CN116011758B - 一种多数据分析智能整合排程系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种多数据分析智能整合排程系统及方法，包括：数据获取模块，用于获取待排程业务的业务数据和待排程设备的设备属性数据，并基于业务数据和设备属性数据对待排程业务进行第一排程；排程优化模块，用于基于第一排程结果确定不同待排程设备对业务的处理优先级以及处理时间范围，并基于处理优先级以及处理时间范围对待排程业务进行第二排程；可视化模块，用于基于可视化界面对第二排程进行可视化展示，并当排程变动时，基于可视化展示结果对第二排程进行动态调整。通过数据整合，实现对业务以及设备进行合理排程，节省了大量的人力资源，并智能规避各种干扰因素的影响，提高设备使用率，降低成本，保障了排程效果，提升了工作效率。

Description

一种多数据分析智能整合排程系统及方法

技术领域

本发明涉及智慧排程技术领域，特别涉及一种多数据分析智能整合排程系统及方法。

背景技术

排程是将任务分配至资源的过程，在计算机或生产处理中尤为重要，合理的排程能够节省人力安排时间，并智能规避各种设备与实验实施人员使用冲突的可能，提高设备使用率，降低成本；

目前，随着设备智能化程度越来越高，越来越多的业务均可通过智能设备自动完成，但是目前设备在对业务进行处理时，需要合理分配相应的设备进行工作，而实际上设备使用情况复杂，往往无法合理的安排在何时使用哪台设备用于某类业务，导致时常出现任务堆积、任务延迟的问题，并且人工安排任务，耗时耗力；

因此，本发明提供了一种多数据分析智能整合排程系统及方法。

发明内容

本发明提供一种多数据分析智能整合排程系统及方法，用以通过数据整合，实现对业务以及设备进行合理排程，节省了大量的人力资源，并智能规避各种干扰因素的影响，提高设备使用率，降低成本，保障了排程效果，提升了工作效率。

本发明提供了一种多数据分析智能整合排程系统，包括：

数据获取模块，用于获取待排程业务的业务数据和待排程设备的设备属性数据，并基于业务数据和设备属性数据对待排程业务进行第一排程；

排程优化模块，用于基于第一排程结果确定不同待排程设备对业务的处理优先级指标以及处理时间范围，并基于处理优先级指标以及处理时间范围对待排程业务进行第二排程；

可视化模块，用于基于可视化界面对第二排程进行可视化展示，并当排程变动时，基于可视化展示结果对第二排程进行动态调整。

优选的，一种多数据分析智能整合排程系统，数据获取模块，包括：

请求生成单元，用于获取管理终端的数据调取目的，并基于数据调取目的生成数据访问请求，同时，基于管理终端将数据访问请求传输至预设服务器；

请求验证单元，用于基于预设服务器对接收到的数据访问请求进行解析，并基于解析结果对管理终端的身份信息进行验证，且在身份验证通过后基于数据访问请求提取待排程业务标识以及待排程设备标识；

数据调取单元，用于基于待排程业务标识以及待排程设备标识分别对预设服务器中的预设数据库进行检索，得到待排程业务集合和待排程设备集合以及待排程业务集合中各待排程业务的业务数据和待排程设备集合中各待排程设备的设备属性数据。

优选的，一种多数据分析智能整合排程系统，数据获取模块，包括：

数据获取单元，用于获取得到的待排程业务的业务数据和待排程设备的设备属性数据，并提取业务数据的第一数据特征和设备属性数据的第二数据特征；

匹配单元，用于基于第一数据特征和第二数据特征分别确定待排程业务的业务特征和待排程设备的设备特征，并将业务特征和设备特征进行匹配，得到待排程业务相对待排程设备的归属率，且将归属率大于或等于预设阈值的待排程设备确定为候选排程设备，其中，候选排程设备至少为一个；

第一排程单元，用于提取候选排程设备的基准运行参数，同时，提取待排程业务的执行条件，并基于执行条件以及基准运行参数对候选排程设备进行筛选，得到待排程业务对应的可排程设备集合，完成对待排程业务的第一排程。

优选的，一种多数据分析智能整合排程系统，第一排程单元，包括：

结果获取子单元，用于获取得到的候选排程设备，并依次提取候选排程设备的设备标识，且基于设备标识从预设设备工作条件库中确定各候选排程设备的第一工作条件，其中，第一工作条件包括设备工作温度及湿度；

校验子单元，用于获取待排程业务的执行条件，并将执行条件与第一工作条件进行第一匹配，且基于第一匹配结果对候选排程设备进行第一筛选，得到初始排程设备集合；

第一排程子单元，用于提取初始排程设备集合中各初始排程设备的第二工作条件，同时，提取待排程业务的待执行工作量，并将第二工作条件与待执行工作量进行第二匹配，且基于第二匹配结果对候选排程设备进行第二筛选，得到可排程设备集合。

优选的，一种多数据分析智能整合排程系统，排程优化模块，包括：

结果获取单元，用于获取对待排程业务的第一排程结果，并基于第一排程结果提取不同待排程设备的历史工作日志，且对历史工作日志进行解析，得到各待排程设备对业务的处理优先级指标；

训练单元，用于确定目标节假日以及不同待排程设备的工作时间限制，并基于目标节假日以及工作时间限制确定不同待排程设备的处理时间范围，同时，对处理优先级指标以及处理时间范围进行训练，构建自动排程模型，并将待排程业务输入至自动排程模型；

