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摘要：开展以业绩对标、过程对标和分析诊断三部分构成的执行力对标，是强化企业执行力建设的重要手段，能够衡量企业的执行力水平。“业绩对标”就是对多个同行业或不同行业类似业务的当期数据进行科学衡量，目的是评价“完成任务程度”的高低；“过程对标”就是对或同业、或异业、或单一企业、或多个企业的历史数据进行科学衡量，目的是评价“完成任务能力”的高低；分析诊断主要围绕数据异常验证、指标体系合理性分析、管理因素和原因分析四个方面开展，并根据分析诊断结果反馈决策修订，在“立标、对标、达标、创标”的过程中增强企业员工“完成任务意愿”。该成果在实体标杆对标的基础上，首次提出以“体现完成任务能力”的管理标杆对标理念，对标范围由同业延伸到异业，将日常工作中的诸多定性管理进行量化揭示，丰富了企业执行力的内涵，拓展了对标工作深化研究的外延。
关键词：企业管理；执行力对标；理论标杆；异业对标
中图分类号：F272 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2011）31-0007-05
一、相关概念
执行力，是各类组织（部门）将战略付诸实施的能力，是把企业战略、规划转化成为效益、成果的关键，是连接目标和结果的唯一纽带。
标杆管理，本质是通过同业竞争型和异业类似业务的革命型标杆管理，“科学合理的衡量”存在的问题，不断的“测量分析与持续改进”。
执行力对标，就是应用标杆管理理论，利用统计学原理和关键要素法，通过对多个同行业或不同行业类似业务的“完成任务的程度”结果进行科学衡量，开展“业绩对标”工作；通过对或同业、或异业、或单一企业、或多个企业、“完成任务的程度”的科学衡量，开展“过程对标”工作。在“立标、对标、达标、创标”的过程中提升企业员工“完成任务意愿”。
业绩对标是以体现“完成任务的程度”的指标当期数据为基础，利用正态分布或五分位法进行业绩评价；过程对标是以体现“完成任务的程度”的指标历史数据为基础，应用统计技术中的过程控制能力分析工具，引入管理不足与过剩理念，科学衡量执行力的过程能力评价。
该研究成果的突破在于：一是在企业所熟识的实体标杆对标活动的基础上，首次提出以“体现完成任务能力”的理论标杆进行对标（如：六西格玛）；二是不仅满足同业竞争型和异业类似业务的革命型标杆管理，同时使异业（部门）之间非类似业务对标管理成为可能；三是将执行力的考核范围由是否达到企业标准要求，延伸到标准达到后的精细化评价。在以当期数据评价业绩水平的基础上，以历史数据评价过程管理水平，注重过程管理控制能力对比，将结果与过程、业绩与管理相结合，以管理水平相似树图和四象限散点图等可视化分析工具构成的分析诊断体系，体现如何审核数据、完善指标体系及诊断管理水平，推动对标工作再上新台阶。
二、执行力对标的理论依据
数据不是信息，只有经过数理统计分析，成为决策支撑的数据才是信息（如图1）。
图1 数据处理简易流程图
对各项指标完成情况的统计，仅是完成了数据的收集，由于指标数据的统计口径和范围的不同，确定了指标数据本身存在的繁琐、复杂和多样性，难以衡量执行力过程能力，也难以为决策者提供决策依据，只有在使用数理统计工具分析后，找出其中存在的共性，并把不同的指标数据纳入一个共同的平台进行对比，形成综合可用的指标数据才会成为信息，才能指导决策。
三、执行力对标体系框架
（一）指标体系
首先是制订综合计划。综合计划是以公司发展战略和规划为指导，在对市场、环境、发展、经营等形势综合分析的基础上，对主要计划指标进行综合平衡、优化后形成的公司年度计划目标和实施方案。
