实时人力缺口预估系统以及使用方法技术方案

本发明专利技术涉及实时人力预估技术领域，且公开了实时人力缺口预估系统，实时人力预估系统的输出端电连接有拣货数量关系模块与拣货类目模块，拣货数量关系模块的输出端电信号连接有卖场拣货模块与仓内拣货模块，卖场拣货模块、仓内拣货模块与拣货类目模块的输出端电信号均连接有分析模块，分析模块的输出端电信号连接有生效范围模块，生效范围模块的输出端电信号连接有调取模块，调取模块的输出端电信号连接有计算模块，计算模块的输出端电信号连接有显示模块通过拣货数量关系模块的输出端电信号连接有卖场拣货模块与仓内拣货模块，将不同地点拣货时长同品类数量的关系进行区分在进行分析计算，解决了合理分配人力的问题。

Real time manpower gap prediction system and its application

【技术实现步骤摘要】
实时人力缺口预估系统以及使用方法
本专利技术涉及实时人力预估
，具体为实时人力缺口预估系统以及使用方法。
技术介绍
目前在线下门店中我们现在积压了单量过多，到底需要多少人能够消化掉，本需求就是针对当前门店的拣货现实情况，根据积压单量来预测所需要的额外人力，实时人力预估系统在处理各种不同情况下产生的单量过多进行分析时不够详细，不方便合理分配人力。
技术实现思路
(一)解决的技术问题针对现有技术的不足，本专利技术提供了实时人力缺口预估系统以及使用方法，具备在处理各种不同情况下产生的单量过多进行详细的分析等优点，解决了合理分配人力的问题。(二)技术方案为实现上述合理分配人力目的，本专利技术提供如下技术方案：实时人力缺口预估系统，包括预估分配系统，预估分配系统的输出端电信号均连接有计算机，计算机的输出端电连接有拣货数量关系模块与拣货类目模块；所述拣货数量关系模块的输出端电信号连接有卖场拣货模块与仓内拣货模块；所述卖场拣货模块、仓内拣货模块与拣货类目模块的输出端电信号均连接有分析模块，分析模块的输出端电信号连接有生效范围模块，生效范围模块的输出端电信号连接有调取模块，调取模块的输出端电信号连接有计算模块，计算模块的输出端电信号连接有显示模块。优选的，所述拣货数量关系模块是计算拣货任务时长和任务数量的关系，拣货数量关系模块的输出端电信号连接有卖场拣货模块与仓内拣货模块，卖场拣货模块是卖场拣货的任务时长和任务内的类目数量关系，卖场拣货的任务时长和任务内的类目数量关系为y＝0.615x+5.7346，R2＝0.9707，仓内拣货模块是仓内拣货的任务时长和任务内的类目数量关系为y＝0.3029x+3.9381，R2＝0.7832。优选的，所述拣货类目模块是拣货时长之间与包含的具体的类目之间的关系，当细化到具体的类目组合时，由于样本数量急剧下降，会导致数据波动较大。绿地缤纷店约1个月(2019/4/1～2019/5/9)筛选出TOP30的品类组合，除了TOP2品类超过50个，其他品类都不足50个，第30名的开始不足10个，数据可信度会下降，而实际的拣货时间基本也都分布在5min-8min之间，取其中两个TOP10类目进行分析，“国产水果+蔬菜”(avg＝6.5/std＝2.5)和“国产水果+低温奶品”(avg＝6.5min/std＝4.1)，将实际的拣货时间分别在直方图上呈现出来，实际发现两者的直方图分布比较接近，但是直方图本身的波动也比较大，但是在拣货时间＝0处，明显出现了一个小高峰，这主要是由于虚假拣货造成的，由于门店存在虚假拣货，具体到品类时，会很大的影响时长准确性的计算当具体到品类时，数据量积累太少，当样本太少时，对数据的准确性会造成较大的影响，此时细化到品类就没有那么明显的意义，最终在实际预估时间的时候是通过品类数量来预测拣货时长。优选的，所述述分析模块是将卖场拣货模块、仓内拣货模块与拣货类目模块输送过来的数据进行预估可信度，根据拣货时长的分布来看，若取平均值作为拣货时长，则60％任务的拣货时长都短于此平均值，也就是我们用此时间来预估:预估的人员能满足生产的可能性≥60％，即：预估结果的可信度≥60％；预估公式为当前可处理的单量Nmax推导公式：Nmax×(TJHC_C1×pJHC_C1+TJHC_C2×pJHC_C2+...