一种运维人员多层次动态能力评估方法及系统与流程

本发明属于管理，涉及一种运维人员多层次动态能力评估方法及系统。

背景技术：

1、运维人员能力评估在智能化运维管理中具有重要的意义和作用，通过精准分析运维人员在报修处理时长、设备故障率和服务用户评价等多维度的表现，能够帮助管理者全面了解运维人员的实际工作能力，不仅有助于提升运维管理效率，还能为管理者提供科学的决策支持，从而优化资源分配，提高服务质量和客户满意度。

2、传统的运维人员评估方法主要依赖静态的绩效考核，静态绩效考核主要包括年度或季度考核和单一维度考核，其中年度或季度考核通常基于年度或季度的固定考核周期，评估运维人员在这一周期内的整体表现，管理者会定期对运维人员的工作进行总结，并依据预设的标准进行评分；单一维度考核内容主要集中在报修处理时长、设备故障率和服务用户评价等单一维度，管理者通常通过这些单一指标来衡量运维人员的绩效，如统计处理故障的平均时间、每月设备的故障率以及用户反馈评分，无法实时反映运维人员的动态表现。

3、还有一些这些方法通常依赖于简单的数据分析和统计模型，如频率统计、聚类分析和预设阈值等，其中频率统计是利用简单的频率统计方法，分析运维人员在一定时间段内处理的故障次数和报修响应速度，例如，统计每个运维人员在一个月内处理了多少次故障，每次故障处理的平均时间等；聚类分析是使用聚类分析技术，根据运维人员的绩效数据将其分为不同的绩效等级，管理者通过分析这些数据，将运维人员分类为表现优异、一般和需要改进等不同等级，以便进行更有针对性的管理；预设阈值是使用预设的阈值来评估运维人员的表现，例如，规定处理故障的时间不能超过某一特定值，或每月设备故障率不能超过某一百分比，超过这些阈值则视为未达标，这些方法大多用于识别特定时间段内的运维表现，在多维度数据整合和动态评估方面存在明显的局限性，难以综合分析报修处理时长、设备故障率、服务用户评价等多维度数据，从而导致评估结果片面。

4、目前也有一些方法尝试结合机器学习技术，如回归分析和分类模型，回归分析模型是根据历史绩效数据预测运维人员未来的表现，通过线性回归或多元回归模型，分析报修处理时长、设备故障率和用户评价之间的关系，并预测未来的绩效；分类模型，如决策树、随机森林和支持向量机等，根据多维度的历史数据对运维人员进行分类评估，通过这些模型，可以将运维人员分为高效、一般和低效等不同类别，帮助管理者进行针对性的管理。但这些方法在处理复杂的时空数据和高维度数据时能力有限，这些模型往往无法捕捉运维人员行为的复杂动态关系，导致评估结果在准确性和深度上有所欠缺。

5、综上所述，现有方法通常无法有效处理运维人员在不同时间和地点的动态互动，难以揭示运维人员在复杂环境下的真实工作表现和行为模式，缺乏时空动态性的评估方式无法提供对运维人员行为的深层次理解，限制了评估的全面性和准确性。因此，亟需一种新的运维人员多层次动态能力评估方法及系统。

技术实现思路

1、针对现有方法的不足，本发明提出了一种运维人员多层次动态能力评估方法及系统，用于深入分析和评估运维人员的各项任务指标的达成情况。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、第一方面，本发明提供一种运维人员多层次动态能力评估方法，具体包括以下步骤：

4、s1、数据采集：采集报修处理时长、设备故障率和服务用户评价多维度数据，并使用安全的通信协议（如https）将采集到的数据实时传输到中央数据库进行存储和处理；

5、s2、数据处理与分层：对采集的数据依次进行数据清洗、异常值检测和数据标准化处理，并根据预设标准将各项指标进行区间分层；

6、s3、多层次动态评估：基于图神经网络（gcns）构建多层次动态评估模型，并对多层次动态评估模型进行训练，根据训练好的多层次动态评估模型对运维人员进行动态评估；

7、s4、差异化权重分配与评估：根据不同车场的运营模式，设定各项指标的权重，并结合步骤s3的评估结果，进行综合评估。

8、作为本发明的进一步技术方案，步骤s1所述报修处理时长通过集成报修系统的api接口自动获取；设备故障率通过传感器和物联网设备获取，服务用户评价通过用户反馈系统或应用程序获取。

9、作为本发明的进一步技术方案，步骤s2的具体过程为：

10、s21、对步骤s1采集的数据进行数据清洗，去除噪声数据和异常值，数据清洗包括缺失值处理，缺失值处理时采用均值填充法，缺失值，其中为缺失值邻近数据，为缺失值邻近数据的个数；

11、s22、使用孤立森林（isolation forest）算法检测异常值，孤立森林通过随机选择数据的子集和随机选择特征来构建树，并通过路径长度来检测异常值，异常分数, 其中，是数据在孤立树中的平均路径长度，是调整因子；

