CN114493376B - 一种基于工单数据的任务调度管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于工单数据的任务调度管理方法及系统，其中，所述方法包括：对工程师历史工单完成信息进行完成质量评价，获得工程师作业能力系数集合；按照时间优先顺序对工单数据采集信息进行及时性排列，获得工单顺序信息；对工单数据采集信息进行任务复杂度评估，获得工单复杂度系数集合；基于工单复杂度系数集合，确定工单优先派单排序结果；将工程师作业能力系数集合和工单优先派单排序结果输入任务调度模型，获得任务工单调度结果；如果任务工单调度结果存在冲突因素，根据第一任务告警指令对工单信息进行改派。解决了现有技术工单调度自动化程度低，调度管理不够及时准确，进而导致工单调度管理效率低的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及调度管理领域，尤其涉及一种基于工单数据的任务调度管理方法及系统。
背景技术
工单调度管理是根据不同客户的业务需求，规范化、统一化和清晰化的处理和管理工单任务，通过系统化、标准化的工作处理流程，清晰追踪用户工单，标准化服务追踪用户，具有批量性、时效性、绩效性的特点，对协同高效率工作具有重要意义。
然而，现有技术工单调度自动化程度低，调度管理不够及时准确，进而导致工单调度管理效率低的技术问题。
发明内容
本申请通过提供一种基于工单数据的任务调度管理方法及系统，解决了现有技术工单调度自动化程度低，调度管理不够及时准确，进而导致工单调度管理效率低的技术问题，达到结合工单任务复杂度和工程师作业能力进行整合匹配，以此通过任务调度模型对工单任务进行及时处理，工单调度智能化程度高，提高调度管理结果的准确性和调度效率，进而提高工单调度管理效率的技术效果。
鉴于上述问题，本发明提供了一种基于工单数据的任务调度管理方法及系统。
第一方面，本申请提供了一种基于工单数据的任务调度管理方法，所述方法包括：通过工单人员管理平台获得工程师信息档案，所述工程师信息档案包括工程师历史工单完成信息；对所述工程师历史工单完成信息进行完成质量评价，获得工程师作业能力系数集合；获得工单数据采集信息，按照时间优先顺序对所述工单数据采集信息中的工单信息进行及时性排列，获得工单顺序信息；对所述工单数据采集信息中的各工单信息进行任务复杂度评估，获得工单复杂度系数集合；基于所述工单复杂度系数集合和所述工单顺序信息，进行优先级分析，确定工单优先派单排序结果；将所述工程师作业能力系数集合和所述工单优先派单排序结果输入任务调度模型中进行匹配，获得任务工单调度结果；如果所述任务工单调度结果存在冲突因素，获得第一任务告警指令，根据所述第一任务告警指令对工单信息进行改派。
另一方面，本申请还提供了一种基于工单数据的任务调度管理系统，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于通过工单人员管理平台获得工程师信息档案，所述工程师信息档案包括工程师历史工单完成信息；第二获得单元，所述第二获得单元用于对所述工程师历史工单完成信息进行完成质量评价，获得工程师作业能力系数集合；第三获得单元，所述第三获得单元用于获得工单数据采集信息，按照时间优先顺序对所述工单数据采集信息中的工单信息进行及时性排列，获得工单顺序信息；第四获得单元，所述第四获得单元用于对所述工单数据采集信息中的各工单信息进行任务复杂度评估，获得工单复杂度系数集合；第一确定单元，所述第一确定单元用于基于所述工单复杂度系数集合和所述工单顺序信息，进行优先级分析，确定工单优先派单排序结果；第五获得单元，所述第五获得单元用于将所述工程师作业能力系数集合和所述工单优先派单排序结果输入任务调度模型中进行匹配，获得任务工单调度结果；第一处理单元，所述第一处理单元用于如果所述任务工单调度结果存在冲突因素，获得第一任务告警指令，根据所述第一任务告警指令对工单信息进行改派。
第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、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，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
由于采用了通过工单人员管理平台获得工程师信息档案，对档案中工程师历史工单完成信息进行完成质量评价，获得各工程师作业能力系数集合，再按照时间优先顺序对工单数据采集信息中的工单信息进行及时性排列，并对工单数据采集信息中的各工单信息进行任务复杂度评估，基于评估的工单复杂度系数集合，对排列的工单顺序信息进行优先级分析，确定工单优先派单排序结果，最后将工程师作业能力系数集合和工单优先派单排序结果输入任务调度模型中进行匹配，获得模型输出的任务工单调度结果，如果任务工单调度结果存在冲突因素，根据任务告警指令对工单信息进行改派的技术方案。进而达到结合工单任务复杂度和工程师作业能力进行整合匹配，以此通过任务调度模型对工单任务进行及时处理，工单调度智能化程度高，提高调度管理结果的准确性和调度效率，进而提高工单调度管理效率的技术效果。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请一种基于工单数据的任务调度管理方法的流程示意图；
图2为本申请一种基于工单数据的任务调度管理方法中获得工程师作业能力系数集合的流程示意图；
图3为本申请一种基于工单数据的任务调度管理方法中获得工单复杂度评价值的流程示意图；
图4为本申请一种基于工单数据的任务调度管理方法中获得时间复杂度和作业复杂度的权重比例系数的流程示意图；
