CN114240162A - 人员调度方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及大数据技术，揭露了一种人员调度方法，包括：根据预设的评分规则和历史作业数据集计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分，并根据所述评分确定所述作业人员的能力级别；接收待派工任务，并获取所述待派工任务的特征信息，根据所述特征信息和所述作业人员的能力级别从所述各作业人员中选择派出人员；基于路线推荐算法为所述派出人员推荐最佳路线。此外，本发明还涉及区块链技术，历史作业数据集可存储于区块链的节点。本发明还提出一种人员调度装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高人员调度的效率。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种人员调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着科技的发展，越来越多的业务都采用智能平台的方式进行人员调度，但当前各平台在进行作业人员调度的方式是往往采用认领的方式的，即平台只负责将收集任务，但不会进行任务分配，需要作业人员自行选择接受任务。由于不同作业人员的能力不同，对于不同类型作业的处理能力也不同，这种方式可能往往导致作业人员与实际处理业务的不匹配，导致需要重新匹配，或者花费时间过长，效率较低，客户也不太满意，因此，需要一种更加高效的人员调度方案。
发明内容
本发明提供一种人员调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高人员调度的效率。
为实现上述目的，本发明提供的一种人员调度方法，包括：
获取根据历史作业数据集确定的指标数据，基于所述指标数据和预设的评分规则分别计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分，并根据所述评分确定所述作业人员的能力级别；
接收待派工任务，并获取所述待派工任务的特征信息，根据所述特征信息中的地点、业务类型及所述作业人员的能力级别从所述各作业人员中选择派出人员；
基于路线推荐算法和所述待派工任务的地点为所述派出人员推荐最佳路线。
可选地，所述获取根据历史作业数据集确定的指标数据，基于所述指标数据和预设的评分规则分别计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分，包括：
从数据库中获取状态为已完成的作业信息，得到历史作业数据集；
按照作业类型将所述历史作业数据集进行划分，得到多个子作业数据集；
按照作业处理人员对每个所述子作业数据集进行划分，得到个人作业数据集；
在所述个人作业数据集中选择预设维度下的字段数据作为指标数据；
根据预设的评分规则分别计算各所述指标数据的基础得分；
基于层次分析法确定各所述指标数据的权重，并根据所述权重将所述基础得分合并得到综合评分。
可选地，所述基于层次分析法确定各所述指标数据的权重，包括：
根据实际业务目标建立所述指标数据的递阶层次结构模型；
根据所述递阶层次结构模型构造判断矩阵；
计算所述判断矩阵的权向量并对所述判断矩阵进行一致性检验，得到各指标数据的权重。
可选地，所述根据所述评分确定所述作业人员的能力级别，包括：
将所述评分大于预设阈值时对应的作业人员的能力级别判定为优秀；
将所述评分小于或等于预设阈值时对应的作业人员的能力级别判定为普通。
可选地，所述接收待派工任务，并获取所述待派工任务的特征信息，根据所述特征信息中的地点、业务类型及所述作业人员的能力级别从所述各作业人员中选择派出人员，包括：
接收待派工任务，获取所述待派工任务的特征信息，其中，所述特征信息包括地点和业务类型；
从所述各作业人员中选择当前位置与所述地点在同一区域的作业人员，得到第一候选人员集；
在所述第一候选人员集中选择所述业务类型对应的能力级别标识为优秀的作业人员，得到第二候选人员集；
若所述第二候选人员集为空，则在所述第一候选人员集中选择所述业务类型对应的能力级别标识为普通的作业人员作为第二候选人员集；
根据作业人员与所述地点的距离以及作业人员的评分从所述第二候选人员集中选择一名作业人员，得到派出人员。
可选地，所述基于路线推荐算法和所述待派工任务的地点为所述派出人员推荐最佳路线，包括：
获取所述待派工任务所在区域的道路路网图；
根据所述道路路网图生成路网拓扑图，其中，所述路网拓扑图包括多个节点，每个节点代表一条道路路段；
根据预设的通行规则判读所述路网拓扑图中的每两个节点之间是否通行，并根据每两个节点之间是否通行的判断结果更新所述路网拓扑图；
根据所述待派工任务的地点和所述派出人员的当前位置从更新后的所述路网拓扑图中选择最短路径，得到最佳路线；
向所述所述派出人员推荐所述最佳路线。
可选地，所述基于路线推荐算法和所述待派工任务的地点为所述派出人员推荐最佳路线之后，所述方法还包括：
