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公开(公告)号：CN117314091A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311281231.X
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京工商大学
Inventor： 董红宇
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06F18/23 , G06F18/27 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种考虑行为的作业任务单分配方法，涉及电商物流技术领域。通过下述五个步骤对作业任务单进行分配：收集作业人员历史行为数据；使用所述历史行为数据，定义作业人员操作行为指标；根据所述操作行为指标，通过聚类算法对作业人员进行聚类分析，更新人员分类表；通过机器学习算法对高维度员工行为数据进行深度的学习，估算单件任务时长，所述高维度员工行为数据包括人员分类表和历史行为数据；根据任务的紧急度、所述聚类分析的结果和单件任务估算的时长，进行多策略任务分配，形成分配列表。可以实现任务单紧急或非紧急情况下，通过机器学习等算法，综合考虑人员行为习惯和任务时长估算的公平的任务单分配。
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公开(公告)号：CN117314092B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202311281364.7
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及电商仓储物流技术领域，具体为一种考虑行为的劳动密集型作业任务单分配方法，通过多种聚类算法对拣货员工作效率进行聚类分析，选取最接近实际的聚类算法，以及输出该聚类算法的聚类结果TOPK排名，并得到拣货员工作效率的评价结果；根据拣货员工作效率的评价结果进行多策略任务分配，所述多策略任务分配包括平时任务分配策略和紧急任务分配策略。本发明将拣货员根据工作效率进行分类，将目标策略与工作效率结合考虑进行分配，分配更加科学，有效提高工作效率。
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公开(公告)号：CN117333059B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311275459.8
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京工商大学
Inventor： 董红宇
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种仓拣货路径时间估算方法，涉及电商物流技术领域，其技术方案要点是基于不同拣货员的入职时间、工作效率及工作效率变化趋势划分出了多种拣货员类型，并将拣货员类型作为机器学习的特征之一，构建出基于近期相应拣货员的工作状态进行拣货时长估算的回归模型，将不同拣货员的拣货路线熟悉度差异、体能差异、工作方式差异等差异性，通过近期记录的入职时间、工作效率及工作效率变化趋势等指标，体现到拣货时长估算的回归模型中，提高了拣货时长的估算精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117314091B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202311281231.X
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京工商大学
Inventor： 董红宇
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06F18/23 , G06F18/27 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种考虑行为的作业任务单分配方法，涉及电商物流技术领域。通过下述五个步骤对作业任务单进行分配：收集作业人员历史行为数据；使用所述历史行为数据，定义作业人员操作行为指标；根据所述操作行为指标，通过聚类算法对作业人员进行聚类分析，更新人员分类表；通过机器学习算法对高维度员工行为数据进行深度的学习，估算单件任务时长，所述高维度员工行为数据包括人员分类表和历史行为数据；根据任务的紧急度、所述聚类分析的结果和单件任务估算的时长，进行多策略任务分配，形成分配列表。可以实现任务单紧急或非紧急情况下，通过机器学习等算法，综合考虑人员行为习惯和任务时长估算的公平的任务单分配。
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公开(公告)号：CN117314243B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202311285041.5
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/23 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及电商仓储物流技术领域，尤其涉及一种基于聚类分析进行作业人员效率评价方法；包括以下步骤：S1、结合拣货员历史行为数据定义拣货员操作行为指标，所述拣货员操作行为指标包括件维度拣选效率和位维度拣选效率；S2、根据拣货员操作行为指标，通过多种聚类算法对拣货员工作效率进行聚类分析，选取最接近实际的聚类算法，输出该聚类算法的聚类结果，得到拣货员工作效率的评价结果；通过设置件维度下、位维度下的多个参数，将两个维度下的参数一一配对，通过多个聚类算法进行聚类，得出最适合的聚类算法，得出该聚类算法中最准确的评价结果，能够更加准确的得出拣货员工作效率的聚类分析，有利于后续的拣货分配，有利于拣货效率的提高。
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公开(公告)号：CN117333059A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311275459.8
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京工商大学
Inventor： 董红宇
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种仓拣货路径时间估算方法，涉及电商物流技术领域，其技术方案要点是基于不同拣货员的入职时间、工作效率及工作效率变化趋势划分出了多种拣货员类型，并将拣货员类型作为机器学习的特征之一，构建出基于近期相应拣货员的工作状态进行拣货时长估算的回归模型，将不同拣货员的拣货路线熟悉度差异、体能差异、工作方式差异等差异性，通过近期记录的入职时间、工作效率及工作效率变化趋势等指标，体现到拣货时长估算的回归模型中，提高了拣货时长的估算精度。
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公开(公告)号：CN117314243A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311285041.5
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/23 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及电商仓储物流技术领域，尤其涉及一种基于聚类分析进行作业人员效率评价方法；包括以下步骤：S1、结合拣货员历史行为数据定义拣货员操作行为指标，所述拣货员操作行为指标包括件维度拣选效率和位维度拣选效率；S2、根据拣货员操作行为指标，通过多种聚类算法对拣货员工作效率进行聚类分析，选取最接近实际的聚类算法，输出该聚类算法的聚类结果，得到拣货员工作效率的评价结果；通过设置件维度下、位维度下的多个参数，将两个维度下的参数一一配对，通过多个聚类算法进行聚类，得出最适合的聚类算法，得出该聚类算法中最准确的评价结果，能够更加准确的得出拣货员工作效率的聚类分析，有利于后续的拣货分配，有利于拣货效率的提高。
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公开(公告)号：CN117314092A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311281364.7
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及电商仓储物流技术领域，具体为一种考虑行为的劳动密集型作业任务单分配方法，通过多种聚类算法对拣货员工作效率进行聚类分析，选取最接近实际的聚类算法，以及输出该聚类算法的聚类结果TOPK排名，并得到拣货员工作效率的评价结果；根据拣货员工作效率的评价结果进行多策略任务分配，所述多策略任务分配包括平时任务分配策略和紧急任务分配策略。本发明将拣货员根据工作效率进行分类，将目标策略与工作效率结合考虑进行分配，分配更加科学，有效提高工作效率。
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