CN115063117A - 一种基于人工智能的项目管理方法、系统、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种基于人工智能的项目管理方法、系统、设备及介质，该基于人工智能的项目管理方法应用于业务端与管理端之间的项目管理，包括接收业务端发送的携带有建设需求的项目设立请求，根据所述项目设立请求，生成与所述建设需求相对应的预期项目，实时获取业务端在所述预期项目执行过程中出现的安质问题，得到关于项目实际执行情况的问题清单数据，通过预先搭建好的项目分配模型，将所述问题清单数据分配至对应的管理端，并接收所述管理端发送的解决方案数据，将所述问题清单数据与对应的解决方案数据进行关联存储，并向所述业务端发送对应的解决方案反馈数据。本申请具有提高项目管理的智能化程度的效果。
Description
技术领域
本发明涉及项目管理的技术领域，尤其是涉及一种基于人工智能的项目管理方法、系统、设备及介质。
背景技术
目前，随着工程建设的规模扩大化，对工程建设过程中的不断迭代的工程建设项目的管理也提出了更高的要求。且在工程建设过程中往往会产生大量的工程建设项目，且不同专业、不同工序或者不同环节之间所需要的安全管控的要求也不相同。
现有的对于工程建设过程中的安全管控的项目管理方法通常为扁平式管理，通过将现场检查到的安全质量问题记录成图文，按照职位大小，经过层层传递发送至相应的管理人员手中寻求解决方案，并通过单线传递的方式将解决方案反馈至施工现场，这个过程往往需要耗费大量的审批时间，且针对每个专业、每个施工工序或每个施工环节中出现的安全管控问题都需要针对性地重新建立相关的项目管理流程，管理方式不够智能化。
针对上述中的相关技术，发明人认为存在有对于工程建设过程中的项目管理方式不够智能化的缺陷。
发明内容
为了提高工程建设过程中的项目管理的智能化程度，本申请提供一种基于人工智能的项目管理方法、系统、设备及介质。
本申请的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：
提供一种基于人工智能的项目管理方法，所述智能项目管理的方法应用于业务端与管理端之间的项目管理，包括：
接收业务端发送的携带有建设需求的项目设立请求，根据所述项目设立请求，生成与所述建设需求相对应的预期项目；
实时获取业务端在所述预期项目执行过程中出现的安质问题，得到关于项目实际执行情况的问题清单数据；
通过预先搭建好的项目分配模型，将所述问题清单数据分配至对应的管理端，并接收所述管理端发送的解决方案数据；
将所述问题清单数据与对应的解决方案数据进行关联存储，并向所述业务端发送对应的解决方案反馈数据。
通过采用上述技术方案，由于不同专业、不同建设工序或不同建设环节之间的安全管控要求通常存在差异，因此通过项目设立请求中的建设需求，生成满足所述建设需求的预期项目，并实时获取所述预期项目在执行过程中出现的安质问题，通过预先搭建好的项目分配模型对所述问题清单数据进行多维度的数据分析，并基于所述数据分析结果将所述问题清单数据分配至对应的管理端，以便于管理人员及时对问题清单数据进行处理，并将所述解决方案反馈数据发送至对应的业务端，从而形成工程建设问题的闭环整改，能够及时纠正错误和消除偏离，保证项目实施质量。且将问题清单数据和对应的解决方案数据进行关联存储，以便于管理人员实时查看施工情况，从而对施工数据进行标准化管理，有效控制各个环节的施工进度，从而提高项目管理的智能化程度。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述通过预先搭建好的项目分配模型，将所述问题清单数据分配至对应的管理端，并接收所述管理端发送的解决方案数据，具体包括：
根据所述项目设立请求，路由所有管理端发送的，且响应所述项目设立请求的解决方案数据；
当接收到所述问题清单数据时，对所有的解决方案数据进行优先级划分处理，得到与所述问题清单数据匹配程度最高的优选解决方案数据；
接收所述管理端发送的优选解决方案数据，并向业务端作数据推送处理。
通过采用上述技术方案，由于在实际的工程建设过程中，一个业务端可能对接有多个管理端的情况，如一个施工方可能对接有合作方和监理方，因此根据业务端的项目设立请求，路由所有管理端发送的解决方案数据，并根据问题清单数据，对所有的解决方案数据进行优先级划分，从而得到与所述问题清单数据匹配程度最高的优选解决方案数据，从而实现各个管理单位之间的协助管理，并从若干个解决方案中推选出一个与所述安质问题最匹配的解决方案数据，从而提高项目管理的部署和应用能力，减少审批时间，降低施工时间成本。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述当接收到所述问题清单数据时，对所有的解决方案数据进行优先级划分处理，得到与所述问题清单数据匹配程度最高的优选解决方案数据，具体包括：
