CN110020757A - 派单方法、系统、计算机设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种派单方法、系统、一种计算机设备以及计算机可读存储介质。其中方法包括：接收呼叫请求和派单规则；对呼叫请求进行分析并根据分析结果创建工单；获取工程师历史工单并通过大数据分析，根据工单、派单规则以及大数据分析结果得到待选工程师；获取待选工程师的位置信息，并根据工单以及位置信息对待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师；根据工单、大数据分析结果和位置信息确定实施工程师；向实施工程师发送工单。通过本方案避免了调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
Description
技术领域
本发明涉及大数据分析领域，具体而言，涉及一种派单方法、系统、一种计算机设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
现阶段，客户呼叫中心在接收到用户的呼叫请求，会根据用户的请求类型生成工单，并将工单下发给调度人员，调度人员根据地域以及排班情况，进行人工派单。随着工单数量的不断增加，调度人员每天处理的工单越来越多，无法根据工程师是否空闲以及排班情况及时完成派单，此外，人工派单存在一定的盲目性和倾向性，不能合理精准的为每一个工程师匹配工作量，因此急需一种派单方法来解决现存的派单问题。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。
为此，本发明的一个方面在于提出了一种派单方法。
本发明的另一个方面在于提出了一种派单系统。
本发明的再一个方面在于提出了一种计算机设备。
本发明的又一个方面在于提出了一种计算机可读存储介质。
有鉴于此，根据本发明的一个方面，提出了一种派单方法，包括：接收呼叫请求和派单规则；对呼叫请求进行分析并根据分析结果创建工单；获取工程师历史工单并通过大数据分析，根据工单、派单规则以及大数据分析结果得到待选工程师；获取待选工程师的位置信息，并根据工单以及位置信息对待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师；根据工单、大数据分析结果和位置信息确定实施工程师；向实施工程师发送工单。
本发明提供的派单方法，接收到的用户呼叫请求和调度人员设置的派单规则，对呼叫请求进行分析得到分析结果，并根据分析结果创建工单，通过对呼叫请求进行分析，得到用户呼叫请求中的需要协助事件的具体类别或者情况，从而在对创建工单并利用工单确定待选工程师时更为精准；获取工程师的历史工单，并对历史工单进行大数据分析，通过大数据分析工程师历史工单，可以得到每个人的工作能力、历史工单完成情况、工作响应时效性、工作完成时间以及客户投诉等多方面信息，结合大数据分析结果确定适合用户请求的待选工程师，从而选出最适合的待选工程师；获得工程师具体位置，并根据工单信息对待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师，结合工单以及大数据分析结果以及位置信息对待确定工程师进行进一步的筛选，最终确定实施工程师，以完成工单的指定，向实施工程师发送工单，从而完成工单的分配以及下发，在此过程中，使用大数据分析，实现了工程师工作表现的高效评估，对于工作效率高且完成质量较高的工程师筛选出来进行分配，从而更好的为客户进行服务；此外，避免了调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
根据本发明的上述派单方法，还可以具有以下技术特征：
在上述技术方案中，优选地，派单规则包括：支持派送区域、支持派送时间、限制原则、优先原则。
在该技术方案中，接收派单规则，根据派单规则完成对根据大数据分析后得到的待选工程师、待确定工程师以及实施工程师的确定；其中派单规则包括：支持派送区域、支持派送时间、限制原则以及优先原则。具体的，支持派送区域可以是以整个区域作为支持派送区域，也可以是按照地域进行等级划分，如：按照由大至小以包含关系划分为大区、客服、小区三个区域，并通过树形结构联系起来，可以选择大区级别作为支持派送区域、也可以选择客服级别作为支持派送区域、或者选择小区级别作为支持派送区域，当然也可以多个大区级别或多个客服级别或多个小区级别同时选择来确定支持派送区域，通过设定的支持派送区域以及大数据分析结果确定工单的派送；支持派送时间具体包括：支持自动派单开始时间以及支持自动派单结束时间，系统根据支持派送时间对工单进行派发；限制原则，即限制条件，详细来说是必须要满足的条件，常用的限制条件包括：职位限制条件，如：工程师、组长、客服经理、大区经理；权限组限制条件，如：扩展组、维修组以及系统管理员组；以及部门限制条件，如：客服中心，系统根据用户呼叫请求事件的不同类型或者情况选择不同的限制条件，当然，也可以将不同的限制条件进行组合使用，从而根据工单的具体情况选择最适合的工程师，即选择最专业的人员来处理用户问题；优先原则，即，在限制条件满足的情况优先满足的工程师优先派单，其中原则至少包括：同小区同类工单同人原则、当天未完成同类工单数量最少原则、当天总同类工单数最少原则、总未完成同类工单数最少原则以及距离较近原则，通过上述任一原则或及其组合来确定待选工程师、待确定工程师以及实施工程师，通过上述派单规则进行限定，确定最佳实施工程师更好的为客户进行服务；此外，避免了调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
