2016年8月，認證認可統計正式納入國家統計報表制度，2017年中國認證認可協會首次發布《認證機構發展報告》，2021年首次公開注冊認證人員數據并進行分析，2022年則首次對注冊人員數量與認證企業數量進行對比并對注冊人員能否滿足注冊證書維護要求進行分析。可見，將認證人員與認證企業的數據對比分析作為認證機構能否良性發展的指標之一，已經越來越受到業內的認可與重視。
在認證審核過程中，各認證領域根據行業進行劃分，以管理體系為例，《管理體系認證業務范圍分類內容說明》中共39個大類、280個中類、626個專業小類，審核人員按上述專業進行分類和評定。因此，審核人員的認證專業如何配備，以及人員專業與認證項目的匹配度，是認證機構能夠正常、有序、持續高質量發展的決定因素。
但是，隨著認證企業數量增加，認證領域種類增加，認證范圍的不斷擴大，認證審核人員隊伍也不斷壯大。龐大的人員隊伍，如何更加精準、高效地匹配認證項目，是降低認證審核風險、提高認證審核質量的必經之路，也是認證機構在規劃人力資源配備時的決策依據，更是認證機構共同面臨的項目管理痛點。
本文旨在分析影響人員參與審核以及影響企業接受審核的原因，總結影響匹配度的因素，分析各因素的影響程度，試圖應用模糊數學的研究思維，探索匹配度公式，從而為專業人員與認證項目匹配過程提供支持，助力認證行業有序、良性發展。
認證人員匹配度方法探索
在認證人員調用過程中，很多影響因素都來源于審核員本身的心理需求、情感意識，這種因素很難簡單用行或不行來判定，而模糊數學就是以不確定性的事物作為研究對象，運用數學方法研究和處理模糊性現象的一門數學分支。模糊數學提供了一種處理不肯定性和不精確性問題的新方法，即：使具有不確定性的人員及企業在審核過程中可能會產生的各種意圖因素，用確定的數值表示出來，根據匹配度公式得出匹配度數值，從而使項目管理更高效、更精準，且能夠更精確地掌握機構人力資源配置情況，為機構人員隊伍建設決策提供參考。
匹配度公式
根據項目管理要求和實踐經驗，下面就影響匹配度的因素進行限定并解釋。
1. 客觀因素(A)
人員方面(A1)：包括人員數量、專業數量;
企業方面(A2)：包括企業數量、發證數量。
2. 意圖因素(B)
主要指與人的精神狀態、審核意愿等有關的因素，包括審核方B1和被審核方B2;
其中，在B1中的具體表現為：
生活習慣：本職工作要求、子女照顧要求、個人休息要求等;
身體狀況：本人和家人身體健康狀況;
主觀任性：無原因、臨時不參與審核與被審核的情況;
節日請假：節假日休息要求，即節假日不參加或不配合審核;
意外事件：例如極端天氣、疫情等。
在B2中的具體表現為：
企業因素：因指定審核時間或臨時變化審核時間導致的審核安排難度;
突擊檢查：因政府或第三方機構監督檢查等導致的審核安排難度。
3. 沖突因素(C)
一人具備多項審核資質(C1);
一個企業具備多張證書(C2)。
4. 統籌因素(D)
同一時期多企業集中要求審核導致的審核安排難度。
5. 政策因素(E)
不同認證領域對項目管理的專項要求，例如對組內成員性別要求、組員個數要求，以及指定審核員、審核頻次、審核階段間隔要求等導致的審核安排難度。
綜上建立匹配度公式：
匹配度
公式解析：
ⅰ：X表示某審核人員能夠參與審核的程度，即充分值，該數值通常低于A1.A1作為具有該專業的所有審核員的數量，在實際審核中，由于B的原因，對于某個企業的審核能夠調用人員是不可能為實際A1的數量的，因此通過計算得出的X值，可以在綜合B及C的因素后，測算出該審核人員對于該企業實際能夠參與審核的程度，即該審核人員的充分值。在整體統計中，X為X1、X2、X3、X4……Xn的平均值，即某認證領域某專業人力資源配備的充分值。
如果不考慮B，只看A1.就會出現在數量上看起來審核人員很多，但實際仍存在審核安排難度大或不夠順暢的情況，也會對人力資源配備依據產生誤導，影響人員隊伍建設決策。
ⅱ：B1為平均值，作為審核人員的主觀意圖和參與意愿，每項設定在0~1之間取值，意愿越高越接近1.則充分值越高。