图5为本申请一种基于工单数据的任务调度管理系统的结构示意图；
图6为本申请示例性电子设备的结构示意图。
附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第四获得单元14，第一确定单元15，第五获得单元16，第一处理单元17，总线1110，处理器1120，收发器1130，总线接口1140，存储器1150，操作系统1151，应用程序1152和用户接口1160。
具体实施方式
在本申请的描述中，所属技术领域的技术人员应当知道，本申请可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此，本申请可以具体实现为以下形式：完全的硬件、完全的软件（包括固件、驻留软件、微代码等）、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实施例中，本申请还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。
上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括：电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件，或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置、器件使用或与其结合使用。
本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律的相关规定。
本申请通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。
应当理解，流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。
也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样，存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。
也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。
下面结合本申请中的附图对本申请进行描述。
实施例一
如图1所示，本申请提供了一种基于工单数据的任务调度管理方法，所述方法包括：
步骤S100：通过工单人员管理平台获得工程师信息档案，所述工程师信息档案包括工程师历史工单完成信息；
具体而言，工单调度管理是根据不同客户的业务需求，规范化、统一化和清晰化的处理和管理工单任务，通过系统化、标准化的工作处理流程，清晰追踪用户工单，标准化服务追踪用户，具有批量性、时效性、绩效性的特点，对协同高效率工作具有重要意义。
所述工单人员管理平台是用于对工程师档案以及工单完成绩效进行管理的系统平台，通过工单人员管理平台获得工程师信息档案，所述工程师信息档案包括工程师个人基本信息，例如姓名、工号、性别、工龄、学历、工单完成信息等，所述工程师历史工单完成信息是该工程师已经完成的工单信息，为工程师作业能力评价提供数据基础。
步骤S200：对所述工程师历史工单完成信息进行完成质量评价，获得工程师作业能力系数集合；
如图2所示，进一步而言，所述对所述工程师历史工单完成信息进行完成质量评价，获得工程师作业能力系数集合，本申请步骤S200还包括：
步骤S210：获得工单质量评价指标集合，所述工单质量评价指标集合包括工单复杂度、工单完成度、工单满意度；
步骤S220：按照所述工单质量评价指标集合对所述工程师历史工单完成信息进行多维度评价，获得工单质量评分矩阵；
步骤S230：构建任务工单网状图，将所述工单质量评分矩阵中的元素值投影至所述任务工单网状图，获得工单评分网状图；
步骤S240：基于所述工单评分网状图的面积值，获得所述工程师作业能力系数集合。
具体而言，对所述工程师历史工单完成信息进行完成质量评价，首先获得工单质量评价指标集合，所述工单质量评价指标集合包括工单复杂度，即工单完成的难易程度，复杂度越高，含金量越高，表明该工单的完成价值越高；工单完成度，即工程师对该工单的完成程度，完成度越高，表明工程师的作业能力越高；工单满意度，即客户对该工单任务的满意程度，工单满意度越高，表明工程师的能力也就相应越高。
按照所述工单质量评价指标集合对所述工程师历史工单完成信息中的各工单进行逐个多维度评价，获得各完成工单对应的工单质量评分矩阵。为展现工单完成价值，构建任务工单网状图来可视化体现工单质量价值，将所述工单质量评分矩阵中的元素值投影至所述任务工单网状图中，获得对应的工单评分网状图，所述工单评分网状图的维度数量与所述工单质量评价指标集合中的指标对应。
最后将所述工单评分网状图的围成的面积值，作为工程师作业能力系数，用于表明工程师的作业能力，作业能力系数越高，表明工程师作业能力越强。通过对工程师历史完成工单进行多维度评价，使得评价结果更加准确合理，再通过评分网状图可视化体现工程师作业能力，准确直观，提高后续工单派单匹配准确度。
步骤S300：获得工单数据采集信息，按照时间优先顺序对所述工单数据采集信息中的工单信息进行及时性排列，获得工单顺序信息；
步骤S400：对所述工单数据采集信息中的各工单信息进行任务复杂度评估，获得工单复杂度系数集合；
具体而言，采集需要完成的工单数据信息，并按照时间优先顺序对所述工单数据采集信息中的各工单信息进行及时性排列，即将截止期限早的工单排列在前面，获得按时间排列工单顺序信息，保证工单完成不会逾期。再对所述工单数据采集信息中的各工单信息进行任务复杂度评估，即对任务工单完成的难易程度进行评估，获得各任务工单对应的工单复杂度系数集合，工单复杂度系数越高，表明该工单的完成难度越大，完成价值也就越高。