在上述技术方案中，优选地，获取工程师历史工单并通过大数据分析，根据工单、派单规则以及大数据分析结果得到待选工程师具体包括：根据工单和限制原则确定工程师的种类；获取种类工程师的历史工单，通过对历史工单进行大数据分析，得到工程师的优先级别；根据工程师的优先级别和优先原则筛选出待选工程师。
在该技术方案中，根据工单以及限制原则确定工程师的种类，将工单对应的工程师进行类别的限定，查找出对应类别的工程师，并获取对应工程师的历史工单，通过大数据分析，根据分析结果对工程师进行优先级先后排列，并根据优先级先后排列以及优先原则对符合限制原则的工程师进行筛选，得到待选工程师，通过优先原则以及限制原则的限定，使得选择出来的待选工程师更加适合解决客户的呼叫请求，从而更好的为客户进行服务，并且在此过程中，避免了调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
在上述技术方案中，优选地，根据工单、大数据分析结果和位置信息确定实施工程师具体包括：根据工单、优先级别、优先原则以及位置信息确定实施工程师。
在该技术方案中，通过工单、大数据分析结果以及位置信息确定实施工程师，在待确定工程师的基础上结合优先原则以及工程师的位置信息，进行筛选从而得到实施工程师，通过对派单规则以及大数据分析结果的多次使用结合工程师的位置信息得到的实施工程师，相对于其他工程师更适合解决用户的问题，并且在此过程中，派单不再受到调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
在上述技术方案中，优选地，在对呼叫请求进行分析并根据分析结果创建工单之后，在获取工程师历史工单并通过大数据分析，根据工单、派单规则以及大数据分析结果得到待选工程师之前，还包括：判断工单是否符合支持派送区域和支持派送时间，当工单符合时，开始派单，否则，停止派单。
在该技术方案中，在对呼叫请求进行分析并根据分析结果创建工单之后，在获取工程师历史工单并通过大数据分析，根据工单、派单规则以及大数据分析结果得到待选工程师之前，判断工单是否符合派单规则，只有在符合派单规则时，进行派单，对于不符合派单规则的情况，停止派单，有调度人员人工对工单进行处理，在此过程中，避免存在工单不符合派单规则反而将工单派发出去造成工单无人处理，并且通过对支持派送区域以及支持派送时间对工单进行分类，将工单进行纤细分类，从而确定是否进行派单，并根据自动派单确定最佳实施工程师，从而更好的为客户进行服务，提高工程师人力资源的高效利用。
根据本发明的另一个方面，提出了一种派单系统，包括：接收单元，用于接收呼叫请求和派单规则；创建单元，用于对呼叫请求进行分析并根据分析结果创建工单；第一筛选单元，用于获取工程师历史工单并通过大数据分析，根据工单、派单规则以及大数据分析结果得到待选工程师；第二筛选单元，用于获取待选工程师的位置信息，并根据工单以及位置信息对待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师；确定单元，用于根据工单、大数据分析结果和位置信息确定实施工程师；发送单元，用于向实施工程师发送工单。
本发明提供的派单系统，接收单元接收到的用户呼叫请求和调度人员设置的派单规则，创建单元对呼叫请求进行分析得到分析结果，并根据分析结果创建工单，通过对呼叫请求进行分析，得到用户呼叫请求中的需要协助事件的具体类别或者情况，从而在对创建工单并利用工单确定待选工程师时更为精准；第一筛选单元获取工程师的历史工单，并对历史工单进行大数据分析，通过大数据分析工程师历史工单，可以得到每个人的工作能力、历史工单完成情况、工作响应时效性、工作完成时间以及客户投诉等多方面信息，结合大数据分析结果确定适合用户请求的待选工程师，从而选出最适合的待选工程师；第二筛选单元获得工程师具体位置，并根据工单信息对待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师，确定单元结合工单以及大数据分析结果以及位置信息对待确定工程师进行进一步的筛选，最终确定实施工程师，以完成工单的指定，通过发送单元向实施工程师发送工单，从而完成工单的分配以及下发，在此过程中，使用大数据分析，实现了工程师工作表现的高效评估，对于工作效率高且完成质量较高的工程师筛选出来进行分配，从而更好的为客户进行服务；此外，避免了调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
