肖建飛, 杜 平,顏 濤,陳 卓,宋之光
(四川中電啟明星信息技術(shù)有限公司,610074,成都)
隨著電網(wǎng)公司供電所數(shù)字化工作開展的逐漸深入,供電所日常工單的重要性日益增加[1-3]。供電所人員在日常工單處理中存在獲取工單的渠道多、涉及營銷、設(shè)備、安監(jiān)等多專業(yè)的工單、接單方式多樣化、數(shù)據(jù)多端錄入等問題。管理上存在工單處理節(jié)點(diǎn)多、派發(fā)準(zhǔn)確率低的問題[4-6]。因此,亟需開展供電所的智能派發(fā)工作。
許多學(xué)者對供電所工單智能派發(fā)的問題做了大量研究。唐冬來等[7]提出了一種基于逆文本詞頻指數(shù)算法的供電所工單智能派發(fā)方法,通過逆文本詞頻指數(shù)算法提取工單的關(guān)鍵字,并進(jìn)行自動(dòng)工單派發(fā)。王騰等[8]提出了一種基于文本挖掘的供電所工單智能派發(fā)方法,通過熱詞采集,實(shí)現(xiàn)了工單的內(nèi)容分析,并自動(dòng)對供電所員工進(jìn)行工單分配。吳超[9]提出了一種基于客戶感知的供電所工單智能派發(fā)方法,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)供電所員工的工單自動(dòng)分配。王占忠[10]提出了一種基于多文本關(guān)聯(lián)的供電所工單自動(dòng)分配方法,通過文本聚類和文本關(guān)聯(lián)識別工單含義,并自動(dòng)向供電所員工分配工單。Nojedhi等[11]提出了一種基于框架處理的工單分配方法,采用信息模型對工單進(jìn)行分配。Jungmok等[12]提出了一種基于最小工作任務(wù)的工單分配方法,各項(xiàng)工作任務(wù)的耗時(shí)最小。由此可見,供電所工單智能派發(fā)方法多樣,但上述方法中只考慮了一種類型的工單任務(wù)的派發(fā),而供電所工單類型多,上述方法派單準(zhǔn)確率低。
針對供電所工單類型多、分配準(zhǔn)確率低的問題,提出了一種基于競爭圖譜的供電服務(wù)工單派發(fā)方法。該方法采用了通過自然語言處理進(jìn)行供電所多類型工單的整合,消除重復(fù)工單;通過提取供電員工的工作狀態(tài),判斷其是否具有接單條件;通過競爭圖譜,從供電員工的的位置、工作狀態(tài)情況分析其具備接單的競爭得分,并對供電服務(wù)工單進(jìn)行分配,提升供電所多類型供電分配準(zhǔn)確率。
文中所述的基于競爭圖譜的供電服務(wù)工單派發(fā)方法框架主要包括供電服務(wù)工單信息整合、供電員工狀態(tài)提取和供電服務(wù)工單派發(fā)三部分內(nèi)容,如圖1所示。
圖1 基于競爭圖譜的供電服務(wù)工單派發(fā)方法框架
1)供電服務(wù)工單信息整合。首先,模型接收營銷、運(yùn)檢、安監(jiān)等專業(yè)的供電服務(wù)工單輸入。其次,提取供電服務(wù)工單的工單類型、處理時(shí)限等特征信息。最后,將多類型的供電服務(wù)供電進(jìn)行整合,消除重復(fù)錄入的供電服務(wù)工單數(shù)據(jù)。
2)供電員工狀態(tài)提取。首先,根據(jù)供電員工的手機(jī)位置信息,進(jìn)行供電員工的位置定位。其次,采用供電所移動(dòng)應(yīng)用端提取供電員工現(xiàn)在的工作狀態(tài),判斷供電員工的接單能力。
3)供電服務(wù)工單派發(fā)。根據(jù)供電員工的工作狀態(tài)、接單意愿等方式采用競爭圖譜進(jìn)行工單派發(fā),待供電員工接單完成后,給予相應(yīng)的積分進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)。
