CN108876108A - 一种基于医院后勤运送系统的任务调度优化方法 - Google Patents

Abstract

一种基于医院后勤运送系统的任务调度优化方法，包括以下步骤：1)通过员工的医院后勤运送记录数据，建立任务地点的无向网络；2)根据任务地点关系网络中连边权重的大小排序，确定主要的任务类型，并获得每个员工各个任务类型的平均执行时间；3)结合劳动强度指数和员工的个体差异，获得员工合理工作时间；4)建立员工任务调度优化函数，合理安排不同任务类型员工分派。本发明针对任务地点网络中连边权重高的任务类型进行分析，在不同任务类型的条件下，根据员工不同任务中不同的效率，结合员工个体素质差异，对任务分配进行优化调度，实现员工能力的最大化和医院成本的最小化。

Description

一种基于医院后勤运送系统的任务调度优化方法

技术领域

本发明涉及数据挖掘与医院后勤运送系统，特别是涉及一种基于医院后勤运送系统的任务调度优化方法。

背景技术

医院后勤工作是一项复杂的系统工程，是构建现代化医疗体系的重要组成部分。后勤运送系统把护士、调度员和运送员等紧密连接起来，实现了标本、文书、药品、仪器和物资等的运送工作的流程化管理。做到了运送人员和时间等因素的合理安排，有助于减少等待时间，显著提高了运送工作效率和专业度，节约了运营成本，为医院规模化经营、高效可持续发展提供强有力保障。后勤运送系统做到“来源可查、去向可追、责任可究、规律可循”，切实提升了后勤管控水平，为保障医院正常工作秩序提供有力支撑。医院后勤运送系统逐步转变医院后勤运行机制，全面提高后勤保障服务水平，促进医疗事业快速健康发展。

员工任务的合理分配，是综合考虑员工个人技能水平、身体素质以及其他因素，以优化、平衡企业组织效率与员工满意度。合理的员工任务调度，能够精准控制劳动力成本；把最符合要求的人选正确的时间放在最合适的岗位上，从而最大优化员工劳动效率；完全遵照当地劳动法律法规与公司规章制度，完美规避用工风险；合理排班，使员工参与度大大提高。任务调度的优化在很大程度上帮助企业有效地利用现有的人力资源，使整个组织层面上取得了较高的工作效率和工作质量，同时实现了对员工的最佳管理。“人尽其力，物尽其用，时尽其效”，是合理地利用各种生产要素，提高企业的生产效率和经济效益使之达到最佳状态，同时使员工的工作效率达到最优。合理的人员调度不仅能够保持员工之间的高效配合，还有利于节约人员调度成本，避免资源浪费，对工作的进度和成本控制有重要意义。

中国专利201310015321.4建立网络流模型，利用预设算法求解最大效益下的人员与岗位的最优化配置，重点在于企业员工与岗位之间合理配置，但对医院后勤运送系统实用性不强。专利200910078344.3公开了一种任务调度优化平台，主要包括各种接口模块介绍及平台构建，不涉及人员的调度优化算法。专利201410820409.8主要提出了任务调度优化方法及装置，重点在于调度优化装置的开发以及模块参数的设置。

发明内容

为了克服传统医院后勤运送系统中员工任务调度单一片面的不足，本发明提出了一种合理任务分配的基于医院后勤运送系统的任务调度优化方法，在不同任务类型的条件下，根据员工不同任务中不同的效率，结合员工个体素质差异，对任务分配进行优化调度。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案如下：