在所述待派工任务状态转为完成时，获取所述待派工任务的作业信息；
将所述作业信息存入所述历史数据业务集中；
在预设的时间段到达后，根据预设的评分规则和更新后的所述历史作业数据集重新计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分。
为了解决上述问题，本发明还提供一种人员调度装置，所述装置包括：
评分模块，用于获取根据预设的评分规则和历史作业数据集计算各作业人员确定的指标数据，基于所述指标数据和预设的评分规则分别对于不同类型作业的综合评分，并根据所述评分确定所述作业人员的能力级别；
人员选择模块，用于接收待派工任务，并获取所述待派工任务的特征信息，根据所述特征信息中的地点、业务类型及所述作业人员的能力级别从所述各作业人员中选择派出人员；
路线推荐模块，用于基于路线推荐算法和所述待派工任务的地点为所述派出人员推荐最佳路线。为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的人员调度方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的人员调度方法。
本发明实施例通过预设的评分规则和历史作业数据集计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分，并根据所述评分确定所述作业人员的能力级别，可以有效评估作业人员对于各种类型作业的处理能力，有利于后续为任务分配合适的作业人员；接收待派工任务，并获取所述待派工任务的特征信息，根据所述特征信息和作业人员的能力级别选择派出人员，根据能力级别(处理能力)及实际距离选择合适的作业人员，可以兼顾质量和效率；基于路线推荐算法为所述派出人员推荐最佳路线，可以有效节约作业人员处理时长，提高效率。因此本发明提出的人员调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以提高人员调度的效率。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的人员调度方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的计算综合评分的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的人员调度装置的功能模块图；
图4为本发明一实施例提供的实现所述人员调度方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种人员调度方法。所述人员调度方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述人员调度方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDelivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的人员调度方法的流程示意图。
在本实施例中，所述人员调度方法包括：
S1、获取根据历史作业数据集确定的指标数据，基于所述指标数据和预设的评分规则分别计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分，并根据所述评分确定所述作业人员的能力级别。
本发明实施例中所述历史作业数据集是指已经完成的作业的相关信息，包括但不限于作业处理时长、客户点评星级、点评标签、点评内容、作业处理人员、作业类型等等。
所述作业人员是指有资格处理作业任务的部分或所有业务员。
所述评分规则是指如何对预设的指标进行基础打分的标准规则，例如，预设指标为作业处理时长，评分规则为作业处理时长大于等于平均处理时长则为80分，小于则为60分。
详细地，参照图2所示，所述获取根据历史作业数据集确定的指标数据，基于所述指标数据和预设的评分规则分别计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分，包括：
S11、从数据库中获取状态为已完成的作业信息，得到历史作业数据集；
S12、按照作业类型将所述历史作业数据集进行划分，得到多个子作业数据集；
S13、按照作业处理人员对每个所述子作业数据集进行划分，得到个人作业数据集；
S14、在所述个人作业数据集中选择预设维度下的字段数据作为指标数据；
S15、根据预设的评分规则分别计算各所述指标数据的基础得分；
S16、基于层次分析法确定各所述指标数据的权重，并根据所述权重将所述基础得分合并得到综合评分。
进一步地，所述基于层次分析法确定各所述指标数据的权重，包括：
根据实际业务目标建立所述指标数据的递阶层次结构模型；
根据所述递阶层次结构模型构造判断矩阵；
计算所述判断矩阵的权向量并对所述判断矩阵进行一致性检验，得到各指标数据的权重。
详细地，所述根据所述评分确定所述作业人员的能力级别，包括：