按照公司制订的综合计划，依据“按系统、分层次、程序化、责任制”方式，将计划目标进行分解和细化，按照SMART[具体（Specific）、指标可衡量（Measurable）、可达到（Attainable）、与公司大目标相关（Relevant）、明确的截止期限（Time-based）]原则设置指标，按照“可采集、可监控、可检查、可对比”原则筛选指标，构建由过程指标和驱动指标两部分组成的执行力对标指标体系。
（二）权重设置
按照关键要素模块对公司业绩对标指标体系进行分类，形成不同层级的树状指标体系，并依据“突出‘安全、质量、效益’、反映公司工作重点和难点的指标权重大、可比指标权重大”三个原则，设置各级指标权重数状图。
（三）评价体系
应用统计学原理、关键要素法和指标权重设置，分别以指标完成的当期数据和历史数据为基础，对所属部门或单位进行业绩和过程、纵横两个维度进行评价，业绩对标评价结果和过程管理评价相加，为综合评价。既体现当前执行力贡献程度的评价，又体现执行力实施过程的评价。
1．业绩对标评价方法。为体现公司战略目标，将影响公司绩效的关键要素确定为几个专业管理模块。根据各指标完成的当期数据，采用正态分布法、五分位法等统计学方法，确定指标数据分位点和得分，确保评价结果的客观、公正。
按照统计学原理，对指标数据进行统计描述，依据数据的分布特点，分别采用正态分布和五分位数的方法，确定数据分位点（如图2）。
图2 评价单指标评价工具判断简易流程图
（1）正态分布。检验符合正态分布的指标数据，分别以1σ（σ为指标数据的标准差）、0.33σ、-0.33σ和-1σ为分位点，将数据按优秀到落后的顺序分为A、B、C、D、E五个区段，各区段的得分分别为4、3、2、1、0分（如图3）。
图3 分布分区示意图
（2）五分位法。检验不符合正态分布的数据，用五分位法将指标数据分为五个区段，分别体现从落后到优秀的变动比较和优劣程度。其分位点的选取与正态分布法一致，分别采用16％、37％、63％和 84％概率设置，将指标数据分成A、B、C、D、E五个区段，各区段的得分分别为4、3、2、1、0分（如图4）。
图 4 五分位分区示意图
（3）指标评价。指标评价分为单项指标评价、专业管理评价和综合评价。
单项指标评价。对各个单项指标进行排序，按照指标评价方法，确定指标数据的最优值、均值、分位点和得分。
专业管理评价。按照指标体系不同层级的树状顺序，根据指标权重对各专业模块所包含的子指标得分进行合计，得出各专业模块的百分制得分。
综合评价。汇总各关键要素模块的得分，并进行业绩对标排序和评价。
2．过程对标评价方法。为体现执行力过程控制能力，根据各指标完成的历史数据，采用过程控制能力指数（CPK）、标准差评价（σ水平）和百万分比评价（PPM）进行过程单指标过程对标评价，引入管理不足与过剩理念，评价正确的人做正确的事的过程中，“事”做的是否正确（如图6）。
图 6 过程评价单指标评价工具判断简易流程图
说明：过程控制能力指数（CPK）、标准差评价（σ水平）和百万分比评价（PPM）等评价工具均为工序管理应用评价工具，是指工序在一定时间里，处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力。它是工序固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。这里所指的工序，是指操作者、机器、原材料、工艺方法和生产环境等五个基本质量因素综合作用的过程，也就是产品质量的生产过程。该研究成果的核心，就是以指标历史数据为基础，将工序管理中的过程统计技术实践，升华为执行力对标的过程对标评价理论，引入管理不足与过剩理念，评价计划的刚性执行能力。