第二排程单元，用于基于自动排程模型对每一待排程设备构建工作队列，并基于处理优先级指标确定同一待排程设备需要处理的目标待排程业务集，同时，基于预设时间衔接要求依次确定同一待排程设备对目标待排程业务集中不同目标待排程业务的执行时间，并基于执行时间的先后顺序依次将目标待排程业务输入对应的待排程设备的工作队列，完成对待排程业务进行第二排程。

优选的，一种多数据分析智能整合排程系统，第二排程单元，包括：

排程结果获取子单元，用于获取对待排程业务的第二排程结果，并基于第二排程结果在预设计算机中构建模拟仿真模型；

预执行子单元，用于基于模拟仿真模型对第二排程结果添加闭环反馈机制，并基于添加结果根据模拟仿真模型对第二排程结果进行预执行，且基于闭环反馈机制将执行结果反馈至预设计算机；

调整子单元，用于基于反馈结果确定待排程设备对待排程业务的执行时机，并基于执行时机判断同一待排程设备中的待排程业务是否存在冲突，且在存在冲突时，提取冲突数据的数据属性；

调整子单元，用于基于数据属性确定待排程业务在待排程设备上的冲突规律，并基于冲突规律对工作队列中的待排程业务的执行时间进行调整，得到最终的第二排程结果。

优选的，一种多数据分析智能整合排程系统，调整子单元，包括：

结果调取子单元，用于获取得到的最终的第二排程结果，并基于第二排程结果确定每一待排程设备的待执行业务集合，同时，提取每一待排程设备的设备编号，并确定设备编号与待执行业务集合的目标对应关系；

模板获取子单元，用于获取目标记录模板，并基于设备编号在目标记录模板中创建子记录表单，且基于每一设备编号下的待执行业务集合中的待执行业务量在对应的子记录表单中创建目标单元格；

记录子单元，用于提取目标记录模板的配置参数，并基于配置参数对设备编号以及对应的待执行业务集合进行数据配置，且将配置后的设备编号以及对应的待执行业务集合在对应的目标单元格中进行记录，得到排程记录表。

优选的，一种多数据分析智能整合排程系统，可视化模块，包括：

第二排程结果获取单元，用于获取得到的第二排程结果，并基于第二排程结果确定待展示时间范围以及待展示设备数量，且基于待展示时间范围以及待展示设备数量构建二维直角坐标系，其中，横坐标为待展示时间，纵坐标为待展示设备；

可视化单元，用于确定每一待排程设备在待展示时间范围内对不同待排程业务的执行时间长度，并基于执行时间长度在二维直角坐标系内确定横向柱状图的目标长度，且基于目标长度确定横向柱状图在二维直角坐标系中的目标展示坐标；

图像绘制单元，用于基于目标长度在二维直角坐标系中对应的目标展示坐标处绘制目标横向柱状图，并基于绘制结果完成对第二排程结果的可视化展示。

优选的，一种多数据分析智能整合排程系统，可视化模块，包括：

展示结果获取单元，用于获取对第二排程的可视化展示结果，并实时监测管理终端基于可视化展示结果提交的排程调整指令；

排程调整单元，用于对排程调整指令进行解析，确定目标待调整项目以及目标待调整项目的调整要求，并提取目标待调整项目的已排程结果，且基于调整要求对已排程结果进行调整；

校验单元，用于将调整后的目标待调整项目在可视化界面重新进行可视化展示，并基于可视化展示结果确定调整后的目标待调整项目与已排程的其他项目是否存在冲突，且在存在冲突时重新对目标待调整项目进行调整，直至不存在冲突，完成对第二排程的动态调整。

优选的，一种多数据分析智能整合排程方法，包括：

步骤1：获取待排程业务的业务数据和待排程设备的设备属性数据，并基于业务数据和设备属性数据对待排程业务进行第一排程；

步骤2：基于第一排程结果确定不同待排程设备对业务的处理优先级指标以及处理时间范围，并基于处理优先级指标以及处理时间范围对待排程业务进行第二排程；

步骤3：基于可视化界面对第二排程进行可视化展示，并当排程变动时，基于可视化展示结果对第二排程进行动态调整。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中一种多数据分析智能整合排程系统的结构图；

图2为本发明实施例中一种多数据分析智能整合排程系统中数据获取模块的结构图；

图3为本发明实施例中一种多数据分析智能整合排程方法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1：

本实施例提供了一种多数据分析智能整合排程系统，如图1所示，包括：

数据获取模块，用于获取待排程业务的业务数据和待排程设备的设备属性数据，并基于业务数据和设备属性数据对待排程业务进行第一排程；

排程优化模块，用于基于第一排程结果确定不同待排程设备对业务的处理优先级指标以及处理时间范围，并基于处理优先级指标以及处理时间范围对待排程业务进行第二排程；

可视化模块，用于基于可视化界面对第二排程进行可视化展示，并当排程变动时，基于可视化展示结果对第二排程进行动态调整。

该实施例中，待排程业务指的是需要通过设备执行的检测项目或是工作内容，即需要进行排程的内容。

该实施例中，业务数据指的是待排程业务的类型以及参与拍成的业务数量等。

该实施例中，待排程设备指的是需要参与排程的装置，是待排程业务的执行主体。

该实施例中，设备属性数据指的是待排程设备类型以及待排程设备所侧重的排程指标优先级，其中，排程指标优先级具体可以是待排程设备在对待处理业务进行处理时的时间维度以及剩余容纳量维度等。