步骤S500：基于所述工单复杂度系数集合和所述工单顺序信息，进行优先级分析，确定工单优先派单排序结果；
步骤S600：将所述工程师作业能力系数集合和所述工单优先派单排序结果输入任务调度模型中进行匹配，获得任务工单调度结果；
具体而言，基于所述工单复杂度系数集合和所述工单顺序信息，进行优先级分析，即结合工单截止时间和工单任务价值因素进行排列优先共同分析，例如可按加权权重进行优先级分析，将工单价值高且截止期限早的进行优先排列，确定工单优先派单排序结果，所述工单优先派单排序结果按照优先级降序进行排列。
将所述工程师作业能力系数集合和所述工单优先派单排序结果输入任务调度模型中进行匹配，所述任务调度模型为神经网络模型，用于对派单任务和工程师进行双向匹配，获得所述模型的训练输出结果即任务工单调度结果，所述任务工单调度结果包括与任务工单匹配的各工程师列表。
步骤S700：如果所述任务工单调度结果存在冲突因素，获得第一任务告警指令，根据所述第一任务告警指令对工单信息进行改派。
进一步而言，本申请步骤S700还包括：
步骤S710：基于所述任务工单调度结果，获得工程师匹配列表，所述工程师匹配列表按照适配度进行降序排列；
步骤S720：对所述工程师匹配列表中的工程师进行繁忙度分析，获得繁忙系数集合；
步骤S730：对所述繁忙系数集合中达到预设繁忙系数的工程师进行冲突告警。
具体而言，如果所述任务工单调度结果存在冲突因素，例如工程师繁忙，已有预约，或工程师拒绝等因素，根据第一任务告警指令对工单信息进行改派。基于所述任务工单调度结果，获得与任务工单对应的工程师匹配列表，所述工程师匹配列表按照适配度进行降序排列。对所述工程师匹配列表中的工程师进行繁忙度分析，例如工程师身上无单、身上有单但未预约、身上有单且已预约等，不同状态对应不同繁忙系数，繁忙系数越大，表明工程师越繁忙。
对所述繁忙系数集合中达到预设繁忙系数的工程师进行冲突告警，即该工程师身上有单有预约，比较繁忙，不能再规定期限内接调度的任务工单。通过对工程师繁忙系数进行实时准确评估，工程师的繁忙程度可为任务工单的后续派单提供参考依据，提高调度管理结果的准确性和调度效率，进而提高工单调度管理效率。
如图3所示，进一步而言，本申请步骤S240还包括：
步骤S241：构建工单复杂度坐标系，所述工单复杂度坐标系以时间复杂度为横坐标，以作业复杂度为纵坐标；
步骤S242：将工单评价信息输入所述工单复杂度坐标系中，获得工单复杂初始区域信息；
步骤S243：将所述时间复杂度和所述作业复杂度的权重比例系数作为坐标轴逻辑分割线；
步骤S244：基于所述坐标轴逻辑分割线对所述工单复杂初始区域信息进行区域分割，确定工单复杂划分区域信息，并将工单复杂划分区域信息的面积值作为工单复杂度评价值。
具体而言，为评价工单复杂程度，构建工单复杂度坐标系，所述工单复杂度坐标系以时间复杂度为横坐标，以作业复杂度为纵坐标。时间复杂度是任务工单完成需要花费时间的长短，作业复杂度是任务工单完成所需的作业技术性程度，时间复杂度和作业复杂度可通过技术人员进行评估，或通过历史工单完成信息进行评价。
将工单评价信息输入所述工单复杂度坐标系中，获得该工单的时间复杂度和作业复杂度对应的横纵坐标，并将横纵坐标围成坐标区域作为工单复杂初始区域信息。将所述时间复杂度和所述作业复杂度的权重比例系数作为坐标轴逻辑分割线的斜率，并基于所述坐标轴逻辑分割线对所述工单复杂初始区域信息进行区域分割，将分割后的坐标区域作为工单复杂划分区域信息，例如权重比例系数为1，则坐标轴逻辑分割线的斜率为1，为45度，将坐标区域划分为二分之一。
将工单复杂划分区域信息的面积值作为工单复杂度评价值，划分后的坐标区域越大，表明该工单的复杂度越大，使得工单复杂度的评价值更为合理准确，进而提高工单调度管理结果的准确性。
如图4所示，进一步而言，本申请步骤S244还包括：
步骤S2441：获得工单复杂度评价属性信息；
步骤S2442：对所述工单复杂度评价属性信息进行主特征分析，获得降维评价属性信息；
步骤S2443：基于对所述降维评价属性信息进行因子分析，获得所述权重比例系数。
具体而言，所述工单复杂度评价属性信息是为了全面评价工单复杂度，提出的与工单复杂度有关的多个变量，例如工单类型、工单技术领域、工单工作量等参数，其中每个变量都在不同程度上反映了工单复杂度。进一步的，对所述工单复杂度评价属性信息进行主特征分析，主特征分析即主成分分析，是降维处理方法，降维处理可以降低时间的复杂度和空间复杂度，去除矩阵数据集中夹杂的噪音，将重要特征在数据中明确显示出来，从而得到与工单复杂度评价关联性强的属性信息，即所述降维评价属性信息。
最后，从所述降维评价属性信息中，提取各属性信息中的共同特征，从而将本质相同的属性信息归为一个属性信息。其中，共同因子多的属性信息权重对应较大，共同因子少的属性信息权重对应较小，从而得到所述时间复杂度和所述作业复杂度的权重比例系数。通过利用主成分分析对工单复杂度评价属性信息进行降维，降低了系统计算复杂度，从而提高了工单复杂度的评价速度，此外，通过因子分析对各属性信息赋权，提高了工单复杂度评估的准确性和可靠性。
进一步而言，本申请步骤还包括：
步骤S810：对所述任务工单调度结果进行调度效果评估，获得工单调度准确度；
步骤S820：如果所述工单调度准确度未达到预设准确度，基于所述工单调度准确度和所述预设准确度的差值，获得工单调度偏差；
步骤S830：根基于PSO算法和所述工单调度偏差度，对所述任务调度模型进行优化训练，获得任务优化调度模型。