一种基于医院后勤运送系统的任务调度优化方法，包括以下步骤：

S1：通过员工的医院后勤运送记录数据，建立任务地点的无向网络；

S2：根据任务地点关系网络中连边权重的大小排序，确定主要的任务类型，并获得每个员工各个任务类型的平均执行时间；

S3：结合劳动强度指数和员工的个体差异，获得员工合理工作时间；

S4：建立员工任务调度优化函数，合理安排不同任务类型员工分派。

进一步，所述步骤S1中，根据医院后勤运送记录中得到任务的起始地和目的地，建立任务地点关系网络，由于任务难度和路径等因素与任务地点顺序无关，故不考虑起始地、目的地之间的先后顺序建立加权无向图G＝(V,E,W)，其反映的是运送任务地点之间关系程度，其中V＝[υ₁,υ₂,…,υ_m]表示各个任务地点，E＝[e₁,e₂,…,e_n]表示各个地点之间存在任务关系，W＝[w₁,w₂,…,w_n]表示各个地点运送任务的次数。

所述步骤S2中，根据任务地点关系网络中连边权重的大小排序，考虑到任务数过小的任务对员工优化调度影响不大，因此选择连边权重较大的任务类型进行详细分析，计算不同任务类型中每个员工的平均执行时间。

所述步骤S3中，员工任务的分配需要根据员工的个体差异，明确其可承受的工作强度，在员工可接受的工作负荷范围内，能够提高工作效率、增加员工个人幸福感；过少的任务分配，使工作要求远低于工作能力，会出现工作效率下降；过多的任务分配，使任务安排超出员工能力限度，不利于员工工作的积极性；包括以下步骤：

S3-1：根据国家对体力劳动强度的分级，结合医院后勤运送员工的实际工作情况，大致确定医院后勤运送系统中员工的劳动强度指数I，其定义为：

I＝M·T·S·W·10

其中I表示员工的劳动强度指数，M表示能量代谢率，T表示劳动时间率，S表示性别系数，W表示劳动方式系数；

S3-2：基础代谢率(basal metabolic rate，BMR)是人体在清醒而又极端安静的状态下，不受肌肉活动、环境温度、食物及精神紧张影响时的能量代谢率，根据个体的差异，包括年龄、身高、体重和性别等因素，获得基础代谢率，定义为：

BMR_F＝661+9.6×Weight+1.72×Height-4.7×Age

BMR_M＝67+13.7×Weight+5.0×Height-6.9×Age

其中BMR_F表示女性基础代谢率，BMR_M表示男性基础代谢率，Weight表示体重，Height表示身高，Age表示年龄；

结合医院后勤运送员工参与任务的运动程度，得到实际的能量代谢率为：

M＝1.4×BMR

其中M表示员工工作时的能量代谢率，BMR为基础代谢率；

S3-3：医院后勤运送系统中，员工运送任务并不是时时刻刻都在进行，平均劳动时间率是指一个工作日内净劳动时间(即除休息和工作中间持续一分钟以上的暂停时间外的全部活动时间)与工作日总时间的比，以百分率表示，定义为：

