[发明专利]基于健康模型的电信工程项目信息可视化方法及装置

权利要求书

1.一种基于健康模型的电信工程项目信息可视化方法，其特征在于，包括：

业务理解步骤，读取用户输入的工程项目描述信息，按照数据库中存储的预定义的分类规则将工程项目描述信息进行分类，从分类后的信息中抽取出能够体现类别主要特征的特征变量作为工程量化指标参数并分类存储至存储器中；

模型建立步骤，从存储器中读取工程量化指标参数，基于确定的各类工程量化指标参数对应的权值建立项目健康模型；

模型评估步骤，基于采集的历史项目进度数据及对应的项目评级作为训练样本数据对模型进行修正；

信息获取步骤，用于从与项目进程相关的系统中提取项目相关信息并转换为与工程量化指标参数相对应的数据，将数据输入修正后的模型进行项目评级；

评级输出步骤，用于将项目评级按照预定的分类进行显示。

2.根据权利要求1所述的一种基于健康模型的电信工程项目信息可视化方法，其特征在于，基于以下方法对关键指标字段进行计算并生成工程量化指标：

(1)进度规则类关键指标字段：根据立项时项目中的计划开工日期与计划完工日期，预估计划工期；若未开工，就用当前时间与计划开工时间的差额除以预估计划工期，来预估工期进度；若已开工，则用当前时间与实际开工时间的差额除以预估计划工期来预估工期进度；通过时间变量预估的工期进度与项目定期更新的工程进度进行偏差比较，得出进度偏差值。

以预估工期进度为基础，乘以相关的合同、成本预算，实现进度成本的预估、进度收入、进入回款、进入开票等信息的预估值并存入财务数据库中；

结合工程状态与工程进度的对应关系：开工＝20％、完工＝80％、验收＝95％、结算＝100％；当工程处于未开工、开工的时候，预估的工期进度要乘以权重值0.2，再与工程进度进行对比，得出进度偏差；当工程处于开工的时候，预估的工期进度要乘以权重值0.8，再与工程进度进行对比，得出进度偏差；

(2)偏差规则类关键指标字段：根据预估出来的进度、毛利率等动态值，与工程当期时点最新的进度、实际支出成本、实际到款、实际开票、实际收入等值进行比较，并得出相应的偏差值，再与预估出来的进度值进行比较的时候，都会根据工程状态的不同，先乘以一个权重系数；

(3)得分规则类关键指标字段：

工程情况得分：工程预立项方面得分*权重+工程结算差异方面得分*权重+工程状态方面得分*权重；

工期情况得分：工程进度偏差方面得分*权重+工期偏差方面得分*权重；

成本情况得分：工程进度成本方面得分*权重+工程成本结余方面得分*权重；

财务情况得分：工程到款方面得分*权重+工程收入方面得分*权重+工程开票方面得分*权重；

投资情况得分：工程投资回报率方面得分*权重+工程利润率方面得分*权重；

健康情况得分：工程情况得分*权重+工期情况得分*权重+成本情况得分*权重+财务情况得分*权重+投资情况得分*权重；

(4)权重占比类关键指标字段：会根据工程当期所处的工程状态的不同而不同。

3.根据权利要求1所述的一种基于健康模型的电信工程项目信息可视化方法，其特征在于，信息获取步骤中，项目相关信息包括：内部系统数据、外部系统数据、其它数据；其中：

内部系统数据包括以下数据中的一种或多种：内部系统SAP系统、CRM系统、HR系统、OA系统；

外部系统数据包括以下数据中的一种获多种：外部网站/APP数据/司法数据/工商数据/行业数据等

其它数据包括以下数据中的一种获多种：数据来源于各类生产、业务系统，经由数据仓库，为项目健康模型提供评估数据。

4.一种基于健康模型的电信工程项目信息可视化装置，其特征在于，包括：

业务理解模块，读取用户输入的工程项目描述信息，按照预定义的分类规则将工程项目描述信息进行分类，从分类后的信息中抽取出能够体现类别主要特征的变量作为工程量化指标参数并分类存储至存储器中；

模型建立模块，从存储器中读取工程量化指标参数，基于确定的各类工程量化指标参数对应的权值建立项目健康模型；

模型评估模块，基于采集的历史项目进度数据及对应的项目评级作为训练样本数据对模型进行修正；

信息获取模块，用于从与项目进程相关的系统中提取项目相关信息并转换为与工程量化指标参数相对应的数据，将数据输入修正后的模型进行项目评级；

评级输出模块，用于将项目评级按照预定的分类进行显示。