❶ 物流数据分析指标体系介绍
做物流规划设计时，人们往往对设计指标感到茫然，对新员工尤其如此。有些设计人员比较急躁，一上来就急于做方案、画图，结果画来画去，就不知道自己到底要做什么了。耽误了不少时间不说，设计方案要么不知所云，要么离题万里，对用户是一个很大的伤害。
一个良好的设计习惯，往往是应该首先明确设计目标，了解清楚设计要求之后，再去动笔，就比如写文章，总应该先确定写什么主题，目的是什么，给谁看，然后才开始写提纲、反复推敲提纲、找好素材和参考资料，再动笔写，然后再反复推敲、修改润色。不然，就很难写成一篇有质量的文章。画图虽然很重要，但到底只是一种比较简单的劳动，而画什么，表现什么主题，达到什么目标才是设计的关键。
设计是如此，对一个设计方案的评价也是如此。我遇到很多客户要求评价一个总体的方案，其实这是很难的。其中关键的一点就是，方案是设计需求的响应，对方案进行评估，首先要对设计目标进行分析和评估，这才是根本。
数据分析是一件很严肃和需要专业知识的工作，并非仅仅对数据进行简单的加减排列组合就可以了。我特别反对那些不注重数据分析的客户。一项设计，设计指标是基础。基础出现问题，你选用的设备再好，系统再先进，也是于事无补的。
其实物流仓储系统的规划设计也没有那么难，关键一点是需求要清楚明确。而需求是可以用数据来描述和定义的。一个项目，其关键数据也就那么几个而已，如收货量、发货量、库存量、拆零量、SKU等，并不难掌握。本文就讲一讲这些最基本的需求，为了便于理解，主要从物流仓储的几个环节进行描述。
基础数据
在进行系统性描述之前，一定要清楚物流的作业当量最后是以小时来计算的（当然还可以细化到半小时，甚至更小单位）。所以，我们所有的物流量，最终要以小时当量来计算。然而，从用户那里得到的实际的设计指标，很可能是年度的作业纲领，如年配送100亿。这个数据非常重要，却也是非常不确定的，因为从这个指标推导下来，就会看到，每年的作业天数、每天的作业时间、货物的价值、仓库库存周转次数等，对最终设计都有很大的影响。所以，这些关联数据应该是要首先明确的。
假设设计纲领是G(年配送目标，亿元)，单箱价格是p，则年度总配送箱数是：
Q = G/p
假设每年作业天数是N（天），每天工作时间是t，则每小时的作业量是：
q = Q/N/t
如果库存周转天数为D，则库存量的计算公式如下：
W = q*t*D
以上的数据关系都很容易推导，但在实际中要注意的是：不同的作业，其作业时间可能是变化的，如高峰时期每天作业时间要大于平常作业，发货时间有时也与收货时间不同等，会增加计算和分析的难度。
在进行具体数据分析时，还要明确箱与托盘的对应关系。托盘一般选择标准托盘（1200*1000），假设平均的满盘量为n，则库存托盘数应为：
P = W/n
当然，在描述具体数据时，要区分收货、发货还是退货，每一个作业也许是不一样的。很多时候，用户是不清楚这些差异的，或者表述不清楚，那么我们就应该将自己的经验或理解进行分享，以便双方达到认识的一致。
1 、收货有关的数据
与收货有关的数据，包括到货量（箱）、订单数、车辆的装载量、收货区域大小、收货作业时间、每天收货SKU数等。
车辆的装载量和卸载时间主要对于站台设计有影响，包括车辆大小、载重量等。一般情况下，还要分析卸货的方式、速度，以便详细规划站台的数量。
收货一般是比较简单的，但也有比较复杂的情形，比如新华书店图书的收货即是如此。因为每天到货的品种很多，还有大量混包的情形，因此收货要进行专门的处理。有些电商的收货也比较复杂，包括要进行QC等动作，对收货区的要求就不一样。
很多人对高点平均值和算术平均值对于设计的影响不甚了解。简单来说，将一年（或一定时间）的收货量除以一年（或一定时间）的实际工作天数，即得到平均每天收货量，一年中最大收货量的一天，即最大收货量。在实际上设计中，如果按照平均值设计，则使得加班的天数会很多；如果按照最大值进行设计，则会出现工作很不饱满，设备闲置的现象。因此，一般取平均值和最大值之间的某个值进行设计，具体要根据实际需要确定，发货也有这种情况。
2 、储存有关的数据
