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基于數據分析對低壓業擴報裝時效性研究

2018-02-01 07:05:54葉志峰李永恩陳俊杰陳光輝江建輝
科技與創新 2018年3期

葉志峰,李永恩,陳俊杰,陳光輝,江建輝

(廣州供電局客戶服務中心,廣東 廣州 510620)

1 調研數據分析

1.1 數學模型

數據研究所用到的數學方法主要是標準分數法、四分位數法和線性回歸最小二乘法。

標準分數又稱“Z分數”,是一個數與平均數的差再除以標準差的過程,是以標準差為單位表示一個分數在集體中所處位置的相對位置量數。樣本Z分數的公式為:

標準分數來源于正態分布。在自然現象和社會現象中,許多變量的分布都近似于正態分布。在統計學中,標準分數是一個觀測點或數據點的值高于被觀測值或測量值的平均值的標準偏差的符號數。

四分位數法是將全部數據分成相等的4部分,其中,每部分包括25%的數據,處在各分位點的數值就是四分位數。四分位數有3個,第1個四分位數被稱為“下四分位數”,第2個四分位數就是中位數,第3個四分位數稱為“上四分位數”,分別用Q1、Q2、Q3表示。

線性回歸是利用數理統計中的回歸分析,來確定2種或2種以上變量間相互依賴的定量關系的統計分析方法。最小二乘法的公式為:

1.2 數據分析

1.2.1 前臺受理業務

前臺受理業務中,客戶溝通用時占主要部分,大約占60%.客戶詢問、填表與客戶溝通環節上,最大值(14 min 22 s和13 min 59 s)遠超平均值,與客戶交流環節中的異常項對整個業務效率具有較大影響。資料顯示有個別客戶在了解業務的咨詢過程及完成資料填寫占用時間較長,是影響前臺業務工作時效性的主要問題。

前臺受理業務中各環節時間測算占比如表1所示。

1.2.2 現場勘查業務

在現場勘查業務中,每個業務所花費的時間平均為13.89 min,最快完成一項業務的時間為3 min,用時最長的一次需要58 min,75%的業務完成時間在17.5 min以內。從Z分數上看,Q1、Q2、Q3的Z分數值較小,說明比較靠近平均值。而最大值的Z分數值較大,屬于異常的可能性較大。對現場勘查業務時間間隔與業務處理地點的距離關系進行分析后,得出回歸方程為y=0.005 604x+2.766 935,樣本中業務處理地點間的平均直線距離為=2 852.097,平均時間間隔為預估平均速度得出平均速度為8.361 km/h。根據調研當地市交委發布的交通運輸月報,本月城市道路工作日平均速度為30.14 km/h,早通勤時段平均速度為29.58 km/h,晚通勤時段平均速度為26.44 km/h。本月工作日城市道路平均速度主要分布在26~32 km/h區間。

表1 前臺受理業務中各環節時間測算占比

表2 現場勘查業務辦理時間樣本(單位:min)

根據以上數據分析結果,得出業務間流轉的平均速度為8.361 km/h,與城市道路平均速度26~32 km/h區間差距較大,且業務處理時間與業務流轉時間之比約為2∶3,業務流轉時間占整個業務流程用時較大。因此,可以初步斷定在現場勘查業務中影響現場勘查時效的主要環節。業務流轉主要包括路程安排、交通時間、客戶溝通及其他事項。

1.2.3 裝表環節

裝表環節處理平均時長為22 min,標準差s=24.49.在裝表環節中,每個業務平均所花費的時間為22 min,最快完成一項業務的時間為1 min,用時最長的一次需要115 min,75%的業務完成時間在25 min以內,分工作事項的角度上看,各個事項的平均用時如表3所示。

由上表分析易得,基本工作事項的用時較為合理,而主要問題出現在雜項中。雜項的具體內容包括準備裝表資料、接待客戶及往返公司的路程用時。

2 改進措施

2.1 前臺受理

客戶溝通及資料準備占用時間較長。從客戶方面,導致花費較多時間原因在于客戶對所要辦理的業務不了解,攜帶資料不全,導致客戶多次往返辦理,不利于前臺工作的進行。對此,可以通過宣傳冊發放、業務所需資料提示、業務具體流程視頻介紹以及在線咨詢等形式加強業務宣傳,讓客戶了解流程及要求。從前臺處理角度來看,可以專設咨詢窗口,將實際辦理業務與咨詢區分開,提高辦理效率。

表3 各個事項的平均用時

2.2 現場勘查

業務流轉時間較長,可從以下2方面來優化:①從交通方面優化改進,可以通過換乘更加便捷快速的交通工具,優化業務處理的路線安排來減少在路程上所花費的時間;②從管理層面優化,通過合理的調度和安排使得工作更有效率,比如可以通過提前預約的方式來預知客戶數量及其位置,運用數學算法或應用軟件得出第二天工作的最優路線安排,減少工作時臨時電話預約和改變工作路線所造成的時間耗費,從而提升單位時間的工作效率。

2.3 裝表環節

交流、資料準備和路程有異常值時,可以從提高溝通效率、預先準備資料和提高路程效率3個方面解決效率問題。

[1]李春山.標準分數的作用與局限[J].中小學管理,1988(3).

[2]張云華.統計學中四分位數的計算[J].中國高新技術企業,2009(20).

[3]鄒樂強.最小二乘法原理及其簡單應用[J].科技信息,2010(23).

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