CN112036714A - 一种基于拖拽式的快速智能排班方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于拖拽式的快速智能排班方法,至少包括:制定单位/组织内部人员的人员班次;根据固定岗位及特殊时期特设岗位制定岗位模板;根据人员班次与岗位模板采用拖拽的方式进行匹配,形成规律性排班,并提供复制及循环排班;根据人员的具体历史排班数据及其擅长领域提供智能补充、智能推荐排班。该方案的有益效果为:本技术方案针对单位/组织内部所有人员的排班进行智能化处理,形成规律性排班,同时考虑人员的时间和擅长领域进行智能补充,有利于实现排班的合理化,同时降低人工排班的压力,节省排班时间。
Description
技术领域
本发明涉及一种指挥调度技术方案,尤其涉及基一种基于拖拽式的快速智能排班方法。
背景技术
随着社会经济的飞速发展,公共安全面临着巨大的压力,虽然科技的进步和人工智能的发展解放了很多人工要处理的工作,但很多工作仍然无法摆脱人工的参与,尤其是在公共安全保障方面处于一线的警卫人员、应急人员、政府人员,这些一线人员每天仍需要进行大量的巡逻、处置、服务的工作,如何按需、科学、合理的安排他们的任务成为一件很复杂的事情。
目前大部分组织对人员的工作安排还停留在口头、表格的处理方式上,少数部门引入了勤务排班方法,但现有的勤务排版方法仅能提供一些机械化的功能,还无法做到简单、精准的任务安排,无法应对一些突发性的特殊安排,更无法提供有效的智能推荐;此外,现有的排班方式业务逻辑、交互逻辑复杂,排班工作需花费较长时间。
因此,针对现有技术的缺陷,本领域技术人员致力于开发一种基于拖拽式的快速智能排班方法,以便提升勤务排班的便捷性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于拖拽式的快速智能排班方法,可以有效的提升勤务排班的便捷性,并可以制定精准化的任务安排,同时还可以结合人工智能算法提供有效的勤务排班推荐,以解决背景技术中的问题。
为了解决上述问题,本发明提供了一种基于拖拽式的快速智能排班方法,至少包括:
(1)制定单位/组织内部人员的人员班次;
(2)根据固定岗位及特殊时期特设岗位制定岗位模板;
(3)根据人员班次与岗位模板采用拖拽的方式进行匹配,形成规律性排班,并提供复制及循环排班;
(4)根据人员的具体历史排班数据及其擅长领域提供智能补充、智能推荐排班。
进一步的,在前述(1)中,人员班次的制定依据为单位/组织内部人员的工作时间和翻班频次。
进一步的,在前述(1)中,单位/组织内部人员至少包括单位/组织内部固定人员、规律翻班人员、流动人员。
进一步的,在前述(2)中,岗位模块的制定至少包括单位/组织内对岗位的时间、地点、人数、装备及岗位要求。
进一步的,在前述(3)采用拖拽的形式匹配人员与岗位时,拖拽匹配的人员依次减少。
进一步的,在前述(3)中规律性排班的形成通过不断的智能学习得以实现。
进一步的,在前述(4)中,智能推荐排班的创建方法为:
(40)根据需要排班的岗位进行历史数据分析,获得岗位排班人员的常选人员及哪些班次无常选人员;
(41)针对有常选人员的岗位结合常选人员的日期间隔规律挑选当前排班日期应推荐人员;
(42)针对无常选人员的岗位结合(41)中已推荐人员之后剩余的无排班人员,进行排班推荐;
(43)对(41)和(42)中推荐人员进行冲突检查,并对冲突排班进行及时调整。
通过实施上述本发明提供的基于拖拽式的快速智能排班方法,具有如下技术效果:本技术方案针对单位/组织内部所有人员的排班进行智能化处理,形成规律性排班,同时考虑人员的时间和擅长领域进行智能补充,有利于实现排班的合理化,同时降低人工排班的压力,节省排班时间。
附图说明
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明,以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
图1为本发明实施例中排班模式示意图;
图2为本发明实施例中拖拽显示示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
下面采用具体实施方式详细描述本发明的技术方案。
本实施例提供一种基于拖拽式的快速智能排班方法,至少包括:
(1)制定单位/组织内部人员的人员班次;
(2)根据固定岗位及特殊时期特设岗位制定岗位模板;
(3)根据人员班次与岗位模板采用拖拽的方式进行匹配,并通过不断的智能学习形成规律性排班,并提供复制及循环排班;
(4)根据人员的具体历史排班数据及其擅长领域提供智能补充、智能推荐排班;其中,智能推荐排班的创建方法为:
(40)根据需要排班的岗位进行历史数据分析,获得岗位排班人员的常选人员及哪些班次无常选人员;
(41)针对有常选人员的岗位结合常选人员的日期间隔规律挑选当前排班日期应推荐人员;
(42)针对无常选人员的岗位结合(41)中已推荐人员之后剩余的无排班人员,进行排班推荐;