该实施例中，第一排程指的是将待排程讹误的业务数据与待排程设备的设备属性数据进行匹配后，确定出的能够对同一个待排程业务数据进行执行操作的多个待排程设备，即同一个待排程业务可同时满足多个待排程设备的要求，包括容量要求、环境要求(温度、湿度等)。

该实施例中，处理优先级指标指的是不同待排程设备在进行排程时的侧重点，具体可以是处理时间、设备的剩余容纳量等优先级指标，即在对待排程业务进行排程时，当待排程业务对处理时间要求较高时，则与处理时间优先级指标的待排程设备进行匹配。

该实施例中，处理时间范围指的是不同待排程设备对业务的时时间点，具体可以是自动跳过节假日、工作时间限制以及设备维护造成的不可用时间。

该实施例中，第二排程指的是根据待排程业务的排程侧重点以及待排程设备的排程优先级指标实现对第一排程结果中的待排程业务和待排程设备进行进一步排程，即从符合对待排程业务进行处理的设备中挑选其中一个进行具体的排程。

该实施例中，可视化界面指的是gannt图，一个将排程结果按照横向柱状图进行展示的看板，按横坐标为日期，纵坐标为设备，柱状图的长度根据安排的时间而定，之间间隔亦如此。

该实施例中，排程变动指的是当排程好的业务以及设备发生变更(即需要对已排程好的结果进行改变)。

该实施例中，动态调整指的是选定已有结果对其指定的设备和安排的时间进行修改，并且保证不与其他已有结果冲突。

上述技术方案的有益效果是：通过数据整合，实现对业务以及设备进行合理排程，节省了大量的人力资源，并智能规避各种干扰因素的影响，提高设备使用率，降低成本，保障了排程效果，提升了工作效率。

实施例2：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种多数据分析智能整合排程系统，如图2所示，数据获取模块，包括：

请求生成单元，用于获取管理终端的数据调取目的，并基于数据调取目的生成数据访问请求，同时，基于管理终端将数据访问请求传输至预设服务器；

请求验证单元，用于基于预设服务器对接收到的数据访问请求进行解析，并基于解析结果对管理终端的身份信息进行验证，且在身份验证通过后基于数据访问请求提取待排程业务标识以及待排程设备标识；

数据调取单元，用于基于待排程业务标识以及待排程设备标识分别对预设服务器中的预设数据库进行检索，得到待排程业务集合和待排程设备集合以及待排程业务集合中各待排程业务的业务数据和待排程设备集合中各待排程设备的设备属性数据。

该实施例中，数据调取目的指的是管理终端需要调取的数据的类型以及需要调取的数据量。

该实施例中，数据访问请求是在管理终端生成的，用于访问预设服务器，从而实现从预设服务器中对需要调取的数据进行准确可靠的调取。

该实施例中，预设服务器是提前设定好的，用于存储不同的待处理业务数据以及需要进行排程的待排程设备信息。

该实施例中，身份信息进行验证指的是通过预设服务器对不同数据获取端的注册信息以及当前接收到的数据访问请求中携带的身份信息进行匹配，当二者之间匹配时，则判定管理终端的身份验证通过，反之，则未通过。

该实施例中，待排程业务标识是用于标记不同待排程业务的标记标签，通过该标识可实现对待排程业务的类型等进行快速准确的判断。

该实施例中，待排程设备标识是用于标记不同设备类型以及功能类型的标记标签，通过该标识可实现对待排程设备的类型以及功能进行快速准确的判断。

该实施例中，预设数据库是提前设定好的，是预设服务器中用于存储不同业务数据以及设备数据的数据库。

该实施例中，待排程业务集合和待排程设备集合指的是需要进行排程的业务和需要进行排程的设备，即管理终端根据数据调取目的从预设服务器中调取到的相关数据。

上述技术方案的有益效果是：通过获取管理终端的数据调取目的，并对数据调取目的进行解析，实现对数据访问请求进行准确可靠的生成，其次，通过数据访问请求对预设服务器进行访问，实现对预设服务器中对需要排程的待排程业务集合以及待排程设备集合以及对应的业务数据和设备属性数据进行准确有效的调取，从而为实现对业务和设备进行合理的排程提供了便利与保障。

实施例3：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种多数据分析智能整合排程系统，数据获取模块，包括：

数据获取单元，用于获取得到的待排程业务的业务数据和待排程设备的设备属性数据，并提取业务数据的第一数据特征和设备属性数据的第二数据特征；

匹配单元，用于基于第一数据特征和第二数据特征分别确定待排程业务的业务特征和待排程设备的设备特征，并将业务特征和设备特征进行匹配，得到待排程业务相对待排程设备的归属率，且将归属率大于或等于预设阈值的待排程设备确定为候选排程设备，其中，候选排程设备至少为一个；

第一排程单元，用于提取候选排程设备的基准运行参数，同时，提取待排程业务的执行条件，并基于执行条件以及基准运行参数对候选排程设备进行筛选，得到待排程业务对应的可排程设备集合，完成对待排程业务的第一排程。

