CN115860694A - 一种基于即时消息技术的业扩流程管控方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电力流程管理技术领域,公开了一种基于即时消息技术的业扩流程管控方法及***,其方法通过利用数据沙箱访问省级大数据云平台,提取业扩工单数据至地市业扩管控平台,基于孤立森林算法对业扩指标进行异常分析,基于K均值聚类对异常业扩工单数据进行聚类分析,得到业扩工单聚类结果,按照业扩工单聚类结果对相应的所述异常业扩工单数据进行分类,并生成督办工单问题清单根据督办工单问题清单生成督办任务,将督办任务按照业扩管辖单位下派至相应的督办单位,并下发至指定督办人员,对督办任务的任务进度进行管控,并反馈督办任务的任务完成信息,从而实现业扩流程闭环管控,提高了业扩管控时效性和效率。
Description
技术领域
本发明涉及电力流程管理技术领域,尤其涉及一种基于即时消息技术的业扩流程管控方法及***。
背景技术
在电力体制深化改革的推动下,电网全面推行管理精益化,精益理念广泛厚植,价值创造能力显著增强,企业经营效益和发展质量明显提高,关键指标达到国际一流水平。为落实营销精益管理,聚焦运营效率和质量提升,特别是业扩工作的效率优化,本方案通过构建数字化应用,采用即时通讯技术加强与管理人员、业务人员、用电客户沟通,全方位全过程监控业扩每个环节,提升业扩办理效率,最终达到提升客户的满意度和使用体验,实现营销精益管理目的,助力现代供电服务体系建设。
目前在电网的业扩工作流程中,虽然在大环节上已基本实现了信息化管理监控,但在工作流程中涉及多个内部责任部门,各单位部门之间工作相对独立,客户经理对业扩整体工作情况缺乏了解,难以督促推动各环节工作,导致总体工作开展效率低下。目前用电客户与客户经理之间缺乏有效的沟通渠道支撑,传统的电话沟通容易造成语义理解错误的情况,同时无法对沟通过程进行监控,难以控制客户服务质量,管理层也无法及时掌握进度情况。
业扩工单数据量大,需人工导出数据,通过表格进行匹配,由于业务类型多,流程长,环节多,工作量大,容易出现人为错误,效率不高;目前用时计算采用自然日计算,精确度不高;另外业扩工单进度、工单环节情况没有实时传递,业务人员获取信息较繁琐。
同时,虽然大体可以从营销***查到业扩的主要环节,但是却无法进行监督催办,而各大环节之间,不同分子公司也有自己的小流程节点及不同的节点时限要求,需要人为的沟通协调,而这个过程,缺乏有效的渠道跟进。
当用电客户办理业扩时,需要咨询办理的流程、资料,知悉当前业务的办理进度,而客户经理在办理过程中也需要跟用电客户进行多次沟通,这个过程如果缺乏一个有效的方法,不仅时效性低下、效率低下且沟通成本也高。
发明内容
本发明提供了一种基于即时消息技术的业扩流程管控方法及***,解决了业扩管控时效性低下、效率低下且沟通成本也高的技术问题。
有鉴于此,本发明第一方面提供了一种基于即时消息技术的业扩流程管控方法,包括以下步骤:
利用数据沙箱访问省级大数据云平台,提取业扩工单数据至地市业扩管控平台,其中,所述业扩工单数据包括用电用户信息、业扩管辖单位、业扩需求类型以及业扩指标;
基于孤立森林算法对所述业扩指标进行异常分析,得到异常业扩工单数据;
基于K均值聚类对异常业扩工单数据进行聚类分析,得到业扩工单聚类结果,按照所述业扩工单聚类结果对相应的所述异常业扩工单数据进行分类,并生成督办工单问题清单;
基于RPA机器人***,根据所述督办工单问题清单生成督办任务,将所述督办任务按照业扩管辖单位下派至相应的督办单位,并按照所述业扩需求类型将所述督办任务下发至指定督办人员,其中所述督办任务包括业扩内容、用电客户、业扩需求类型和预警提醒;
构建用电客户和指定督办人员之间的沟通渠道,对所述督办任务的任务进度进行管控,并反馈所述督办任务的任务完成信息。
