鯨品堂|“只跑一趟”,小區裝維任務主動推薦探索

2022-07-04 54
當前網格(小區)化經營下,家寬裝維人員已不再單純做裝機、修機兩項工作,而是營、裝、維、建、服等全類型經營任務一體化支撐,網格CEO不僅要對網格營收、客戶服務質量負責,還要考慮如何提升網格運維效率、降低成本,保障網格經營“盈利”。


而影響網格運維效率因素較多,如:人員技能水平、IT系統穩定性、家寬資源準確性、任務分配合理性、裝維人員單次出門效能等等。其中,裝維人員單次出門效能已成為最重要影響因素之一,目前存在困難:

路途耗時長,工作效能低:特別針對一些偏遠地區或裝維任務所在小區距離跨度較遠,出行時間成本高,一次出行可能就只能完成1、2張工單,一天工作效率不高。

按單施工,機動性不足:裝維人員一般會提前計劃一天工作安排,當出現某張工單因故無法施工,往往只能提前收工或者人工查找是否有可替代任務,再按經驗分析在剩余時間內是否能夠完成,由于缺乏精準數據支撐,這種靠人工分析的方式通常出現不合理的任務安排。

小區裝維任務主動推薦思路
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針對影響裝維效率的上門高耗時、單次出行價值不高的問題,探索基于小區特征分析,對小區內所有待施工任務及裝維人員個人效能的雙重刻畫,動態計算裝維人員結余工時,主動推薦合理任務,提升裝維人員一次出行價值。

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以小區為維度,匯聚小區內所有待施工任務,以個人職責歸屬任務劃分為主任務,其它任務為次任務劃分主次;基于小區裝維特征分析次任務優先級,結合裝維人員自身裝維效能畫像結果,建立任務動態主動推薦模型,在裝維人員出現改單、提前完成施工等業務場景下,主動推薦最佳次級任務,從而合理利用結余空閑工時,提升一次出門效能。

小區裝維任務主動推薦邏輯
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01
小區裝維任務匯聚分類

為實現小區任務合理的調配與最優化處理,首先需要將小區內各種任務進行匯聚、融合,具體可劃分為四個步驟,如下圖示:

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Step1、定義主線任務
按裝維人員職責劃分主線任務,如:裝維人員主要負責裝機、投訴(修機)處理,將當天已明確上門時間的裝機、投訴處理任務作為主線任務。同時按預約上門時間順序生成主線任務施工計劃表。


Step2、同小區主線任務歸并
從任務信息中提取主線任務歸屬的小區信息,并進行去重處理,同一小區內任務歸并。


Step3、潛在次級任務挖掘分析
提前分析主線任務歸屬小區內潛在的次級任務,為后續出現時間結余時快速挑選合適的任務提供任務來源。潛在次級任務典型類型包括:

性能類:主動向性能管理平臺發出查詢請求,獲取小區范圍是否存在性能質差整治類工單。


隱患類:主動查詢隱患問題庫,獲取小區范圍是否存在待處理的隱患問題。


修復類:主動查詢滿意度修復模塊,獲取小區范圍是否存在待滿意度修復任務。


擴容類:主動查詢資源擴容項目,獲取小區范圍是否存在待資源擴容任務。



Step4、任務融合匯聚
以主線歸屬小區為中心融合主線、潛在次級任務,形成小區任務匯聚數據集。

02
任務特征與優先級評估

由于各項任務的實施難度、耗費時間、緊急程度存在差異,裝維人員能夠處理的額外任務有限,為避免影響后續任務的正常處理,任務處理時長是首要考慮因素,其次對任務的其它特征進行分析,建立任務特征分析模型,最后評估任務優先級。

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Step1:計算工作結余空閑時長
計算不同業務場景下裝維人員工作空閑結余時長,日常工作可能出現時間結余的具體場景包括:已預約上門的任務臨時取消(如:客戶要求改約、不具備施工條件等)、任務提前完成等。

計算公式如下:空閑結余時長 = 下一任務開始時間 – 當前時間 – 上門耗費時長

其中,上門耗費時長可借助百度地圖提供的路徑規劃API計算,當下一任務與當前位置同屬一個小區則默認以步行方式計算預估耗費時長,如不在一個小區則按騎行方式預估耗費時長。


Step2:計算任務平均處理時長
任務平均處理時長可按任務歸屬業務、施工類型細分(如:寬帶-新裝、互聯網電視-新裝、擴容-箱體等)。

計算邏輯:先計算單任務處理時長,再計算平均處理時長。
計算公式:單任務處理時長 = 任務結束時間 – 任務開始時間。

當前由于運營商對裝維任務單管控要求不同,單任務處理時長需要劃分以下兩種場景:
標準執行流程:在任務單按標準流程執行時(標準流程指上門前打卡驗證,完成后現場打卡回單),任務開始時間取上門打卡時間,任務結束時間取任務結束回單時間。

非標準執行流程:在任務單不按標準流程執行時(指:無強制要求需要上門打卡,現場回單)無法簡單通過結束、開始時間計算處理時長。

計算出工單任務處理時長后,需要對數據進行清洗,剔除部分異常數據(指工單任務處理時長過短或過長),可采用格拉布斯準則分析異常數據。

分析過程:

(1)  選取樣本數據:某小區A在一個月內有n個寬帶類裝機任務,n=10,每個任務計算得出任務施工時長如下:58、45、68、60、74、100、65、55、77、62。