当接收到问题清单数据时，接收每个管理端发送的主管理端抢占请求，其中，所述主管理端抢占请求中携带有每个管理端对应的管理端信息；
根据预设的负载均衡算法，推选出与所述问题清单数据匹配程度最优的管理端作为主管理端，匹配程度低于所述主管理端的管理端作为子管理端；
接收所述主管理端发送的解决方案数据，作为优选解决方案数据，并将所述优选解决方案数据同步至每个子管理端。
通过采用上述技术方案，对于同一个安质问题，可能每个管理端给出的解决方案数据存在差异，因此在接收到问题清单数据时，需要从与业务端对接的所有管理端之间推选出一个主管理端，因此根据所述问题清单数据接收每个管理端发送的主管理端抢占请求，并根据预设的负载均衡算法，推选出与问题清单数据匹配程度最优的管理端作为主管理端，从而实现高可用、核心解决方案数据负载均衡的项目管理，省去了传统扁平式管理中层层审批的流程，提高对工程建设过程中的项目管理的智能化程度。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据预设的负载均衡算法，推选出与所述问题清单数据匹配程度最优的管理端作为主管理端，匹配程度低于所述主管理端的管理端作为子管理端，具体包括：
获取所述管理端信息中携带的每个管理端的原始职权值信息，其中，所述原始职权值信息根据每个管理端的职位大小进行设置；
对每个管理端的原始职权值信息进行比对，得到关于职权值信息大小的职权值比对结果；
根据所述职权值比对结果，推选出职权值最大的管理端作为主管理端。
通过采用上述技术方案，由于每个管理人员的职权能力不相同，则每个管理端之间的职权值也不相同，通过每个管理端的职权值来判断每个管理端的优先级，则通过获取每个管理端的原始职权值信息，并根据每个管理端之间的职权值比对，推选出职权值最大的管理端作为主管理端，职权值次之的管理端作为子管理端集群，同步主管理端的解决方案信息，从而实现各个管理端之间都能实时获知项目实施情况，实现对工程建设的远程智能管控。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述实时获取业务端在所述预期项目执行过程中出现的安质问题，得到关于项目实际执行情况的问题清单数据，具体包括：
实时获取每个业务端的现场施工数据；
将每个所述现场施工数据与所述预期项目中的数据标准值进行比对，得到实际施工是否出现偏差的施工数据比对结果；
根据所述施工数据比对结果，判断每个业务端是否存在与预期项目不符的安质问题；
若是，则将每个业务端的安质问题进行汇总，得到关于项目实际执行情况的问题清单数据。
通过采用上述技术方案，由于在工程建设过程中，常常会出现违规指挥或者违规施工等情况，而造成实际施工数据与预期项目不匹配，因此，为了使实际施工情况更符合预期的建设需求，通过现场施工数据与预期项目中每个工序或者每个环节的数据标准值进行比对，有助于判断实际施工是否出现偏差，当业务端存在与预期项目不符的安质问题时，则将安质问题进行汇总，形成问题清单数据，有助于管理端进行统一集中管理，提高项目流程的审批效率。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述实时获取业务端在所述预期项目执行过程中出现的安质问题，得到关于项目实际执行情况的问题清单数据，还包括：
实时获取施工过程中的图片信息流数据和视频信息流数据；
对所述图片信息流数据和视频信息流数据进行可视化建模，生成关于实际施工情况的可视化场景模型。
通过采用上述技术方案，由于传统图文形式对现场的记录情况存在片面性，没办法对施工现场的每个角落的细节进行检查，因此通过VR或者AR技术实时获取施工过程中的图片信息流数据和视频信息流数据，来构建可视化场景模型，从而对施工现场进行720度无死角的监察，解决传统监察手段所受到的位置、时间和空间等外在因素的限制，从而能够及时了解工程建设的实时动态，最大程度地保证项目实施过程中的安质问题无一遗漏，保证项目实施的质量符合行业标准安全管控要求。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述接收业务端发送的携带有建设需求的项目设立请求，根据所述项目设立请求，生成与所述建设需求相对应的预期项目，具体包括：
