CN119026874A - 一种施工任务处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种施工任务处理方法及装置，涉及任务管理技术领域。该方法包括：获取目标任务的施工任务数据，施工任务数据包含目标任务中的至少一个子任务以及任务数据，任务数据包括任务特征数据以及工种特征数据，任务特征数据用于指示执行子任务，工种特征数据用于描述子任务所需的目标工种在执行子任务时所配置的相关数据；获取处理人员的人员数据，人员数据包括人员工种数据及能力评估数据；基于施工任务数据及所人员数据，确定使目标任务达到任务需求条件时对应的任务处理策略，任务处理策略用于指示实现目标任务所调度的目标处理人员及相应的目标子任务；依据任务处理策略执行目标任务。本申请能够提高施工任务的执行效率。

Description

一种施工任务处理方法及装置

技术领域

本发明涉及任务管理技术领域，尤其是一种施工任务处理方法及装置。

背景技术

随着家装行业的快速发展，施工任务的复杂性和多样性不断增加，对工人的技能要求和匹配精度提出了更高要求。然而，传统的施工任务分配方式往往依赖人工判断和决策，容易出现任务分配不合理、资源浪费等问题，这导致施工任务的执行效率低下。

发明内容

为解决上述现有技术问题，本发明提供一种施工任务处理方法及装置，用于解决施工任务的执行效率低下的技术问题。

第一方面，本申请提供一种施工任务处理方法，包括：

获取目标任务的施工任务数据，所述施工任务数据包含所述目标任务中的至少一个子任务以及对应的任务数据，所述任务数据包括任务特征数据以及工种特征数据，所述任务特征数据用于指示执行所述子任务，所述工种特征数据用于描述任一子任务所需的至少一个目标工种在执行所述子任务时所配置的相关数据；

获取各处理人员的人员数据，所述人员数据包括人员工种数据及能力评估数据；

基于所述施工任务数据及所述人员数据，确定使所述目标任务达到预设的任务需求条件时对应的任务处理策略，所述任务处理策略用于指示实现所述目标任务所调度的目标处理人员及相应的一个或多个目标子任务；

依据所述任务处理策略执行所述目标任务。

在一种可能的实现方式中，所述任务特征数据包括所述目标任务的施工任务时长以及所述子任务的任务序列、任务时长、任务位置；所述工种特征数据包括与任一子任务相关的至少一个目标工种以及所述目标工种在实现所述子任务时对应的工种序列、工种时长。

在一种可能的实现方式中，所述获取目标任务的施工任务数据，包括：

获取所述目标任务的任务描述数据，所述任务描述数据包括任务需求数据、任务量数据以及施工位置数据；

对所述任务描述数据进行信息提取，以获得所述目标任务所涉及的目标工种；

基于所述任务需求数据及所述目标工种，确定施工序列，所述施工序列包括所述子任务的任务序列以及与所述子任务相关的目标工种的工种序列；

基于所述任务量数据以及预设的工种效率数据，确定施工时长数据，所述施工时长数据包括所述子任务的任务时长、与所述子任务相关的目标工种的工种时长以及所述目标任务的施工任务时长；

基于所述施工位置数据，确定所述子任务的任务位置。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述任务需求数据及所述目标工种，确定施工序列，包括：

基于所述任务需求数据，确定第一关联特征、第二关联特征及第三关联特征，所述第一关联特征用于指示所述子任务之间的依赖关系，所述第二关联特征用于指示所述目标工种之间的依赖关系，所述第三关联特征用于指示所述子任务与所述目标工种之间的依赖关系；

依据所述第二关联特征，构建拓扑结构图，其中，所述拓扑结构图中的一个节点表征一个目标工种，所述拓扑结构图中的边表征连接的两个节点之间的第二关联特征；

对所述拓扑结构图进行拓扑排序，得到工种排序结果；

基于所述第一关联特征、所述第二关联特征、所述第三关联特征及所述工种排序结果，确定所述子任务的任务序列以及所述目标工种的工种序列。

在一种可能的实现方式中，所述获取各处理人员的人员数据，包括：

获取处理人员的能力数据，所述能力数据包括技能水平数据、经验年限数据及工作效率数据，所述工作效率数据包括所述处理人员对于任一历史任务的表现评估数据、任务完成时长数据以及质量评估数据；

基于所述技能水平数据、所述经验年限数据及所述工作效率数据，计算能力评估值；

对所述能力评估值进行等级划分，以匹配相应的能力等级，作为所述处理人员的能力评估数据。

在一种可能的实现方式中，所述人员数据还包括人员位置数据，所述基于所述施工任务数据及所述人员数据，确定使所述目标任务达到预设的任务需求条件时对应的任务处理策略，包括：

针对任一子任务，基于所述处理人员的人员工种数据与所述目标工种，以获得用于表征所述处理人员与所述目标工种是否匹配的工种匹配分数；

基于所述能力等级，确定相应的能力等级分数；

基于所述人员位置数据及所述子任务的任务位置，确定相应的距离分数；

基于所述处理人员的经验年限数据，确定相应的经验分数；

获取任务匹配权重，所述任务匹配权重包括工种匹配权重、技能权重、距离权重以及经验权重；

基于所述任务匹配权重，结合所述工种匹配分数、所述能力等级分数、所述距离分数和所述经验分数中的至少一项，确定任务匹配分数；

筛选出在所述任务匹配分数达到预设的匹配阈值时所对应的处理人员，作为可调度人员；

遍历各所述子任务对应的可调度人员，基于所述任务特征数据以及所述工种特征数据，确定使所述目标任务达到所述任务需求条件时对应的目标处理人员及所述目标处理人员待执行的目标子任务，其中，所述任务需求条件包括所述目标任务的任务处理时长小于预设的处理时长阈值。

