第二权重相乘合成二级评价指标相对于目标层的合成权重。
优选的，利用Satty标度法确定所述评价指标的重要程度指数。
优选的，所述方法还包括：在获取所述第一判断矩阵和所述第二判断矩阵后，对所述第一判断矩阵和所述第二判断矩阵进行一致性检验。
(三)有益效果
本发明提供了一种基于层次分析法的企业综合服务质量评估方法及系统。与现有技术相比，具备以下有益效果：
本发明首先确定企业综合服务质量评估的评价指标，评价指标包括一级评价指标和二级评价指标，然后利用层次分析法确定每个评价指标的权重，最后基于评价指标和每个评价指标的权重获取企业综合服务质量评估分数。本发明提出的企业综合服务质量评估方法可以精准且高效地获得服务型制造企业的综合服务质量评估结果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种基于层次分析法的企业综合服务质量评估方法的流程图；
图2为本发明实施例中的评价指标体系。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请实施例通过提供一种基于层次分析法的企业综合服务质量评估方法及系统，解决了现有技术存在无法精准且高效地获得服务型制造企业的综合服务质量评估结果的问题，实现提升服务型制造整体水平，促进制造业高质量发展的目的。
本申请实施例中的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：
为了精准且高效地获得服务型制造企业的综合服务质量评估结果，本发明的技术方案首先确定包括服务相关指标、客户相关指标、其他利益相关者相关指标，以及节能环保相关指标等一级评级指标，并确定一级评价指标所对应的二级评级指标，然后利用层次分析法确定每个评价指标的权重，最后基于评价指标和每个评价指标的权重获取企业综合服务质量评估分数。本技术方案提出的企业综合服务质量评估方法可以精准且高效地获得服务型制造企业的综合服务质量评估结果。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
层次分析法(Analytical Hierarchy Process，简称AHP)是一种将定性与定量分析方法相结合的多目标决策分析方法，主要方法和原理是将复杂问题分解成若干指标，将这些指标按照其属性和隶属关系分成若干组，形成一个多层次结构模型，通过判断两两指标之间的重要程度，建立判断矩阵，计算最大特征值和特征向量，求得不同指标的权重，为评估综合目标提供依据。
实施例1：
第一方面，本发明首先提出了一种基于层次分析法的企业综合服务质量评估方法，参见图1，该方法包括：
S1、确定企业综合服务质量评估的评价指标；所述评价指标包括一级评价指标和二级评价指标；
S2、利用层次分析法确定每个所述评价指标的权重；
S3、基于所述评价指标和每个所述评价指标的权重获取企业综合服务质量评估分数。
可见，本实施例首先确定企业综合服务质量评估的评价指标，评价指标包括一级评价指标和二级评价指标，然后利用层次分析法确定每个评价指标的权重，最后基于评价指标和每个评价指标的权重获取企业综合服务质量评估分数。本发明提出的企业综合服务质量评估方法可以精准且高效地获得服务型制造企业的综合服务质量评估结果。
下面结合附图1-2，以及对S1-S3具体步骤的解释，来详细说明本发明一个实施例的实现过程。
S1、确定企业综合服务质量评估的评价指标；所述评价指标包括一级评价指标和二级评价指标。
基于现有文献中涉及的针对服务型制造企业综合服务质量评估的相关指标，然后再结合新出台的相关文件中所提及的服务型制造企业的相关服务内容，确定本实施例中用于服务型制造企业综合服务质量评估的初步评价指标，在此基础上运用粗糙集方法对相关指标进行合理化约简，确定最终的评价指标。
首先，确定服务型制造企业综合服务质量评估(即目标层)的初步评价指标，参见图2，本实施例提出的评价指标体系包括一级评价指标和二级评价指标。其中，一级评价指标包括：服务相关指标、客户相关指标、其他利益相关者相关指标等，以及节能环保相关指标，而每个一级评价指标下又分别对应多个二级评价指标。
1)服务相关指标，其具体包括：服务经营地位、服务种类、服务柔性、新增产品服务数量/服务总量、服务业务收入占比，以及服务人员数量占比；
