CN103325024B - 智能排班系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种智能排班系统，包括：人员信息存储模块、岗位信息存储模块、留班/请假管理模块、历史数据存储模块、交易预估模块、人次/工时预估模块、初始排班表生成模块和最终排班表生成模块。具有排班效率高、排班结果更科学合理的优点；具体为：通过人员工时预测和排班，将最具竞争力的人员安排在最佳的时间段内，从而提高现有人员的利用率，在合理的成本下，确保实现优质的服务，并通过对历史数据的分析，对未来工时预测，安排合理的轮班，从而提高人员利用率，降低劳动力成本。
Description
技术领域
本发明涉及一种排班装置，具体涉及一种智能排班系统。
背景技术
对于影城员工的工作时间安排而言，合理有效的安排每个员工的工时是日常运营的关键环节。目前，影城针对员工进行排班时，还是采用比较传统的人工排班方式，具有以下不足：(1)需要由专人进行排班，浪费了人力资源；(2)排班效率低，尤其当需要排班的员工数量较多时，该种问题更明显。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种智能排班系统，具有排班效率高、排班结果更科学合理的优点。
本发明采用的技术方案如下：
本发明提供一种智能排班系统，包括：
人员信息存储模块，用于存储待排班人员信息；其中，所述待排班人员信息包括全职人员信息和兼职人员信息；
岗位信息存储模块，用于存储待排班岗位信息；
留班/请假管理模块，用于接收待排班时段内兼职人员留班时段请求和全职人员请假时段请求；然后，判断所述留班时段是否大于预设最低留班时段，如果是，则存储所述兼职人员留班时段；如果否，则拒绝所述兼职人员留班时段请求消息；另外，对所述全职人员请假时段进行有效性审核，如果审核通过，则存储所述全职人员请假时段；如果审核不通过，则拒绝所述全职人员请假时段；
历史数据存储模块，用于存储多个历史排班时段的预估交易数据和实际交易数据；
交易预估模块，用于读取所述历史数据存储模块所存储的同一排班时段的预估交易数据和实际交易数据；以所述实际交易数据和所述预估交易数据的差异对待排班时段的交易进行预估，得到待排班预估交易数据；
人次/工时预估模块，用于分析所述待排班预估交易数据，得到各个岗位所需的预估人次数据和预估工时数据；
初始排班表生成模块，用于基于所述各个岗位所需的预估人次数据和预估工时数据，并结合所述兼职人员留班时段和全职人员请假时段，从所述人员信息存储模块中选择多个最佳人员，然后向所选择的各个最佳人员在待排班时段内分配所述岗位信息存储模块所存储的各个岗位，得到存储最佳人员、所分配的岗位和所分配的工作时段对应关系的初始排班表；
最终排班表生成模块，在生成所述初始排班表之后，当接收到调班人员替换被调班人员的调班请求时，判断是否符合调班预设规则，如果符合，则自动用所述调班人员替换所述被调班人员，生成最终排班表。
优选的，所述预估交易数据包括预估观影人次、预估营业额、预估票房数据和预估卖品交易数据；所述实际交易数据包括实际观影人次、实际营业额、实际票房数据和实际卖品交易数据。
优选的，所述交易预估模块、所述人次/工时预估模块具体用于：
以排班当天为当前时间节点，分别构造节点矩阵A和节点矩阵B；其中，所述节点矩阵A为所述当前时间节点的当期数据节点；所述节点矩阵B为所述节点矩阵A的上期数据节点；将所述节点矩阵B的实际交易数据与所述节点矩阵A的实际交易数据比例作为系数波动矩阵C；将所述节点矩阵A的预估交易数据与所述节点矩阵A的实际交易数据比例作为系数波动矩阵D；将所述系数波动矩阵C利用移动加权平均算法计算，得到均比波动系数C1，将所述系数波动矩阵D利用移动加权平均算法计算，得到均比波动系数D1；获得所述当前时间节点的上期时间节点，将所述上期时间节点的实际交易数据与均比波动系数C1和D1的乘积作为排班当天的预估交易数据H；
