基于Excel模糊综合评价法在技术员考核中的应用

关键词：评标定性综合评价

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价, 即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰, 系统性强的特点, 能较好地解决模糊的、难以量化的问题, 适合各种非确定性问题的解决。

近年来, 为了应对市场需求, 车间既要面临新装置的建立, 又有对老装置改造, 如何实现装置的平稳运行, 给车间现有人力资源提出了挑战。而模糊综合评价法是一种可以对评分结果差异不大人力资源进行区分, 做到对技术人员更为科学合理的评估, 是技术人员自我认知与提高的依据。

2014年末, 车间对现有若干名技术人员从群众考核、领导考核、绩效考核3个一级指标来评价。一级指标下设若干个二级指标, 并聘请10个考核人员对其打分评分分为较差 (85分) 、一般 (90分) 、较好 (95分) 、好 (100分) 4个等级, 表1为指标体系及车间工艺技术人员的各指标的得分频数表1为例:

通过专家打分、评估, 分别确定每一指标层的相应权重。其中, 第一级指标的权重向量为:A= (0.25, 015, 0.6) ;第二级指标层的权重向量为:A1= (0.2, 0.3, 0.2, 0.3) , A2= (0.2, 0.3, 0.2, 0.3) , A3= (0.3, 0.2, 0.1, 0.1, 0.2, 0.1) 。

我们将借助Excel中的“{=MMULT () }”函数实现矩阵数据快速分析、求解, 使模糊综合评价法中繁琐的数据处理变得简单、易于掌握、便于被广大管理者所使用。

步骤如下:

第一步:构建专家评分表, 建立4级综合评定等级集。

V={V1, V2, V3, V4}, 其中V1为较差, V2为一般, V3为较好, V4为好。如表2所示:

第二步:建立第二级指标的隶属度矩阵表

首先通过10个考核人员对该技术员的评价得出每一项评分结果所占的比率 (即子准则中每一项专家所给每一个分值数量/10) , 得出二级隶属矩阵R1、R2、R3。

在单元格区域C4:F7中输入R1矩阵、C8:F11中输入R2矩阵、C12:F17中输入R3矩阵。如表2所示:

第三步:将一、二级权重指标输入到对应的表格中。

在单元格区域I4:K4中输入一级指标权重向量、I7:N9中输入二级指标权重向量。如表2所示

第四步:构建模糊评价等级得分矩阵Bk=Ak×Rk

选中单元格区域I15:L15, 输入“{=MMULT (I9:N9, C12:F17) }”, 得出B3的模糊评分B3= (0.05, 0.27, 0.36, 0.32) 。同理得出B2、B1。如表2所示:

第五步:计算总模糊评分矩阵