获取符合所述建设需求的行业规范信息，生成与所述行业规范信息相匹配的作业模板；
将所述建设需求输入至所述作业模板中进行流程配置，得到符合所述行业规范信息的预期项目。
通过采用上述技术方案，由于每个工程建设的建设规范不相同，如市政施工、园林建设和路桥建设等所对应的建设规范存在差异，因此在接收到施工方的项目设立请求后，获取符合所述建设需求的行业规范信息，并根据所述行业规范信息生成对应的作业模板，根据所述作业模板有助于匹配出符合行业规范的建设流程，如市政施工流程、园林建设流程和路桥建设流程等，实现工程建设项目流程标准化管理。
本申请的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：
提供一种智能项目管理系统，所述智能项目管理系统应用于业务端与管理端之间的项目管理，包括：
数据接收模块，用于接收业务端发送的携带有建设需求的项目设立请求，根据所述项目设立请求，生成与所述建设需求相对应的预期项目；
数据获取模块，用于实时获取业务端在所述预期项目执行过程中出现的安质问题，得到关于项目实际执行情况的问题清单数据；
数据分配模块，用于通过预先搭建好的项目分配模型，将所述问题清单数据分配至对应的管理端，并接收所述管理端发送的解决方案数据；
数据存储模块，用于将所述问题清单数据与对应的解决方案数据进行关联存储，并向所述业务端发送对应的解决方案反馈数据。
通过采用上述技术方案，由于不同专业、不同建设工序或不同建设环节之间的安全管控要求通常存在差异，因此通过项目设立请求中的建设需求，生成满足所述建设需求的预期项目，并实时获取所述预期项目在执行过程中出现的安质问题，通过预先搭建好的项目分配模型对所述问题清单数据进行多维度的数据分析，并基于所述数据分析结果将所述问题清单数据分配至对应的管理端，以便于管理人员及时对问题清单数据进行处理，并将所述解决方案反馈数据发送至对应的业务端，从而形成工程建设问题的闭环整改，能够及时纠正错误和消除偏离，保证项目实施质量。且将问题清单数据和对应的解决方案数据进行关联存储，以便于管理人员实时查看施工情况，从而对施工数据进行标准化管理，有效控制各个环节的施工进度，从而提高项目管理的智能化程度。
本申请的上述目的三是通过以下技术方案得以实现的：
一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于人工智能的项目管理方法的步骤。
本申请的上述目的四是通过以下技术方案得以实现的：
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于人工智能的项目管理方法的步骤。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1、通过项目设立请求中的建设需求，生成满足所述建设需求的预期项目，并实时获取所述预期项目在执行过程中出现的安质问题，通过预先搭建好的项目分配模型对所述问题清单数据进行多维度的数据分析，并基于所述数据分析结果将所述问题清单数据分配至对应的管理端，以便于管理人员及时对问题清单数据进行处理，并将所述解决方案反馈数据发送至对应的业务端，从而形成工程建设问题的闭环整改，能够及时纠正错误和消除偏离，保证项目实施质量。且将问题清单数据和对应的解决方案数据进行关联存储，以便于管理人员实时查看施工情况，从而对施工数据进行标准化管理，有效控制各个环节的施工进度，从而提高项目管理的智能化程度；
2、根据业务端的项目设立请求，路由所有管理端发送的解决方案数据，并根据问题清单数据，对所有的解决方案数据进行优先级划分，从而得到与所述问题清单数据匹配程度最高的优选解决方案数据，从而实现各个管理单位之间的协助管理，并从若干个解决方案中推选出一个与所述安质问题最匹配的解决方案数据，从而提高项目管理的部署和应用能力，减少审批时间，降低施工时间成本；
3、根据所述问题清单数据接收每个管理端发送的主管理端抢占请求，并根据预设的负载均衡算法，推选出与问题清单数据匹配程度最优的管理端作为主管理端，从而实现高可用、核心解决方案数据负载均衡的项目管理，省去了传统扁平式管理中层层审批的流程，提高对工程建设过程中的项目管理的智能化程度。
附图说明
图1是本申请一实施例中的一种基于人工智能的项目管理方法的实现流程图。
图2是本申请一实施例中基于人工智能的项目管理方法的步骤S10的实现流程图。
图3是本申请一实施例中基于人工智能的项目管理方法的步骤S20的实现流程图。
图4是本申请一实施例中基于人工智能的项目管理方法的步骤S20的另一实现流程图。
图5是本申请一实施例中基于人工智能的项目管理方法的步骤S30的实现流程图。