在上述技术方案中，优选地，派单规则包括：支持派送区域、支持派送时间、限制原则、优先原则。
在该技术方案中，接收派单规则，根据派单规则完成对根据大数据分析后得到的待选工程师、待确定工程师以及实施工程师的确定；其中派单规则包括：支持派送区域、支持派送时间、限制原则以及优先原则。具体的，支持派送区域可以是以整个区域作为支持派送区域，也可以是按照地域进行等级划分，如：按照由大至小以包含关系划分为大区、客服、小区三个区域，并通过树形结构联系起来，可以选择大区级别作为支持派送区域、也可以选择客服级别作为支持派送区域、或者选择小区级别作为支持派送区域，当然也可以多个大区级别或多个客服级别或多个小区级别同时选择来确定支持派送区域，通过设定的支持派送区域以及大数据分析结果确定工单的派送；支持派送时间具体包括：支持自动派单开始时间以及支持自动派单结束时间，系统根据支持派送时间对工单进行派发；限制原则，即限制条件，详细来说是必须要满足的条件，常用的限制条件包括：职位限制条件，如：工程师、组长、客服经理、大区经理；权限组限制条件，如：扩展组、维修组以及系统管理员组；以及部门限制条件，如：客服中心，系统根据用户呼叫请求事件的不同类型或者情况选择不同的限制条件，当然，也可以将不同的限制条件进行组合使用，从而根据工单的具体情况选择最适合的工程师，即选择最专业的人员来处理用户问题；优先原则，即，在限制条件满足的情况优先满足的工程师优先派单，其中原则至少包括：同小区同类工单同人原则、当天未完成同类工单数量最少原则、当天总同类工单数最少原则、总未完成同类工单数最少原则以及距离较近原则，通过上述任一原则或及其组合来确定待选工程师、待确定工程师以及实施工程师，通过上述派单规则进行限定，确定最佳实施工程师更好的为客户进行服务；此外，避免了调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
在上述技术方案中，优选地，第一筛选单元包括：第一确定单元，用于根据工单和限制原则确定工程师的种类；分析单元，用于获取种类工程师的历史工单，通过对历史工单进行大数据分析，得到工程师的优先级别；第一筛选子单元，用于根据工程师的优先级别和优先原则筛选出待选工程师。
在该技术方案中，第一确定单元根据工单以及限制原则确定工程师的种类，将工单对应的工程师进行类别的限定，查找出对应类别的工程师，通过分析单元获取对应工程师的历史工单，通过大数据分析，根据分析结果对工程师进行优先级先后排列，第一筛选子单元根据优先级先后排列以及优先原则对符合限制原则的工程师进行筛选，得到待选工程师，通过优先原则以及限制原则的限定，使得选择出来的待选工程师更加适合解决客户的呼叫请求，从而更好的为客户进行服务，并且在此过程中，避免了调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
在上述技术方案中，优选地，确定单元具体用于：根据工单、优先级别、优先原则以及位置信息确定实施工程师。
在该技术方案中，确定单元通过工单、大数据分析结果以及位置信息确定实施工程师，在待确定工程师的基础上结合优先原则以及工程师的位置信息，进行筛选从而得到实施工程师，通过对派单规则以及大数据分析结果的多次使用结合工程师的位置信息得到的实施工程师，相对于其他工程师更适合解决用户的问题，并且在此过程中，派单不再受到调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
在上述技术方案中，优选地，还包括：判断单元，用于判断所述工单是否符合所述支持派送区域和所述支持派送时间，当所述工单符合时，开始派单，否则，停止派单。
在该技术方案中，在对呼叫请求进行分析并根据分析结果创建工单之后，在获取工程师历史工单并通过大数据分析，根据工单、派单规则以及大数据分析结果得到待选工程师之前，判断单元判断工单是否符合派单规则，只有在符合派单规则时，进行派单，对于不符合派单规则的情况，停止派单，有调度人员人工对工单进行处理，在此过程中，避免存在工单不符合派单规则反而将工单派发出去造成工单无人处理，并且通过对支持派送区域以及支持派送时间对工单进行分类，将工单进行纤细分类，从而确定是否进行派单，并根据自动派单确定最佳实施工程师，从而更好的为客户进行服务，提高工程师人力资源的高效利用。
根据本发明的再一个方面，提出了一种计算机装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述任一项的派单方法的步骤。