（1）过程控制能力评价。过程能力指数Cp、Cpk，是指过程的短期能力。Cp是指过程满足技术要求的能力，是指计划允许的公差范围除以六倍的标准差的结果来表示。
（2）标准差评价。标准差是统计学用来表示反应数据的离散程度，计算公式如下：
=
（3）百万分比评价。百万分比评价与标准差评价规则相同。
（4）指标评价。单指标评价。以指标历史数据为基础，通过实际完成能力评价（过程控制能力指数，CPK）、标准差评价（σ水平）和百万分比评价（PPM）进行过程对标评价。
过程能力评价。根据统计学理论将过程控制能力、西格玛水平或PPM评价等工具评价出的结果，分为充分、尚可、不充分、过剩、不足和严重过剩六个区间，对应A、B、C、D、E五个段位，各区段的得分分别为4、3、2、1、0分（如图7）。
图7 段位与能力区间划分对照表
注：区间段位设置根据企业需求而定，该对照表的设置为抑制过剩，如需彰显过剩，可重新设置。
专业管理评价。按照指标体系不同层级的树状顺序，根据指标权重对各专业模块所包含的子指标得分进行合计，得出各专业模块的百分制得分。
综合评价。汇总各关键要素模块的得分，并进行业绩对标排序和评价。
四、执行力分析诊断模型框架
分析诊断主要分为两个层面、四个方面：指标数据审核和指标体系自身审核与验证、管理水平因素分析和原因分析。
（一）指标数据审核
根据指标体系中的计量型或者计数型指标性质，按照数据验证工具选择流程（如图8），判断使用I-MR、P图或U图等控制图，判断指标数据是否存在
异常。
图 8 数据验证工具选择简易流程图
控制图数据异常判断规则共有八种：一个点脱离A区以外、连续9个点在中心线的同一侧、连续6个点递增或递减、连续14个点中相邻点交替上下、连续3个点中的2个点落在A区（以中心线为基准，落在中心线的同一侧）、连续5个点中4个点在C区以外（中心线的同一侧）、连续15个点在C区中心线两侧都算、连续8个点在中心线两侧但无一在C区（见图9）。如符合以上任何一条规则，则为异常数据，需进一步核实数据的真实性。
图 9 判断异常规则控制图
在工序管理中，八种控制图数据异常判断规则，是用来判断数据群中多点数据是否异常。在企业管理中，是在假设历史数据为正常的情况下，用来判断新收集的单点数据是否异常。
（二）指标体系合理性验证
根据各指标之间的近似程度，转换为相似性树图，验证指标体系的指标设置之间的相互关系，为完善指标体系提供可视化理论支撑（如图10）。
图 10 指标相似性树图
该图所揭示的信息为指标基准值管理水平的相似性，一是为指标体系的完善提供依据：同类指标相似度如大于95%以上，则需减少或者合并指标，如110kV架空线路的可用系数、非计划停运率和计划停运率3指标相似度接近98%，需减少或者合并指标。若非同类指标之间相似性不到70%，须拆解或者增加类似指标，如“成本费用利润率”指标；二是证实历史数据的正确性。若同类单指标相似性在小于70%，则所采集数据可能存在异常，如“用户平均停电时间”和“用户平均停电次数”2个指标相似性在小于70%。
（三）管理因素分析，分为单指标能力分析和综合管理分析
单指标能力分析。通过分析单指标的短期过程控制能力指数CPK（实际能力）和长期过程控制能力指数PPK（潜在能力），对比两者数据大小，以便确定是采用管理措施还是技术措施。
图 11 过程控制能力样本举例
如CPK=PPK，说明当前管理水平为最好状态，如需进一步提升服务水平，需要通过技术措施提升潜在能力，也就是对整个生产经营过程进行调整和改造。如为了提高电网的供电能力，加大电网投入，实施“外电入鲁”和“特高压”项目等。如CPK＜PPK，说明目前还没有全部挖掘整个生产经营过程的潜能，如需提升服务水平，须采取管理措施。如CPK≥PPK，说明目前的实际能力大于潜在能力，统计数据存在缺陷（如
图11）。