图6是本申请一实施例中基于人工智能的项目管理方法的步骤S402的实现流程图。
图7是本申请一实施例中基于人工智能的项目管理方法的步骤S502的实现流程图。
图8是本申请一实施例中的一种智能项目管理系统的模块示意图。
图9是本申请一实施例中用于实现基于人工智能的项目管理方法的计算机设备的内部结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请作进一步详细说明。
在一实施例中，如图1所示，本申请公开了一种基于人工智能的项目管理方法，具体包括如下步骤：
S10：接收业务端发送的携带有建设需求的项目设立请求，根据项目设立请求，生成与建设需求相对应的预期项目。
具体的，结合图2，步骤S10具体包括以下步骤：
S101：获取符合建设需求的行业规范信息，生成与行业规范信息相匹配的作业模板。
具体的，由于每个工程建设的建设规范不相同，如市政施工、园林建设和路桥建设等所对应的建设规范存在差异，因此在接收到施工方的项目设立请求后，根据项目设立请求中携带的建设需求，如建设需求设置为市政施工，则通过关键字查找，从互联网上查找与市政施工类型相匹配的标准施工文件，并提取对应的施工规范信息，根据施工规范信息，对市政施工的每个施工工序或者施工环节进行设置，得到符合市政施工规范信息的市政施工作业模板。
S102：将建设需求输入至作业模板中进行流程配置，得到符合行业规范信息的预期项目。
具体的，在作业模板配置好之后，将建设需求输入至作业模板中进行流程配置，如对于街道或者社区的市政施工需求，输入至符合市政施工规范信息的市政施工作业模板中，从而输出对市政施工的每个环节、每个工序进行具体配置的预期市政施工流程。
S20：实时获取业务端在预期项目执行过程中出现的安质问题，得到关于项目实际执行情况的问题清单数据。
具体的，结合图3，步骤S20具体包括以下步骤：
S201：实时获取每个业务端的现场施工数据。
具体的，通过安装在施工现场的各个物联网设备，如摄像头，定位装置，红外传感器等，对施工现场数据如施工人员移动情况和施工安全设施建设情况进行全过程实时记录，从而得到每个业务端的实时的现场施工数据，在获取到现场施工数据之后通过流媒体技术，将现场施工数据实时展示给管理人员，实现管理人员对施工安全技术交底、隐蔽工程和高危环节等施工作业现场的实时监控，如通过摄像头等硬件设备对施工现场进行施工过程录制，得到施工现场安防设施的场地数据，再如，通过在施工人员的安全帽和工衣上配置有对应的定位装置和反光装置，通过对应的定位装置和反光装置实时获取施工人员的位置信息，从而得到施工人员的施工位置是否在施工安全范围内的人员数据，将场地数据与人员数据进行结合，得到每个业务端的现场施工数据。
S202：将每个现场施工数据与预期项目中的数据标准值进行比对，得到实际施工是否出现偏差的施工数据比对结果。
具体的，由于在工程建设过程中，常常会出现违规指挥或者违规施工等情况，如为了加快建设进度而指挥工人加班加点地进行高强度施工，或者工人未按照标准穿戴工衣和安全帽、施工人员移动位置超过施工安全范围区域等，从而造成实际施工数据与预期项目不匹配，因此，为了使实际施工情况更符合预期的建设需求，通过现场施工数据与预期项目中每个工序或者每个环节的数据标准值进行比对，如施工的进程、施工时间、人员安防配置、人员施工位置等数据分别与预期项目中的数据标准值进行比对，从而得到关于实际施工是否出现偏差的施工数据比对结果。
S203：根据施工数据比对结果，判断每个业务端是否存在与预期项目不符的安质问题。
具体的，如在误差范围内，当施工进程、施工时间、人员安防配置和人员施工位置等实际施工数据均与预期项目中的数据标准值相匹配时，则判断业务端的实际施工过程符合行业建设规范，未发现与预期项目不符的安质问题。当施工进程、施工时间、人员安防配置和人员施工位置等实际施工数据之一与预期项目中的数据标准值不匹配时，则判断业务端的实际施工不符合行业建设规范，存在安全质量风险。
S204：若是，则将每个业务端的安质问题进行汇总，得到关于项目实际执行情况的问题清单数据。
具体的，当业务端存在安全质量风险时，则对业务端的实际施工数据与预期项目不符的安质问题进行汇总，如施工进程超出预期施工进度、每天的施工时间超出预期施工时间标准或者施工人员的移动位置超过标准施工安全区域内等，从而得到关于项目实际执行情况的问题清单数据，有助于管理人员进行集中管理，提高项目审批效率。
S205：若否，则继续对业务端的现场施工进行实时监控。