将所述节点矩阵A的实际交易数据与所述节点矩阵A的实际排班工时比例作为系数波动矩阵M，将所述节点矩阵A的实际排班工时与所述节点矩阵A的实际有效工时比例作为系数波动矩阵N；将所述系数波动矩阵M利用移动加权平均算法计算，得到均比波动系数M1，将所述系数波动矩阵N利用移动加权平均算法计算，得到均比波动系数N1；将所述预估交易数据H与所述均比波动系数M1和N1的乘积作为排班当天的预估工时数据。
优选的，在所述初始排班表生成模块生成初始排班表时，当对已通过留班时段请求的兼职人员排班时，排班界面会自动显示该兼职人员的留班时段；当对已通过请假时段请求的全职人员排班时，排班界面会自动禁止对该全职人员在所述请假时段进行排班。
优选的，在所述初始排班表生成模块生成初始排班表的过程中，还包括：判断被排班人员是否设置工时统计限制规则，如果设置，则将所述被排班人员的工时统计限制规则作为所述被排班人员生成工时的约束条件。
优选的，所述工时统计限制规则包括：被排班人员工时与法定工时相符规则。
优选的，所述调班预设规则为：所述调班人员和所述被调班人员的调班次数是否均不超过调班限制次数；如果是，则允许所述调班人员的本次调班请求；否则，则拒绝所述调班人员的本次调班请求。
优选的，还包括：
排班表上报模块，用于将所述最终排班表生成模块所生成的最终排班表定时自动上报给指定服务器或邮箱。
优选的，还包括：
邮件通知模块，用于将所述最终排班表生成模块所生成的最终排班表发送给本次已排班人员的邮箱中。
本发明的有益效果如下：
本发明提供的智能排班系统，具有排班效率高、排班结果更科学合理的优点；具体为：通过人员工时预测和排班，将最具竞争力的人员安排在最佳的时间段内，从而提高现有人员的利用率，在合理的成本下，确保实现优质的服务，并通过对历史数据的分析，对未来工时预测，安排合理的轮班，从而提高人员利用率，降低劳动力成本。
附图说明
图1为本发明提供的智能排班系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进行详细说明：
如图1所示，本发明提供一种智能排班系统，包括：
(1)人员信息存储模块，用于存储待排班人员信息；其中，待排班人员信息包括全职人员信息和兼职人员信息。
(2)岗位信息存储模块，用于存储待排班岗位信息。
(3)留班/请假管理模块，用于接收待排班时段内兼职人员留班时段请求和全职人员请假时段请求；然后，判断所述留班时段是否大于预设最低留班时段，如果是，则存储所述兼职人员留班时段；如果否，则拒绝所述兼职人员留班时段请求消息；另外，还可以设置留班控制时段，只可以在该控制时段中批准留班；在其他时段内，则不允许兼职人员留班。对所述全职人员请假时段进行有效性审核，如果审核通过，则存储所述全职人员请假时段；如果审核不通过，则拒绝所述全职人员请假时段。
(4)历史数据存储模块，用于存储多个历史排班时段的预估交易数据和实际交易数据；其中，预估交易数据包括预估观影人次、预估营业额、预估票房数据和预估卖品交易数据；实际交易数据包括实际观影人次、实际营业额、实际票房数据和实际卖品交易数据。
(5)交易预估模块，用于读取历史数据存储模块所存储的同一排班时段的预估交易数据和实际交易数据；以所述实际交易数据和所述预估交易数据的差异对待排班时段的交易进行预估，得到待排班预估交易数据。
通过对历史数据进行分析，对未来进行预见，安排合理的轮班，可以有效避免人员过剩、避免加班，从而提高人员利用率，降低劳动力成本。
(6)人次/工时预估模块，用于分析所述待排班预估交易数据，得到各个岗位所需的预估人次数据和预估工时数据。
其中，所述交易预估模块、所述人次/工时预估模块具体用于：
以排班当天为当前时间节点，例如，排班当天为2013.3.31；下面列举的例子中，以一个月为考察单位；
分别构造节点矩阵A和节点矩阵B；其中，所述节点矩阵A为所述当前时间节点的当期数据节点，例如，节点矩阵A为2013.3.1-2013.3.31的数据节点；所述节点矩阵B为所述节点矩阵A的上期数据节点，例如，节点矩阵B为2013.2.1-2013.2.28的数据节点；将所述节点矩阵B的实际交易数据与所述节点矩阵A的实际交易数据比例作为系数波动矩阵C；将所述节点矩阵A的预估交易数据与所述节点矩阵A的实际交易数据比例作为系数波动矩阵D；将所述系数波动矩阵C利用移动加权平均算法计算，得到均比波动系数C1，将所述系数波动矩阵D利用移动加权平均算法计算，得到均比波动系数D1；获得所述当前时间节点的上期时间节点，即：2013.2.28，将所述上期时间节点的实际交易数据与均比波动系数C1和D1的乘积作为排班当天的预估交易数据H；
