智慧燃气工单执行质量评估方法、物联网系统及存储介质

技术领域

本说明书涉及燃气运营领域，特别涉及一种智慧燃气工单执行质量评估方法、物联网系统及存储介质。

背景技术

随着燃气在生活中的应用越来越广泛，与燃气有关的诉求也越来越多。人们可以通过向燃气公司提交燃气工单来提出有关燃气方面的诉求。目前对燃气工单的执行质量的评估多依赖于客户的评价。由于客户的评价具有主观性，无法真实客观地评价燃气工单执行质量。

因此，希望提供一种智慧燃气工单执行质量评估方法、物联网系统及存储介质，以提供对燃气工单执行质量合理真实的评价。

发明内容

本说明书发明内容提供一种智慧燃气工单执行质量评估方法，所述方法由智慧燃气工单执行质量评估物联网系统执行，包括基于燃气工单运营数据对工单进行分类，确定工单类别，其中，工单类别包括工单类型、工单难度、人员需求情况、实际执行人员情况和物资需求情况中至少一种；基于视频记录仪采集工单执行数据，以及通过物资使用记录设备获取燃气平台监测数据；基于工单类别、工单执行数据、燃气平台监测数据中至少一种，确定评估参数，其中，评估参数包括预设加权满分、预设分项权重、预设分项满分、分项实际得分中至少一种；响应于工单执行数据和/或燃气平台监测数据满足预设条件，动态调整评估参数；以及基于评估参数，确定评估结果。

本说明书发明内容提供一种智慧燃气工单执行质量评估物联网系统，所述智慧燃气工单执行质量评估物联网系统包括依次交互的智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气管理平台、智慧燃气传感网络平台、智慧燃气对象平台；智慧燃气用户平台用于将燃气运营管理信息的查询指令经由智慧燃气服务平台下发至智慧燃气管理平台；智慧燃气管理平台用于，响应于智慧运营管理信息的查询指令，将获取燃气设备相关数据的指令经由智慧燃气传感网络平台下发至智慧燃气对象平台，接收智慧燃气对象平台上传的燃气设备相关数据；对燃气设备相关数据进行处理，得到燃气运营管理信息；经由智慧燃气服务平台将燃气运营管理信息上传至智慧燃气用户平台；其中，燃气设备相关数据至少包括工单执行数据，燃气运营管理信息包括评估结果，评估结果的确定过程包括：基于燃气工单运营数据对工单进行分类，确定工单类别，其中，工单类别包括工单类型、工单难度、人员需求情况、实际执行人员情况和物资需求情况中至少一种；基于视频记录仪采集工单执行数据，以及通过物资使用记录设备获取燃气平台监测数据；基于工单类别、工单执行数据、燃气平台监测数据，确定评估参数，其中，评估参数包括预设加权满分、预设分项权重、预设分项满分、分项实际得分中至少一种；响应于工单执行数据和/或燃气平台监测数据满足预设条件，动态调整评估参数；以及基于评估参数，确定评估结果。

本说明书发明内容提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行如上所述的智慧燃气工单执行质量评估方法。

本说明书实施例的有益效果至少包括：

(1)通过工单执行过程中的相关数据(例如工单执行数据、燃气平台监测数据等)确定或者更新评估参数，可以使得评估结果兼顾客户的评价和实际现场的执行情况确定，使得评估结果更加客观合理；

(2)通过将分项种类分为工单执行数据、用户评价，并基于此分别计算对应的分项实际得分，可以使得评估结果兼顾工单执行的实际情况和客户评价，使得评估结果更加公正合理；

(3)通过确定燃气平台监测数据、工单持续时间、工单完成时间各自对应的分项实际得分，可以从多个方面对工单执行情况进行评估，避免单一评估结果的不准确性，有效提高工单评价系统的可靠性和真实性。

附图说明

本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本说明书一些实施例所示的智慧燃气工单执行质量评估物联网系统的示例性结构示意图。

图2是根据本说明书一些实施例所示的智慧燃气工单执行质量评估方法的示例性流程图。

图3是根据本说明书一些实施例所示的确定评估参数的示例性流程图；

图4是根据本说明书一些实施例所示的第一分数模型处理过程的示例性示意图；

图5是根据本说明书一些实施例所示的操作损失评估模型处理过程的示例性示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是根据本说明书一些实施例所示的智慧燃气工单执行质量评估物联网系统的示例性结构示意图。

在一些实施例中，智慧燃气工单执行质量评估物联网系统100包括智慧燃气用户平台110、智慧燃气服务平台120、智慧燃气管理平台130、智慧燃气传感网络平台140和智慧燃气对象平台150。

智慧燃气用户平台是可以用于与用户进行交互的平台。在一些实施例中，智慧燃气用户平台可以被配置为终端设备。

在一些实施例中，智慧燃气用户平台110可以用于接收、传递信息和/或指令，以及将接收的信息反馈给用户。例如，智慧燃气用户平台110可以将用户输入的燃气运营管理信息查询指令发送至智慧燃气服务平台120，并获取智慧燃气服务平台120反馈的燃气运营管理信息。在一些实施例中，燃气运营管理信息可以包括燃气工单评估结果、燃气工单验收信息。

在一些实施例中，智慧燃气用户平台110可以包括燃气用户分平台111、政府用户分平台112和监管用户分平台113。

燃气用户分平台111用于为燃气用户提供燃气使用相关数据以及燃气问题解决方案等。在一些实施例中，燃气用户分平台111可以与智慧燃气服务平台120的智慧用气服务分平台121进行信息交互，以获取安全用气相关的服务提醒。