具体的，当业务端在误差范围内未发现安全质量问题时，则继续对业务端的现场施工进行实时监控，如实时获取施工人员的定位装置发送的每个施工人员的施工位置信息，从而判断施工人员的移动轨迹是否超过标准施工安全区域。
在一实施例中，结合图4，步骤S20还包括：
S301：实时获取施工过程中的图片信息流数据和视频信息流数据。
具体的，由于传统图文形式对现场的记录情况存在片面性，没办法对施工现场的每个角落的细节进行检查，因此通过VR或者AR技术实时获取施工过程中的图片信息流数据和视频信息流数据。
S302：对图片信息流数据和视频信息流数据进行可视化建模，生成关于实际施工情况的可视化场景模型。
具体的，根据图片信息流数据和视频信息流数据进行可视化建模，得到关于实际施工情况的可视化场景模型，从而对施工现场进行720度无死角的监察，解决传统监察手段所受到的位置、时间和空间等外在因素的限制，实现与真实施工环境的交互操作。如根据获取到的图片信息流和视频信息流，通过UML算法对图片信息流和视频信息流中的现场数据进行UML画图，从而得到关于现场施工数据的可视化场景模型，通过施工人员工衣上的定位装置和安全帽上的反光装置，在可视化场景模型上实时标记施工人员的移动位置，从而实现管理人员对施工情况的远程监控和管理。需要说明的是，也可以通过获取施工现场的三维坐标数据，通过BIM建模工具或者3Dmax进行建模，得到施工现场模型，并通过锚点比对将图片流信息和视频流信息中的现场施工数据与施工现场模型进行锚点比对，从而得到可视化场景模型，可以根据实际需要选择建模的方式，不局限于本实施例中的一种。
S30：通过预先搭建好的项目分配模型，将问题清单数据分配至对应的管理端，并接收管理端发送的解决方案数据。
本实施例中通过将Dubbo框架结合Zookeeper进行项目分配模型的搭建，并通过Dubbo框架将业务端和管理端的项目业务发布至Zookeeper上，由Zookeeper路由业务端调用管理端提供的解决方案数据。
具体的，结合图5，步骤S30具体包括以下步骤：
S401：根据项目设立请求，路由所有管理端发送的，且响应项目设立请求的解决方案数据。
具体的，由于在实际的工程建设过程中，一个业务端可能对接有多个管理端的情况，如一个施工方可能对接有合作方和监理方，因此根据业务端的项目设立请求，合作方和监理方分别响应项目设立请求，并根据项目设立请求中的建设内容生成对应的解决方案数据，每个管理端将自己的解决方案数据发送至Zookeeper，Zookeeper根据业务端的项目设立请求，路由对应的业务端调用管理端提供的解决方案数据。
S402：当接收到问题清单数据时，对所有的解决方案数据进行优先级划分处理，得到与问题清单数据匹配程度最高的优选解决方案数据。
具体的，结合图6，步骤S402具体包括以下步骤：
S501：当接收到问题清单数据时，接收每个管理端发送的主管理端抢占请求，其中，主管理端抢占请求中携带有每个管理端对应的管理端信息。
具体的，当接收到问题清单数据时，向Zookeeper发送一个启动指令，以便于启动Zookeeper进行数据的分发布与调用，Zookeeper启动后接收每个管理端发送的主管理端抢占请求，其中，主管理端抢占请求上携带有每个管理端对应的自身事务id。
S502：根据预设的负载均衡算法，推选出与问题清单数据匹配程度最优的管理端作为主管理端，匹配程度低于主管理端的管理端作为子管理端。
本实施例中的负载均衡算法设置为优先权算法，需要说明的是，也可以设置为轮询算法或比率算法中的一种或多种，可以根据实际需要进行设置，不局限于本实施例中的一种。
具体的，结合图7，步骤S502具体包括以下步骤：
S601：获取管理端信息中携带的每个管理端的原始职权值信息，其中，原始职权值信息根据每个管理端的职位大小进行设置。
具体的，本实施例中通过对每个管理端的职权比重进行优先级计算，如根据职权大小给每个管理端设定一个原始职权值，如设定合作方的原始职权值为1，监理方的原始职权值为2，监理方的领导层的原始职权值设置为3，以此类推。
S602：对每个管理端的原始职权值信息进行比对，得到关于职权值信息大小的职权值比对结果。
具体的，在接收到项目设立请求后，Zookeeper以广播的形式向所有的管理端发送寻求解决方案的寻求信号，如Zookeeper以广播的形式同时向合作方、监理方、领导方同时发送项目设立请求，并寻求对应的解决方案，每个管理端在接收到寻求信号后，会根据自己的职权，返回一个符合项目设立请求的解决方案，Zookeeper对合作方、监理方和领导方的原始职权值进行比对，并根据合作方、监理方和领导方的解决方案与项目设立请求的匹配程度进行职权值赋值，如根据每个管理端的解决方案对项目设立请求进行模拟运算，并根据模拟运算结果判断解决方案与项目设立请求的匹配程度，如合作方的匹配程度为50%，在合作方的原始职权值上增加1，监理方的匹配程度为70%，在监理方的职权值上增加3，领导方的匹配程度为80%，则领导方的原始职权值增加4，则对重新赋值后的管理端职权值进行比对，得到关于职权值信息大小的职权值比对结果。
