軌道交通運營委外人員動態監管系統研發與應用

施瑋珺

（上海申通地鐵集團有限公司,上海 200030）

0 引言

隨著國內軌道交通的快速發展，軌道交通運營需要大量的地鐵運維人員。工種涉及行車值班員、客運值班員、機車司機、設備維護人員、技術協調管理人員、車站值班員、調度人員、運營管理人員、乘務員、售票員、安檢人員、保潔人員等[1]。考慮到運營成本及專業化要求，部分工作需要委外單位來承擔，這不但要求地鐵企業員工能與委外單位人員依規分工，共同協作，而且委外單位的人員要達到委外工作要求的素質和資質。目前，地鐵委外人員主要包括委外專業維保、委外安檢、委外保安、委外特勤、委外保潔、委外安全引導員等[2-3]。調研發現，軌道交通運營公司在對委外人員實施監管的實踐中出現了一些問題，比如軌道交通運營公司人力資源部門對委外單位人員數量和素質沒有及時監管，無法全面獲取實際委外上崗人員的真實信息；部分委外單位上報的工作人員信息和實際信息不一致；個別委外單位出現核心人員同時承擔多個委外項目經理和骨干技術人員等。基于對委外人員管理現狀的分析研究，厘清軌道交通運營委外人員動態監管系統的建設思路，以期提升軌道交通運營委外人員管理水平，有效保障軌道交通的安全運營。

1 委外人員動態監管內容

委外人員監管內容，按內容數據類型分為委外單位、委外人員數據兩大類。這兩類數據又細分為基礎靜態數據、動態數據、評估考核數據[4]。數據分類及來源如表1所示。

表1 委外人員數據來源及分類

2 委外人員動態監管方法

充分利用數字化、物聯網、大數據等信息化技術，委外人員動態監管方法采用大數據處理一般規則，包括數據采集與整合、數據處理與分析、數據應用與畫像三個階段（如圖1所示）。

圖1 委外人員動態監管方法流程圖

2.1 數據采集與整合

委外人員數據來源于委外單位在運營公司從事委外業務中全業務場景的數據，即從投標、合同、計劃到施工、竣工、結算等全業務過程中的人員相關數據。數據獲取方法包括從運營公司各業務系統對接接口自動獲取數據；從委外業務相關文件采集數據。采集的數據類型包括結構化、半結構化和非結構化數據[5]。各個業務場景數據、各系統產生數據類型數據規模是不同的，所有采集數據均需要遵循一定的元數據標準進行有機整合后，被匯總到大數據中心數據池，為后續進行委外人員數據挖掘應用和委外人員（委外單位、委外人員）畫像呈現提供準確、有效的基礎性數據。

2.2 數據處理與分析

數據在經過采集和整合之后，需要按照一定規則對數據進行編碼、去重、清洗等預處理操作，以便后期進行委外人員數據挖掘[6]。預處理后的數據可以根據業務需求選擇采用數理統計方法、數據挖掘算法或者機器學習算法來實現具體的處理任務。

2.2.1 數據預處理

從不同數據源采集參與標簽計算的原始委外人員數據需要去除無效數據和錯誤數據，去除重復數據與彌補缺失數據，進而校準各系統數據，將有效數據清洗為標準格式。經過數據清洗、數據標準化等預處理后的數據進入下一階段的標簽計算環節。

2.2.2 抽取委外人員特征、建立委外人員標簽體系

對收集到的委外人員數據進行行為建模，基于對委外單位、委外人員、通用標簽規則和畫像標簽定義構建委外人員標簽體系，實現對委外單位及人員的多維度、多粒度、多角度描述。

2.2.3 構建委外人員監管數據挖掘子系統

在委外人員標簽體系基礎上對委外單位、委外人員標簽進行深入計算和挖掘，對委外單位、委外人員標簽進行分級分類。“標簽化”的分級分類原則可以按照屬性級別和細化程度來進行，從而進一步標識委外單位、委外人員的基本屬性、資質證書特征、培訓特征、生產計劃執行特征、考勤特征等。這個階段會用到數理統計、分類、聚類、關聯、回歸等算法模型，實現對用戶標簽的深度挖掘，形成委外單位、委外人員畫像庫。

2.3 數據畫像與應用

數據應用與畫像的目的是對數據挖掘結果進行可視化知識呈現，為運營公司提供委外單位展示、委外人員展示和個性化服務，如全景展示委外單位各項目完成情況、委外單位人員變動情況、委外人員考核情況、預測委外單位項目完成能力等等，為運營公司對委外人員監管提供輔助智能決策，從而為委外單位、委外人員進行個性化管理提供依據[7]。

2.3.1 委外單位畫像

基于運營公司所采集的投標數據、合同數據、項目管理數據、施工管理數據、竣工驗收數據、結算數據等，對委外單位進行畫像，評估委外單位合同履約情況、委外單位響應及時性、故障處理速度、任務計劃完成率等服務指標，挖掘委外單位管理能力、服務能力特點，為運營公司在招標時對評價委外單位綜合管理能力、服務水平提供有效數據支持。