供電服務(wù)工單信息整合的目的是將營銷、運(yùn)檢、安監(jiān)等專業(yè)的工單進(jìn)行整合,形成供電服務(wù)工單資源池,消除多頭工單管理造成的供電工單派單混亂的問題,避免重復(fù)供電工單造成供電員工多頭處理。
自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)是一種計(jì)算機(jī)語言信息的處理方法。該方法按照供電員工習(xí)慣的語言來進(jìn)行供電服務(wù)工單的處理,廣泛應(yīng)用于詞頻特征統(tǒng)計(jì)、分析上下文語義等文本處理[13-15],具有處理準(zhǔn)確率高、分析速度快的特點(diǎn)。因此,文中采用NLP方法提取供電服務(wù)工單的文本特征。
文本的特征與典型的特征之間采用皮爾遜系數(shù)進(jìn)行比較。供電服務(wù)工單的皮爾遜系數(shù)Pz為:
(1)
采用皮爾遜系數(shù)提取的供電服務(wù)工單的特征見表1。
表1 供電服務(wù)工單的特征表
采用皮爾遜系數(shù)提取完供電服務(wù)工單后,按照皮爾遜系數(shù)相似度80%的即為類似的工單,并進(jìn)行供電服務(wù)工單整合,數(shù)據(jù)整合是一種消除供電服務(wù)工單重復(fù)數(shù)據(jù)的方法,其利用了計(jì)算機(jī)技術(shù)按照供電服務(wù)工單特征數(shù)據(jù),在規(guī)則范圍內(nèi)進(jìn)行采集、分析和匯總使用,獲得了供電服務(wù)工單的唯一性描述。因此,文中采用數(shù)據(jù)整合消除重復(fù)錄入的供電服務(wù)工單數(shù)據(jù)。
供電員工狀態(tài)提取的目的是判斷供電所員工當(dāng)前是否具有接收分配的供電服務(wù)工單的能力[16]。國家電網(wǎng)公司供電員工采用i國網(wǎng)供電服務(wù)移動(dòng)微應(yīng)用進(jìn)行管理。i國網(wǎng)供電服務(wù)移動(dòng)微應(yīng)用中,供電員工的狀態(tài)有工作狀態(tài)和工作位置兩部分。其中,工作狀態(tài)包括供電員工在派單日期是否處于出勤狀態(tài),及當(dāng)前是否已經(jīng)接單工作兩部分;工作位置為供電員工處于工作日期時(shí),其所在的地理定位位置,供電服務(wù)工單分單可根據(jù)供電員工的地理位置距離供電處理位置的遠(yuǎn)近來進(jìn)行分單[17-19]。i國網(wǎng)供電服務(wù)移動(dòng)微應(yīng)用的數(shù)據(jù)歸集在省級電力公司的數(shù)據(jù)中臺,文中所提方法從數(shù)據(jù)中臺獲取供電員工的狀態(tài)數(shù)據(jù)。
當(dāng)前處于出勤狀態(tài)的供電員工Ac為:
(2)
式中,na為當(dāng)前供電所處于出勤狀態(tài)的供電員工數(shù)量,ai為不同的已出勤供電員工。
當(dāng)前處于工作狀態(tài)的供電員工Bc為:
(3)
式中,nb為當(dāng)前供電所處于工作狀態(tài)的供電員工數(shù)量,bi為處于工作狀態(tài)不同的供電員工。
供電員工的地理位置信息Exy為:
Exy=(xa,ya)
(4)
式中,xa為供電員工所處的地理位置緯度,ya為供電員工所處的地理位置經(jīng)度。
獲取供電員工的特征信息后,依次判斷供電員工是否處于出勤狀態(tài)、是否處于已工作狀態(tài)和離供電服務(wù)工單處置地理位置距離來分析供電員工是否具備接收供電服務(wù)工單分單的能力。
供電服務(wù)工單派發(fā)是依據(jù)2.2節(jié)對供電人員狀態(tài)評估后,進(jìn)行的供電服務(wù)工單分配。在供電所接收到營銷、運(yùn)檢、安監(jiān)等口徑下發(fā)的供電后,之前人工憑經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行工單的分配。但在此時(shí),供電員工所處的狀態(tài)不同,即:有休假的員工、正在工作的員工、待執(zhí)行任務(wù)的員工,且各類員工所處的地理位置信息不同[20]。所以,應(yīng)優(yōu)先分配按照離供電服務(wù)供電位置近,且員工狀態(tài)為待執(zhí)行任務(wù)的員工。
