一种工作过程的客观评价方法和评价装置与流程

1.本发明涉及数据分析技术领域，具体涉及一种工作过程的客观评价方法和评价装置。


背景技术：

2.随着汽车市场竞争激烈化，客户需求逐渐升级，为加强对经销商在运营客观条件及服务客观行为的管理，需要建立相应的工作流程，并对工作流程形成的工作过程进行数据检验核查。
3.现有技术中，由于对工作过程检核结果的可信性、有效性均基于经销商提交的数据资料，使得工作过程的客观评价会存在以下问题：
4.对经销商工作过程的客观评价有效性受经销商数据资料质量影响，客观评价周期长，多以月度、季度、年度为周期，使得对日常化的工作过程缺乏有效评价和监管；
5.由于评价主体涉及全国范围内数百家经销商，分属50多个管理单位，传统工作过程评价无法量化体现工作过程目标达成结果，评价结果缺乏针对性，难以锁定工作过程中现实的维修、售后、库存问题，不利于工作过程中设备资源、人力资源的合理分配及工作质量有效提升；
6.工作过程评价结果与经销商返利相关联涉及利益分配，现有的评价办法仅能进行定性评价，经销商数据资料提交过程缺乏缺乏公正、统一、规范、科学的标准数据监控，回直接影响最终工作过程评价结果的真实性、有效性和公平性。


技术实现要素：

7.鉴于上述问题，本发明实施例提供一种工作过程的客观评价方法和评价装置，解决现有工作过程评价缺乏客观衡量手段，评价过程易受数据偏差影响的技术问题。
8.本发明实施例的工作过程的客观评价方法，包括：
9.建立质量评价模型；
10.对所述质量评价模型依次进行信度和解释度进行检验，根据检验结果调整所述质量评价模型；
11.对符合效度的所述质量评价模型进行降维分析，提取所述质量评价模型的共性因子并计算评价指标权重；
12.根据评价指标的权重修正所述质量评价模型。
13.本发明一实施例中，所述建立质量评价模型包括：
14.形成各经销商与质量评价端的数据链路；
15.质量评价端通过数据链路获取经销商工作过程的过程要素，根据过程要素形成工作质量的评价指标库；
16.质量评价端根据评价目标确定评价指标的评价题型，形成工作过程的评价数据结构并向经销商分发，由经销商量化形成工作过程的质量评价结果；
17.质量评价端通过数据链路接收质量评价结果，通过评价结果和评价指标建立工作过程的质量评价模型。
18.本发明一实施例中，所述对所述质量评价模型依次进行信度和解释度进行检验，根据检验结果调整所述质量评价模型包括：
19.对现有评价结果归一化形成百分制数据；
20.根据百分制数据对质量评价模型的信度进行测算判断显著性；
21.根据系数法检验质量评价模型的数据信度，根据数据信度调整质量评价模型的评价指标；
22.根据标准误差对质量评价模型拟合确定自变量与因变量间的解释比例，根据解释比例调整质量评价模型的评价指标。
23.本发明一实施例中，所述对符合效度的所述质量评价模型进行降维分析，提取所述质量评价模型的共性因子并计算评价指标权重包括：
24.检验质量评价模型的效度判断是否能够因子分析；
25.对质量评价模型进行降维分析提取符合解释度的评价指标作为共性因子；
26.形成共性因子和其他评价指标的权重。
27.本发明一实施例中，所述根据评价指标的权重修正所述质量评价模型包括：
28.将每个评价指标根据权重进行归一化处理修正质量评价模型；
29.结合工作过程的定性质量评价，通过修正的质量评价模型形成质量评价结果，根据不同评价指标的质量评价结果间的交叉分析，确定工作过程的改善重点。
30.本发明实施例的工作过程的客观评价装置，其特征在于，包括：
31.模型初始模块，用于建立质量评价模型；
32.指标调整模块，用于对所述质量评价模型依次进行信度和解释度进行检验，根据检验结果调整所述质量评价模型；
33.因子分析模块，用于对符合效度的所述质量评价模型进行降维分析，提取所述质量评价模型的共性因子并计算评价指标权重；
