CN105719076A - 一种大数据工单处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种大数据工单处理方法及装置，其中，该方法包括：获取95598下发的大数据报修工单；根据处理阶段的不同将大数据报修工单分为以下至少之一的工单：未处理的工单、正在处理的工单、已经处理完成的工单、超时未处理的工单；根据预定规则对未处理的工单、正在处理的工单、已经处理完成的工单、超时未处理的工单进行处理，解决了现有技术中无法对大数据工单进行大数据分析导致的无法全面掌控报修工单的处理情况的问题，从而实现了从对大数据工单的分析中发现规律，辅助提前做好工作部署。
Description
技术领域
本发明涉及电力、电网资源管理与应用领域，具体涉及一种大数据工单处理方法及装置。
背景技术
目前在95598抢修工单处理过程中，尤其是遇到恶劣天气造成线路跳闸，引起大面积停电时，95598故障报修工单量更是会出现激增，面对这样日积月累的大量工单，缺乏一个针对大数据工单进行大数据分析，并能够从分析结果中发现规律，从而进行某些估算和预测，辅助提前做出工作部署。
另外，在无法全面掌控报修工单处理情况下，无法对工单发生原因、区域、类型等因素有直观认识，对某一时间、区域范围内工单量变化无法做出有效预测，工单处理流程不能及时更新，工单信息展示不够直观，并且工单数据统计均为表格展示，无法与地理信息***(GeographicInformationSystem或Geo－Informationsystem，简称为GIS)地理背景集合可视化展示数据分析结果。
针对相关技术中，无法对大数据工单进行大数据分析导致的无法全面掌控报修工单的处理情况的问题，还未提出有效的解决方案。
发明内容
因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的无法对大数据工单进行大数据分析导致的无法全面掌控报修工单的处理情况的缺陷，从而提供一种大数据工单处理方法及装置。
根据本发明的一个方面，提供了一种大数据工单处理方法，包括：获取95598下发的大数据报修工单；根据处理阶段的不同将所述大数据报修工单分为以下至少之一的工单：未处理的工单、正在处理的工单、已经处理完成的工单、超时未处理的工单；根据预定规则对所述未处理的工单、所述正在处理的工单、所述已经处理完成的工单、所述超时未处理的工单进行处理。
可选地，根据预定规则对所述超时未处理的工单进行处理包括：统计所述超时未处理的工单的接单时间、到达现场时间和恢复供电时间；确保所述超时未处理的工单的接单时间小于或者等于预定的接单时间；确保所述超时未处理的工单的到达现场时间小于或者等于预定的到达现场时间；确保所述超时未处理的工单的恢复供电时间小于或者等于预定的恢复供电时间。
可选地，根据预定规则对所述未处理的工单、所述正在处理的工单、所述已经处理完成的工单、所述超时未处理的工单进行处理包括：统计处于不同处理阶段的所述大数据报修工单的平均耗时；其中，所述平均耗时包括以下至少之一：到达平均耗时、故障查询平均耗时、许可平均耗时、实际抢修平均耗时、修复送电平均耗时、故障处理全程平均耗时。
可选地，根据预定规则对所述未处理的工单、所述正在处理的工单、所述已经处理完成的工单、所述超时未处理的工单进行处理包括：统计所述大数据报修工单的派单平均时长、派单及时率、到达现场及时率、接单平均时长、接单及时率、回填及时率、回填规范率、修复及时率、退单率。
可选地，根据预定规则对所述未处理的工单、所述正在处理的工单、所述已经处理完成的工单、所述超时未处理的工单进行处理包括：统计处于不同处理阶段的所述大数据报修工单的数量。
可选地，将根据所述预定规则对所述未处理的工单、所述正在处理的工单、所述已经处理完成的工单、所述超时未处理的工单进行处理之后包括：将得到的处理结果显示在地理信息***GIS地理图上。
根据本发明的另一个方面，还提供了一种大数据工单处理装置，包括：获取模块，用于获取95598下发的大数据报修工单；分类模块，用于根据处理阶段的不同将所述大数据报修工单分为以下至少之一的工单：未处理的工单、正在处理的工单、已经处理完成的工单、超时未处理的工单；处理模块，用于根据预定规则对所述未处理的工单、所述正在处理的工单、所述已经处理完成的工单、所述超时未处理的工单进行处理。
可选地，所述处理模块包括：第一统计单元，用于统计所述超时未处理的工单的接单时间、到达现场时间和恢复供电时间；确保单元，用于确保所述超时未处理的工单的接单时间小于或者等于预定的接单时间；确保所述超时未处理的工单的到达现场时间小于或者等于预定的到达现场时间；确保所述超时未处理的工单的恢复供电时间小于或者等于预定的恢复供电时间。