优选地,利用数据沙箱访问省级大数据云平台,提取业扩工单数据至地市业扩管控平台,其中,所述业扩工单数据包括业扩管辖单位、业扩需求类型以及业扩指标的步骤具体包括:
通过所述地市业扩管控平台向所述省级大数据云平台发送访问请求;
通过所述省级大数据云平台响应所述地市业扩管控平台发送的所述访问请求,构建所述省级大数据云平台、所述数据沙箱与所述地市业扩管控平台之间的封闭管道,将所述省级大数据云平台中提取所述业扩工单数据至所述数据沙箱;
通过所述数据沙箱将所述业扩工单数据数据同步并存储至地市数据仓库;
通过所述地市业扩管控平台在所述地市数据仓库中提取业扩工单数据,其中,所述业扩工单数据包括业扩管辖单位、业扩需求类型以及业扩指标。
优选地,本方法还包括:
获取多个所述业扩工单数据的受理用时,将多个所述业扩工单数据的受理用时构建观测时间序列;
利用时间序列分析法根据所述观测时间序列对未来预设时段内的业扩工单数据的受理用时进行预测,得到未来预设时段内的受理预测用时;
根据未来预设时段内的受理预测用时与相应的时间进行拟合,得到业扩工单数据的受理用时预测趋势曲线。
优选地,本方法还包括:
根据业扩需求类型通过标签对用电用户进行标注,建立用电用户与标签之间的映射关系,将用电用户与标签之间的映射关系进行保存。
优选地,本方法还包括:
获取多个所述业扩工单数据;
按照业扩需求类型对多个所述业扩工单数据中的业扩指标进行分类,得到业扩需求类型下的业扩指标数据集;
设置各个业扩需求类型的权重系数;
根据所述权重系数对业扩工单数据的业扩指标进行加权计算,得到加权结果作为业扩工单数据的评分结果。
第二方面,本发明还提供了一种基于即时消息技术的业扩流程管控***,包括:
数据获取模块,用于利用数据沙箱访问省级大数据云平台,提取业扩工单数据至地市业扩管控平台,其中,所述业扩工单数据包括用电用户信息、业扩管辖单位、业扩需求类型以及业扩指标;
指标异常分析模块,用于基于孤立森林算法对所述业扩指标进行异常分析,得到异常业扩工单数据;
聚类分析模块,用于基于K均值聚类对异常业扩工单数据进行聚类分析,得到业扩工单聚类结果,按照所述业扩工单聚类结果对相应的所述异常业扩工单数据进行分类,并生成督办工单问题清单;
督办任务下发模块,用于基于RPA机器人***,根据所述督办工单问题清单生成督办任务,将所述督办任务按照业扩管辖单位下派至相应的督办单位,并按照所述业扩需求类型将所述督办任务下发至指定督办人员,其中所述督办任务包括业扩内容、用电客户、业扩需求类型和预警提醒;
进度管控模块,用于构建用电客户和指定督办人员之间的沟通渠道,对所述督办任务的任务进度进行管控,并反馈所述督办任务的任务完成信息。
优选地,所述数据获取模块具体包括:
访问模块,用于通过所述地市业扩管控平台向所述省级大数据云平台发送访问请求;
第一数据提取模块,用于通过所述省级大数据云平台响应所述地市业扩管控平台发送的所述访问请求,构建所述省级大数据云平台、所述数据沙箱与所述地市业扩管控平台之间的封闭管道,将所述省级大数据云平台中提取所述业扩工单数据至所述数据沙箱;
存储模块,用于通过所述数据沙箱将所述业扩工单数据数据同步并存储至地市数据仓库;
第二数据提取模块,用于通过所述地市业扩管控平台在所述地市数据仓库中提取业扩工单数据,其中,所述业扩工单数据包括业扩管辖单位、业扩需求类型以及业扩指标。
优选地,本***还包括:
观测模块,用于获取多个所述业扩工单数据的受理用时,将多个所述业扩工单数据的受理用时构建观测时间序列;
预测模块,用于利用时间序列分析法根据所述观测时间序列对未来预设时段内的业扩工单数据的受理用时进行预测,得到未来预设时段内的受理预测用时;
趋势拟合模块,用于根据未来预设时段内的受理预测用时与相应的时间进行拟合,得到业扩工单数据的受理用时预测趋势曲线。