政府用户分平台112用于为政府用户提供燃气运营相关数据。在一些实施例中，政府用户分平台112可以与智慧燃气服务平台120的智慧运营服务分平台122进行信息交互，以获取燃气运营相关的数据。例如，政府用户分平台112可以向智慧运营服务分平台122下发燃气运营管理信息查询指令。又例如，政府用户分平台112可以获取智慧运营服务分平台122上传的燃气运营管理信息。

监管用户分平台113用于对整个智慧燃气工单执行质量评估物联网系统100的运行进行监管。在一些实施例中，监管用户分平台113可以与智慧燃气服务平台120的智慧监管服务分平台进行信息交互，获取安全监管需求的服务。

智慧燃气服务平台120可以是用于接收和传输数据和/或信息的平台。在一些实施例中，智慧燃气服务平台120可以向下与智慧燃气管理平台130进行交互，下发燃气运营管理信息查询指令至智慧燃气管理平台130。在一些实施例中，智慧燃气服务平台120可以向上与智慧燃气用户平台110进行交互，将燃气运营管理信息上传至智慧燃气用户平台110。

在一些实施例中，智慧燃气服务平台120可以包括智慧用气服务分平台121、智慧运营服务分平台122和智慧监管服务分平台123。智慧用气服务分平台121可以与燃气用户分平台111进行信息交互；智慧运营服务分平台122可以与政府用户分平台112进行信息交互；智慧监管服务分平台123可以与监管用户分平台113进行信息交互。

智慧燃气管理平台130可以指统筹、协调各功能平台之间的联系和协作，汇聚物联网全部的信息，为物联网运行体系提供感知管理和控制管理功能的平台。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以包括处理设备以及其它组件。在一些实施例中，智慧燃气管理平台130可以是由用户、人工智能、或由预设规则操控的远程平台。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台130可以包括智慧客服管理分平台131、智慧燃气数据中心132和智慧运行管理分平台133。

在一些实施例中，智慧客服管理分平台131可以用于营收管理、工商户管理、报装管理、客服管理、消息管理、客户分析管理。

在一些实施例中，智慧运行管理分平台133可以用于气量采购管理、气量储备管理、用气调度管理、购销差管理、网管工程管理、综合办公管理。在一些实施例中，智慧运行管理分平台133可以用于对燃气设备相关数据进行处理，得到燃气运营管理信息，并将其反馈至智慧燃气数据中心132。

在一些实施例中，智慧客服管理分平台131和智慧运行管理分平台133可以分别与智慧燃气数据中心132进行双向交互。例如，智慧客服管理分平台131和智慧运行管理分平台133可以分别从智慧燃气数据中心132获取并反馈数据。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台130可以通过智慧燃气数据中心132与智慧燃气服务平台120、智慧燃气传感网络平台140分别进行信息交互。例如，智慧燃气数据中心132接收智慧燃气服务平台120下发的燃气运营管理信息的查询指令，并且响应于该查询指令下发获取燃气设备相关数据的指令至智慧燃气传感网络平台140。又例如，智慧燃气数据中心132可以接收智慧燃气传感网络平台140上传的燃气设备相关数据，并发送至智慧运行管理分平台133中进行处理。又例如，智慧燃气数据中心132可以接收智慧运行管理分平台133的处理结果，并经由智慧燃气运营服务分平台122上传至政府用户分平台112。

智慧燃气传感网络平台140可以是对传感通信进行管理的功能平台。在一些实施例中，智慧燃气传感网络平台140可以被配置为通信网络和网关，实现网络管理、协议管理、指令管理和数据解析等功能。在一些实施例中，智慧燃气传感网络平台140可以与智慧燃气管理平台130和智慧燃气对象平台150进行信息交互。例如，智慧燃气传感网络平台140可以接收智慧燃气对象平台150上传的燃气设备相关数据，下发获取燃气设备相关数据的指令至智慧燃气对象平台150。

在一些实施例中，智慧燃气传感网络平台140可以包括燃气户内设备传感网络分平台141和燃气管网设备传感网络分平台142。燃气户内设备传感网络分平台141可以与燃气户内设备对象分平台151相对应，用于获取户内设备(例如，计量设备等)的相关数据。燃气管网设备传感网络分平台142可以与燃气管网设备对象分平台152相对应，用于获取管网设备(例如，燃气门站压缩机、调压设备、燃气流量计、阀控设备、温度计、气压计等)的相关数据(均属于燃气设备相关数据)。

智慧燃气对象平台150可以是感知信息生成和控制信息执行的功能平台。在一些实施例中，智慧燃气对象平台150可以被配置为包括至少一个燃气设备和至少一个其他设备。其中，燃气设备可以包括户内设备和管网设备。其他设备可以包括监控设备、温度传感器、压力传感器等。在一些实施例中，智慧燃气对象平台150可以向上与智慧燃气传感网络平台140进行交互，接收智慧燃气传感网络平台下发的获取燃气设备相关数据的指令，以及上传燃气设备相关数据至智慧燃气传感网络平台140。在一些实施例中，燃气设备相关数据可以包括燃气表的计量数据和环境监测数据(例如环境温度、大气压等监测数据)以及视频记录仪记录的工单执行数据。

在一些实施例中，智慧燃气对象平台150可以包括燃气户内设备对象分平台151和燃气管网设备对象分平台152。燃气管网设备对象分平台152可以包括管网设备，燃气户内设备对象分平台151可以包括户内设备。

本说明书一些实施例中，通过五种平台的物联网功能体系结构实施燃气平台工单执行质量评估方法，完成了信息流程的闭环，使物联网信息处理更加流畅高效，实现了评估方法的智能化和管理化。

