排班规划方法及其系统、计算机设备与流程

1.本技术涉及金融科技技术领域，尤其涉及一种排班规划方法及其系统、计算机设备。


背景技术：

2.随着数字化经济的发展，直播、电商运营、互联网媒体、游戏运营、窗口等越来越多工作岗位需要安排人员坐班。现有的排班系统会存在某些时间段人力紧缺、某些时间段人力剩余较大，从而导致人力成本的浪费。


技术实现要素：

3.有鉴于此，实有必要提供一种排班规划方法及其系统、计算机设备，能够有效节约排班的人力。
4.第一方面，本技术实施例提供一种排班规划方法，所述排班规划方法包括：
5.获取初始数据；
6.对所述初始数据进行预处理以得到处理数据；
7.根据所述处理数据计算预设时长所需的时长人力；以及
8.根据所述处理数据、所述预设时长和所述时长人力计算预设班次所需的班次人力，其中，所述预设班次的时长与所述预设时长相等。
9.优选地，所述初始数据包括历史业务数据和排班数据，对所述初始数据进行预处理以得到处理数据具体包括：
10.根据所述历史业务数据计算所述预设时长对应的预测业务量；以及
11.根据所述排班数据和所述预设时长计算与所述预设班次对应的班次数据。
12.优选地，根据所述处理数据计算预设时长所需的时长人力具体包括：
13.根据所述预测业务量和所述班次数据计算所述时长人力。
14.优选地，根据所述处理数据、所述预设时长和所述时长人力计算预设班次所需的班次人力具体包括：
15.根据所述时长人力和所述班次数据计算所述预设班次的剩余人力；
16.根据所述班次数据从所有所述剩余人力中选择最大的剩余人力作为目标人力；以及
17.根据所述目标人力和所述班次信息计算所述班次人力。
18.优选地，所述初始数据包括历史业务数据和排班数据，对所述初始数据进行预处理以得到处理数据具体包括：
19.根据所述历史业务数据计算所述目标时长对应的目标业务量，其中，所述目标时长短于所述预设时长；以及
20.根据所述排班数据和所述预设时长计算与所述预设时长对应的班次数据。
21.优选地，根据所述处理数据计算预设时长所需的时长人力具体包括：
22.判断所述历史业务数据中的标准处理时长是否大于预设值；
23.当所述历史业务数据中的标准处理时长大于所述预设值时，根据所述目标业务量计算所述目标时长所需的初始人力；以及
24.根据所述初始人力计算所述预设时长的时长人力。
25.优选地，根据所述目标业务量计算所述目标时长所需的初始人力具体包括：
26.根据滑动窗口算法计算所述目标时长所需的初始人力。
27.优选地，根据所述处理数据、所述预设时长和所述时长人力计算预设班次所需的班次人力之后，所述排班规划方法还包括：
28.获取实际业务数据；
29.根据所述实际业务数据判断所述班次人力是否符合需求；以及
30.当所述班次人力不符合需求时，根据所述实际业务数据对所述班次人力进行调整。
31.第二方面，本技术实施例提供一种计算机设备，所述计算机设备包括：
32.存储器，用于存储程序指令；以及
33.处理器，用于执行所述程序指令以实现如上所述的排班规划方法。
34.第三方面，本技术实施例提供一种排班规划系统，所述排班规划系统包括：
35.获取模块，用于获取初始数据；
36.处理模块，用于对所述初始数据进行预处理以得到处理数据；
37.第一计算模块，用于根据所述处理数据计算预设时长所需的时长人力；以及
38.第二计算模块，用于根据所述处理数据、所述预设时长和所述时长人力计算预设班次所需的班次人力，其中，所述预设班次的时长与所述预设时长相等。
39.上述排班规划方法及其系统、计算机设备，对接收到的初始数据中的历史业务数据和排班数据进行处理，并根据处理后的数据计算预设时长所需的时长人力，从而得到预设班次所需要的班次人力。通过将预设时长设置为与实际业务情况相匹配的时长，如半小时，根据初始数据中的标准处理时长(sla)计算预设时长需要的时长人力，再使用整数线性规划算法，对每个预设班次的排班人数，即班次人力进行合理的规划。排班规划方法能够有效节约班次人力，降低人力成本。
附图说明
40.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
