人工智能在业扩工单监控平台的应用研究

王云龙

人工智能在业扩工单监控平台的应用研究

王云龙

广东电网有限责任公司东莞供电局，广东 东莞 523008

为了提高工单处理的效率和质量，提升客户体验，也为了顺应人工智能技术在企业各个领域应用的潮流，在现有的业扩工单处理系统中引入了人工智能技术，设计、开发了智能工单处理系统。业扩报装重点流程绩效监测是基于“五位一体”的流程、职责、制度、标准、考核等管理要素，以绩效管控为目标，以流程优化顺畅运转、纵向贯通责任到岗、横向协同问题定位为着力点，梳理监控规则及绩效指标，通过流程绩效分析方法，定位运营监控重点关注的领域。结合多年来运营监测管理经验，以数据挖掘为手段，基于各类信息应用系统明细数据，通过统计分析、同质对比、概率分布、K-S检验、异动挖掘等多种分析方法，定位流程弱项环节，下钻分析岗位绩效，横向追溯协同问题，提出流程优化措施，为业扩报装管理的持续改进提供支撑。

人工智能；业扩工单；监控平台

引言

随着信息技术产业的发展，人们越来越重视安全问题，监控摄像头也越来越普及，在方便了场景记录和重现的同时，也出现了新的挑战。监控摄像头拍摄的内容仍然需要人工监测。用人力来同时监控多个摄像头传输的画面，非常容易疲倦，同时也容易出现发现不及时或者判断失误的情况。因此，非常有必要在监控摄像头系统中引入人工智能技术进行图像识别，从而实现24小时无间断的持续监控。例如，利用人工智能来判断画面中是否出现非施工单位人员，如果发现可以及时通知安保人员[1]。

1 人员在处理工单时存在的问题

随着IT系统规模日趋庞大以及新业务功能与日俱增，企业自身每日需处理的工单数量呈上升趋势，维护人员处理工单的难度逐渐增加。从我们处理工单的实际情况看，以下几个方面的问题日益突出。

（1）工单所属系统的识别准确性不高。目前工单分派是根据业务人员填写的工单所属系统进行自动分派，导致工单分类的准确度不高，经常出现工单分派错误的情况，影响了工单的顺利流转。

（2）问题定位不够准确。由于处理人员经验不足，可能造成问题定位不准确，形成有偏差的解决方案。这不但无助于解决问题，还进一步降低了客户体验，增加了系统运行风险。

（3）不能快速匹配历史工单。由于软件缺陷、客户误操作等问题，相似的工单会重复出现，这是工单处理工作中的常见现象。有经验的处理人员经历了长时间的经验积累，或者知识总结，能很快找到类似的历史工单，参照历史处理方案进行处理，确保处理高效率。由于人员的流动性，新的人员无法在短期内具备这种能力，造成了低效的重复劳动。

这些问题对工单流转效率和处理质量造成了影响，特别是需要多个团队配合的工单，如果部分环节处理不及时，就会延长工单处理的时间，从而降低服务质量，影响企业形象，这就需要通过人工智能在业扩工单监控平台的运用加以解决。

2 人工智能在业扩工单监控平台的运用

2.1 监测思路和监测目标

业扩报装流程监测的重点是关键及协同环节的服务响应速度、流程完成时限及工作质量，及时发现业扩报装工作中存在的问题。监测业务分为时点监测、期间监测两类，并分别从地市、区、供电所三个层级，流程层、环节层、活动层三个业务层面，规模、效率、质量、合规和协同五个维度对在途工单状态、工单预警/告警情况以及归档业务完成质量和执行绩效进行监测，定位业扩工作存在的问题，开展溯源分析，辅助业扩工作顺利、有序开展。

围绕业扩报装流程“全流程线上流转，全业务数据量化，全环节时限监控”的工作思路，通过人工智能在业扩工单监控平台的运用来构建跨专业、跨部门的专业协同全过程监测体系，基于营销业务应用系统及协同业务规则，按需自动抽取在线明细数据，全面支撑业扩报装流程专业协同全过程监测工作。通过对跨部门环节协同监测，掌握流程处理的执行进度及业务流转情况，推动业务协同高效，提升客户服务水平，发挥事前引导、事中纠偏及事后评价的作用。

2.2 数据来源及处理

本流程绩效监测分析数据范围涵盖公司所有监控系统。数据监控期为全年，数据来源为营销业务系统业扩报装业务中已归档新装、增容流程的相关明细数据。根据流程绩效指标开展业务信息系统调研，确定需求字段及其系统来源，形成相关系统字段需求表。根据需求表，导出明细数据，形成数据原始表，以业务申请信息表导出结果为主表，其他数据表导出结果通过“用户编号”字段与主表进行关联，并进行数据合并形成数据结果表。对数据进行清洗工作，将数据结果表导入数据库，对不完整、不规范、数据异常等数据进行清洗。

2.3 监测分析指标体系

工单数=流程状态为“归档”的客户工单总数。

申请容量=流程状态为“归档”的申请容量总和。

业扩报装平均总时长=∑（同一客户申请号的“资料归档”结束时间－“业务受理时间”）/工单数。

2.4 应用研究

在供电企业提出业扩工单时限管理以及为客户提供更优质服务的要求之后。各个单位为了把控好工单各个环节的处理时限，通过智能化的监控及时发现工单停顿以及超时情况，就需要在人工智能的基础之上建立相对应的监控平台。随着供电企业的扩工单数量急剧增长，传统的人工统计以及电子监控已无法满足每周跟进的要求。基于以上问题，需要通过人工智能技术的运用在业扩工单建立监控平台来对企业的营销数据进行限自动统计，在业扩工单处理时以及工单实时跟踪过程之中，依靠智能化的手段进行超时预警，从而实现监控平台的人工智能化操作。由于业扩工单是一项全网的统一业务，营销数据在全网也已统一规范，这就需要运用人工智能在业扩工单领域建立监控平台，并在企业进行推广，促进企业发展的智能化与规范化操作[2]。