该实施例中，第一数据特征是用于表征业务数据的数据类型以及对应的取值范围等。

该实施例中，第二数据特征是用于表征设备属性数据的数据取值范围以及对应的数据构成等特点。

该实施例中，业务特征指的是待排程业务的业务类型以及待排程业务需要的业务目的和待排程业务在执行时的执行条件等。

该实施例中，设备特征指的是待排程设备的工作条件以及设备类型。

该实施例中，归属率是用于表征待排程业务和待排程设备之间的匹配率，归属率取值越大表明待排程业务与待排程设备越匹配，只有当待排程业务与待排程设备的执行条件、工作环境均匹配时，才能确保待排程业务与待排程设备想相匹配。

该实施例中，预设阈值是提前设定好的，用于表征满足匹配要求的最低取值，是可以进行调整的。

该实施例中，候选排程设备指的是能够满足对待排程业务进行处理的设备，是多个设备，需要进一步确定待派车给业务在待排程设备上工作的具体时间以及先后顺序等。

该实施例中，基准运行参数指的是候选排程设备在工作时的运行条件，具体可以是待排程设备的工作湿度以及工作温度等参数要求。

该实施例中，执行条件指的是待排程业务在运行过程中需要满足的运行条件，具体可以是待排程业务在运行时的温度、湿度以及待排程业务对应的执行主体(即需要的待排程设备的设备类型)。

该实施例中，可排程设备集合指的是根据待排程业务的执行条件以及待排程设备的基准运行参数对得到的候选排程设备进行筛选后得到的能够对待排程业务进行处理的最终的设备集合。

上述技术方案的有益效果是：通过对待排程业务的业务数据以及待排程设备的设备属性数据进行分析和处理，实现对对不同待排程业务对应的待排程设备进行准确可靠的锁定，最后，通过待排程业务的执行条件以及待排程设备的基准运行参数实现对最终需要的待排程设备进行准确有效的分析，保障了对设备以及业务排程的合理性，从而便于提高设备的使用率，降低成本的同时提高排程效果。

实施例4：

在实施例3的基础上，本实施例提供了一种多数据分析智能整合排程系统，第一排程单元，包括：

结果获取子单元，用于获取得到的候选排程设备，并依次提取候选排程设备的设备标识，且基于设备标识从预设设备工作条件库中确定各候选排程设备的第一工作条件，其中，第一工作条件包括设备工作温度及湿度；

校验子单元，用于获取待排程业务的执行条件，并将执行条件与第一工作条件进行第一匹配，且基于第一匹配结果对候选排程设备进行第一筛选，得到初始排程设备集合；

第一排程子单元，用于提取初始排程设备集合中各初始排程设备的第二工作条件，同时，提取待排程业务的待执行工作量，并将第二工作条件与待执行工作量进行第二匹配，且基于第二匹配结果对候选排程设备进行第二筛选，得到可排程设备集合。

该实施例中，设备标识是用于标记不同设备类型的一种标记标签。

该实施例中，预设设备工作条件库是提前设定好的，用于存储不同候选排程设备的工作条件。

该实施例中，第一工作条件指的是不同候选排程设备在工作时的执行温度以及湿度等环境参数。

该实施例中，第一匹配指的是将待排程业务的执行条件与候选排程设备的第一工作条件进行匹配，实现便于从候选排程设备集合中确定出与待排程业务的执行条件相适配的设备集合。

该实施例中，第一筛选指的是对候选排程设备中不满足待排程业务的执行条件的设备进行剔除。

该实施例中，初始排程设备集合指的是对候选排程设备进行第一筛选后得到的排程设备集合，该排程设备集合中所有的排程设备的工作环境均负荷待排程业务对执行环境的要求。

该实施例中，第二工作条件指的是初始排程设备集合中各排程设备的剩余容纳量。

该实施例中，第二匹配指的是将不同排程设别的第二工作条件(剩余容纳量)与待排程业务的待执行工作量进行匹配，从而便于确定根据不同排程设备的剩余容纳量对待排程业务进行准确有效的排程。

该实施例中，第二筛选指的是根据待排程业务的待执行工作量对得到的初始排程设备集合进行筛选，从而便于确保能够根据排程设备的剩余容纳量对待排程业务进行准确有效的排程。

上述技术方案的有益效果是：通过确定待排程设备的第一工作条件和第二工作条件以及待排程业务的执行条件和待执行工作量，实现对得到的候选排程设备进行准确可靠的二次筛选，从而确保待排程业务的工作环境与待排程设备的内部工作环境相适配，保障了对待排程业务和待排程设备排程的合理性以及准确性，保障了对业务以及设备的排程效果，并智能规避各种干扰因素的影响，提高设备使用率，降低成本。

实施例5：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种多数据分析智能整合排程系统，排程优化模块，包括：

结果获取单元，用于获取对待排程业务的第一排程结果，并基于第一排程结果提取不同待排程设备的历史工作日志，且对历史工作日志进行解析，得到各待排程设备对业务的处理优先级指标；

训练单元，用于确定目标节假日以及不同待排程设备的工作时间限制，并基于目标节假日以及工作时间限制确定不同待排程设备的处理时间范围，同时，对处理优先级指标以及处理时间范围进行训练，构建自动排程模型，并将待排程业务输入至自动排程模型；

第二排程单元，用于基于自动排程模型对每一待排程设备构建工作队列，并基于处理优先级指标确定同一待排程设备需要处理的目标待排程业务集，同时，基于预设时间衔接要求依次确定同一待排程设备对目标待排程业务集中不同目标待排程业务的执行时间，并基于执行时间的先后顺序依次将目标待排程业务输入对应的待排程设备的工作队列，完成对待排程业务进行第二排程。

