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    以客觀影響因素為依據(jù)的電力企業(yè)專項對標聚類分組研究

    2017-05-27 06:35趙賽鋒高成友陳洪佳
    中國集體經(jīng)濟 2017年13期
    關鍵詞:聚類電力分組

    趙賽鋒+高成友+陳洪佳

    摘要:專項對標是企業(yè)提高管理水平的重要工具,合理匹配學習單位與標桿單位是專項對標取得良好成效的關鍵。國網(wǎng)浙江省電力公司探索性開展專項對標工作機制研究,運用專家訪談、文獻研究、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等研究方法,以客觀影響因素為分組依據(jù)、應用聚類分析工具,對基層供電單位進行分組,助力電力公司專項對標工作開展,促進公司“兩個一流”目標的實現(xiàn)。

    關鍵詞:電力:專項對標:客觀因素:聚類:分組

    一、前言

    國家電網(wǎng)公司(以下簡稱“國網(wǎng)公司”)自2005年起引進對標管理理念,在公司內(nèi)部開展同業(yè)對標工作,充分發(fā)揮了對標管理的抓手作用、導向作用、激勵作用與載體作用。國網(wǎng)浙江省電力公司拓展對標管理內(nèi)涵,聚焦于基層單位的薄弱業(yè)務,以理論與實踐研究為基礎,建立了專項對標工作機制,組織相對落后的基層單位向先進的單位進行學習。在此過程中,由于各基層供電單位在體量、客觀條件等方面不盡相同,只有選擇具有高度可比性的標桿單位,確保相互之間的可借鑒性,才能確保專項對標的開展效果。

    本文以客觀影響因素作為分組依據(jù),采用聚類分析的方法,將具有相近、相似內(nèi)外部環(huán)境的基層電力公司劃分到同一個群組,學習單位在所處群組內(nèi)選擇表現(xiàn)優(yōu)異的單位作為標桿單位,開展專項對標,為電力公司專項對標需求的匹配提供了有效的參考依據(jù)。

    二、專項對標分組模型構(gòu)建

    專項對標分組解決的是學習單位與標桿單位可比性問題,即要求參與雙方相關業(yè)務的開展環(huán)境相似、相近,因此,分組的主要依據(jù)為各基層供電單位在某一學習方向上影響較大的客觀影響因素。在確定主要分組依據(jù)的基礎上,在具體操作中引入聚類分析方法,建立專項對標分組模型如圖1。

    (一)構(gòu)建客觀影響因素庫

    參考國網(wǎng)公司“三集五大”管理體系及基層供電單位各部門及崗位職能說明書,梳理各專業(yè)部門的核心業(yè)務,對基層供電單位各專業(yè)業(yè)務的影響因素進行分析,提煉、匯總形成各專業(yè)客觀影響因素庫。

    其中,客觀影響因素主要分為兩類,一是專業(yè)業(yè)務開展所面臨的外部客觀條件,如區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、自然地理條件等;二是各基層供電單位內(nèi)部短期內(nèi)相對穩(wěn)定、不容易發(fā)生較大變化且對專業(yè)業(yè)務能夠產(chǎn)生較大影響的因素,如資產(chǎn)規(guī)模、線路長度、電網(wǎng)結(jié)構(gòu)、整體裝備水平等。

    (二)對標指標關聯(lián)

    組織各專業(yè)部門對各基層供電單位對標指標進行分析,根據(jù)對標指標定義及計算公式,對指標進行層層分解,明確指標對應的相關業(yè)務,將其與本專業(yè)的客觀影響因素庫進行對照分析,明確公司內(nèi)部對標指標體系中的各個對標指標對應的客觀影響因素,選擇影響程度較大的進行匹配與關聯(lián)。

    在具體操作過程中,要考慮到各客觀影響因素對指標影響是直接還是間接影響,影響程度的等級,選擇直接影響并且影響程度較高的因素與之匹配。

    (三)對標指標分組指標及權重確定

    根據(jù)對標指標關聯(lián)結(jié)果,從指標數(shù)據(jù)的全面性、客觀性、可獲取性等多個角度考慮,設定個對標指標的對應分組指標,邀請電力行業(yè)相關專業(yè)專家并運用層次分析法,對各分組指標的重要性進行量化分析,科學設置分組指標權重。

    (四)收集數(shù)據(jù),聚類分組

    組織各專業(yè)部門及各基層供電單位收集客觀影響因素對應分組指標的基礎數(shù)據(jù),通過匯總對標指標數(shù)據(jù)并運用聚類方法,對各個對標指標進行分組。

    1.基礎數(shù)據(jù)收集

    公司企協(xié)分會組織各專業(yè)部門和各基層供電單位從企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫、地區(qū)年鑒、行業(yè)年鑒等渠道收集客觀影響因素對應指標的相關數(shù)據(jù)。

    2.聚類分組

    基于基礎數(shù)據(jù)的收集,公司企協(xié)分會計算分組指標數(shù)值,考慮基層供電單位數(shù)量因素,運用聚類方法對各對標指標進行分組。

    三、專項對標聚類分組實例研究

    以基建專業(yè)為例,應用專項對標分組模型進行實例研究,具體過程如下。

    (一)專業(yè)客觀影響因素庫建立

    對基建專業(yè)進行分析,梳理、提煉客觀影響因素。構(gòu)建基建專業(yè)客觀影響因素庫見表1。

    (二)對標指標關聯(lián)

    將基建專業(yè)對標指標進行分析,對照基建專業(yè)客觀影響因素庫,完成對標指標關聯(lián),具體關聯(lián)結(jié)果詳見表2。

    (三)對標指標分組指標及權重確認

    組織電力企業(yè)基建專業(yè)專家,根據(jù)各指標對應的客觀影響因素,構(gòu)建對應的分檔指標,并運用層次分析法,對基建專業(yè)對標指標的重要性進行分析,確認指標權重見表3。

    (四)收集數(shù)據(jù),聚類分組

    組織省公司發(fā)展策劃部及各基層供電單位從統(tǒng)計年鑒、公司內(nèi)部報表、電力協(xié)會等多渠道收集分組指標相關數(shù)據(jù),并計算分組指標數(shù)值見表4。

    對分組數(shù)據(jù)區(qū)別正向數(shù)據(jù)和逆向數(shù)據(jù)進行標準化處理,對處理后的數(shù)據(jù)進行聚類統(tǒng)計分析,由于浙江省電力公司地市公司數(shù)量為11個,因此按照三個類別劃分組群。運用平方歐式距離計算各單位的近似矩陣表,用“word聯(lián)接”聚類法生成的樹狀聚類圖如下。以對標指標“建設任務完成情況指標”為例示意如圖2。

    匯總各對標指標的聚類分組結(jié)果,得到基建專業(yè)的專項對標分組結(jié)果見表5,

    四、分組效果

    2015年浙江省電力公司開展了8個專項對標課題,其中5個按照分組結(jié)果進行匹配,根據(jù)項目效果評估,此5個課題項目效果明顯高于未按照分組結(jié)果匹配的課題(分組匹配平均得分92分,自由匹配平均得分84,7分),具體對比結(jié)果見表6。

    五、結(jié)語

    本文對電力企業(yè)專項對標分組進行了研究,建立了以專業(yè)客觀影響因素為依據(jù)、采用聚類分析方法的分組模型,并在國網(wǎng)浙江省電力公司內(nèi)部進行了實踐,實踐結(jié)果表明,運用該模型可將客觀條件相似的單位合理的分為不同群組,提高了專項對標學習單位與標桿單位的可比性,提升了專項對標的學習效果。

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