将所述评分大于预设阈值时对应的作业人员的能力级别判定为优秀；
将所述评分小于或等于预设阈值时对应的作业人员的能力级别判定为普通；
并根据所述能力级别将作业人员进行分组。
可选地，为进一步保证所述历史作业数据集的安全和私密性，所述历史数据集还可以存储于一区块链的节点中。
本发明实施例采用定制化的评分规则，算出历史作业数据集中的各项指标的基础分数，再以不同的权重进行对应组合计算得出作业人员在不同作业上的评分。此时的评分就是作业人员针对不同作业类型的评分信息，当获取到作业人员的评分后，可以按照评分进行分组，如滴滴的优质司机与普通司机，此时是只针对于某一种作业类型，而同一个作业人员可能在本作业类型中是“普通司机”，但在其他作业类型是“优质司机”。
S2、接收待派工任务，并获取所述待派工任务的特征信息，根据所述特征信息中的地点、业务类型及所述作业人员的能力级别从所述各作业人员中选择派出人员。
详细地，所述接收待派工任务，并获取所述待派工任务的特征信息，根据所述特征信息中的地点、业务类型及所述作业人员的能力级别从所述各作业人员中选择派出人员，包括：
接收待派工任务，获取所述待派工任务的特征信息，其中，所述特征信息包括地点和业务类型；
从所述各作业人员中选择当前位置与所述地点在同一区域的作业人员，得到第一候选人员集；
在所述第一候选人员集中选择所述业务类型对应的能力级别标识为优秀的作业人员，得到第二候选人员集；
若所述第二候选人员集为空，则在所述第一候选人员集中选择所述业务类型对应的能力级别标识为普通的作业人员作为第二候选人员集；
根据作业人员与所述地点的距离以及作业人员的评分从所述第二候选人员集中选择一名作业人员，得到派出人员。
本发明实施例根据待派工任务的工作地点确定区域范围，并获取当前处于区域范围内可派遣的作业人员，根据与待派工任务类型的能力评级进一步缩小选择范围，再综合选择与所述待派工任务距离近、评分高的作业人员，得到派出人员。
S3、基于路线推荐算法和所述待派工任务的地点为所述派出人员推荐最佳路线。
详细地，所述基于路线推荐算法和所述待派工任务的地点为所述派出人员推荐最佳路线，包括：
获取所述待派工任务所在区域的道路路网图；
根据所述道路路网图生成路网拓扑图，其中，所述路网拓扑图包括多个节点，每个节点代表一条道路路段；
根据预设的通行规则判读所述路网拓扑图中的每两个节点之间是否通行，并根据每两个节点之间是否通行的判断结果更新所述路网拓扑图；
根据所述待派工任务的地点和所述派出人员的当前位置从更新后的所述路网拓扑图中选择最短路径，得到最佳路线；
向所述所述派出人员推荐所述最佳路线。
其中，所述根据所述待派工任务的地点和所述派出人员的当前位置从更新后的所述路网拓扑图中选择最短路径可以使用最短路径算法，如Dijkstra算法、SPFA算法、Bellman-Ford算法和Floyd-Warshall算法。
优选地，在基于路线推荐算法和所述待派工任务的地点为所述派出人员推荐最佳路线之后，本发明实施例中，在所述待派工任务完成时，获取所述待派工任务的作业信息以对所述历史业务数据集进行更新，并定时更新各作业人员的评分，具体包括：
在所述待派工任务状态转为完成时，获取所述待派工任务的作业信息；
将所述作业信息存入所述历史数据业务集中；
在预设的时间段到达后，根据预设的评分规则和更新后的所述历史作业数据集重新计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分。
其中，所述作业信息包括但不限于作业处理时长、客户点评星级、点评标签、点评内容、作业处理人员、作业类型。
作业人员在进行了新的作业后，会产生新的作业历史数据，需要对历史作业数据集进行更新，并计算出新的评分。因此需要在收集作业效果等指标数据，与预设评分规则定时对比，进行对作业人员的作业能力级别定时更新，慢慢地随着历史数据的增加，可以计算出最适合作业人员的作业类型。
可选地，所述派出人员在进行作业时，若发生一些不可抗拒因素导致延迟时，可以转交任务给其他合适人员，具体地，包括：
当所述待派工任务出现预设的阻断事件时，调整所述待派工任务的优先级；
按照优先级为所述待派工任务重新选择选择作业人员并为所述作业人员推荐最近路线。
当作业人员发生不可抗拒因素导致作业可能无法及时进行完成时，例如客户问题无法及时完成或自身原因，此时已经又分配新任务，则可以申请拒绝接下新任务。此时任务回归至任务池中并提高分配优先级，再通过智能调配的方式分配给其他作业人员，实现作业的无缝衔接。
本发明实施例通过预设的评分规则和历史作业数据集计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分，并根据所述评分确定所述作业人员的能力级别，可以有效评估作业人员对于各种类型作业的处理能力，有利于后续为任务分配合适的作业人员；接收待派工任务，并获取所述待派工任务的特征信息，根据所述特征信息和作业人员的能力级别选择派出人员，根据能力级别(处理能力)及实际距离选择合适的作业人员，可以兼顾质量和效率；基于路线推荐算法为所述派出人员推荐最佳路线，可以有效节约作业人员处理时长，提高效率。因此本发明提出的人员调度方法，可以提高人员调度的效率。
