【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能排程，特别是一种智能排程与派单管理的方法及系统。
技术介绍
1、随着现代企业的不断发展和技术的进步，生产和服务行业面临着越来越复杂的任务管理和调度问题。传统的任务分配方法往往依赖于人工经验判断，缺乏科学性和系统性，难以应对日益增长的业务需求。近年来，随着人工智能技术的发展，尤其是机器学习和深度学习的应用，智能排程与派单管理系统逐渐成为提高工作效率和管理水平的重要手段之一。这类系统通常通过收集和分析各种数据来实现任务的智能分配和调度，从而提高生产效率和客户满意度。
2、然而，现有的智能排程与派单管理系统存在一定的局限性。首先，大多数系统仅关注单一维度的数据特征，如任务的紧急程度或设备的健康状况，而忽略了任务优先级评估中其他重要特征，导致任务分配不够精准。其次，许多系统未能充分考虑员工的状态信息，特别是员工的健康状况和技能水平，这直接影响到任务执行的质量和效率。此外，现有的系统在实时监测任务执行状况和动态调整排程模型方面适应性过低，无法及时响应任务执行中的变化，这使得任务分配不够全面和合理，可能导致资源浪费或延误重要任务的完成。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术提供了一种智能排程与派单管理的方法及系统解决现有技术在任务优先级评估和员工状态考量不足的问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术实施例提供了一种智能排程与派单管理的方法
5、作为本专利技术所述智能排程与派单管理的方法的一种优选方案，其中：所述收集原始数据并进行预处理，具体步骤如下：
6、通过设备上的传感器和/或监控系统收集设备运行状态；
7、从人力资源管理系统中获取员工状况数据，员工状况数据包括员工的技能水平和健康指数；
8、从erp系统中收集历史任务数据，历史任务数据包括任务类型、任务的完成时间和执行人员；
9、对收集的设备运行状态数据、员工状况数据和历史任务数据进行异常值处理、缺失值处理和数据结构化处理。
10、作为本专利技术所述智能排程与派单管理的方法的一种优选方案，其中：所述对预处理后的原始数据进行特征提取，获得任务优先级相关特征和员工状况相关特征，具体步骤如下：
11、采用统计法从预处理的设备运行状态数据和历史任务数据中，提取任务优先级相关特征，任务优先级相关特征包括：设备健康指数、任务完成时间和任务紧急程度；
12、采用数据挖掘从预处理的员工状况数据中提取员工状况相关特征，员工状况相关特征包括：员工健康指数和技能水平。
13、作为本专利技术所述智能排程与派单管理的方法的一种优选方案，其中：所述基于历史数据，构建智能排程模型，将任务优先级相关特征输入智能排程模型，计算任务优先级评分，具体步骤如下：
14、使用lstm神经网络作为基础模型，通过输入层将历史数据输入网络内部；
15、在网络内部，lstm单元通过时间序列的方式对历史数据进行处理，捕捉历史数据随时间变化的趋势和模式，并通过隐藏层中的记忆单元和门控机制来保存和更新设备健康指数、任务完成时间和任务的紧急程度；
16、通过反向传播算法和梯度下降法调整模型参数，最小化损失函数，最终，将lstm神经网络训练成一个能够预测任务优先级评分的智能排程模型；
17、将任务优先级相关特征输入智能排程模型，使用非线性回归算法，预测任务优先级评分，表达式为：
18、
19、其中，α表示任务的初始优先级，β为任务紧急程度系数，δ为设备状态系数，ej表示任务j的紧急程度，tj表示任务j所需的完成时间，hj表示任务j关联的设备健康指数，pj表示任务j的优先级评分。
20、作为本专利技术所述智能排程与派单管理的方法的一种优选方案，其中：所述根据任务优先级评分进行任务优先级排序，具体步骤如下：
21、创建一个包含所有任务以及对应优先级评分pj的任务列表，并初始化一个任务优先级队列j；
22、遍历任务列表中的每一个任务j，将每个任务j和对应的优先级评分pj添加到任务优先级队列j中；
23、对任务优先级队列j中的任务按照优先级评分pj进行降序排序。
24、作为本专利技术所述智能排程与派单管理的方法的一种优选方案，其中：所述基于任务优先级排序和员工状况相关特征，自动选择最佳匹配人员进行任务分配，具体步骤如下：
25、从erp系统中获取员工最新的工作负荷量和工作时间段；工作负荷量包括：员工当前负责的任务数量和工作量；
26、根据员工最新的工作负荷量和工作时间段，分析员工的可用性水平，表达式为：
