本發明涉及物流配送領域，公開了一種倉庫用工預測方法、裝置、設備以及存儲介質，該方法包括：實時接收用工預測請求，從數據庫中獲取歷史訂單數據、用工配置預測信息和倉庫工作人員的用工數據，其中，用工預測請求包括待預測的目標時間段，用工配置預測信息包括預配置人員；根據歷史訂單數據，預測目標時間段的訂單需求量；根據訂單需求量、用工配置預測信息和用工數據，計算實際用工需求；根據實際用工需求和預配置人員，計算目標時間段的缺口人數；根據用工數據，從所有倉庫工作人員中篩選與缺口人數相同數量的倉庫工作人員，得到用工預測信息。通過本方法能夠對目標時間段所需要的工作人員進行預測，便于人員安排，保證倉庫工作的順利進行。

技術領域

本發明涉及物流配送領域，尤其涉及一種倉庫用工預測方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

隨著經濟的快速發展和互聯網的普及，尤其是電子商務的興起，改變了人們傳統的消費方式，人們的需求也日益增多，從而帶動了快遞業的發展，大量的物流公司興起，快遞業的發展縮短了人與人之間的距離，給人們的生活帶來了極大的便利。

由于物流公司的交易量大，周期短，所以一般的物流中心都會設立大型的倉庫用于貨物的周轉和存儲。在不同的時間段，在倉庫中用工需求差異較大，在不同的時間段內無法預知當前的實際用工需求，無法在適當的時間進行人員調度，導致無法順利的完成物流配送任務。

發明內容

本申請的主要目的是解決現有的人員調度方法無法對實際用工需求進行預測的技術問題。

本發明第一方面提供了一種倉庫用工預測方法，包括：

實時接收用工預測請求，并根據所述用工預測請求從預設的數據庫中獲取歷史訂單數據、用工配置預測信息和倉庫工作人員的用工數據，其中，所述用工預測請求包括待預測的目標時間段，所述用工配置預測信息包括預配置人員；根據所述歷史訂單數據，預測所述目標時間段的訂單需求量；根據所述訂單需求量、所述用工配置預測信息和所述用工數據，計算實際用工需求；根據所述實際用工需求和所述預配置人員，計算所述目標時間段的缺口人數；根據所述用工數據，從所有倉庫工作人員中篩選與所述缺口人數相同數量的倉庫工作人員，得到用工預測信息。

可選的，在本發明第一方面的第一種實現方式中，所述根據所述歷史訂單數據，預測所述目標時間段的訂單需求量包括：根據所述歷史訂單數據和所述歷史訂單數據對應的時間長度，計算日均處理訂單量；根據所述日均處理訂單量和所述目標時間段的時間長度，計算所述目標時間段的基礎訂單量；判斷所述目標時間段是否為預設的活動時間；若是，則根據所述基礎訂單量和預設的加權系數計算所述目標時間段的訂單需求量；若否，則將所述基礎訂單量作為所述目標時間段的訂單需求量。

可選的，在本發明第一方面的第二種實現方式中，所述根據所述訂單需求量、所述用工配置預測信息和所述用工數據，計算實際用工需求包括：根據所述用工數據計算各倉庫工作人員的人員系數；根據所述人員系數對各倉庫工作人員進行優先級分類，得到各倉庫工作人員的工作優先級；根據所述訂單需求量確定所述目標時間段需要的各工作優先級的倉庫工作人員人數，得到所述目標時間段的實際用工需求。

可選的，在本發明第一方面的第三種實現方式中，所述用工數據包括員工年齡、歷史用工工時、處理訂單數量和崗位等級系數；所述根據所述用工數據計算各倉庫工作人員的人員系數包括：將所述員工年齡乘以所述歷史用工工時，得到人員經驗系數；將所述處理訂單數量除以所述歷史用工工時，得到人員能效系數；將所述人員經驗系數乘以所述人員能效系數得到人員綜合系數；將所述人員經驗系數、所述人員能效系數、所述人員綜合系數和所述崗位等級系數作為對應的倉庫工作人員的人員系數。