CN113516420A - 基于机器学习的系统工程支持系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于机器学习的系统工程支持系统，包括任务导入单元、信息收集单元、分配规划单元、核算管控单元和数据存储单元，通过设置分配规划单元，利用其进行关键字提取和匹配，快速的将对应的具体任务分配至对应部门，然后通过对员工个人能效值的计算将员工进行定档，按照不同的优先级顺序将任务匹配至不同的员工，大大提高了任务分派效率与匹配度；通过设置核算管控单元，对任务进行逐条派发和实时进度更新，同时在任务更新后对个人任务完成情况和部门整体任务进度完成情况进行计算和风险管控，使员工和部门都能对任务进度进行实时管控并及时进行调整。

Description

基于机器学习的系统工程支持系统
技术领域
本发明涉及系统开发领域，具体为基于机器学习的系统工程支持系统。
背景技术
系统工程是一个广泛的概念，是为了最好地实现系统的目的，对系统的组成要素、组织结构、信息流、控制机构等进行分析研究的科学方法，使系统的整体与局部之间的关系协调和相互配合，实现总体的最优运行。系统工程不同于一般的传统工程学，它所研究的对象不限于特定的工程物质对象，而是任何一种系统。
在一项工程筹备、开展、协调和节点控制完成的过程当中，需要多个部门，使用不同的工具进行协调配合，同时需要对任务完成的节点进行把控和对任务完成质量进行审核，但是现在的实际操作过程中，往往需要大量的人员沟通协商交流，制定具体的计划，缺乏系统科学的管控，耗费时间与精力，各个部门之间会出现信息差或任务不明确的情况导致任务受阻，同时在任务进行过程不能及时进行跟进和问题反馈，缺乏对任务进度把控的敏感度。为此，我们提供基于机器学习的系统工程支持系统。
发明内容
本发明的目的在于提供了基于机器学习的系统工程支持系统。
本发明所解决的技术问题为：
（1）如何通过设置分配规划单元，利用其进行关键字提取和匹配，快速的将对应的具体任务分配至对应部门，然后通过对员工个人能效值的计算将员工进行定档，按照不同的优先级顺序将任务匹配至不同的员工，解决了现有技术中任务分配时工作量大和无法效率化将任务分配给匹配度高的员工的问题；
（2）如何通过设置核算管控单元，对任务进行逐条派发和实时进度更新，同时在任务更新后对个人任务完成情况和部门整体任务进度完成情况进行计算和风险管控，解决了现有技术中工程开展时任务进度不能实时进行把控，任务进度更新时间滞后导致不能预期完工和出现问题无法定位处理的问题。
本发明可以通过以下技术方案实现：基于机器学习的系统工程支持系统，包括任务导入单元、信息收集单元、分配规划单元和核算管控单元；
任务导入单元将拟定好的任务清单进行导入，同时信息收集单元对各个职责部门的人员信息进行采集，并将其传输至数据存储单元进行存储；
分配规划单元根据任务清单对职责部门以及对应的员工进行任务的匹配规划，并最终生成任务跟踪清单，核算管控单元针对任务完成情况对任务跟踪清单进行更新，同时对员工的个人任务进度和各职责部门的整体任务进度进行风险警示和管控。
本发明的进一步技术改进在于：数据存储单元中预存有每个职责部门的职能范围的关键字，数据存储单元中还预存有基于大数据和自主学习的评估模型。
本发明的进一步技术改进在于：分配规划单元通过对任务明细的关键字提取并将关键字与具体任务进行绑定，将关键字所匹配的职责部门与具体任务进行对应，从而将相应任务划分至对应的职责部门。
本发明的进一步技术改进在于：职责部门将任务向部门内的员工进行摊派时，首先对任务进行整理分类和对员工的个人能效值进行评估计算，然后按照任务难度、任务类型以及所需开发工具的优先级顺序将任务分配至个人能效值等级不同的员工。
本发明的进一步技术改进在于：在进行任务分配过程中，根据不同职责部门的总工作时长对职责部门的梯度等级进行划定，并依照梯度等级确定主导部门和配合部门，从而分别设置匹配的权限。
本发明的进一步技术改进在于：在任务初步完成分配后，对各个职责部门的任务完成时间节点进行评估，从而得出各个部门是否在时间管控节点内完成自身任务，当出现不能完成的情况时，将低难度任务向其余职责部门进行调配，使其满足工程的整体任务进度。
本发明的进一步技术改进在于：核算管控单元提取任务跟踪清单后，对不同职责部门的参与员工进行任务的逐条派发，并在任务完成后进行实时更新，同时对其个人任务完成情况进行进度运算和风险运算，对运算值进行比对后进行颜色标记并发送警示信息。
本发明的进一步技术改进在于：核算管控单元还对不同职责部门的整体进度完成情况进行运算，并将得出的整体进度安全系数与风险预设值进行比较，当判定超过风险预设值时，说明进度完成情况滞后严重，自动生成问题日志并发送至部门主管，进行任务调配和管控。
与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：