12、s23、进行数据标准化处理，将数据转换为标准正态分布，均值为0，标准差为1；

13、s24、进行区间分层，根据历史数据和行业标准，将各项指标划分为不同的等级，使用k-means聚类算法确定各区间的边界为，其中为簇集合，为第个簇的质心。

14、作为本发明的进一步技术方案，步骤s3的具体过程为：

15、s31、构建反映运维人员、车场和设备之间关系的图模型，将运维人员在不同时间和地点的互动关系映射为图结构，具体的，将运维人员、车场和设备定义为图中的节点，节点之间的关系（如运维人员负责的设备和车场）定义为边，构建邻接矩阵a来表示图中节点之间的关系，并构建特征矩阵x来表示每个节点的特征向量，节点的特征向量包括历史绩效数据、设备状态数据、车厂运营数据；

16、s32、使用图神经网络（gcns）对构建的图模型进行处理，设计图卷积层，捕捉节点之间的高阶依赖关系和动态互动，得到多层次动态评估模型，图卷积层通过邻接矩阵和特征矩阵的乘积来传播信息：，其中，，是加入自环后的邻接矩阵，是单位矩阵，是的度矩阵，是第层的特征矩阵，是第层的权重矩阵，是激活函数relu；通过叠加三层图卷积层操作提取高阶特征，每一层的输出作为下一层的输入，最终输出为各节点的嵌入表示：；

17、s33、基于历史数据，使用交叉熵损失函数和adam梯度下降算法对多层次动态评估模型进行模型训练和参数优化，得到训练好的多层次动态评估模型；

18、s34、输入实时数据，通过训练好的多层次动态评估模型进行动态评估，生成运维人员的能力评分和表现评估，即将实时采集到的特征数据输入到训练好的多层次动态评估模型中，生成节点的嵌入表示。

19、作为本发明的进一步技术方案，步骤s4的具体过程为：

20、s41、根据不同车场的运营需求和管理重点，通过层次分析法（analytichierarchy process, ahp）来确定各项指标的权重，具体为，先根据专家打分或历史数据，计算每个指标的相对重要性，构建判断矩阵b，其中表示指标相对于指标的重要性：

21、，

22、再计算判断矩阵的最大特征值及其对应的特征向量，并标准化特征向量得到各指标的权重：,；

23、s42、根据多层次动态评估模型的输出结果和s41设定的权重进行综合能力评估，计算每个运维人员的综合评分：，其中，表示第个运维人员的综合评分，表示第个运维人员在第个指标上的得分，表示第个指标的权重；

24、s43、将每个运维人员的综合评分以及各项指标的单项得分输出，基于评估结果生成详细的评估报告，评估报告包括综合评分、各项指标得分、权重分配详情，供管理者进行查看和分析。

25、第二方面，本发明提供一种运维人员多层次动态能力评估系统，包括：

26、数据采集模块，用于采集报修处理时长、设备故障率和服务用户评价多维度数据，并使用安全的通信协议（如https）将采集到的数据实时传输到中央数据库进行存储和处理；

27、数据处理与分层模块，用于对采集的数据依次进行数据清洗、异常值检测和数据标准化处理，并根据预设标准将各项指标进行区间分层；

28、多层次动态评估模块，用于构建多层次动态评估模型，并对多层次动态评估模型进行训练，根据训练好的多层次动态评估模型对运维人员进行动态评估；

29、差异化权重分配与评估模块，用于根据不同车场的运营模式，设定各项指标的权重，并结合多层次动态评估模块的评估结果，进行综合评估。

30、与现有技术相比，本发明具有以下优点：

31、1.实时性强，通过数据采集模块，能够实时、准确地获取各类运维数据，并进行动态更新和评估，使管理者能够及时了解运维人员的最新表现，并迅速调整管理策略。

32、2.综合性评估，系统结合多维度数据（如报修处理时长、设备故障率和服务用户评价），通过多层次动态评估模型综合分析，提供多层次的能力评估，全面反映运维人员的综合能力和工作表现。

33、3.高精度异常值检测，利用机器学习算法（如孤立森林算法）对数据进行异常值检测，提高数据质量和评估精度，能够更准确地识别和处理异常数据，确保数据的可靠性。

34、4.动态行为模式捕捉，通过图神经网络能够捕捉运维人员在不同时间和地点的动态互动，揭示其行为模式和趋势，这种动态行为模式的捕捉能力，使得评估结果更加精准和有深度，反映出运维人员在复杂环境中的真实表现。

35、5. 差异化权重分配，采用层次分析法（ahp）设定各项指标的权重，能够根据不同车场的运营需求进行差异化评估，确保评估结果的精准性和针对性。这样可以针对不同的运营模式和管理需求，提供更加个性化的评估结果。