库存能力对系统的设计非常重要。但如何确定库存却是非常有讲究的。除了库存总量W以外，还要考虑SKU数，以及各种存储方式下的库存要求等。很多情况下，仓库的设计并非是单一的。所以，设计的时候就要清楚库存的方式是什么，有什么要求。
一般的储存形式分为2种主要方式：以托盘为单位储存（分为立体库和平面库两种最基本形式）和以箱为单位储存。当然还有其它形式，如包裹、麻袋、散料等，也有条状物（如钢材），异形物品（如服装的挂装等）等，不再详述。在设计中，这两种方式都要考虑，有时以托盘为主，有时以箱储存为主，有时两者比较均衡。
计算库存能力当然与箱规有关，也与平均库存天数有关，这是基础。SKU对库存分配的要求有很大的制约作用，往往与作业面设计有关。此外，发货量对于库存设计也有非常大的影响，如拆零量，就要求对拆零区有一定限制。
库存ABC分析也是非常重要的，对于仓库设计起到重要作用。一般情况下，库存ABC分析结果决定了储存形式，ABC的定义将随着不同业务有所不同，要因地制宜。实际操作中，往往要对够托盘，够1/2托盘的SKU及这些SKU所占库存比例进行分析，以便正确决策。
随着电子商务的兴起，SKU不断扩大，ABC分析尤其重要。此外要注意的一个趋势是，箱式存储方式越来越受到重视，其占比越来越高。也影响库存的分析。
再计算储存能力时，人们普遍对库存充满率感到困惑。一般情况下，我们知道，托盘或货箱并不能完全被充满，而为了满足作业的顺利进行，货位也不能完全被充满。因此，要留有余地，这两个系数在不同的案例中会有差异，但都不应该忽视。
3、 拣选有关的数据
拣选的订单数、订单行数、发货量是比较重要的设计数据。
发货ABC分析同样重要，要注意的是：发货ABC分布与库存ABC往往是不相同的，分析时要注意加以区分。
拣选环节设计关注的主要是拣选、包装和输送问题，因此，有关拣选的细节问题就非常重要。如整盘出库量、整件出库量和拆零出库量，这三个参数对于设计也是非常重要的。
一些基础信息也是要清楚的，如拣选效率、播种效率和包装效率等，有些可以通过其它项目经验获得，有些应进行实际测量。需要指出的是，测量结果与作业流程、工位设计以及测量方法有关，有时很难确定一个准确的结果。
不同的拣选方法其效率差异很大，这是设计要特别考虑的地方。事实上，采用什么样的技术手段，对设计结果影响甚大。这一些问题，在数据分析时，就应该有所考虑。
4 、发货有关的数据
发货路向、数量、车辆形式、作业时间、暂存时间等数据是发货设计阶段的基础。
众所周知，分拣机的格口不可能无限增加。因此，设计中应考虑波次问题，以便控制格口数量。有些物流中心的发货区设计很小，站台停车位很少，给发货造成很大困难。
集货区的大小与发货波次有关。很多小的物流中心，每天只安排一次发货，其发货区就要大一些；对一个大型的物流中心来说，一般要按照多个大波次组织发货，每个大波次还有若干小波次，由此可以大幅度降低对集货区的需求。这在设计中是要注意的。
随着大家对物流认识越来越深刻，发货装车环节越来越受到重视。因此，设计中也要与时俱进，考虑自动化系统对发货区的影响。
5 、退货有关的数据
退货很重要也很困难，但容易受到忽视。
在通常的数据分析中，退货分析也是不充分的。事实上，退货与收货的过程是不一样的。这主要是因为退货收货需要处理的数据量远远大于普通收货。
退货作业不是均衡的，有很大的波动性。因此，在数据分析中（实际作业也是如此），要将退货收货与退货处理分开来。其作业时间和作业量都不会一样。
对退货来说，其作业流程对于设计会产生影响。一般数据分析仅仅提供退货量即可，包括订单数、订单行、SKU、数量等。
要注意的是，退货有两种形式，其一是终端退回到物流中心；其二是物流中心退回供应商或者报废处理。两者差异是很大的。在数据分析时，要分别对待。
6、其它
数据分析很重要，也有一定难度，这是需要指出的。经验和专业知识对于数据分析很重要。此外，数据分析结果必须得到用户确认才能用于设计。
对一个数据样本的预处理，是分析数据的第一步。什么数据是有效的，什么是无效的，要有明确的规则。剔除无效数据对于数据分析是很关键的一步。当然，要做到这一点，除了认真调研和分析外，经验和常识也很重要。