将所述节点矩阵A的实际交易数据与所述节点矩阵A的实际排班工时比例作为系数波动矩阵M，将所述节点矩阵A的实际排班工时与所述节点矩阵A的实际有效工时比例作为系数波动矩阵N；将所述系数波动矩阵M利用移动加权平均算法计算，得到均比波动系数M1，将所述系数波动矩阵N利用移动加权平均算法计算，得到均比波动系数N1；将所述预估交易数据H与所述均比波动系数M1和N1的乘积作为排班当天的预估工时数据。
(7)初始排班表生成模块，用于基于所述各个岗位所需的预估人次数据和预估工时数据，并结合所述兼职人员留班时段和全职人员请假时段，从所述人员信息存储模块中选择多个最佳人员，然后向所选择的各个最佳人员在待排班时段内分配所述岗位信息存储模块所存储的各个岗位，得到存储最佳人员、所分配的岗位和所分配的工作时段对应关系的初始排班表；其中，在所述初始排班表生成模块生成初始排班表时，当对已通过留班时段请求的兼职人员排班时，排班界面会自动显示该兼职人员的留班时段，从而保证兼职人员在留班时段被排班；当对已通过请假时段请求的全职人员排班时，排班界面会自动禁止对该全职人员在请假时段进行排班，确保员工休息时段不被排班。还包括：判断被排班人员是否设置工时统计限制规则，如果设置，则将被排班人员的工时统计限制规则作为被排班人员生成工时的约束条件。工时统计限制规则包括：被排班人员工时与法定工时相符规则。例如，工时统计限制规则可以为：全职员工每天最低排班工时设置为8小时；或者，全职、兼职人员工时不超过法定工时规则等。
(8)最终排班表生成模块，在生成所述初始排班表之后，当接收到调班人员替换被调班人员的调班请求时，判断是否符合调班预设规则，如果符合，则自动用所述调班人员替换所述被调班人员，生成最终排班表。其中，调班预设规则为：所述调班人员和所述被调班人员的调班次数是否均不超过调班限制次数；如果是，则允许所述调班人员的本次调班请求；否则，则拒绝所述调班人员的本次调班请求。
具体的，系统对于已经生成的初始排班表但未生效前，员工无法再进行留班和留休申请，但可通过调班进行员工班次的调整。例如，如果接收到某天A员工和B员工调班请求，则在满足调班预设规则的前提下，自动在该天显示A员工和B员工调班后的排班表。调班预设规则可以为：调班人员和被调班人员只要其中一人在本月调班超过三次，就不允许调班，从而防止人员过于频繁的调班。
还包括：
(9)排班表上报模块，用于将所述最终排班表生成模块所生成的最终排班表定时自动上报给指定服务器或邮箱。例如，将生效的最终排班表每天自动传输给领导的邮箱，从而方便上级领导及时了解排班数据。
(10)邮件通知模块，用于将所述最终排班表生成模块所生成的最终排班表发送给本次已排班人员的邮箱中。
本发明提供的智能排班系统，通过可视化的排班表、结合工时预估，请休假管理、留班管理、调班管理的数据，提前对岗位员工的工时进行调度安排。具有排班效率高、排班结果更科学合理的优点；具体为：通过人员工时预测和排班，将最具竞争力的人员安排在最佳的时间段内，从而提高现有人员的利用率，在合理的成本下，确保实现优质的服务，并通过对历史数据的分析，对未来工时预测，安排合理的轮班，从而提高人员利用率，降低劳动力成本。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种智能排班系统，其特征在于，包括：
人员信息存储模块，用于存储待排班人员信息；其中，所述待排班人员信息包括全职人员信息和兼职人员信息；
岗位信息存储模块，用于存储待排班岗位信息；
留班/请假管理模块，用于接收待排班时段内兼职人员留班时段请求和全职人员请假时段请求；然后，判断所述留班时段是否大于预设最低留班时段，如果是，则存储所述兼职人员留班时段；如果否，则拒绝所述兼职人员留班时段请求消息；另外，对所述全职人员请假时段进行有效性审核，如果审核通过，则存储所述全职人员请假时段；如果审核不通过，则拒绝所述全职人员请假时段；
