CN112215468A - 工作量统计系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及工作量统计技术领域，具体涉及一种工作量统计系统，包括：采集模块，用于输入工作量、消耗电能的数据以及监控视频；计算模块，用于计算全体人员的工作量、消耗电能的平均值；正常模块，用于判断每个人员的工作量相对于平均值的波动是否在第一阈值内、以及消耗电能相对于平均值的波动是否在第二阈值内；异常模块，用于判断每个人员的工作量相对于平均值的波动是否在第三阈值内、以及消耗电能相对于平均值的波动是否在第四阈值内；动作模块，用于判断监控视频中该人员的动作在工作时间是否保持连续；输出模块，用于输出统计结果。本发明解决了现有技术不能准确地统计人员的工作量的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及工作量统计技术领域，具体涉及一种工作量统计系统及方法。
背景技术
目前，绝大部分领域都需要对工人的工作量进行统计，以合理安排人力资源，确保最优的工作效率。比如，文件CN108364109A公开了一种面向配网调度日常工作量统计及人员配置的方法，通过全面梳理配网调度日常工作业务，并通过大数据处理分析得出每项工作的平均工作耗时；同时，根据单日及时段的工作任务当量值与班组人员当量值进行比较分析，得出配网调度工作是否缺员以及缺员人数的结论，从而实现配网调度人员与工作任务量相匹配。通过这样的方式，能够为配网调度人员规范、高效工作提供保障，也能够实现人力资源的充分利用。
某些人员会有动机伪造工作量，比如在车间工作时向他人购买工作量。因此，有必要采取特别的方式对人员的工作量进行统计。对于人员在车间工作而言，可以从人员的工作产值与其工位上消耗的电能的数量关系判断是否伪造工作量。但是，即使采取这样的方式，向他人购买工作量后，也可能出现电能空耗但是工作量没有减少的情况，也即这样的统计方式不能准确地统计人员的工作量。
发明内容
本发明提供一种工作量统计系统及方法，解决了现有技术不能准确地统计人员的工作量的技术问题。
本发明提供的基础方案为：工作量统计系统，包括：
采集模块，用于采集车间内全体人员的工作量、消耗电能的数据以及车间内的监控视频；
计算模块，用于采用统计算法计算全体人员的工作量、消耗电能的平均值；
正常模块，用于判断每个人员的工作量相对于平均值的波动是否在第一阈值内、以及消耗电能相对于平均值的波动是否在第二阈值内：如果工作量的波动在第一阈值内，且消耗电能的波动在第二阈值内，则判定该人员的工作量有效，进行统计；反之，则进行下一步；
异常模块，用于判断每个人员的工作量相对于平均值的波动是否在第三阈值内、以及消耗电能相对于平均值的波动是否在第四阈值内：如果工作量的波动在第一阈值与第三阈值之间，且消耗电能的波动在第二阈值与第四阈值之间，则进行下一步；反之，则判定该人员的工作量无效，不进行统计；
动作模块，用于判断监控视频中该人员的动作在工作时间是否保持连续：如果监控视频中该人员的动作在工作时间保持连续，则判定该人员的工作量有效，进行统计；反之，则判定该人员的工作量无效，不进行统计；
输出模块，用于输出全体人员的工作量的统计结果。
本发明的工作原理及优点在于：
首先，第一阈值小于第三阈值，第二阈值小于第四阈值，如果某个人员工作量的波动在第一阈值内，且消耗电能的波动在第二阈值内，表明工作量的波动与消耗电能的波动是正常的，通常不是由偷懒或者缺勤引起的，而是由于人员个体之间的差异造成的，比如技能的熟练程度，可判定工作量有效。
但是，如果工作量的波动大于第三阈值，且消耗电能的波动大于第四阈值，表明工作量的波动与消耗电能的波动非常大，极有可能是由旷工造成的，可直接判定工作量无效；反之，如果工作量的波动在第一阈值与第三阈值之间，且消耗电能的波动在第二阈值与第四阈值之间，表明工作量的波动与消耗电能的波动虽然并不正常，但也不是相当的大，可能是由偶尔缺勤或者其他因素引起的，故而需要进一步判断。
也即，判断监控视频中该人员的动作在工作时间是否保持连续，如果监控视频中该人员的动作在工作时间保持连续，说明该人员并没有偷懒，也没有缺勤，故而判定该工作量有效，进行统计；反之，则判定该工作量无效，不进行统计。