其中T表示劳动时间率，T_net表示净劳动时间，T_S表示工作日总工时；

根据劳动强度指数、能量代谢率和劳动时间率的计算，获得员工的净劳动时间，作为衡量员工日平均劳动时间的指标。

所述步骤S4中，根据每个员工不同分类任务中能力的不同，在员工可承受范围内合理分配任务类型及任务数量以实现员工能力的最大化和成本的最小化，包括以下步骤：

S4-1：根据医院后勤数据中的员工劳动强度，结合员工年龄和身体状况条件，获得员工净劳动时间，用向量表示，其中表示第i个员工能承受的日净劳动时间；

S4-2：利用步骤S2中得到的每项分类任务中每个员工的执行时间作为已知参数，其中M个员工在N项任务中的执行时间可用一个M×N的矩阵表示为：

其中T_ij表示第i个员工在第j个任务中的平均执行时间；

已知每项分类任务一天的任务总数，则N项任务的一天任务总数表示为向量[c₁ c₂… c_N]；

合理分配每个任务类型中每个员工的任务数，在任务数一定且员工工作强度范围内达到时间的最优，约束条件为：

T₁₁x₁₁+T₁₂x₁₂+……+T_1Nx_1N≤T₁ ^net

……

x₁₁+x₂₁+……+x_M1＝c₁

x₁₂+x₂₂+……+x_M2＝c₂

……

x_1N+x_2N+……+x_MN＝c_N

其中表示一天中每项任务每个员工的任务个数矩阵，x_ij表示第i个员工执行第j个任务的任务数；

目标函数表示为

求解优化函数以得到员工能力的最大化和成本的最小化。

本发明的适用对象是类似医院后勤运送这类具有完整用户行为数据，但没有用户身份等隐私数据的公司。本发明以研究浙江医院后勤运送数据为例，针对任务地点网络中连边权重高的任务类型进行分析，在不同任务类型的条件下，根据员工不同任务中不同的效率，结合员工个体素质差异，对任务分配进行优化调度，实现员工能力的最大化和医院成本的最小化。

本发明的有益效果为：员工个体差异分析全面细化，从每个任务类型出发评估员工任务的调度，兼顾局部和总体情况分析效果良好。

附图说明

图1为本发明实施例的基于医院后勤运送系统的任务调度优化方法的流程图；

图2为本发明实施例的任务地点关系网络。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明。

参照图1和图2，一种基于医院后勤运送系统的任务调度优化方法，本发明使用浙江医院后勤运送数据，针对任务地点网络中连边权重高的任务类型进行分析，在不同任务类型的条件下，根据员工不同任务中不同的效率，结合员工个体素质差异，对任务分配进行优化调度。

本发明分为以下步骤：

S1：通过员工的医院后勤运送记录数据，建立任务地点的无向网络；

S2：根据任务地点关系网络中连边权重的大小排序，确定主要的任务类型，并获得每个员工各个任务类型的平均执行时间；

S3：结合劳动强度指数和员工的个体差异，获得员工合理工作时间；

S4：建立员工任务调度优化函数，合理安排不同任务类型员工分派。

进一步，所述步骤S1中，根据医院后勤运送记录中得到任务的起始地和目的地，建立任务地点关系网络。由于任务难度和路径等因素与任务地点顺序无关，故不考虑起始地、目的地之间的先后顺序建立加权无向图G＝(V,E,W)，其反映的是运送任务地点之间关系程度。其中V＝[υ₁,υ₂,…,υ_m]表示各个任务地点，E＝[e₁,e₂,…,e_n]表示各个地点之间存在任务关系，W＝[w₁,w₂,…,w_n]表示各个地点运送任务的次数。

所述步骤S2中，根据任务地点关系网络中连边权重的大小排序，考虑到任务数过小的任务对员工优化调度影响不大，因此选择连边权重较大的任务类型进行详细分析。计算不同任务类型中每个员工的执行时间，以平均执行时间作为在某一任务类型下员工的能力水平。

所述步骤S3中，员工任务的分配需要根据员工的个体差异，明确其可承受的工作强度。在员工可接受的工作负荷范围内，能够提高工作效率、增加员工个人幸福感。过少的任务分配，使工作要求远低于工作能力，会出现工作效率下降；过多的任务分配，使任务安排超出员工能力限度，不利于员工工作的积极性。包括以下步骤：

S3-1：根据国家对体力劳动强度的分级，结合医院后勤运送员工的实际工作情况，大致确定医院后勤运送系统中员工的劳动强度指数I，该指数是区分体力劳动强度等级的指标，其定义为：

I＝M·T·S·W·10

其中I表示员工的劳动强度指数，M表示能量代谢率，T表示劳动时间率，S表示性别系数，W表示劳动方式系数。

在医院后勤运送系统这一实际场景下，员工劳动强度指数根据任务情况已知，性别系数和劳动方式系数分别由员工信息和工作情况可直接获得。

S3-2：基础代谢率(basal metabolic rate，BMR)是人体在清醒而又极端安静的状态下，不受肌肉活动、环境温度、食物及精神紧张等影响时的能量代谢率。根据个体的差异，包括年龄、身高、体重和性别等因素，获得基础代谢率，定义为：