数据要有典型性，因此，数据量不能太少。比如，一年四季的数据是变化的，一个季度之中的数据也是变化的。每月、每周、每天，甚至每个小时的变化如何，要有系统的分析。一个静止的和孤立的数据是没有意义的，必须与系统环境相关联。这一点也很重要。
有时，数据分析与方案设计不是一个人，这时就需要注意沟通。数据分析不可能完全独立进行，它需要与设计方案相匹配，正因为如此，每个项目的数据分析的重点也是不一样的。
数据分析人员至少要对设计需求有所了解，才能知道如何分析数据，如何从成千上万的数据中找到规律并抽出有用的东西。
最后要说明一点的是，数据分析的结果并不是直接应用于设计，而是要据此提出设计指标。其中有些数据的变化是比较缓慢的，如产品特点、订单结构、品项数、作业方式等，有些却会变化剧烈，如设计指标等。这些除了经验、行业情况能够提供帮助外，关键的是要认真分析，找出规律。在这个过程中，充分的调研，与用户充分的沟通尤其重要。
附录 关于EIQ分析
EIQ分析对于物流规划设计与物流管理都是非常重要的分析方法。其中E(Entry)表示订单，I（Item）表示品项数，即SKU数，Q（Quant）表示数量。
EIQ分析的分析项目主要有：
1）EN分析：即每张订单的订货品项数量分析。即通常所说的订单结构或订单行数分析。EN分析可以对订单行的分布情况做出准确判断，从而对拣选策略尤其是拆零方式提供指南。比如说B2C电商业务，其订单行很少，而对于医药的B2B配送，每张订单的行数会较多，两者在设计上的处理方法是不一样的。
2）EQ分析：每张订单的订货数量分析。对一个订单的每行数量进行分析，就可以获得订单结构的基本情况。对一个订单行来说，会存在整件和拆零两种情况，因此，订单的分布情况还可以指导对库存分布、拆零拣选的具体设计。
3）IQ分析：每个单品的订货数量分析。这种分析主要用于库存ABC分析。库存ABC对于仓库库存结构设计和拣选系统的设计都有非常重要的作用。
4）IK分析：每个单品的订货次数分析，也即产品订货的频率。这是与发货ABC相关的指标。发货ABC分析对于货物存放的策略、补货策略，以及拣货策略的设计都是至关重要的。
EIQ分析一般是对历史数据进行。用于设计的分析，旨在确定订单结构和库存结构。对运营管理而言，EIQ分析则常常用于对实际运营的优化，如ABC分析即使如此，可以根据一段时间的ABC分析结果，及时调整库存的结构，以期达到提高拣选效率的目的。
对一项设计而言，一般应选取1年以上的数据比较适宜。太少的数据可能缺乏代表性。当然也有例外，如数据量本身就不够，那就只有从行业中其他企业的数据中寻找规律了。
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❷ 物流评价指标体系的内容通常涉及哪些指标
物流系统评价是系统分析中复杂而又重要的一个环节，它是利用模型和各种数据，从系统的整体观点出发，对系统现状进行评价。对物流系统评价需要有一定的量化指标，这样才能衡量物流系统实际的运行状况。一般把衡量系统状态的技术经济指标称为特征值，它是系统规划与控制的信息基础。对物流系统的特征值进行研究，建立一套完整的特征值体系，有助于对物流系统进行合理的规划和有效的控制，有助于准确反映物流系统的合理化状况和评价改善的潜力与效果。
物流系统一般评价指标体系应考虑的六个方面
稳定性评价指标、技术性评价指标、经济性评价指标、速度性指标、社会性指标和安全性指标。
❸ 企业物流有没有一个指标来衡量物流水平
制作简单KPI考核机制。
1. 首先确定你的数据搜集工作的模板，即需要那些数据，这些数据如何得来。
2. 确定KPI指标，由简入繁，开始先从框架，然后在实际工作中不断进行完善，最后形成一套比较完整的体系。
建议你的几个主要考核指标：
2.1 到货及时率
=（1-延误到货的票数/总票数）*100%
2.2 残损率
有两个计算方法：
2.2.1 残损的票数/总票数
2.2.2 残损的件数或吨位/总件数总吨位
2.3 回单完整率 是否回单全部返回你的企业
2.4 投诉
因为物流方面引起的投诉.