ⅲ：C1為某審核員具備的資質個數，如果某審核人員具備多個資質，則每個資質在人員統計中都包含該審核人員，但實際該審核人員只能在某個時間參加某一個項目審核，人員統計數量并不是實際可調用人員，影響了人員配備統計的精確程度;而且多資質人員會導致有更多項目同時需要調用該人員的情況，實際上也加大了審核安排難度，因此在充分值的統計中，具備資質越多，其充分值越低。
ⅳ：Y表示某認證項目在項目管理過程中能否高效便捷地完成審核安排，即難度值，該值通常高于A2.A2的數值為實際需要審核的項目數，但由于企業在接受審核時會面臨BDE的各種情況，因此我們在實際安排審核的過程中，來自企業方面的難度要高于A2帶來的工作難度。如果僅按A2數值進行統計，就會出現企業數量、證書數量看起來不多，但實際項目管理難度高的情況，這也會導致市場開發人員在人力資源配備需求上產生誤判，影響認證審核發證效率。
ⅴ：B2為平均值，表示受審核企業的被審核意愿，即在接受審核時可能存在的不能完全按項目管理安排的審核時間進行審核的情況，設定其在0~1之間取值，越接近1說明配合度越高，則難度值越低。
ⅵ：C2為某企業已獲得的認證證書數量，企業證書數越多，審核結合度越高，則同一審核人員一次性審核的認證領域越多，該數值越大難度值越低。
ⅶ：D為同時間多企業要求審核情況，實際項目管理中會遇到正常安排審核難度不大，但某些集團要求下屬企業同時審核就會加大審核安排難度的情況，會遠超A2數量顯示的工作難度，該因素設定在0~1之間取值，該情況越多分值越低，則難度值越大。
ⅷ：E設定在0~1之間取值，該情況越多分值越低，則難度值越大。
ⅸ：A中數值為某認證機構實際配備的專業審核人員數量和實際的項目數，為確定值。
ⅹ：P是審核人員充分值與審核企業難度值的比值，即匹配度。充分值越高，匹配度越高，難度值越大，匹配度越低。
賦值
將某專業審核人員參與情況與認證項目實際審核安排情況，代入匹配度公式進行賦值，驗證公式合理性。賦值如表1、表2、表3.
上述數據展示的是具備職業健康安全管理體系(OHSMS)“油和油脂的制造”專業(03.04.01)的審核人員配備的充分值和審核企業的審核難度值，由匹配度公式得出該體系該專業的匹配度為67%。
將表中數據與實際項目管理過程中的感受進行比對，得出以下結論：
人員配備充分值X的數值，基本上與實際審核參與度一致，比如2號審核員、7號審核員均為專職審核人員，其充分值最高，10號審核員作為兼職但審核意愿高、時間自由、配合度高，因此與專職審核人員的充分值一致，也體現了該數值的合理性。
審核企業的難度值Y都是1的數倍，因此每一家企業在估算審核安排難度時都不能當做一家企業來對待，而是4~6倍的難度，實際在該專業的項目管理中也是如此，因此該數值也是合理的。
匹配度P的數值，體現了專業人員與項目量的配比率，這與在實際安排該專業審核工作中的感受也是一致的，該數值合理。
此外，將具備質量管理體系(QMS)10.01.00專業審核人員17人、審核企業17家，代入匹配度公式，將具備環境管理體系(EMS)17.10.02專業審核人員42人、審核企業50家，代入匹配度公式，所得數據均符合實際。
應用
通過上述數據統計得出匹配度，可實現以下方面應用：
人員專業配備統計更加精準;
項目管理難度程度更加直觀;
通過匹配度能夠更精準地分析充分值低與難度值高的問題原因;
通過分析人員配備充分值，能夠更有針對性地解決人員專業配備問題，提高問題解決效率;
通過分析企業安排難度值，能夠更有針對性地開展客服工作，提高客戶滿意度。
結語
筆者由于受到專業能力和數據源的限制，在賦值、權重及數據驗證等方面還有待進一步探索。
如今，信息化、數字化越來越深刻地改變著每個人的生活習慣和每個行業的運作模式，認證行業在整個運作過程中涉及與人的意圖有關的環節非常多，在一定程度上影響著認證業務的經營和業績。本文將人的意圖的不確定性，依據信息化平臺收集的數據，通過數字化的工具轉化為確定性的數值，希望這個思路可以成為認證行業數字化轉型的一項有益探索。
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