优选地,本***还包括:
映射模块,用于根据业扩需求类型通过标签对用电用户进行标注,建立用电用户与标签之间的映射关系,将用电用户与标签之间的映射关系进行保存。
优选地,本***还包括:
工单获取模块,用于获取多个所述业扩工单数据;
分类模块,用于按照业扩需求类型对多个所述业扩工单数据中的业扩指标进行分类,得到业扩需求类型下的业扩指标数据集;
权重设置模块,用于设置各个业扩需求类型的权重系数;
加权模块,用于根据所述权重系数对业扩工单数据的业扩指标进行加权计算,得到加权结果作为业扩工单数据的评分结果。
从以上技术方案可以看出,本发明具有以下优点:
本发明通过利用数据沙箱访问省级大数据云平台,提取业扩工单数据至地市业扩管控平台,基于孤立森林算法对业扩指标进行异常分析,得到异常业扩工单数据,基于K均值聚类对异常业扩工单数据进行聚类分析,得到业扩工单聚类结果,按照业扩工单聚类结果对相应的所述异常业扩工单数据进行分类,并生成督办工单问题清单,基于RPA机器人***,根据督办工单问题清单生成督办任务,将督办任务按照业扩管辖单位下派至相应的督办单位,并按照业扩需求类型将督办任务下发至指定督办人员,构建用电客户和指定督办人员之间的沟通渠道,对督办任务的任务进度进行管控,并反馈督办任务的任务完成信息,从而实现业扩流程闭环管控,提高了业扩管控时效性和效率,降低了沟通成本。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于即时消息技术的业扩流程管控方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的一种基于即时消息技术的业扩流程管控***的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例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。
为了便于理解,请参阅图1,本发明提供的一种基于即时消息技术的业扩流程管控方法,包括以下步骤:
S1、利用数据沙箱访问省级大数据云平台,提取业扩工单数据至地市业扩管控平台,其中,业扩工单数据包括用电用户信息、业扩管辖单位、业扩需求类型以及业扩指标。
其中,通过数据沙箱访问省公司大数据云平台,采用“云仓一体”数据回流解决方案,解决隐私保护和数据挖掘之间矛盾,准实时提取业扩工单数据,海量数据下载,有效减少时间和空间对管理响应的延迟和限制,提高管理决策的及时性、准确性,深度数据挖掘,以多维视角为管理者提供全景洞察、智能监控、智慧决策的支撑工具,辅助基层业务人员工作开展。
其中,业务类型根据业务规则自动分析大客户增容、大客户新装、大客户临时用电、高压新装、高压增容、高压减容、高压临时用电、低压非居民增容、低压非居民新装、低压非居民减容、低压非居民临时用电、低压居民增容、低压居民新装、低压居民减容等类型的业扩工单数据。
S2、基于孤立森林算法对业扩指标进行异常分析,得到异常业扩工单数据;
其中,异常业扩工单数据包括业扩用时超长、用时超短、环节超时、逻辑不合理。并设置孤立森林树的初始高度,并设置每个对业扩指标的维度,并进行训练,得到训练好的孤立森林算法,通过训练好的孤立森林算法对业扩指标进行异常分析。
S3、基于K均值聚类对异常业扩工单数据进行聚类分析,得到业扩工单聚类结果,按照业扩工单聚类结果对相应的异常业扩工单数据进行分类,并生成督办工单问题清单。
其中,采用K均值聚类(K-Means Clustering),机器学习将数据进行分组,找出数据之间的关联。通过聚类分析算法找到最近的数据点并将它们分成一组,来协助对数据点(例如,数据库中的记录)进行分组的方法来对业扩指标进行关联拆解,找出问题的原因。
具体的过程包括:
S31、获取业扩工单数据。