❹ 物流质量指标包括哪些方能
（1）物流目标质量指标
（2）仓库质量指标
（3）运输环节质量指标
❺ 物流产业统计指标体系应坚持的设计原则是
1、适应性。物流统计指标首先要能基本满足各级政府部门制定物流产业发展政策、规划的需要。其次要能基本满足行业管理部门与组织机构的需要。第三要能基本满足相关企业经营的需要。
2、科学性。现代物流统计指标必须建立在一定的理论基础上，具有系统性、科学性。要考虑到现代物流具有自身的特点，在设置现代物流指标时，既要考虑与其他产业相同的反映规模、效益的指标，又要考虑反映现代物流特性的指标，如社会货物物流总额、物流基础设施等。数据结果要能够科学合理地反映物流发展的现状和与国民经济的关系；各项指标应具有合理性、完整性，并且相互关联；各项数据结果要有充分的统计依据。各项权数和系数必须建立在已有的统计数据基础上。
3、可操作性。物流统计是一项新的工作，现代物流同国民经济其他行业有广泛的联系性，因此现代物流统计指标要考虑到现行的统计现状，一切从实际出发，充分利用现有统计体系中的资料。此外，可借鉴西方发达国家的物流统计，特别是物流增加值、总成本等核算方法，加以吸收利用，以利于与国外物流统计的接轨和物流统计信息的可比性。在操作步骤上，物流统计要建立在现有的统计基础上，采取循序渐进的方式，从比较关注和需要量较大的指标入手，有条件的指标先起步，逐步推进。
❻ 物流服务评价指标体系
物流评价指标体系：提高物流服务透明度
[ 录入者:qujiyong | 时间:2007-09-10 08:17:41 | 作者: | 来源:采集所得 | 浏览:次 ]
一个企业的物流运输系统效率究竟有多高？为它提供服务的物流运输企业是否合格？这些问题和企业的战略决策息息相关，但是目前很少有人能够对此给出一个明确的回答。原因很简单，目前还没有一套完整的物流运输系统评价体系，企业很难对不同单位的业务操作效率进行对比。
为此，中国标准化协会物流技术标准化工作组正在制订一套物流运输系统评价指标体系，预计在年底前审定。现在正广泛地在一些运输企业、制造企业、流通企业、第三方物流企业和专家中征求意见。有关部门希望通过广泛征求意见，在对企业进行评价的同时，也找出这套评价指标体系的不足，逐步完善和调整，切实做到实用性。一个直击物流运输效率问题关键的研究项目日前在北京初步完稿。这个项目就是由交通部物流工程研究中心承担，科技部“十五”重点项目“现代物流标准体系与关键标准研究及制定”之下的“物流运输系统评价指标体系(JT2002-87)”课题。
这套评价指标体系的诞生，可能会改变整个行业服务水平，提高其透明度。
标准的内容
运输是物流的主要功能要素之一。按物流的概念，物流是“物”的物理性运动，这种运动不但改变了物的时间状态，也改变了物的空间状态。而运输承担了改变空间状态的主要任务，运输再配以搬运、配送等活动，就能圆满完成改变空间状态的全部任务。
从运费来看，运费在全部物流费用中占最高的比例，一般综合分析计算社会物流费用，运输费占50%的比例，所以节约的潜力是很大的。因此，提高物流运输系统的效率和质量，对整个企业的成本和效益是至关重要的。
物流运输系统评价指标体系的目的，主要是为物流运输企业、企业的运输部门对自身运作效率、服务质量的评价。物流运输服务的客户也可以通过这套指标体系对企业进行外部评价，通过对各个方面及综合评价，企业可以认识到自己在同行业中所处的水平，发现自身的问题所在，这样才能够有针对性地改进和提高。通过评价，也可以为企业决策提供依据，有利于企业提高参与市场竞争的能力，同时也可以为政府管理提供一种科学的手段。
标准的主要内容可以分为两大部分，第一部分通过对影响物流运输系统关键因素的分析，按科学性、系统性等原则，从经济、规模等各个方面确定相应的评价指标，并对评价指标的概念和计算方法做详细地说明。