该实施例中，历史工作日志指的是不同待排程设备在工作过程中产生的工作数据，具体可以是不同待排程设备在过去一段时间内的工作习惯、在对业务处理时的侧重点(在排程时首先考虑时间维度还是剩余容纳量)以及工作时间范围等。

该实施例中，目标节假日指的是待排程设备在工作过程中存在的节假日，例如国庆节等，在排程时需要自动跳过节假日的影响。

该实施例中，工作时间限制指的是对不同待排程设别的维护时间，设备维护期间是不能进行工作的，即在排程时自动跳过设备维护时间，其设备维护时间可以是固定时间间隔维护一次等，且每次维护的时长是可以设置和调整的。

该实施例中，自动排程模型指的是对得到的处理优先级指标和处理时间范围进行训练后得到的，可对待排程业务进行准确可靠的排程处理。

该实施例中，工作队列是用于记录不同待排程设备需要处理的待排程业务的内容以及数量等。

该实施例中，目标待排程业务集指的是一个待排程设备需要处理的所有待排程业务，是在不同的时间段对需要处理的待排程业务进行处理。

该实施例中，预设时间衔接要求指的是对同一个待排程设备中存在的业务进行首尾贯穿连接，即同一时间段内不能存在相互冲突的待排程业务。

该实施例中，目标待排程业务指的是目标待排程业务集中包含的待排程业务。

该实施例中，完成对待排程业务进行第二排程，包括：

获取待排程设备的排程业务数量以及待排程设备的理论工作时长，并基于排程业务数量以及待排程设备的理论工作时长计算待排程设备的使用率，具体步骤包括：

根据如下公式计算待排程设备的使用率：

其中，η表示待排程设备的使用率，且取值范围为(0，1)；α表示误差因子，且取值范围为(0.01，0.03)；i表示待排程设备需要处理的当前个待排程业务的个数，且取值范围为[1，n]；n表示待排程设备需要处理的待排程业务的总个数；s_i表示待排程设备需要对第i个待排程业务处理的工作量；v表示待排程设备对待排程业务的处理速度值；t_i表示待排程设备对第i个待排程业务的无效处理时间长度值；T表示待排程设备的理论工作时长，且取值大于

将计算得到的使用率与预设使用率进行比较；

若计算得到的使用率大于或等于预设使用率，则判定对待排程设备和待排程业务的排程合格；

否则，判定对待排程设备和待排程业务的排程不合格，并重新对待排程设备和待排程业务进行排程，直至计算得到的使用率大于或等于预设使用率。

上述预设使用率是提前设定好的，用于衡量对待排程设备的排程是否合格的最低取值，是可以进行调整的。

上述技术方案的有益效果是：通过对不同待排程设备的历史工作日志进行解析，实现对不同待排程设备对业务的处理优先级指标进行准确可靠的确认，同时，根据存在的目标节假日以及不同待排程设备的工作时间限制对不同待排程设备的处理时间范围进行准确有效的锁定，最后，根据处理优先级指标以及处理时间范围对自动排程模型进行准确可靠的训练，从而实现通过自动排程模型对待排程业务以及待排程设备进行准确可靠的排程，保障了对业务和设备的排程效果，并智能规避了干扰因素的影响，提升了设备的工作效率和使用率。

实施例6：

在实施例5的基础上，本实施例提供了一种多数据分析智能整合排程系统，第二排程单元，包括：

排程结果获取子单元，用于获取对待排程业务的第二排程结果，并基于第二排程结果在预设计算机中构建模拟仿真模型；

预执行子单元，用于基于模拟仿真模型对第二排程结果添加闭环反馈机制，并基于添加结果根据模拟仿真模型对第二排程结果进行预执行，且基于闭环反馈机制将执行结果反馈至预设计算机；

调整子单元，用于基于反馈结果确定待排程设备对待排程业务的执行时机，并基于执行时机判断同一待排程设备中的待排程业务是否存在冲突，且在存在冲突时，提取冲突数据的数据属性；

调整子单元，用于基于数据属性确定待排程业务在待排程设备上的冲突规律，并基于冲突规律对工作队列中的待排程业务的执行时间进行调整，得到最终的第二排程结果。

该实施例中，预设计算机是提前设定好的，用于对待排程业务和待排程设备的排程结果进行核验。

该实施例中，模拟仿真模型指的是在预设计算计算中根据排程结果构建的仿真排程模型，从而便于验证排程结果是否合理。

该实施例中，闭环反馈机制指的是将执行结果反馈至预设计算机中，从而便于根据执行结果对待排程业务和待排程设备的排程结果进行及时有效的调整。

该实施例中，预执行指的是通过构建的模拟仿真模型对排程结果进行核验，从而便于验证排程结果是否合理。

该实施例中，执行时机是用于表征待排程设备对不同待排程业务的具体执行时间信息。

该实施例中，冲突数据指的是待排程设备中存在冲突的待排程业务，具体可以是待排程业务冲突的时间以及冲突的类型和数量等。

该实施例中，数据属性指的是冲突数据表征的具体冲突时间以及冲突类型等参数。

该实施例中，冲突规律指的是不同待排程设备对应的待排程业务在排程过程中出现的冲突类型以及具体的冲突时间点等，从而便于对存在冲突的待排程业务的排程结果进行调整。

上述技术方案的有益效果是：通过对得到的第二排程结果进行模拟仿真，并对仿真模型添加闭环反馈机制，实现通过预设计算机对得到的排程结果进行验证，从而便于在同一待排程设备中存在的待排程业务存在冲突时，及时确定冲突规律，并根据冲突规律对排程结果进行调整，从而保障了对业务和设备排程的合理性，提高了对业务和设备的排程效果，提高了设备的工作效率和使用率，也智能的规避了排程过程中存在的干扰因素，提高了排程的准确率。