在一种可能的实现方式中，所述依据所述任务处理策略执行所述目标任务，包括：

获取执行所述目标任务时所述目标处理人员的状态数据，并更新所述目标处理人员的工作效率数据，所述状态数据包括当前的员工位置数据、出勤状态数据及工作进度数据；

基于所述状态数据和/或所更新的工作效率数据，调整各子任务的可调度人员以及对应的任务处理策略。

在一种可能的实现方式中，所述依据所述任务处理策略执行所述目标任务，包括：

获取所述处理人员的状态历史数据及所配置的目标子任务，所述状态历史数据包括所述工作效率数据及出勤历史数据；

基于所述状态历史数据、所配置的目标子任务的任务数据以及所述状态数据，对所述处理人员进行状态预测，以得到状态预测数据；

基于所述状态预测数据，调整各子任务的可调度人员以及对应的任务处理策略。

在一种可能的实现方式中，通过如下步骤以调整可调度人员以及对应的任务处理策略，包括：

获取执行所述目标任务时与所述任务需求条件相关联的任务状态数据，所述任务状态数据包括任务质量、任务处理时长、任务资源利用率及任务成本中的至少一种；

基于所述任务状态数据，确定第一特征关系，所述第一特征关系用于指示所述任务处理策略与所述任务数据之间的相关程度；

基于所述目标处理人员的任务匹配分数，确定第二特征关系，所述第二特征关系用于指示所述目标处理人员与所述任务数据之间的相关程度；

基于所述目标处理人员的状态数据、工作效率数据及状态预测数据中的至少一项，确定第三特征关系，所述第三特征关系用于指示所述目标处理人员对所述任务处理策略的影响程度；

基于所述第一特征关系、所述第二特征关系及所述第三特征关系，确定所述任务处理策略的执行效率值；

在所述执行效率值低于预设的效率阈值时，触发更新所述任务匹配权重，使得基于更新后的任务匹配权重，调整所述子任务的可调度人员以及对应的任务处理策略。

第二方面，本申请提供一种施工任务处理装置，包括：

任务数据获取模块，用于获取目标任务的施工任务数据，所述施工任务数据包含所述目标任务中的至少一个子任务以及对应的任务数据，所述任务数据包括任务特征数据以及工种特征数据，所述任务特征数据用于指示执行所述子任务，所述工种特征数据用于描述任一子任务所需的至少一个目标工种在执行所述子任务时所配置的相关数据；

人员数据获取模块，用于获取各处理人员的人员数据，所述人员数据包括人员工种数据及能力评估数据；

任务匹配模块，用于基于所述施工任务数据及所述人员数据，确定使所述目标任务达到预设的任务需求条件时对应的任务处理策略，所述任务处理策略用于指示实现所述目标任务所调度的目标处理人员及相应的一个或多个目标子任务；

任务执行模块，用于依据所述任务处理策略执行所述目标任务。

本申请提供的施工任务处理方法与装置，通过获取目标任务的施工任务数据，实现分析目标任务中子任务的任务特征数据以及子任务所需的目标工种的工种特征数据，以及获取处理人员的工人数据，考虑到处理人员的人员工种数据以及能力评估数据，从而实现目标任务与处理人员的高效匹配，以形成达到预设任务需求条件的任务处理策略后执行，实现处理人员的灵活调度，以及提高了任务分配的合理性及效率，解决了施工任务的执行效率低下的问题。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种施工任务处理方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的获取施工任务数据的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的获取施工序列的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的获取任务处理策略的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的调整任务处理策略的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的一种施工任务处理装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

目前，随着家装行业的快速发展，施工任务的复杂性和多样性不断增加，对工人的技能要求和匹配精度提出了更高要求。然而，传统的施工任务分配方式往往依赖人工判断和决策，容易出现任务分配不合理、资源浪费等问题，这导致施工任务的执行效率低下。

基于上述问题，本申请通过分析目标任务中子任务的任务特征数据以及子任务所需的目标工种的工种特征数据，以及考虑到处理人员的人员工种数据以及能力评估数据，实现目标任务与处理人员的匹配，提高了任务匹配的合理性及效率。

图1为本申请实施例提供的一种施工任务处理方法的流程示意图，该施工任务处理方法包括步骤S101至S104。

S101、获取目标任务的施工任务数据，所述施工任务数据包含所述目标任务中的至少一个子任务以及对应的任务数据，所述任务数据包括任务特征数据以及工种特征数据，所述任务特征数据用于指示执行所述子任务，所述工种特征数据用于描述任一子任务所需的至少一个目标工种在执行所述子任务时所配置的相关数据。

需要说明，目标任务可以是家装施工任务、通暖安装任务等，目标任务包括一个或多个子任务，每个子任务涉及至少一个目标工种。该任务数据表示子任务的任务顺序、任务时长、任务位置等（即任务特征数据）以及工种在各自的子任务中的工种时长、工种顺序等（即工种特征数据）。

示例性的，以家装施工任务为例进行说明，子任务可以包括水电改造任务、墙面地面处理任务、家具定制任务等，该水电改造任务涉及水工、电工等工种，该墙面地面处理任务涉及泥瓦工等工种，该家具定制任务涉及木工、家居设计师等工种。

在一些实施例中，所述任务特征数据包括所述目标任务的施工任务时长以及所述子任务的任务序列、任务时长、任务位置；所述工种特征数据包括与任一子任务相关的至少一个目标工种以及所述目标工种在实现所述子任务时对应的工种序列、工种时长。