综合管理分析。依据单指标能力分析结果，将三种不同的评价工具得出的结论，换算到统一评价水平，从专业分析或任务分布等方面，利用相似性树图和散点图，识别潜在影响因素（如图12、13）。
图 12 各单位管理水平相近树图
该图所揭示的信息为各单位管理水平的相似性，并不直接反应管理水平的高低。相似度高，说明管理水平接近，相似性低，说明互相之间管理水平不一，相似性越低，差别越大，或最好，或最差。
图 13 技术与服务散点图
注：X轴为技术，即供电可靠性指标（左侧为低水平，右侧为高水平）。
Y轴为服务，即营销服务指标（下端为低水平，上端为高水平）。
该工具所揭示信息，一是因素分析，二是管理水平的离散度。
因素分析：从投入与产出、管理与服务、装备和技术支持等几个方面，分别以二维的四象限散点图进行表现。以上图为例：处在第四象限的单位，说明技术装备水平高，而服务水平低，需要进一步进行因素分析或原因分析。处在第二象限的单位，应总结经验，推广技术装备水平低而服务水平高的做法。
管理水平离散程度：通过各单位管理水平所处位置，体现各单位管理水平的强或弱相关，体现公司集约化管理程度（如图14）。
图 14 技术与服务强弱相关散点图
（四）原因分析
各部门、各单位根据因素分析结果，采用同样的分析诊断模式，按照部门对单位、单位对车间、车间对班组的隶属关系，从人员（Man）、设备（Machine）、使用材料（Material）、管理方法（Method）、计量手段（Measurement）和所处环境特性（Environment）等六个方面（简称5M1E），进行层层剥笋似的原因分析，直到可直接采取措施为止。
（五）制定对策
根据分析出的影响管理水平提高的原因，经确认后，针对每个问题，确定应该实现的目标（Why），为保证目标实现必须采取的对策（What）和措施（How），并确定什么人（Who）负责，在什么时间（When）和地点（Where）实施改进措施（简称5W1H），为决策者修订公司战略部署提供量化决策依据。
五、执行力对标的意义
（一）有利于强化计划刚性管理
执行力对标评价的基础是各项指标完成的计划值，评价的过程是在公差允许范围内的完成能力，评价结果与在计划基准值公差范围内的完成能力成正比。
（二）有助于消除对标数据虚高
执行力对标评价导向为强化计划执行，执行结果太高为管理过剩，太低则为管理不足，管理不足与过剩理念的引入，制约了统计数据虚高的倾向。
（三）评价导向侧重管理
评价的基础是计划的完成能力和程度，与机遇无关，消除了当地经济发展水平等不可控因素对评价结果的影响。
（四）为分析诊断和管理改进提供依据
通过指标审核、指标体系合理性验证和管理水平评价与因素分析，确定指标与主要原因之间的关联程度，进行“作诊断、开处方”，实现看不见的定性推断到可视化定量分析提升。
六、体系实施的环境要求和有关问题
（一）企业管理理念急需转变
由长期的“生产导向”管理模式转变为“客户导向”管理模式，将数理统计方法与企业管理相结合，实现“低成本高质量”，是对传统管理模式的挑战。
（二）计划管理的刚性和科学性有待提升
执行力对标基础是计划刚性管理。目前实际工作中刚性执行还有现实难度。同时，计划的科学性、合理性又成为本体系有效性的重要前提。
（三）管理改进和技术提升要区别对待
管理改进不会无限制提高，即当前表现出来的过程能力低于潜在过程能力才起作用（CPK＜PPK），否则，需要投入资金进行技术提升，增加潜在过程能力后，管理改进的作用才能发挥出来。
（四）统计周期需缩短和统一
执行力对标评价是基于可比的相同统计周期范围（本期值），目前有两个问题，一是指标统计周期长，二是缺乏历史同期、同口径数据。为满足执行力对标评价，需尽量缩短数据统计周期，并对数据进行积累。
七、结语