本发明提供的计算机装置，处理器执行计算机程序时实现通过接收到的用户呼叫请求和调度人员设置的派单规则，对呼叫请求进行分析得到分析结果，并根据分析结果创建工单，通过对呼叫请求进行分析，得到用户呼叫请求中的需要协助事件的具体类别或者情况，从而在对创建工单并利用工单确定待选工程师时更为精准；获取工程师的历史工单，并对历史工单进行大数据分析，通过大数据分析工程师历史工单，可以得到每个人的工作能力、历史工单完成情况、工作响应时效性、工作完成时间以及客户投诉等多方面信息，结合大数据分析结果确定适合用户请求的待选工程师，从而选出最适合的待选工程师；获得工程师具体位置，并根据工单信息对待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师，结合工单以及大数据分析结果以及位置信息对待确定工程师进行进一步的筛选，最终确定实施工程师，以完成工单的指定，向实施工程师发送工单，从而完成工单的分配以及下发，在此过程中，使用大数据分析，实现了工程师工作表现的高效评估，对于工作效率高且完成质量较高的工程师筛选出来进行分配，从而更好的为客户进行服务；此外，避免了调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
根据本发明的又一个方面，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项的派单方法的步骤。
本发明提供的计算机可读存储介质，计算机程序被处理器执行时实现通过接收到的用户呼叫请求和调度人员设置的派单规则，对呼叫请求进行分析得到分析结果，并根据分析结果创建工单，通过对呼叫请求进行分析，得到用户呼叫请求中的需要协助事件的具体类别或者情况，从而在对创建工单并利用工单确定待选工程师时更为精准；获取工程师的历史工单，并对历史工单进行大数据分析，通过大数据分析工程师历史工单，可以得到每个人的工作能力、历史工单完成情况、工作响应时效性、工作完成时间以及客户投诉等多方面信息，结合大数据分析结果确定适合用户请求的待选工程师，从而选出最适合的待选工程师；获得工程师具体位置，并根据工单信息对待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师，结合工单以及大数据分析结果以及位置信息对待确定工程师进行进一步的筛选，最终确定实施工程师，以完成工单的指定，向实施工程师发送工单，从而完成工单的分配以及下发，在此过程中，使用大数据分析，实现了工程师工作表现的高效评估，对于工作效率高且完成质量较高的工程师筛选出来进行分配，从而更好的为客户进行服务；此外，避免了调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1示出了本发明的派单方法的一个实施例的流程示意图；
图2示出了本发明的派单方法的一个实施例的流程示意图；
图3示出了本发明的派单方法的一个实施例的流程示意图；
图4示出了本发明的派单方法的一个实施例的流程示意图；
图5示出了本发明的派单系统的一个实施例的示意框图；
图6示出了本发明的一个实施例的计算机设备600的示意框图；
图7示出派单系统流程框架的示意图；
图8示出派单系统流程框架的示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不限于下面公开的具体实施例的限制。
本发明第一方面的实施例，提出一种派单方法，图1示出了本发明的派单方法的一个实施例的流程示意图。其中，该方法包括：
S102，接收呼叫请求和派单规则；
S104，对呼叫请求进行分析并根据分析结果创建工单；
S106，获取工程师历史工单并通过大数据分析，根据工单、派单规则以及大数据分析结果得到待选工程师；
S108，获取待选工程师的位置信息，并根据工单以及位置信息对待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师；
S110，根据工单、大数据分析结果和位置信息确定实施工程师；
S112，向实施工程师发送工单。
在该实施例中，接收到的用户呼叫请求和调度人员设置的派单规则，对呼叫请求进行分析得到分析结果，并根据分析结果创建工单，通过对呼叫请求进行分析，得到用户呼叫请求中的需要协助事件的具体类别或者情况，从而在对创建工单并利用工单确定待选工程师时更为精准；获取工程师的历史工单，并对历史工单进行大数据分析，通过大数据分析工程师历史工单，可以得到每个人的工作能力、历史工单完成情况、工作响应时效性、工作完成时间以及客户投诉等多方面信息，结合大数据分析结果确定适合用户请求的待选工程师，从而选出最适合的待选工程师；获得工程师具体位置，并根据工单信息对待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师，结合工单以及大数据分析结果以及位置信息对待确定工程师进行进一步的筛选，最终确定实施工程师，以完成工单的指定，向实施工程师发送工单，从而完成工单的分配以及下发，在此过程中，使用大数据分析，实现了工程师工作表现的高效评估，对于工作效率高且完成质量较高的工程师筛选出来进行分配，从而更好的为客户进行服务；此外，避免了调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