可选地，所述处理模块还包括：第二统计单元，用于统计处于不同处理阶段的所述大数据报修工单的平均耗时；其中，所述平均耗时包括以下至少之一：到达平均耗时、故障查询平均耗时、许可平均耗时、实际抢修平均耗时、修复送电平均耗时、故障处理全程平均耗时。
可选地，所述处理模块还包括：第三统计单元，用于统计所述大数据报修工单的派单平均时长、派单及时率、到达现场及时率、接单平均时长、接单及时率、回填及时率、回填规范率、修复及时率、退单率。
可选地，所述处理模块还包括：第四统计单元，用于统计处于不同处理阶段的所述大数据报修工单的数量。
可选地，所述装置还包括：显示模块，用于将根据所述预定规则对所述未处理的工单、所述正在处理的工单、所述已经处理完成的工单、所述超时未处理的工单进行处理之后，将得到的处理结果显示在地理信息***GIS地理图上。
通过本发明，采用获取95598下发的大数据报修工单；根据处理阶段的不同将大数据报修工单分为以下至少之一的工单：未处理的工单、正在处理的工单、已经处理完成的工单、超时未处理的工单；根据预定规则对未处理的工单、正在处理的工单、已经处理完成的工单、超时未处理的工单进行处理，解决了现有技术中无法对大数据工单进行大数据分析导致的无法全面掌控报修工单的处理情况的问题，从而实现了从对大数据工单的分析中发现规律，辅助提前做好工作部署。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的大数据工单处理方法的流程图；
图2为本发明实施例的大数据工单处理装置结构框图(一)；
图3为本发明实施例的大数据工单处理装置结构框图(二)；
图4为本发明实施例的大数据工单处理装置结构框图(三)；
图5为本发明实施例的大数据工单处理装置结构框图(四)；
图6为本发明实施例的大数据工单处理装置结构框图(五)；
图7为本发明实施例的大数据工单处理装置结构框图(六)。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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做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。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
实施例1
在本实施例中提供了一种大数据工单处理方法，图1是根据本发明实施例的大数据工单处理方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
步骤S102：获取95598下发的大数据报修工单；
步骤S104：根据处理阶段的不同将大数据报修工单分为以下至少之一的工单：未处理的工单、正在处理的工单、已经处理完成的工单、超时未处理的工单；
步骤S106：根据预定规则对未处理的工单、正在处理的工单、已经处理完成的工单、超时未处理的工单进行处理。
通过上述步骤，对获取到的95598下发的大数据报修工单进行分类统计分析，解决了现有技术中无法对大数据工单进行大数据分析导致的无法全面掌控报修工单的处理情况的问题，从而实现了从对大数据工单的分析中发现规律，辅助提前做好工作部署。
上述步骤S106涉及到根据预定规则对超时未处理的工单进行处理，在一个可选实施例中，统计超时未处理的工单的接单时间、到达现场时间和恢复供电时间，确保超时未处理的工单的接单时间小于或者等于预定的接单时间，确保超时未处理的工单的到达现场时间小于或者等于预定的到达现场时间，并且确保超时未处理的工单的恢复供电时间小于或者等于预定的恢复供电时间。即，对超时工单进行专项分析，统计其接单时间、到达现场时间和恢复供电时间，确保每个环节的响应时间符合承诺的服务时限要求。
上述步骤S106中涉及到根据预定规则对未处理的工单、正在处理的工单、已经处理完成的工单、超时未处理的工单进行处理，需要说明的是，可以通过多种方式对大数据报修工单进行处理。下面对此进行举例说明。在一个可选实施例中，统计处于不同处理阶段的该大数据报修工单的平均耗时；其中，该平均耗时包括以下至少之一：到达平均耗时、故障查询平均耗时、许可平均耗时、实际抢修平均耗时、修复送电平均耗时、故障处理全程平均耗时。即，汇总95598下发的客户报修工单不同处理阶段的平均耗时情况(到达耗时、故障查询耗时、许可耗时、实际抢修耗时、修复送电耗时、故障处理全程耗时)的数量和占比。在另一个可选实施例中，统计大数据报修工单的派单平均时长、派单及时率、到达现场及时率、接单平均时长、接单及时率、回填及时率、回填规范率、修复及时率、退单率。即，汇总95598下发的客户报修工单数量，统计派单平均时长、派单及时率、平均到达现场时长、到达现场及时率、接单平均时长、接单及时率、回填及时率、回填规范率、平均修复时长、修复及时率、退单率等。在再一个可选实施例中，统计处于不同处理阶段的该大数据报修工单的数量。即，汇总95598下发的客户报修工单数量，以及未处理、处理中、处理完成、处理环节超时、退单的工单数量。分环节、分阶段监控工单处理进展情况，对当前所有工单数量、正在进行中数量、已经完成数量进行实时统计。
