Skip to main content

Расчёт требуемого количества сборщиков и курьеров

Логика расчета одинакова для сборщиков и курьеров. Прогноз трудоемкости автоматически преобразуется в требуемое количество сотрудников. Алгоритм включает следующие шаги:

1. Оценка скорости сборки сотрудников

Для каждого сотрудника рассчитывается средняя скорость сборки на основе фактических данных за последний месяц. Скорость измеряется в количестве строк заказов, собираемых за час. Расчет выполняется в преобразовании scheduleBindings, код которого хранится в БД приложения. Из представления time_series_col_hourly извлекается сумма собранных строк, деленная на общее количество часов работы. Учитываются только часы с продолжительностью сборки от 1000 до 3600 секунд, что исключает неполные или чрезмерно длинные интервалы и повышает надежность оценки.

$userStatAvgRaw := $query($tqueryQuery, {
    'table': 'time_series_col_hourly',
    'from': $userStatFrom,
    'restaurantIds': $restaurantIds,
    'query': [
    {
        'select': {
          'user_id': 'user_id'
        },
        'sum': {
            'sum_qty': 'qty'
        },
        'count': {
            'cnt': '*'
        },
        'where': {
          'len >=': 1000000,
          'len <=': 3600000
        }
    }
    ]
  });
  $userStatAvg := $userStatAvgRaw.tquery{
    $string(user_id): {
      'speed': $number(sum_qty) / $number(cnt)
    }
  };

2. Расчет плановой производительности

Далее для каждого часа прогнозируемого периода рассчитывается ожидаемое количество собранных строк на основе списка запланированных сборщиков и их индивидуальной скорости. Расчет выполняется в настройке dayPlaceTransform. Если дата относится к будущему, сотрудники фильтруются по позиции "Сборщик". Для каждого сотрудника извлекается индивидуальная скорость (userSpeed). Интервал события разбивается на часы; для каждого часа вклад рассчитывается как длительность работы × скорость / ~3,6 млн миллисекунд (для перевода в часы). Вклады суммируются в sum_qty для часа. В массиве $hours (0–23 часа) значение plan устанавливается как sum_qty (или 0 при отсутствии данных). Таким образом формируется плановая производительность — ожидаемое количество собранных строк заказов на основе текущего плана.

$eventsStat := $inPast
    ? $lookup($lookup($ttStat, $string(place.id)),$dateStr)
    : $statEvents[position~>/Сборщик/].(
    $userSpeed := [$lookup($users,$string(userId)).userSpeedAvg, $speed][$!=null][0];
    $user := $lookup($users, $string(userId));
    $event := $user.isActive ? $range(beginAt, endAt).intersect($day);
    $event ? $array($event.snapTo('hour').by('hour')).(
        $r := $.range('hour').intersect($event);
        $r ? {'h':$.format('H'), 't': $r.diff()*$userSpeed/3599999}
    );
){
    h: { 'sum_qty': $round($sum(t)) }
};


$hours := [0..23].(
    ...
    $plan := $number([$lookup($eventsStat, $string($)).sum_qty, 0][0]);
    ...
);

3. Сравнение с прогнозом

Далее рассчитывается разность между прогнозируемым количеством строк на сборку и плановой производительностью. Этот шаг выполняется в настройке dayPlaceTransform. В массиве $hours для каждого часа извлекается прогнозное значение ($stat) и план ($plan). Если дата в будущем, разность ($delta) вычисляется как (прогноз - план) / средняя скорость сборки. Положительное значение указывает на нехватку сотрудников, отрицательное — на избыток. Если прогноз отсутствует, $delta устанавливается в 0, чтобы избежать ошибок в рекомендациях.

