CN107122865A - 通过流程统计进行估算的方法、***及终端设备 - Google Patents

通过流程统计进行估算的方法、***及终端设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种通过流程统计进行估算的方法、***及终端设备,用于对运营人力进行预估,通过流程统计进行估算的方法包括:统计流程管理***当前一预定时间段内单个案件需要的人力处理时间作为处理时长,所述单个案件包括至少一个流程;统计流程管理***历史所有时间内单个案件需要的平均人力处理时间作为基准参数;利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力。本发明提出了一种通过利用处理时长和基准参数建立计算模型对运营人力进行预估的方法,可以很好的根据***的历史记录及各类业务的统计数据,评估完成业务需要的运营人员数量,对于企业、公司在业务运营人员配置方面提供更为合理有效的结果数据。

Description

通过流程统计进行估算的方法、***及终端设备
技术领域
本发明涉及流程管理***领域,具体涉及一种通过流程统计进行估算的方法、***及终端设备。
背景技术
流程管理***即BPM(Business Process Management),是传统中间件技术与XML、Web服务等技术相互结合的产物,用于实现企业业务流转,处理,审批,是一系列用于设计、定制、分析以及控制可操作业务流程的方法论、工具和技术的总称。
BPM最大的技术特点在于它是一个面向企业级的中间件解决方案,可以架构在企业现有的网络框架、软硬件***之上,构筑出一个企业级的信息***解决方案。从业务角度理解,其主要功能是能把未来的流程业务有机地包容到现有***中。
同时,流程***本身也积累了很多业务人员处理业务的相关数据,基于此类数据的分析和梳理,可以为企业决策提供更有效果的价值,该文档即为针对流程处理相关数据及对数据的统计分析,并通过相应的***模型对公司整体流程运营的人力估算提供了相应的一种估算方法。
现有的流程管理***,主要用于实现企业业务流转,处理,审批,是一系列用于设计、定制、分析以及控制可操作业务***的总称,基于此技术的分析及相关应用取向较多,基于此作为人力估算的场景。
因此,需要一种新的流程管理***的应用方向。
在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本发明的背景的理解,因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本发明公开一种对通过流程统计进行估算的方法、***及终端设备,能够对运营人力进行预估。
本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本发明的实践而习得。
根据本发明的第一方面,公开一种通过流程统计进行估算的方法,用于对运营人力进行预估,其特征在于,包括:
统计流程管理***当前一预定时间段内单个案件需要的人力处理时间作为处理时长,所述单个案件包括至少一个流程;
统计流程管理***历史所有时间内单个案件需要的平均人力处理时间作为基准参数;
利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力。
根据本发明的一实施方式,所述预定时间段为一个月。
根据本发明的一实施方式,所述统计流程管理***当前一预定时间段内单个案件需要的人力处理时间作为处理时长包括:
在所述单个案件中每个需要人力处理的流程的前后添加相应的统计时点标志;
后台数据库基于所述统计时点标志形成需要人力处理的流程的时间记录;
对所有的时间记录进行求和从而得到所述处理时长。
根据本发明的一实施方式,所述单个案件为保单贷款案件。
根据本发明的一实施方式,所述利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力包括通过以下计算模型进行估算:
预估人力=流程总量*(1-自动化率)*(处理时长/基准参数)/(所有案件数量/目前岗位人力);
其中,流程总量为所述预定时间段内所有案件所包括的所有流程的总数量,自动化率为所述单个案件中***自动化处理的流程数与流程总数的比例。
根据本发明的第二方面,公开一种通过流程统计进行估算的***,用于对运营人力进行预估,其特征在于,包括:
处理时长统计模块,用于统计流程管理***当前一预定时间段内单个案件需要的人力处理时间作为处理时长,所述单个案件包括至少一个流程;
基准参数统计模块,用于统计流程管理***历史所有时间内单个案件需要的人力处理时间作为基准参数;
估算模块,利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力。
根据本发明的一实施方式,其特征在于,所述预定时间段为一个月。
根据本发明的一实施方式,其特征在于,所述利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力包括通过以下计算模型进行估算:
预估人力=流程总量*(1-自动化率)*(处理时长/基准参数)/(所有案件数量/目前岗位人力);
其中,流程总量为所述预定时间段内所有案件所包括的所有流程的总数量,自动化率为所述单个案件中***自动化处理的流程数与流程总数的比例。
根据本发明的第三方面,公开一种终端设备,其特征在于,包括:
处理器;
存储器,存储用于所述处理器控制以下操作的指令:
统计流程管理***当前一预定时间段内单个案件需要的人力处理时间作为处理时长,所述单个案件包括至少一个流程;
统计流程管理***历史所有时间内单个案件需要的人力处理时间作为基准参数;
利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成