因为物流运输系统是一个很复杂的大系统，所以评价指标体系由评价目标及衡量这些目标的指标，按照内在因果和隶属关系而构成树状层次结构，包括目标层、准则层、指标层三个层次。目标层即为物流运输系统评价所要实现的目的，准则层即为评价的各个方面，指标层是基础评价指标的选取，首先是基于主观分析和经验对各评价准则进行要素分解，确定反映各要素所需要的指标。结合专家调查的方法，对各项指标的有效性和相关性进行分析和论证，确定评价指标体系的基本框架，这个框架共包括8个方面，25个评价指标。通过广泛地征求意见和实际应用，课题组将在今年年底前最终确定和完成物流运输系统评价指标体系。
标准的第二部分对物流运输系统评价的基准值、评价方法等进行说明，使用户可以有系统地应用，并很方便地使用该标准。
物流运输系统的评价一般要经过以下几个步骤：明确评价目标，分析系统要素，确定评价指标体系，制定评价准则，确定评价方法，进行单项评价、综合评价，评价结果的分析。通过定量计算，得出各评价指标的实际计算值后，就要通过一定的评价方法，将实际的计算值与评价的基准值相比较，以显示出现实系统与基准系统的差别。
一般情况下，基准值的设定可采用三种方式，一、以物流运输系统运行的目标值为基准值，评价物流运输系统对预期目标的实现程度，寻找实际与目标的差距所在；二、以物流运输系统运行的前期历史值为基准值，评价物流运输系统的发展趋势，从中发现薄弱环节；三、以同行业的平均水平值或者先进水平值为基准值，评价物流运输系统在同行业中的地位，从而寻找出改善物流运输系统的潜力。物流运输系统评价可采用的综合评价方法很多，如个体比较指标加权平均法、功效系数法、模糊综合评价法等。
标准的实践
在具体企业的实践中，企业会面临许多问题。
首先，虽然该标准尽量力争做到全面和通用，但由于某些企业有其自身的特点，因此在具体评价时，可以将该标准作为物流运输系统评价的一般参照系，根据评价主体的不同、评价准则的不同和评价目的的不同，在该体系的基础上加减组合。例如制造型企业的物流部门，可以重点采用经济、效率、安全、及时和服务等这几个方面进行评价，同时对最能反映企业物流运输质量的方面给予较高的权重。
其次，一些传统的制造企业、运输企业还没有完全意识到物流运输效率对企业节约成本、提升效率的重要性。也就是说，企业最关心的是完成了多少货运量，而往往忽视了物流运输系统的运作效率和可以从中节约的成本。但是，往往因为忽视了这一点，会最终导致企业的效益和服务水平不高。
所以在征求企业对这套评价指标体系意见的同时，也尽量说明物流运输系统效率的重要性，使企业意识到这一点。
最后，一个比较普遍的问题，就是目前企业物流人才比较缺乏，这里所指的不是具体从事物流运输操作的人员，而是具有比较扎实的物流、运输理论基础，又懂管理的人才。此外，这套评价体系在制订过程中，力求简洁、清晰、易懂，使评价人员不经过专门的培训就能够容易的理解和使用。
❼ 物流发展的主要数据指标
是南审的不？
❽ 例举物流发展水平的主要评价指标
针对不同方面的物流其实评价指标也是不同的，各有侧重。
但是总归来讲物流毕竟是提供一种服务，一般还是以速度、安全、高效、顾客满意度等为评价指标，具体的评价体系构建还是需要更有针对性的进行研究。
像有的学者对第三方物流质量的评价体系就是从服务绩效、服务过程和服务能力这三个大方面来进行分析的。也有的学者在一般的以物流运作层的“七个正确”或以订单数量、即时配送比率及无损坏配送比率等测量指标进行分析的基础上，重点对顾客感知质量进行分析评价，建立模型的。
说个具体点的例子：敦豪评价物流质量的主要指标如下～
衡量物流质量的主要指标是根据物流服务的最终目标确定的，即是“目标质量”的具体构成内容。物流服务目标质量指标包含工作质量指标和工程质量指标。具体是：
1. 物流目标质真指标