S603：根据职权值比对结果，推选出职权值最大的管理端作为主管理端。
具体的，如将合作方、监理方和领导方重新赋值后的职权值进行两两比对，从而推选出职权值最大的管理端，如合作方与监理方的比对结果为监理方职权值最大，监理方与领导方的比对结果为领导方职权值最大，则将领导方作为主管理端，并将主管理端的解决方案反馈至对应的业务端。
需要说明的是，也可以通过先抢占原则进行主管理端的推选，如在接收到项目设立请求后，每个管理端分别将自身id发送至Zookeeper，请求抢占主管理端，则Zookeeper将最先接收到的抢占主管理端请求中的管理端id设置为主管理端，并根据主管理端的管理端id建立与主管理端之间的数据链接，同时向未抢占成功的管理端发送一个主管理端已被抢占的信号，以便于其它管理端将自身状态调整为子管理端，用于同步主管理端发送的项目解决方案数据，从而在每个管理端都能对工程建设的建设进度进行实时监控。
S503：接收主管理端发送的解决方案数据，作为优选解决方案数据，并将优选解决方案数据同步至每个子管理端。
具体的，在Zookeeper推选出主管理端后，根据主管理端的事务id建立Zookeeper与主管理端之间的数据链接，并接收主管理端发送的解决方案数据，作为优选解方案数据，Zookeeper将优选解决方案数据反馈至业务端，并同步推送至每个子管理端。
S403：接收管理端发送的优选解决方案数据，并向业务端作数据推送处理。
具体的，Zookeeper接收优先级最优的管理端发送过来的优选解决方案数据，并向业务端进行数据推动处理，将优选解决方案数据发送至业务端。
S40：将问题清单数据与对应的解决方案数据进行关联存储，并向业务端发送对应的解决方案反馈数据。
具体的，本实施例中通过Redis缓存服务器对Zookeeper进行数据调配过程中产生的数据进行临时存储，有助于减轻高并发下对核心数据库的数据存储压力。将问题清单数据与对应的解决方案数据进行关联并存储至核心数据库中，本实施例中通过MySQL数据库对核心业务数据进行存储，如项目信息和任务信息等，通过MongoDB数据库对非核心数据如推送消息、管理端和业务端的操作日志和行为信息、系统异常报错等进行存储，通过文件存储服务器对获取到的现场施工数据如图片信息、视频信息等二进制文件进行存储。
需要说明的是，也可以根据实际需要进行数据存储方式的设置，不局限于本实施例中的一种存储方式。
本实施例中，由于不同专业、不同建设工序或不同建设环节之间的安全管控要求通常存在差异，因此通过项目设立请求中的建设需求，生成满足建设需求的预期项目，并实时获取预期项目在执行过程中出现的安质问题，通过预先搭建好的项目分配模型对问题清单数据进行多维度的数据分析，并基于数据分析结果将问题清单数据分配至对应的管理端，以便于管理人员及时对问题清单数据进行处理，并将解决方案反馈数据发送至对应的业务端，从而形成工程建设问题的闭环整改，能够及时纠正错误和消除偏离，保证项目实施质量。且将问题清单数据和对应的解决方案数据进行关联存储，以便于管理人员实时查看施工情况，从而对施工数据进行标准化管理，有效控制各个环节的施工进度，从而提高项目管理的智能化程度。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
在一实施例中，提供一种智能项目管理系统，该智能项目管理系统与上述实施例中基于人工智能的项目管理方法一一对应。如图8所示，该智能项目管理系统应用于业务端与管理端之间的项目管理，包括数据接收模块、数据获取模块、数据分配模块和数据存储模块。各功能模块详细说明如下：
数据接收模块，用于接收业务端发送的携带有建设需求的项目设立请求，根据项目设立请求，生成与建设需求相对应的预期项目。
数据获取模块，用于实时获取业务端在预期项目执行过程中出现的安质问题，得到关于项目实际执行情况的问题清单数据。
数据分配模块，用于通过预先搭建好的项目分配模型，将问题清单数据分配至对应的管理端，并接收管理端发送的解决方案数据。
数据存储模块，用于将问题清单数据与对应的解决方案数据进行关联存储，并向业务端发送对应的解决方案反馈数据。
可选的，数据分配模块具体包括：
数据路由子模块，用于根据项目设立请求，路由所有管理端发送的，且响应项目设立请求的解决方案数据。