BMR_F＝661+9.6×Weight+1.72×Height-4.7×Age

BMR_M＝67+13.7×Weight+5.0×Height-6.9×Age

其中BMR_F表示女性基础代谢率，BMR_M表示男性基础代谢率，Weight表示体重，Height表示身高，Age表示年龄。

结合医院后勤运送员工参与任务的运动程度，得到实际的能量代谢率为：

M＝1.4×BMR

其中M表示员工工作时的能量代谢率，BMR为基础代谢率。

S3-3：医院后勤运送系统中，员工运送任务并不是时时刻刻都在进行。平均劳动时间率是指一个工作日内净劳动时间(即除休息和工作中间持续一分钟以上的暂停时间外的全部活动时间)与工作日总时间的比，以百分率表示，定义为：

其中T表示劳动时间率，T^net表示净劳动时间，T_S表示工作日总工时。

根据劳动强度指数、能量代谢率和劳动时间率的计算，可获得员工的净劳动时间，作为衡量员工日平均劳动时间的指标。

所述步骤S4中，根据每个员工不同分类任务中能力的不同，在员工可承受范围内合理分配任务类型及任务数量以实现员工能力的最大化和成本的最小化，包括以下步骤：

S4-1：根据医院后勤数据中的员工劳动强度，结合员工年龄和身体状况等条件，获得员工净劳动时间，用向量表示，其中表示第i个员工能承受的日净劳动时间。

S4-2：利用步骤S2中得到的每项分类任务中每个员工的执行时间作为已知参数，其中M个员工在N项任务中的执行时间可用一个M×N的矩阵表示为：

其中T_ij表示第i个员工在第j个任务中的平均执行时间。

已知每项分类任务一天的任务总数，则N项任务的一天任务总数表示为向量[c₁ c₂… c_N]。

合理分配每个任务类型中每个员工的任务数，在任务数一定且员工工作强度范围内达到时间的最优，约束条件为：

T₁₁x₁₁+T₁₂x₁₂+……+T_1Nx_1N≤T₁ ^net

……

x₁₁+x₂₁+……+x_M1＝c₁

x₁₂+x₂₂+……+x_M2＝c₂

……

x_1N+x_2N+……+x_MN＝c_N

其中表示一天中每项任务每个员工的任务个数矩阵，x_ij表示第i个员工执行第j个任务的任务数。

目标函数表示为：

求解优化函数以得到员工能力的最大化和成本的最小化。

如上所述为本发明在医院后勤运送系统中任务调度优化方法的实施例介绍，本发明针对任务地点网络中连边权重高的任务类型进行分析，在不同任务类型的条件下，根据员工不同任务中不同的效率，结合员工个体素质差异，对任务分配进行优化调度。从多维度衡量医院后勤运送系统员工任务的调度安排，达到了实际使用的要求。对发明而言仅仅是说明性的，而非限制性的。本专业技术人员理解，在发明权利要求所限定的精神和范围内可对其进行许多改变，修改，甚至等效，但都将落入本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于医院后勤运送系统的任务调度优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

S1：通过员工的医院后勤运送记录数据，建立任务地点的无向网络；

S2：根据任务地点关系网络中连边权重的大小排序，确定主要的任务类型，并获得每个员工各个任务类型的平均执行时间；

S3：结合劳动强度指数和员工的个体差异，获得员工合理工作时间；

S4：建立员工任务调度优化函数，合理安排不同任务类型员工分派。

2.如权利要求1所述的一种基于医院后勤运送系统的任务调度优化方法，其特征在于：所述步骤S1中，根据医院后勤运送记录中得到任务的起始地和目的地，建立任务地点关系网络，由于任务难度和路径等因素与任务地点顺序无关，故不考虑起始地、目的地之间的先后顺序建立加权无向图G＝(V,E,W)，其反映的是运送任务地点之间关系程度，其中V＝[υ₁,υ₂,…,υ_m]表示各个任务地点，E＝[e₁,e₂,…,e_n]表示各个地点之间存在任务关系，W＝[w₁,w₂,…,w_n]表示各个地点运送任务的次数。