通过这样的方式，根据人员工作量的波动、消耗电能的波动大小进行不同的判断，考虑了统计学差异，也考虑了某些特殊情况，故而能够准确地统计人员的工作量，解决了现有技术不能准确地统计人员的工作量的技术问题。
本发明能够准确地统计人员的工作量，解决了现有技术不能准确地统计人员的工作量的技术问题。
进一步，动作模块还包括有人单元，用于判断监控视频中该人员对应的工位上是否有人：如果监控视频中该人员对应的工位上没有人，直接判断工作量无效；反之，如果监控视频中该人员对应的工位上有人，判断该人员的动作在工作时间是否保持连续。
有益效果在于：通过这样的方式，可快速、准确地对工作量无效做出判断。
进一步，动作模块还包括本人单元，用于对人员进行面部识别并判断是否为本人：如果不为本人，直接判断工作量无效；反之，如果为本人，判断该人员的动作在工作时间是否保持连续。
有益效果在于：通过这样的方式，可有效防止人员之间相互顶替工作。
进一步，动作模块还包括工作单元，用于判断该人员的动作是否与工作相关：如果该人员的动作与工作不相关，直接判断工作量无效；反之，如果该人员的动作与工作相关，判断该人员的动作在工作时间是否保持连续。
有益效果在于：通过这样的方式，可有效防止人员在工作期间开小差，做与工作无关的事情。
进一步，动作模块还包括统计单元，用于统计与工作相关的动作次数，并根据与工作相关的动作次数确定工作量。
有益效果在于：通过这样的方式，可有效统计工作量，剔除掉无效的工作量。
本发明还提供一种工作量统计方法，包括步骤：
S1、输入车间内全体人员的工作量、消耗电能的数据以及车间内的监控视频；
S2、采用统计算法计算全体人员的工作量、消耗电能的平均值；
S3、判断每个人员的工作量相对于平均值的波动是否在第一阈值内、以及消耗电能相对于平均值的波动是否在第二阈值内：如果工作量的波动在第一阈值内，且消耗电能的波动在第二阈值内，则判定该人员的工作量有效，进行统计；反之，则进行下一步；
S4、判断每个人员的工作量相对于平均值的波动是否在第三阈值内、以及消耗电能相对于平均值的波动是否在第四阈值内：如果工作量的波动在第一阈值与第三阈值之间，且消耗电能的波动在第二阈值与第四阈值之间，则进行下一步；反之，则判定该人员的工作量无效，不进行统计；
S5、判断监控视频中该人员的动作在工作时间是否保持连续：如果监控视频中该人员的动作在工作时间保持连续，则判定该人员的工作量有效，进行统计；反之，则判定该人员的工作量无效，不进行统计；
S6、输出全体人员的工作量的统计结果。
本发明的工作原理及优点在于：根据人员工作量的波动、消耗电能的波动大小进行不同的判断，考虑了统计学差异，也考虑了某些特殊情况，故而能够准确地统计人员的工作量，解决了现有技术不能准确地统计人员的工作量的技术问题。
进一步，S5中还判断监控视频中该人员对应的工位上是否有人：如果监控视频中该人员对应的工位上没有人，直接判断工作量无效；反之，如果监控视频中该人员对应的工位上有人，判断该人员的动作在工作时间是否保持连续。
有益效果在于：通过这样的方式，可快速、准确地对工作量无效做出判断。
进一步，如果监控视频中该人员对应的工位上有人，对该人员进行面部识别并判断是否为本人：如果不为本人，直接判断工作量无效；反之，如果为本人，判断该人员的动作在工作时间是否保持连续。
有益效果在于：通过这样的方式，可有效防止人员之间相互顶替工作。
进一步，如果为本人，判断该人员的动作是否与工作相关：如果该人员的动作与工作不相关，直接判断工作量无效；反之，如果该人员的动作与工作相关，判断该人员的动作在工作时间是否保持连续。
有益效果在于：通过这样的方式，可有效防止人员在工作期间开小差，做与工作无关的事情。
进一步，如果监控视频中该人员的动作在工作时间保持连续，统计与工作相关的动作次数，并根据与工作相关的动作次数确定工作量。
有益效果在于：通过这样的方式，可有效统计工作量，剔除掉无效的工作量。
附图说明
图1为本发明工作量统计系统实施例的系统结构框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细的说明：