历史数据存储模块，用于存储多个历史排班时段的预估交易数据和实际交易数据；
交易预估模块，用于读取所述历史数据存储模块所存储的同一排班时段的预估交易数据和实际交易数据；以所述实际交易数据和所述预估交易数据的差异对待排班时段的交易进行预估，得到待排班预估交易数据；
人次/工时预估模块，用于分析所述待排班预估交易数据，得到各个岗位所需的预估人次数据和预估工时数据；
初始排班表生成模块，用于基于所述各个岗位所需的预估人次数据和预估工时数据，并结合所述兼职人员留班时段和全职人员请假时段，从所述人员信息存储模块中选择多个最佳人员，然后向所选择的各个最佳人员在待排班时段内分配所述岗位信息存储模块所存储的各个岗位，得到存储最佳人员、所分配的岗位和所分配的工作时段对应关系的初始排班表；
最终排班表生成模块，在生成所述初始排班表之后，当接收到调班人员替换被调班人员的调班请求时，判断是否符合调班预设规则，如果符合，则自动用所述调班人员替换所述被调班人员，生成最终排班表；
其中，所述交易预估模块、所述人次/工时预估模块具体用于：
以排班当天为当前时间节点，分别构造节点矩阵A和节点矩阵B；其中，所述节点矩阵A为所述当前时间节点的当期数据节点；所述节点矩阵B为所述节点矩阵A的上期数据节点；将所述节点矩阵B的实际交易数据与所述节点矩阵A的实际交易数据比例作为系数波动矩阵C；将所述节点矩阵A的预估交易数据与所述节点矩阵A的实际交易数据比例作为系数波动矩阵D；将所述系数波动矩阵C利用移动加权平均算法计算，得到均比波动系数C1，将所述系数波动矩阵D利用移动加权平均算法计算，得到均比波动系数D1；获得所述当前时间节点的上期时间节点，将所述上期时间节点的实际交易数据与均比波动系数C1和D1的乘积作为排班当天的预估交易数据H；
将所述节点矩阵A的实际交易数据与所述节点矩阵A的实际排班工时比例作为系数波动矩阵M，将所述节点矩阵A的实际排班工时与所述节点矩阵A的实际有效工时比例作为系数波动矩阵N；将所述系数波动矩阵M利用移动加权平均算法计算，得到均比波动系数M1，将所述系数波动矩阵N利用移动加权平均算法计算，得到均比波动系数N1；将所述预估交易数据H与所述均比波动系数M1和N1的乘积作为排班当天的预估工时数据。
2.根据权利要求1所述的智能排班系统，其特征在于，所述预估交易数据包括预估观影人次、预估营业额、预估票房数据和预估卖品交易数据；所述实际交易数据包括实际观影人次、实际营业额、实际票房数据和实际卖品交易数据。
3.根据权利要求1所述的智能排班系统，其特征在于，在所述初始排班表生成模块生成初始排班表时，当对已通过留班时段请求的兼职人员排班时，排班界面会自动显示该兼职人员的留班时段；当对已通过请假时段请求的全职人员排班时，排班界面会自动禁止对该全职人员在所述请假时段进行排班。
4.根据权利要求1所述的智能排班系统，其特征在于，在所述初始排班表生成模块生成初始排班表的过程中，还包括：判断被排班人员是否设置工时统计限制规则，如果设置，则将所述被排班人员的工时统计限制规则作为所述被排班人员生成工时的约束条件。
5.根据权利要求4所述的智能排班系统，其特征在于，所述工时统计限制规则包括：被排班人员工时与法定工时相符规则。
6.根据权利要求1所述的智能排班系统，其特征在于，所述调班预设规则为：所述调班人员和所述被调班人员的调班次数是否均不超过调班限制次数；如果是，则允许所述调班人员的本次调班请求；否则，则拒绝所述调班人员的本次调班请求。
7.根据权利要求1所述的智能排班系统，其特征在于，还包括：
排班表上报模块，用于将所述最终排班表生成模块所生成的最终排班表定时自动上报给指定服务器或邮箱。
8.根据权利要求1所述的智能排班系统，其特征在于，还包括：
邮件通知模块，用于将所述最终排班表生成模块所生成的最终排班表发送给本次已排班人员的邮箱中。
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