在本实施例中，任务特征数据作用于子任务的执行，工种特征数据用于描述每个子任务中的至少一个目标工种的相关数据。示例性的，以家装施工任务为例，子任务可以包括水电改造任务、墙面地面处理任务、家具定制任务等，任务特征数据中任务序列可以依次是水电改造任务、墙面地面处理任务、家具定制任务。其中，针对水电改造任务，水工和电工的工种序列可以是同步进行，其工种时长可以与水电改造任务的任务时长相一致。

因此，本实施例通过确定子任务的任务序列、任务时长、任务位置以及每个子任务中目标工种的工种序列、工种时长，具有较强的可拓展性和可定制性，适用于不同规模和需求的任务项目，同时，实现灵活且合理的任务配置和工种配置，提高了任务处理的效率和准确度。

S102、获取各处理人员的人员数据，所述人员数据包括人员工种数据及能力评估数据。

在本申请中，每个处理人员均记录有各自的人员工种数据（如水工、电工、木工、设计师等）以及能力评估数据，该能力评估数据用于指示处理人员在技能、经验年限、证书认证等方面上的评估数据。可选的，人员数据还可以包括用于表征处理人员当前定位的人员位置数据、状态数据（如工作效率数据、出勤状态、休息时长等）等。工作效率数据包括该处理人员对于任一历史任务的表现评估数据、任务完成时长数据以及质量评估数据。

S103、基于所述施工任务数据及所述人员数据，确定使所述目标任务达到预设的任务需求条件时对应的任务处理策略，所述任务处理策略用于指示实现所述目标任务所调度的目标处理人员及相应的一个或多个目标子任务。

S104、依据所述任务处理策略执行所述目标任务。

在本申请中，任务需求条件可以是令目标任务的任务处理时长最小化（如目标任务的任务处理时长小于预设的处理时长阈值）、任务完成质量达到预设的高质量阈值、任务资源利用率高于预设的利用率阈值以及任务成本低于预设的低成本阈值等，本申请不对此做出限定。任务处理策略可以包括至少一个目标处理人员及各目标处理人员对应的一个或多个目标子任务，或者说，任务处理策略包括在子任务中的一个或多个目标处理人员以及该目标处理人员的处理时长。

示例性的，以任务需求条件为令目标任务的任务处理时长最小化为例，结合目标任务的施工任务时长、子任务的任务序列、任务时长、任务位置，以及子任务中目标工种的工种序列、工种时长，以及处理人员的人员工种数据、能力评估数据，通过合理优化子任务的配置（如子任务的任务序列、工种序列等）以及匹配高效率的处理工人（考虑处理人员的技能能力、经验、工作效率、工作状态、休息时长、当前位置等因素），实现目标任务的任务处理时长最小化的目的，以形成对应的任务处理策略，依据该任务处理策略执行目标任务。

本实施例提供的施工任务处理方法，通过获取目标任务的施工任务数据，实现分析目标任务中子任务的任务特征数据以及子任务所需的目标工种的工种特征数据，以及获取处理人员的工人数据，考虑到处理人员的人员工种数据以及能力评估数据，从而实现目标任务与处理人员的高效匹配，以形成达到预设任务需求条件的任务处理策略后执行，实现处理人员的灵活调度，以及提高了任务分配的合理性及效率，解决了施工任务的执行效率低下的问题。

在一些实施例中，图2为本申请实施例提供的获取施工任务数据的流程示意图，本实施例提供了获取施工任务数据的方法，该方法包括步骤S201至S205。

S201、获取所述目标任务的任务描述数据，所述任务描述数据包括任务需求数据、任务量数据以及施工位置数据；

S202、对所述任务描述数据进行信息提取，以获得所述目标任务所涉及的目标工种；

S203、基于所述任务需求数据及所述目标工种，确定施工序列，所述施工序列包括所述子任务的任务序列以及与所述子任务相关的目标工种的工种序列；

S204、基于所述任务量数据以及预设的工种效率数据，确定施工时长数据，所述施工时长数据包括所述子任务的任务时长、与所述子任务相关的目标工种的工种时长以及所述目标任务的施工任务时长；

S205、基于所述施工位置数据，确定所述子任务的任务位置。

在本实施例中，任务描述数据包括任务需求数据、任务量数据以及施工位置数据，该任务需求数据可以指示工种需求、任务目标需求（对应于任务需求条件）等，任务量数据可以表示子任务的数量、预估任务时长等。继而，对任务描述数据进行文本预处理（如分词、去停用词），提取工种需求，生成工种需求清单。可选的，将该工种需求清单映射到预设的工种分类列表中，以获得目标任务的一个或多个目标工种。可选的，基于装修行业施工特点和技能要求创建施工工种，并使用树形结构方式进行工种分类，以提取出目标工种。

进一步，基于目标工种及任务目标需求，可以创建通用施工规划模板，并可自定义模板，方便快速制定施工序列。其中，施工序列包含执行子任务的任务序列以及每个子任务中目标工种的工种序列。施工规划模板用于指示子任务之间的依赖关系和执行顺序，例如，某些任务可能需要在其他任务完成后才能进行。

根据任务量数据和工种效率数据，使用线性规划或启发式算法计算施工时长数据，如子任务的任务时长、每个子任务中目标工种的工种时长以及目标任务的任务处理时长，实现有效并灵活地控制施工时长数据，确保施工进度符合预期，保证了任务处理的效率。

更进一步，通过目标任务的施工位置数据，识别出每个子任务的任务位置。因此，本实施例通过分析任务位置以及处理人员的人员位置数据，可以考虑优先选择距离相近的处理人员，以减少移动时间，提高了任务处理的效率。