+TJHC_C2×pJHC_C2)＝SCRNT×15min(公式1)，所需人数Sneed推导公式：KJHC_C1×TJHC_C1+TJHC_C2×KJHC_C2+...+TJHC_C2×KJHC_C2＝Sneed×15min(公式2)，拣货员缺口Sgap，Sgap＝SNEED-SCRNT；预估的过程为1.Step1：当前积压的任务情况，例如积压了：任务1、任务2、任务3，根据任务1里面的“二级类目数量”、“拣货分区”，找到对应的拣货时长，假设任务1是MC01，含2个类目，则取TMC01_C2,以此类推找到所有的任务的T，所有拣货分区在MC01，含2个类目的有KJHC_C1，其占比为pJHC_C1，根据上面的TMC01_C2和KJHC_C1可以通过(公式1)求出Sneed，根据上面的TMC01_C2和pJHC_C1可以通过(公式2)求出Nmax。优选的，所述调取模块是将调取生效范围模块内的半仓门店数据进行调取输送到计算模块。优选的，所述计算模块设置有ID字段、拣货员字段，拣货员字段是记录是谁操作的任务，记录最后一次操作的人、开始拣货时间字段，开始拣货时间字段是拣货员点击“接单”的时间，只有接单成功才记录，初始值为空、结束拣货时间字段是拣货员点击“拣货完成”的时间，初始值为空、上墙时间字段是拣货员扫码上墙的时间，初始值为空、拣货分区字段是MC01，二级类目数字段是中台的后台类目，取2级类目数量、拣货任务ID字段是合流墙中拣货任务的ID、更新时间字段是最后一次更新的时间，只有接单、拣货完成、上墙，对此处进行更新、是否合单拣货、合单拣货ID与合单任务数，1.拣货员每一次操作“接单”、“拣货完成”、“扫码上墙”都会对该表进行更新，2.这里面可能有些字段为空，例如combineTime，如果用户在点击“拣货完成”的时候，订单已经取消了或者在其他平台拣货完成了，那么这个拣货任务的combineTime就是空的。优选的，所述显示模块是将计算模块计算出来的各个数据进行显示，没过一段时间会自动刷新数据，刷新时间：15min一次，可以左右滚动、点击可以展示数据。实时人力缺口预估系统的使用方法，包括以下步骤：第一步：拣货员模块与拣货类目模块，拣货数量模块是计算拣货时长同品类数量的关系，将数据传输到卖场拣货模块和仓内拣货模块进行分类计算。第二步：再将计算结果输送到分析模块，拣货类目模块是计算拣货时长之间与包含的具体的类目之间的关系，再将数据传输到分析模块。第三步：分析模块将传输过来的数据进行分析可信度，再传输到生效模块，生效范围模块将传输过来的数据进行存储。第四步：调取模块从生效范围模块调取有效数据输送到计算模块，计算模块将数据用指定公式进行计算再将计算结果传输到显示模块。第五步：显示模块将计算结果进行显示。(三)有益效果与现有技术相比，本专利技术提供了实时人力缺口预估系统以及使用方法，具备以下有益效果：1、该实时人力缺口预估系统以及使用方法，通过拣货数量关系模块的输出端电信号连接有卖场拣货模块与仓内拣货模块，卖场拣货模块是卖场拣货的任务时长和任务内的类目数量关系，卖场拣货的任务时长和任务内的类目数量关系为y＝0.615x+5.7346，R2＝0.9707，仓内拣货模块是仓内拣货的任务时长和任务内的类目数量关系为y＝0.3029x+3.9381，R2＝0.7832，将不同地点拣货时长同品类数量的关系进行区分在进行分析计算，解决了合理分配人力的问题。2、该实时人力缺口预估系统以及使用方法，分析模块是将卖场拣货模块、仓内拣货模块与拣货类目模块输送过来的数据进行预估可信度，通过本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.实时人力缺口预估系统，包括预估分配系统，其特征在于：所述预估分配系统的输出端电信号均连接有计算机，计算机的输出端电信号连接有拣货数量关系模块与拣货类目模块，拣货数量关系模块的输出端电信号连接有卖场拣货模块与仓内拣货模块，卖场拣货模块、仓内拣货模块与拣货类目模块的输出端电信号均连接有分析模块，分析模块的输出端电信号连接有生效范围模块，生效范围模块的输出端电信号连接有调取模块，调取模块的输出端电信号连接有计算模块，计算模块的输出端电信号连接有显示模块。/n