34.模型修正模块，用于根据评价指标的权重修正所述质量评价模型。
35.本发明一实施例中，所述模型初始模块包括：
36.链路形成单元，用于形成各经销商与质量评价端的数据链路；
37.指标形成单位，用于质量评价端通过数据链路获取经销商工作过程的过程要素，根据过程要素形成工作质量的评价指标库；
38.评价形成单元，用于质量评价端根据评价目标确定评价指标的评价题型，形成工作过程的评价数据结构并向经销商分发，由经销商量化形成工作过程的质量评价结果；
39.模型形成单元，用于质量评价端通过数据链路接收质量评价结果，通过评价结果和评价指标建立工作过程的质量评价模型。
40.本发明一实施例中，所述指标调整模块包括：
41.结果归一单元，用于对现有评价结果归一化形成百分制数据；
42.显著性判断单元，用于根据百分制数据对质量评价模型的信度进行测算判断显著性；
43.信度判断单元，用于根据系数法检验质量评价模型的数据信度，根据数据信度调
整质量评价模型的评价指标；
44.比例判断单元，用于根据标准误差对质量评价模型拟合确定自变量与因变量间的解释比例，根据解释比例调整质量评价模型的评价指标。
45.本发明一实施例中，所述因子分析模块包括：
46.效度判断单元，用于检验质量评价模型的效度判断是否能够因子分析；
47.降维分析单元，用于对质量评价模型进行降维分析提取符合解释度的评价指标作为共性因子；
48.权重形成单元，用于形成共性因子和其他评价指标的权重。
49.本发明一实施例中，所述模型修正模块包括：
50.模型修正单元，用于将每个评价指标根据权重进行归一化处理修正质量评价模型；
51.质量评价单元，用于结合工作过程的定性质量评价，通过修正的质量评价模型形成质量评价结果，根据不同评价指标的质量评价结果间的交叉分析，确定工作过程的改善重点。
52.本发明实施例的工作过程的客观评价方法和评价装置根据客观评价数据和客观评价模型的相互作用对经销商日常工作过程的质量进行客观评价，直观体现各经销商的各工作模块、工作内容的达成质量，切实做到客观工作过程的评价结果有据可依，有迹可查，真正实现经销商工作过程的可控、在控。根据各指标的评价结果锁定经销商普遍表现较差的弱项指标，使得进行工作环节的改进提升具有针对性。同时结合工作过程的客观质量评价结果排名，对需重点提升的经销商开展定向督促与辅导工作，实现经销商的工作过程质量进行不断提升和改进。
附图说明
53.图1所示为本发明一实施例工作过程的客观评价方法的主要流程示意图。
54.图2所示为本发明一实施例工作过程的客观评价方法中质量评价模型的形成过程示意图。
55.图3所示为本发明一实施例工作过程的客观评价装置的架构示意图。
具体实施方式
56.为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明白，以下结合附图及具体实施方式对本发明作进一步说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
57.本发明一实施例工作过程的客观评价方法如图1所示。在图1中，本发明实施例包括：
58.步骤100，建立质量评价模型。
59.质量评价模型根据工作过程的关键要素形成，是现实中具体工作过程的环节、内容和约束条件的体现。质量评价模型包括评价模型和评价数据，评价模型将工作过程的关键要素指标化形成对工作过程量化的维度，关键要素包括但不限于客观要素如人力、设备、
资源、场地等，还包括这些客观要素相关的调配规则、使用方法、阶段结果等过程要素。评价数据包括客观评价和主观评价。
60.步骤200，对质量评价模型依次进行信度和解释度进行检验，根据检验结果调整质量评价模型。