需要注意的是，以上对于智慧燃气工单执行质量评估物联网系统100仅仅是为了说明的目的而提供，并不意图限制本说明书的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本说明书的描述，做出多种修改或变化。例如，智慧燃气工单执行质量评估物联网100还可以包括其它合适的一个或多个组件以实现类似或不同的功能。然而，变化和修改不会背离本说明书的范围。

图2是根据本说明书一些实施例所示的确定评估结果的示例性流程图。在一些实施例中，流程200由智慧燃气管理平台执行，流程200包括以下步骤：

步骤S210，基于燃气工单运营数据对工单进行分类，确定工单类别。

燃气工单可以指与燃气服务有关的工单。例如，燃气工单可以为进行燃气维修、报停、开通、安装等相关的工单。

燃气工单运营数据可以指与制定、执行燃气工单有关的数据。燃气工单运营数据可以包括工单的创建时间、分配时间、执行情况、工单类型等。其中，执行情况可以包括执行工单所需的人员情况、执行时长、执行工单所需的物资情况等。燃气工单运营数据在创建工单时可以同步记录在数据库中。

工单类别可以指与工单相关的分类情况。

在一些实施例中，工单类别可以包括工单类型、工单难度、人员需求情况、实际执行人员情况和物资需求情况中至少一种。

工单类型可以指工单中需要执行的燃气服务的类型。工单类型可以包括燃气入户安装、燃气故障、燃气年检等。

工单难度可以指当前工单完成的难易程度。工单难度可以通过数值或等级等方式表示，数值或等级越大，表示完成难度越高。

人员需求情况可以指完成当前工单需要的工作人员情况。人员需求情况可以包括计划完成当前工单的工作人员的数量、资质等。工作人员的资质可以指工作人员从业的级别，例如，初级、中级、高级等。

实际执行人员情况可以指实际被指派完成当前工单的工作人员情况。实际执行人员情况可以包括实际被指派完成当前工单的各个工作人员的资质、年纪、姓名等。

物资需求情况可以指完成当前工单需要的物资情况。例如，物资需求情况可以包括需要的物资类型、数量等。

工单类别可以通过多种方式确定。例如，可以对某一工单的燃气工单运营数据进行统计分析等处理，确定该工单的工单类型、工单难度、人员需求情况、实际执行人员情况和物资需求情况中至少一种。又例如，在记录某一工单的燃气工单运营数据时，可以标注其工单类型、工单难度、人员需求情况、实际执行人员情况和物资需求情况中至少一种，进而可以根据标注结果确定工单类别。

步骤S220，基于视频记录仪采集工单执行数据，以及通过物资使用记录设备获取燃气平台监测数据。

视频记录仪可以指对工单实际执行情况进行记录的设备。例如，视频记录仪可以是录像装置等。视频记录仪可以配置于智慧燃气对象平台中。

工单执行数据可以指与工单实际执行情况相关的数据。工单执行数据可以包括工单执行现场的视频、录音、照片等。

在一些实施例中，智慧燃气对象平台接收到获取燃气设备相关数据的指令时，可以通过智慧燃气传感网络平台将视频记录仪采集的工单执行数据上传至智慧燃气管理平台中进行处理。

物资使用记录设备可以指对工单实际执行过程中使用的物资情况进行记录的设备。其中，物资可以包括燃气等。物资使用记录设备可以配置于智慧燃气对象平台中。

燃气平台监测数据可以指在当前工单实际执行过程中燃气流量的变化数据。工单执行过程中燃气流量的监测数据可以反应出工单的执行质量。例如，工单执行过程中燃气用量比较大，可能是燃气管道没有密封好造成的燃气泄漏，说明执行质量不佳。

在一些实施例中，智慧燃气对象平台接收到获取燃气设备相关数据的指令时，可以通过智慧燃气传感网络平台将物资使用记录设备采集的燃气平台监测数据上传至智慧燃气管理平台中进行处理。

步骤S230，基于工单类别、工单执行数据、燃气平台监测数据中至少一种，确定评估参数。

评估参数可以指评估工单的执行质量的参数。

在一些实施例中，评估参数包括预设加权满分、预设分项权重、预设分项满分、分项实际得分中至少一种。

对工单进行评估时，可以从多个方面进行评估。例如，对于某一燃气入户工单进行评估时，可以从工单执行数据和/或用户评价对该燃气入户工单进行评估。从某一方面对工单进行评估的项目可以称为分项。在一些实施例中，可以从多个方面对工单进行评估，即分项种类包括多个。在一些实施例中，分项种类可以包括上述的工单执行数据、用户评价等。其中，用户评价可以是用户对工单执行情况的评分情况。关于分项种类、用户评价的更多内容可以参见图3及其相关描述。

预设分项权重可以为每一个分项的权重。不同分项的预设分项权重可以不同。预设分项权重可以通过多种方式确定。例如，可以根据预设的权重规则确定。预设的权重规则可以包括工单类别、工单执行数据、燃气平台监测数据和预设分项权重之间的对应关系。权重规则可以人工预设得到。

预设分项满分可以为预设的某一分项的满分值。不同分项的预设分项满分可以不同。预设分项满分可以通过多种方式确定。例如，预设分项满分可以根据预设的分项满分规则确定。预设的分项满分规则可以包括工单类别、工单执行数据、燃气平台监测数据和预设分项满分的对应关系。分项满分规则可以人工预设得到。关于确定预设分项满分、预设分项权重的更多内容可以参见图3及其相关描述。