41.图1为本技术第一实施例提供的排班规划方法的流程图。
42.图2为本技术第一实施例提供的排班规划方法的第一子流程图。
43.图3为本技术第一实施例提供的排班规划方法的第二子流程图。
44.图4为本技术第一实施例提供的排班规划方法的第三子流程图。
45.图5为本技术第二实施例提供的排班规划方法的第一子流程图。
46.图6为本技术第二实施例提供的排班规划方法的第二子流程图。
47.图7为本技术实施例提供的排班规划方法的应用场景示意图。
48.图8为本技术实施例提供的计算机设备的内部结构示意图。
49.图9为本技术实施例提供的排班规划系统的内部结构示意图。
50.本技术目的的实现、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
51.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
52.本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的规划对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，换句话说，描述的实施例根据除了这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，还可以包含其他内容，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于只清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
53.需要说明的是，在本技术中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者多个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本技术要求的保护范围之内。
54.请结合参看图1和图7，图1为本技术第一实施例提供的排班规划方法的流程图，图7为本技术实施例提供的排班规划方法的应用场景示意图。排班规划方法应用于金融科技领域，用于对企业人员进行合理排配。
55.以图7所示的应用场景为例，规划平台30和数据库40通讯连接。在本实施例中，规划平台30用于执行排班规划方法，数据库40用于存储与业务、排班相关的数据。其中，规划平台30的相关功能可以由一个设备实现，也可以由多个设备共同实现，还可以是由一个设备内的一个或多个功能模块实现，在此不作具体限定。可以理解的是，上述功能既可以是硬件设备中的网络元件，也可以是在专用硬件上运行的软件功能，或者是硬件与软件的结合，或者是平台(例如，云平台)上实例化的虚拟化功能。
56.排班规划方法具体包括如下步骤。
57.步骤s102，获取初始数据。
58.规划平台30从数据库40获取初始数据。其中，数据库40可与业务平台(图未示)通讯连接，业务平台可将与所有业务类型相关联的数据均存储至数据库40。
59.在本实施例中，初始数据包括历史业务数据和排班数据。具体地，历史业务数据包括但不限于与每一业务类型相对应的历史业务量、与每一业务类型相对应的历史处理时长以及与每一业务类型相对应的标准处理时长(sla)等。排班数据包括但不限于班次信息和
可排班人数等。其中，历史业务量为平均每天各个时段的业务量，历史处理时长为平均每天各个时段处理业务量所需要的时间，标准处理时长为平均每天各个时段处理业务量应该花费的时间，班次信息包括但不限于工作开始时间、工作结束时间和休息时间等，可排班人数为每天可以排班的人数。可以理解的是，历史处理时长为每天相应时段的平均值，在一些可行的实施例中，历史处理时长还可以为平均每天各个时段处理业务量所需时间的7分位值或者8分位值，在此不做限定。
60.步骤s104，对初始数据进行预处理以得到处理数据。
61.规划平台30对初始数据进行预处理从而得到处理数据。
62.如何对初始数据进行预处理以得到处理数据的具体过程将在下文详细描述。