3.如权利要求1或2所述的一种基于医院后勤运送系统的任务调度优化方法，其特征在于：所述步骤S2中，根据任务地点关系网络中连边权重的大小排序，考虑到任务数过小的任务对员工优化调度影响不大，因此选择连边权重较大的任务类型进行详细分析，计算不同任务类型中每个员工的平均执行时间。

4.如权利要求1或2所述的一种基于医院后勤运送系统的任务调度优化方法，其特征在于：所述步骤S3中，获得员工合理工作时间包括以下步骤：

S3-1：根据国家对体力劳动强度的分级，结合医院后勤运送员工的实际工作情况，大致确定医院后勤运送系统中员工的劳动强度指数I，其定义为：

I＝M·T·S·W·10

其中I表示员工的劳动强度指数，M表示能量代谢率，T表示劳动时间率，S表示性别系数，W表示劳动方式系数；

S3-2：基础代谢率BMR是人体在清醒而又极端安静的状态下，不受肌肉活动、环境温度、食物及精神紧张等影响时的能量代谢率，根据个体的差异，包括年龄、身高、体重和性别等因素，获得基础代谢率，定义为：

BMR_F＝661+9.6×Weight+1.72×Height-4.7×Age

BMR_M＝67+13.7×Weight+5.0×Height-6.9×Age

其中BMR_F表示女性基础代谢率，BMR_M表示男性基础代谢率，Weight表示体重，Height表示身高，Age表示年龄；

结合医院后勤运送员工参与任务的运动程度，得到实际的能量代谢率为

M＝1.4×BMR

其中M表示员工工作时的能量代谢率，BMR为基础代谢率；

S3-3：医院后勤运送系统中，员工运送任务并不是时时刻刻都在进行，平均劳动时间率是指一个工作日内净劳动时间与工作日总时间的比，以百分率表示，定义为：

其中T表示劳动时间率，T_net表示净劳动时间，T_S表示工作日总工时，

根据劳动强度指数、能量代谢率和劳动时间率的计算，获得员工的净劳动时间，作为衡量员工日平均劳动时间的指标。

5.如权利要求1或2所述的一种基于医院后勤运送系统的任务调度优化方法，其特征在于：所述步骤S4中，根据每个员工不同分类任务中能力的不同，在员工可承受范围内合理分配任务类型及任务数量以实现员工能力的最大化和成本的最小化，包括以下步骤：

S4-1：根据医院后勤数据中的员工劳动强度，结合员工年龄和身体状况条件，获得员工净劳动时间，用向量表示，其中T_i ^net表示第i个员工能承受的日净劳动时间；

S4-2：利用步骤S2中得到的每项分类任务中每个员工的执行时间作为已知参数，其中M个员工在N项任务中的执行时间可用一个M×N的矩阵表示为：

其中T_ij表示第i个员工在第j个任务中的平均执行时间；

已知每项分类任务一天的任务总数，则N项任务的一天任务总数表示为向量[c₁ c₂ …c_N]；

合理分配每个任务类型中每个员工的任务数，在任务数一定且员工工作强度范围内达到时间的最优，约束条件为：

T₁₁x₁₁+T₁₂x₁₂+……+T_1Nx_1N≤T₁ ^net

……

x₁₁+x₂₁+……+x_M1＝c₁

x₁₂+x₂₂+……+x_M2＝c₂

……

x_1N+x_2N+……+x_MN＝c_N

其中表示一天中每项任务每个员工的任务个数矩阵，x_ij表示第i个员工执行第j个任务的任务数；

目标函数表示为：

求解优化函数以得到员工能力的最大化和成本的最小化。