一种智能排班考勤管理方法及系统与流程

本发明属于智能排班考勤管理，具体涉及一种智能排班考勤管理方法及系统。

背景技术：

1、考勤管理系统在现代企业中具有重要的作用，它能够帮助企业实现高效的考勤，提升工作效率。而现有的考勤管理系统往往存在人力重复和浪费的情况。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术之缺陷，本发明提供了一种智能排班考勤管理方法及系统，本发明通过合理设置系统规则，可以充分发挥排班考勤系统的优势，优化考勤和排班管理，从而为企业创造更大的价值。本发明还可以有效避免排班过程中出现人力重复和浪费的情况。

2、为了到达预期效果，本发明采用了以下技术方案：

3、本发明公开了一种智能排班考勤管理方法，包括：

4、将警情数据库中的警情数据通过机器学习得到警情神经网络模型；所述警情神经网络模型的输入为警情数据，所述警情神经网络模型的输出为各管辖单位不同时段所需工作人员；

5、基于所述警情神经网络模型输出的各管辖单位不同时段所需工作人员，计算得到排班表；

6、基于排班表进行考勤管理。

7、进一步地，所述警情数据包括警情产生时间、警情发生地点、警情严重程度、警情类型、警情发生地点所对应的管辖单位、处理警情所需工作人员数量。

8、进一步地，所述将警情数据库中的警情数据通过机器学习得到警情神经网络模型具体包括：对警情数据库中的不同的警情数据赋予不同的计算权重，再通过多元线性回归方程并经过机器学习得到警情神经网络模型。

9、进一步地，所述基于所述警情神经网络模型输出的各管辖单位不同时段所需工作人员，计算得到排班表具体包括：

10、基于所述警情神经网络模型输出的各管辖单位不同时段所需工作人员，根据预设的排班考勤规则，获取各管辖单位工作人员数据库中标记为正常出勤的工作人员信息，计算得到排班表。

11、进一步地，所述排班考勤规则包括考勤类型、考勤班次、考勤班次所对应的时间段、加班规则。

12、进一步地，当工作人员出现请假并获批后，该工作人员在工作人员数据库中被标记为非正常出勤，否则被标记为正常出勤。

13、进一步地，所述工作人员信息包括：姓名、性别、工号、所在部门、职务、所在管辖单位。

14、进一步地，该方法还包括：定期获取实际考勤数据，并通过实际考勤数据对警情神经网络模型进行优化。

15、本发明还公开了一种应用于上述任一所述方法的智能排班考勤管理系统，所述智能排班考勤管理系统包括：

16、警情数据库，用于存储警情数据；

17、模型构建模块，用于将警情数据库中的警情数据通过机器学习得到警情神经网络模型；所述警情神经网络模型的输入为警情数据，所述警情神经网络模型的输出为各管辖单位不同时段所需工作人员；定期获取实际考勤数据，并通过实际考勤数据对警情神经网络模型进行优化；

18、排班管理模块，用于基于所述警情神经网络模型输出的各管辖单位不同时段所需工作人员，计算得到排班表；

19、排班考勤规则管理模块，用于设置考勤类型、考勤班次、考勤班次所对应的时间段、加班规则；

20、工作人员数据库，用于存储工作人员信息；

21、考勤打卡模块，用于连接考勤机以获取实际考勤数据；

22、考勤报备模块，用于支持工作人员请假并推送至上级领导进行审核，当审核成功后，对异常考勤记录进行自动修正。

23、进一步地，还包括：

24、考勤异议模块，用于支持工作人员对请假以外的异常考勤记录进行申诉，当申诉成功后，对异常考勤记录进行自动修正；

25、和/或，

26、考勤统计模块，用于根据过滤条件查看考勤统计报表。

27、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提供了一种智能排班考勤管理方法及系统，本发明通过合理设置系统规则，可以充分发挥排班考勤系统的优势，优化考勤和排班管理，从而为企业创造更大的价值。本发明还可以有效避免排班过程中出现人力重复和浪费的情况。在实际应用中，本发明可以根据警情数据训练得到神经网络模型，将警情数据通过神经网络模型计算输出得到各管辖单位不同时间段所需工作人员。根据神经网络模型计算结果合理安排各单位人员的排班表，不仅方便考勤管理还可以极大程度上节省人力，避免重大案件时发生工作人员不足及人员频繁调度问题。

技术特征：

1.一种智能排班考勤管理方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述一种智能排班考勤管理方法，其特征在于，所述警情数据包括警情产生时间、警情发生地点、警情严重程度、警情类型、警情发生地点所对应的管辖单位、处理警情所需工作人员数量。

3.如权利要求2所述一种智能排班考勤管理方法，其特征在于，所述将警情数据库中的警情数据通过机器学习得到警情神经网络模型具体包括：对警情数据库中的不同的警情数据赋予不同的计算权重，再通过多元线性回归方程并经过机器学习得到警情神经网络模型。

4.如权利要求3所述一种智能排班考勤管理方法，其特征在于，所述基于所述警情神经网络模型输出的各管辖单位不同时段所需工作人员，计算得到排班表具体包括：

5.如权利要求4所述一种智能排班考勤管理方法，其特征在于，所述排班考勤规则包括考勤类型、考勤班次、考勤班次所对应的时间段、加班规则。

6.如权利要求5所述一种智能排班考勤管理方法，其特征在于，当工作人员出现请假并获批后，该工作人员在工作人员数据库中被标记为非正常出勤，否则被标记为正常出勤。

7.如权利要求6所述一种智能排班考勤管理方法，其特征在于，所述工作人员信息包括：姓名、性别、工号、所在部门、职务、所在管辖单位。

8.如权利要求1-7任一所述一种智能排班考勤管理方法，其特征在于，该方法还包括：定期获取实际考勤数据，并通过实际考勤数据对警情神经网络模型进行优化。

9.一种应用于权利要求1-8任一所述方法的智能排班考勤管理系统，其特征在于，所述智能排班考勤管理系统包括：

10.如权利要求9所述一种智能排班考勤管理系统，其特征在于，还包括：

技术总结
本发明公开了一种智能排班考勤管理方法及系统，本发明通过合理设置系统规则，可以充分发挥排班考勤系统的优势，优化考勤和排班管理，从而为企业创造更大的价值。本发明还可以有效避免排班过程中出现人力重复和浪费的情况。在实际应用中，本发明可以根据警情数据训练得到神经网络模型，将警情数据通过神经网络模型计算输出得到各管辖单位不同时间段所需工作人员。根据神经网络模型计算结果合理安排各单位人员的排班表，不仅方便考勤管理还可以极大程度上节省人力，避免重大案件时发生工作人员不足及人员频繁调度问题。

技术研发人员：黄巧巧
受保护的技术使用者：武汉众智数字技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/6/11