图2示出了本发明的派单方法的一个实施例的流程示意图。
在本发明的一个实施例中，优选地，派单方法包括：
S202，接收呼叫请求和派单规则；
S204，对呼叫请求进行分析并根据分析结果创建工单；
S206，根据工单和限制原则确定工程师的种类；
S208，获取种类工程师的历史工单，通过对历史工单进行大数据分析，得到工程师的优先级别；
S210，根据工程师的优先级别和优先原则筛选出待选工程师；
S212，获取待选工程师的位置信息，并根据工单以及位置信息对待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师；
S214，根据工单、大数据分析结果和位置信息确定实施工程师；
S216，向实施工程师发送工单。
其中，派单规则包括：支持派送区域、支持派送时间、限制原则、优先原则。
在该实施例中，根据工单以及限制原则确定工程师的种类，将工单对应的工程师进行类别的限定，查找出对应类别的工程师，并获取对应工程师的历史工单，通过大数据分析，根据分析结果对工程师进行优先级先后排列，并根据优先级先后排列以及优先原则对符合限制原则的工程师进行筛选，得到待选工程师，通过优先原则以及限制原则的限定，使得选择出来的待选工程师更加适合解决客户的呼叫请求，从而更好的为客户进行服务，并且在此过程中，避免了调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
图3示出了本发明的派单方法的一个实施例的流程示意图。
在本发明的一个实施例中，优选地，派单方法包括：
S302，接收呼叫请求和派单规则；
S304，对呼叫请求进行分析并根据分析结果创建工单；
S306，根据工单和限制原则确定工程师的种类；
S308，获取种类工程师的历史工单，通过对历史工单进行大数据分析，得到工程师的优先级别；
S310，根据工程师的优先级别和优先原则筛选出待选工程师；
S312，获取待选工程师的位置信息，并根据工单以及位置信息对待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师；
S314，根据工单、优先级别、优先原则以及位置信息确定实施工程师；
S316，向实施工程师发送工单。
其中，派单规则包括：支持派送区域、支持派送时间、限制原则、优先原则。
在该实施例中，通过工单、大数据分析结果以及位置信息确定实施工程师，在待确定工程师的基础上结合优先原则以及工程师的位置信息，进行筛选从而得到实施工程师，通过对派单规则以及大数据分析结果的多次使用结合工程师的位置信息得到的实施工程师，相对于其他工程师更适合解决用户的问题，并且在此过程中，派单不再受到调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
图4示出了本发明的派单方法的一个实施例的流程示意图。
在本发明的一个实施例中，优选地，派单方法包括：
S402，接收呼叫请求和派单规则；
S404，对呼叫请求进行分析并根据分析结果创建工单；
S406，判断工单是否符合支持派送区域和支持派送时间，当工单符合时，开始派单，否则，停止派单；
S408，根据工单和限制原则确定工程师的种类；
S410，获取种类工程师的历史工单，通过对历史工单进行大数据分析，得到工程师的优先级别；
S412，根据工程师的优先级别和优先原则筛选出待选工程师；
S414，获取待选工程师的位置信息，并根据工单以及位置信息对待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师；
S416，根据工单、优先级别、优先原则以及位置信息确定实施工程师；
S418，向实施工程师发送工单。
其中，派单规则包括：支持派送区域、支持派送时间、限制原则、优先原则。
在该实施例中，在对呼叫请求进行分析并根据分析结果创建工单之后，在获取工程师历史工单并通过大数据分析，根据工单、派单规则以及大数据分析结果得到待选工程师之前，判断工单是否符合派单规则，只有在符合派单规则时，进行派单，对于不符合派单规则的情况，停止派单，有调度人员人工对工单进行处理，在此过程中，避免存在工单不符合派单规则反而将工单派发出去造成工单无人处理，并且通过对支持派送区域以及支持派送时间对工单进行分类，将工单进行纤细分类，从而确定是否进行派单，并根据自动派单确定最佳实施工程师，从而更好的为客户进行服务，提高工程师人力资源的高效利用。
如：支持派送区域是市区内，时间为6：00至18：00，对于用户呼叫请求中要求在20：00进行处理，不符合派单规则，不能自动进行派单，而由调度人员人工指定工程师进行处理。
本发明第二方面的实施例，提出一种派单系统，图5示出了本发明的派单系统的一个实施例的示意框图，其中派单系统包括：接收单元502，用于接收呼叫请求和派单规则；创建单元504，用于对呼叫请求进行分析并根据分析结果创建工单；第一筛选单元506，用于获取工程师历史工单并通过大数据分析，根据工单、派单规则以及大数据分析结果得到待选工程师；第二筛选单元508，用于获取待选工程师的位置信息，并根据工单以及位置信息对待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师；确定单元510，用于根据工单、大数据分析结果和位置信息确定实施工程师；发送单元512，用于向实施工程师发送工单。
