韓葉林 杜楊 郁飛
國網浙江省電力有限公司舟山供電公司 浙江 舟山 316000
我國的供電企業是典型的流程型企業,需進行多方的數據信息采集和分析,數據量較為龐大,同時管理過程較為復雜。想要保證數據信息管理工作的及時性和有效性,存在著較大困難。為此,為促進我國供電企業走向轉型升級發展之路,就要結合企業的實際情況,構建出融合數字化技術的智能評價體系,對有關數據信息進行智能化收集,解決企業在發展過程中存在的各類評價問題,為后續企業發展的提質增效提供有力保障。
供電企業的服務質量綜合性評價,其基礎原則是需要依照我國現行供用電營業規則以及國家電網對各供電公司提出的優質服務規范要求,結合企業的質量考核標準、企業的供電現狀,盡量依照企業目前已有的記錄數據,展現出營銷管理系統具有的功能及價值,針對供電企業的服務質量來展開評價。需要在分析企業供電現狀的條件下,建立健全供電服務質量評價管理體系。在體系建設上分為兩個維度,分別是內部評價體系和外部評價體系,隨后實現二者之間的有機結合。其涉及的內容包括3個方面,即供電服務質量評價體系的建立過程、評價模型的建立過程以及評價結果的獲取過程。供電企業服務質量的外部評價主要以客戶評價為主,需要展現出企業為客戶服務的質量水平[1]。因此,需要在分析企業對客戶感知供電服務質量維度的條件下,保障性指標體系設置的精細化,并形成外部評價管理體系,對供電企業的外部服務質量進行綜合性分析。在外部評價數據信息的獲取上,主要是結合企業的問卷發放或是組織現場填寫,也可以利用95598的客戶服務系統,從中獲得回訪記錄。若是地區有條件,也可以通過線上來進行調查。在進行供電服務質量內部評價時,主要是以企業的供電服務全過程作為導向,通過對企業業務的分類情況進行分析,明確企業的業務服務流程,對企業服務承諾進行全面研究,尋找其中的考核點。為保證整體評價結果的客觀有效性,需基于定量這一角度,設置內部評價體系指標,隨后明確考核標準,形成內部管理評價體系,以對企業的內部供電服務正常展開全面評價。在內部評價數據的獲取上,主要是來自企業的記錄,可從營銷系統獲得數據信息。
在整個系統的設計過程中,智能識別技術的運用是對企業供電服務質量進行自動打分的基本技術。在該系統的建設過程中,智能識別技術和有關數據信息轉換主要包括兩方面的內容[2]:一方面,需要針對紙質文檔內容進行動態識別,并將其轉化為電子文檔。利用深度學習技術、智能圖形識別技術,主要是針對文本中的規范性要素進行自動化抓取,并對評價標準進行比對和分析。舉例來說,可對客戶供電服務數量、服務質量進行數據信息的自動化提取,并與系統中的規則進行比較,明確供電服務是否滿足客戶需求。另外一方面,通過智能圖形識別技術,將含有文字印章的圖片由系統進行自動化翻譯,系統可以對該圖片進行二值化和灰度化處理,并進行噪聲去除。之后抓取其中的圖像特征,與數據庫中的規則進行比對和分析,明確其中重點內容,分析文檔簽名和蓋章是否符合要求。
ElementUI技術可以提供較為豐富多樣的組件系統,尤其是以表格組件為主,是該系統進行自動化評價打分的主要技術。該技術可以對不同表格來展開個性化渲染,并對表頭進行固定,實現單選、多選、排序等多種功能,對表尾展開合計,同時還具有一定的自定義檢索功能,可以為不同的打分功能個性化設置提供有力保障。
在企業的供電服務結束之后,需要對供電服務所需要花費的支出進行自動化結算,并將結算的結果和預算表展開對比和分析,以明確當前供電服務的完成情況和成本控制情況,為其后續的決策制定提供有力支持[3]。在供電企業的結算報表中,傳統的報表大多數是通過人工進行核算,生成Excel表格,或者是通過內部ERP系統進行導出。兩者結合之后的表格形式,雖然格式相同,但是表頭內容卻存在差異,在人工核算時,也很有可能會由于人工核算過程較為粗糙,導致格式不夠規范。因此,簡單地利用數據表格來進行對比,無法適應新時期供電企業的服務質量評價需求,結算數據對比也不夠準確。為此,在該系統的建設過程中,可以利用Python數據分析包,將Pandas作為數據分析的基礎。Pandas主要是對數據進行結構化分析的主要工具,可通過對數據信息的深度挖掘和分析,具有一定的數據信息清洗功能。通過對不同表格信息表頭結構的分析,綜合計算對比的規范方法,融合數據字符串相似度的匹配算法,可以對不同映射關系的數據展開全面比較,并對表格中的重點要素進行及時歸納和總結,最終形成對比方案。利用Pandas庫的有力支持,系統可以讓供電服務品質的評價工作更為有效,結算對比表格也更為清晰直觀。
