[发明专利]基于大数据算法的工人评估劳务资源配置方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及人力资源管理技术领域，具体涉及基于大数据算法的工人评估劳务资源配置方法及系统。

背景技术

建筑施工企业是我国城市建设以及公共设施建设中的核心力量，在我国建筑施工工作中发挥了重要作用。随着建筑施工要求的上升，为了能更好地促进企业发展，做好人才招聘工作变得格外重要。

建筑公司通常不养工人，但对人才的需求量较大，特别是优秀技术人才以及各项特殊工种作业操作工。所以现有的建筑施工企业招工找工是这样的链条：建筑总包公司-劳务分包公司-大包工头(大班组)-小包工头(小专组或专业班组)-建筑蓝领工人(农民工为主)。这其中工人的考勤以及能力评价一般由其现场带班包工头进行测评，但由于人情关系对工人考评影响非常严重，所以这样得出的能力评级存在很大的水分，建筑公司无法根据这样的能力评价对工人进行管理，以及将工人安排到对应的岗位，最终导致施工进度和质量受到影响，同时也不利于建筑工人的有序流动。

发明内容

本发明的目的在于克服以上技术问题，提供基于大数据算法的工人评估劳务资源配置方法及系统，实现一种可对工人劳动技能水平进行测评，可提高测评结果的公正性，帮助企业找到对应工种适合人才的方式的目的。

本发明通过下述技术方案实现：

基于大数据算法的工人评估劳务资源配置方法，包括以下步骤：

A：采集监理对若干个施工班组每日完成工量的质量评价数据，采集每个施工班组内每个工人的考勤数据，其中质量评价数据包括一个工种质量评价等级；

B：建立工量质量评价与工人考勤数据统计模型；

C：对统计模型中每个工种质量评价等级对应工人的出勤率进行排序，出勤率高低顺序即为所述工种对应的工人能力等级顺序。进一步的，针对现有的施工招工层级过多，且对工人的能力评估不真实、不准确，导致施工企业无法找到合适的、优秀的工人的问题，本发明设计了一种针对工人能力评估的方法。利用监理每日验收的工量质量评价数据与工人的考勤数据来建立统计数据模型，通过冗余计算以及大数据统计得出每个工种对应工人的能力等级顺序，这样避免了现有的工人能力评价方式存在人情因素过多、能力评估不真实、不准确的问题，以此施工单位就可以根据工人的能力等级顺序找到对应工种适合的人才，提高施工工程的质量，同时也有助于激励工人努力提升自己的专业技能，提高竞争力，有助于建筑行业招工管理的良性循环。

以上方法的原理如下：根据监理是由建筑公司派遣的质量监督人员，不隶属于施工单位，所以其所做的工程量质量评价数据较为公正的特点，再根据每天工人的考勤数据，可看出每天出勤工人工作后得出的质量评价数据，以此建立工量质量评价与工人考勤数据统计模型。以上所述的工量就是指完成验收的项目工程量，工量质量评价就是对每个施工班组每日完成工程量的质量做评价。假设每个工种质量评价等级分为优、良、中、差四个等级，每个施工班组由一个类型的工种的工人组成，假设施工n天，筛选施工n天中工种质量评价等级均为优的日期，在等级为优的天数中，根据出勤率从高到低依次排列出勤工人，出勤率最高的人即可该工种下能力最好的人；其他工种的工人能力评估也按照同样的方法计算。

优选的，在步骤A中，每日完成工量包括至少两个工量分量，每个施工班组包括至少两个施工小组，每个施工小组完成一个工量分量，所述施工小组采用轮班制上岗。进一步的，为避免出现每个工种对应的工人都全部出勤，导致无法进行判断的情况，本发明采用轮班制分班工作。一般一个施工班组由一个施工员带领多个工人，本发明将这些工人分为两个施工小组，并且施工员将每日需要完成的工量分为两个工量分量，这样一个施工小组上第一个班时就将其中一个工量分量完成、另一个小组上第二个班时再将剩下的工量完成，监理人员在做质量评价数据时分别对两个工量分量进行评价，以此可以准确区分两个施工小组完成的工量质量，再根据每个施工小组内工人的出勤率和上述方法也可得出该小组内工人的能力等级顺序。若即使两个施工小组的人在施工期间均全勤，采用本方法也可以区分两个施工小组的能力水平，相比现有技术，使得施工企业至少可以挑选到能力较强的施工小组，有助于提高施工水平。

基于大数据算法的工人评估劳务资源配置系统，包括中心平台、监理电子终端、施工员电子终端，所述监理电子终端、施工员电子终端均与中心平台通过网络连接，其中：

施工员电子终端：采集工人每日考勤数据，并将考勤数据传输到中心平台；

监理电子终端：采集若干个施工班组每日完成工量的质量评价数据，并将质量评价数据传输到中心平台；