如图3所示，是本发明一实施例提供的人员调度装置的功能模块图。
本发明所述人员调度装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述人员调度装置100可以包括评分模块101、人员选择模块102及路线推荐模块103。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述评分模块101，用于获取根据预设的评分规则和历史作业数据集确定的指标数据，基于所述指标数据和预设的评分规则分别计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分，并根据所述评分确定所述作业人员的能力级别。
本发明实施例中所述历史作业数据集是指已经完成的作业的相关信息，包括但不限于作业处理时长、客户点评星级、点评标签、点评内容、作业处理人员、作业类型等等。
所述作业人员是指有资格处理作业任务的部分或所有业务员。
所述评分规则是指如何对预设的指标进行基础打分的标准规则。
详细地，在获取根据预设的评分规则和历史作业数据集确定的指标数据，基于所述指标数据和预设的评分规则分别计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分时，所述评分模块101具体用于：
从数据库中获取状态为已完成的作业信息，得到历史作业数据集；
按照作业类型将所述历史作业数据集进行划分，得到多个子作业数据集；
按照作业处理人员对每个所述子作业数据集进行划分，得到个人作业数据集；
在所述个人作业数据集中选择预设维度下的字段数据作为指标数据；
根据预设的评分规则分别计算各所述指标数据的基础得分；
基于层次分析法确定各所述指标数据的权重，并根据所述权重将所述基础得分合并得到综合评分。
进一步地，所述基于层次分析法确定各所述指标数据的权重，包括：
根据实际业务目标建立所述指标数据的递阶层次结构模型；
根据所述递阶层次结构模型构造判断矩阵；
计算所述判断矩阵的权向量并对所述判断矩阵进行一致性检验，得到各指标数据的权重。
详细地，在所述根据所述评分确定所述作业人员的能力级别时，所述评分模块101具体用于：
将所述评分大于预设阈值时对应的作业人员的能力级别判定为优秀；
将所述评分小于或等于预设阈值时对应的作业人员的能力级别判定为普通；
并根据所述能力级别将作业人员进行分组。
所述人员选择模块102，用于接收待派工任务，并获取所述待派工任务的特征信息，根据所述特征信息中的地点、业务类型及所述作业人员的能力级别从所述各作业人员中选择派出人员。
详细地，所述人员选择模块102具体用于：
接收待派工任务，获取所述待派工任务的特征信息，其中，所述特征信息包括地点和业务类型；
从所述各作业人员中选择当前位置与所述地点在同一区域的作业人员，得到第一候选人员集；
在所述第一候选人员集中选择所述业务类型对应的能力级别标识为优秀的作业人员，得到第二候选人员集；
若所述第二候选人员集为空，则在所述第一候选人员集中选择所述业务类型对应的能力级别标识为普通的作业人员作为第二候选人员集；
根据作业人员与所述地点的距离以及作业人员的评分从所述第二候选人员集中选择一名作业人员，得到派出人员。
所述路线推荐模块103，用于基于路线推荐算法和所述待派工任务的地点为所述派出人员推荐最佳路线。
详细地，所述路线推荐模块103具体用于：
获取所述待派工任务所在区域的道路路网图；
根据所述道路路网图生成路网拓扑图，其中，所述路网拓扑图包括多个节点，每个节点代表一条道路路段；
根据预设的通行规则判读所述路网拓扑图中的每两个节点之间是否通行，并根据每两个节点之间是否通行的判断结果更新所述路网拓扑图；
根据所述待派工任务的地点和所述派出人员的当前位置从更新后的所述路网拓扑图中选择最短路径，得到最佳路线；
向所述所述派出人员推荐所述最佳路线。
本发明实施例通过预设的评分规则和历史作业数据集计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分，并根据所述评分确定所述作业人员的能力级别，可以有效评估作业人员对于各种类型作业的处理能力，有利于后续为任务分配合适的作业人员；接收待派工任务，并获取所述待派工任务的特征信息，根据所述特征信息和作业人员的能力级别选择派出人员，根据能力级别(处理能力)及实际距离选择合适的作业人员，可以兼顾质量和效率；基于路线推荐算法为所述派出人员推荐最佳路线，可以有效节约作业人员处理时长，提高效率。因此本发明提出的人员调度装置可以提高人员调度的效率。
如图4所示，是本发明一实施例提供的实现人员调度方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如人员调度程序。
