CN117057452B - 一种局限条件下的工单调度优化方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种局限条件下的工单调度优化方法及系统，该方法包括：获取工单数据和维修资源数据，其中，所述工单数据包括：工单数量、工单的等待时间、工单的执行时间和工单的截止时间，所述维修资源数据包括：维修资源的利用率和每个维修资源的容量限制；设置工单调度优化模型，结合工单优化约束条件，根据所述工单数据和所述维修资源数据，计算工单调度指标值；根据所述工单调度指标值，并根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化。
Description
技术领域
本发明属于工单调度优化技术领域，更具体地，涉及一种局限条件下的工单调度优化方法及系统。
背景技术
工单调度的现状在不同的行业和组织中可能会有所不同，但一般来说，现代技术的发展对工单调度产生了积极的影响。以下是一些关于工单调度现状的常见趋势和方向：
1.自动化和数字化：许多组织正在采用自动化工单调度系统和数字化平台。这些系统可以集中管理和处理工单，自动分配任务、排程和资源，提供实时监控和报告功能，减少人工操作和提高效率。
2.实时监控和反馈：通过使用传感器、物联网技术和实时数据分析，工单调度系统能够实时监控任务的执行进度、资源的使用情况和环境条件等。这使得管理者可以及时做出调整和决策，并向相关人员提供准确的信息和反馈。
3.移动应用和云计算：移动应用程序使得工单调度可以随时随地进行，工作人员可以通过移动设备接收和更新任务信息。云计算技术提供了弹性和灵活性，使得工单调度系统可以跨多个地点和部门进行协作和共享。
4.多模式和多技能调度：现代工作环境通常要求多模式和多技能的任务执行。工单调度系统需要考虑到不同工作类型、技能要求和优先级，合理调配多种资源，以满足复杂的任务需求。
5.数据分析和优化：通过对工单调度过程中的数据进行分析和优化，可以发现潜在的瓶颈、优化资源利用、改进工作流程，并提高整体的工作效率和生产力。
尽管工单调度的现状在不同行业和组织中会有所不同，但可以看出，自动化、数字化、实时监控和数据驱动的趋势正在逐渐成为工单调度的主流。这些趋势有助于提高工作效率、减少错误和延迟，提升客户满意度和组织绩效。
现有技术当中，并没有一种技术方案能够对工单和资源之间自动且高效的进行调配。
发明内容
为解决以上技术问题，本发明提出一种局限条件下的工单调度优化方法，包括：
获取工单数据和维修资源数据，其中，所述工单数据包括：工单数量、工单的等待时间、工单的执行时间和工单的截止时间，所述维修资源数据包括：维修资源的利用率和每个维修资源的容量限制；
设置工单调度优化模型，结合工单优化约束条件，根据所述工单数据和所述维修资源数据，计算工单调度指标值；
根据所述工单调度指标值，并根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化。
进一步的，所述工单调度优化模型为：
其中，Z为工单调度指标值，N为工单数量，wn为第n个工单的权重，表示第n个工单的优先级或重要性，tn为第n个工单的等待时间，rm为第m个维修资源的利用率，en为第n个工单的执行时间。
进一步的，所述工单调度优化模型为：
其中，Z为工单调度指标值，N为工单数量，wn为第n个工单的权重，表示第n个工单的优先级或重要性，tn为第n个工单的等待时间，rm为第m个维修资源的利用率，en为第n个工单的执行时间，dn为第n个工单的截止时间，Cm为维修资源m的容量限制。
进一步的，所述工单优化约束条件包括：
每个工单只能分配给一个资源：对所有的n；
每个资源最多只能分配一个工单：对所有的m；
资源容量限制：对所有的m；
工单截止时间限制：tn+en≤dn，对所有的n。
进一步的，所述根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化包括：
整数规划方法：将工单调度优化问题建模为整数规划问题，并使用整数规划求解器进行求解；
约束规划：将工单调度优化问题建模为约束规划问题，并使用约束规划求解器进行求解。
本发明还提出一种局限条件下的工单调度优化系统，包括：
获取数据模块，用于获取工单数据和维修资源数据，其中，所述工单数据包括：工单数量、工单的等待时间、工单的执行时间和工单的截止时间，所述维修资源数据包括：维修资源的利用率和每个维修资源的容量限制；
设置模型模块，用于设置工单调度优化模型，结合工单优化约束条件，根据所述工单数据和所述维修资源数据，计算工单调度指标值；
调度模块，用于根据所述工单调度指标值，并根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化。
进一步的，所述工单调度优化模型为：
其中，Z为工单调度指标值，N为工单数量，wn为第n个工单的权重，表示第n个工单的优先级或重要性，tn为第n个工单的等待时间，rm为第m个维修资源的利用率，en为第n个工单的执行时间。
进一步的，所述工单调度优化模型为：
其中，Z为工单调度指标值，N为工单数量，wn为第n个工单的权重，表示第n个工单的优先级或重要性，tn为第n个工单的等待时间，rm为第m个维修资源的利用率，en为第n个工单的执行时间，dn为第n个工单的截止时间，Cm为维修资源m的容量限制。
进一步的，所述工单优化约束条件包括：
每个工单只能分配给一个资源：对所有的n；
每个资源最多只能分配一个工单：对所有的m；
资源容量限制：对所有的m；
工单截止时间限制：tn+en≤dn，对所有的n。
进一步的，所述根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化包括：
