快件业务量预测方法、预测系统和快件员工的排班方法技术方案

本申请公开了快件业务量预测方法、预测系统、快件员工的排班方法，快件业务量预测方法包括以下步骤：统计指定时间段内快件网点内各个单元区的快件日均件量；汇总获得所述快件网点的总件量，确定各个单元区快件日均件量的摊分比例；根据所述网点快件的预测总件量，按所述摊分比例预测各个单元区的快件业务每天件量。根据本发明专利技术的实施例，通过确定各个单元区快件日均件量的摊分比例，从而获得按所述摊分比例预测各个单元区的快件业务每天件量，使得单元区每天件量的预测具有客观的数据支持和合理的预期，使快件业务量预测结果更为准确、合理。

【技术实现步骤摘要】
快件业务量预测方法、预测系统和快件员工的排班方法
本公开一般涉及快递行业，具体涉及快件业务量预测方法、预测系统、快件员工的排班方法。
技术介绍
快件量的准确预测对于物流公司的人力、物力等资源的合理调配、提高收派件时效至关重要。当前的快件量预测能够给出网点的件量预测值，但存在以下问题：一方面，由于细分到单元区后件量较少且随时间推移件量的波动较大，对于单元区的件量预测还没有实现，而实际快件任务的人力资源调配以单元区件量预测结果为基础进行，因此单元区件量预测势在必行；另一方面，运单的收派件地址大部分是非标准格式，例如快件用户在相同的小区却使用不同的缩写，有些用户只写楼栋名称而不写街道号、相同的地址有不同的表述方法等，导致目前根据快件上的地址转换经纬度获取运单所属单元区的准确率不高，甚至收派件地址尤其是收件地址填写不完整导致无法根据经纬度获取地址所属的单元区。上述问题都亟待解决。
技术实现思路
在下文中给出关于本专利技术的简要概述，以便提供关于本专利技术的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本专利技术的穷举性概述。它并不本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种单元区快件业务量预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n统计指定时间段内快件网点内各个单元区的快件日均件量；/n汇总获得所述快件网点的总件量，确定各个单元区快件日均件量的摊分比例；/n根据所述网点快件的预测总件量，按所述摊分比例预测各个单元区的快件业务每天件量；/n其中，按以下步骤统计每个单元区的日均件量：/n提取运单表中运单对应的员工信息和业务发生时间，所述运单表中包含多个运单和负责各个运单的对应员工信息；/n将所述运单表关联工作排班表获取单元区信息，计算出在指定时间段内各个单元区的每日件量，所述工作排班表中包含每个员工在网点内一个或多个单元区的排班信息；/n对所述指定时间段...

【技术特征摘要】
1.一种单元区快件业务量预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
统计指定时间段内快件网点内各个单元区的快件日均件量；
汇总获得所述快件网点的总件量，确定各个单元区快件日均件量的摊分比例；
根据所述网点快件的预测总件量，按所述摊分比例预测各个单元区的快件业务每天件量；
其中，按以下步骤统计每个单元区的日均件量：
提取运单表中运单对应的员工信息和业务发生时间，所述运单表中包含多个运单和负责各个运单的对应员工信息；
将所述运单表关联工作排班表获取单元区信息，计算出在指定时间段内各个单元区的每日件量，所述工作排班表中包含每个员工在网点内一个或多个单元区的排班信息；
对所述指定时间段内的每日件量求平均获得每个单元区的日均件量。


2.根据权利要求1所述的单元区快件业务量预测方法，其特征在于，所述快件网点的总件量通过关联网点层级关系表获得，所述网点层级表包括各个网点之间的层级关系。


3.根据权利要求1或2所述的单元区快件业务量预测方法，其特征在于，所述方法还包括：在统计运单表中的员工排班信息时，将所述运单表中运单的替班员工的工号和网点还原为原上班员工的工号和网点。


4.根据权利要求1或2所述的单元区快件业务量预测方法，其特征在于，所述方法还包括：在将所述运单表关联工作排班表获取单元区信息时，将所述运单表通过员工的工号和排班日期关联工作排班表获取到每个运单所属的单元区。


5.根据权利要求4所述的单元区快件业务量预测方法，其特征在于，所述方法还包括：在将所述运单表关联工作排班表获取单元区信息时，如果运单在排班日期没有匹配到任何现有班次，则将它分配到距离业务发生时间最近的班次内。


6.根据权利要求5所述的单元区快件业务量预测方...

【专利技术属性】
技术研发人员：李凤，湛长兰，王本玉，刘曙铭，肖沙沙，金晶，
申请(专利权)人：顺丰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44