预设加权满分可以指基于各个分项种类的预设分项满分及其对应的预设分项权重进行加权求和的结果。关于预设加权满分的更多内容可以参见图3及其相关描述。

分项实际得分可以为在工单实际执行时每一个分项的实际得分。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以基于每个分项种类预设对应的实际得分规则；基于某一分项种类对应的实际得分规则对工单类别、工单执行数据、燃气平台监测数据进行处理，确定该分项种类的分项实际得分。实际得分规则可以包括工单类别、工单执行数据、燃气平台监测数据和某一分项种类的分项实际得分之间的对应关系。实际得分规则可以人工预设得到。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以基于工单类别，确定至少一个分项种类及其对应的预设分项满分和预设分项权重；基于至少一个分项种类对应的预设分项满分和预设分项权重，确定预设加权满分；基于工单执行数据、用户评价分别确定工单执行数据对应的分项实际得分和用户评价对应的分项实际得分。关于确定评估参数的相关内容可以参见图4及其相关描述。

步骤S240，响应于工单执行数据和/或燃气平台监测数据满足预设条件，动态调整评估参数。

预设条件可以指用来确定在工单实际执行过程中是否出现重大操作失误的条件。

重大操作失误是指带来巨大损失的失误操作。在一些实施例中，重大操作失误可以是经济损失超出经济损失阈值的失误操作和/或时间损失超出时间损失阈值的失误操作。其中，经济损失阈值、时间损失阈值可以由人为或系统根据先验知识确定。

在一些实施例中，预设条件可以是工单执行数据和/或燃气平台监测数据与对应的标准数据之间的差异大于差异阈值。其中，标准数据可以包括工单执行数据对应的标准数据、燃气平台监测数据对应的标准数据等。

在一些实施例中，当工单执行数据、燃气平台监测数据满足预设条件时，智慧燃气管理平台可以调节预设分项权重。例如，当工单执行数据和/或燃气平台监测数据执行满足预设条件时，即可以减少用户评价对应的预设分项权重，保证最终评估结果的公平性。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以基于工单执行数据中各子流程执行数据动态调整工单执行数据对应的预设分项满分。

子流程可以指工单执行过程中的某一步骤。以燃气开户工单为例，其子流程可以包括开入户洞口、接入入户管道、安装软管或波纹管、阀门、安装电表等。

子流程执行数据可以指工单执行数据中与子流程对应的部分数据。子流程执行数据可以为子流程对应的视频、录音、照片等。

在一些实施例中，当出现影响工单执行效果的重大操作失误时，可以降低工单执行数据的预设分项满分，即降低该分项能够得到的最高分。当发生重大失误时，通过降低发生重大操作失误对应的分项的预设分项满分，可以使得该分项对应的最高分降低，即使后续步骤优质完成，也不能消除重大失误对执行质量的影响，保证评价的公正。

在本说明书一些实施例中，通过工单执行数据中各子流程执行数据调整预设分项满分，增加了重大失误的监督力度，减少发生重大失误的可能性，提高了服务质量。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以基于各子流程执行数据确定工单执行数据对应的操作损失值；基于操作损失值调整工单执行数据对应的预设分项满分。

操作损失值可以是执行人员执行工单的过程中由于出现操作失误所造成的损失的量化值。操作损失值可以用数值表示，数值越大，表示执行工单的过程中由于出现的操作失误所造成的损失越大。

每个子流程中都可能出现失误，从而影响用户对该工单的评价。相应的，每个子流程对应一个子操作损失值。

操作损失值可以为多个子操作损失值的加权结果。每个子操作损失值的权重可以人工设定。

操作损失值可以通过多种方式确定。例如，可以用出现重大操作失误所造成的经济损失的数值作为操作损失值，也可以将出现重大操作失误所浪费的时间作为操作损失值。

在一些实施例中，操作损失值可以基于操作损失评估模型确定。关于基于操作损失评估模型确定操作损失值的详细内容可以参见图5及其相关描述。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以通过多种方式基于操作损失值，调整工单执行数据对应的预设分项满分。例如，智慧燃气管理平台可以根据操作损失值的大小，按照一定的调整比例降低工单执行数据对应的预设分项满分。操作损失值较大时对应的调整比例越大。其中，操作损失值大小与调整比例的对应关系可以由人为或系统预设。

在本说明书一些实施例中，通过操作损失值来调整工单执行数据的预设分项满分，可以在操作出现重大失误时降低预设分项满分，客观表征操作失误对工单执行质量带来的重大负面影响。

步骤S250，基于评估参数，确定评估结果。

评估结果可以指对当前工单完成质量进行评估得到的结果。

评估结果可以通过每一个分项的分项实际得分和预设分项权重确定。示例性地，评估结果可以通过公式(1)确定：

其中，ε为评估结果，θ

本说明书的一些实施例，通过工单执行过程中的相关数据(例如工单执行数据、燃气平台监测数据等)确定或者更新评估参数，可以使得评估结果兼顾客户的评价和实际现场的执行情况确定，使得评估结果更加客观合理。