实施例7：

在实施例6的基础上，本实施例提供了一种多数据分析智能整合排程系统，调整子单元，包括：

结果调取子单元，用于获取得到的最终的第二排程结果，并基于第二排程结果确定每一待排程设备的待执行业务集合，同时，提取每一待排程设备的设备编号，并确定设备编号与待执行业务集合的目标对应关系；

模板获取子单元，用于获取目标记录模板，并基于设备编号在目标记录模板中创建子记录表单，且基于每一设备编号下的待执行业务集合中的待执行业务量在对应的子记录表单中创建目标单元格；

记录子单元，用于提取目标记录模板的配置参数，并基于配置参数对设备编号以及对应的待执行业务集合进行数据配置，且将配置后的设备编号以及对应的待执行业务集合在对应的目标单元格中进行记录，得到排程记录表。

该实施例中，待执行业务集合指的是不同待排程设备需要执行的所有待排程业务。

该实施例中，目标对应关系是用于表征不同待执行业务与待排程设备之间的从属关系，从而便于对排程结果进行记录。

该实施例中，目标记录模板是提前设定好的，用于对得到的排程结果进行记录。

该实施例中，子记录表单指的是根据设备编号在目标记录模板中创建好的记录单，每一排程设备对应一张子记录表单。

该实施例中，目标单元格指的是不同子记录表单中用于记录设备编号和不同待排程设备对应的待执行业务的具体位置，每一子记录表单中包含多个目标单元格。

该实施例中，配置参数指的是不同目标单元格对待记录数据的数据格式以及每个目标单元格中能够记录的最大数据量的要求等。

该实施例中，数据配置指的是根据目标单元格的配置参数对设备编号以及待执行业务集合进行数据格式转换以及进行拆分，从而便于将设备编号和对应的待执行业务集合填写至对应的目标单元格。

该实施例中，排程记录表指的是将设备编号以及待执行业务集合在相应的目标单元格中进行记录后得到的最终的表格。

上述技术方案的有益效果是：通过确定不同待排程设备的设备编号以及对应的待执行业务集合，并确定设备编号以及对应的待执行业务集合的目标对应关系，从而便于根据目标对应关系在目标记录模板中创建对应的子记录表单以及对应的目标单元格，并将设备编号以及对应的待执行业务集合在创建的目标单元格中进行记录，实现对得到的排程结果进行准确可靠的记录，确保了有据可依，保障了对业务和设备的排程效果。

实施例8：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种多数据分析智能整合排程系统，可视化模块，包括：

第二排程结果获取单元，用于获取得到的第二排程结果，并基于第二排程结果确定待展示时间范围以及待展示设备数量，且基于待展示时间范围以及待展示设备数量构建二维直角坐标系，其中，横坐标为待展示时间，纵坐标为待展示设备；

可视化单元，用于确定每一待排程设备在待展示时间范围内对不同待排程业务的执行时间长度，并基于执行时间长度在二维直角坐标系内确定横向柱状图的目标长度，且基于目标长度确定横向柱状图在二维直角坐标系中的目标展示坐标；

图像绘制单元，用于基于目标长度在二维直角坐标系中对应的目标展示坐标处绘制目标横向柱状图，并基于绘制结果完成对第二排程结果的可视化展示。

该实施例中，待展示时间范围指的是需要在可视化界面中展示的排程时间范围。

该实施例中，待展示设备数量指的是需要在可视化界面中展示的待排程设备的个数以及不同待排程设备对应的具体编号。

该实施例中，执行时间长度是用于表征不同待排程设备对需要处理的不同待排程业务的处理时间长度。

该实施例中，横向柱状图的目标长度与执行时间长度相关，执行时间长度越长，横向柱状图在二维直角坐标系中的长度就越长。

该实施例中，目标展示坐标是用于表征不同待排程业务对应的横向柱状图在二维直角坐标系中的需要展示的具体位置。

该实施例中，目标横向柱状图指的是根据目标长度以及目标展示坐标在二维直角坐标系中绘制好的可视化界面图。

上述技术方案的有益效果是：通过确定需要进行可视化展示的时间范围以及需要进行展示的待排程设备数量，实现对可视化界面进行准确可靠的搭建，同时，确定同一待排程设备在不同时间段对不同待排程业务的处理时间长度，从而便于根据处理时间长度在二维直角坐标系中绘制相应的横向柱状图，从而便于将排程结果进行可视化展示，也便于根据展示结果即使对存在缺陷的地方进行锁定和调整，保障了对业务和设备的排程效果，提高了设备的使用率。

实施例9：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种多数据分析智能整合排程系统，可视化模块，包括：