【技术特征摘要】
1.实时人力缺口预估系统，包括预估分配系统，其特征在于：所述预估分配系统的输出端电信号均连接有计算机，计算机的输出端电信号连接有拣货数量关系模块与拣货类目模块，拣货数量关系模块的输出端电信号连接有卖场拣货模块与仓内拣货模块，卖场拣货模块、仓内拣货模块与拣货类目模块的输出端电信号均连接有分析模块，分析模块的输出端电信号连接有生效范围模块，生效范围模块的输出端电信号连接有调取模块，调取模块的输出端电信号连接有计算模块，计算模块的输出端电信号连接有显示模块。


2.根据权利要求1所述的实时人力缺口预估系统，其特在于：所述拣货数量关系模块是计算拣货任务时长和任务数量的关系；
拣货数量关系模块的输出端电信号连接有卖场拣货模块与仓内拣货模块，卖场拣货模块是卖场拣货的任务时长和任务内的类目数量关系，卖场拣货的任务时长和任务内的类目数量关系为y＝0.615x+5.7346，R2＝0.9707，仓内拣货模块是仓内拣货的任务时长和任务内的类目数量关系为y＝0.3029x+3.9381，R2＝0.7832。


3.根据权利要求1所述的实时人力缺口预估系统，其特征在于：所述拣货类目模块是拣货时长之间与包含的具体的类目之间的关系，当细化到具体的类目组合时，由于样本数量急剧下降，会导致数据波动较大,绿地缤纷店约1个月(2019/4/1～2019/5/9)筛选出TOP30的品类组合，除了TOP2品类超过50个，其他品类都不足50个，第30名的开始不足10个，数据可信度会下降，而实际的拣货时间基本也都分布在5min-8min之间，取其中两个TOP10类目进行分析，“国产水果+蔬菜”(avg＝6.5/std＝2.5)和“国产水果+低温奶品”(avg＝6.5min/std＝4.1)，将实际的拣货时间分别在直方图上呈现出来，实际发现两者的直方图分布比较接近，但是直方图本身的波动也比较大，但是在拣货时间＝0处，明显出现了一个小高峰，这主要是由于虚假拣货造成的，由于门店存在虚假拣货，具体到品类时，会很大的影响时长准确性的计算当具体到品类时，数据量积累太少，当样本太少时，对数据的准确性会造成较大的影响，此时细化到品类就没有那么明显的意义，最终在实际预估时间的时候是通过品类数量来预测拣货时长。


4.根据权利要求1所述的实时人力缺口预估系统，其特征在于：所述分析模块是将卖场拣货模块、仓内拣货模块与拣货类目模块输送过来的数据进行预估可信度，根据拣货时长的分布来看，若取平均值作为拣货时长，则60％任务的拣货时长都短于此平均值，也就是我们用此时间来预估:
预估的人员能满足生产的可能性≥60％，即：预估结果的可信度≥60％；
预估公式为当前可处理的单量Nmax推导公式：Nmax×(TJHC_C1×pJHC_C1+TJHC_C2×pJHC_C2+...+TJHC_C2×pJHC_C2)＝SCRNT×15min(公式1)，所需人数Sneed推导公式：KJHC_...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵鑫，
申请(专利权)人：上海京东到家元信信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31