1、通过设置分配规划单元，利用其进行关键字提取和匹配，快速的将对应的具体任务分配至对应部门，大大提高了任务的分配效率，然后通过对员工个人能效值的计算将员工进行定档，按照不同的优先级顺序将任务匹配至不同的员工，使任务能在短时间内被分配至合适的员工处，快速的对任务进行划分，也使得个人明确职责，有充裕的时间进行准备，提高了任务完成质量，节省了大量前期准备时间，且基于大数据的自主学习，能够在每个工程结束后对各个部门的员工的工作情况进行录入，及时了解最符合实际的员工事务处理能力，便于后续工作的开展。
2、通过设置核算管控单元，对任务进行逐条派发和实时进度更新，同时在任务更新后对个人任务完成情况和部门整体任务进度完成情况进行计算和风险管控，使每个员工对自身的任务进度有直观清楚的认知，帮助其提高任务处理效率和时间规划能力，同时部门主管也能够在有数据支撑的基础上对部门的整体任务进度进行实时把控，发现问题所在并及时处理，及时进行任务的调配。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的系统框图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。
请参阅图1所示，基于机器学习的系统工程支持系统，包括任务导入单元、信息收集单元、分配规划单元、核算管控单元和数据存储单元；
任务导入单元用于将对应工程的任务清单导入至数据存储单元，该任务清单包括职责部门、任务明细、时间管控节点，其中，职责部门为完成整个工程的参与部门，任务明细表示要完成该工程所需要的具体任务内容，包括任务难度等级，时间管控节点表示该工程需要完结的管控期限；
信息收集单元用于采集职责部门的人员信息并传输至数据存储单元，人员信息包括员工编号、员工年龄、月均工作时长、月均任务规定时长、平均任务难度等级、擅长任务类型和擅长开发工具。
数据存储单元中预存有每个职责部门的职能范围的关键字，数据存储单元中还预存有基于大数据和自主学习的评估模型。
分配规划单元从数据存储单元中提取任务清单对职责部门进行任务的合理分配和权限设定，具体为：
步骤S11：将任务清单中的任务明细进行关键字提取，且每一条任务对应一个或多个关键字，且将其进行绑定操作，其中，关键字表示对应任务的重点操作需求，当提取到多个关键字时，对完成多个关键字对应的重点操作需求的时间进行评估，当某一个关键字对应的重点操作需求时间大于其他重点操作需求时间，则将该关键字标记为第一关键字；
步骤S12：利用步骤S11中与任务进行绑定的关键字对数据存储单元进行查询匹配，得到对应任务所匹配到的职责部门，当出现多个关键字匹配到不同的职责部门时，将第一关键字匹配到的职责部门作为对应任务匹配到的最终的职责部门；
步骤S13：将对应职责部门匹配到任务的任务难度等级进行统计比对，不同的任务难度等级对应不同的完结所需时间，且任务难度等级与完结所需时间的对应关系为预设值，从而计算出对应职责部门完成分配到的任务内容所需的总工作时长；
步骤S14：将不同职责部门的总工作时长按照从大到小的顺序进行排序，并对相邻两个排序的职责部门的总工作时长进行偏差计算，得到对应的偏差率，当偏差率小于偏差预设值，将对应两个职责部门划定为一个梯队的职责部门，最多区分三个梯队，并分别标记出第一梯队、第二梯队和第三梯队，将处于第一梯队的职责部门标记为主导部门，其余部门为配合部门，对三个梯队的权限进行设置，且第一梯队＞第二梯队＞第三梯队，权限高的梯队拥有相较于权限低的梯队的任务审核权限。
同时，分配规划单元还通过对各部门人员信息的分析，将各个职责部门的任务向部门内部的员工进行合理摊派，具体为：
步骤S21：将分配至对应职责部门的任务进行整理分类，分别按照任务类型、任务难度等级和所需开发工具进行分类，其中，所需开发工具是基于人员信息中的擅长开发工具统计规整后的结果；
步骤S22：从数据存储单元中提取对应部门的人员信息，并将月均任务规定时长与月均工作时长进行比值运算，得到对应员工的个人能效值，将个人能效值与预设的能效梯度值进行比较：
当个人能效值＜0.8时，判定该员工的个人效率值较低，将该员工标记为低效人员；
当0.8≤个人能效值≤1.2时，判定该员工的个人效率值达到平均水准，将该员工标记为普效人员；
当个人能效值＞1.2时，判定该员工的个人效率值较高，超过平均水准，将该员工标记为高效人员；
步骤S23：将高效人员按照任务难度、任务类型的优先级顺序进行匹配，将普效人员和低效人员按照任务类型、所需开发工具的优先级顺序进行匹配，当同一任务同时匹配到不同的高效人员、普效人员和低效人员时，优先安排到效率较高的人员。
步骤S24：在步骤S23中对任务进行分配后，根据对应职责部门内各员工的摊派任务，评估出对应员工完成自身任务所需的完成时间，评估时将对应员工的个人效率值一并考虑在内，从而最终得出对应职责部门完成部门内对应任务的时间节点；
步骤S25：获取多个职责部门的时间节点，将期限最晚的时间节点与任务清单的时间管控节点进行比对，当期限最晚的时间节点在时间管控节点之前，则表示该任务规划方案能够满足工程的整体进度，该任务规划方案合理，当期限最晚的时间节点在时间管控节点之后，则表示该任务规划方案不能满足工程的整体进度，进入步骤S26；