2)客户相关指标，其具体包括：客户增长率、客户二次购买率、客户满意度，以及是否披露客户及消费者权益保护；
3)其他利益相关者相关指标，其具体包括：从供应商处购买“产品+服务”相关设备的订单增加量、是否披露供应商权益保护、和其他企业合作提供“产品+服务”的频率；
4)节能环保相关指标，其具体包括：碳排放量、产品回收及再制造频率。
其次，当确定上述初步评价指标后，为了剔除冗余的、和最终结论没关系的评价指标，从而提高获取企业综合服务质量评估结果的精度和速度，运用粗糙集方法的属性约简对上述初步评价指标进行合理化约简，以确定最终的指标评价体系。
S2、利用层次分析法确定每个所述评价指标的权重。
针对上述S1中最终确定的评价指标，采用层次分析法(AHP方法)确定上述各个评价指标的权重。具体的，
S21、确定所述评价指标的重要程度指数，并基于所述重要程度指数构建判断矩阵；所述判断矩阵包括目标层所对应的一级评价指标的第一判断矩阵，以及一级评价指标所对应的二级评价指标的第二判断矩阵。
根据专家评分确定评价指标的重要程度指数，然后基于评价指标的重要程度指数确定目标层综合服务质量得分所对应的一级评价指标的判断矩阵，记作第一判断矩阵，以及一级评价指标所对应的二级评价指标的判断矩阵，记作第二判断矩阵。根据同一层次同一类型两两指标间相对重要程度构成矩阵，矩阵中各元素为相应的重要程度指数，即aij表示i指标与j指标对上一层指标的重要程度之比，且aij＝1/aji，其采用Satty提出的1-9标度法(Satty标度法)确定。两个评价指标两两相比，其重要程度指数的确定具体如下表1所示。
表1指标重要程度指数对照表
Figure BDA0003731660310000081
在确定判断矩阵时，为了保证评价指标重要程度指数的客观性。在评分专家的选择上，需综合考虑评分专家人员的专业背景、工作经验等；在专家数量上，保证一定的样本量；在数据采信时，可对专家进行平均或二次征求专家意见，获得趋于一致认可的值，且相关人员可根据企业所在地的当地情况、或者实际情况进行微调。
S22、基于上述第一判断矩阵计算一级评价指标相对于目标层的第一权重，基于上述第二判断矩阵计算二级评价指标相对于一级评价指标的第二权重。
基于上述第一判断矩阵和第二判断矩阵分别计算一级评价指标相对于目标层企业综合服务质量评估的第一权重，以及二级评价指标相对于一级评级指标的第二权重。
1)计算判断矩阵Q的每一行元素之积，公式如下：
Figure BDA0003731660310000082
其中，aij为相对重要程度，n为矩阵维度。
2)计算Ni的n次方根
Figure BDA0003731660310000083
得到向量α＝(α1,α2,...,αn)T，对向量作归一化处理
Figure BDA0003731660310000091
得特征向量即各指标的权重W＝(w1,w2,...,wn)。
3)对判断矩阵进行一致性检验。由于客观事物复杂多变，人们对于事物的认知往往具有片面性，要达到完全一致是非常困难的。因此在对一个判断矩阵进行单层排序后需要对判断矩阵进行一致性检验，确定判断矩阵在一定的度内是可接受的。
最大特征值
Figure BDA0003731660310000092
一致性指标
Figure BDA0003731660310000093
查表得到RI，计算一致性率
Figure BDA0003731660310000094
当CR＜0.1时，通过一致性检验，确定判断矩阵是可接受的。经过一致性检验后，得到权重W。
S23、将所述第一权重和所述第二权重相乘合成二级评价指标相对于目标层的合成权重。
根据上述S22计算出的第一权重和第二权重合成最终的权重，具体的，将二级评价指标相对于一级评价指标的第二权重与一级评价指标相对于目标层综合服务质量评分的第一权重相乘，合成二级评价指标直接相对于目标层综合服务质量的合成权重。值得注意的是，当同一类型同一层次的指标仅包含2个时，判断矩阵的重要程度指数可在区间[1,1.5]中选择，表达相对轻微的相对重要关系，且判断矩阵无须经过一致性检验。
S3、基于所述评价指标和每个所述评价指标的权重获取企业综合服务质量评估分数。