競爭圖譜分析方法是一種任務(wù)派發(fā)分析方法[21]。競爭圖譜中,供電公司通過對供電員工的工作狀態(tài)、離供電服務(wù)工單處置位置距離等多個(gè)維度進(jìn)行對比分析,獲得供電服務(wù)工單處理的競爭成本,然后按照供電員工的服務(wù)能力等級、忙閑狀態(tài)等分配工單任務(wù),在該分配方式中,競爭優(yōu)勢大的供電員工獲得供電服務(wù)分配工單的機(jī)率越高。
在競爭圖譜中,最小的競爭成本Cmin為:
Cmin=β(cv)=β(c1,c2,...cm)
(5)
式中,β為競爭圖譜函數(shù),cv為競爭序列,(c1,c2,…,cm)為供電員工的競爭圖譜序列,m為供電員工競爭的指標(biāo)數(shù)量。
供電員工競爭得分gv為:
(6)
式中,nc為當(dāng)前供電員工的競爭指標(biāo)個(gè)數(shù),ci為不同的供電員工的競爭指標(biāo)得分值,wi為不同的供電員工的競爭指標(biāo)權(quán)重。
為避免供電員工達(dá)到一定服務(wù)等級后工單處理不及時(shí)的問題,設(shè)置了供電員工兩次處理工單時(shí)間超過閾值,則降低服務(wù)競爭得分的方式,激勵(lì)供電員工參與工單處理。供電員工競爭得分修正值gz為:
gz=gv-Δf(tmin≤Δy)
(7)
式中,△f為供電員工競爭得分降低閾值,tmin為供電員工兩次處理工單間隔的最小時(shí)間,△y為供電員工兩次處理工單間隔的閾值。
在進(jìn)行供電服務(wù)工單派單時(shí),按照競爭圖譜得分高低進(jìn)行派單,即:某個(gè)供電服務(wù)工單處置點(diǎn)選擇競爭圖譜得分最高的供電員工派單,直至工單分配完畢。
為驗(yàn)證文中所提基于競爭圖譜的供電服務(wù)工單派發(fā)方法的有效性。在某供電所進(jìn)行工單任務(wù)分配仿真運(yùn)行。設(shè)置該供電所有運(yùn)維人員53名。供電服務(wù)工單的數(shù)據(jù)來源為營銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的用電客戶檔案數(shù)據(jù)、電費(fèi)繳費(fèi)數(shù)據(jù),用電信息采集系統(tǒng)的用戶電表電流、電壓、功率因數(shù)、停電事件上報(bào)數(shù)據(jù),人資管理系統(tǒng)中的供電員工人資編碼、姓名等檔案數(shù)據(jù),i國網(wǎng)供電服務(wù)移動(dòng)應(yīng)用中供電員工的狀態(tài)數(shù)據(jù),95598供電服務(wù)系統(tǒng)中的客戶報(bào)修數(shù)據(jù),供電服務(wù)指揮平臺中的供電服務(wù)工單數(shù)據(jù)。上述系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同步至省級電力公司的數(shù)據(jù)中臺,然后再傳輸至文中所提算法中,來源于營銷、運(yùn)檢、安監(jiān)、人資和調(diào)度5個(gè)部門,每個(gè)部門仿真的工單數(shù)量為1 000個(gè)。
文中所提基于競爭圖譜的供電服務(wù)工單派發(fā)方法采用python開發(fā)。部署在地市供電公司的服務(wù)機(jī)房。服務(wù)器的處理器為Intel xeon Gold 6254,處理器核心為18個(gè),處理器運(yùn)行頻率為3.1 GHz,內(nèi)存為128 GB,服務(wù)器硬盤為固態(tài)硬盤8 TB。文中比對的方法為注意力分單策略[22]、聯(lián)合Q值分解策略[23]、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略[24],上述分單策略是供電服務(wù)派單中的經(jīng)典方法,具有較好的通用性。