具体而言，对所述任务工单调度结果进行调度效果评估，包括工单调度准确率，工单调度接单率等，获得对应的工单调度准确度，所述获得工单调度准确度表明了所述任务调度模型进行任务工单调度的准确性。如果所述工单调度准确度未达到预设准确度，即任务调度模型的训练输出准确度未达标，基于所述工单调度准确度和所述预设准确度的差值，获得工单调度偏差度，即需要进行优化的工单调度准确度，偏差度越大，任务工单的调度准确性越低。
由于所述任务调度模型的拟合度较低，无法适应于当前工单任务的调度，基于PSO算法和所述工单调度偏差度，对所述任务调度模型进行优化训练。PSO算法（Particleswarm optimization，粒子群优化算法），是一种基于种群的随机优化算法，可以模拟并不断迭代最终直到平衡或最优状态，保存平衡或最优状，获得PSO算法优化后的任务优化调度模型。通过PSO算法优化模型，使得模型输出偏差度减小，提高模型输出结果的精准度和效率，进而提高工单调度管理结果的准确性和调度效率。
进一步而言，所述获得任务优化调度模型，本申请步骤还S830包括：
步骤S831：基于PSO算法初始化粒子群参数，根据所述工单调度偏差度和所述粒子群参数迭代计算粒子群适应度函数；
步骤S832：当达到预设终止条件时，获得所述粒子群适应度函数的第一输出结果，所述第一输出结果包括最优结果粒子；
步骤S833：将所述最优结果粒子映射到所述任务调度模型进行优化训练，获得所述任务优化调度模型。
具体而言，将粒子群优化算法进行初始化，优化的参数为所述任务调度模型内所有权重的集合。根据所述工单调度偏差度和所述粒子群参数迭代计算粒子群适应度函数，所述粒子群适应度函数可以对所述任务工单调度结果进行优化，降低所述任务工单调度结果的偏差度。进一步更新粒子群内粒子的位置和速度，将所有粒子输入模型内进行训练，通过计算粒子群的适应度函数来评估粒子的好坏，以适应度函数来调整每个粒子的位置和速度。当达到预设终止条件时，获得所述粒子群适应度函数的第一输出结果，所述第一输出结果包括最优结果粒子。
简单来说，所述PSO算法停止包含两种可能，一种是粒子得到平衡或最优状态，另一种是超过运算限制，对超过运算限制状况不进行具体分析，所述最优结果粒子即为粒子的最优状态；将所述最优结果粒子映射到所述任务调度模型进行优化训练。优化训练后的所述任务优化调度模型的输出准确度提高，通过粒子群优化算法对任务调度模型进行优化训练，使得模型输出偏差度减小，提高模型输出结果的精准度和输出效率，进而提高工单调度管理结果的准确性和调度效率。
综上所述，本申请所提供的一种基于工单数据的任务调度管理方法及系统具有如下技术效果：
由于采用了通过工单人员管理平台获得工程师信息档案，对档案中工程师历史工单完成信息进行完成质量评价，获得各工程师作业能力系数集合，再按照时间优先顺序对工单数据采集信息中的工单信息进行及时性排列，并对工单数据采集信息中的各工单信息进行任务复杂度评估，基于评估的工单复杂度系数集合，对排列的工单顺序信息进行优先级分析，确定工单优先派单排序结果，最后将工程师作业能力系数集合和工单优先派单排序结果输入任务调度模型中进行匹配，获得模型输出的任务工单调度结果，如果任务工单调度结果存在冲突因素，根据任务告警指令对工单信息进行改派的技术方案。进而达到结合工单任务复杂度和工程师作业能力进行整合匹配，以此通过任务调度模型对工单任务进行及时处理，工单调度智能化程度高，提高调度管理结果的准确性和调度效率，进而提高工单调度管理效率的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中一种基于工单数据的任务调度管理方法同样发明构思，本发明还提供了一种基于工单数据的任务调度管理系统，如图5所示，所述系统包括：
第一获得单元11，所述第一获得单元11用于通过工单人员管理平台获得工程师信息档案，所述工程师信息档案包括工程师历史工单完成信息；
第二获得单元12，所述第二获得单元12用于对所述工程师历史工单完成信息进行完成质量评价，获得工程师作业能力系数集合；
第三获得单元13，所述第三获得单元13用于获得工单数据采集信息，按照时间优先顺序对所述工单数据采集信息中的工单信息进行及时性排列，获得工单顺序信息；
第四获得单元14，所述第四获得单元14用于对所述工单数据采集信息中的各工单信息进行任务复杂度评估，获得工单复杂度系数集合；
第一确定单元15，所述第一确定单元15用于基于所述工单复杂度系数集合和所述工单顺序信息，进行优先级分析，确定工单优先派单排序结果；
第五获得单元16，所述第五获得单元16用于将所述工程师作业能力系数集合和所述工单优先派单排序结果输入任务调度模型中进行匹配，获得任务工单调度结果；
第一处理单元17，所述第一处理单元17用于如果所述任务工单调度结果存在冲突因素，获得第一任务告警指令，根据所述第一任务告警指令对工单信息进行改派。
进一步的，所述系统还包括：
第六获得单元，所述第六获得单元用于获得工单质量评价指标集合，所述工单质量评价指标集合包括工单复杂度、工单完成度、工单满意度；
第七获得单元，所述第七获得单元用于按照所述工单质量评价指标集合对所述工程师历史工单完成信息进行多维度评价，获得工单质量评分矩阵；
第八获得单元，所述第八获得单元用于构建任务工单网状图，将所述工单质量评分矩阵中的元素值投影至所述任务工单网状图，获得工单评分网状图；
第九获得单元，所述第九获得单元用于基于所述工单评分网状图的面积值，获得所述工程师作业能力系数集合。
进一步的，所述系统还包括：
第一构建单元，所述第一构建单元用于构建工单复杂度坐标系，所述工单复杂度坐标系以时间复杂度为横坐标，以作业复杂度为纵坐标；