数据处理子模块，用于当接收到问题清单数据时，对所有的解决方案数据进行优先级划分处理，得到与问题清单数据匹配程度最高的优选解决方案数据。
数据收发子模块，用于接收管理端发送的优选解决方案数据，并向业务端作数据推送处理。
可选的，数据处理子模块具体包括：
请求接收单元，用于当接收到问题清单数据时，接收每个管理端发送的主管理端抢占请求，其中，主管理端抢占请求中携带有每个管理端对应的管理端信息。
主管理端推选单元，用于根据预设的负载均衡算法，推选出与问题清单数据匹配程度最优的管理端作为主管理端，匹配程度低于主管理端的管理端作为子管理端。
数据接收单元，用于接收主管理端发送的解决方案数据，作为优选解决方案数据，并将优选解决方案数据同步至每个子管理端。
可选的，主管理端推选单元具体包括：
职权值获取子单元，用于获取管理端信息中携带的每个管理端的原始职权值信息，其中，原始职权值信息根据每个管理端的职位大小进行设置。
职权值比对子单元，用于对每个管理端的原始职权值信息进行比对，得到关于职权值信息大小的职权值比对结果。
主管理端推选子单元，用于根据职权值比对结果，推选出职权值最大的管理端作为主管理端。
可选的，数据获取模块具体包括：
施工数据获取子模块，用于实时获取每个业务端的现场施工数据。
数据比对子模块，用于将每个现场施工数据与预期项目中的数据标准值进行比对，得到实际施工是否出现偏差的施工数据比对结果。
数据判断子模块，用于根据施工数据比对结果，判断每个业务端是否存在与预期项目不符的安质问题。
数据汇总子模块，用于若是，则将每个业务端的安质问题进行汇总，得到关于项目实际执行情况的问题清单数据。
在一实施例中，为了更好地对现场施工情况进行监控，数据获取模块还包括：
信息流数据获取子模块，用于实时获取施工过程中的图片信息流数据和视频信息流数据。
数据建模子模块，用于对图片信息流数据和视频信息流数据进行可视化建模，生成关于实际施工情况的可视化场景模型。
可选的，数据接收模块具体包括：
模板生成子模块，用于获取符合建设需求的行业规范信息，生成与行业规范信息相匹配的作业模板。
流程配置子模块，用于将建设需求输入至作业模板中进行流程配置，得到符合行业规范信息的预期项目。
关于智能项目管理系统的具体限定可以参见上文中对于基于人工智能的项目管理方法的限定，在此不再赘述。上述智能项目管理系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于人工智能的项目管理方法。
在一个实施例中，提供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以上基于人工智能的项目管理方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于人工智能的项目管理方法，其特征在于，所述基于人工智能的项目管理方法应用于业务端与管理端之间的项目管理，包括：
接收业务端发送的携带有建设需求的项目设立请求，根据所述项目设立请求，生成与所述建设需求相对应的预期项目；
实时获取业务端在所述预期项目执行过程中出现的安质问题，得到关于项目实际执行情况的问题清单数据；
通过预先搭建好的项目分配模型，将所述问题清单数据分配至对应的管理端，并接收所述管理端发送的解决方案数据；
将所述问题清单数据与对应的解决方案数据进行关联存储，并向所述业务端发送对应的解决方案反馈数据。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的项目管理方法，其特征在于，所述通过预先搭建好的项目分配模型，将所述问题清单数据分配至对应的管理端，并接收所述管理端发送的解决方案数据，具体包括：
根据所述项目设立请求，路由所有管理端发送的，且响应所述项目设立请求的解决方案数据；
当接收到所述问题清单数据时，对所有的解决方案数据进行优先级划分处理，得到与所述问题清单数据匹配程度最高的优选解决方案数据；
接收所述管理端发送的优选解决方案数据，并向业务端作数据推送处理。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的项目管理方法，其特征在于，所述当接收到所述问题清单数据时，对所有的解决方案数据进行优先级划分处理，得到与所述问题清单数据匹配程度最高的优选解决方案数据，具体包括：
当接收到问题清单数据时，接收每个管理端发送的主管理端抢占请求，其中，所述主管理端抢占请求中携带有每个管理端对应的管理端信息；
根据预设的负载均衡算法，推选出与所述问题清单数据匹配程度最优的管理端作为主管理端，匹配程度低于所述主管理端的管理端作为子管理端；