61.通过对模型信度和数据信度以及模型自变量与因变量的解释匹配度的判断可以获得质量评价模型形成要素的衡量，明确模型组成元素的量化调整。
62.步骤300：对符合效度的质量评价模型进行降维分析，提取质量评价模型的共性因子并计算评价指标权重。
63.通过在模型组成元素中确定共性因子，可以有效确定模型组成元素的关键性，形成模型组成元素的调整优化基础。
64.步骤400，根据评价指标的权重修正质量评价模型。
65.通过模型组成元素的定量权重优化，将工作过程的质量评价模型进行整体优化以充分适配特定的工作过程。
66.本发明实施例的工作过程的客观评价方法根据客观评价数据和客观评价模型的相互作用对经销商日常工作过程的质量进行客观评价，直观体现各经销商的各工作模块、工作内容的达成质量，切实做到客观工作过程的评价结果有据可依，有迹可查，真正实现经销商工作过程的可控、在控。根据各指标的评价结果锁定经销商普遍表现较差的弱项指标，使得进行工作环节的改进提升具有针对性。同时结合工作过程的客观质量评价结果排名，对需重点提升的经销商开展定向督促与辅导工作，实现经销商的工作过程质量进行不断提升和改进。
67.如图1所示，在本发明一实施例中，步骤100包括：
68.步骤110，形成各经销商与质量评价端的数据链路。
69.数据链路用于各经销商与质量评价端建立分布式数据传输架构，保证经销商的数据独立性和数据隐私的同时满足质量评价端对工作过程要素和工作过程数据的同步持续获得。
70.步骤120，质量评价端通过数据链路获取经销商工作过程的过程要素，根据过程要素形成工作质量的评价指标库。
71.过程要素是工作过程中各工作环节、工作内容、工作要求的要素对象化，要素对象影响正常工作开展、结果输出时效性及结果输出质量。将要素对象映射为工作质量的评价指标，评价指标的集合在质量评价端形成评价指标库。受各经销商特色经营和经营策略周期性和随机性变化，评价指标会动态变化和动态传输。
72.步骤130，质量评价端根据评价目标确定评价指标的评价题型，形成工作过程的评价数据结构并向经销商分发，由经销商量化形成工作过程的质量评价结果。
73.结合评价指标设定相应的题型，根据不同的评价目标，设定以下几种评价题型：
74.a)规范性问题：按照非常规范、基本规范、一般、不规范、非常不规范五个层级进行评价；
75.b)满意度问题：根据工作过程质量，按1～10分进行满意度评价
76.c)“是否”判断问题：根据工作结果达成情况，对工作过程是否符合要求进行判断；
77.d)程度评分问题：采用扣分制，直接按照百分制评价，根据问题类型设定扣分机
制，如违反一次扣10、20、30分不等(考虑工作过程中的突发情况，结合实际情况，对指标设定容错机制)。
78.评价数据结构以文件数据形式通过数据链路分发经销商，经销商进行格式化输入，根据评价指标进行工作过程评价，反馈对应工作过程维度的评价数据，形成工作过程质量评价结果。
79.步骤140，质量评价端通过数据链路接收质量评价结果，通过评价结果和评价指标建立工作过程的质量评价模型。
80.以工作质量满意度评价结果为因变量y，其余工作过程指标为自变量x (x1、x2、x3、x4…
)，建立工作过程的质量评价模型。质量评价模型包括评价结果数据和工作过程的评价指标数据，评价结果数据用于对评价指标进行优化。
81.如图1所示，在本发明一实施例中，步骤200包括：
82.步骤210，对现有评价结果归一化形成百分制数据。
83.对现有评价结果进行分值转换，统一成百分制，以有利于量化测试当前评价指标对整个工作过程质量评价模型的解释程度，判断能否满足工作过程质量评价需求，及对整个模型的信度进行测算。主要数值量化包括：
84.a)规范性问题：将非常规范、基本规范、一般、不规范、非常不规范进行百分制转换，对应分值转换为100、80、60、40、20。