执行力对标研究是对目前国内各行各业开展对标实践的深化，其独创性在于首先将执行力只是一种态度的认识提升为强化企业管理的一种工具；其次是将工序管理中的过程统计技术升华为企业管理过程控制理论，引入管理不足与过剩理念，强化计划刚性管理。由于统计学理论的博大精深和研究者局限性，目前的分析诊断框架仅为初步模型，为满足分析诊断的需要，为决策者提供更加直接的判断信息，还需增加更多可视化的统计工具充实到分析诊断工作中。
（责任编辑：王书柏）
关键词：企业管理；执行力对标；理论标杆；异业对标
中图分类号：F272 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2011）31-0007-05
一、相关概念
执行力，是各类组织（部门）将战略付诸实施的能力，是把企业战略、规划转化成为效益、成果的关键，是连接目标和结果的唯一纽带。
标杆管理，本质是通过同业竞争型和异业类似业务的革命型标杆管理，“科学合理的衡量”存在的问题，不断的“测量分析与持续改进”。
执行力对标，就是应用标杆管理理论，利用统计学原理和关键要素法，通过对多个同行业或不同行业类似业务的“完成任务的程度”结果进行科学衡量，开展“业绩对标”工作；通过对或同业、或异业、或单一企业、或多个企业、“完成任务的程度”的科学衡量，开展“过程对标”工作。在“立标、对标、达标、创标”的过程中提升企业员工“完成任务意愿”。
业绩对标是以体现“完成任务的程度”的指标当期数据为基础，利用正态分布或五分位法进行业绩评价；过程对标是以体现“完成任务的程度”的指标历史数据为基础，应用统计技术中的过程控制能力分析工具，引入管理不足与过剩理念，科学衡量执行力的过程能力评价。
该研究成果的突破在于：一是在企业所熟识的实体标杆对标活动的基础上，首次提出以“体现完成任务能力”的理论标杆进行对标（如：六西格玛）；二是不仅满足同业竞争型和异业类似业务的革命型标杆管理，同时使异业（部门）之间非类似业务对标管理成为可能；三是将执行力的考核范围由是否达到企业标准要求，延伸到标准达到后的精细化评价。在以当期数据评价业绩水平的基础上，以历史数据评价过程管理水平，注重过程管理控制能力对比，将结果与过程、业绩与管理相结合，以管理水平相似树图和四象限散点图等可视化分析工具构成的分析诊断体系，体现如何审核数据、完善指标体系及诊断管理水平，推动对标工作再上新台阶。
二、执行力对标的理论依据
数据不是信息，只有经过数理统计分析，成为决策支撑的数据才是信息（如图1）。
图1 数据处理简易流程图
对各项指标完成情况的统计，仅是完成了数据的收集，由于指标数据的统计口径和范围的不同，确定了指标数据本身存在的繁琐、复杂和多样性，难以衡量执行力过程能力，也难以为决策者提供决策依据，只有在使用数理统计工具分析后，找出其中存在的共性，并把不同的指标数据纳入一个共同的平台进行对比，形成综合可用的指标数据才会成为信息，才能指导决策。
三、执行力对标体系框架
（一）指标体系
首先是制订综合计划。综合计划是以公司发展战略和规划为指导，在对市场、环境、发展、经营等形势综合分析的基础上，对主要计划指标进行综合平衡、优化后形成的公司年度计划目标和实施方案。
按照公司制订的综合计划，依据“按系统、分层次、程序化、责任制”方式，将计划目标进行分解和细化，按照SMART[具体（Specific）、指标可衡量（Measurable）、可达到（Attainable）、与公司大目标相关（Relevant）、明确的截止期限（Time-based）]原则设置指标，按照“可采集、可监控、可检查、可对比”原则筛选指标，构建由过程指标和驱动指标两部分组成的执行力对标指标体系。
（二）权重设置