S32、按月统计业扩工单用时数据,将N个业扩工单用时数据确定簇个数K,将数据划分为4个类,分别为全流程超时、环节超时、全流程即将超时、环节即将超时,即K=4。
S33、随机确定K个初始点作为质心(在数据边界范围之内1~n随机选取)。
S34、对每个数据实例依次计算到K个质心的距离,选择最小距离的质心,并将其分配给该质心所对应的簇,直到数据集中的所有业扩工单用时数据全都分配给k个簇,更新k个簇的质心为该簇所有点的平均值。
S35、循环上述步骤S34,重新分配每个业扩工单用时数据实例到新的质心,直到所有数据的分配结果不再发生改变为止,由此得到对相应的异常业扩工单数据进行分类,并生成督办工单问题清单。
S4、基于RPA机器人***,根据督办工单问题清单生成督办任务,将督办任务按照业扩管辖单位下派至相应的督办单位,并按照业扩需求类型将督办任务下发至指定督办人员,其中督办任务包括业扩内容、用电客户、业扩需求类型和预警提醒。
其中,根据督办工单问题清单生成督办任务后,可以将督办任务按照业扩管辖单位下派至相应的督办单位,也即业扩管辖单位,同时,在督办单位会存在负责该项业务的工作人员,建立工作人员与业务需求类型之间的映射关系,从而可以按照业扩需求类型将督办任务下发至指定督办人员。
可以理解的是,督办任务问题清单可按供电单位、业务类型关联拆解自动下发到相应的区局、供电所,问题逐级、跳级向上提交审核,最终实现任务问题的闭环管理,进一步提升管控效率。
同时,根据业扩用时管控与防范体外循环要求进行督办任务预警提醒和超时通知,督办任务问题清单下发的同时自动通知相应的督办人员,分为Day+2、Day+1、超时提醒等多种方式,在任务办理过程中也可进行催办提醒。
S5、构建用电客户和指定督办人员之间的沟通渠道,对督办任务的任务进度进行管控,并反馈督办任务的任务完成信息。
其中,沟通渠道可以通过平台进行建立,平台包括微信公众号、eLink、APP移动端,以及与内部营销业务***集成模块,从而可以及时了解业扩全方位的信息,快速跟进处理,提高业扩办理效率。用电客户除了可通过社交形式随时在平台找专属客户经理沟通业扩进度及咨询用电问题外,也可随时获取所办理工单最新的进度。
本实施例提供了一种基于即时消息技术的业扩流程管控方法,通过利用数据沙箱访问省级大数据云平台,提取业扩工单数据至地市业扩管控平台,基于孤立森林算法对业扩指标进行异常分析,得到异常业扩工单数据,基于K均值聚类对异常业扩工单数据进行聚类分析,得到业扩工单聚类结果,按照业扩工单聚类结果对相应的异常业扩工单数据进行分类,并生成督办工单问题清单,基于RPA机器人***,根据督办工单问题清单生成督办任务,将督办任务按照业扩管辖单位下派至相应的督办单位,并按照业扩需求类型将督办任务下发至指定督办人员,构建用电客户和指定督办人员之间的沟通渠道,对督办任务的任务进度进行管控,并反馈督办任务的任务完成信息,从而实现业扩流程闭环管控,提高了业扩管控时效性和效率,降低了沟通成本。
在一个具体实施例中,步骤S1具体包括:
S101、通过地市业扩管控平台向省级大数据云平台发送访问请求;
S102、通过省级大数据云平台响应地市业扩管控平台发送的访问请求,构建省级大数据云平台、数据沙箱与地市业扩管控平台之间的封闭管道,将省级大数据云平台中提取业扩工单数据至数据沙箱;
S103、通过数据沙箱将业扩工单数据数据同步并存储至地市数据仓库;
S104、通过地市业扩管控平台在地市数据仓库中提取业扩工单数据,其中,业扩工单数据包括业扩管辖单位、业扩需求类型以及业扩指标。
在一个具体实施例中,本方法还包括:
S61、获取多个业扩工单数据的受理用时,将多个业扩工单数据的受理用时构建观测时间序列;
S62、利用时间序列分析法根据观测时间序列对未来预设时段内的业扩工单数据的受理用时进行预测,得到未来预设时段内的受理预测用时;