展示结果获取单元，用于获取对第二排程的可视化展示结果，并实时监测管理终端基于可视化展示结果提交的排程调整指令；

排程调整单元，用于对排程调整指令进行解析，确定目标待调整项目以及目标待调整项目的调整要求，并提取目标待调整项目的已排程结果，且基于调整要求对已排程结果进行调整；

校验单元，用于将调整后的目标待调整项目在可视化界面重新进行可视化展示，并基于可视化展示结果确定调整后的目标待调整项目与已排程的其他项目是否存在冲突，且在存在冲突时重新对目标待调整项目进行调整，直至不存在冲突，完成对第二排程的动态调整。

该实施例中，排程调整指令指的是管理终端对已排程好的业务提交的调整要求。

该实施例中，目标待调整项目指的是需要进行调整的业务或是设备类型等。

该实施例中，调整要求是用于表征对目标待调整项目的的执行时间要求或是执行设备的切换要求等。

该实施例中，目标待调整项目的已排程结果指的是目标待调整项目已经排程好的排程结果。

上述技术方案的有益效果是：通过对实时监测管理终端提交的排程调整指令，从而便于根据排程调整指令对可视化展示结果中的目标待调整项目进行准确有效的锁定，并确定对目标待调整项目的调整要求，从而便于根据调整要求对已排程结果进行调整，最后，将调整后的目标待调整项目重新进行可视化展示，并根据展示结果对是否存在冲突进行准确有效的校验，确保动态调整的合理性，保障了对业务和设备的排程效果，提高了设备的工作效率和使用率。

实施例10：

本实施例提供了一种多数据分析智能整合排程方法，如图3所示，包括：

步骤1：获取待排程业务的业务数据和待排程设备的设备属性数据，并基于业务数据和设备属性数据对待排程业务进行第一排程；

步骤2：基于第一排程结果确定不同待排程设备对业务的处理优先级指标以及处理时间范围，并基于处理优先级指标以及处理时间范围对待排程业务进行第二排程；

步骤3：基于可视化界面对第二排程进行可视化展示，并当排程变动时，基于可视化展示结果对第二排程进行动态调整。

上述技术方案的有益效果是：通过数据整合，实现对业务以及设备进行合理排程，节省了大量的人力资源，并智能规避各种干扰因素的影响，提高设备使用率，降低成本，保障了排程效果，提升了工作效率。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种多数据分析智能整合排程系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取待排程业务的业务数据和待排程设备的设备属性数据，并基于业务数据和设备属性数据对待排程业务进行第一排程；

排程优化模块，用于基于第一排程结果确定不同待排程设备对业务的处理优先级指标以及处理时间范围，并基于处理优先级指标以及处理时间范围对待排程业务进行第二排程；

可视化模块，用于基于可视化界面对第二排程进行可视化展示，并当排程变动时，基于可视化展示结果对第二排程进行动态调整；

其中，排程优化模块，包括：

结果获取单元，用于获取对待排程业务的第一排程结果，并基于第一排程结果提取不同待排程设备的历史工作日志，且对历史工作日志进行解析，得到各待排程设备对业务的处理优先级指标；

训练单元，用于确定目标节假日以及不同待排程设备的工作时间限制，并基于目标节假日以及工作时间限制确定不同待排程设备的处理时间范围，同时，对处理优先级指标以及处理时间范围进行训练，构建自动排程模型，并将待排程业务输入至自动排程模型；

第二排程单元，用于基于自动排程模型对每一待排程设备构建工作队列，并基于处理优先级指标确定同一待排程设备需要处理的目标待排程业务集，同时，基于预设时间衔接要求依次确定同一待排程设备对目标待排程业务集中不同目标待排程业务的执行时间，并基于执行时间的先后顺序依次将目标待排程业务输入对应的待排程设备的工作队列，完成对待排程业务进行第二排程。

2.根据权利要求1所述的一种多数据分析智能整合排程系统，其特征在于，数据获取模块，包括：

请求生成单元，用于获取管理终端的数据调取目的，并基于数据调取目的生成数据访问请求，同时，基于管理终端将数据访问请求传输至预设服务器；

请求验证单元，用于基于预设服务器对接收到的数据访问请求进行解析，并基于解析结果对管理终端的身份信息进行验证，且在身份验证通过后基于数据访问请求提取待排程业务标识以及待排程设备标识；

数据调取单元，用于基于待排程业务标识以及待排程设备标识分别对预设服务器中的预设数据库进行检索，得到待排程业务集合和待排程设备集合以及待排程业务集合中各待排程业务的业务数据和待排程设备集合中各待排程设备的设备属性数据。

3.根据权利要求1所述的一种多数据分析智能整合排程系统，其特征在于，数据获取模块，包括：

数据获取单元，用于获取得到的待排程业务的业务数据和待排程设备的设备属性数据，并提取业务数据的第一数据特征和设备属性数据的第二数据特征；

匹配单元，用于基于第一数据特征和第二数据特征分别确定待排程业务的业务特征和待排程设备的设备特征，并将业务特征和设备特征进行匹配，得到待排程业务相对待排程设备的归属率，且将归属率大于或等于预设阈值的待排程设备确定为候选排程设备，其中，候选排程设备至少为一个；

第一排程单元，用于提取候选排程设备的基准运行参数，同时，提取待排程业务的执行条件，并基于执行条件以及基准运行参数对候选排程设备进行筛选，得到待排程业务对应的可排程设备集合，完成对待排程业务的第一排程。