第十获得单元，所述第十获得单元用于将工单评价信息输入所述工单复杂度坐标系中，获得工单复杂初始区域信息；
第二处理单元，所述第二处理单元用于将所述时间复杂度和所述作业复杂度的权重比例系数作为坐标轴逻辑分割线；
第二确定单元，所述第二确定单元用于基于所述坐标轴逻辑分割线对所述工单复杂初始区域信息进行区域分割，确定工单复杂划分区域信息，并将工单复杂划分区域信息的面积值作为工单复杂度评价值。
进一步的，所述系统还包括：
第十一获得单元，所述第十一获得单元用于获得工单复杂度评价属性信息；
第十二获得单元，所述第十二获得单元用于对所述工单复杂度评价属性信息进行主特征分析，获得降维评价属性信息；
第十三获得单元，所述第十三获得单元用于基于对所述降维评价属性信息进行因子分析，获得所述权重比例系数。
进一步的，所述系统还包括：
第一生成单元，所述第一生成单元用于根据所述各属性的关键度系数，生成关键度评估修正矩阵；
第十四获得单元，所述第十四获得单元用于对所述任务工单调度结果进行调度效果评估，获得工单调度准确度；
第十五获得单元，所述第十五获得单元用于如果所述工单调度准确度未达到预设准确度，基于所述工单调度准确度和所述预设准确度的差值，获得工单调度偏差度；
第十六获得单元，所述第十六获得单元用于基于PSO算法和所述工单调度偏差度，对所述任务调度模型进行优化训练，获得任务优化调度模型。
进一步的，所述系统还包括：
第一计算单元，所述第一计算单元用于基于PSO算法初始化粒子群参数，根据所述工单调度偏差度和所述粒子群参数迭代计算粒子群适应度函数；
第十七获得单元，所述第十七获得单元用于当达到预设终止条件时，获得所述粒子群适应度函数的第一输出结果，所述第一输出结果包括最优结果粒子；
第十八获得单元，所述第十八获得单元用于将所述最优结果粒子映射到所述任务调度模型进行优化训练，获得所述任务优化调度模型。
进一步的，所述系统还包括：
第十九获得单元，所述第十九获得单元用于基于所述任务工单调度结果，获得工程师匹配列表，所述工程师匹配列表按照适配度进行降序排列；
第二十获得单元，所述第二十获得单元用于对所述工程师匹配列表中的工程师进行繁忙度分析，获得繁忙系数集合；
第三处理单元，所述第三处理单元用于对所述繁忙系数集合中达到预设繁忙系数的工程师进行冲突告警。
前述图1实施例一中的一种基于工单数据的任务调度管理方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种基于工单数据的任务调度管理系统，通过前述对一种基于工单数据的任务调度管理方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种基于工单数据的任务调度管理系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。
此外，本申请还提供了一种电子设备，包括总线、收发器、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，该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连，计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
示例性电子设备
具体的，参见图6所示，本申请还提供了一种电子设备，该电子设备包括总线1110、处理器1120、收发器1130、总线接口1140、存储器1150和用户接口1160。
在本申请中，该电子设备还包括：存储在存储器1150上并可在处理器1120上运行的计算机程序，计算机程序被处理器1120执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程。
收发器1130，用于在处理器1120的控制下接收和发送数据。
本申请中，总线架构（用总线1110来代表），总线1110可以包括任意数量互联的总线和桥，总线1110将包括由处理器1120代表的一个或多个处理器与存储器1150代表的存储器的各种电路连接在一起。
总线1110表示若干类型的总线结构中的任何一种总线结构中的一个或多个，包括存储器总线和存储器控制器、外围总线、加速图形端口、处理器或使用各种总线体系结构中的任意总线结构的局域总线。作为示例而非限制，这样的体系结构包括：工业标准体系结构总线、微通道体系结构总线、扩展总线、视频电子标准协会、外围部件互连总线。
处理器1120可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中硬件的集成逻辑电路或软件形式的指令完成。上述的处理器包括：通用处理器、中央处理器、网络处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列、复杂可编程逻辑器件、可编程逻辑阵列、微控制单元或其他可编程逻辑器件、分立门、晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或执行本申请中公开的各方法、步骤和逻辑框图。例如，处理器可以是单核处理器或多核处理器，处理器可以集成于单颗芯片或位于多颗不同的芯片。
处理器1120可以是微处理器或任何常规的处理器。结合本申请所公开的方法步骤可以直接由硬件译码处理器执行完成，或者由译码处理器中的硬件和软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存取存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器、可擦除可编程只读存储器、寄存器等本领域公知的可读存储介质中。所述可读存储介质位于存储器中，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