$hours := [0..23].(
    $statObj := $lookup($hourStat, $string($));
    $stat := $number($inPast ? $statObj.cnt : $statObj.cnt) * $extraNorm;
    $plan := $number([$lookup($eventsStat, $string($)).sum_qty, 0][0]);
    $delta := $stat
        ? $inPast
            ? $round($plan - $stat, 1)
            : $round(($stat - $plan) / $speed)
        : 0;
    ...
);

4. Корректировка численности

Затем разность преобразуется в дополнительное или избыточное количество сотрудников с использованием средней скорости сборки по всей торговой точке. Эта скорость рассчитывается в scheduleBindings аналогично индивидуальной, но для всех сборщиков вместе. Из представления time_series_col_hourly извлекается сумма собранных строк с группировкой по торговой точке и времени, а также агрегированные метрики: суммы, средние и количество записей. Ограничения по секундам сборки здесь не применяются.

$ttStatRaw := $query($tqueryQuery, {
    'table': 'time_series_col_hourly',
    'from': $statFrom,
    'to': $to,
    'restaurantIds': $restaurantIds,
    'query': [
    {
        'select': {
            'restaurant_id': 'restaurant_id',
            'tstamp': 'tstamp'
        },
        'avg': {
            'avg_cnt': 'cnt',
            'avg_qty': 'qty'
        },
        'sum': {
            'sum_qty': 'qty',
            'sum_cnt': 'cnt'
        },
        'count': {
            'cnt': '*'
        }
    }
    ]
  });


  $ttStat := $ttStatRaw.tquery{
   $string(restaurant_id): $.{
   'time': $moment(tstamp),
        'sum_cnt': sum_cnt,
        'sum_qty': sum_qty,
        'avg_cnt': avg_cnt,
        'avg_qty': avg_qty,
        'cnt': cnt
   }{
        time.format('YYYY-MM-DD'): ${time.format('H'): {
        'sum_cnt': sum_cnt,
        'sum_qty': sum_qty,
        'avg_cnt': avg_cnt,
        'avg_qty': avg_qty,
        'cnt': cnt
        }}
    }
  };

5. Вывод итогового количества

Наконец, полученное число используется для формирования рекомендаций о том, сколько сотрудников добавить или убрать в конкретный час. Пороговые значения определяются в настройке dayPlaceTransform. В функции $formatRowPlan (применяемой для будущих дней) извлекается объект часа с разностью ($delta). На основе этого значения формируется текст рекомендации: если разность равна нулю, отображается "Норма" в зеленом цвете без изменений; если разность положительная, показывается "Нехватка X человек" в красном (X — значение разности, что означает необходимость добавить сотрудников); если разность отрицательная, отображается "Избыток X человек" в оранжевом (X — абсолютное значение разности, что предполагает возможность убрать сотрудников). Если данных нет, выводится сообщение "Нет данных".

$formatRowPlan := function($t) {(
    $h := $hours[$t];
    $info := $h.stat ? $h.plan & ' из ' & $h.stat : '-';
    $span := $h.delta = 0
        ? ''
        : $h.delta > 0
            ? $redSpan
            : $amberSpan;
    $spanEnd := $h.delta = 0
        ? ''
        : '';


    $span & $formatNumber($t, '00') & ':00 - ' & $formatNumber($t+1, '00') & ':00' & $spanEnd & ' | 

' & $span & $info & $spanEnd & '
' &
($h.stat
? $h.delta = 0
? $greenBox & 'Норма'
: $h.delta > 0
? $redBox & 'Нехватка ' & $h.delta & ' чел.'
: $amberBox & 'Избыток ' & -$h.delta & ' чел.'
: 'Нет данных') & '
';
)};

Формула расчета требуемого количества сборщиков или курьеров

Все вышеперечисленные шаги можно описать формулой, которая рассчитывает рекомендуемое общее количество работников, необходимое для обработки заказов в конкретный час.

Где:

t — Конкретный час, о котором идёт речь

Dt — Сколько заказов на доставку ожидается в этот час

Nt — Сколько людей уже поставили смену на этот час

— Средняя скорость работы i-го человека, записавшегося в смену

— Средняя скорость по всем курьерам на точке

Rt — Сколько работников нужно вывести в итоге в этот час

No Comments
Back to top