63.步骤s106，根据处理数据计算预设时长所需的时长人力。
64.规划平台30根据处理数据计算预设时长所需的时长人力。在本实施例中，预设时长为半小时，即30分钟。也就是说，规划平台30根据处理好的处理数据计算每半小时需要的人数，即时长人力。在一些可行的实施例中，预设时长还可以为40分钟、25分钟或者20分钟等，预设时长的具体数值可以根据实际业务情况进行设置，在此不做限定。
65.如何根据处理数据计算预设时长所需的时长人力的具体过程将在下文详细描述。
66.步骤s108，根据处理数据、预设时长和时长人力计算预设班次所需的班次人力。
67.规划平台30根据处理数据、预设时长和时长人力计算预设班次所需的班次人力。可以理解的是，班次人力为每一预设班次所需要的人数。在本实施例中，规划平台30根据排班数据和预设时长规划预设班次，使得预设班次的时长与预设时长相等。即是说，每一预设班次的时长为半小时。在一些可行的实施例中，预设班次的时长可以为预设时长的两倍，预设班次的时长也可以为预设时长的一半，预设班次的具体时长可以根据实际业务情况进行设置，在此不做限定。
68.在本实施例中，规划平台30可以通过模型算法对班次人力进行计算。如何根据处理数据、预设时长和时长人力计算预设班次所需的班次人力的具体过程将在下文详细描述。
69.上述实施例中，对接收到的初始数据中的历史业务数据和排班数据进行处理，并根据处理后的数据计算预设时长所需的时长人力，从而得到预设班次所需要的班次人力。通过将预设时长设置为与实际业务情况相匹配的时长，如半小时，根据初始数据中的标准处理时长(sla)计算预设时长需要的时长人力，再使用整数线性规划算法，对每个预设班次的排班人数，即班次人力进行合理的规划。排班规划方法能够有效节约班次人力，降低人力成本。
70.进一步地，排班规划方法还能够建立相应的计算模型，并根据实际业务情况不断调整计算模型，从而更好地赋能企业，使算法成为企业的内在能力，不断提升企业的核心竞争力。
71.请结合参看图2，其为本技术第一实施例提供的排班规划方法的第一子流程图。步骤s104具体包括如下步骤。
72.步骤s202，根据历史业务数据计算预设时长对应的预测业务量。
73.规划平台30根据历史业务数据计算预设时长对应的预测业务量。在本实施例中，规划平台30根据各个时段的业务量预测预设时长的预测业务量，也就是说，规划平台30根
据历史业务量计算每半小时的业务量分布。
74.步骤s204，根据排班数据和预设时长计算与预设班次对应的班次数据。
75.规划平台30根据排班数据和预设时长计算与预设班次对应的班次数据。在本实施例中，规划平台30根据班次信息中的工作开始时间、工作结束时间和休息时间计算实际工作时间，并根据预设时长对实际工作时间进行拆分从而得到与预设时长对应的预设班次。规划平台30根据预设班次和可排班人数计算相对应的班次数据。其中，班次数据包括但不限于预设班次的起始时间、结束时间和班次人数等。可以理解的是，班次人数为每一预设班次可以排班的人数，为不定值。也就是说，根据可排班人数和预设班次可以生成多种班次人数的结果。举例来说，若预设班次有6个，可排班人数为24人，则每一预设班次的班次人数可以均为4个，预设班次的班次人数也可以分别为3、3、4、4、5、5等。可以理解的是，想要对人力进行合理的排配，就需要计算得到最优的班次人数的解。
76.在本实施例中，班次数据还包括班次处理时长。规划平台30还根据标准处理时长和预设班次计算与预设班次相对应的班次处理时长。
77.相应地，根据处理数据计算预设时长所需的时长人力具体为：根据预测业务量和班次数据计算时长人力。在本实施例中，规划平台30根据预测业务量和班次处理时长计算与每一预设班次相对应的时长人力。
78.上述实施例中，根据历史业务量预测预设时长的预测业务量，并根据排班数据和预设时长计算班次数据，从而能够根据预测业务量和班次数据计算得到需规划周期的半小时人力，即预设时长的时长人力。
79.请结合参看图3，其为本技术第一实施例提供的排班规划方法的第二子流程图。步骤s108具体包括如下步骤。