图3是根据本说明书一些实施例所示的确定评估参数的示例性流程图。在一些实施例中，流程300由智慧燃气管理平台执行，流程300包括以下步骤：

步骤S310，基于工单类别，确定至少一个分项种类及其对应的预设分项满分和预设分项权重。

分项种类可以指用于评估工单的评估项目的类别。

在一些实施例中，至少一个分项种类包括工单执行数据、用户评价中至少一种。关于工单执行数据的更多内容可以参见图2及其相关描述。

用户评价可以指用户对当前工单的评价。用户评价可以通过数值或者字母表示，例如，用户评价可以为A级，对应90分-100分等。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以基于工单类别，通过预设对照表确定至少一个分项种类及其对应的预设分项满分和预设分项权重。在一些实施例中，预设对照表中包括多个不同的参考工单类别与参考分项种类的对应关系，以及参考分项种类与参考分项权重、参考分项满分的对应关系。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以根据先验知识或历史数据(例如，对历史工单类别进行评估的历史评估数据)构建预设对照表。在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以基于工单类别在预设对照表中检索，确定与工单类别匹配的参考工单类别，进一步确定与该参考工单类别对应的一个或多个参考分项种类，并将一个或多个参考分项种类对应的参考分项权重和参考分项满分确定为最终的至少一个分项种类及其对应的预设分项满分和预设分项权重。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以基于工单类别、分项种类的数据量，确定预设分项权重。

分项种类的数据量可以指与各个分项有关的数据量。分项种类数据量可以包括与工单执行数据有关的数据量、与用户评价有关的数据量等。在一些实施例中，分项种类的数据量可以是从历史记录得到的。

数据量可以根据数据的存储量、数据种类数量等方式确定。例如，工单执行数据中的子流程数量越多，其所占据的存储量越大，相应的，工单执行数据对应的数据量越大。又例如，燃气平台监测数据监测的数据种类越多，其所占据的存储量越大，相应的，燃气平台监测数据对应的数据量越大。

在一些实施例中，预设分项权重可以正相关于工单类别、分项种类的数据量。例如，某一工单的工单类别为工单难度较高时，针对该工单的工单执行数据的数据量越大，对评价工单的处理质量的重要性越高，对应的预设分项权重越大。

在本说明书的一些实施例中，基于工单类别、工单历史执行情况中各分项种类的数据量确定预设分项权重，可以使得评估结果更加合理。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以通过预设算法，对初始权重进行迭代更新，确定预设分项权重。其中，初始权重可以是基于前文所述的方法确定的预设分项权重。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以通过预设算法对初始权重进行迭代更新，确定更新后的预设分项权重。示例性的预设算法可以包括以下步骤：

S1、基于多个样本工单执行数据，得到与多个样本工单执行数据对应的参考评估结果；以及基于样本工单中各个分项种类对应的初始权重和分项实际得分确定初始评估结果。其中，各个分项种类对应的初始权重和分项实际得分可以通过其他实施例确定，具体可以参见步骤330及图4相关描述。

参考评估结果可以指人为对工单执行数据进行评价的结果。参考评估结果可以通过人工观看样本工单执行数据对应的视频数据，并人工进行打分得到。例如，可以由人工根据视频数据中样本工单执行的时间成本和耗材成本、以及执行效果等进行打分。

初始评估结果可以是样本工单中各个分项种类对应的初始权重和分项实际得分的加权结果。

S2、基于参考评估结果和初始评估结果，得到损失值。

在一些实施例中，初始评估结果可以是基于工单执行数据和用户评价对应分项实际得分及其对应的初始权重进行加权求和的结果。

损失值可以指初始评估结果和参考评估结果的差值。

S3、统计损失值与预设分项权重的映射关系，通过拟合匹配得到损失值关于预设分项权重的损失函数L(ω

S4、基于学习率更新预设分项权重。

示例性地，更新后的预设分项权重可以通过公式(2)确定：

其中，

在一些实施例中，学习率可以相关于工单执行数据的动作繁简度。当工单执行数据的动作繁简度较高时，学习率可以设置的较小；反之较高。动作繁简度可以指工单执行过程对应的工单执行数据中所包含的动作的复杂程度。关于动作繁简度可以参见图4中子流程动作繁简度的相关描述。

通过设置学习率相关于工单执行数据的动作繁简度，可以充分考虑工单执行过程中的复杂程度对执行质量的影响。例如，当工单执行数据的动作繁简度较高时设置较小的学习率，可以该分项的权重在迭代时尽可能的精准。

S5、重复上述步骤S1-S4，根据更新后的预设分项权重对损失值进行更新，直到损失值满足预设条件时停止迭代，并输出最终的预设分项权重。其中，预设条件可以指损失值收敛，损失值小于预设阈值等。通过迭代，可以使得损失值不断减小，即初始评估结果更接近参考评估结果。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以将满足迭代结束时输出的预设分项权重作为最终的预设分项权重。

本说明书一些实施例中，通过迭代更新确定预设分项权重，可以得到最客观合理的预设分项权重，进而使得最终得到的评估结果更加客观。

步骤S320，基于至少一个分项种类对应的预设分项满分和预设分项权重，确定预设加权满分。

预设加权满分可以通过至少一个分项种类的预设分项满分和预设分项权重确定。当分项种类包括工单执行数据和用户评价时，预设加权满分为工单执行数据对应的预设分项满分与用户评价对应的预设分项满分的加权结果。

示例性地，预设加权满分可以通过公式(3)确定：

其中，δ为预设加权满分，β

当分项种类包括工单执行数据和用户评价时，预设加权满分为工单执行数据对应的预设分项满分和用户评价对应的预设分项满分的加权结果。关于预设加权满分、预设分项权重的更多内容可以参见图2及其相关描述。

步骤S330，基于工单执行数据、用户评价分别确定工单执行数据对应的分项实际得分和用户评价对应的分项实际得分。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以基于工单执行数据确定工单执行数据对应的分项实际得分。例如，可以由人为对视频记录仪采集的工单执行数据进行标注，确定工单执行数据对应的分项实际得分。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以基于用户评价确定用户评价对应的分项实际得分。例如，可以将用户评价转换为分数得到用户评价对应的分项实际得分。用户评价与分数的转换关系可以预设得到。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以基于第一分数模型对工单执行数据进行处理，确定工单执行数据对应的分项实际得分。关于基于第一分数模型确定工单执行数据对应的分项实际得分的详细内容可以参见图4及其相关描述。