將大數據技術運用在該評價系統中,主要是結合商務智能技術,對不同的工程樣本數據進行有機結合,隨后對數據報告進行橫向和縱向不同維度的分析,明確在供電服務概算、決算有可能會發生的盲點問題,并制定出針對性的優化措施,以為后續的供電服務概算及結算提供有力指導,實現對成本的有效控制。敏捷型的商務智能數據管理過程更為靈活,可以對數據連接層進行全面細分,劃分為數據模擬層和可視化層。并對供電服務不同階段具有一定相似屬性的數據展開有效篩選及整合,實現數據信息的融會貫通,明確數據信息和供電服務兩者之間存在的聯系。并通過可視化圖表,展現出不同維度數據信息的關聯情況及對比情況。同時,這一系統也可以支持數據信息的初級可視化分析,通過輸入數據,便可以自動化生成條形圖、餅圖、折線圖等,也可以展開數據信息的高級可視化分析。
在供電服務進入到結算之后,通過這一系統可以自動化生成報告。在系統建設思路上,主要是分為3個步驟[4]:一是進行模板的定制化處理,二是對數據進行修改和計算,三是對數據進行轉換并生成報表。在這一報告中,需要提前設置好固定模板,在系統的對應位置可以讓內容自動化填入。與此同時,數據信息和報告的描述兩者之間存在較大的關聯性,在數據修改之后,報告也會自動化進行調整。在自動生成結算報告的過程中,數據也可以自動化入庫,與其他項目去展開比對和分析,作為對其他項目進行規劃的參考依據。而針對數據,若是企業有必要,也可以自動創建數據圖表,實現數據的可視化分析,并利用圖表明確數字之間是否存在聯系,明確事件的全貌以及企業評價服務的發展趨勢,并展現出企業數據存在的隱含聯系,方便其他人理解。
在進行供電服務品質評價系統設計時,系統模塊主要包括以下幾方面。
3.1.1 內部品質分析功能模塊。在這一模塊中,可為有關工作人員提供服務項目的數據信息分析查詢、主題定義、趨勢模擬等眾多功能,以實現對企業供電服務的量化評價。
3.1.2 品質改善功能模塊。在這一模塊中,可以為企業的評價工作人員提供一定的問題維護措施、審核、信息維護、效果評估等眾多功能,以對企業的供電服務進行不斷優化。
3.1.3 外部調查管理模塊。在這個模塊中,可以為評價工作人員提供調查、問題庫管理和問卷管理等眾多功能,明確企業用電客戶針對用電服務的質量評價情況。
3.1.4 指標庫管理模塊。在這一模塊中,可以為評價人提供指標信息管理功能。既包括基礎的評價指標信息管理,又包括評價指標類型管理,可對指標進行動態調整。
3.1.5 異常數據信息管理模塊,在這一模塊中,可以為有關工作人員提供日常數據管理功能,包括異常數據識別和數據確認,是進行供電服務品質評價管理的重要內容。
供電服務的品質評價系統設計需要利用分布式網絡架構。再進行系統設計時,使用到的結構主要以B/S分布式網絡結構為主。網絡環境可以直接利用企業的內部局域網,客戶端主機利用的是企業內部辦公網絡中所部署的工作主機,可以依照系統客戶端的實際功能應用情況,進行分布式的發布以及部署[5]。除此之外,在系統運行時所產生的各類數據信息,可以直接通過網絡打印服務器來打印,最后接入到企業的內部辦公網絡,為不同客戶端口提供數據打印管理功能。客戶端的主機直接部署在了企業的信息機房。在訪問系統設計上可以使用Web服務器、數據庫服務器,并通過對防火墻的部署,確保整個網絡通信的安全性。另外,Web服務器和數據庫服務器可以直接部署在信息機房,并使用并行部署模式或是集成部署模式。
供電企業的服務品質評價系統需要利用分層設計理念,對系統進行功能層次的全面劃分。具體來說,其功能定位和設計思路表現在以下幾個方面。
3.3.1 視圖層。在該層級中,對應的是客戶端的應用程序,可以為系統用戶提供可視化的操作界面,并對供電服務品質、操作需求進行自動化接收,將服務器端口的邏輯響應結果直接展示在界面中,同時在視圖層中。還需在其后臺及系統服務器端口部署好通信功能的組件[6]。在這一方面,可以通過Web瀏覽器軟件來達成其目標。
3.3.2 邏輯層。邏輯層主要是對應系統中的服務器端口應用程序,可以通過Web后臺來進行部署,并依照視圖層的操作請求,直接通過后臺邏輯操作來自動化響應各種需求,并將最終的處理結果反饋到視圖層,展示在有關工作人員的系統界面中。
3.3.3 數據層。數據層也需要部署在服務器端,其主要對應的是數據庫操作管理系統。在這一系統中,可以提供數據信息調查指標、數據庫、異常數據分析等眾多功能,并與其他系統功能接口全面對接。按照系統中的數據操作需求,對后臺數據信息進行動態更新和維護。
綜上所述,隨著“互聯網+”時代的到來,各行各業都在發生深刻變革,并帶來了巨大的機遇和挑戰。同時,如何提高企業效率,增強核心競爭力,成為當今企業管理者關注的焦點。電力行業作為國家重要基礎設施和保障力量,為社會經濟發展提供可靠電力保障,其核心競爭力的高低直接影響著社會經濟發展的質量與效益。作為電網企業,應如何提升核心競爭力,提高電力資源配置效率,降低用電成本、提高用電服務水平、提升用戶用電體驗是電力企業需要深入思考與研究的問題。因此,加強對供電企業“互聯網+”綜合評價系統建設研究具有重要的現實意義。本文對此進行了分析,提出了系統的建設措施,以期為企業提供參考和借鑒。