整数规划方法：将工单调度优化问题建模为整数规划问题，并使用整数规划求解器进行求解；
约束规划：将工单调度优化问题建模为约束规划问题，并使用约束规划求解器进行求解。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
本发明通过获取工单数据和维修资源数据，其中，所述工单数据包括：工单数量、工单的等待时间、工单的执行时间和工单的截止时间，所述维修资源数据包括：维修资源的利用率和每个维修资源的容量限制；设置工单调度优化模型，结合工单优化约束条件，根据所述工单数据和所述维修资源数据，计算工单调度指标值；根据所述工单调度指标值，并根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化。本发明通过以上技术方案，能够工单调度优化模型对工单进行自动化配置，同时最大限度的利用维修资源。
附图说明
图1是本发明实施例1的方法的流程图；
图2是本发明实施例2的系统的结构图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案做详细的说明。
本发明提供的方法可以在如下的终端环境中实施，所述终端可以包括一个或多个如下部件：处理器、存储介质和显示屏。其中，存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现下述实施例所述的方法。
处理器可以包括一个或者多个处理核心。处理器利用各种接口和线路连接整个终端内的各个部分，通过运行或执行存储在存储介质内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储介质内的数据，执行终端的各种功能和处理数据。
存储介质可以包括随机存储介质(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储介质(Read-Only Memory，ROM)。存储介质可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令。
显示屏用于显示各个应用程序的用户界面。
本发明公式中所有下角标只为了区分个参数，并没有实际含义。
除此之外，本领域技术人员可以理解，上述终端的结构并不构成对终端的限定，终端可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。比如，终端中还包括射频电路、输入单元、传感器、音频电路、电源等部件，在此不再赘述。
实施例1
如图1所示，本发明实施例提供一种局限条件下的工单调度优化方法，包括：
步骤101，获取工单数据和维修资源数据，其中，所述工单数据包括：工单数量、工单的等待时间、工单的执行时间和工单的截止时间，所述维修资源数据包括：维修资源的利用率和每个维修资源的容量限制；
步骤102，设置工单调度优化模型，结合工单优化约束条件，根据所述工单数据和所述维修资源数据，计算工单调度指标值；
具体的，所述工单调度优化模型为：
其中，Z为工单调度指标值，N为工单数量，wn为第n个工单的权重，表示第n个工单的优先级或重要性，tn为第n个工单的等待时间，rm为第m个维修资源的利用率，en为第n个工单的执行时间。
具体的，所述工单调度优化模型还可以为：
其中，Z为工单调度指标值，N为工单数量，wn为第n个工单的权重，表示第n个工单的优先级或重要性，tn为第n个工单的等待时间，rm为第m个维修资源的利用率，en为第n个工单的执行时间，dn为第n个工单的截止时间，Cm为维修资源m的容量限制。
具体的，所述工单优化约束条件包括：
每个工单只能分配给一个资源：对所有的n；
每个资源最多只能分配一个工单：对所有的m；
资源容量限制：对所有的m；
工单截止时间限制：tn+en≤dn，对所有的n。
步骤103，根据所述工单调度指标值，并根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化。
具体的，所述根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化包括：
整数规划方法：将工单调度优化问题建模为整数规划问题，并使用整数规划求解器进行求解，整数规划方法可以处理离散决策变量，如工单是否分配给资源。可以使用线性规划工具，如CPLEX、Gurobi等，来求解整数规划模型；
约束规划：将工单调度优化问题建模为约束规划问题，并使用约束规划求解器进行求解，约束规划方法适用于具有复杂约束条件的问题，可以有效地处理离散和连续变量。可以使用工具，如Choco、Google OR-Tools等，来求解约束规划模型。
实施例2
如图2所示，本发明实施例还提供一种局限条件下的工单调度优化方法，包括：
获取数据模块，用于获取工单数据和维修资源数据，其中，所述工单数据包括：工单数量、工单的等待时间、工单的执行时间和工单的截止时间，所述维修资源数据包括：维修资源的利用率和每个维修资源的容量限制；
设置模型模块，用于设置工单调度优化模型，结合工单优化约束条件，根据所述工单数据和所述维修资源数据，计算工单调度指标值；
具体的，所述工单调度优化模型为：
其中，Z为工单调度指标值，N为工单数量，wn为第n个工单的权重，表示第n个工单的优先级或重要性，tn为第n个工单的等待时间，rm为第m个维修资源的利用率，en为第n个工单的执行时间。
具体的，所述工单调度优化模型还可以为：
其中，Z为工单调度指标值，N为工单数量，wn为第n个工单的权重，表示第n个工单的优先级或重要性，tn为第n个工单的等待时间，rm为第m个维修资源的利用率，en为第n个工单的执行时间，dn为第n个工单的截止时间，Cm为维修资源m的容量限制。