在该实施例中，接收单元502接收到的用户呼叫请求和调度人员设置的派单规则，创建单元504对呼叫请求进行分析得到分析结果，并根据分析结果创建工单，通过对呼叫请求进行分析，得到用户呼叫请求中的需要协助事件的具体类别或者情况，从而在对创建工单并利用工单确定待选工程师时更为精准；第一筛选单元506获取工程师的历史工单，并对历史工单进行大数据分析，通过大数据分析工程师历史工单，可以得到每个人的工作能力、历史工单完成情况、工作响应时效性、工作完成时间以及客户投诉等多方面信息，结合大数据分析结果确定适合用户请求的待选工程师，从而选出最适合的待选工程师；第二筛选单元508获得工程师具体位置，并根据工单信息对待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师，确定单元510结合工单以及大数据分析结果以及位置信息对待确定工程师进行进一步的筛选，最终确定实施工程师，以完成工单的指定，通过发送单元512向实施工程师发送工单，从而完成工单的分配以及下发，在此过程中，使用大数据分析，实现了工程师工作表现的高效评估，对于工作效率高且完成质量较高的工程师筛选出来进行分配，从而更好的为客户进行服务；此外，避免了调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
在本发明的一个实施例中，优选地，派单规则包括：支持派送区域、支持派送时间、限制原则、优先原则。
在该实施例中，接收派单规则，根据派单规则完成对根据大数据分析后得到的待选工程师、待确定工程师以及实施工程师的确定；其中派单规则包括：支持派送区域、支持派送时间、限制原则以及优先原则。具体的，支持派送区域可以是以整个区域作为支持派送区域，也可以是按照地域进行等级划分，如：按照由大至小以包含关系划分为大区、客服、小区三个区域，并通过树形结构联系起来，可以选择大区级别作为支持派送区域、也可以选择客服级别作为支持派送区域、或者选择小区级别作为支持派送区域，当然也可以多个大区级别或多个客服级别或多个小区级别同时选择来确定支持派送区域，通过设定的支持派送区域以及大数据分析结果确定工单的派送；支持派送时间具体包括：支持自动派单开始时间以及支持自动派单结束时间，系统根据支持派送时间对工单进行派发；限制原则，即限制条件，详细来说是必须要满足的条件，常用的限制条件包括：职位限制条件，如：工程师、组长、客服经理、大区经理；权限组限制条件，如：扩展组、维修组以及系统管理员组；以及部门限制条件，如：客服中心，系统根据用户呼叫请求事件的不同类型或者情况选择不同的限制条件，当然，也可以将不同的限制条件进行组合使用，从而根据工单的具体情况选择最适合的工程师，即选择最专业的人员来处理用户问题；优先原则，即，在限制条件满足的情况优先满足的工程师优先派单，其中原则至少包括：同小区同类工单同人原则、当天未完成同类工单数量最少原则、当天总同类工单数最少原则、总未完成同类工单数最少原则以及距离较近原则，通过上述任一原则或及其组合来确定待选工程师、待确定工程师以及实施工程师，通过上述派单规则进行限定，确定最佳实施工程师更好的为客户进行服务；此外，避免了调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
在本发明的一个实施例中，优选地，第一筛选单元506包括：第一确定单元514，用于根据工单和限制原则确定工程师的种类；分析单元516，用于获取种类工程师的历史工单，通过对历史工单进行大数据分析，得到工程师的优先级别；第一筛选子单元518，用于根据工程师的优先级别和优先原则筛选出待选工程师。
在该实施例中，第一确定单元514根据工单以及限制原则确定工程师的种类，将工单对应的工程师进行类别的限定，查找出对应类别的工程师，通过分析单元516获取对应工程师的历史工单，通过大数据分析，根据分析结果对工程师进行优先级先后排列，第一筛选子单元518根据优先级先后排列以及优先原则对符合限制原则的工程师进行筛选，得到待选工程师，通过优先原则以及限制原则的限定，使得选择出来的待选工程师更加适合解决客户的呼叫请求，从而更好的为客户进行服务，并且在此过程中，避免了调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
在本发明的一个实施例中，优选地，确定单元510具体用于：根据工单、优先级别、优先原则以及位置信息确定实施工程师。