按照关键要素模块对公司业绩对标指标体系进行分类，形成不同层级的树状指标体系，并依据“突出‘安全、质量、效益’、反映公司工作重点和难点的指标权重大、可比指标权重大”三个原则，设置各级指标权重数状图。
（三）评价体系
应用统计学原理、关键要素法和指标权重设置，分别以指标完成的当期数据和历史数据为基础，对所属部门或单位进行业绩和过程、纵横两个维度进行评价，业绩对标评价结果和过程管理评价相加，为综合评价。既体现当前执行力贡献程度的评价，又体现执行力实施过程的评价。
1．业绩对标评价方法。为体现公司战略目标，将影响公司绩效的关键要素确定为几个专业管理模块。根据各指标完成的当期数据，采用正态分布法、五分位法等统计学方法，确定指标数据分位点和得分，确保评价结果的客观、公正。
按照统计学原理，对指标数据进行统计描述，依据数据的分布特点，分别采用正态分布和五分位数的方法，确定数据分位点（如图2）。
图2 评价单指标评价工具判断简易流程图
（1）正态分布。检验符合正态分布的指标数据，分别以1σ（σ为指标数据的标准差）、0.33σ、-0.33σ和-1σ为分位点，将数据按优秀到落后的顺序分为A、B、C、D、E五个区段，各区段的得分分别为4、3、2、1、0分（如图3）。
图3 分布分区示意图
（2）五分位法。检验不符合正态分布的数据，用五分位法将指标数据分为五个区段，分别体现从落后到优秀的变动比较和优劣程度。其分位点的选取与正态分布法一致，分别采用16％、37％、63％和 84％概率设置，将指标数据分成A、B、C、D、E五个区段，各区段的得分分别为4、3、2、1、0分（如图4）。
图 4 五分位分区示意图
（3）指标评价。指标评价分为单项指标评价、专业管理评价和综合评价。
单项指标评价。对各个单项指标进行排序，按照指标评价方法，确定指标数据的最优值、均值、分位点和得分。
专业管理评价。按照指标体系不同层级的树状顺序，根据指标权重对各专业模块所包含的子指标得分进行合计，得出各专业模块的百分制得分。
综合评价。汇总各关键要素模块的得分，并进行业绩对标排序和评价。
2．过程对标评价方法。为体现执行力过程控制能力，根据各指标完成的历史数据，采用过程控制能力指数（CPK）、标准差评价（σ水平）和百万分比评价（PPM）进行过程单指标过程对标评价，引入管理不足与过剩理念，评价正确的人做正确的事的过程中，“事”做的是否正确（如图6）。
图 6 过程评价单指标评价工具判断简易流程图
说明：过程控制能力指数（CPK）、标准差评价（σ水平）和百万分比评价（PPM）等评价工具均为工序管理应用评价工具，是指工序在一定时间里，处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力。它是工序固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。这里所指的工序，是指操作者、机器、原材料、工艺方法和生产环境等五个基本质量因素综合作用的过程，也就是产品质量的生产过程。该研究成果的核心，就是以指标历史数据为基础，将工序管理中的过程统计技术实践，升华为执行力对标的过程对标评价理论，引入管理不足与过剩理念，评价计划的刚性执行能力。
（1）过程控制能力评价。过程能力指数Cp、Cpk，是指过程的短期能力。Cp是指过程满足技术要求的能力，是指计划允许的公差范围除以六倍的标准差的结果来表示。
（2）标准差评价。标准差是统计学用来表示反应数据的离散程度，计算公式如下：
=
（3）百万分比评价。百万分比评价与标准差评价规则相同。
（4）指标评价。单指标评价。以指标历史数据为基础，通过实际完成能力评价（过程控制能力指数，CPK）、标准差评价（σ水平）和百万分比评价（PPM）进行过程对标评价。