80.步骤s302，根据时长人力和班次数据计算预设班次的剩余人力。
81.规划平台30根据时长人力和班次数据计算预设班次的剩余人力。在本实施例中，规划平台30分别计算每一预设班次所对应的班次人数和时长人力之差为子剩余人力。可以理解的是，子剩余人力为该预设班次可安排的人数和需要的人力之间的差值，即多余的人力。即是说，每一预设班次均对应一个子剩余人力。
82.在本实施例中，规划平台30计算所有子剩余人力之和为剩余人力。
83.步骤s304，根据班次数据从所有剩余人力中选择最大的剩余人力作为目标人力。
84.规划平台30根据班次数据从所有剩余人力中选择最大的剩余人力作为目标人力。可以理解的是，由于班次人数具有多种可能性，因此，剩余人力也具有多种可能性。规划平台30需要在多个剩余人力中计算出最大的剩余人力。
85.在本实施例中，规划平台30以剩余人力最大为目标函数，并以可排班人数、各班次人数上限、高峰期各班次人数下限为约束条件，计算最大的剩余人力。其中，各班次人数上限为每一预设班次最多可以安排的人数，高峰期各班次人数下限为高峰时期每一预设班次最少需要安排的人数。
86.举例来说，若预设班次的数量为6个，各预设班次的班次人数分别为x1、x2、x3、x4、x5以及x6。目标函数表示为max f(x)＝(x1-3)+(x1+x2-12)+(x1+x2+x3-23)+
……
+(x5+x6-2)。约束条件包括x1+x2+x3+x4+x5+x6＝37；x1+x2+x3+x4-36大于等于0；x2+x3+x4-24大于等于0；x1、x2、x3、x4、x5以及x6均大于等于2。其中，约束条件x1+x2+x3+x4+x5+x6＝37表示
可排班人数为37人；约束条件x1+x2+x3+x4-36大于等于0表示x1、x2、x3、x4所对应的四个预设班次总共至少需要安排36人；约束条件x2+x3+x4-24大于等于0表示x2、x3、x4所对应的预设班次总共至少需要安排0人；约束条件x1、x2、x3、x4、x5以及x6均大于等于2表示高峰时期每一预设班次的班次人数最少需要安排2人。
87.步骤s306，根据目标人力和班次信息计算班次人力。
88.规划平台30根据目标人力和班次信息计算班次人力。计算得到最大的剩余人力，即目标人力之后，规划平台30可以根据班次信息相应计算出每一预设班次对应的班次人力，即班次人数的最优解。
89.上述实施例中，根据时长人力和班次人数计算剩余人力，通过整数线性规划的算法模型计算班次人力。以剩余人力最大为目标，则相应计算得到的班次人力为最优人力安排，即安排最少的人力完成业务量，从而实现对班次人力的合理规划，在保证客户体验、业务完成度的情况下，以最少的人力成本完成实际发生的业务量。
90.后续对班次人数进行有效性评估后，可以线上部署进行实操。
91.请结合参看图4，其为本技术第一实施例提供的排班规划方法的第三子流程图。执行步骤s108之后，排班规划方法还包括如下步骤。
92.步骤s402，获取实际业务数据。
93.计算得到班次人力后，进行线上部署，业务平台可以根据实际的运行情况记录相应的实际业务数据，并存储至数据库40。规划平台30从数据库40获取实际业务数据。在本实施例中，实际业务数据包括但不限于与预设班次相对应的业务排队人数、业务排队时间、实际业务量等。
94.步骤s404，根据实际业务数据判断班次人力是否符合需求。
95.规划平台30根据实际业务数据判断班次人力是否符合需求。在本实施例中，规划平台30根据业务排队人数和业务排队时间对班次人力进行判断，判断班次人力是否能够满足业务需求。例如，业务排队人数超过第一阈值或者业务排队时间超过第二阈值，则表示班次人力不符合需求。
96.当班次人力不符合需求时，执行步骤s406。
97.步骤s406，根据实际业务数据对班次人力进行调整。
98.当班次人力不符合需求时，表示相应预设班次的人力不足以应对业务量。因此，规划平台30根据实际业务数据对班次人力进行调整，即根据实际业务量重新计算班次人力。
