一種針對復雜排班的考勤指標統計方法

王明興 朱榮晨 韓瑋 朱竹芳

摘要：倉儲、物流、工廠車間等，通常通過設置班次來進行工作時間安排。在上班時間不固定、存在跨天排班、考勤機不分進出、刷卡記錄存在重復或漏刷卡等特殊情況時，很難對刷卡記錄進行分類，從而直接影響了考勤指標計算的準確性。本文針對這種情況提出了一種根據排班時間對刷卡數據進行分類和考勤計算方法。經實踐證明，可以準確高效的計算出各種考勤指標。

關鍵詞：考勤系統;復雜排班;刷卡數據分類

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）15-0028-02

1引言

現有的考勤解決方案，大多針對生物識別或電子身份識別在考勤中的應用進行研究，對復雜情況下的考勤數據清理、分類及計算的研究比較少。但在一些特殊情況下，如倉儲、物流、車間等行業的操作人員上下班時間具有很大的不確定性，具體表現在上班時長不固定、上班開始時間不固定，所以一般會通過排班來確定這類人員的考勤時間。而現在流行的一些考勤設備如人臉識別設備往往比較昂貴，當上班區域較多、區域間距離較遠時，如果針對進和出分別安置設備，就會直接導致成本的上升。而且上班時間的不確定性，又導致了不能按照時間來對考勤設備進行虛擬的出入劃分。所以，當不使用可以區分進出的考勤機時，考勤數據的進出識別就變得很困難，再加上存在重復刷卡和漏刷卡等特殊卻常見的情況，問題就變得更加復雜。

考勤系統作為現代化企業不可或缺的人員管理系統，使用率極高，有很大的市場空間。不同企業之間的考勤系統雖然架構不同，但是仍然有許多相似之處。所以如何提高系統的普使性和復用性，在系統改動較少的情況下，滿足各種用戶各種場景的需求，對一套考勤系統進行推廣也尤為重要㈣。本文針對復雜考勤場景提出了一種，根據排班時間對考勤刷卡數據進行清理、分類和計算的方法，經實踐證明，可以準確高效地完成復雜場景下的考勤指標計算，同時可以有效提高系統的適用性。

2模型定義

2.1數據源設定

為了適應更多的使用場景，綜合考慮各種可能出現的特殊情況。對本文討論的模型進行如下設定：

1）人員上下班時間根據排班時間確定，未設定的使用缺省排班設置;

2）存在跨天的排班，排班的開始時間不固定;

3）兩個排班之間不存在重疊部分;

4）原始刷卡記錄不分出入;

5）存在重復刷卡的現象;

6）存在漏刷卡的現象;

7）歷史排班可能調整，調整后要能夠正確計算出新結果。

8）歷史刷卡數據可能存在人工補錄的情況，補錄后要能夠正確計算出新結果。

2.2存儲模型

設計數據庫存儲模型如下圖1所示。

原始刷卡記錄的字段work_date和index為空值，用于在數據分類之后存儲分類信息。work_date對應考勤日期，index對應當日的第幾段排班。

2.2計算模型

由于存在跨天排班的情況，所以計算存在滯后性，在實際中一般滯后一天，即在T天計算T-1天的考勤，為了計算T-1天的考勤，先對數據進行如下整理：

1）對所有的刷卡記錄按時間升序排列，形成刷卡數據集合

最后由公式可以計算出T+1天的對應的所有缺勤時間段，同理可以得出其他考勤指標的全天時段。

4結束語

本文針對不分進出且存在跨天多次任意排班的復雜場景進行刷卡數據清理和格式化的算法設計，經實踐證明可以很大程度上解決打卡數據的有效性判斷及進出劃分的問題，對于邊界處的模糊數據也具有較好的分辨性能。解決了復雜場景下考勤計算的重要環節，具有效率高、準確性好、適用性廣的優點。