过程能力评价。根据统计学理论将过程控制能力、西格玛水平或PPM评价等工具评价出的结果，分为充分、尚可、不充分、过剩、不足和严重过剩六个区间，对应A、B、C、D、E五个段位，各区段的得分分别为4、3、2、1、0分（如图7）。
图7 段位与能力区间划分对照表
注：区间段位设置根据企业需求而定，该对照表的设置为抑制过剩，如需彰显过剩，可重新设置。
专业管理评价。按照指标体系不同层级的树状顺序，根据指标权重对各专业模块所包含的子指标得分进行合计，得出各专业模块的百分制得分。
综合评价。汇总各关键要素模块的得分，并进行业绩对标排序和评价。
四、执行力分析诊断模型框架
分析诊断主要分为两个层面、四个方面：指标数据审核和指标体系自身审核与验证、管理水平因素分析和原因分析。
（一）指标数据审核
根据指标体系中的计量型或者计数型指标性质，按照数据验证工具选择流程（如图8），判断使用I-MR、P图或U图等控制图，判断指标数据是否存在
异常。
图 8 数据验证工具选择简易流程图
控制图数据异常判断规则共有八种：一个点脱离A区以外、连续9个点在中心线的同一侧、连续6个点递增或递减、连续14个点中相邻点交替上下、连续3个点中的2个点落在A区（以中心线为基准，落在中心线的同一侧）、连续5个点中4个点在C区以外（中心线的同一侧）、连续15个点在C区中心线两侧都算、连续8个点在中心线两侧但无一在C区（见图9）。如符合以上任何一条规则，则为异常数据，需进一步核实数据的真实性。
图 9 判断异常规则控制图
在工序管理中，八种控制图数据异常判断规则，是用来判断数据群中多点数据是否异常。在企业管理中，是在假设历史数据为正常的情况下，用来判断新收集的单点数据是否异常。
（二）指标体系合理性验证
根据各指标之间的近似程度，转换为相似性树图，验证指标体系的指标设置之间的相互关系，为完善指标体系提供可视化理论支撑（如图10）。
图 10 指标相似性树图
该图所揭示的信息为指标基准值管理水平的相似性，一是为指标体系的完善提供依据：同类指标相似度如大于95%以上，则需减少或者合并指标，如110kV架空线路的可用系数、非计划停运率和计划停运率3指标相似度接近98%，需减少或者合并指标。若非同类指标之间相似性不到70%，须拆解或者增加类似指标，如“成本费用利润率”指标；二是证实历史数据的正确性。若同类单指标相似性在小于70%，则所采集数据可能存在异常，如“用户平均停电时间”和“用户平均停电次数”2个指标相似性在小于70%。
（三）管理因素分析，分为单指标能力分析和综合管理分析
单指标能力分析。通过分析单指标的短期过程控制能力指数CPK（实际能力）和长期过程控制能力指数PPK（潜在能力），对比两者数据大小，以便确定是采用管理措施还是技术措施。
图 11 过程控制能力样本举例
如CPK=PPK，说明当前管理水平为最好状态，如需进一步提升服务水平，需要通过技术措施提升潜在能力，也就是对整个生产经营过程进行调整和改造。如为了提高电网的供电能力，加大电网投入，实施“外电入鲁”和“特高压”项目等。如CPK＜PPK，说明目前还没有全部挖掘整个生产经营过程的潜能，如需提升服务水平，须采取管理措施。如CPK≥PPK，说明目前的实际能力大于潜在能力，统计数据存在缺陷（如
图11）。
综合管理分析。依据单指标能力分析结果，将三种不同的评价工具得出的结论，换算到统一评价水平，从专业分析或任务分布等方面，利用相似性树图和散点图，识别潜在影响因素（如图12、13）。
图 12 各单位管理水平相近树图
该图所揭示的信息为各单位管理水平的相似性，并不直接反应管理水平的高低。相似度高，说明管理水平接近，相似性低，说明互相之间管理水平不一，相似性越低，差别越大，或最好，或最差。
图 13 技术与服务散点图