3.2.1 供電服務(wù)工單派單效率分析 供電服務(wù)工單派單效率分析是供電服務(wù)工單分單的性能指標(biāo)。該指標(biāo)的計(jì)算方法為:從供電所接收到工單后,到完成工單派單的時(shí)間。該指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)為分單耗時(shí)長,其分單耗時(shí)越短,則說明供電服務(wù)工單分單性能越好。
分別選擇營銷、運(yùn)檢、安監(jiān)、人資和調(diào)度各100個(gè)工單,采用文中所提基于競爭圖譜的供電服務(wù)工單派發(fā)方法與注意力分單策略、聯(lián)合Q值分解策略、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略比較供電服務(wù)工單分單性能。供電服務(wù)工單派發(fā)平均耗時(shí)見表2。
表2 供電服務(wù)工單派發(fā)效率分析
由表2可知,文中所提基于競爭圖譜的供電服務(wù)工單派發(fā)方法的算法結(jié)構(gòu)簡潔高效,其中,采用優(yōu)化的NLP處理供電服務(wù)工單,提取供電員工狀態(tài)、位置高效,競爭圖譜派發(fā)工單性能高。因此,在供電服務(wù)工單派發(fā)時(shí)耗時(shí)短,其工單派單時(shí)間為0.53 min;而注意力分單策略、聯(lián)合Q值分解策略、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略算法采集數(shù)據(jù)周期長,供電服務(wù)工單分配消耗資源大,耗時(shí)多,其中,注意力分單策略1.54 min、聯(lián)合Q值分解策略1.48 min、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略1.63 min。因此,文中所提基于競爭圖譜的供電服務(wù)工單派發(fā)方法派單效率更優(yōu)。
3.2.2 供電服務(wù)工單派單準(zhǔn)確率分析 供電服務(wù)工單派單準(zhǔn)確率是文中所提方法派單的核心指標(biāo),該指標(biāo)是衡量供電服務(wù)工單是否分配合適的關(guān)鍵要素。其計(jì)算方式為:將模型統(tǒng)計(jì)的供電任務(wù)分配人員與人工依據(jù)供電所管理規(guī)范人工分單的人員進(jìn)行比較,若兩者一致,則為供電服務(wù)工單派單準(zhǔn)確。兩者的比值則為供電服務(wù)工單派單準(zhǔn)確率。供電服務(wù)工單派單準(zhǔn)確率的取值范圍為0~100%,比值越大,說明供電服務(wù)工單分單越準(zhǔn)確。
分別選擇供電服務(wù)工單數(shù)量為1 000、1 500、2 000、3 000、3 500、4 000、5 000,采用文中所提基于競爭圖譜的供電服務(wù)工單派發(fā)方法與注意力分單策略、聯(lián)合Q值分解策略、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略比較供電服務(wù)工單派單準(zhǔn)確率。供電服務(wù)工單派單準(zhǔn)確率見表3。
表3 供電服務(wù)工單派單準(zhǔn)確率表