其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(ControlUnit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行人员调度程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如人员调度程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图4仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图4示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的人员调度程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取根据预设的评分规则和历史作业数据集确定的指标数据，基于所述指标数据和预设的评分规则分别计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分，并根据所述评分确定所述作业人员的能力级别；
接收待派工任务，并获取所述待派工任务的特征信息，根据所述特征信息中的地点、业务类型及所述作业人员的能力级别从所述各作业人员中选择派出人员；
基于路线推荐算法和所述待派工任务的地点为所述派出人员推荐最佳路线。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/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存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取根据历史作业数据集确定的指标数据，基于所述指标数据和预设的评分规则分别计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分，并根据所述评分确定所述作业人员的能力级别；
接收待派工任务，并获取所述待派工任务的特征信息，根据所述特征信息中的地点、业务类型及所述作业人员的能力级别从所述各作业人员中选择派出人员；
基于路线推荐算法和所述待派工任务的地点为所述派出人员推荐最佳路线。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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模块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模块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，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用***。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。***权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种人员调度方法，其特征在于，所述方法包括：
获取根据预设的评分规则和历史作业数据集确定的指标数据，基于所述指标数据和预设的评分规则分别计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分，并根据所述评分确定所述作业人员的能力级别；
接收待派工任务，并获取所述待派工任务的特征信息，根据所述特征信息中的地点、业务类型及所述作业人员的能力级别从所述各作业人员中选择派出人员；
基于路线推荐算法和所述待派工任务的地点为所述派出人员推荐最佳路线。
2.如权利要求1所述的人员调度方法，其特征在于，所述获取根据预设的评分规则和历史作业数据集确定的指标数据，基于所述指标数据和预设的评分规则分别计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分，包括：
从数据库中获取状态为已完成的作业信息，得到历史作业数据集；
按照作业类型将所述历史作业数据集进行划分，得到多个子作业数据集；
按照作业处理人员对每个所述子作业数据集进行划分，得到个人作业数据集；
在所述个人作业数据集中选择预设维度下的字段数据作为指标数据；
根据预设的评分规则分别计算各所述指标数据的基础得分；
基于层次分析法确定各所述指标数据的权重，并根据所述权重将所述基础得分合并得到综合评分。
3.如权利要求2所述的人员调度方法，其特征在于，所述基于层次分析法确定各所述指标数据的权重，包括：
根据实际业务目标建立所述指标数据的递阶层次结构模型；
根据所述递阶层次结构模型构造判断矩阵；
计算所述判断矩阵的权向量并对所述判断矩阵进行一致性检验，得到各指标数据的权重。
4.如权利要求1所述的人员调度方法，其特征在于，所述根据所述评分确定所述作业人员的能力级别，包括：
将所述评分大于预设阈值时对应的作业人员的能力级别判定为优秀；