(1)服务水平指标＝满足要求次数／用户要求次数×100％
或者以缺货率来表示：缺货率＝缺货次数／用户要求次数×100％
(2)满足程度指标＝满足要求数量／用户要求数量
(3)交货水平指标＝按交货期交货次数／总交货次数
(4)交货期质量指标＝规定交货期一实际交货期
以实际交货与规定交货期相差U(时)数表示。正号表示提前交货交货
(5)商品完好率＝交货时完好的商品量／物流商品总量×100％
或以缺损率表示：缺损率＝缺损商品量／物流商品总量×100％
或以货损货差赔偿费率表示，
货损货差赔偿费串＝货损货差赔偿费总额侗朋业务收入总额×100％
(6)物流吨费用＝物流费用／物流总量(元／吨)
2．仓储质量指标
(U仓库吞吐能力实现率＝期内实际吞吐量／仓库设计吞吐量×100％
(2)仓库面积利用率＝仓库、货棚、货场占地面积之和／仓库总面积×100％
(3)仓容利用率＝存储商品的实际数量或容积／库存数量或容积×100％
(4)仓储吨日成本＝仓储费用／库存量(元／吨·天)
(5)商品收发正确率＝(某批吞吐量一出现差错总量)／同批吞吐旦×100％
(6)设备利用率＝全部设备实际工作时数／设备总工作能力(时效)
3．运输环节质量指标
(1)正点运输率＝正点运输次数／运输总次数×100％
(2)满载率＝车辆实际装载量／车辆装载能力×100％
(3)运力利用串＝实际吨公里数／运力往返运输总能力×100％
❾ 物流质量指标包括哪些方面
对于物流服务的整体质量最新的较完整的定义则是美国Tenessee大学2001年的研究结果。通过对大型第三方物流企业和顾客的深入调查,他们最终总结出由顾客角度出发度量物流服务质量的9个指标:
(1)人员沟通质量。人员沟通质量指负责沟通的物流企业服务人员是否能通过与顾客的良好接触提供个性化的服务。一般来说,服务人员相关知识丰富与否、是否体谅顾客处境、帮助解决顾客的问题会影响顾客对物流服务质量的评价。这种评价形成于服务过程之中。因此,加强服务人员与顾客的沟通是提升物流服务质量的重要方面。
(2)订单释放数量。订单释放数量与前面提到的三要素中的货物可用性概念相关。一般情况下,物流企业会按实际情况释放(减少)部分订单的订量(出于供货、存货或其它原因)。对于这一点,尽管很多顾客都有一定的心理准备,但是,不能按时完成顾客要求的订量会对顾客的满意度造成影响。
(3)信息质量。指物流企业从顾客角度出发提供产品相关信息的多少。这些信息包含了产品目录、产品特征等。如果有足够多的可用信息,顾客就容易做出较有效的决策,从而减少决策风险。
(4)订购过程。指物流企业在接受顾客的订单、处理订购过程时的效率和成功率。调查表明,顾客认为订购过程中的有效性和程序及手续的简易性非常重要。
(5)货品精确率。指实际配送的商品和订单描述的商品相一致的程度。货品精确率应包括货品种类、型号、规格准确及相应的数量正确。
(6)货品完好程度。指货品在配送过程中受损坏的程度。如果有所损坏,那么物流企业应及时寻找原因并及时进行补救。
(7)货品质量。这里指货品的使用质量,包括产品功能与消费者的需求相吻合的程度。货品精确率与运输程序(如货品数量、种类)有关,货品完好程度反映损坏程度及事后处理方式,货品质量则与产品生产过程有关。
(8)误差处理。指订单执行出现错误后的处理。如果顾客收到错误的货品,或货品的质量有问题,都会向物流供应商追索更正。物流企业对这类错误的处理方式直接影响顾客对物流服务质量的评价。
(9)时间性。指货品是否如期到达指定地点。它包括从顾客落订到订单完成的时间长度,受运输时间、误差处理时间及重置订单的时间等因素的影响。
以上这9个因素包括了PDS的三个指标,也包括了其他文献中的一些指标。其中的三个指标--货品精确率、货品完好程度、货品质量描述了订单完成的完整性,它们与其它6个指标共同建立了从顾客角度衡量物流服务质量的指标。