(43)对(41)和(42)中推荐人员进行冲突检查,并对冲突排班进行及时调整。
基于上述方法,在实际排班时需要形成优化的排班业务逻辑,具体为:
A:确定谁上班——结合组织内人员不同的上班时间和翻班频率制定班次列表决定谁上班。
B:上什么班——结合组织内对岗位的时间、地点、人数、装备及岗位要求制定岗位列表决定上什么班。
C:谁来上什么班——结合前两步制定的人员列表及岗位列表进行人岗匹配决定谁来干。
在具体的实施过程中,单位/组织内部工作人员根据不同的要求可以分为不同的工作状态,例如,单位/组织内成员按工作要求可分为若干个班次,然后将班次分为多个时间段进行循环排班,常见的翻班方式有:两班倒、三班倒、四班三运转;再如,单位/组织内部分岗位工作时间比较固定人员也比较固定,常见的班次有:长白班、长夜班;或者岗位和工作时间比较不固定的流动人员。因此在(1)中制定的班次包括了单位/组织内部固定人员、规律翻班人员、流动人员在内的所有人员的班次,并形成人员班次列表。如图1所示,单位/组织内部人员共分为四个班次:A班、B班、C班和D班,根据一天三班轮岗的形式,A、B和C班在第一天安排岗位,D班和A、B班在第二天安排岗位,依次轮换C-D-A、B-C-D、A-B-C……。
对于岗位模块的制定至少包括单位/组织内对岗位的时间、地点、人数、装备及岗位要求,在图1中,设定五个岗位,分别为岗一、岗二、岗三、岗四(附图未显示)和岗五,其中,岗一、岗二和岗三可匹配为同一类型岗位,岗一、岗二、岗五可匹配为同一类型的岗位,针对某一具体的岗位类型创建岗位模板,则岗一、岗二和岗三使用同一岗位模板A完成排岗要求;岗一、岗二和岗五使用岗位模板B完成排岗要求。由于每个具体工作的性质并非为单一属性,因此,同一岗位可能会存在多个模板要求,这就需要根据该岗位的具体工作内容选择对应的岗位要求,如附图中的岗一和岗二。
在上述排班和岗位确定后,根据岗位要求匹配该要求下的排班人员,采用拖拽的形式匹配人员与岗位,如图1所示,第一天排班的A-B-C班人员被匹配在岗一、岗二和岗三的岗位上,D-A-B班的人员匹配到岗一、岗二和岗五的岗位上。需要注意的是,采用拖拽匹配的人员和岗位,当人员已经被拖拽到相对应岗位上后,同一天的排班当中,人员列表上将不再显示或显示为虚框,表示该人员已被安排,如图2显示。
需要补充说明的是,除非另作定义,此处使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里的发明后,将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何用途或者适应性变化,这些用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本发明的真正范围和精神由权利要求书指出。
应当理解的是,本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的结构,并且可以在不脱离其范围的前提下进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求书来限制。
Claims (7)
1.一种基于拖拽式的快速智能排班方法,其特征在于,至少包括:
(1)制定单位/组织内部人员的人员班次;
(2)根据固定岗位及特殊时期特设岗位制定岗位模板;
(3)根据人员班次与岗位模板采用拖拽的方式进行匹配,形成规律性排班,并提供复制及循环排班;
(4)根据人员的具体历史排班数据及其擅长领域提供智能补充、智能推荐排班。
2.如权利要求1所述的基于拖拽式的快速智能排班方法,其特征在于,在前述(1)中,人员班次的制定依据为单位/组织内部人员的工作时间和翻班频次。
3.如权利要求2所述的基于拖拽式的快速智能排班方法,其特征在于,在前述(1)中,单位/组织内部人员至少包括单位/组织内部固定人员、规律翻班人员、流动人员。
4.如权利要求3所述的基于拖拽式的快速智能排班方法,其特征在于,在前述(2)中,岗位模块的制定至少包括单位/组织内对岗位的时间、地点、人数、装备及岗位要求。
5.如权利要求4所述的基于拖拽式的快速智能排班方法,其特征在于,在前述(3)采用拖拽的形式匹配人员与岗位时,拖拽匹配的人员依次减少。
6.如权利要求5所述的基于拖拽式的快速智能排班方法,在前述(3)中规律性排班的形成通过不断的智能学习得以实现。
7.如权利要求6所述的基于拖拽式的快速智能排班方法,其特征在于,在前述(4)中,智能推荐排班的创建方法为:
(40)根据需要排班的岗位进行历史数据分析,获得岗位排班人员的常选人员及哪些班次无常选人员;
(41)针对有常选人员的岗位结合常选人员的日期间隔规律挑选当前排班日期应推荐人员;
(42)针对无常选人员的岗位结合(41)中已推荐人员之后剩余的无排班人员,进行排班推荐;
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