本说明书一些实施例中，通过将分项种类分为工单执行数据、用户评价，并基于此分别计算对应的分项实际得分，可以使得评估结果兼顾工单执行的实际情况和客户评价，使得评估结果更加公正合理。

在一些实施例中，至少一个分项种类还可以包括燃气平台监测数据、工单持续时长、工单完成时间中的至少一种。

相应的，在基于评估参数确定评估结果时，智慧燃气管理平台可以通过工单执行数据、用户评价、燃气平台监测数据、工单持续时长和工单完成时间中至少一种对应的分项实际得分和预设分项权重确定评估结果。例如，将工单执行数据、用户评价、燃气平台监测数据、工单持续时长和工单完成时间中至少一种对应的分项实际得分和预设分项权重进行加权处理，确定评估结果。关于确定评估结果的更多内容可以参见图2及其相关描述。

在一些实施例中，燃气平台监测数据对应的分项实际得分可以通过预设关系获取。预设关系可以指燃气平台监测数据和标准检测数据之间的差值与分项实际得分的之间的对应关系。相应的，在确定燃气平台监测数据与标准检测数据之间的差值后，根据该预设关系可以确定燃气平台监测数据对应的分项实际得分。其中，预设关系可以人工设定。关于燃气平台监测数据的相关内容可以参见图2的相关描述。

在一些实施例中，燃气平台监测数据对应的分项实际得分可以基于第二分数模型确定。第二分数模型的输入可以包括燃气平台监测数据和燃气工单类别，输出可以包括燃气平台监测数据对应的分项实际得分。第二分数模型可以是机器学习模型，例如，第二分数模型可以是深度神经网络模型。

在一些实施例中，第二分数模型可以通过训练得到。例如，向初始第二分数模型输入第二训练样本，并基于第二标签和初始第二分数模型的输出结果建立损失函数，对初始第二分数模型的参数进行更新，当初始第二分数模型的损失函数满足预设条件时模型训练完成，其中，预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到阈值等。

在一些实施例中，第二训练样本可以包括历史燃气平台监测数据、历史工单类别，第二训练样本可以基于历史数据获取。第二标签可以是历史燃气平台监测数据对应的历史分项实际得分。第二标签可以人工标注。

工单持续时长可以指当前工单从开始到完成实际花费的时间。工单持续时长可以为每个子流程的持续时长的总和。

在一些实施例中，工单持续时长对应的分项实际得分可以基于预设的第一得分规则确定。示例性的第一得分规则包括：对燃气工单的每个子流程设置对应的标准持续时长；基于各个子流程的标准持续时长和子流程的持续时长的差值确定对应的子流程对应的得分；将多个子流程对应的得分加和得到工单持续时长对应的分项实际得分。其中，标准持续时长可以预设得到。标准持续时长和持续时长的差值与得分之间的对应关系可以预设得到。

工单完成时间可以指当前工单实际完成时对应的时刻。

在一些实施例中，工单完成时间对应的分项实际得分可以基于预设的第二得分规则确定。示例性的第二得分规则包括：设置每个工单对应的要求完成时间；基于工单完成时间和要求完成时间的关系确定工单完成时间对应的分项实际得分。当工单完成时间在要求完成时间之前，分项实际得分可以为预设分项满分。当工单完成时间在要求完成时间之后，可以基于工单完成时间确定扣分标准，进而基于扣分标准和预设分项满分确定工单完成时间对应的分项实际得分。

要求完成时间可以指对每个工单设置的要求完成的时刻。要求完成时间可以基于工单开始时刻和工单的标准持续时长确定，标准持续时长可以人工设置。

预设的扣分标准可以包括滞后的时间段长短和扣除分数的对应关系。例如，预设的扣分标准可以是滞后的时间段长度越长，对应的扣除的分数越多。其中，滞后的时间段长度可以通过工单完成时间减去要求完成时间的差值确定。

本说明书的一些实施例中，通过确定燃气平台监测数据、工单持续时间、工单完成时间各自对应的分项实际得分，可以从多个方面对工单执行情况进行评估，避免单一评估结果的不准确性，有效提高工单评价系统的可靠性和真实性。

图4是根据本说明书一些实施例所示的第一分数模型处理过程的示例性示意图。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以基于第一分数模型420对工单执行数据411进行处理，确定工单执行数据对应的分项实际得分440。

第一分数模型420可以是机器学习模型。在一些实施例中，第一分数模型420可以包括循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)模型、深度神经网络(Deep NeuralNetwork，DNN)模型、卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)模型等各种可行的模型中的任意一种或组合。

在一些实施例中，第一分数模型420的输入包括工单执行数据411、工单类别412、第一标准数据413、预设分项满分414，输出包括工单执行数据对应的分项实际得分440。关于第一标准数据的更多内容参见下文相关部分。

在一些实施例中，第一分数模型420包括子流程划分层421和分数确定层422，子流程划分层421的输出作为分数确定层422的部分输入，分数确定层422的输出为第一分数模型420最终的输出。

子流程划分层421可以为机器学习模型，例如，CNN模型、DNN模型等。在一些实施例中，子流程划分层421的输入包括工单执行数据411、工单类别412，输出包括多个子流程的子流程执行数据及其子流程类型430。例如，多个子流程执行数据及其子流程类型430包括子流程1的子流程执行数据及其子流程类型430-1、子流程2的子流程执行数据及其子流程类型430-2、……、子流程N的子流程执行数据及其子流程类型430-N。