为了达到可视化展示数据分析结果的目的，在一个可选实施例中，将根据预定规则对该未处理的工单、正在处理的工单、已经处理完成的工单、该超时未处理的工单进行处理之后，将得到的处理结果显示在地理信息***GIS地理图上。从而形成故障报修业务专题图，在电网GIS地理图上，实时统计工单信息，在工单频发区域增加工单频发热点预警，有效缩短故障处理时间，提高供电服务质量。
实施例2
本施例提供一种大数据工单处理装置，图2为本发明实施例的大数据工单处理装置结构框图，如图2所示，该装置包括：获取模块22，用于获取95598下发的大数据报修工单；分类模块24，用于根据处理阶段的不同将该大数据报修工单分为以下至少之一的工单：未处理的工单、正在处理的工单、已经处理完成的工单、超时未处理的工单；处理模块26，用于根据预定规则对未处理的工单、正在处理的工单、已经处理完成的工单、超时未处理的工单进行处理。
图3为本发明实施例的大数据工单处理装置结构框图(二)，如图3所示，处理模块26包括：第一统计单元262，用于统计超时未处理的工单的接单时间、到达现场时间和恢复供电时间；确保单元264，用于确保超时未处理的工单的接单时间小于或者等于预定的接单时间；确保超时未处理的工单的到达现场时间小于或者等于预定的到达现场时间；确保超时未处理的工单的恢复供电时间小于或者等于预定的恢复供电时间。
图4为本发明实施例的大数据工单处理装置结构框图(三)，如图4所示，处理模块26还包括：第二统计单元266，用于统计处于不同处理阶段的该大数据报修工单的平均耗时；其中，该平均耗时包括以下至少之一：到达平均耗时、故障查询平均耗时、许可平均耗时、实际抢修平均耗时、修复送电平均耗时、故障处理全程平均耗时。
图5为本发明实施例的大数据工单处理装置结构框图(四)，如图5所示，处理模块26还包括：第三统计单元268，用于统计大数据报修工单的派单平均时长、派单及时率、到达现场及时率、接单平均时长、接单及时率、回填及时率、回填规范率、修复及时率、退单率。
图6为本发明实施例的大数据工单处理装置结构框图(五)，如图6所示，处理模块26还包括：第四统计单元270，用于统计处于不同处理阶段的大数据报修工单的数量。
图7为本发明实施例的大数据工单处理装置结构框图(六)，如图7所示，该装置还包括：显示模块72，用于将根据预定规则对未处理的工单、正在处理的工单、已经处理完成的工单、超时未处理的工单进行处理之后，将得到的处理结果显示在地理信息***GIS地理图上。
综上所述，通过本发明借助大数据分析手段，开展故障工单分析，进行工单原因分析、区域分析、并对故障多发时间、地点做出预判，最终做出趋势分析，并能够指导提前做出工作安排。从工单类别、性质、内容进行深入查找，分析造成工单的原因，找准症结，强化措施，加以整改，确保全面提升电力服务工作质量。另外，基于GIS地理图，实现工单数据的统计展示，针对相应的专题提供工单预警，为客户服务决策支持提供强有力的数据支撑。综合分析故障数据、配网设备信息、施工组织等信息进行大数据智能匹配分析。
基于配网抢修指挥平台的故障信息、配网设备信息、施工组织、自然灾害信息，采用数据挖掘的技术手段，对故障抢修的高效性、故障预防的准确性提供可靠的、可视的证据，采用大数据的分析方法对抢修调度环节、抢修故障处理环节进行有效管控与优化，同时对故障预防提供有力的方向指引。
将配网故障与配网设备生命周期、生产厂商、批次型号、施工单位、施工人员素质、自然灾害进行综合分析，得出在电网建设与组织过程中以及自然灾害对配网故障带来的影响。
基于配网抢修故障工单通过对变电站、线路、台区、计量箱的投产时间、生产厂商、批次型号、遭遇过的自然灾害与维修情况进行分析，并根据不同设备、不同生产厂商、不同批次型号的使用年限与故障率的关系，根据故障率、自然灾害预测情况对该类设备进行检测预防，提高供电可靠保证。
借助95598大数据工单细化分析，辅助采取有效手段，切实减少工单数量，提升工单处理效率，辅助强化考核，降低服务风险，加强突出问题整治，从源头上减少处理隐患。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (12)
1.一种大数据工单处理方法，其特征在于，包括：