4.根据权利要求3所述的一种多数据分析智能整合排程系统，其特征在于，第一排程单元，包括：

结果获取子单元，用于获取得到的候选排程设备，并依次提取候选排程设备的设备标识，且基于设备标识从预设设备工作条件库中确定各候选排程设备的第一工作条件，其中，第一工作条件包括设备工作温度及湿度；

校验子单元，用于获取待排程业务的执行条件，并将执行条件与第一工作条件进行第一匹配，且基于第一匹配结果对候选排程设备进行第一筛选，得到初始排程设备集合；

第一排程子单元，用于提取初始排程设备集合中各初始排程设备的第二工作条件，同时，提取待排程业务的待执行工作量，并将第二工作条件与待执行工作量进行第二匹配，且基于第二匹配结果对候选排程设备进行第二筛选，得到可排程设备集合。

5.根据权利要求1所述的一种多数据分析智能整合排程系统，其特征在于，第二排程单元，包括：

排程结果获取子单元，用于获取对待排程业务的第二排程结果，并基于第二排程结果在预设计算机中构建模拟仿真模型；

预执行子单元，用于基于模拟仿真模型对第二排程结果添加闭环反馈机制，并基于添加结果根据模拟仿真模型对第二排程结果进行预执行，且基于闭环反馈机制将执行结果反馈至预设计算机；

调整子单元，用于基于反馈结果确定待排程设备对待排程业务的执行时机，并基于执行时机判断同一待排程设备中的待排程业务是否存在冲突，且在存在冲突时，提取冲突数据的数据属性；

调整子单元，用于基于数据属性确定待排程业务在待排程设备上的冲突规律，并基于冲突规律对工作队列中的待排程业务的执行时间进行调整，得到最终的第二排程结果。

6.根据权利要求5所述的一种多数据分析智能整合排程系统，其特征在于，调整子单元，包括：

结果调取子单元，用于获取得到的最终的第二排程结果，并基于第二排程结果确定每一待排程设备的待执行业务集合，同时，提取每一待排程设备的设备编号，并确定设备编号与待执行业务集合的目标对应关系；

模板获取子单元，用于获取目标记录模板，并基于设备编号在目标记录模板中创建子记录表单，且基于每一设备编号下的待执行业务集合中的待执行业务量在对应的子记录表单中创建目标单元格；

记录子单元，用于提取目标记录模板的配置参数，并基于配置参数对设备编号以及对应的待执行业务集合进行数据配置，且将配置后的设备编号以及对应的待执行业务集合在对应的目标单元格中进行记录，得到排程记录表。

7.根据权利要求1所述的一种多数据分析智能整合排程系统，其特征在于，可视化模块，包括：

第二排程结果获取单元，用于获取得到的第二排程结果，并基于第二排程结果确定待展示时间范围以及待展示设备数量，且基于待展示时间范围以及待展示设备数量构建二维直角坐标系，其中，横坐标为待展示时间，纵坐标为待展示设备；

可视化单元，用于确定每一待排程设备在待展示时间范围内对不同待排程业务的执行时间长度，并基于执行时间长度在二维直角坐标系内确定横向柱状图的目标长度，且基于目标长度确定横向柱状图在二维直角坐标系中的目标展示坐标；

图像绘制单元，用于基于目标长度在二维直角坐标系中对应的目标展示坐标处绘制目标横向柱状图，并基于绘制结果完成对第二排程结果的可视化展示。

8.根据权利要求1所述的一种多数据分析智能整合排程系统，其特征在于，可视化模块，包括：

展示结果获取单元，用于获取对第二排程的可视化展示结果，并实时监测管理终端基于可视化展示结果提交的排程调整指令；

排程调整单元，用于对排程调整指令进行解析，确定目标待调整项目以及目标待调整项目的调整要求，并提取目标待调整项目的已排程结果，且基于调整要求对已排程结果进行调整；

校验单元，用于将调整后的目标待调整项目在可视化界面重新进行可视化展示，并基于可视化展示结果确定调整后的目标待调整项目与已排程的其他项目是否存在冲突，且在存在冲突时重新对目标待调整项目进行调整，直至不存在冲突，完成对第二排程的动态调整。

9.一种多数据分析智能整合排程方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取待排程业务的业务数据和待排程设备的设备属性数据，并基于业务数据和设备属性数据对待排程业务进行第一排程；

步骤2：基于第一排程结果确定不同待排程设备对业务的处理优先级指标以及处理时间范围，并基于处理优先级指标以及处理时间范围对待排程业务进行第二排程；

步骤3：基于可视化界面对第二排程进行可视化展示，并当排程变动时，基于可视化展示结果对第二排程进行动态调整；

其中，步骤2中，包括：

获取对待排程业务的第一排程结果，并基于第一排程结果提取不同待排程设备的历史工作日志，且对历史工作日志进行解析，得到各待排程设备对业务的处理优先级指标；

确定目标节假日以及不同待排程设备的工作时间限制，并基于目标节假日以及工作时间限制确定不同待排程设备的处理时间范围，同时，对处理优先级指标以及处理时间范围进行训练，构建自动排程模型，并将待排程业务输入至自动排程模型；

基于自动排程模型对每一待排程设备构建工作队列，并基于处理优先级指标确定同一待排程设备需要处理的目标待排程业务集，同时，基于预设时间衔接要求依次确定同一待排程设备对目标待排程业务集中不同目标待排程业务的执行时间，并基于执行时间的先后顺序依次将目标待排程业务输入对应的待排程设备的工作队列，完成对待排程业务进行第二排程。