因此，本实施例通过获取目标工种、施工序列、施工时长数据以及子任务的任务位置，提高了任务处理的效率，便于与处理人员的工种、能力、位置等数据的匹配，提高了任务处理的合理性和灵活性，并保证任务高效率且稳定地执行。

在一些实施例中，图3为本申请实施例提供的获取施工序列的流程示意图，本实施例提供了获取施工序列的方法，该方法包括步骤S301至S304。

S301、基于所述任务需求数据，确定第一关联特征、第二关联特征及第三关联特征，所述第一关联特征用于指示所述子任务之间的依赖关系，所述第二关联特征用于指示所述目标工种之间的依赖关系，所述第三关联特征用于指示所述子任务与所述目标工种之间的依赖关系；

S302、依据所述第二关联特征，构建拓扑结构图，其中，所述拓扑结构图中的一个节点表征一个目标工种，所述拓扑结构图中的边表征连接的两个节点之间的第二关联特征；

S303、对所述拓扑结构图进行拓扑排序，得到工种排序结果；

S304、基于所述第一关联特征、所述第二关联特征、所述第三关联特征及所述工种排序结果，确定所述子任务的任务序列以及所述目标工种的工种序列。

在本实施例中，关于配置子任务的任务序列以及每个子任务中目标工种的工种序列，依据任务需求数据（如任务处理时长最小化），确定第一关联特征，用以表征各个子任务之间的依赖关系，考虑到子任务之间的相互作用和相关性，提高了任务序列的合理性，便于提高任务执行的效率。

进一步，通过确定第二关联特征，用以表征各个工种之间的依赖关系，例如，某工种需在另一工种完成后方才进行，考虑到工种之间的相关性，即每个子任务内一个或多个工种之间的相关性以及任一子任务内的工种与其他子任务内的工种之间的相关性，以实现合理配置，能够大大提高任务处理效率。

更进一步，通过确定第三关联特征，用以表征工种以子任务之间的依赖关系，考虑到子任务与工种之间的相关性，即各子任务与该子任务内一个或多个工种之间的相关性，以及任一子任务与其他子任务内的工种之间的相关性。

此外，基于第二关联特征，构建拓扑结构图，以进行拓扑排序，获得具有关联关系的可能节点组合，即具有依赖关系的工种拓扑结果。继而，基于第一关联特征、第二关联特征、第三关联特征及工种排序结果，确定子任务的任务序列以及目标工种的工种序列，提高了施工序列配置的合理性和准确度。

因此，本实施例通过确定第一关联特征、第二关联特征及第三关联特征，实现考虑子任务与目标工种之间的多种关联关系，提高了施工序列配置的合理性，并提高了任务执行效率。

在一些实施例中，所述获取各处理人员的人员数据，包括：

获取处理人员的能力数据，所述能力数据包括技能水平数据、经验年限数据及工作效率数据，所述工作效率数据包括所述处理人员对于任一历史任务的表现评估数据、任务完成时长数据以及质量评估数据；

基于所述技能水平数据、所述经验年限数据及所述工作效率数据，计算能力评估值；

对所述能力评估值进行等级划分，以匹配相应的能力等级，作为所述处理人员的能力评估数据。

在本实施例中，技能水平数据可以包括技能能力以及证书认证。工作效率数据可以是每次执行任务时对应的表现评估数据、任务完成时长数据以及质量评估数据，用以指示处理员工的工作效率。继而，利用技能水平数据、经验年限数据及工作效率数据，评估处理人员的工作能力，从而对每个处理人员的工作能力进行等级划分，如初级、中级、高级。因此，本实施例提高了对处理人员能力评估的准确度，便于提高任务处理的效率。

在一些实施例中，图4为本申请实施例提供的获取任务处理策略的流程示意图，本实施例提供了获取任务处理策略的方法，该方法包括步骤S401至S408。

S401、针对任一子任务，基于所述处理人员的人员工种数据与所述目标工种，以获得用于表征所述处理人员与所述目标工种是否匹配的工种匹配分数；

S402、基于所述能力等级，确定相应的能力等级分数；

S403、基于所述人员位置数据及所述子任务的任务位置，确定相应的距离分数；

S404、基于所述处理人员的经验年限数据，确定相应的经验分数；

S405、获取任务匹配权重，所述任务匹配权重包括工种匹配权重、技能权重、距离权重以及经验权重；

S406、基于所述任务匹配权重，结合所述工种匹配分数、所述能力等级分数、所述距离分数和所述经验分数中的至少一项，确定任务匹配分数；

S407、筛选出在所述任务匹配分数达到预设的匹配阈值时所对应的处理人员，作为可调度人员；

S408、遍历各所述子任务对应的可调度人员，基于所述任务特征数据以及所述工种特征数据，确定使所述目标任务达到所述任务需求条件时对应的目标处理人员及所述目标处理人员待执行的目标子任务，其中，所述任务需求条件包括所述目标任务的任务处理时长小于预设的处理时长阈值。

在本实施例中，针对工种匹配，将目标工种与每个处理人员的员工工种数据进行匹配，得到工种匹配分数，例如，匹配为1，不匹配为0。针对能力等级，将处理员工的能力评估数据映射为相应的能力等级分数，高级为1、中级为0.7、初级为0.3。针对距离分数，可以使用反比例关系，人员位置数据与任务位置之间的距离越近，距离分数越高，便于考虑任务处理效率，例如，公式示例：A=1/（1+C），距离分数为A，人员位置数据与任务位置之间的距离为C（如当C<10KM，A为1；当20KM>C>10KM， A为0.9；当30KM>C>20KM，A为0.8，以此类推）。针对经验年限，根据处理人员的经验年限数据进行评分，例如，经验年限每增加一年增加0.1分，最高不超过1分。