(2)  按序排列數據:將樣本數據按從小到大的順序進行排列,得到45、55、58、60、62、65、68、74、77、100。異常值應定位在前、末端數據。

(3)  平均值x與標準方差s計算:s:x-=66.4;標準差s=14.99。

(4)  偏離值計算:計算平均值與最小值、最大值的差。平均值與最小值之差為66.4-45=21.5;最大值與平均值之差為100-66.4=33.6。

(5)  圈定首個可疑數據:最大值與平均值之差33.6大于平均值與最小值之差21.5,因此可認定最大值100是可疑值。

(6)  計算殘差與標準差Gi值:Gi=(xi-x- )/s;其中i是可疑值的排列序,本樣本數據為10號,xi-x-為殘差值,即:可疑數據與平均值之差,值為33.6;因此G10 = (33.6)/14.99=2.241。將計算值Gi與格拉布斯表給出的臨界值GP(n)比較,如果計算的Gi值大于表中的臨界值GP(n),則能判斷該測量數據是異常值,可以剔除。臨界值GP(n)與兩個參數有關:檢出水平α (與置信概率P有關)和測量次數n (與自由度f有關)。

(7)  定檢出水平α:由于平均處理時長本身存在諸多因素影響,要求不嚴格,故可以將α設置得大一些,假定為α=0.10,即P=0.90;通常定α=0.05,P=0.95。

(8)  匹配格拉布斯表獲得臨界值:根據選定的P值(此處為0.95)和測量次數n(此處為10),查格拉布斯表,橫豎相交的臨界值G95(10)=2.176。

(9)  比較計算值Gi和臨界值G95(10):Gi=2.241,G95(10)=2.176,Gi>G95(10)。

(10) 異常值判定:因為Gi>G95(10),可以判斷測量值14.0為異常值,將它從10個測量數據中剔除。

(11) 重復計算:將剩余的9個數據再按以上步驟計算,如果計算的Gi>G95(9),仍為異常值則剔除,繼續對剩余的8個數據計算;如果Gi<G95(9),不是異常值,則不剔除,計算結束


Step3: 過濾超出平均時長任務
在完成單任務處理時長數據清洗、過濾后得到該類任務平均處理時長,將任務平均處理時長與Step1中計算得出的剩余空閑時長對比,過濾超時結余時長的任務,得到新的小區任務數據集。


Step4:任務按優先級評估分析
分析次級任務緊急程度、影響業務范圍、任務處理難易程度、任務收益等多個綜合因素,通過不同權重,建立多種小區任務處理優先級分析模型,按評估得分輸出任務優先級。

為滿足任務傾向的不同要求,建立任務重要程度優先/任務處理時長優先/任務收益優先,評估模型:

評估模型
序號評估分類評估指標權重占比
01任務緊急程度

一般:50%

緊急:80%

非常緊急:100%

15%

02任務被催辦次數

0次:50%

1次:80%

2次及以上:100%

15%

03影響范圍

影響單用戶:50%

影響5個用戶以下:80%

影響5用戶以上:100%

20%

04影響重要客戶

是:100%

否:50%

25%

05按處理時長升序排序

第一:100%

第二:95%

依次按5%遞減

15%

06按任務收益降序排序

第一:100%

第二:95%

依次按5%遞減

10%


03
個人綜合效能畫像評估

考慮到大小區存在多個裝維人員同時施工的情況,在確認任務處理優先級后,還需要考慮裝維人員個人因素,如:綜合技能、服務質量、服務效率、當前位置等數據進行綜合分析,為任務推薦模型的構建提供決策依據,包括:綜合技能、服務質量、服務效率、當前位置等,最后確定可推薦的任務。

個人效能評估模型
序號評估分類權重占比備注說明
01技能匹配度
  (對應人員角色匹配度)
60%

匹配:100%

不匹配:50%

02服務滿意度
(按任務服務滿意度按降序排列)
15%

匹配:100%

不匹配:50%

03服務效率
(按該類任務個人平均處理時長按降序排列)
15%

第一:100%

第二:95%

依次遞減

04當前位置
(按當前人員位置與各任務的距離升序排列)
10%

第一:100%

第二:95%

依次遞減


04
任務動態推薦與派單

將任務處理優先級與該類任務個人效能畫像評估結果作為任務動態推薦模型評估的兩個因素,設定相應的占比權重,計算每個任務最終推薦優先級,最后按推薦優先級從高到低向裝維人員主動派單。

任務動態推薦權重建議
序號
評估分類
權重占比
01
任務優先級因素
60%
02
人員效能畫像因素
40%


展望
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本文主要針對裝維人員上門路途高耗時導致出行價值不大的問題給出解決方案,從提升裝維效能目標出發,合理利用空閑結余時間,實現裝維人員在一次上門進入小區后能盡可能的發揮個人能力,提升一次出行的價值。

文中涉及推薦的任務限定為個人任務。未來,可以擴展到小區內所有人、所有任務(涵蓋他人的任務),某種意義上實現了任務的主動搶單、動態調配,這樣能夠激勵裝維人員積極性,提升人員綜合能力,促使其從單一的職能角色向小區綜合看護者的角色轉型,對個人而言實現多勞多得、能者多得,對運營商而言能夠降低人力成本,在有限時間內創造更大的價值。



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