所述预定时间段内所有案件需要的人力。
根据本发明的一实施方式,其特征在于,所述利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力包括通过以下计算模型进行估算:
预估人力=流程总量*(1-自动化率)*(处理时长/基准参数)/(所有案件数量/目前岗位人力);
其中,流程总量为所述预定时间段内所有案件所包括的所有流程的总数量,自动化率为所述单个案件中***自动化处理的流程数与流程总数的比例。
根据本发明的一些实施方式,通过利用处理时长和基准参数建立计算模型对运营人力进行预估,可以很好的根据***的历史记录及各类业务的统计数据,评估完成业务需要的运营人员数量,对于企业、公司在业务运营人员配置方面提供更为合理有效的结果数据。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的,并非用于限制本发明。
附图说明
通过参照附图详细描述其示例实施例,本发明的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。
图1示出根据本发明一示例实施方式的通过流程统计进行估算的方法流程图。
图2示出根据本发明一示例实施方式的统计流程管理***当前一预定时间段内单个案件需要的人力处理时间作为处理时长的流程图。
图3示出根据本发明一示例实施方式的后台数据库基于所述统计时点标志形成的需要人力处理的流程的时间记录图。
图4示出根据本发明一示例实施方式的保单贷款案件实例流程框图。
图5示出根据本发明示例实施方式的通过流程统计进行估算的***方框图。
图6示出根据本发明一示例实施方式的终端设备图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而,示例实施方式能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的范例;相反,提供这些实施方式使得本发明的描述将更加全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。附图仅为本发明的示意性图解,并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分,因而将省略对它们的重复描述。
此外,所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中,提供许多具体细节从而给出对本发明的实施方式的充分理解。然而,本领域技术人员将意识到,可以实践本发明的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多,或者可以采用其它的方法、组元、步骤等。在其它情况下,不详细示出或描述公知结构、方法、实现或者操作以避免喧宾夺主而使得本发明的各方面变得模糊。
附图中所示的一些方框图是功能实体,不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体,或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体,或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
本发明的目的在于提供一种通过流程统计进行估算的方法、***及终端设备,用于对运营人力进行预估,通过流程统计进行估算的方法包括:统计流程管理***当前一预定时间段内单个案件需要的人力处理时间作为处理时长,所述单个案件包括至少一个流程;统计流程管理***历史所有时间内单个案件需要的人力处理时间作为基准参数;利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力。本发明提出了一种通过利用处理时长和基准参数建立计算模型对运营人力进行预估的方法,可以很好的根据***的历史记录及各类业务的统计数据,评估完成业务需要的运营人员数量,对于企业、公司在业务运营人员配置方面提供更为合理有效的结果数据。
下面结合附图对本发明的通过流程统计进行估算的方法、***及终端设备进行具体说明,其中,图1示出根据本发明一示例实施方式的通过流程统计进行估算的方法流程图;图2示出根据本发明一示例实施方式的统计流程管理***当前一预定时间段内单个案件需要的人力处理时间作为处理时长的流程图;图3示出根据本发明一示例实施方式的后台数据库基于所述统计时点标志形成的需要人力处理的流程的时间记录图;图4示出根据本发明一示例实施方式的保单贷款案件实例流程框图。;图5示出根据本发明示例实施方式的通过流程统计进行估算的***方框图;图6示出根据本发明一示例实施方式的终端设备图。
图1示出根据本发明一示例实施方式的通过流程统计进行估算的方法流程图。该方法可用于终端设备的应用程序。终端设备可为个人电脑、工作站或服务器等,但本发明不限于此。
如图1所示,在S102,统计流程管理***当前一预定时间段内单个案件需要的人力处理时间作为处理时长,所述单个案件包括至少一个流程。
根据本发明的一实施方式,预定时间段为一个月。但本发明不限于此,也可以为一个季度或一年等。
具体来说,如图2所示,所述统计流程管理***当前一预定时间段内单个案件需要的人力处理时间作为处理时长包括:
在S1022,在所述单个案件中每个需要人力处理的流程的前后添加相应的统计时点标志。
在S1024,后台数据库基于所述统计时点标志形成需要人力处理的流程的有效时间记录,图3示出根据本发明一示例实施方式的后台数据库基于所述统计时点标志形成的需要人力处理的流程的时间记录图。
在S1026,对所有的时间记录进行求和从而得到所述处理时长。