在该实施例中，确定单元510通过工单、大数据分析结果以及位置信息确定实施工程师，在待确定工程师的基础上结合优先原则以及工程师的位置信息，进行筛选从而得到实施工程师，通过对派单规则以及大数据分析结果的多次使用结合工程师的位置信息得到的实施工程师，相对于其他工程师更适合解决用户的问题，并且在此过程中，派单不再受到调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
在本发明的一个实施例中，优选地，还包括：判断单元520，用于判断所述工单是否符合所述支持派送区域和所述支持派送时间，当所述工单符合时，开始派单，否则，停止派单。
在该实施例中，在对呼叫请求进行分析并根据分析结果创建工单之后，在获取工程师历史工单并通过大数据分析，根据工单、派单规则以及大数据分析结果得到待选工程师之前，判断单元520判断工单是否符合派单规则，只有在符合派单规则时，进行派单，对于不符合派单规则的情况，停止派单，有调度人员人工对工单进行处理，在此过程中，避免存在工单不符合派单规则反而将工单派发出去造成工单无人处理，并且通过对支持派送区域以及支持派送时间对工单进行分类，将工单进行纤细分类，从而确定是否进行派单，并根据自动派单确定最佳实施工程师，从而更好的为客户进行服务，提高工程师人力资源的高效利用。
如：支持派送区域是市区内，时间为6：00至18：00，对于用户呼叫请求中要求在20：00进行处理，不符合派单规则，不能自动进行派单，而由调度人员人工指定工程师进行处理。
本发明第三方面的实施例，提出一种计算机设备，图6示出了本发明的一个实施例的计算机设备600的示意框图。其中，该计算机设备600包括：
存储器602、处理器604及存储在所述存储器602上并可在所述处理器604上运行的计算机程序，所述处理器604执行计算机程序时实现如上述任一项派单方法的步骤。
本发明提供的计算机设备600，处理器604执行计算机程序时实现接收到的用户呼叫请求和调度人员设置的派单规则，对呼叫请求进行分析得到分析结果，并根据分析结果创建工单，通过对呼叫请求进行分析，得到用户呼叫请求中的需要协助事件的具体类别或者情况，从而在对创建工单并利用工单确定待选工程师时更为精准；获取工程师的历史工单，并对历史工单进行大数据分析，通过大数据分析工程师历史工单，可以得到每个人的工作能力、历史工单完成情况、工作响应时效性、工作完成时间以及客户投诉等多方面信息，结合大数据分析结果确定适合用户请求的待选工程师，从而选出最适合的待选工程师；获得工程师具体位置，并根据工单信息对待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师，结合工单以及大数据分析结果以及位置信息对待确定工程师进行进一步的筛选，最终确定实施工程师，以完成工单的指定，向实施工程师发送工单，从而完成工单的分配以及下发，在此过程中，使用大数据分析，实现了工程师工作表现的高效评估，对于工作效率高且完成质量较高的工程师筛选出来进行分配，从而更好的为客户进行服务；此外，避免了调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
本发明第四方面的实施例，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项派单方法的步骤。
本发明提供的计算机可读存储介质，计算机程序被处理器执行时实现接收到的用户呼叫请求和调度人员设置的派单规则，对呼叫请求进行分析得到分析结果，并根据分析结果创建工单，通过对呼叫请求进行分析，得到用户呼叫请求中的需要协助事件的具体类别或者情况，从而在对创建工单并利用工单确定待选工程师时更为精准；获取工程师的历史工单，并对历史工单进行大数据分析，通过大数据分析工程师历史工单，可以得到每个人的工作能力、历史工单完成情况、工作响应时效性、工作完成时间以及客户投诉等多方面信息，结合大数据分析结果确定适合用户请求的待选工程师，从而选出最适合的待选工程师；获得工程师具体位置，并根据工单信息对待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师，结合工单以及大数据分析结果以及位置信息对待确定工程师进行进一步的筛选，最终确定实施工程师，以完成工单的指定，向实施工程师发送工单，从而完成工单的分配以及下发，在此过程中，使用大数据分析，实现了工程师工作表现的高效评估，对于工作效率高且完成质量较高的工程师筛选出来进行分配，从而更好的为客户进行服务；此外，避免了调度人员的主观意愿对工单的分配，通过工单的自动分配，减少调度人员的工作量的同时还提高了工程师人力资源的高效利用。