子流程类型是指某一子流程执行数据所对应的流程类型。例如，流程类型可以是开入户洞口、接入入户管道、安装软管或波纹管、阀门、安装电表等。

关于子流程执行数据、工单执行数据、工单类别的更多内容，可以参见图2、图3及其相关描述。

分数确定层422可以为机器学习模型，例如，CNN模型、DNN模型等。在一些实施例中，分数确定层422的输入包括多个子流程的子流程执行数据及其子流程类型430、子流程类型对应的第一标准数据413和预设分项满分414。其中。预设分项满分414是指工单执行数据对应的预设分项满分。关于预设分项满分的更多内容可以参见图2及其相关描述。

第一标准数据是用于判断工单执行过程中是否按照预设要求完成工单任务的标准数据。其中，预设要求可以由人为设定。每个子流程可以对应一个第一标准数据。例如，检查流程对应的第一标准数据可以是判断检查流程是否按照预设要求完成操作的标准数据。

在一些实例中，第一标准数据可以根据历史数据确定。例如，可以将历史数据中按照预设要求完成某一子流程的子流程执行数据或经验丰富的执行人员对应的子流程执行数据确定为该子流程的第一标准数据。

在一些实施例中，输入分数确定层422的第一标准数据可以是向量形式的。向量中多个元素分别表示不同子流程对应的第一标准数据。向量形式的第一标准数据可以通过嵌入层得到。嵌入层的处理过程实质是提取深度信息的过程。在一些实施例中，嵌入层可以通过与子流程划分层、分数确定层联合训练得到。例如，训练时可以将第一标准数据先输入嵌入层，将嵌入层输出的向量形式的第一标准数据输入初始分数确定层中。后续联合训练的过程可以参考后文相关说明进行。

在一些实施例中，分数确定层422的输入还包括操作损失值415。关于操作损失值的更多内容，可以参见图5及其相关描述。

在一些实施例中，分数确定层422可以包括多个分数确定子层，例如，分数确定层422可以包括分数确定子层422-1、分数确定子层422-2、……、分数确定子层422-N。

在一些实施例中，不同分数确定子层用于对不同的子流程执行数据及其子流程类型进行处理。例如，分数确定子层422-1可以用于处理子流程1的子流程执行数据及其子流程类型430-1、分数确定子层422-2可以用于处理子流程2的子流程执行数据及其子流程类型430-2、……、分数确定子层422-N可以用于处理子流程N的子流程执行数据及其子流程类型430-N。

在一些实施例中，不同分数确定子层用于对不同子流程的第一标准数据进行处理。相应的，可以将不同子流程的第一标准数据输入该子流程对应的分数确定子层。

在一些实施例中，第一分数模型420的子流程划分层421和分数确定层422的参数可以通过联合训练获得。

在一些实施例中，第一分数模型的样本数据可以包括多个带有第一标签的第一训练样本。第一训练样本可以包括样本工单执行数据、样本工单类别、样本第一标准数据、样本预设分项满分。其中，样本预设分项满分为样本工单执行数据对应的预设分项满分。样本第一标准数据可以包括样本工单执行数据中多个子流程各自对应的第一标准数据。第一标签可以是样本工单执行数据对应的分项实际得分。

示例性的联合训练过程可以包括：将样本工单执行数据、样本工单类别输入初始子流程划分层，得到初始子流程划分层输出的子流程执行数据及其子流程类型；将初始子流程划分层输出的子流程执行数据及其子流程类型，与样本第一标准数据、样本预设分项满分一起输入初始分数确定层，得到初始分数确定层输出的样本工单执行数据对应的分项实际得分；基于第一标签和初始分数确定层的输出构建损失函数；基于损失函数通过梯度下降或其他方法迭代同步更新初始子流程划分层和初始分数确定层的参数。当损失函数满足训练结束的预设条件时模型训练完成，得到训练好的子流程划分层421和分数确定层422。其中，训练结束的预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到迭代次数阈值等。

在一些实施例中，第一训练样本可以基于历史燃气运营数据确定。例如，将历史燃气运营数据中的历史工单执行数据、历史工单类别、历史第一标准数据、历史预设分项满分作为第一训练样本。

在一些实施例中，分数确定层的训练标签(即第一标签)的确定方式包括：基于样本工单执行数据的各样本子流程执行数据与第一标准数据之间的差异对每一个子流程执行数据进行打分；基于每一个样本子流程执行数据的分数和校正系数确定样本工单执行数据对应的分项实际得分。该分项实际得分即为分数确定层的训练标签。

在一些实施例中，对每一个子流程执行数据进行打分可以基于预设的打分规则确定。示例性的打分规则包括：基于子流程执行数据与子流程标准执行数据进行比较，相差越多，对应的子流程执行数据分数越低。其中，打分规则可以人工设置。

校正系数可以指用于修正偏差的系数。

在一些实施例中，不同的样本子流程执行数据对应的校正系数不同。在一些实施例中，校正系数可以由人工设置。

在一些实施例中，校正系数可以基于样本子流程的子流程动作繁简度确定。

子流程动作繁简度可以指子流程所包含的动作的复杂程度。例如，子流程所包含的动作越多，则子流程动作越复杂。子流程动作繁简度可以用数值表示，数值越大，对应的子流程动作繁简度越复杂。

