管理学论文范文栏目为您提供《评标专家量化管理研究及应用》范文一篇,希望对您在论文写作的时候有所帮助
您当前的位置:高质代笔网 > 论文范文 > 管理学论文范文 >

评标专家量化管理研究及应用

添加时间:2016/12/22
  摘要:评标专家量化管理是实现专家科学管理的必然途径,专家量化管理是以数字为基础,以评标业务目标为导向,量化关键的决策点及操作过程的管理模式。本文主要从量化管理的基本框架、量化管理的主要指标、量化管理案例分析与管理基础等方面,展开评标专家量化管理的思路与实践的探讨。
  
  关键词:评标专家;量化管理;科学管理;数字化管理
  
  评标专家量化管理是实现评标专家科学管理的基础,量化管理有狭义与广义之分,狭义的量化管理是指数字化管理,广义的量化管理是指数字化、标准化管理,而普遍理解的量化管理是指管理的数字化,因此本文论述是狭义的量化管理。当前评标专家管理是以经验管理为主,量化管理严重不足,主要表现在于管理决策基于决策者的经验判断,管理运营得不到有效的、系统的量化数据的支撑,从而容易导致评标专家决策的随意性、滞后性。因此,建立评标专家量化管理有利于评标专家的科学、高效管理,为物资的招标采购提供坚实的支撑。
  
  一、评标专家量化管理框架
  
  经过多年的实践与研究,结合当前评标业务的实际需要,主要从任务要求、管理目标与管理过程三个层面构建专家的量化管理,见图1.
  
  专家量化管理框架
  
  评标专家管理目前以被动响应为主,未能对专家库进行及时动态调整以主动匹配评标业务的需要。因此,首先需要对评标的任务要求进行量化。评标任务要求的量化主要包括:项目总数及月度分布、重要项目数量及月度分布、项目专业类别分布。
  
  评标专家管理目标量化管理的服务对象为管理决策人员,通过量化管理的数据分析与挖掘,为管理决策人员提供决策依据。管理目标量化的重点是对专家的入库率、响应率、出勤率、出勤次数中值、退库率、培训覆盖率等指标进行统计与分析。
  
  评标专家过程的量化管理的服务对象是为运营管理人员提供及时、准确的运营数据,及时对专家库的管理优化提供依据。专家管理过程的量化主要从入库、抽取、使用、考核与培训等主要环节入手,统计并分析量化指标数据,并与管理目标量化指标形成互动关系。
  
  二、评标专家量化管理主要指标阐述
  
  为更直观体现专家量化管理的内容,针对每一项类别的指标进行详细的定义与阐述,见表1.
  
  评标专家量化管理主要指标定义
  
  由于评标专家量化管理指标涉及内容较多,此处仅列出部分量化指标。
  
  三、评标专家量化管理案例分析
  
  评标专家量化指标既可以直接使用,也可以作为交叉综合分析的基础。以下分别就直接分析与交叉综合分析的应用场景,以案例分析的方式予以说明。
  
  案例分析一:专家出勤率指标及分析
  
  某专家库2015年专家的平均出勤率为25.6%,各地区的出勤率(见图2)所示,将出勤率按照地域进行统计可以看出,地区之间的出勤率差异较大。
  
  某专家库2015年专家出勤率统计
  
  通过对专家出勤率地区差异较大的原因进行深度分析,造成的原因主要有:一是专家数量在地区上的分布不平衡,出勤率越低的地区专家数量也越少,而专家数量少是因为专家入库率较低。二是专家参与意愿低,由于未建立有效的专家考核与激励机制,加之专家大部分是各单位的骨干,日常工作任务较繁重,所以影响了专家的出勤意愿。因此,针对出勤率的统计分析,并深度分析数字背后的原因,为管理决策提供更加有针对性的数据支撑。
  
  案例分析二:对资深专家的需求量预测
  
  当前大多数专家库实施了专家的分级管理,按照评标项目的专业性要求、专家的激励等应用场景,将专家分为两个或三个级别,如将专家分为普通专家与资深专家,不同级别专家的综合素质要求不尽相同。对专家分级时,需充分考虑资深专家数量是否能够满足评标工作的数量要求,因此对潜在的资深专家需求量进行预测显得尤为重要。
  
  某专家库2015年共抽取专家15322人次,其中大于等于7人(注:此处将7人以上的抽取视为重大项目)的抽取次数为299次,共抽取3765人次,小于7人的抽取次数为2529次,共抽取11557人次。对资深专家人数的需求预计为3905人次(注:按照大于等于7人的评标项目配置50%的资深专家、小于7人的评标项目平均每次配置0.8名资深专家计算)。按照每年评标次数不超过2次计算,共需要资深专家1950人。
  
  按照资深专家入库标准,该专家库有3243人潜在资深专家的绝对数量来看,能够满足1950人的专家需要,但按照当前25.6%的平均出勤率计算,实际可用的资深专家仅有830人,与实际需求相差1120人。因此,在资深专家的遴选过程中,需要适当放宽条件,根据总人数需求、专业人数的需求酌情补充候选的资深专家。同时需要加强资深专家的履职管理,提高其出勤率,确保数量能够满足业务的需要。
  
  四、量化管理的基础条件分析
  
  为顺利开展评标专家的量化管理,需要有如下重要的基础条件,分别是:
  
  一是明确的量化管理目标。评标专家的量化管理需以评标任务为导向,以满足评标业务需要为出发点,结合当前量化管理的水平与能力,提出适合自身要求的量化管理目标。
  
  二是高质量的基础数据。量化管理的基础是数据管理,量化管理离不开大量基础数据的分析与加工,数据结构清晰合理、原始数据准确客观反映现状是数据分析与加工的基础,更是量化管理的生命线,因此加强对基础数据的管理尤为重要。
  
  三是科学的统计与分析。对数据进行统计与分析时,需要以管理为导向,深度挖掘数据关系及其背后的本质,才能够为管理决策与运营提供更有利的支撑。
  
  四是有效的信息技术支撑。充分应用信息技术的优势,在数据收集、整理、存储、统计与分析等方面应用信息技术,确保数据统计与分析的高效、高质。
  
  五、结束语
  
  用数据说话是量化管理的重要基础,在构建评标专家量化管理机制的过程中,评标的量化管理是以项目与任务为导向与归依,以此设定专家管理的目标、过程运作与管理的要求与标准等,从而为评标专家管理的量化管理、科学管理提供有效的管理手段与实现途径。由于专家库的管理目标不同,对量化管理的要求也有较大差异,因此,需要针对自身特点,有针对性地提出量化管理机制,以便提升专家管理的能力,更有效地满足评标工作的需要。