获取95598下发的大数据报修工单；
根据处理阶段的不同将所述大数据报修工单分为以下至少之一的工单：未处理的工单、正在处理的工单、已经处理完成的工单、超时未处理的工单；
根据预定规则对所述未处理的工单、所述正在处理的工单、所述已经处理完成的工单、所述超时未处理的工单进行处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预定规则对所述超时未处理的工单进行处理包括：
统计所述超时未处理的工单的接单时间、到达现场时间和恢复供电时间；
确保所述超时未处理的工单的接单时间小于或者等于预定的接单时间；确保所述超时未处理的工单的到达现场时间小于或者等于预定的到达现场时间；确保所述超时未处理的工单的恢复供电时间小于或者等于预定的恢复供电时间。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预定规则对所述未处理的工单、所述正在处理的工单、所述已经处理完成的工单、所述超时未处理的工单进行处理包括：
统计处于不同处理阶段的所述大数据报修工单的平均耗时；其中，所述平均耗时包括以下至少之一：到达平均耗时、故障查询平均耗时、许可平均耗时、实际抢修平均耗时、修复送电平均耗时、故障处理全程平均耗时。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预定规则对所述未处理的工单、所述正在处理的工单、所述已经处理完成的工单、所述超时未处理的工单进行处理包括：
统计所述大数据报修工单的派单平均时长、派单及时率、到达现场及时率、接单平均时长、接单及时率、回填及时率、回填规范率、修复及时率、退单率。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预定规则对所述未处理的工单、所述正在处理的工单、所述已经处理完成的工单、所述超时未处理的工单进行处理包括：
统计处于不同处理阶段的所述大数据报修工单的数量。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，将根据所述预定规则对所述未处理的工单、所述正在处理的工单、所述已经处理完成的工单、所述超时未处理的工单进行处理之后包括：
将得到的处理结果显示在地理信息***GIS地理图上。
7.一种大数据工单处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取95598下发的大数据报修工单；
分类模块，用于根据处理阶段的不同将所述大数据报修工单分为以下至少之一的工单：未处理的工单、正在处理的工单、已经处理完成的工单、超时未处理的工单；
处理模块，用于根据预定规则对所述未处理的工单、所述正在处理的工单、所述已经处理完成的工单、所述超时未处理的工单进行处理。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理模块包括：
第一统计单元，用于统计所述超时未处理的工单的接单时间、到达现场时间和恢复供电时间；
确保单元，用于确保所述超时未处理的工单的接单时间小于或者等于预定的接单时间；确保所述超时未处理的工单的到达现场时间小于或者等于预定的到达现场时间；确保所述超时未处理的工单的恢复供电时间小于或者等于预定的恢复供电时间。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理模块还包括：
第二统计单元，用于统计处于不同处理阶段的所述大数据报修工单的平均耗时；其中，所述平均耗时包括以下至少之一：到达平均耗时、故障查询平均耗时、许可平均耗时、实际抢修平均耗时、修复送电平均耗时、故障处理全程平均耗时。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理模块还包括：
第三统计单元，用于统计所述大数据报修工单的派单平均时长、派单及时率、到达现场及时率、接单平均时长、接单及时率、回填及时率、回填规范率、修复及时率、退单率。
11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理模块还包括：
第四统计单元，用于统计处于不同处理阶段的所述大数据报修工单的数量。
12.根据权利要求7至11中任一项所述的方法，其特征在于，所述装置还包括：
显示模块，用于将根据所述预定规则对所述未处理的工单、所述正在处理的工单、所述已经处理完成的工单、所述超时未处理的工单进行处理之后，将得到的处理结果显示在地理信息***GIS地理图上。
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