进一步，获取针对工种匹配的工种匹配权重、针对能力等级的技能权重、针对经验年限的经验权重以及针对任务距离的距离权重。以此，将任务匹配权重与工种匹配分数、能力等级分数、距离分数、经验分数进行加权计算，得到任务匹配分数。需说明，在任务匹配分数计算过程中，不限于工种匹配、能力等级、经验年限及任务距离中的一种或多种，可以依据任务需求条件来确定。同时，可以依据任务需求条件确定每个任务匹配权重的取值，提高了灵活性和切合度。例如，任务匹配分数=(工种匹配分数×0.5)+(能力等级分数×0.25)+( 经验分数×0.15)+（距离分数×0.1）。

示例性的，针对某一子任务，工人A：工种匹配分数：0.8；能力等级分数：0.7；经验分数：0.6；距离分数：0.9；任务匹配分数：(0.8×0.5)+(0.7×0.25)+(0.6×0.15)+(0.9×0.1) = 0.755。工人B：工种匹配分数：0.6；能力等级分数：0.8；经验分数：0.5；距离分数：0.7；任务匹配分数：(0.6×0.5)+(0.8×0.25)+(0.5×0.15)+(0.7×0.1)=0.645。工人C：工种匹配分数：0.9；能力等级分数：0.6；经验分数：0.8；距离分数：0.4；任务匹配分数：(0.9×0.5)+(0.6×0.25)+(0.8×0.15)+(0.4×0.1)=0.76。可以看到，若设置匹配阈值为0.7，将工人A、工人C作为可调度人员，便于后续选择。

更进一步，针对每一子任务，筛选出任务匹配分数较大的处理人员，根据分数高低，为处理人员分配任务，优先选择匹配度较高的工人作为可调度人员，实现选择对任务起到重要影响的人员。继而，遍历所有子任务，考虑子任务与工种的多种关联，并切合处理人员的任务匹配分数，从可调度人员中筛选出能够使目标任务达到任务需求条件时对应的目标处理人员以及该目标处理人员所需执行的目标子任务。

因此，本实施例考虑到工种匹配、能力等级、经验年限及任务距离，提高了任务匹配的准确度和合理性，便于提高任务处理的效率。

在一些实施例中，所述依据所述任务处理策略执行所述目标任务，包括：

获取执行所述目标任务时所述目标处理人员的状态数据，并更新所述目标处理人员的工作效率数据，所述状态数据包括当前的员工位置数据、出勤状态数据及工作进度数据；

基于所述状态数据和/或所更新的工作效率数据，调整各子任务的可调度人员以及对应的任务处理策略。

在本实施例中，通过物联网设备或移动应用，获取目标任务执行过程中的目标处理人员的状态数据，实现实时追踪处理人员的工作效率、位置、出勤状态（如是否在岗、休息时间等）及工作进度等，助于了解当前空闲的处理人员，以及距离任务地点较近的处理人员。工作效率数据可依据每次任务进行更新，以便于下次任务匹配。

可选的，当出现人员缺席、工作进度延误等异常情况，则触发调整任务处理策略，例如，快速将任务重新分配给符合条件的其他处理人员，确保施工进度不受影响。因此，本实施例通过监控处理人员的状态数据，实现灵活调整人员配置，能够应对不同的突发情况，提高了任务处理的效率。

在一些实施例中，所述依据所述任务处理策略执行所述目标任务，包括：

获取所述处理人员的状态历史数据及所配置的目标子任务，所述状态历史数据包括所述工作效率数据及出勤历史数据；

基于所述状态历史数据、所配置的目标子任务的任务数据以及所述状态数据，对所述处理人员进行状态预测，以得到状态预测数据；

基于所述状态预测数据，调整各子任务的可调度人员以及对应的任务处理策略。

在本实施例中，使用机器学习模型，基于状态历史数据和实时数据（如状态数据、所更新的工作效率数据等）预测该目标处理人员的未来工作状态，如预测任务完成时长、任务完成质量等。因此，本实施例利于提前预测并调整任务分配，实现应对可能的问题或变化。

在一可选实施例中，对于调整各子任务的可调度人员以及对应的任务处理策略，本实施例通过状态数据、工作效率数据及状态预测数据，可以调整任务特征数据中的任务序列、任务时长等参数、工种特征数据中的工种时长、工种序列，以及调整任务匹配权重，使得重新确定处理人员的任务匹配分数，继而重新确定可调度人员以及对应的任务处理策略。

在另一可选实施例中，图5为本申请实施例提供的调整任务处理策略的流程示意图，本实施例提供了调整任务处理策略的方法，该方法包括步骤S501至S506。

S501、获取执行所述目标任务时与所述任务需求条件相关联的任务状态数据，所述任务状态数据包括任务质量、任务处理时长、任务资源利用率及任务成本中的至少一种；

S502、基于所述任务状态数据，确定第一特征关系，所述第一特征关系用于指示所述任务处理策略与所述任务数据之间的相关程度；

S503、基于所述目标处理人员的任务匹配分数，确定第二特征关系，所述第二特征关系用于指示所述目标处理人员与所述任务数据之间的相关程度；

S504、基于所述目标处理人员的状态数据、工作效率数据及状态预测数据中的至少一项，确定第三特征关系，所述第三特征关系用于指示所述目标处理人员对所述任务处理策略的影响程度；

S505、基于所述第一特征关系、所述第二特征关系及所述第三特征关系，确定所述任务处理策略的执行效率值；

S506、在所述执行效率值低于预设的效率阈值时，触发更新所述任务匹配权重，使得基于更新后的任务匹配权重，调整所述子任务的可调度人员以及对应的任务处理策略。

在本实施例中，当任务处理策略执行时，通过对与任务需求条件相关的任务状态数据进行评估，使得基于任务处理策略与任务数据（如子任务的任务序列、工种序列、工种时长等）之间的相关性，能够反应任务数据中的任务流程规划及人员配置对执行任务处理策略时所产生的任务状态数据的影响程度。继而，基于子任务与目标处理人员之间的关联程度，考虑到任务与人员配置之间的准确度及影响程度。再是，通过目标处理人员在执行任务时的状态数据、工作效率数据及状态预测数据，能够反应目标处理人员的特征及人员配置对任务处理策略的影响程度以及切合度，例如，该目标处理人员的工种匹配、技能等级、经验、距离、出勤状态等因素对使目标任务的任务处理时长最小化的影响程度。由此，基于第一特征关系、第二特征关系及第三特征关系，确定任务处理策略的执行效率值，并在执行效率值较低时，触发调整任务处理策略。可选的，可以调整任务特征数据中的任务序列、任务时长等参数、工种特征数据中的工种时长、工种序列，也可以调整任务匹配权重，重新确定处理人员的任务匹配分数，从而重新确定可调度人员以及对应的任务处理策略。

因此，本实施例通过任务特征、人员特征与任务处理策略之间的影响关系，来确定任务处理策略的执行效率情况，实现实时并灵活触发调整策略，保证了任务处理的高效率。

图6为本申请实施例提供的一种施工任务处理装置的结构示意图，该施工任务处理装置600包括：

任务数据获取模块601，用于获取目标任务的施工任务数据，所述施工任务数据包含所述目标任务中的至少一个子任务以及对应的任务数据，所述任务数据包括任务特征数据以及工种特征数据，所述任务特征数据用于指示执行所述子任务，所述工种特征数据用于描述任一子任务所需的至少一个目标工种在执行所述子任务时所配置的相关数据；

人员数据获取模块602，用于获取各处理人员的人员数据，所述人员数据包括人员工种数据及能力评估数据；

任务匹配模块603，用于基于所述施工任务数据及所述人员数据，确定使所述目标任务达到预设的任务需求条件时对应的任务处理策略，所述任务处理策略用于指示实现所述目标任务所调度的目标处理人员及相应的一个或多个目标子任务；

任务执行模块604，用于依据所述任务处理策略执行所述目标任务。

在一些实施例中，所述任务特征数据包括所述目标任务的施工任务时长以及所述子任务的任务序列、任务时长、任务位置；所述工种特征数据包括与任一子任务相关的至少一个目标工种以及所述目标工种在实现所述子任务时对应的工种序列、工种时长。

在一些实施例中，所述任务数据获取模块601，包括：

任务描述数据获取单元，用于获取所述目标任务的任务描述数据，所述任务描述数据包括任务需求数据、任务量数据以及施工位置数据；

信息提取单元，用于对所述任务描述数据进行信息提取，以获得所述目标任务所涉及的目标工种；

施工序列确定单元，用于基于所述任务需求数据及所述目标工种，确定施工序列，所述施工序列包括所述子任务的任务序列以及与所述子任务相关的目标工种的工种序列；

施工时长确定单元，用于基于所述任务量数据以及预设的工种效率数据，确定施工时长数据，所述施工时长数据包括所述子任务的任务时长、与所述子任务相关的目标工种的工种时长以及所述目标任务的施工任务时长；

任务位置确定单元，用于基于所述施工位置数据，确定所述子任务的任务位置。

在一些实施例中，施工序列确定单元包括：

关联特征提取单元，用于基于所述任务需求数据，确定第一关联特征、第二关联特征及第三关联特征，所述第一关联特征用于指示所述子任务之间的依赖关系，所述第二关联特征用于指示所述目标工种之间的依赖关系，所述第三关联特征用于指示所述子任务与所述目标工种之间的依赖关系；

拓扑结构图构建单元，用于依据所述第二关联特征，构建拓扑结构图，其中，所述拓扑结构图中的一个节点表征一个目标工种，所述拓扑结构图中的边表征连接的两个节点之间的第二关联特征；

拓扑排序单元，用于对所述拓扑结构图进行拓扑排序，得到工种排序结果；

序列确定单元，用于基于所述第一关联特征、所述第二关联特征、所述第三关联特征及所述工种排序结果，确定所述子任务的任务序列以及所述目标工种的工种序列。

在一些实施例中，人员数据获取模块602包括：

能力数据获取单元，用于获取处理人员的能力数据，所述能力数据包括技能水平数据、经验年限数据及工作效率数据，所述工作效率数据包括所述处理人员对于任一历史任务的表现评估数据、任务完成时长数据以及质量评估数据；

能力评估单元，用于基于所述技能水平数据、所述经验年限数据及所述工作效率数据，计算能力评估值；

等级划分单元，用于对所述能力评估值进行等级划分，以匹配相应的能力等级，作为所述处理人员的能力评估数据。

在一些实施例中，人员数据获取模块602包括：所述人员数据还包括人员位置数据；

任务匹配模块603包括：

工种匹配分析单元，用于针对任一子任务，基于所述处理人员的人员工种数据与所述目标工种，以获得用于表征所述处理人员与所述目标工种是否匹配的工种匹配分数；

能力分析单元，用于基于所述能力等级，确定相应的能力等级分数；

距离分析单元，用于基于所述人员位置数据及所述子任务的任务位置，确定相应的距离分数；

经验分析单元，用于基于所述处理人员的经验年限数据，确定相应的经验分数；

权重获取单元，用于获取任务匹配权重，所述任务匹配权重包括工种匹配权重、技能权重、距离权重以及经验权重；

加权计算单元，用于基于所述任务匹配权重，结合所述工种匹配分数、所述能力等级分数、所述距离分数和所述经验分数中的至少一项，确定任务匹配分数；

人员筛选单元，用于筛选出在所述任务匹配分数达到预设的匹配阈值时所对应的处理人员，作为可调度人员；

策略确定单元，用于遍历各所述子任务对应的可调度人员，基于所述任务特征数据以及所述工种特征数据，确定使所述目标任务达到所述任务需求条件时对应的目标处理人员及所述目标处理人员待执行的目标子任务，其中，所述任务需求条件包括所述目标任务的任务处理时长小于预设的处理时长阈值。

在一些实施例中，任务执行模块604包括：

人员状态获取单元，用于获取执行所述目标任务时所述目标处理人员的状态数据，并更新所述目标处理人员的工作效率数据，所述状态数据包括当前的员工位置数据、出勤状态数据及工作进度数据；

第一调整单元，用于基于所述状态数据和/或所更新的工作效率数据，调整各子任务的可调度人员以及对应的任务处理策略。

在一些实施例中，任务执行模块604包括：

历史数据获取单元，用于获取所述处理人员的状态历史数据及所配置的目标子任务，所述状态历史数据包括所述工作效率数据及出勤历史数据；

状态预测单元，用于基于所述状态历史数据、所配置的目标子任务的任务数据以及所述状态数据，对所述处理人员进行状态预测，以得到状态预测数据；

第二调整单元，用于基于所述状态预测数据，调整各子任务的可调度人员以及对应的任务处理策略。

在一些实施例中，任务执行模块604包括：

任务状态获取单元，用于获取执行所述目标任务时与所述任务需求条件相关联的任务状态数据，所述任务状态数据包括任务质量、任务处理时长、任务资源利用率及任务成本中的至少一种；

第一特征关系确定单元，用于基于所述任务状态数据，确定第一特征关系，所述第一特征关系用于指示所述任务处理策略与所述任务数据之间的相关程度；

第二特征关系确定单元，用于基于所述目标处理人员的任务匹配分数，确定第二特征关系，所述第二特征关系用于指示所述目标处理人员与所述任务数据之间的相关程度；

第三特征关系确定单元，用于基于所述目标处理人员的状态数据、工作效率数据及状态预测数据中的至少一项，确定第三特征关系，所述第三特征关系用于指示所述目标处理人员对所述任务处理策略的影响程度；

执行效率评估单元，用于基于所述第一特征关系、所述第二特征关系及所述第三特征关系，确定所述任务处理策略的执行效率值；

策略调整单元，用于在所述执行效率值低于预设的效率阈值时，触发更新所述任务匹配权重，使得基于更新后的任务匹配权重，调整所述子任务的可调度人员以及对应的任务处理策略。

本申请实施例的装置可执行本申请实施例所提供的方法，其实现原理相类似，本申请各实施例的装置中的各模块所执行的动作是与本申请各实施例的方法中的步骤相对应的，对于装置的各模块的详细功能描述具体可以参见前文中所示的对应方法中的描述，此处不再赘述。

在本发明的实施例的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”仅用以描述目的，而不能理解为指示或暗示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”、“第三”、“第四”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本发明的实施例的描述中，需要理解的是，“-”和“~”表示的是两个数值之同的范围，并且该范围包括端点。例如:“A-B”表示大于或等于A，且小于或等于B的范围。“A~B”表示大于或等于A，且小于或等于B的范围。

在本发明的实施例的描述中，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种施工任务处理方法，其特征在于，包括：

获取目标任务的施工任务数据，所述施工任务数据包含所述目标任务中的至少一个子任务以及对应的任务数据，所述任务数据包括任务特征数据以及工种特征数据，所述任务特征数据用于指示执行所述子任务，所述工种特征数据用于描述任一子任务所需的至少一个目标工种在执行所述子任务时所配置的相关数据；

获取各处理人员的人员数据，所述人员数据包括人员工种数据及能力评估数据；

基于所述施工任务数据及所述人员数据，确定使所述目标任务达到预设的任务需求条件时对应的任务处理策略，所述任务处理策略用于指示实现所述目标任务所调度的目标处理人员及相应的一个或多个目标子任务；

依据所述任务处理策略执行所述目标任务。

2.根据权利要求1所述的施工任务处理方法，其特征在于，所述任务特征数据包括所述目标任务的施工任务时长以及所述子任务的任务序列、任务时长、任务位置；所述工种特征数据包括与任一子任务相关的至少一个目标工种以及所述目标工种在实现所述子任务时对应的工种序列、工种时长。

3.根据权利要求2所述的施工任务处理方法，其特征在于，所述获取目标任务的施工任务数据，包括：

获取所述目标任务的任务描述数据，所述任务描述数据包括任务需求数据、任务量数据以及施工位置数据；

对所述任务描述数据进行信息提取，以获得所述目标任务所涉及的目标工种；

基于所述任务需求数据及所述目标工种，确定施工序列，所述施工序列包括所述子任务的任务序列以及与所述子任务相关的目标工种的工种序列；

基于所述任务量数据以及预设的工种效率数据，确定施工时长数据，所述施工时长数据包括所述子任务的任务时长、与所述子任务相关的目标工种的工种时长以及所述目标任务的施工任务时长；

基于所述施工位置数据，确定所述子任务的任务位置。

4.根据权利要求3所述的施工任务处理方法，其特征在于，所述基于所述任务需求数据及所述目标工种，确定施工序列，包括：

基于所述任务需求数据，确定第一关联特征、第二关联特征及第三关联特征，所述第一关联特征用于指示所述子任务之间的依赖关系，所述第二关联特征用于指示所述目标工种之间的依赖关系，所述第三关联特征用于指示所述子任务与所述目标工种之间的依赖关系；

依据所述第二关联特征，构建拓扑结构图，其中，所述拓扑结构图中的一个节点表征一个目标工种，所述拓扑结构图中的边表征连接的两个节点之间的第二关联特征；

对所述拓扑结构图进行拓扑排序，得到工种排序结果；

基于所述第一关联特征、所述第二关联特征、所述第三关联特征及所述工种排序结果，确定所述子任务的任务序列以及所述目标工种的工种序列。

5.根据权利要求4所述的施工任务处理方法，其特征在于，所述获取各处理人员的人员数据，包括：

获取处理人员的能力数据，所述能力数据包括技能水平数据、经验年限数据及工作效率数据，所述工作效率数据包括所述处理人员对于任一历史任务的表现评估数据、任务完成时长数据以及质量评估数据；

基于所述技能水平数据、所述经验年限数据及所述工作效率数据，计算能力评估值；

对所述能力评估值进行等级划分，以匹配相应的能力等级，作为所述处理人员的能力评估数据。

6.根据权利要求5所述的施工任务处理方法，其特征在于，所述人员数据还包括人员位置数据，所述基于所述施工任务数据及所述人员数据，确定使所述目标任务达到预设的任务需求条件时对应的任务处理策略，包括：

针对任一子任务，基于所述处理人员的人员工种数据与所述目标工种，以获得用于表征所述处理人员与所述目标工种是否匹配的工种匹配分数；

基于所述能力等级，确定相应的能力等级分数；

基于所述人员位置数据及所述子任务的任务位置，确定相应的距离分数；

基于所述处理人员的经验年限数据，确定相应的经验分数；

获取任务匹配权重，所述任务匹配权重包括工种匹配权重、技能权重、距离权重以及经验权重；

基于所述任务匹配权重，结合所述工种匹配分数、所述能力等级分数、所述距离分数和所述经验分数中的至少一项，确定任务匹配分数；

筛选出在所述任务匹配分数达到预设的匹配阈值时所对应的处理人员，作为可调度人员；

遍历各所述子任务对应的可调度人员，基于所述任务特征数据以及所述工种特征数据，确定使所述目标任务达到所述任务需求条件时对应的目标处理人员及所述目标处理人员待执行的目标子任务，其中，所述任务需求条件包括所述目标任务的任务处理时长小于预设的处理时长阈值。

7.根据权利要求6所述的施工任务处理方法，其特征在于，所述依据所述任务处理策略执行所述目标任务，包括：

获取执行所述目标任务时所述目标处理人员的状态数据，并更新所述目标处理人员的工作效率数据，所述状态数据包括当前的员工位置数据、出勤状态数据及工作进度数据；

基于所述状态数据和/或所更新的工作效率数据，调整各子任务的可调度人员以及对应的任务处理策略。

8.根据权利要求7所述的施工任务处理方法，其特征在于，所述依据所述任务处理策略执行所述目标任务，包括：

获取所述处理人员的状态历史数据及所配置的目标子任务，所述状态历史数据包括所述工作效率数据及出勤历史数据；

基于所述状态历史数据、所配置的目标子任务的任务数据以及所述状态数据，对所述处理人员进行状态预测，以得到状态预测数据；

基于所述状态预测数据，调整各子任务的可调度人员以及对应的任务处理策略。

9.根据权利要求8所述的施工任务处理方法，其特征在于，通过如下步骤以调整可调度人员以及对应的任务处理策略，包括：

获取执行所述目标任务时与所述任务需求条件相关联的任务状态数据，所述任务状态数据包括任务质量、任务处理时长、任务资源利用率及任务成本中的至少一种；

基于所述任务状态数据，确定第一特征关系，所述第一特征关系用于指示所述任务处理策略与所述任务数据之间的相关程度；

基于所述目标处理人员的任务匹配分数，确定第二特征关系，所述第二特征关系用于指示所述目标处理人员与所述任务数据之间的相关程度；

基于所述目标处理人员的状态数据、工作效率数据及状态预测数据中的至少一项，确定第三特征关系，所述第三特征关系用于指示所述目标处理人员对所述任务处理策略的影响程度；

基于所述第一特征关系、所述第二特征关系及所述第三特征关系，确定所述任务处理策略的执行效率值；

在所述执行效率值低于预设的效率阈值时，触发更新所述任务匹配权重，使得基于更新后的任务匹配权重，调整所述子任务的可调度人员以及对应的任务处理策略。

10.一种施工任务处理装置，其特征在于，包括：

任务数据获取模块，用于获取目标任务的施工任务数据，所述施工任务数据包含所述目标任务中的至少一个子任务以及对应的任务数据，所述任务数据包括任务特征数据以及工种特征数据，所述任务特征数据用于指示执行所述子任务，所述工种特征数据用于描述任一子任务所需的至少一个目标工种在执行所述子任务时所配置的相关数据；

人员数据获取模块，用于获取各处理人员的人员数据，所述人员数据包括人员工种数据及能力评估数据；

任务匹配模块，用于基于所述施工任务数据及所述人员数据，确定使所述目标任务达到预设的任务需求条件时对应的任务处理策略，所述任务处理策略用于指示实现所述目标任务所调度的目标处理人员及相应的一个或多个目标子任务；

任务执行模块，用于依据所述任务处理策略执行所述目标任务。