99.上述实施例中，对线上部署的实际业务情况进行跟踪，得到实际业务数据，结合实际业务数据中的业务排队人数、业务排队时间等验证班次人力是否能够满足实际业务量的需求，从而能够根据实际业务情况动态反馈后对算法模型进行更新迭代。
100.请结合参看图5，其为本技术第二实施例提供的排班规划方法的第一子流程图。第二实施例提供的排班规划方法与第一实施例提供的排班规划方法的不同之处在于，第二实施例提供的排班规划方法中，步骤s104具体包括如下步骤。
101.步骤s502，根据历史业务数据计算目标时长对应的目标业务量。
102.规划平台30根据历史业务数据计算目标时长对应的目标业务量。在本实施例中，规划平台30根据各个时段的业务量预测目标时长的目标业务量。其中，目标时长短于预设时长。
103.在本实施例中，目标时长为一分钟。相应地，规划平台30根据历史业务量计算每一分钟的业务量分布。在一些可行的实施例中，目标时长还可以为10分钟、5分钟、2分钟等，在此不做限定。
104.步骤s504，根据排班数据和预设时长计算与预设时长对应的班次数据。
105.规划平台30根据排班数据和预设时长计算与预设班次对应的班次数据。在本实施例中，规划平台30根据班次信息中的工作开始时间、工作结束时间和休息时间计算实际工作时间，并根据预设时长对实际工作时间进行拆分从而得到与预设时长对应的预设班次。规划平台30根据预设班次和可排班人数计算相对应的班次数据。其中，班次数据包括但不限于预设班次的起始时间、结束时间和班次人数等。可以理解的是，班次人数为每一预设班次可以排班的人数，为不定值。也就是说，根据可排班人数和预设班次可以生成多种班次人数的结果。举例来说，若预设班次有6个，可排班人数为24人，则每一预设班次的班次人数可以均为4个，预设班次的班次人数也可以分别为3、3、4、4、5、5等。可以理解的是，想要对人力进行合理的排配，就需要计算得到最优的班次人数的解。
106.在本实施例中，班次数据还包括班次处理时长。规划平台30还根据标准处理时长和预设班次计算与预设班次相对应的班次处理时长。
107.相应地，根据处理数据计算预设时长所需的时长人力具体为：根据预测业务量和班次数据计算时长人力。在本实施例中，规划平台30根据预测业务量和班次处理时长计算与每一预设班次相对应的时长人力。
108.上述实施例中，根据历史业务量预测目标时长的目标业务量，并根据排班数据和预设时长计算班次数据，从而能够根据预测业务量和班次数据计算得到需规划周期的半小时人力，即预设时长的时长人力。
109.请结合参看图6，其为本技术第二实施例提供的排班规划方法的第二子流程图。步骤s106具体包括如下步骤。
110.步骤s602，判断历史业务数据中的标准处理时长是否大于预设值。
111.规划平台30判断历史业务数据中的标准处理时长是否大于预设值。其中，预设值的具体数值可以根据实际业务情况进行设置，在此不做限定。
112.当历史业务数据中的标准处理时长大于预设值时，执行步骤s504。
113.步骤s604，根据目标业务量计算目标时长所需的初始人力。
114.当历史业务数据中的标准处理时长大于预设值时，规划平台30根据目标业务量计算目标时长所需的初始人力。可以理解的是，初始人力为处理一个目标时长的业务量所需要的人数。也就是说，规划平台30根据目标业务量计算每一分钟所需要的人数。
115.根据目标业务量计算目标时长所需的初始人力具体为：根据滑动窗口算法计算目标时长所需的初始人力。在本实施例中，规划平台30根据滑动窗口算法对初始人力进行计算。
116.步骤s606，根据初始人力计算预设时长的时长人力。
117.规划平台30根据初始人力计算预设时长的时长人力。在本实施例中，预设时长可以对应多个目标时长，则规划平台30对目标时长对应的初始人力进行累加从而得到相应预设时长的时长人力。
118.上述实施例中，对于标准处理时长较长的业务类型，根据历史业务量在每分钟的
分布情况，即目标业务量，使用滑动窗口计算每分钟的初始人力，从而得到预设时长，即半小时的时长人力，从而对人力进行合理的规划。
119.请结合参看图8，其为本技术实施例提供的计算机设备的内部结构示意图。计算机设备10包括存储器11和处理器12。存储器11用于存储程序指令，处理器12用于执行程序指令以实现上述排班规划方法。