图7示出派单系统流程框架的示意图，大数据分析选用Hadoop(海杜普，一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。)分布式系统基础架构，利用分布式文件系统HDFS(HadoopDistributed File System，分布式文件系统)来存储海量的工单信息；使用MapReduce(MapReduce，一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。)框架并行处理海量的工单数据，基于工程师安装的手机应用程序使用GIS(GIS，Geographic InformationSystem，地理信息系统，是以后总特定的设分重要的空间信息系统，它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理运算、分析、显示和描述的技术系统)定位服务定时上传一次位置信息，后台服务器接收到位置信息以后，可以实时监控每个工程师的位置，根据生成的工单，结合地域、时间、位置信息以及工程师情况直接推送给相关的实施人员，通过自动选择工程师并通过第三方的推送技术，实现服务器和手机应用程序的推送消息，加快工单的实时响应速度。图8示出派单系统流程框架的示意图，其中宽带客户向呼叫中心发送请求，呼叫中心创建工单，并进行时间和地域的筛查，在筛查结束后，根据限定规则(限制原则)进行筛查，结合对工程师历史工单大数据分析结果、当前实时位置以及优先规则(优先原则)确定实施工程师，通过推送服务向工程师推送工单。其中推送服务可以是通过第三方推送到手机应用程序上，并且通过短信和邮件同时通知实施工程师。
在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (12)
1.一种派单方法，其特征在于，
接收呼叫请求和派单规则；
对所述呼叫请求进行分析并根据分析结果创建工单；
获取工程师历史工单并通过大数据分析，根据所述工单、所述派单规则以及大数据分析结果得到待选工程师；
获取所述待选工程师的位置信息，并根据所述工单以及所述位置信息对所述待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师；
根据所述工单、所述大数据分析结果和所述位置信息确定实施工程师；
向所述实施工程师发送所述工单。
2.根据权利要求1所述的派单方法，其特征在于，
所述派单规则包括：支持派送区域、支持派送时间、限制原则、优先原则。
3.根据权利要求2所述的派单方法，其特征在于，
所述获取工程师历史工单并通过大数据分析，根据所述工单、所述派单规则以及大数据分析结果得到待选工程师具体包括：
根据所述工单和所述限制原则确定工程师的种类；
获取所述种类工程师的历史工单，通过对所述历史工单进行大数据分析，得到所述工程师的优先级别；
根据所述工程师的优先级别和所述优先原则筛选出待选工程师。
4.根据权利要求3所述的派单方法，其特征在于，
所述根据所述工单、所述大数据分析结果和所述位置信息确定实施工程师具体包括：
根据所述工单、所述优先级别、所述优先原则以及所述位置信息确定实施工程师。
5.根据权利要求2至4中任一项所述的派单方法，其特征在于，
在对所述呼叫请求进行分析并根据分析结果创建工单之后，在获取工程师历史工单并通过大数据分析，根据所述工单、所述派单规则以及大数据分析结果得到待选工程师之前，还包括：判断所述工单是否符合所述支持派送区域和所述支持派送时间，当所述工单符合时，开始派单，否则，停止派单。
6.一种派单系统，其特征在于，
接收单元，用于接收呼叫请求和派单规则；
创建单元，用于对所述呼叫请求进行分析并根据分析结果创建工单；
第一筛选单元，用于获取工程师历史工单并通过大数据分析，根据所述工单、所述派单规则以及大数据分析结果得到待选工程师；
第二筛选单元，用于获取所述待选工程师的位置信息，并根据所述工单以及所述位置信息对所述待选工程师进行进一步筛选，得到待确定工程师；
确定单元，用于根据所述工单、所述大数据分析结果和所述位置信息确定实施工程师；
发送单元，用于向所述实施工程师发送所述工单。
7.根据权利要求1所述的派单系统，其特征在于，
所述派单规则包括：支持派送区域、支持派送时间、限制原则、优先原则。
8.根据权利要求7所述的派单系统，其特征在于，
所述第一筛选单元包括：
第一确定单元，用于根据所述工单和所述限制原则确定工程师的种类；
分析单元，用于获取所述种类工程师的历史工单，通过对所述历史工单进行大数据分析，得到所述工程师的优先级别；
第一筛选子单元，用于根据所述工程师的优先级别和所述优先原则筛选出待选工程师。
9.根据权利要求8所述的派单系统，其特征在于，
所述确定单元具体用于：
根据所述工单、所述优先级别、所述优先原则以及所述位置信息确定实施工程师。
10.根据权利要求7至9中任一项所述的派单系统，其特征在于，还包括：判断单元，用于判断所述工单是否符合所述支持派送区域和所述支持派送时间，当所述工单符合时，开始派单，否则，停止派单。
11.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器用于执行如权利要求1至5中任一项所述的派单方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现了如权利要求1至5中任一项所述的派单方法的步骤。
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