在S104,统计流程管理***历史所有时间内单个案件需要的平均人力处理时间作为基准参数。通常来说用来进行统计平均的数据量越大,所得到的平均人力处理时间的基准参数就越具有代表性。实际的数据量可为数十万级甚至百万级。
在S106,利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力。
根据本发明的一实施方式,所述单个案件为保单贷款案件。
根据本发明的一实施方式,所述利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力包括通过以下计算模型进行估算:
预估人力=流程总量*(1-自动化率)*(处理时长/基准参数)/(所有案件数量/目前岗位人力);
其中,流程总量为所述预定时间段内所有案件所包括的所有流程的总数量,自动化率为所述单个案件中***自动化处理的流程数与流程总数的比例。
比如,以某保险公司保全运营人力(月度)的估算为例:
保全七月总保全流程总量(271085),自动化率为0.68,处理时长/基准参数额比率即难度系数为1.35,完成案件总量85938,目前岗位人力为33;
预估人力=271085*(1-0.68)*1.35/(85938/33)=45
这就说明该公司目前保全运营人力还是有一定缺口的,这也和目前该公司保全运营人力加班频繁的实际情况相吻合。
下面结合附图4以说明上述通过流程统计进行估算的方法的具体实例,图4示出根据本发明一示例实施方式的保单贷款案件实例流程框图。
在该公司保全运营流程中,保单贷款等保全业务环节均在各个人力环节公司均对应了相应的时间标记,结合***的流程统计数据:流程总量,保全业务完成总量,业务处理难度系数(处理时长对比基准参数)信息。对公司保全处理岗人员需求的预估效果比较明显。
目前该公司的保全流程(如保单贷款)一般分为分公司受理,分公司特殊件处理,总公司保全岗,总公司保全问题件,保全抽检,保全财务处理等岗位,一般的业务过程为:
1:先由分公司进行业务受理;
2:之***根据客户的级别,以及退费方式进行流程判断,现金和贷款至原缴费账户或者贵宾可以直接自动化处理;
3:非贵宾客户且无账号信息的,需要相关岗位人员录入账户后,***自动化处理;
4:自动化处理不成功的则有总公司保全处理;
受理的特殊件则转由分公司保全处理后,可以直接转至总公司特殊件处理;
5:所有均需要抽检岗
6:业务抽检合格的均可以进行财务支付
针对具体的环节***添加相应的统计及处理过程记录,可以提供很好的参考数据,为公司预估合理人力和流程优化提供相应参考。
图5示出根据本发明示例实施方式的通过流程统计进行估算的***方框图。
所述通过流程统计进行估算的***可以用于个人电脑、工作站或服务器等设备。
如附图5所示,通过流程统计进行估算的***500可包括处理时长统计模块502、基准参数统计模块504和估算模块506。
处理时长统计模块502,用于统计流程管理***当前一预定时间段内单个案件需要的人力处理时间作为处理时长,所述单个案件包括至少一个流程。
基准参数统计模块504,用于统计流程管理***历史所有时间内单个案件需要的人力处理时间作为基准参数。通常来说用来进行统计平均的数据量越大,所得到的平均人力处理时间的基准参数就越具有代表性。实际的数据量可为数十万级甚至百万级。
估算模块506,利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力。
根据本发明的一实施方式,所述预定时间段为一个月。
根据本发明的一实施方式,所述利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力包括通过以下计算模型进行估算:
预估人力=流程总量*(1-自动化率)*(处理时长/基准参数)/(所有案件数量/目前岗位人力);
其中,流程总量为所述预定时间段内所有案件所包括的所有流程的总数量,自动化率为所述单个案件中***自动化处理的流程数与流程总数的比例。
图6示出根据本发明一示例实施方式的终端设备。
如图6所示,终端设备600可包括处理器610、存储器620。另外,根据一实施例,终端设备还可包括发射器及接收器。
处理器610可调用存储器620中存储的指令控制相关操作,如控制发射器和接收器进行数据收发等。
根据本发明的一实施方式,存储器620存储用于处理器60控制以下操作的指令:统计流程管理***当前一预定时间段内单个案件需要的人力处理时间作为处理时长,所述单个案件包括至少一个流程;统计流程管理***历史所有时间内单个案件需要的人力处理时间作为基准参数;以及利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力。处理器610可调用存储器620中存储的指令控制相关操作。易于理解,存储器620还可存储用于处理器610控制根据本发明实施例的其他操作的指令,这里不再赘述。
根据本发明的一实施方式,所述利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力包括通过以下计算模型进行估算:
预估人力=流程总量*(1-自动化率)*(处理时长/基准参数)/(所有案件数量/目前岗位人力);
其中,流程总量为所述预定时间段内所有案件所包括的所有流程的总数量,自动化率为所述单个案件中***自动化处理的流程数与流程总数的比例。
通过以上的详细描述,本领域的技术人员易于理解,根据本发明实施例的***和方法具有以下优点。
根据本发明的一些实施方式,通过利用处理时长和基准参数建立计算模型对运营人力进行预估,可以很好的根据***的历史记录及各类业务的统计数据,评估完成业务需要的运营人员数量,对于企业、公司在业务运营人员配置方面提供更为合理有效的结果数据。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种通过流程统计进行估算的方法,用于对运营人力进行预估,其特征在于,包括:
统计流程管理***当前一预定时间段内单个案件需要的人力处理时间作为处理时长,所述单个案件包括至少一个流程;
统计流程管理***历史所有时间内单个案件需要的平均人力处理时间作为基准参数;
利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力。
2.如权利要求1所述的方法,所述预定时间段为一个月。
3.如权利要求1所述的方法,所述统计流程管理***当前一预定时间段内单个案件需要的人力处理时间作为处理时长包括:
在所述单个案件中每个需要人力处理的流程的前后添加相应的统计时点标志;
后台数据库基于所述统计时点标志形成需要人力处理的流程的时间记录;
对所有的时间记录进行求和从而得到所述处理时长。
4.如权利要求1所述的方法,所述单个案件为保单贷款案件。
5.如权利要求1所述的方法,所述利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力包括通过以下计算模型进行估算:
预估人力=流程总量*(1-自动化率)*(处理时长/基准参数)/(所有案件数量/目前岗位人力);
其中,流程总量为所述预定时间段内所有案件所包括的所有流程的总数量,自动化率为所述单个案件中***自动化处理的流程数与流程总数的比例。
6.一种通过流程统计进行估算的***,用于对运营人力进行预估,其特征在于,包括:
处理时长统计模块,用于统计流程管理***当前一预定时间段内单个案件需要的人力处理时间作为处理时长,所述单个案件包括至少一个流程;
基准参数统计模块,用于统计流程管理***历史所有时间内单个案件需要的平均人力处理时间作为基准参数;
估算模块,利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力。
7.如权利要求6所述的***,其特征在于,所述预定时间段为一个月。
8.如权利要求6所述的***,其特征在于,所述利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力包括通过以下计算模型进行估算:
预估人力=流程总量*(1-自动化率)*(处理时长/基准参数)/(所有案件数量/目前岗位人力);
其中,流程总量为所述预定时间段内所有案件所包括的所有流程的总数量,自动化率为所述单个案件中***自动化处理的流程数与流程总数的比例。
9.一种终端设备,其特征在于,包括:
处理器;
存储器,存储用于所述处理器控制以下操作的指令:
统计流程管理***当前一预定时间段内单个案件需要的人力处理时间作为处理时长,所述单个案件包括至少一个流程;
统计流程管理***历史所有时间内单个案件需要的平均人力处理时间作为基准参数;
利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力。
10.如权利要求9所述的***,其特征在于,所述利用所述处理时长和所述基准参数建立计算模型以估算未来完成所述预定时间段内所有案件需要的人力包括通过以下计算模型进行估算:
预估人力=流程总量*(1-自动化率)*(处理时长/基准参数)/(所有案件数量/目前岗位人力);
其中,流程总量为所述预定时间段内所有案件所包括的所有流程的总数量,自动化率为所述单个案件中***自动化处理的流程数与流程总数的比例。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110348818A (zh) * 2019-07-17 2019-10-18 博仕瀚道(上海)信息科技有限公司 一种流程引擎的流程智能处理方法及***
CN112734147A (zh) * 2019-10-28 2021-04-30 北京京东乾石科技有限公司 设备评估管理的方法和装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102194168A (zh) * 2011-05-18 2011-09-21 北京市住宅建筑设计研究院有限公司 设计项目绩效薪酬管理与人力资源需求评估方法及***
CN104732307A (zh) * 2013-12-18 2015-06-24 北京神州泰岳软件股份有限公司 项目工作量获取方法和***

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102194168A (zh) * 2011-05-18 2011-09-21 北京市住宅建筑设计研究院有限公司 设计项目绩效薪酬管理与人力资源需求评估方法及***
CN104732307A (zh) * 2013-12-18 2015-06-24 北京神州泰岳软件股份有限公司 项目工作量获取方法和***

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
韩亚明: "《浅析人力资源需求预测常用方法》", 《人力资源管理》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110348818A (zh) * 2019-07-17 2019-10-18 博仕瀚道(上海)信息科技有限公司 一种流程引擎的流程智能处理方法及***
CN110348818B (zh) * 2019-07-17 2024-01-19 博仕瀚道(上海)信息科技有限公司 一种流程引擎的流程智能处理方法及***
CN112734147A (zh) * 2019-10-28 2021-04-30 北京京东乾石科技有限公司 设备评估管理的方法和装置

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