120.其中，处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(central processing unit，cpu)、控制器、微控制器、微处理器或其它数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序指令。
121.存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，该可读存储介质包括闪存、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。存储器11在一些实施例中可以是计算机设备的内部存储单元，例如计算机设备的硬盘。存储器11在另一些实施例中也可以是计算机设备的外部存储设备，例如计算机设备上配备的插接式硬盘、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，存储器11还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器11不仅可以用于存储安装于计算机设备的应用软件及各类数据，例如实现排班规划方法的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
122.请结合参看图9，其为本技术实施例提供的排班规划系统的内部结构示意图。排班规划系统20包括获取模块21、处理模块22、第一计算模块23以及第二计算模块24。
123.获取模块21，用于获取初始数据。
124.获取模块21从数据库获取初始数据。其中，数据库分别与排班规划系统20、业务平台(图未示)通讯连接，业务平台可将与所有业务类型相关联的数据均存储至数据库。
125.在本实施例中，初始数据包括历史业务数据和排班数据。具体地，历史业务数据包括但不限于与每一业务类型相对应的历史业务量、与每一业务类型相对应的历史处理时长以及与每一业务类型相对应的标准处理时长(sla)等。排班数据包括但不限于班次信息和可排班人数等。其中，历史业务量为平均每天各个时段的业务量，历史处理时长为平均每天各个时段处理业务量所需要的时间，标准处理时长为平均每天各个时段处理业务量应该花费的时间，班次信息包括但不限于工作开始时间、工作结束时间和休息时间等，可排班人数为每天可以排班的人数。可以理解的是，历史处理时长为每天相应时段的平均值，在一些可行的实施例中，历史处理时长还可以为平均每天各个时段处理业务量所需时间的7分位值或者8分位值，在此不做限定。
126.处理模块22，用于对初始数据进行预处理以得到处理数据。
127.处理模块22对初始数据进行预处理从而得到处理数据。
128.第一计算模块23，用于根据处理数据计算预设时长所需的时长人力。
129.第一计算模块23根据处理数据计算预设时长所需的时长人力。在本实施例中，预设时长为半小时，即30分钟。也就是说，第一计算模块23根据处理好的处理数据计算每半小时需要的人数，即时长人力。在一些可行的实施例中，预设时长还可以为40分钟、25分钟或者20分钟等，预设时长的具体数值可以根据实际业务情况进行设置，在此不做限定。
130.第二计算模块24，用于根据处理数据、预设时长和时长人力计算预设班次所需的班次人力。
131.第二计算模块24根据处理数据、预设时长和时长人力计算预设班次所需的班次人力。可以理解的是，班次人力为每一预设班次所需要的人数。在本实施例中，第二计算模块24根据排班数据和预设时长规划预设班次，使得预设班次的时长与预设时长相等。即是说，每一预设班次的时长为半小时。在一些可行的实施例中，预设班次的时长可以为预设时长的两倍，预设班次的时长也可以为预设时长的一半，预设班次的具体时长可以根据实际业务情况进行设置，在此不做限定。
132.在本实施例中，第二计算模块24可以通过模型算法对班次人力进行计算。