27、
28、其中，k为员工的工作负荷量系数，u为员工距离下班的时间的影响系数，为第i员工e当前的工作负荷量，τw为员工的工作负荷量上限阈值，为第i个员工e当前时间距离下班时间的剩余时长，δt为一个标准化的时间段长度，为第i个员工e当前的可用性水平，ei表示第i个员工e，i是索引变量；
29、结合员工状况相关特征、任务优先级队列j以及员工的可用性计算员工与任务优先级队列j中任务优先级评分pj最高的任务的匹配度评分，表达式为：
30、
31、其中，j'表示任务优先级队列j中任务优先级评分最高的任务，ηi表示第i个员工e与优先级评分最高的任务j'的匹配系数，表示第i个员工e的健康指数，表示第i个员工e的技能水平，pj'表示当前最高优先级任务j'的优先级评分，γ表示健康状况与技能水平差异的影响系数，λ是任务优先级的影响系数，ej'表示优先级评分最高的任务j'的紧急程度，m(ei,j')表示最高优先级任务j'与第i个员工e的匹配度评分；
32、根据匹配度评分m(ei,j')，对所有员工进行比较，将当前最高优先级任务j'分配给匹配度评分最高的员工ei作为执行人员；
33、当任务优先级队列j中的优先级评分最高的任务j'被分配后，任务优先级队列j中的下一个任务j自动更新为优先级评分最高的任务j'，再次进行分配，直至所有任务都被分配给最佳匹配人员。
34、作为本专利技术所述智能排程与派单管理的方法的一种优选方案，其中：所述实时监测任务的执行状况数据，利用执行状况数据优化智能排程模型，具体步骤如下：
35、在任务执行过程中，从监控系统中获取任务执行过程中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能排程与派单管理的方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的智能排程与派单管理的方法，其特征在于：所述收集原始数据并进行预处理，具体步骤如下：
3.如权利要求2所述的智能排程与派单管理的方法，其特征在于：所述对预处理后的原始数据进行特征提取，获得任务优先级相关特征和员工状况相关特征，具体步骤如下：
4.如权利要求3所述的智能排程与派单管理的方法，其特征在于：所述基于历史数据，构建智能排程模型，将任务优先级相关特征输入智能排程模型，计算任务优先级评分，具体步骤如下：
5.如权利要求4所述的智能排程与派单管理的方法，其特征在于：所述根据任务优先级评分进行任务优先级排序，具体步骤如下：
6.如权利要求5所述的智能排程与派单管理的方法，其特征在于：所述基于任务优先级排序和员工状况相关特征，自动选择最佳匹配人员进行任务分配，具体步骤如下：
7.如权利要求6所述的智能排程与派单管理的方法，其特征在于：所述实时监测任务的执行状况数据，利用执行状况数据优化智能排程模型，具体步骤如下：
8.一种智能
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述的智能排程与派单管理的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述的智能排程与派单管理的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种智能排程与派单管理的方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的智能排程与派单管理的方法，其特征在于：所述收集原始数据并进行预处理，具体步骤如下：
3.如权利要求2所述的智能排程与派单管理的方法，其特征在于：所述对预处理后的原始数据进行特征提取，获得任务优先级相关特征和员工状况相关特征，具体步骤如下：
4.如权利要求3所述的智能排程与派单管理的方法，其特征在于：所述基于历史数据，构建智能排程模型，将任务优先级相关特征输入智能排程模型，计算任务优先级评分，具体步骤如下：
5.如权利要求4所述的智能排程与派单管理的方法，其特征在于：所述根据任务优先级评分进行任务优先级排序，具体步骤如下：
6.如权利要求5所述的智能排程与派单管理的方法，其特征在于：所述基于任务优...
【专利技术属性】
技术研发人员：张海军，张国鑫，赵亚洲，屈延飞，张思源，
申请(专利权)人：国华河北新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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