85.b)满意度问题：对满意度1～10分评价结果，进行百分制转换，百分制评分＝满意度*10。
86.c)“是否”判断问题：将工作达成结果的“是/否”评价，进行百分制转换，是＝100，否＝0。
87.步骤220，根据百分制数据对质量评价模型的信度进行测算判断显著性。
88.模型的信度进行测算包括：
89.对转换后的百分制评价结果，进行线性回归分析，当整体模型结果sig 值＜0.05，满足95％的置信区间，整体模型具备显著性。以下表示例中所列数据可见一个模型自变量对因变量的预测力存在正相关：
[0090][0091]
步骤230，根据系数法检验质量评价模型的数据信度，根据数据信度调整质量评价模型的评价指标。
[0092]
具体的，通过cronbach'sα(克朗巴哈)系数法，来检验数据信度是否达标。通过对模型数据进行度量，对数据的方差结果进行计算，进行可靠性检验。以下表示例中所列数据可见：
[0093][0094]
本模型基于标准化项的α值＝0.829，模型信度较好。如模型信度较差，需对考核指标进行调整，根据考核需求进行指标删减或增加。调整必然会影响评价结果的再生成和质量评价模型的再生成。
[0095]
步骤240，根据标准误差对质量评价模型拟合确定自变量与因变量间的解释比例，根据解释比例调整质量评价模型的评价指标。
[0096]
具体的，通过adjusted r square(调整后的r2)对模型进行拟合，来反应自变量解释因变量变异的比率。本模型调整后的r2值＝0.839。以下表示例中所列数据可见：
[0097][0098]
模型中的自变量能共同解释83.9％的变异量，越接近于1的效果越好。如模型解释比例较低，需对考核指标进行调整，根据考核需求进行指标删减或增加。调整必然会影响评价结果的再生成和质量评价模型的再生成。
[0099]
如图1所示，在本发明一实施例中，步骤300包括：
[0100]
步骤310，检验质量评价模型的效度判断是否能够因子分析。
[0101]
具体的，首先利用kmo检验和bartlett球形度检验判断质量评价模型是否具备结构效度，能否进行因子分析。以下表示例中所列数据可见：
[0102][0103]
本模型检验后sig.值＜0.05，可正常进行因子分析。
[0104]
步骤320，对质量评价模型进行降维分析提取符合解释度的评价指标作为共性因子。
[0105]
具体的，利用确定分析矩阵，对特征值的最大方差进行旋转，确定提取公因子数量，根据输出结果判断提取的共性因子对整个模型的解释程度。以下表示例中所列数据可见：
[0106][0107]
模型提取了3个共性因子，累计解释的总方差为78.6％，所提取共性因子对原来问卷所有题目的解释率较好，满足评价需求。
[0108]
步骤330，形成共性因子和其他评价指标的权重。
[0109]
具体的，计算共性因子权重w：通过对旋转后共性因子的方差解释率进行归一化，确定因子权重。以上述模型提取的3个共性因子为例，w1＝f1方差解释率/累计方差解释率，w2＝f2方差解释率/累计方差解释率，w3＝f3方差解释率/累计方差解释率。
[0110]
具体的，计算每一项指标权重：将每个指标旋转后的成分矩阵值除以该指标对应的公因子的sqrt(对应的特征根)，计算出每个指标的系数。然后将每一个指标的系数乘以对应的共性因子权重，最后将共性因子权重相加得出该指标的权重p。
[0111]
如图1所示，在本发明一实施例中，步骤400包括：
[0112]
步骤410，将每个评价指标根据权重进行归一化处理修正质量评价模型。通过各评价指标的归一化处理形成修正质量评价模型：
[0113]
s＝p1*x1+p2*x2+p3*x3+
…
+p
n
*x
n
[0114]
步骤420，结合工作过程的定性质量评价，通过修正质量评价模型形成质量评价结果，根据不同评价指标的质量评价结果间的交叉分析，确定工作过程的改善重点。