实施例1
本发明工作量统计系统实施例基本如附图1所示，包括：
采集模块，用于采集车间内全体人员的工作量、消耗电能的数据以及车间内的监控视频；
计算模块，用于采用统计算法计算全体人员的工作量、消耗电能的平均值；
正常模块，用于判断每个人员的工作量相对于平均值的波动是否在第一阈值内、以及消耗电能相对于平均值的波动是否在第二阈值内：如果工作量的波动在第一阈值内，且消耗电能的波动在第二阈值内，则判定该人员的工作量有效，进行统计；反之，则进行下一步；
异常模块，用于判断每个人员的工作量相对于平均值的波动是否在第三阈值内、以及消耗电能相对于平均值的波动是否在第四阈值内：如果工作量的波动在第一阈值与第三阈值之间，且消耗电能的波动在第二阈值与第四阈值之间，则进行下一步；反之，则判定该人员的工作量无效，不进行统计；
动作模块，用于判断监控视频中该人员的动作在工作时间是否保持连续：如果监控视频中该人员的动作在工作时间保持连续，则判定该人员的工作量有效，进行统计；反之，则判定该人员的工作量无效，不进行统计；
输出模块，用于输出全体人员的工作量的统计结果。
本实施例中，采集模块、计算模块、正常模块、异常模块、动作模块与输出模块均搭载在一台服务器上，通过程序、软件或者代码实现其功能。
具体实施过程如下：
S1、输入车间内全体人员的工作量、消耗电能的数据以及车间内的监控视频。
人员的工作量以工时为单位，一个小时为一个工时，消耗电能的数据是指人员工位上所耗费的电能，以度也即Kw.h为单位，这些数据由人员自己在服务器的输入端，也即输入模块进行上报，或者由工作人员逐一登记后统一进行输入。车间内的监控视频由摄像机拍摄，并由工作人员将其拍摄的监控视频通过服务器的输入端，也即输入模块导入到服务器中。
S2、采用统计算法计算全体人员的工作量、消耗电能的平均值。
当全体人员的工作量、消耗电能的数据被输入到服务器后，由计算模块进行统计分析，计算全体人员的工作量的平均值与方差，以及计算全体人员的消耗电能的平均值与方差。本实施例中，计算模块为统计分析软件SPSS，以一天为工作量的统计周期，计算得出全体人员的工作量的平均值为7.5小时，工作量的方差为0.5小时；计算得出全体人员的消耗电能的平均值为3度，消耗电能的方差为0.2度。
S3、判断每个人员的工作量相对于平均值的波动是否在第一阈值内、以及消耗电能相对于平均值的波动是否在第二阈值内：如果工作量的波动在第一阈值内，且消耗电能的波动在第二阈值内，则判定该人员的工作量有效，进行统计；反之，则进行下一步。
本实施例中，第一阈值为1倍工作量的方差，也即第一阈值为0.5小时；第二阈值为1倍消耗电能的方差，也即第二阈值为0.2度。正常模块负责判断每个人员的工作量相对于平均值的波动是否在第一阈值内，也就是判断该人员的工时是否位于【7.5—0.5， 7.5】，也即【7.0，7.5】区间内；判断消耗电能相对于平均值的波动是否在第二阈值内，也就是判断该人员的消耗电能是否位于【3.0—0.2，3.0】，也即【2.8，3.0】区间内。
如果某个人员的工时位于【7.0，7.5】区间内，比如7.2、7.4；而且消耗电能位于【2.8， 3.0】区间内，比如2.9；说明工作量与消耗电能的波动是正常的，通常不是由偷懒或者缺勤引起的，而是由于人员技能的熟练程度等个体差异造成的，故而可判定工作量有效。
反之，如果工作量的负向波动超过了0.5小时，比如6.8、6.9，或者消耗电能的负向波动超过了0.2度，比如2.7度，说明可能出现偷懒或者旷工的情况，故而需要进行下一步判断。
S4、判断每个人员的工作量相对于平均值的波动是否在第三阈值内、以及消耗电能相对于平均值的波动是否在第四阈值内：如果工作量的波动在第一阈值与第三阈值之间，且消耗电能的波动在第二阈值与第四阈值之间，则进行下一步；反之，则判定该人员的工作量无效，不进行统计。
本实施例中，第三阈值为2倍工作量的方差，也即第三阈值为1.0小时；第四阈值为2倍消耗电能的方差，也即第二阈值为0.4度。异常模块负责判断每个人员的工作量相对于平均值的波动是否在第三阈值内，也就是判断该人员的工时是否位于【7.5—1.0， 7.5—0.5】，也即【6.5，7.0】区间内；判断消耗电能相对于平均值的波动是否在第四阈值内，也就是判断该人员的消耗电能是否位于【3.0—0.4，3.0—0.2】，也即【2.6，2.8】区间内。