具体的，所述工单优化约束条件包括：
每个工单只能分配给一个资源：对所有的n；
每个资源最多只能分配一个工单：对所有的m；
资源容量限制：对所有的m；
工单截止时间限制：tn+en≤dn，对所有的n。
调度模块，用于根据所述工单调度指标值，并根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化。
具体的，所述根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化包括：
整数规划方法：将工单调度优化问题建模为整数规划问题，并使用整数规划求解器进行求解，整数规划方法可以处理离散决策变量，如工单是否分配给资源。可以使用线性规划工具，如CPLEX、Gurobi等，来求解整数规划模型；
约束规划：将工单调度优化问题建模为约束规划问题，并使用约束规划求解器进行求解，约束规划方法适用于具有复杂约束条件的问题，可以有效地处理离散和连续变量。可以使用工具，如Choco、Google OR-Tools等，来求解约束规划模型。
实施例3
本发明实施例还提出一种存储介质，存储有多条指令，所述指令用于实现所述的一种局限条件下的工单调度优化方法。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。
可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：步骤101，获取工单数据和维修资源数据，其中，所述工单数据包括：工单数量、工单的等待时间、工单的执行时间和工单的截止时间，所述维修资源数据包括：维修资源的利用率和每个维修资源的容量限制；
步骤102，设置工单调度优化模型，结合工单优化约束条件，根据所述工单数据和所述维修资源数据，计算工单调度指标值；
具体的，所述工单调度优化模型为：
其中，Z为工单调度指标值，N为工单数量，wn为第n个工单的权重，表示第n个工单的优先级或重要性，tn为第n个工单的等待时间，rm为第m个维修资源的利用率，en为第n个工单的执行时间。
具体的，所述工单调度优化模型还可以为：
其中，Z为工单调度指标值，N为工单数量，wn为第n个工单的权重，表示第n个工单的优先级或重要性，tn为第n个工单的等待时间，rm为第m个维修资源的利用率，en为第n个工单的执行时间，dn为第n个工单的截止时间，Cm为维修资源m的容量限制。
具体的，所述工单优化约束条件包括：
每个工单只能分配给一个资源：对所有的n；
每个资源最多只能分配一个工单：对所有的m；
资源容量限制：对所有的m；
工单截止时间限制：tn+en≤dn，对所有的n。
步骤103，根据所述工单调度指标值，并根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化。
具体的，所述根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化包括：
具体的，所述根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化包括：
整数规划方法：将工单调度优化问题建模为整数规划问题，并使用整数规划求解器进行求解，整数规划方法可以处理离散决策变量，如工单是否分配给资源。可以使用线性规划工具，如CPLEX、Gurobi等，来求解整数规划模型；
约束规划：将工单调度优化问题建模为约束规划问题，并使用约束规划求解器进行求解，约束规划方法适用于具有复杂约束条件的问题，可以有效地处理离散和连续变量。可以使用工具，如Choco、Google OR-Tools等，来求解约束规划模型。
实施例4
本发明实施例还提出一种电子设备，包括处理器和与所述处理器连接的存储介质，所述存储介质存储有多条指令，所述指令可被所述处理器加载并执行，以使所述处理器能够执行所述的一种局限条件下的工单调度优化方法。
具体的，本实施例的电子设备可以是计算机终端，所述计算机终端可以包括：一个或多个处理器、以及存储介质。
其中，存储介质可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的一种局限条件下的工单调度优化方法，对应的程序指令/模块，处理器通过运行存储在存储介质内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的一种局限条件下的工单调度优化方法。存储介质可包括高速随机存储介质，还可以包括非易失性存储介质，如一个或者多个磁性存储系统、闪存、或者其他非易失性固态存储介质。在一些实例中，存储介质可进一步包括相对于处理器远程设置的存储介质，这些远程存储介质可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
处理器可以通过传输系统调用存储介质存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：步骤101，获取工单数据和维修资源数据，其中，所述工单数据包括：工单数量、工单的等待时间、工单的执行时间和工单的截止时间，所述维修资源数据包括：维修资源的利用率和每个维修资源的容量限制；
步骤102，设置工单调度优化模型，结合工单优化约束条件，根据所述工单数据和所述维修资源数据，计算工单调度指标值；
具体的，所述工单调度优化模型为：
其中，Z为工单调度指标值，N为工单数量，wn为第n个工单的权重，表示第n个工单的优先级或重要性，tn为第n个工单的等待时间，rm为第m个维修资源的利用率，en为第n个工单的执行时间。