其中,时间序列分析法是一种统计方法,有助于识别一段时间内的趋势和周期,趋势是在很长一段时间内稳定增加或减少,主要用于判断目前业扩报装用时的趋势、人工成本等方面的信息。
其中,步骤S62具体包括:
S621、获取观测时间序列;
S622、通用随机模型去拟合观测时间序列按月统计周期的业扩工单用时数据,利用霍尔特-温特(Holt-Winters)方法不断对预测模型修正,预测的时间序列比原始时间序列数据平滑,用forecast函数进行预测未来一个月的受理预测用时趋势。
S63、根据未来预设时段内的受理预测用时与相应的时间进行拟合,得到业扩工单数据的受理用时预测趋势曲线。
在一个示例中,根据业扩工单业务受理环节的传入时间和传出时间,判断业务受理的用时趋势等数据信息。
在一个具体实施例中,本方法还包括:
根据业扩需求类型通过标签对用电用户进行标注,建立用电用户与标签之间的映射关系,将用电用户与标签之间的映射关系进行保存。
其中,通过标签挖掘潜在需求用户,读取标签的规则和业务数据,比如用户基本信息数据、业扩工单数据等,构建标签体系,将每个用户标签数据进行保存标签数据,深度挖掘用电客户的潜在需求。
在一个示例中,客户准备报装的用户为***;报装了业扩新装、增容工单的用户为报装用户;已完成接火送电的用户为送电用户。
在一个具体实施例中,本方法还包括:
S71、获取多个业扩工单数据;
S72、按照业扩需求类型对多个业扩工单数据中的业扩指标进行分类,得到业扩需求类型下的业扩指标数据集;
S73、设置各个业扩需求类型的权重系数;
在一个示例中,设定指标权重,业扩平均用时权重为25%,业扩工单送电完成率权重为25%,主人制达标率权重为25%,业扩工单作废率权重15%,潜在需求收集及时率为10%。
S74、根据权重系数对业扩工单数据的业扩指标进行加权计算,得到加权结果作为业扩工单数据的评分结果。
以上为本发明提供的一种基于即时消息技术的业扩流程管控方法的实施例的详细描述,以下为本发明提供的一种基于即时消息技术的业扩流程管控***的实施例的详细描述。
为了便于理解,请参阅图2,本发明提供的一种基于即时消息技术的业扩流程管控***,包括:
数据获取模块100,用于利用数据沙箱访问省级大数据云平台,提取业扩工单数据至地市业扩管控平台,其中,业扩工单数据包括用电用户信息、业扩管辖单位、业扩需求类型以及业扩指标;
指标异常分析模块200,用于基于孤立森林算法对业扩指标进行异常分析,得到异常业扩工单数据;
聚类分析模块300,用于基于K均值聚类对异常业扩工单数据进行聚类分析,得到业扩工单聚类结果,按照业扩工单聚类结果对相应的异常业扩工单数据进行分类,并生成督办工单问题清单;
督办任务下发模块400,用于基于RPA机器人***,根据督办工单问题清单生成督办任务,将督办任务按照业扩管辖单位下派至相应的督办单位,并按照业扩需求类型将督办任务下发至指定督办人员,其中督办任务包括业扩内容、用电客户、业扩需求类型和预警提醒;
进度管控模块500,用于构建用电客户和指定督办人员之间的沟通渠道,对督办任务的任务进度进行管控,并反馈督办任务的任务完成信息。
在一个具体实施例中,数据获取模块具体包括:
访问模块,用于通过地市业扩管控平台向省级大数据云平台发送访问请求;
第一数据提取模块,用于通过省级大数据云平台响应地市业扩管控平台发送的访问请求,构建省级大数据云平台、数据沙箱与地市业扩管控平台之间的封闭管道,将省级大数据云平台中提取业扩工单数据至数据沙箱;
存储模块,用于通过数据沙箱将业扩工单数据数据同步并存储至地市数据仓库;
第二数据提取模块,用于通过地市业扩管控平台在地市数据仓库中提取业扩工单数据,其中,业扩工单数据包括业扩管辖单位、业扩需求类型以及业扩指标。
在一个具体实施例中,本***还包括:
观测模块,用于获取多个业扩工单数据的受理用时,将多个业扩工单数据的受理用时构建观测时间序列;
预测模块,用于利用时间序列分析法根据观测时间序列对未来预设时段内的业扩工单数据的受理用时进行预测,得到未来预设时段内的受理预测用时;
趋势拟合模块,用于根据未来预设时段内的受理预测用时与相应的时间进行拟合,得到业扩工单数据的受理用时预测趋势曲线。
在一个具体实施例中,本***还包括:
映射模块,用于根据业扩需求类型通过标签对用电用户进行标注,建立用电用户与标签之间的映射关系,将用电用户与标签之间的映射关系进行保存。
在一个具体实施例中,本***还包括:
工单获取模块,用于获取多个业扩工单数据;
分类模块,用于按照业扩需求类型对多个业扩工单数据中的业扩指标进行分类,得到业扩需求类型下的业扩指标数据集;
权重设置模块,用于设置各个业扩需求类型的权重系数;
加权模块,用于根据权重系数对业扩工单数据的业扩指标进行加权计算,得到加权结果作为业扩工单数据的评分结果。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的***,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于即时消息技术的业扩流程管控方法,其特征在于,包括以下步骤:
利用数据沙箱访问省级大数据云平台,提取业扩工单数据至地市业扩管控平台,其中,所述业扩工单数据包括用电用户信息、业扩管辖单位、业扩需求类型以及业扩指标;
基于孤立森林算法对所述业扩指标进行异常分析,得到异常业扩工单数据;
基于K均值聚类对异常业扩工单数据进行聚类分析,得到业扩工单聚类结果,按照所述业扩工单聚类结果对相应的所述异常业扩工单数据进行分类,并生成督办工单问题清单;
基于RPA机器人***,根据所述督办工单问题清单生成督办任务,将所述督办任务按照业扩管辖单位下派至相应的督办单位,并按照所述业扩需求类型将所述督办任务下发至指定督办人员,其中所述督办任务包括业扩内容、用电客户、业扩需求类型和预警提醒;
构建用电客户和指定督办人员之间的沟通渠道,对所述督办任务的任务进度进行管控,并反馈所述督办任务的任务完成信息。
2.根据权利要求1所述的基于即时消息技术的业扩流程管控方法,其特征在于,利用数据沙箱访问省级大数据云平台,提取业扩工单数据至地市业扩管控平台,其中,所述业扩工单数据包括业扩管辖单位、业扩需求类型以及业扩指标的步骤具体包括:
通过所述地市业扩管控平台向所述省级大数据云平台发送访问请求;
通过所述省级大数据云平台响应所述地市业扩管控平台发送的所述访问请求,构建所述省级大数据云平台、所述数据沙箱与所述地市业扩管控平台之间的封闭管道,将所述省级大数据云平台中提取所述业扩工单数据至所述数据沙箱;
通过所述数据沙箱将所述业扩工单数据数据同步并存储至地市数据仓库;
通过所述地市业扩管控平台在所述地市数据仓库中提取业扩工单数据,其中,所述业扩工单数据包括业扩管辖单位、业扩需求类型以及业扩指标。
3.根据权利要求1所述的基于即时消息技术的业扩流程管控方法,其特征在于,还包括:
获取多个所述业扩工单数据的受理用时,将多个所述业扩工单数据的受理用时构建观测时间序列;
利用时间序列分析法根据所述观测时间序列对未来预设时段内的业扩工单数据的受理用时进行预测,得到未来预设时段内的受理预测用时;
根据未来预设时段内的受理预测用时与相应的时间进行拟合,得到业扩工单数据的受理用时预测趋势曲线。
4.根据权利要求1所述的基于即时消息技术的业扩流程管控方法,其特征在于,还包括:
根据业扩需求类型通过标签对用电用户进行标注,建立用电用户与标签之间的映射关系,将用电用户与标签之间的映射关系进行保存。
5.根据权利要求1所述的基于即时消息技术的业扩流程管控方法,其特征在于,还包括:
获取多个所述业扩工单数据;
