[发明专利]排班方法、服务器及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种排班方法，应用于服务器，其特征在于，所述排班方法包括：

根据预设日期策略设定一时间区间的休息日和工作日；

获取历史工作量数据并根据所述历史工作量数据对所述时间区间的工作量进行预测；

根据预测得到的工作量及一人力日基准工作量计算需求人力；及

根据所述需求人力及预设约束条件在所述设定的工作日内进行排班，并生成排班表；

其中，所述预设约束条件包括以下一种条件或者多种条件的组合：班次的时长、总休息天数、连续上班天数、总工时均衡、班次之间的时间间隔、同组人员同班次。

2.如权利要求1所述的排班方法，其特征在于，所述获取历史工作量数据并根据所述历史工作量数据对所述时间区间的工作量进行预测的步骤包括：

获取所述历史工作量数据并对所述历史工作量数据进行分析，以剔除出异常数据；

根据剔除异常数据后的历史工作量数据计算出以月为维度的月规律线；及

根据所述月规律线及预设月工作量增比来对所述时间区间的工作量进行预测；

其中，所述时间区间的工作量＝(∑月规律线)/月天数数量*月工作量增比。

3.如权利要求1所述的排班方法，其特征在于，所述根据所预测得到的工作量及人力日基准工作量计算需求人力的步骤包括：

根据预测得到的工作量、所述人力日基准工作量及一人力日工作效率计算所述需求人力；

其中，所述需求人力＝预测得到的工作量/(人力日基准工作量*人力日工作效率)。

4.根据权利要求1所述的排班方法，其特征在于，所述排班方法还包括：

获取多个历史时间区间的预测工作量与实际工作量，以得到实际工作量矩阵及预测工作量矩阵；

将同一时间区间的预测工作量矩阵与实际工作量矩阵进行相减，并对相减运算后得到的多个矩阵求平均值得到一系数调整矩阵；及

根据所述系数调整矩阵对所述预测得到的工作量进行修正，以根据修正后的所述预测得到的工作量计算所述需求人力。

5.根据权利要求1所述的排班方法，其特征在于，所述排班方法还包括：

获取多个历史时间区间的员工实际忙闲比及员工预测忙闲比，以得到多个实际忙闲比矩阵及多个预测忙闲比矩阵；

将同一时间区间的实际忙闲比矩阵与预测忙闲比矩阵进行相减，并对相减运算后得到的多个矩阵求平均值得到一系数调整矩阵；及

根据所述系数调整矩阵对所述预测得到的工作量进行修正，以根据修正后的所述预测得到的工作量计算所述需求人力。

6.根据权利要求1所述的排班方法，其特征在于，所述排班方法还包括：

根据所述排班表对每一被排班的员工的出勤与工作信息进行记录，以输出排班遵循度报表。

7.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的排班程序，所述排班程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

根据预设日期策略设定一时间区间的休息日和工作日；

获取历史工作量数据并根据所述历史工作量数据对所述时间区间的工作量进行预测；

根据预测得到的工作量及一人力日基准工作量计算需求人力；及

根据所述需求人力及预设约束条件在所述设定的工作日内进行排班，并生成排班表；

其中，所述预设约束条件包括以下一种条件或者多种条件的组合：班次的时长、总休息天数、连续上班天数、总工时均衡、班次之间的时间间隔、同组人员同班次。

8.如权利要求7所述的服务器，其特征在于，所述获取历史工作量数据并根据所述历史工作量数据对所述时间区间的工作量进行预测的步骤包括：

获取所述历史工作量数据并对所述历史工作量数据进行分析，以剔除出异常数据；

根据剔除异常数据后的历史工作量数据计算出以月为维度的月规律线；及

根据所述月规律线及预设月工作量增比来对所述时间区间的工作量进行预测；

其中，所述时间区间的工作量＝(∑月规律线)/月天数数量*月工作量增比。