如果某个人员的工时位于【6.5，7.0】区间内，比如6.6、6.8；而且消耗电能位于【2.6， 2.8】区间内，比如2.7；虽然该人员的工作量与消耗电能的波动是不正常的，但是考虑到偶尔缺勤或者其他因素，仍然需要进一步判断。
反之，如果某个人员的工时没有位于【6.5，7.0】区间内，比如6.3、6.4；而且消耗电能没有位于【2.6，2.8】区间内，比如2.5、2.4；极有可能是由旷工造成的，可直接判定工作量无效,。
S5、判断监控视频中该人员的动作在工作时间是否保持连续：如果监控视频中该人员的动作在工作时间保持连续，则判定该人员的工作量有效，进行统计；反之，则判定该人员的工作量无效，不进行统计。
接着，需要由动作模块判断该人员的动作在工作时间是否保持连续，本实施例中动作模块采用视频分析软件。如果监控视频中该人员的动作在工作时间8:00—12:00以及14:00—18:00均保持连续，则判定该人员的工作量有效，进行统计，比如“今日工时6.4 小时，工作量有效”；反之，则判定该人员的工作量无效，不进行统计。
S6、输出全体人员的工作量的统计结果。
最后，输出模块将全体人员的工作量的统计结果以Excel表格的形式输出。
实施例2
与实施例1不同之处仅在于，动作模块还包括有人单元、本人单元、工作单元和统计单元。
首先，有人单元通过人脸识别技术判断监控视频中该人员对应的工位上是否有人：如果监控视频中该人员对应的工位上没有人，直接判断工作量无效；反之，如果监控视频中该人员对应的工位上有人，接着本人单元对人员进行面部识别并判断是否为本人。
如果不为本人，直接判断工作量无效；反之，如果为本人，工作单元通过视频动作识别技术判断该人员的动作是否与工作相关：如果该人员的动作与工作不相关，直接判断工作量无效；反之，如果该人员的动作与工作相关，判断该人员的动作在工作时间是否保持连续。
如果该人员的动作在工作时间没有保持连续，直接判断工作量无效；反之，如果该人员的动作在工作时间保持连续，统计单元统计与工作相关的动作次数，并根据与工作相关的动作次数确定工作量。
实施例3
与实施例2不同之处仅在于，工作单元通过“反复动作”判断人员的动作是否与工作相关。比如说，在加工零件时，需要先将一个零件取出，进行加工，加工完毕后再放回，这样“取出”和“放回”就为一组“往复动作”，而且该“往复动作”与工作相关。若人员的动作中存在“取出”和“放回”这样的“往复动作”，判断人员的动作与工作相关；与此同时，统计单元统计每天“往复动作”的数量，并将其作为工作量进行汇总、保存。
除此之外，可能还会出现与工作不相关的“往复动作”，比如挠痒，需要先使手脱离零件，然后对鼻子进行挠痒，挠痒完毕后，将手再次放在零件上，这些“往复动作”并不会对工作做出实质性的贡献，故而需要考虑这些与工作无关的“往复动作”对工作量的影响。在本实施例中，通过神经网络自学习算法，分析每个人员与工作相关的“往复动作”的数量N、与工作无关的“往复动作”的数量M之间的数量关系。比如说，平均而言，M＝(0.1～0.2)×N，也即，某个人员与工作相关的“往复动作”的数量N 为100，那么，与工作无关的“往复动作”的数量M就应该在10～20之间，如果M大于20，说明其工作量存在问题，可能中途在偷懒；如果M小于10，可能存在交换工作量的情况，故而均需要工作人员进一步对其核实。
在统计完工作量后，统计单元还进行交叉验证。比如说，对张三、李四两个人员而言，与工作相关的“往复动作”的数量分别为N1、N2，与工作无关的“往复动作”的数量分别为M1、M2，如果N1＞N2，必有M1＞M2成立。如果说，N1＞N2，但是M1 ＜M2，说明张三、李四其中一个的工作量可能有问题，故而需要进一步核实。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (10)
1.工作量统计系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集车间内全体人员的工作量、消耗电能的数据以及车间内的监控视频；