按照业扩需求类型对多个所述业扩工单数据中的业扩指标进行分类,得到业扩需求类型下的业扩指标数据集;
设置各个业扩需求类型的权重系数;
根据所述权重系数对业扩工单数据的业扩指标进行加权计算,得到加权结果作为业扩工单数据的评分结果。
6.一种基于即时消息技术的业扩流程管控***,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于利用数据沙箱访问省级大数据云平台,提取业扩工单数据至地市业扩管控平台,其中,所述业扩工单数据包括用电用户信息、业扩管辖单位、业扩需求类型以及业扩指标;
指标异常分析模块,用于基于孤立森林算法对所述业扩指标进行异常分析,得到异常业扩工单数据;
聚类分析模块,用于基于K均值聚类对异常业扩工单数据进行聚类分析,得到业扩工单聚类结果,按照所述业扩工单聚类结果对相应的所述异常业扩工单数据进行分类,并生成督办工单问题清单;
督办任务下发模块,用于基于RPA机器人***,根据所述督办工单问题清单生成督办任务,将所述督办任务按照业扩管辖单位下派至相应的督办单位,并按照所述业扩需求类型将所述督办任务下发至指定督办人员,其中所述督办任务包括业扩内容、用电客户、业扩需求类型和预警提醒;
进度管控模块,用于构建用电客户和指定督办人员之间的沟通渠道,对所述督办任务的任务进度进行管控,并反馈所述督办任务的任务完成信息。
7.根据权利要求6所述的基于即时消息技术的业扩流程管控***,其特征在于,所述数据获取模块具体包括:
访问模块,用于通过所述地市业扩管控平台向所述省级大数据云平台发送访问请求;
第一数据提取模块,用于通过所述省级大数据云平台响应所述地市业扩管控平台发送的所述访问请求,构建所述省级大数据云平台、所述数据沙箱与所述地市业扩管控平台之间的封闭管道,将所述省级大数据云平台中提取所述业扩工单数据至所述数据沙箱;
存储模块,用于通过所述数据沙箱将所述业扩工单数据数据同步并存储至地市数据仓库;
第二数据提取模块,用于通过所述地市业扩管控平台在所述地市数据仓库中提取业扩工单数据,其中,所述业扩工单数据包括业扩管辖单位、业扩需求类型以及业扩指标。
8.根据权利要求6所述的基于即时消息技术的业扩流程管控***,其特征在于,还包括:
观测模块,用于获取多个所述业扩工单数据的受理用时,将多个所述业扩工单数据的受理用时构建观测时间序列;
预测模块,用于利用时间序列分析法根据所述观测时间序列对未来预设时段内的业扩工单数据的受理用时进行预测,得到未来预设时段内的受理预测用时;
趋势拟合模块,用于根据未来预设时段内的受理预测用时与相应的时间进行拟合,得到业扩工单数据的受理用时预测趋势曲线。
9.根据权利要求1所述的基于即时消息技术的业扩流程管控***,其特征在于,还包括:
映射模块,用于根据业扩需求类型通过标签对用电用户进行标注,建立用电用户与标签之间的映射关系,将用电用户与标签之间的映射关系进行保存。
10.根据权利要求6所述的基于即时消息技术的业扩流程管控***,其特征在于,还包括:
工单获取模块,用于获取多个所述业扩工单数据;
分类模块,用于按照业扩需求类型对多个所述业扩工单数据中的业扩指标进行分类,得到业扩需求类型下的业扩指标数据集;
权重设置模块,用于设置各个业扩需求类型的权重系数;
加权模块,用于根据所述权重系数对业扩工单数据的业扩指标进行加权计算,得到加权结果作为业扩工单数据的评分结果。
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CN117688541A (zh) * | 2024-02-04 | 2024-03-12 | 国网冀北电力有限公司 | 一种电力行业业扩数据处理*** |
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