将所述评分小于或等于预设阈值时对应的作业人员的能力级别判定为普通。
5.如权利要求1所述的人员调度方法，其特征在于，所述接收待派工任务，并获取所述待派工任务的特征信息，根据所述特征信息中的地点、业务类型及所述作业人员的能力级别从所述各作业人员中选择派出人员，包括：
接收待派工任务，获取所述待派工任务的特征信息，其中，所述特征信息包括地点和业务类型；
从所述各作业人员中选择当前位置与所述地点在同一区域的作业人员，得到第一候选人员集；
在所述第一候选人员集中选择所述业务类型对应的能力级别标识为优秀的作业人员，得到第二候选人员集；
若所述第二候选人员集为空，则在所述第一候选人员集中选择所述业务类型对应的能力级别标识为普通的作业人员作为第二候选人员集；
根据作业人员与所述地点的距离以及作业人员的评分从所述第二候选人员集中选择一名作业人员，得到派出人员。
6.如权利要求1所述的人员调度方法，其特征在于，所述基于路线推荐算法和所述待派工任务的地点为所述派出人员推荐最佳路线，包括：
获取所述待派工任务所在区域的道路路网图；
根据所述道路路网图生成路网拓扑图，其中，所述路网拓扑图包括多个节点，每个节点代表一条道路路段；
根据预设的通行规则判读所述路网拓扑图中的每两个节点之间是否通行，并根据每两个节点之间是否通行的判断结果更新所述路网拓扑图；
根据所述待派工任务的地点和所述派出人员的当前位置从更新后的所述路网拓扑图中选择最短路径，得到最佳路线；
向所述所述派出人员推荐所述最佳路线。
7.如权利要求1至6中任一项所述的人员调度方法，其特征在于，所述基于路线推荐算法和所述待派工任务的地点为所述派出人员推荐最佳路线之后，所述方法还包括：
在所述待派工任务状态转为完成时，获取所述待派工任务的作业信息；
将所述作业信息存入所述历史数据业务集中；
在预设的时间段到达后，根据预设的评分规则和更新后的所述历史作业数据集重新计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分。
8.一种人员调度装置，其特征在于，所述装置包括：
评分模块，用于获取根据预设的评分规则和历史作业数据集确定的指标数据，基于所述指标数据和预设的评分规则分别计算各作业人员对于不同类型作业的综合评分，并根据所述评分确定所述作业人员的能力级别；
人员选择模块，用于接收待派工任务，并获取所述待派工任务的特征信息，根据所述特征信息中的地点、业务类型及所述作业人员的能力级别从所述各作业人员中选择派出人员；
路线推荐模块，用于基于路线推荐算法和所述待派工任务的地点为所述派出人员推荐最佳路线。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的人员调度方法。
10.一种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中任意一项所述的人员调度方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202111552421.1A CN114240162A (zh) | 2021-12-17 | 2021-12-17 | 人员调度方法、装置、设备及存储介质 |
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| CN114240162A true CN114240162A (zh) | 2022-03-25 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115577983A (zh) * | 2022-11-24 | 2023-01-06 | 神华上航疏浚有限责任公司 | 基于区块链的企业任务匹配方法、服务器及存储介质 |
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| CN112862283A (zh) * | 2021-01-27 | 2021-05-28 | 城云科技（中国）有限公司 | 基于层次分析的城管派遣方法和*** |
| CN113052488A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-06-29 | 泛海物业管理有限公司 | 一种工单调度方法及装置 |
| CN113593217A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-11-02 | 北京交通大学 | 一种交通警力指挥调度方法、设备及可读存储介质 |
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2021
- 2021-12-17 CN CN202111552421.1A patent/CN114240162A/zh active Pending
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