由表3可知,文中所提基于競爭圖譜的供電服務(wù)工單派發(fā)方法結(jié)合了供電員工的工作狀態(tài)、離供電服務(wù)工單處置位置距離和供電員工等級進(jìn)行綜合分析,采用競爭圖譜求解了最優(yōu)的供電服務(wù)派單策略,其平均供電服務(wù)工單派單準(zhǔn)確率99.1%。而注意力分單策略、聯(lián)合Q值分解策略、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略算法派發(fā)供電服務(wù)工單時(shí),未結(jié)合供電員工的能力做等級進(jìn)行劃分,僅依賴供電員工的忙閑狀態(tài)和地理位置進(jìn)行工單派發(fā),其派單準(zhǔn)確率較低,其中,注意力分單的供電服務(wù)工單派單準(zhǔn)確率97.2%,聯(lián)合Q值分解分單的供電服務(wù)工單派單準(zhǔn)確率96.1%,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的供電服務(wù)工單派單準(zhǔn)確率95.0%。因此,文中所提基于競爭圖譜的供電服務(wù)工單派發(fā)方法更準(zhǔn)確。
3.2.3 供電服務(wù)工單派單激勵(lì)效果 供電服務(wù)工單派單激勵(lì)效果是為了驗(yàn)證文中所提方法對供電員工的工作激勵(lì)情況。文中,將53名運(yùn)維人員分為好、中、差三個(gè)等級,三個(gè)等級的人員數(shù)量分別為15、21、17個(gè);供電服務(wù)工分配1 000個(gè)工單。采用文中所提基于競爭圖譜的供電服務(wù)工單派發(fā)方法與注意力分單策略、聯(lián)合Q值分解策略、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略的派單結(jié)果見表4。
表4 供電服務(wù)工單派單結(jié)果表
由表4可知,文中所提基于競爭圖譜的供電服務(wù)工單派發(fā)方法建立了好、中、差等級供電員工的分單激勵(lì)策略,結(jié)合供電員工的工作狀態(tài)、所處位置、等級等因素,將工單優(yōu)先分配給好、中2個(gè)等級的供電員工,以提高好、中2個(gè)等級供電員工的工作積極性。針對差等級供電員工,則少分配供電服務(wù)工單,激勵(lì)該類員工提升工作質(zhì)效,從而提升服務(wù)等級,獲得更多的供電工單與績效。注意力分單策略、聯(lián)合Q值分解策略、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略則只根據(jù)供電員工的忙閑狀態(tài)和所處位置進(jìn)行分單,并未區(qū)分不同類別的供電員工的激勵(lì)策略,而造成了3個(gè)等級的供電員工對提升工作質(zhì)效的激勵(lì)不足。因此,相較于注意力分單策略、聯(lián)合Q值分解策略、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略,文中所提基于競爭圖譜的供電服務(wù)工單派發(fā)方法能更好地對供電員工進(jìn)行激勵(lì),提升其工作質(zhì)效。
為解決供電所工單類型多、分配準(zhǔn)確率低的問題,提出了一種基于競爭圖譜的供電服務(wù)工單派發(fā)方法。 該方法通過自然語言處理對多種類型的供電所工單進(jìn)行整合,實(shí)現(xiàn)了供電員工的位置、工作狀態(tài)等信息的整合,得到了供電員工的完整狀態(tài)信息。通過對供電員工的工作狀態(tài)、離供電服務(wù)工單處置位置距離等多個(gè)維度進(jìn)行對比分析,可獲得供電服務(wù)工單最優(yōu)的分配結(jié)果。該方法為避免供電員工達(dá)到一定服務(wù)等級后工單處理不及時(shí)的問題,提出了競爭優(yōu)勢值降低的策略,促進(jìn)供電員工積極參與接單。
算例的仿真結(jié)果表明,該方法通過優(yōu)化配置供電服務(wù)工單分單,提高了好、中2個(gè)等級供電員工的派單與績效,對差等級供電員工起到激勵(lì)作用,該方法有效提升了供電服務(wù)工單派發(fā)準(zhǔn)確率,提升了供電服務(wù)工單處置效率。下一步,將結(jié)合社會化的共享電工的資源分布特點(diǎn),對供電員工服務(wù)工單分配方式做進(jìn)一步研究。