注：X轴为技术，即供电可靠性指标（左侧为低水平，右侧为高水平）。
Y轴为服务，即营销服务指标（下端为低水平，上端为高水平）。
该工具所揭示信息，一是因素分析，二是管理水平的离散度。
因素分析：从投入与产出、管理与服务、装备和技术支持等几个方面，分别以二维的四象限散点图进行表现。以上图为例：处在第四象限的单位，说明技术装备水平高，而服务水平低，需要进一步进行因素分析或原因分析。处在第二象限的单位，应总结经验，推广技术装备水平低而服务水平高的做法。
管理水平离散程度：通过各单位管理水平所处位置，体现各单位管理水平的强或弱相关，体现公司集约化管理程度（如图14）。
图 14 技术与服务强弱相关散点图
（四）原因分析
各部门、各单位根据因素分析结果，采用同样的分析诊断模式，按照部门对单位、单位对车间、车间对班组的隶属关系，从人员（Man）、设备（Machine）、使用材料（Material）、管理方法（Method）、计量手段（Measurement）和所处环境特性（Environment）等六个方面（简称5M1E），进行层层剥笋似的原因分析，直到可直接采取措施为止。
（五）制定对策
根据分析出的影响管理水平提高的原因，经确认后，针对每个问题，确定应该实现的目标（Why），为保证目标实现必须采取的对策（What）和措施（How），并确定什么人（Who）负责，在什么时间（When）和地点（Where）实施改进措施（简称5W1H），为决策者修订公司战略部署提供量化决策依据。
五、执行力对标的意义
（一）有利于强化计划刚性管理
执行力对标评价的基础是各项指标完成的计划值，评价的过程是在公差允许范围内的完成能力，评价结果与在计划基准值公差范围内的完成能力成正比。
（二）有助于消除对标数据虚高
执行力对标评价导向为强化计划执行，执行结果太高为管理过剩，太低则为管理不足，管理不足与过剩理念的引入，制约了统计数据虚高的倾向。
（三）评价导向侧重管理
评价的基础是计划的完成能力和程度，与机遇无关，消除了当地经济发展水平等不可控因素对评价结果的影响。
（四）为分析诊断和管理改进提供依据
通过指标审核、指标体系合理性验证和管理水平评价与因素分析，确定指标与主要原因之间的关联程度，进行“作诊断、开处方”，实现看不见的定性推断到可视化定量分析提升。
六、体系实施的环境要求和有关问题
（一）企业管理理念急需转变
由长期的“生产导向”管理模式转变为“客户导向”管理模式，将数理统计方法与企业管理相结合，实现“低成本高质量”，是对传统管理模式的挑战。
（二）计划管理的刚性和科学性有待提升
执行力对标基础是计划刚性管理。目前实际工作中刚性执行还有现实难度。同时，计划的科学性、合理性又成为本体系有效性的重要前提。
（三）管理改进和技术提升要区别对待
管理改进不会无限制提高，即当前表现出来的过程能力低于潜在过程能力才起作用（CPK＜PPK），否则，需要投入资金进行技术提升，增加潜在过程能力后，管理改进的作用才能发挥出来。
（四）统计周期需缩短和统一
执行力对标评价是基于可比的相同统计周期范围（本期值），目前有两个问题，一是指标统计周期长，二是缺乏历史同期、同口径数据。为满足执行力对标评价，需尽量缩短数据统计周期，并对数据进行积累。
七、结语
执行力对标研究是对目前国内各行各业开展对标实践的深化，其独创性在于首先将执行力只是一种态度的认识提升为强化企业管理的一种工具；其次是将工序管理中的过程统计技术升华为企业管理过程控制理论，引入管理不足与过剩理念，强化计划刚性管理。由于统计学理论的博大精深和研究者局限性，目前的分析诊断框架仅为初步模型，为满足分析诊断的需要，为决策者提供更加直接的判断信息，还需增加更多可视化的统计工具充实到分析诊断工作中。
（责任编辑：王书柏）