步骤S26：自动将完成期限最晚的部门的低难度任务向完成期限最早的部门进行调配，对应部门内部的任务摊派同样按照步骤S23中进行，直至所有部门的完成期限均在管控时间节点之前。
在分配规划单元进行任务的分配和规划过程中，对重点操作需求的时间的评估是基于对以往大数据统计和分析的结果，并在后续的任务进度中导入对应的操作以及所需时间，进行评估模型的自主学习完善，同时在对员工的摊派任务的所需完成时间也是基于这个评估模型。
在任务分配确定之后，分配规划单元将各职责部门与员工的任务进行梳理整合，得到任务跟踪清单并将其传输至数据存储单元；
核算管控单元用于所有职责部门进行进度更新和审核，具体为：
步骤S31：在任务跟踪清单中根据具体任务的时间节点，将任务逐条派发至对应员工，对应员工在将该任务完成且经过部门主管审核通过后对任务跟踪清单进行更新，且更新结果会推送至所有参与的职责部门；
步骤S32：在当前任务完成更新后，核算管控单元会自动将下一个任务推送至对应员工，且将剩余任务所需完成时间与员工个人总任务所需完成时间进行比值运算，得出个人任务实际剩余率，同时将已完成任务的时间节点与实际完成时间进行差值计算，得到任务完成时间偏差，当为正值时，则为提前完成，当为负值时，则为滞后完成，将时间偏差值与员工个人总任务所需完成时间进行比值运算，并将运算结果标记为进度安全系数；
步骤S33：将进度安全系数添加至任务跟踪清单中，并进行颜色标记，当进度安全系数为负，标记为红色，当进度安全系数为正，标记为绿色，并针对标记为红色的条目，发送警示消息至对应员工，提醒其加快任务进度。
步骤S34：参照个人的任务进度情况，运用同样的方法对不同职责部门的任务进度进行风险管控，得出部门任务实际剩余量和任务完成时间偏差，进而得出整体进度安全系数，当整体进度安全系数为正时，不进行任何处理，当整体进度安全系数为负，且整体进度安全系数的绝对值大于风险预设值时，自主生成问题日志，问题日志包括对应部门的标记为红色的员工的任务进度完成明细，并发送至部门主管，进行任务的调配和问题的处理。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (8)

1.基于机器学习的系统工程支持系统，其特征在于：包括任务导入单元、信息收集单元、分配规划单元和核算管控单元；
任务导入单元将拟定好的任务清单进行导入，同时信息收集单元对各个职责部门的人员信息进行采集，并将其传输至数据存储单元进行存储；
分配规划单元根据任务清单对职责部门以及对应的员工进行任务的匹配规划，并最终生成任务跟踪清单，核算管控单元针对任务完成情况对任务跟踪清单进行更新，同时对员工的个人任务进度和各职责部门的整体任务进度进行风险警示和管控。
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的系统工程支持系统，其特征在于，数据存储单元中预存有每个职责部门的职能范围的关键字，数据存储单元中还预存有基于大数据和自主学习的评估模型。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的系统工程支持系统，其特征在于，分配规划单元通过对任务明细的关键字提取并将关键字与具体任务进行绑定，将关键字所匹配的职责部门与具体任务进行对应，从而将相应任务划分至对应的职责部门。
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的系统工程支持系统，其特征在于，职责部门将任务向部门内的员工进行摊派时，首先对任务进行整理分类和对员工的个人能效值进行评估计算，然后按照任务难度、任务类型以及所需开发工具的优先级顺序将任务分配至个人能效值等级不同的员工。
5.根据权利要求4所述的基于机器学习的系统工程支持系统，其特征在于，在进行任务分配过程中，根据不同职责部门的总工作时长对职责部门的梯度等级进行划定，并依照梯度等级确定主导部门和配合部门，从而分别设置匹配的权限。
6.根据权利要求3所述的基于机器学习的系统工程支持系统，其特征在于，在任务初步完成分配后，对各个职责部门的任务完成时间节点进行评估，从而得出各个部门是否在时间管控节点内完成自身任务，当出现不能完成的情况时，将低难度任务向其余职责部门进行调配，使其满足工程的整体任务进度。
7.根据权利要求1所述的基于机器学习的系统工程支持系统，其特征在于，核算管控单元提取任务跟踪清单后，对不同职责部门的参与员工进行任务的逐条派发，并在任务完成后进行实时更新，同时对其个人任务完成情况进行进度运算和风险运算，对运算值进行比对后进行颜色标记并发送警示信息。
8.根据权利要求7所述的基于机器学习的系统工程支持系统，其特征在于，核算管控单元还对不同职责部门的整体进度完成情况进行运算，并将得出的整体进度安全系数与风险预设值进行比较，当判定超过风险预设值时，说明进度完成情况滞后严重，自动生成问题日志并发送至部门主管，进行任务调配和管控。
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