[0115]
在实际应用中，本创新工作过程质量评价模型如下表：
[0116][0117]
直接收集评价对象工作过程数据，按照工作环节的关键控制点及可监控性确定日常工作过程考核指标，对工作过程质量进行量化考核，可实现对工作过程的主要节点进行有效把控，同时做到有据可查，实现公平、统一、规范、科学的透明评价；通过因子分析法确定公因子及指标权重，能够强化管控重点，提升工作过程关键点的执行质量，确保项目的整体交付效果。
[0118]
运用此工作过程质量评价模型对经销商资料提交的工作过程进行评价，通过量化
的评价原则进行评分，生成经销商工作过程质量各指标评价结果如下表：
[0119][0120]
根据不同的题型对指标评价结果进行百分制转换，最后按照s＝p1*x1+ p2*x2+p3*x3+
…
+p9*x9模型进行结果计算，生成经销商工作过程质量评价结果，以对经销商执行情况进行监督。通过此体系评价，充分体现了经销商的执行情况、执行问题，同时锁定了后期的改进重点。
[0121][0122]
本发明一实施例工作过程的客观评价装置如图3所示。在图3中，本实施例包括：
[0123]
模型初始模块10，用于建立质量评价模型；
[0124]
指标调整模块20，用于对质量评价模型依次进行信度和解释度进行检验，根据检验结果调整质量评价模型；
[0125]
因子分析模块30，用于对符合效度的质量评价模型进行降维分析，提取质量评价模型的共性因子并计算评价指标权重；
[0126]
模型修正模块40，用于根据评价指标的权重修正质量评价模型。
[0127]
如图3所示，在本发明一实施例中，模型初始模块10包括：
[0128]
链路形成单元11，用于形成各经销商与质量评价端的数据链路；
[0129]
指标形成单位12，用于质量评价端通过数据链路获取经销商工作过程的过程要素，根据过程要素形成工作质量的评价指标库；
[0130]
评价形成单元13，用于质量评价端根据评价目标确定评价指标的评价题型，形成工作过程的评价数据结构并向经销商分发，由经销商量化形成工作过程的质量评价结果；
[0131]
模型形成单元14，用于质量评价端通过数据链路接收质量评价结果，通过评价结果和评价指标建立工作过程的质量评价模型。
[0132]
如图3所示，在本发明一实施例中，指标调整模块20包括：
[0133]
结果归一单元21，用于对现有评价结果归一化形成百分制数据；
[0134]
显著性判断单元22，用于根据百分制数据对质量评价模型的信度进行测算判断显著性；
[0135]
信度判断单元23，用于根据系数法检验质量评价模型的数据信度，根据数据信度调整质量评价模型的评价指标；
[0136]
比例判断单元24，用于根据标准误差对质量评价模型拟合确定自变量与因变量间的解释比例，根据解释比例调整质量评价模型的评价指标。
[0137]
如图3所示，在本发明一实施例中，因子分析模块30包括：
[0138]
效度判断单元31，用于检验质量评价模型的效度判断是否能够因子分析；
[0139]
降维分析单元32，用于对质量评价模型进行降维分析提取符合解释度的评价指标作为共性因子；
[0140]
权重形成单元33，用于形成共性因子和其他评价指标的权重。
[0141]
如图3所示，在本发明一实施例中，模型修正模块40包括：
[0142]
模型修正单元41，用于将每个评价指标根据权重进行归一化处理修正质量评价模型；
[0143]
质量评价单元42，用于结合工作过程的定性质量评价，通过修正的质量评价模型形成质量评价结果，根据不同评价指标的质量评价结果间的交叉分析，确定工作过程的改善重点。
[0144]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。