接收所述主管理端发送的解决方案数据，作为优选解决方案数据，并将所述优选解决方案数据同步至每个子管理端。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的项目管理方法，其特征在于，所述根据预设的负载均衡算法，推选出与所述问题清单数据匹配程度最优的管理端作为主管理端，匹配程度低于所述主管理端的管理端作为子管理端，具体包括：
获取所述管理端信息中携带的每个管理端的原始职权值信息，其中，所述原始职权值信息根据每个管理端的职位大小进行设置；
对每个管理端的原始职权值信息进行比对，得到关于职权值信息大小的职权值比对结果；
根据所述职权值比对结果，推选出职权值最大的管理端作为主管理端。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的项目管理方法，其特征在于，所述实时获取业务端在所述预期项目执行过程中出现的安质问题，得到关于项目实际执行情况的问题清单数据，具体包括：
实时获取每个业务端的现场施工数据；
将每个所述现场施工数据与所述预期项目中的数据标准值进行比对，得到实际施工是否出现偏差的施工数据比对结果；
根据所述施工数据比对结果，判断每个业务端是否存在与预期项目不符的安质问题；
若是，则将每个业务端的安质问题进行汇总，得到关于项目实际执行情况的问题清单数据。
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的项目管理方法，其特征在于，所述实时获取业务端在所述预期项目执行过程中出现的安质问题，得到关于项目实际执行情况的问题清单数据，还包括：
实时获取施工过程中的图片信息流数据和视频信息流数据；
对所述图片信息流数据和视频信息流数据进行可视化建模，生成关于实际施工情况的可视化场景模型。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的项目管理方法，其特征在于，所述接收业务端发送的携带有建设需求的项目设立请求，根据所述项目设立请求，生成与所述建设需求相对应的预期项目，具体包括：
获取符合所述建设需求的行业规范信息，生成与所述行业规范信息相匹配的作业模板；
将所述建设需求输入至所述作业模板中进行流程配置，得到符合所述行业规范信息的预期项目。
8.一种智能项目管理系统，其特征在于，所述智能项目管理的方法应用于业务端与管理端之间的项目管理，包括：
数据接收模块，用于接收业务端发送的携带有建设需求的项目设立请求，根据所述项目设立请求，生成与所述建设需求相对应的预期项目；
数据获取模块，用于实时获取业务端在所述预期项目执行过程中出现的安质问题，得到关于项目实际执行情况的问题清单数据；
数据分配模块，用于通过预先搭建好的项目分配模型，将所述问题清单数据分配至对应的管理端，并接收所述管理端发送的解决方案数据；
数据存储模块，用于将所述问题清单数据与对应的解决方案数据进行关联存储，并向所述业务端发送对应的解决方案反馈数据。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述基于人工智能的项目管理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，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至7任一项所述基于人工智能的项目管理方法的步骤。
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|---|---|---|---|
| CN202210775724.8A CN115063117A (zh) | 2022-07-01 | 2022-07-01 | 一种基于人工智能的项目管理方法、系统、设备及介质 |
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| CN115063117A true CN115063117A (zh) | 2022-09-16 |
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- 2022-07-01 CN CN202210775724.8A patent/CN115063117A/zh active Pending
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