133.显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘且本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。
134.以上所列举的仅为本技术较佳实施例而已，当然不能以此来限定本技术之权利范围，因此依本技术权利要求所作的等同变化，仍属于本技术所涵盖的范围。

技术特征：
1.一种排班规划方法，其特征在于，所述排班规划方法包括：获取初始数据；对所述初始数据进行预处理以得到处理数据；根据所述处理数据计算预设时长所需的时长人力；以及根据所述处理数据、所述预设时长和所述时长人力计算预设班次所需的班次人力，其中，所述预设班次的时长与所述预设时长相等。2.如权利要求1所述的排班规划方法，其特征在于，所述初始数据包括历史业务数据和排班数据，对所述初始数据进行预处理以得到处理数据具体包括：根据所述历史业务数据计算所述预设时长对应的预测业务量；以及根据所述排班数据和所述预设时长计算与所述预设班次对应的班次数据。3.如权利要求2所述的排班规划方法，其特征在于，根据所述处理数据计算预设时长所需的时长人力具体包括：根据所述预测业务量和所述班次数据计算所述时长人力。4.如权利要求2所述的排班规划方法，其特征在于，根据所述处理数据、所述预设时长和所述时长人力计算预设班次所需的班次人力具体包括：根据所述时长人力和所述班次数据计算所述预设班次的剩余人力；根据所述班次数据从所有所述剩余人力中选择最大的剩余人力作为目标人力；以及根据所述目标人力和所述班次信息计算所述班次人力。5.如权利要求1所述的排班规划方法，其特征在于，所述初始数据包括历史业务数据和排班数据，对所述初始数据进行预处理以得到处理数据具体包括：根据所述历史业务数据计算所述目标时长对应的目标业务量，其中，所述目标时长短于所述预设时长；以及根据所述排班数据和所述预设时长计算与所述预设时长对应的班次数据。6.如权利要求5所述的排班规划方法，其特征在于，根据所述处理数据计算预设时长所需的时长人力具体包括：判断所述历史业务数据中的标准处理时长是否大于预设值；当所述历史业务数据中的标准处理时长大于所述预设值时，根据所述目标业务量计算所述目标时长所需的初始人力；以及根据所述初始人力计算所述预设时长的时长人力。7.如权利要求6所述的排班规划方法，其特征在于，根据所述目标业务量计算所述目标时长所需的初始人力具体包括：根据滑动窗口算法计算所述目标时长所需的初始人力。8.如权利要求1所述的排班规划方法，其特征在于，根据所述处理数据、所述预设时长和所述时长人力计算预设班次所需的班次人力之后，所述排班规划方法还包括：获取实际业务数据；根据所述实际业务数据判断所述班次人力是否符合需求；以及当所述班次人力不符合需求时，根据所述实际业务数据对所述班次人力进行调整。9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：存储器，用于存储程序指令；以及
处理器，用于执行所述程序指令以实现如权利要求1至8中任一项所述的排班规划方法。10.一种排班规划系统，其特征在于，所述排班规划系统包括：获取模块，用于获取初始数据；处理模块，用于对所述初始数据进行预处理以得到处理数据；第一计算模块，用于根据所述处理数据计算预设时长所需的时长人力；以及第二计算模块，用于根据所述处理数据、所述预设时长和所述时长人力计算预设班次所需的班次人力，其中，所述预设班次的时长与所述预设时长相等。

技术总结
本申请提供了一种排班规划方法，包括：获取初始数据；对初始数据进行预处理以得到处理数据；根据处理数据计算预设时长所需的时长人力；以及根据处理数据、预设时长和时长人力计算预设班次所需的班次人力，其中，预设班次的时长与预设时长相等。此外，本申请还提供了一种排班规划系统和计算机设备。本申请提供的排班规划方法能够有效节约排班的人力。班规划方法能够有效节约排班的人力。班规划方法能够有效节约排班的人力。


技术研发人员：王攀
受保护的技术使用者：平安银行股份有限公司
技术研发日：2023.04.13
技术公布日：2023/7/20