根据S1中确定的各项评价指标和S2中所获取的各项评价指标的权重计算服务型制造企业的综合服务质量得分，企业即可通过该得分进行纵向和横向的对比。具体的，这里的纵向和横向对比主要是指：
将单个企业不同时期的自身综合服务质量得分进行对比，即纵向对比；也可以将不同企业综合服务质量得分进行对比，即横向对比。经过对比，企业就能很快找到需要改进的指标，从而能更有针对性的提高服务型制造企业的综合服务质量。
至此，则完成了本发明一种基于层次分析法的企业综合服务质量评估方法的全部流程。
实施例2：
第二方面，本发明还提供了一种基于层次分析法的企业综合服务质量评估系统，该系统包括：
评价指标获取模块，用于确定企业综合服务质量评估的评价指标；所述评价指标包括一级评价指标和与每个所述一级评价指标所对应的二级评价指标；
权重获取模块，用于利用层次分析法确定每个所述评价指标的权重；
企业综合服务质量评估模块，用于基于所述评价指标和每个所述评价指标的权重获取企业综合服务质量评估分数。
可选的，所述一级评价指标和所述二级评价指标包括：
一级评价指标包括：服务相关指标、客户相关指标、其他利益相关者相关指标，以及节能环保相关指标；
二级评价指标包括：服务经营地位、服务种类、服务柔性、新增产品服务数量/服务总量、服务业务收入占比，以及服务人员数量占比；客户增长率、客户二次购买率、客户满意度，以及是否披露客户及消费者权益保护；从供应商处购买“产品+服务”相关设备的订单增加量、是否披露供应商权益保护、和其他企业合作提供“产品+服务”的频率；碳排放量、产品回收及再制造频率。
可选的，所述利用层次分析法确定每个所述评价指标的权重包括：
S21、确定所述评价指标的重要程度指数，并基于所述重要程度指数构建判断矩阵；所述判断矩阵包括目标层所对应的一级评价指标的第一判断矩阵，以及一级评价指标所对应的二级评价指标的第二判断矩阵；
S22、基于所述第一判断矩阵计算一级评价指标相对于目标层的第一权重，基于所述第二判断矩阵计算二级评价指标相对于一级评价指标的第二权重；
S23、将所述第一权重和所述第二权重相乘合成二级评价指标相对于目标层的合成权重。
可选的，利用Satty标度法确定所述评价指标的重要程度指数。
可选的，所述方法还包括：在获取所述第一判断矩阵和所述第二判断矩阵后，对所述第一判断矩阵和所述第二判断矩阵进行一致性检验。
可理解的是，本发明实施例提供的基于层次分析法的企业综合服务质量评估系统与上述基于层次分析法的企业综合服务质量评估方法相对应，其有关内容的解释、举例、有益效果等部分可以参照基于层次分析法的企业综合服务质量评估方法中的相应内容，此处不再赘述。
综上所述，与现有技术相比，具备以下有益效果：
1、本发明首先确定企业综合服务质量评估的评价指标，评价指标包括一级评价指标和二级评价指标，然后利用层次分析法确定每个评价指标的权重，最后基于评价指标和每个评价指标的权重获取企业综合服务质量评估分数。本发明提出的企业综合服务质量评估方法可以精准且高效地获得服务型制造企业的综合服务质量评估结果。
2、本发明在评价指标选取方面，将其他利益相关者相关指标和节能环保相关指标纳入企业综合服务质量评估体系中，相比于现有技术指标体系维度更为全面，可使得最终企业服务综合质量评估结果更加全面，更加准确。
3、本发明运用层次分析法(AHP)确定企业综合服务质量评估的各个评价指标的权重，相比于灰色关联分析，无需多家企业综合评测后再进行排序对比以最终确定各指标权重，使得企业可以独立进行自我评估、评测，既方便又迅速，使得综合服务质量的评估效率更高。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于层次分析法的企业综合服务质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：
确定企业综合服务质量评估的评价指标；所述评价指标包括一级评价指标和与每个所述一级评价指标所对应的二级评价指标；
利用层次分析法确定每个所述评价指标的权重；
基于所述评价指标和每个所述评价指标的权重获取企业综合服务质量评估分数。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一级评价指标和所述二级评价指标包括：