总线1110还可以将，例如外围设备、稳压器或功率管理电路等各种其他电路连接在一起，总线接口1140在总线1110和收发器1130之间提供接口，这些都是本领域所公知的。因此，本申请不再对其进行进一步描述。
收发器1130可以是一个元件，也可以是多个元件，例如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。例如：收发器1130从其他设备接收外部数据，收发器1130用于将处理器1120处理后的数据发送给其他设备。取决于计算机装置的性质，还可以提供用户接口1160，例如：触摸屏、物理键盘、显示器、鼠标、扬声器、麦克风、轨迹球、操纵杆、触控笔。
应理解，在本申请中，存储器1150可进一步包括相对于处理器1120远程设置的存储器，这些远程设置的存储器可以通过网络连接至服务器。上述网络的一个或多个部分可以是自组织网络、内联网、外联网、虚拟专用网、局域网、无线局域网、广域网、无线广域网、城域网、互联网、公共交换电话网、普通老式电话业务网、蜂窝电话网、无线网络、无线保真网络以和两个或更多个上述网络的组合。例如，蜂窝电话网和无线网络可以是全球移动通信装置、码分多址装置、全球微波互联接入装置、通用分组无线业务装置、宽带码分多址装置、长期演进装置、LTE频分双工装置、LTE时分双工装置、先进长期演进装置、通用移动通信装置、增强移动宽带装置、海量机器类通信装置、超可靠低时延通信装置等。
应理解，本申请中的存储器1150可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性存储器和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器包括：只读存储器、可编程只读存储器、可擦除可编程只读存储器、电可擦除可编程只读存储器，或闪存。
易失性存储器包括：随机存取存储器，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如：静态随机存取存储器、动态随机存取存储器、同步动态随机存取存储器、双倍数据速率同步动态随机存取存储器、增强型同步动态随机存取存储器、同步连接动态随机存取存储器和直接内存总线随机存取存储器。本申请描述的电子设备的存储器1150包括但不限于上述和任意其他适合类型的存储器。
在本申请中，存储器1150存储了操作系统1151和应用程序1152的如下元素：可执行模块、数据结构，或者其子集，或者其扩展集。
具体而言，操作系统1151包含各种装置程序，例如：框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务和处理基于硬件的任务。应用程序1152包含各种应用程序，例如：媒体播放器、浏览器，用于实现各种应用业务。实现本申请方法的程序可以包含在应用程序1152中。应用程序1152包括：小程序、对象、组件、逻辑、数据结构和其他执行特定任务或实现特定抽象数据类型的计算机装置可执行指令。
此外，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请披露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种基于工单数据的任务调度管理方法，其特征在于，所述方法包括：
通过工单人员管理平台获得工程师信息档案，所述工程师信息档案包括工程师历史工单完成信息；
对所述工程师历史工单完成信息进行完成质量评价，获得工程师作业能力系数集合；
获得工单数据采集信息，按照时间优先顺序对所述工单数据采集信息中的工单信息进行及时性排列，获得工单顺序信息；
对所述工单数据采集信息中的各工单信息进行任务复杂度评估，获得工单复杂度系数集合；
基于所述工单复杂度系数集合和所述工单顺序信息，进行优先级分析，确定工单优先派单排序结果；
将所述工程师作业能力系数集合和所述工单优先派单排序结果输入任务调度模型中进行匹配，获得任务工单调度结果；
如果所述任务工单调度结果存在冲突因素，获得第一任务告警指令，根据所述第一任务告警指令对工单信息进行改派；
所述对所述工程师历史工单完成信息进行完成质量评价，获得工程师作业能力系数集合，包括：
获得工单质量评价指标集合，所述工单质量评价指标集合包括工单复杂度、工单完成度、工单满意度；
按照所述工单质量评价指标集合对所述工程师历史工单完成信息进行多维度评价，获得工单质量评分矩阵；
构建任务工单网状图，将所述工单质量评分矩阵中的元素值投影至所述任务工单网状图，获得工单评分网状图；
基于所述工单评分网状图的面积值，获得所述工程师作业能力系数集合；
所述方法包括：
对所述任务工单调度结果进行调度效果评估，获得工单调度准确度；
如果所述工单调度准确度未达到预设准确度，基于所述工单调度准确度和所述预设准确度的差值，获得工单调度偏差度；
基于PSO算法和所述工单调度偏差度，对所述任务调度模型进行优化训练，获得任务优化调度模型；
所述获得任务优化调度模型，包括：
基于PSO算法初始化粒子群参数，根据所述工单调度偏差度和所述粒子群参数迭代计算粒子群适应度函数；
当达到预设终止条件时，获得所述粒子群适应度函数的第一输出结果，所述第一输出结果包括最优结果粒子；
将所述最优结果粒子映射到所述任务调度模型进行优化训练，获得所述任务优化调度模型。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