3 流程绩效监测分析

3.1 流程整体效率分析

按供电电压分析，若一个公司的交流10 kV用户的平均完成时长相对较短，则交流110 kV、35 kV用户的平均完成时长相对较长；按用电分类分析，剔除流程数较少的趸售、居民用电外，商业用电、非居民用电平均完成时长相对较短，大工业用电、农业用电的平均完成时长相对较长。

3.2 疑似异常工单分布

根据统计分析结果，高压新装、高压增容工单的完成时长经过对数变换后，近似服从正态分布。

3.3 流程提速效益分析

根据自每年1月以后流程归档且存在算费记录的363个高压新装用户测算，用户开始用电且抄表算费的平均时长为22.30天。其中，95.32%的新装用户在归档后的60天之内开始贡献电量，79.89%的新装用户在归档后的30天之内开始贡献电量，39.76%的新装用户在归档后的15天之内开始贡献电量。

按供电电压分析，公司单位用户日均贡献电量、均来自10 kV交流用户。按业务类型分析，大工业用电的单位用户日均贡献电量明显较高，农业、大工业用电的单位容量日均贡献电量相对较高。如果公司10千伏及以上新装流程的结存容量为XX万kVA，如公司在途工单若平均提速一天，将增加售电量124.77万kW·h。这就可以通过人工智能在业扩工单监控平台的运用来实现实时的数据分析以及运行监控。

4 流程服务监测分析

4.1 流程服务效率分析

通过调取业务流程明细数据，分别对供电方案答复、设计审核、中间检查、竣工检验、装表接电等服务时长进行统计分析。各流程环节服务平均时长分别为3.1、1.81、1.23、1.21、1.01个工作日，均符合相关管理规定。从各区县公司平均时长来看，除中间检查服务环节乌苏公司明细较长外，其他环节区县公司间无明显差异。

4.2 流程服务异常情况分布

公司业扩报装5大流程服务共有异动3条，分布在供电方案答复、设计审核环节，经协同分析主要是因工作人员工作效率或人员责任意识不强，未在规定时限内将相关信息录入信息系统。中间检查、竣工校验、装表接电等服务虽未见异动，但服务时长高于全疆平均水平，原因是公司人员不足、主动服务意识不强、客户隐蔽工程建设不达标等。针对以上存在问题，有以下三点建议。

一是加强“进一步提升业扩报装服务水平工作方案”等相关文件规定的学习，加强审核人员专业培训，规范业扩报装流程业务，提升人员业务服务技能，提高责任心意识。

二是盘活现有人力资源，统筹管理，科学安排人员参加勘察、验收环节。

三是装表接电班加快验收后装表速度和业务单传递速度，使客户能够尽快完成送电，将合同签订环节提前至验收环节前完成，合并作业项以减少送电环节客户所需办理手续项。

5 总结

人工智能在业扩工单监控平台的运用研究有利于提升企业在处理业扩工单等相关事务的效率，提升企业的监控水平以及避免发生事故。人工智能化的监控平台对业扩工单的实时监控，有利于提升企业的监管能力以及促进企业的发展。人工智能技术对业扩工单进行超时限的自动预警、实时监控以及业扩流程的自动告知和自助查询，显著提升了业扩工单监控平台的服务能力和服务水平，应用前景十分巨大。

[1]王晨光. 构建战略导向的绩效管理体系[J]. 中国人力资源开发，2009（3）：101-103.

[2]许牵治. 浅谈如何规范业扩报装管理工作[J]. 大科技，2013（31）：111，112.

Application Research of Artificial Intelligence in Industry Expansion Single Monitoring Platform

Wang Yunlong

Guangdong Power Grid Co., Ltd., Dongguan Power Supply Bureau, Guangdong Dongguan 523008

In order to improve the efficiency and quality of work order processing, enhance the customer experience, and in order to comply with the trend of artificial intelligence technology applied in various fields of the enterprise, we have introduced artificial intelligence technology in the existing industry expansion single processing system, and designed and developed intelligent work order processing system.Industry-wide expansion report key process performance monitoring is based on the “five-in-one” process, responsibility, system, standards, assessment and other management elements, with performance control as the goal, process optimization and smooth operation, vertical and horizontal responsibility, horizontal coordination problem Positioning as the focus, combing the monitoring rules and performance indicators, and locating the areas of focus of operational monitoring through process performance analysis methods. The paper combines years of operational monitoring management experience, data mining as a means, based on various information application system detailed data, through statistical analysis, homogeneity comparison, probability distribution, KS test, transaction mining and other analysis methods to locate process weaknesses, drill down to analyze job performance, horizontally trace synergy issues, propose process optimization measures, and provide support for continuous improvement of industry expansion planning management.

Artificial Intelligence; industry expansion work order; monitoring platform

TP18；TM73

A

项目名称：业扩工单监控平台；项目编号：031900KK52180081。

王云龙（1988—），男，汉族，现供职于广东电网有限责任公司东莞供电局，工程师。