[发明专利]基于全域定位和流计算的物业岗位工时计算系统和方法

说明书

本发明涉及一种基于全域定位和流计算的物业岗位工时计算系统和方法，基于全域定位的技术，能够非常准确的获得作业人员的位置信息，将位置信息与岗位做管理，就可获得岗位作业信息；实时采集的作业人员位置信息集可以看作一个个基于时间序列的无界数据集，通过流技术引擎的处理，可以快速准确的获得作业人员实时岗位工时分布。

技术领域

本发明涉及定位的技术领域，具体涉及一种基于全域定位和流计算的物业岗位工时计算系统和方法。

背景技术

随着数字经济的发展，各行各业对工作人员进行精益化数字化管理的需求越来越高。而对人员岗位工时的统计作为其中一项重要的指标也更加被重视。通过实时监测员工岗位作业工时，并对此加以精细化的统计和分析，能够有效的控制人力成本投入，以此为依据结合管理措施，可以很好的提高企业效能。在物业服务领域，由于其劳动力密集型的行业特征，对人员岗位工时的管理和控制尤其重要。

全域定位技术，也称为室内外综合定位技术。室外定位gps目前已经相当成熟，能够满足大部分行业定位的需求，而室内定位目前多采用wifi，蓝牙，UWB等方案，不同的方案，成本和定位精度有较大差别，可以使用不同的场景需求。单纯的室内或室外定位在不能解决室内外全域定位的需求，因而近年来，综合室内室外定位两种技术两种模态，在不同的场景选择不同的模态来解决全域定位的问题，这类技术称为综合定位技术。

近年来，随着大数据，云计算、数据挖掘等技术迅猛发展，业界对海量数据处理的需求越来越高，分布式计算在理论和实践方面也取得了蓬勃的发展，业界涌现出非常多大数据处理和应用技术框架和解决方案。大数据处理的模型基本上可以分为批处理和流处理两种。 批处理模式，数据不断的被采集，然后存储，形成有界数据集，随后在一个批次统一处理分析，典型的，基于mapreduce模型的计算框架都属于批处理。流处理模式，是一种实时处理无界数据集的方式，数据持续到达，系统及时处理新到达的数据，并不断产生输出结果。目前apache的Flink和Storm是使用比较广泛的流计算平台。

现有物业岗位工时管理系统主要有以下实现方式：（1）员工填表，员工需要自主填写工作内容，工作时长和完成情况等信息，系统数据等准确性和有效性依赖员工的有效输入，质量无法保证，同时繁琐的手工记录也对室内外场地作业性质的岗位带来了额外的负担；（2）上下班打卡：通过打卡机或员工智能手机应用上下班打卡，记录上班到岗时间和下班离岗时间，两者的差值即为岗位工作时长，这种方式不能对员工的工作做精细化的区分记录，只能反映其出勤情况，不能对精益化数字化管理提供有效的支持。因此，现在的方式无法通过全域定位技术和流计算对物业员工进行管理。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于全域定位和流计算的物业岗位工时计算系统和方法。

本发明提供一种基于全域定位和流计算的物业岗位工时计算系统，包含以下模块：

流计算引擎，其部署于云端，设有多个计算单元，用于接收分布式消息模块发送过来的工时计算消息包进行处理后将工时结果消息包返回给分布式消息模块；

分布式消息模块，其用于数据转发；

工时管理模块，其用于接收分布式消息模块发送过来的工时结果消息包并进行管理；

定位计算模块，接收来自定位上报装置的数据信息并计算，将计算结果发送到指纹库模块、空间资源模块、岗位管理模块和分布式消息模块；

指纹库模块，接收来自WIFI指纹采集装置的指纹信息并存储，将指纹信息共享给空间资源模块使用；

空间资源模块，根据来自指纹库模块和定位计算模块的信息进行空间资源建模，提供空间资源检索服务；

岗位管理模块，根据来自定位计算模块的信息进行工作岗位创建，提供岗位检索服务；

WIFI指纹采集装置，用于进行指纹采集并将指纹信息发送给指纹库模块；