构建工单复杂度坐标系，所述工单复杂度坐标系以时间复杂度为横坐标，以作业复杂度为纵坐标；
将工单评价信息输入所述工单复杂度坐标系中，获得工单复杂初始区域信息；
将所述时间复杂度和所述作业复杂度的权重比例系数作为坐标轴逻辑分割线；
基于所述坐标轴逻辑分割线对所述工单复杂初始区域信息进行区域分割，确定工单复杂划分区域信息，并将工单复杂划分区域信息的面积值作为工单复杂度评价值。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
获得工单复杂度评价属性信息；
对所述工单复杂度评价属性信息进行主特征分析，获得降维评价属性信息；
基于对所述降维评价属性信息进行因子分析，获得所述权重比例系数。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
基于所述任务工单调度结果，获得工程师匹配列表，所述工程师匹配列表按照适配度进行降序排列；
对所述工程师匹配列表中的工程师进行繁忙度分析，获得繁忙系数集合；
对所述繁忙系数集合中达到预设繁忙系数的工程师进行冲突告警。
5.一种基于工单数据的任务调度管理系统，其特征在于，所述系统包括：
第一获得单元，所述第一获得单元用于通过工单人员管理平台获得工程师信息档案，所述工程师信息档案包括工程师历史工单完成信息；
第二获得单元，所述第二获得单元用于对所述工程师历史工单完成信息进行完成质量评价，获得工程师作业能力系数集合；
第三获得单元，所述第三获得单元用于获得工单数据采集信息，按照时间优先顺序对所述工单数据采集信息中的工单信息进行及时性排列，获得工单顺序信息；
第四获得单元，所述第四获得单元用于对所述工单数据采集信息中的各工单信息进行任务复杂度评估，获得工单复杂度系数集合；
第一确定单元，所述第一确定单元用于基于所述工单复杂度系数集合和所述工单顺序信息，进行优先级分析，确定工单优先派单排序结果；
第五获得单元，所述第五获得单元用于将所述工程师作业能力系数集合和所述工单优先派单排序结果输入任务调度模型中进行匹配，获得任务工单调度结果；
第一处理单元，所述第一处理单元用于如果所述任务工单调度结果存在冲突因素，获得第一任务告警指令，根据所述第一任务告警指令对工单信息进行改派；
第六获得单元，所述第六获得单元用于获得工单质量评价指标集合，所述工单质量评价指标集合包括工单复杂度、工单完成度、工单满意度；
第七获得单元，所述第七获得单元用于按照所述工单质量评价指标集合对所述工程师历史工单完成信息进行多维度评价，获得工单质量评分矩阵；
第八获得单元，所述第八获得单元用于构建任务工单网状图，将所述工单质量评分矩阵中的元素值投影至所述任务工单网状图，获得工单评分网状图；
第九获得单元，所述第九获得单元用于基于所述工单评分网状图的面积值，获得所述工程师作业能力系数集合；
第十四获得单元，所述第十四获得单元用于对所述任务工单调度结果进行调度效果评估，获得工单调度准确度；
第十五获得单元，所述第十五获得单元用于如果所述工单调度准确度未达到预设准确度，基于所述工单调度准确度和所述预设准确度的差值，获得工单调度偏差度；
第十六获得单元，所述第十六获得单元用于基于PSO算法和所述工单调度偏差度，对所述任务调度模型进行优化训练，获得任务优化调度模型；
第一计算单元，所述第一计算单元用于基于PSO算法初始化粒子群参数，根据所述工单调度偏差度和所述粒子群参数迭代计算粒子群适应度函数；
第十七获得单元，所述第十七获得单元用于当达到预设终止条件时，获得所述粒子群适应度函数的第一输出结果，所述第一输出结果包括最优结果粒子；
第十八获得单元，所述第十八获得单元用于将所述最优结果粒子映射到所述任务调度模型进行优化训练，获得所述任务优化调度模型。
6.一种基于工单数据的任务调度管理电子设备，包括总线、收发器、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，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述方法中的步骤。
7.一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如权利要求1-4中任一项所述方法中的步骤。
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Families Citing this family (3)
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Citations (2)
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Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 城市地铁架大修管理信息化目标与需求分析;张乐等;《无线互联科技》;20200225(第4期);第67-70页 * |
| 无人光伏充电站维修人员调度策略研究;李凡菲;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)工程科技Ⅱ辑》;20210115(第01期);第C042-1323页 * |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CP03 | Change of name, title or address |