具体的，所述工单调度优化模型还可以为：
其中，Z为工单调度指标值，N为工单数量，wn为第n个工单的权重，表示第n个工单的优先级或重要性，tn为第n个工单的等待时间，rm为第m个维修资源的利用率，en为第n个工单的执行时间，dn为第n个工单的截止时间，Cm为维修资源m的容量限制。
具体的，所述工单优化约束条件包括：
每个工单只能分配给一个资源：对所有的n；
每个资源最多只能分配一个工单：对所有的m；
资源容量限制：对所有的m；
工单截止时间限制：tn+en≤dn，对所有的n。
步骤103，根据所述工单调度指标值，并根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化。
具体的，所述根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化包括：
整数规划方法：将工单调度优化问题建模为整数规划问题，并使用整数规划求解器进行求解，整数规划方法可以处理离散决策变量，如工单是否分配给资源。可以使用线性规划工具，如CPLEX、Gurobi等，来求解整数规划模型；
约束规划：将工单调度优化问题建模为约束规划问题，并使用约束规划求解器进行求解，约束规划方法适用于具有复杂约束条件的问题，可以有效地处理离散和连续变量。可以使用工具，如Choco、Google OR-Tools等，来求解约束规划模型。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本发明所提供的几个实施例中，应所述理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者所述技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，所述计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储介质(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储介质(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (2)
1.一种局限条件下的工单调度优化方法，其特征在于，包括：
获取工单数据和维修资源数据，其中，所述工单数据包括：工单数量、工单的等待时间、工单的执行时间和工单的截止时间，所述维修资源数据包括：维修资源的利用率和每个维修资源的容量限制；
设置工单调度优化模型，结合工单优化约束条件，根据所述工单数据和所述维修资源数据，计算工单调度指标值；
所述工单优化约束条件包括：
每个工单只能分配给一个资源：对所有的n；
每个资源最多只能分配一个工单：对所有的m；
资源容量限制：对所有的m；
工单截止时间限制：tn+en≤dn，对所有的n；
所述工单调度优化模型为：
其中，Z为工单调度指标值，N为工单数量，wn为第n个工单的权重，表示第n个工单的优先级或重要性，tn为第n个工单的等待时间，rm为第m个维修资源的利用率，en为第n个工单的执行时间；
或
其中，Z为工单调度指标值，N为工单数量，wn为第n个工单的权重，表示第n个工单的优先级或重要性，tn为第n个工单的等待时间，rm为第m个维修资源的利用率，en为第n个工单的执行时间，dn为第n个工单的截止时间，Cm为维修资源m的容量限制；
根据所述工单调度指标值，并根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化；
所述根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化包括：
整数规划方法：将工单调度优化问题建模为整数规划问题，并使用整数规划求解器进行求解；
约束规划：将工单调度优化问题建模为约束规划问题，并使用约束规划求解器进行求解。
2.一种局限条件下的工单调度优化系统，其特征在于，包括：
获取数据模块，用于获取工单数据和维修资源数据，其中，所述工单数据包括：工单数量、工单的等待时间、工单的执行时间和工单的截止时间，所述维修资源数据包括：维修资源的利用率和每个维修资源的容量限制；
设置模型模块，用于设置工单调度优化模型，结合工单优化约束条件，根据所述工单数据和所述维修资源数据，计算工单调度指标值；
所述工单优化约束条件包括：
每个工单只能分配给一个资源：对所有的n；
每个资源最多只能分配一个工单：对所有的m；
资源容量限制：对所有的m；
工单截止时间限制：tn+en≤dn，对所有的n；
所述工单调度优化模型为：
其中，Z为工单调度指标值，N为工单数量，wn为第n个工单的权重，表示第n个工单的优先级或重要性，tn为第n个工单的等待时间，rm为第m个维修资源的利用率，en为第n个工单的执行时间；
或
其中，Z为工单调度指标值，N为工单数量，wn为第n个工单的权重，表示第n个工单的优先级或重要性，tn为第n个工单的等待时间，rm为第m个维修资源的利用率，en为第n个工单的执行时间，dn为第n个工单的截止时间，Cm为维修资源m的容量限制；
调度模块，用于根据所述工单调度指标值，并根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化；
所述根据整数规划方法或约束规划方法，对工单调度进行优化包括：
整数规划方法：将工单调度优化问题建模为整数规划问题，并使用整数规划求解器进行求解；
约束规划：将工单调度优化问题建模为约束规划问题，并使用约束规划求解器进行求解。
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