一级评价指标包括：服务相关指标、客户相关指标、其他利益相关者相关指标，以及节能环保相关指标；
二级评价指标包括：服务经营地位、服务种类、服务柔性、新增产品服务数量/服务总量、服务业务收入占比，以及服务人员数量占比；客户增长率、客户二次购买率、客户满意度，以及是否披露客户及消费者权益保护；从供应商处购买“产品+服务”相关设备的订单增加量、是否披露供应商权益保护、和其他企业合作提供“产品+服务”的频率；碳排放量、产品回收及再制造频率。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用层次分析法确定每个所述评价指标的权重包括：
S21、确定所述评价指标的重要程度指数，并基于所述重要程度指数构建判断矩阵；所述判断矩阵包括目标层所对应的一级评价指标的第一判断矩阵，以及一级评价指标所对应的二级评价指标的第二判断矩阵；
S22、基于所述第一判断矩阵计算一级评价指标相对于目标层的第一权重，基于所述第二判断矩阵计算二级评价指标相对于一级评价指标的第二权重；
S23、将所述第一权重和所述第二权重相乘合成二级评价指标相对于目标层的合成权重。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，利用Satty标度法确定所述评价指标的重要程度指数。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在获取所述第一判断矩阵和所述第二判断矩阵后，对所述第一判断矩阵和所述第二判断矩阵进行一致性检验。
6.一种基于层次分析法的企业综合服务质量评估系统，其特征在于，所述系统包括：
评价指标获取模块，用于确定企业综合服务质量评估的评价指标；所述评价指标包括一级评价指标和与每个所述一级评价指标所对应的二级评价指标；
权重获取模块，用于利用层次分析法确定每个所述评价指标的权重；
企业综合服务质量评估模块，用于基于所述评价指标和每个所述评价指标的权重获取企业综合服务质量评估分数。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述一级评价指标和所述二级评价指标包括：
一级评价指标包括：服务相关指标、客户相关指标、其他利益相关者相关指标，以及节能环保相关指标；
二级评价指标包括：服务经营地位、服务种类、服务柔性、新增产品服务数量/服务总量、服务业务收入占比，以及服务人员数量占比；客户增长率、客户二次购买率、客户满意度，以及是否披露客户及消费者权益保护；从供应商处购买“产品+服务”相关设备的订单增加量、是否披露供应商权益保护、和其他企业合作提供“产品+服务”的频率；碳排放量、产品回收及再制造频率。
8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述利用层次分析法确定每个所述评价指标的权重包括：
S21、确定所述评价指标的重要程度指数，并基于所述重要程度指数构建判断矩阵；所述判断矩阵包括目标层所对应的一级评价指标的第一判断矩阵，以及一级评价指标所对应的二级评价指标的第二判断矩阵；
S22、基于所述第一判断矩阵计算一级评价指标相对于目标层的第一权重，基于所述第二判断矩阵计算二级评价指标相对于一级评价指标的第二权重；
S23、将所述第一权重和所述第二权重相乘合成二级评价指标相对于目标层的合成权重。
9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，利用Satty标度法确定所述评价指标的重要程度指数。
10.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述方法还包括：在获取所述第一判断矩阵和所述第二判断矩阵后，对所述第一判断矩阵和所述第二判断矩阵进行一致性检验。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116610663A (zh) * 2023-07-17 2023-08-18 成都岷山绿氢能源有限公司 一种碳监测数据质量评估方法、装置、设备及存储介质

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