Address after: Room 1101, No.1 Cuiying Street, Nansha District, Guangzhou City, Guangdong Province, 510000 Patentee after: Guangzhou Pingyun Xiaojiang Technology Co.,Ltd. Address before: 511466 No. 106, Fengze East Road, Nansha District, Guangzhou City, Guangdong Province Patentee before: GUANGZHOU PINGYUN LITTLE ARTISAN TECHNOLOGY CO.,LTD. |
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| CP03 | Change of name, title or address | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: A Task Scheduling Management Method and System Based on Work Order Data Granted publication date: 20220628 Pledgee: Bank of China Limited by Share Ltd. Guangzhou Tianhe branch Pledgor: Guangzhou Pingyun Xiaojiang Technology Co.,Ltd. Registration number: Y2024980003494 |
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| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20220513 Assignee: Chengdu Pingyun Xiaojiang Network Co.,Ltd. Assignor: Guangzhou Pingyun Xiaojiang Technology Co.,Ltd. Contract record no.: X2024980004216 Denomination of invention: A Task Scheduling Management Method and System Based on Work Order Data Granted publication date: 20220628 License type: Common License Record date: 20240410 Application publication date: 20220513 Assignee: Guangzhou Pingyunjia Suxiu Technology Co.,Ltd. Assignor: Guangzhou Pingyun Xiaojiang Technology Co.,Ltd. Contract record no.: X2024980004214 Denomination of invention: A Task Scheduling Management Method and System Based on Work Order Data Granted publication date: 20220628 License type: Common License Record date: 20240410 Application publication date: 20220513 Assignee: Guangzhou Pingyun Yian Technology Co.,Ltd. Assignor: Guangzhou Pingyun Xiaojiang Technology Co.,Ltd. Contract record no.: X2024980004213 Denomination of invention: A Task Scheduling Management Method and System Based on Work Order Data Granted publication date: 20220628 License type: Common License Record date: 20240410 Application publication date: 20220513 Assignee: Guangzhou Pingyun New Energy Technology Service Co.,Ltd. Assignor: Guangzhou Pingyun Xiaojiang Technology Co.,Ltd. Contract record no.: X2024980004212 Denomination of invention: A Task Scheduling Management Method and System Based on Work Order Data Granted publication date: 20220628 License type: Common License Record date: 20240410 |
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| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |