[发明专利]一种快递员出勤量预测方法、装置、设备

说明书

本申请实施例公开一种快递员出勤量预测方法、装置、设备，方法包括：根据获取到的当前日期所有已生成的订单的配送路径，预测订单从始发部门至派送部门的计划到达时间；实时跟踪订单，获取订单在配送过程中的超时时长和提前时长；根据订单的计划到达时间、延误时长和提前时长计算订单的实际到达时间，并根据订单的实际到达时间确定每个派送部门在预测日期订单的到达数量；将每个派送部门在预测日期订单的到达数量与对应派送部门的派送能力进行比较，得到每个派送部门在预测日期所需的快递员的数量。本申请可以根据预测得到的每一天的快递数量对当天部门出勤快递员进行精准评估，在一定程度上解决了快递员排班耗时耗力、精细化程度低等问题。

技术领域

本发明属于物流技术领域，尤其涉及一种快递员出勤量预测方法、装置、设备。

背景技术

物流企业属于人员密集型行业，对于快递员的出勤排班，大多数企业还是根据人工经验线下手工排班，因此可能会出现快递量较多时安排的快递员数量少、快递量较小时反而安排较多的快递员的情况的发生，此时需要实时调整排班计算，并且现有的排班方式对对流程把控不严，经常出现舞弊行为等，导致排班精细化程度低，造成公司成本浪费，影响收派效率。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明提出一种快递员出勤量预测方法、装置、设备。通过该方法可以根据预测得到的每一天的快递数量对当天部门出勤快递员进行精准评估，在一定程度上解决了快递员排班耗时耗力、精细化程度低等问题，提升派送效率、节约人员成本。

本发明实施例提供的具体技术方案如下：

一方面公开了一种快递员出勤量预测方法，所述方法包括：

根据获取到的当前日期所有已生成的订单的配送路径，预测所述订单至派送部门的计划到达时间；

实时跟踪所述订单，获取所述订单在配送过程中的超时时长和提前时长；

根据所述订单的计划到达时间、延误时长和提前时长计算所述订单至派送部门的实际到达时间，并根据所述订单至派送部门的实际到达时间确定每个派送部门在预测日期订单的到达数量；

将每个派送部门在预测日期订单的到达数量与对应派送部门的派送能力进行比较，得到每个派送部门在预测日期所需的快递员的数量。优选的，所述派送部门的派送能力获取方法包括：

根据获取到的所述派送部门在当前日期订单的到达数量以及订单的滞留数量，计算所述派送部门的派送能力。

优选的，所述方法还包括：

对每个派送部门在预测日期到达的订单进行分析，确定与每个派送部门对应的各个片区的订单的分配数量；

将与每个派送部门对应的各个片区的订单的分配数量与对应片区的派送能力进行比较，得到与每个派送部门对应的各个片区在预测日期所需的快递员的数量。

优选的，所述对每个派送部门在预测日期到达的订单进行分析，确定与每个派送部门对应的各个片区的订单的分配数量具体包括：

对每个派送部门在预测日期到达的订单的收货地址进行解析，将解析结果与每个派送部门对应的各个片区的地址范围进行匹配，并统计匹配成功时与每个派送部门对应的各个片区的订单的第一数量；

当解析结果与任一派送部门对应的任一片区匹配失败时，将匹配失败时所对应的订单的收货地址输入至预先训练好的分区模型中进行识别，根据识别结果统计与每个派送部门对应的各个片区的订单的第二数量；

根据与每个派送部门对应的各个片区的订单的第一数量和第二数量，计算与每个派送部门对应的各个片区的订单的分配数量。

优选的，所述分区模型的训练方法包括：

构建样本训练集；所述样本训练集为不同地址的集合；