计算模块，用于采用统计算法计算全体人员的工作量、消耗电能的平均值；
正常模块，用于判断每个人员的工作量相对于平均值的波动是否在第一阈值内、以及消耗电能相对于平均值的波动是否在第二阈值内：如果工作量的波动在第一阈值内，且消耗电能的波动在第二阈值内，则判定该人员的工作量有效，进行统计；反之，则进行下一步；
异常模块，用于判断每个人员的工作量相对于平均值的波动是否在第三阈值内、以及消耗电能相对于平均值的波动是否在第四阈值内：如果工作量的波动在第一阈值与第三阈值之间，且消耗电能的波动在第二阈值与第四阈值之间，则进行下一步；反之，则判定该人员的工作量无效，不进行统计；
动作模块，用于判断监控视频中该人员的动作在工作时间是否保持连续：如果监控视频中该人员的动作在工作时间保持连续，则判定该人员的工作量有效，进行统计；反之，则判定该人员的工作量无效，不进行统计；
输出模块，用于输出全体人员的工作量的统计结果。
2.如权利要求1所述的工作量统计系统，其特征在于，动作模块还包括有人单元，用于判断监控视频中该人员对应的工位上是否有人：如果监控视频中该人员对应的工位上没有人，直接判断工作量无效；反之，如果监控视频中该人员对应的工位上有人，判断该人员的动作在工作时间是否保持连续。
3.如权利要求2所述的工作量统计系统，其特征在于，动作模块还包括本人单元，用于对人员进行面部识别并判断是否为本人：如果不为本人，直接判断工作量无效；反之，如果为本人，判断该人员的动作在工作时间是否保持连续。
4.如权利要求3所述的工作量统计系统，其特征在于，动作模块还包括工作单元，用于判断该人员的动作是否与工作相关：如果该人员的动作与工作不相关，直接判断工作量无效；反之，如果该人员的动作与工作相关，判断该人员的动作在工作时间是否保持连续。
5.如权利要求4所述的工作量统计系统，其特征在于，动作模块还包括统计单元，用于统计与工作相关的动作次数，并根据与工作相关的动作次数确定工作量。
6.工作量统计方法，其特征在于，包括步骤：
S1、输入车间内全体人员的工作量、消耗电能的数据以及车间内的监控视频；
S2、采用统计算法计算全体人员的工作量、消耗电能的平均值；
S3、判断每个人员的工作量相对于平均值的波动是否在第一阈值内、以及消耗电能相对于平均值的波动是否在第二阈值内：如果工作量的波动在第一阈值内，且消耗电能的波动在第二阈值内，则判定该人员的工作量有效，进行统计；反之，则进行下一步；
S4、判断每个人员的工作量相对于平均值的波动是否在第三阈值内、以及消耗电能相对于平均值的波动是否在第四阈值内：如果工作量的波动在第一阈值与第三阈值之间，且消耗电能的波动在第二阈值与第四阈值之间，则进行下一步；反之，则判定该人员的工作量无效，不进行统计；
S5、判断监控视频中该人员的动作在工作时间是否保持连续：如果监控视频中该人员的动作在工作时间保持连续，则判定该人员的工作量有效，进行统计；反之，则判定该人员的工作量无效，不进行统计；
S6、输出全体人员的工作量的统计结果。
7.如权利要求6所述的工作量统计方法，其特征在于，S5中还判断监控视频中该人员对应的工位上是否有人：如果监控视频中该人员对应的工位上没有人，直接判断工作量无效；反之，如果监控视频中该人员对应的工位上有人，判断该人员的动作在工作时间是否保持连续。
8.如权利要求7所述的工作量统计方法，其特征在于，如果监控视频中该人员对应的工位上有人，对该人员进行面部识别并判断是否为本人：如果不为本人，直接判断工作量无效；反之，如果为本人，判断该人员的动作在工作时间是否保持连续。
9.如权利要求8所述的工作量统计方法，其特征在于，如果为本人，判断该人员的动作是否与工作相关：如果该人员的动作与工作不相关，直接判断工作量无效；反之，如果该人员的动作与工作相关，判断该人员的动作在工作时间是否保持连续。
10.如权利要求9所述的工作量统计方法，其特征在于，如果监控视频中该人员的动作在工作时间保持连续，统计与工作相关的动作次数，并根据与工作相关的动作次数确定工作量。
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