2.3.2 委外人員畫像

基于運營公司所采集的項目管理數據、施工管理數據、委外人員證書、委外人員培訓數據、委外人員考勤數據、委外人員考試數據等，評估委外人員故障處理速度、任務計劃完成率、委外人員出勤率等服務指標，挖掘委外人員認知能力、技術能力、關鍵技能、性格等特點，為自動評價委外人員工作績效、全面衡量委外人員技術服務能力提供數據支持。

3 委外人員動態監管系統設計

系統設計包括功能模塊設計和技術框架設計。

3.1 功能模塊

功能模塊包括委外單位管理、任務計劃管理、委外人員考勤管理、委外單位考核管理、意見反饋管理、畫像展示等六大主要模塊。

（1）委外單位管理模塊實現對委外單位基本信息、委外單位資質、委外單位合同、委外人員基本信息、委外人員證書、委外人員培訓信息等數據的管理。

（2）任務計劃管理模塊實現任務計劃編制、下達、執行及上報。通過任務計劃的完成率、完成質量等情況，為委外單位及人員考核提供客觀、有效的依據。

（3）考勤管理模塊實現委外人員上崗、離崗時間地點等數據采集、存儲，為委外人員的考核提供依據。委外人員考勤數據通過工作場所設置的二維碼等技術進行采集。

（4）委外單位考核管理模塊綜合分析委外人員培訓、資質、考勤、任務計劃數據、響應速度、服務質量等數據，并結合第三方評測系統，實現對委外單位人員客觀、公正、科學的監控。

（5）意見反饋管理模塊實現委外人員意見反饋、意見處理、反饋評價三個功能，實現意見反饋的閉環管理，保證能及時收集到委外業務存在的問題，提高委外業務管理水平。

（6）畫像展示模塊分委外單位畫像展示、委外人員畫像展示。

委外單位畫像通過以下數據展示委外單位綜合管理能力：委外單位營業執照信息（包括注冊資金、經營范圍、法人、期限等）、委外單位資質信息、項目信息（包括委外單位歷史項目信息、履約項目）、合同信息、合同履約情況、委外單位考核信息、委外單位聯系人信息、委外人員信息、委外人員變動信息、響應及時性、故障處理速度等。

委外人員畫像通過以下數據展示委外人員綜合能力：委外人員個人信息、委外人員證書、委外人員培訓信息、委外人員出勤信息、故障處理速度、委外人員績效考核信息、委外人員計劃完成率等。

3.2 技術框架設計

技術框架采用分布式微服務框架，實現技術采用Spring Boot/Spring Cloud框架及第三方套件，Spring Cloud是基于HTTP通信協議的RESTful框架，可以實現跨語言、跨平臺優勢，極大地方便不同語言棧的應用接入[8]。系統微服務框架設計為前臺應用層、API接入層、業務應用層、服務中心、基礎資源層等五層技術架構。

（1）前臺應用層包括PC管理端、微信小程序、大屏展示、API開放平臺等等。

（2）API接入層起到承上啟下的作用，具備鑒權、路由、流控等功能。

（3）業務應用層包括委外單位管理、委外人員管理、任務計劃管理、意見反饋管理、委外人員考核管理、考勤管理、畫像管理、權限管理等。

（4）微服務中心包括委外單位服務、委外人員服務、任務計劃服務、意見反饋服務、考試服務、排班服務、考勤服務、權限服務、接口服務（其他系統、第三方評測系統等系統接口）。

（5）基礎資源層包括大數據中心、數據庫、Redis緩存、Docker容器、文件系統等。

4 委外人員動態監管應用

該系統在上海地鐵第三運營公司實施，利用基于大數據、數字化、物聯網的委外人員監管系統，包括委外單位管理、任務計劃管理、委外人員考勤管理、意見反饋管理、委外單位考核管理、畫像展示、系統管理等模塊，可以幫助地鐵運營公司探索發現委外人員資質證書與委外人員崗位的匹配關系，對各崗位必要的資質證書提供依據，減輕委外單位的負擔。

地鐵運營公司依據委外人員培訓內容與委外人員崗位的匹配關系，對各崗位人員進行針對性培訓提供科學依據，為委外人員進行有效培訓。運營公司依據委外人員考勤與委外單位管理能力的匹配關系，加強委外單位人員的考勤管理。

通過積極探索優化委外單位人員管理流程和管理模式，運營公司通過強化對委外單位管理的責任意識，持續改進服務質量，使對委外單位人員的管理更加科學化、精細化。

5 結語

隨著當前國內軌道交通運營公司聘用委外人員數量和比例的逐年提高，軌道交通對委外人員專業素養和職業品德也提出了更高要求，針對委外單位和委外人員職業水平良莠不齊的現狀，必須對其加強監管。委外人力資源監管采用實時大數據采集和分析模式，可通過采集多源數據，對數據進行清洗過濾和校正，統計分析委外人員工作質量和時長，給出委外人員數字畫像。這一系統的成功應用，既為評估軌道交通運營公司對委外單位和委外人員實施績效考核提供了決策基礎，也對業主選擇合格供應商提供了可供參考的基礎信息。