在一些实施例中，子流程动作繁简度可以通过对应样本子流程的视频码流量确定。

视频码流量可以指视频图像经过编码压缩后在单位时间内的数据流量。子流程的视频码流量可以通过网络传输的相关工作数据确定。

通过码流量可以快速确定子流程动作繁简度。子流程的视频码流量越大，说明对原图像的压缩较少，视频码流量所包含的信息量也越多，则对应的子流程动作越复杂，即子流程的动作繁简度越大。

在一些实施例中，校正系数可以与子流程动作繁简度正相关。子流程动作繁简度越大，对应的子流程的动作越复杂，该子流程对整个工单的完成越重要，则对应的校正系数越大。

在一些实施例中，可以基于每一个样本子流程执行数据的分数与对应校正系数的乘积，确定某一样本工单执行数据对应的分项实际得分。

本说明书一些实施例中，通过与第一标准数据的差异来打分确定标签，使得训练标签更加客观。通过子流程动作繁简度确定校正系数，进一步对工单执行数据的分项实际得分进行矫正，让更为复杂、难度更高的流程的分数更高，可以使该分项实际得分更加客观合理。同时，通过第一分数模型确定工单执行数据的分项实际得分，可以提高确定分项实际得分的效率和准确率。

图5是根据本说明书一些实施例所示的操作损失评估模型处理过程的示例性示意图。

在一些实施例中，智慧燃气管理平台可以基于操作损失评估模型520对工单执行数据和工单类别进行处理，确定工单执行数据对应操作损失值。

操作损失评估模型为机器学习模型。在一些实施例中，操作损失评估模型可以包括RNN模型、DNN模型、CNN模型等各种可行的模型中的任意一种或组合。

在一些实施例中，操作损失评估模型520的输入可以包括工单执行数据511、工单类别512，输出为工单执行数据对应的操作损失值540。在一些实施例中，操作损失评估模型520的输入还可以包括第二标准数据513。

第二标准数据是用于判断工单执行过程中是否出现重大操作失误的标准数据。每个子流程可以对应一个第二标准数据。例如，检查流程对应的第二标准数据可以是判断检查流程是否出现重大操作失误的标准数据。

在一些实例中，第二标准数据可以根据历史数据确定。例如，统计某一子流程在历史执行过程中出现各种失误时对应的历史操作损失值，将历史操作损失值满足预设条件的历史子流程执行数据确定为该子流程的第二标准数据。其中，预设条件可以是历史操作损失值等于多个历史操作损失值中选择的适当值，例如，中间值或平均值等。

关于操作损失值、工单执行数据、工单类别的更多内容可以参见图2及其相关描述。

在一些实施例中，操作损失评估模型520可以包括子流程划分层521和操作损失值评估层522。子流程划分层521的输出作为操作损失值评估层522的部分输入，操作损失值评估层522的输出为操作损失评估模型520最终的输出。

子流程划分层521可以为机器学习模型，例如，CNN模型、DNN模型等。在一些实施例中，子流程划分层521的输入包括工单执行数据511和工单类别512，输出包括多个子流程执行数据及其子流程类型530。关于子流程划分层、子流程执行数据及其子流程类型的更多内容，可以参见图4及其相关描述。

操作损失值评估层522可以为机器学习模型，例如，CNN模型、DNN模型等。在一些实施例中，操作损失值评估层522的输入可以包括多个子流程执行数据及其对应的子流程类型530、第二标准数据513，输出包括工单执行数据对应的操作损失值540。

在一些实施例中，输入操作损失值确定层522的第二标准数据可以是向量形式的。向量中多个元素分别表示不同子流程对应的第二标准数据。向量形式的第二标准数据可以通过嵌入层得到。关于嵌入层的更多内容可以参见图4及其相关描述。

在一些实施例中，操作损失评估模型520的子流程划分层521和操作损失值评估层522的参数可以通过联合训练获得。

在一些实施例中，操作损失评估模型520的样本数据可以包括多个带有第三标签的第三训练样本。第三训练样本可以包括样本工单执行数据、样本工单类别、样本第二标准数据，第三标签可以是样本工单执行数据对应的实际操作损失值。

在一些实施例中，第三训练样本和第三标签可以基于出现重大操作失误的历史数据确定。例如，将出现重大操作失误的历史数据中的历史工单执行数据、历史工单类别、历史第二标准数据作为第三训练样本，将历史工单执行数据对应的历史操作损失值作为第三标签。在一些实施例中，历史操作损失值可以通过人工统计历史工单执行过程中产生的实际损失得到。例如，可以统计历史工单执行过程中由于材料浪费造成的经济损失、时间浪费造成的时间损失，并对经济损失、时间损失进行量化作为历史操作损失值。

在一些实施例中，示例性的联合训练过程可以包括：将样本工单执行数据、样本工单类别输入初始子流程划分层，得到初始子流程划分层输出的子流程执行数据及其子流程类型；将初始子流程划分层输出的多个子流程执行数据及其子流程类型，与样本第二标准数据一起输入初始操作损失值确定层，得到初始操作损失值确定层输出的样本工单执行数据对应的操作损失值；基于第三标签和初始操作损失值确定层的输出构建损失函数，基于损失函数通过梯度下降或其他方法迭代同步更新初始子流程划分层和初始操作损失值确定层。当损失函数满足训练结束的预设条件时模型训练完成，得到训练好的子流程划分层521和操作损失值评估层522。其中，训练结束的预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到迭代次数阈值等。

本说明书的一些实施例中，基于训练好的操作损失评估模型确定工单执行数据对应的操作损失值，可以基于大量的、广泛的特征确定工单执行数据对应的操作损失值，减小人工误差以获得更为精确的操作损失值，有助于后续基于操作损失值对工单执行数据的预设分项满分进行调整，避免重大操作失误对工单执行质量造成的营销。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。