【计算机毕设/任务书-免费领取源码】基于SpringBoot的医捷排智能化医院医护人员排班与人力调度系统的设计与实现

1. 研究目的

在医院日常运营中，科学、公平、高效的医护人员排班是保障医疗服务质量、维护医护人员权益、优化人力资源配置的核心环节。传统手工或基于Excel的排班方式存在排班规则复杂多变、人员需求与供给难以平衡、排班过程耗时耗力、突发情况应对迟缓、医护人员满意度低、人力成本控制粗放等突出痛点。本课题旨在设计并实现一个基于SpringBoot的“医捷排”智能化医护人员排班与人力调度系统，力求达成以下核心目标：

1. 构建基于规则引擎的智能化自动排班核心：深度抽象医院各科室（如急诊、ICU、门诊、病房）的排班业务规则，包括法律法规（如劳动法关于工时与休息的规定）、医院制度（如不同职称人员搭配要求）、科室个性化需求（如夜班频次、专科护士配置）以及医护人员个人偏好（如进修、休假申请）。通过构建可视化、可配置的规则引擎，将复杂规则转化为系统可执行的逻辑，实现一键或自动生成初步排班方案，将排班管理者从繁重的重复劳动中解放出来，提升排班效率与科学性。

2. 实现多维度、可视化的人力资源分析与优化调度：系统需集成医院HIS（医院信息系统）中的实时床位占用率、门诊预约量、手术安排等业务数据，为排班提供需求侧的数据驱动。通过可视化的科室人力视图、排班日历、工时统计图表，管理者可清晰掌握全院人力分布与饱和度。当发生突发公共卫生事件、大规模抢救或人员临时缺勤时，系统能快速进行人力缺口分析，并基于技能、位置、可用状态智能推荐可调动人员，实现人力资源的弹性调度与快速响应。

3. 打造以医护人员为中心的柔性排班与协同平台：为医护人员提供移动端（如企业微信/小程序集成）自助服务平台，支持在线查看个人排班、提交调班/换班申请、申报加班与补休、提出个性化排班偏好（如希望固定日班）。通过同事间公开透明的换班市场与流程化审批，促进班组内部协同。系统综合考量员工满意度、工作负荷均衡、技能成长等因素，在自动排班中引入优化算法，力求在满足运营需求的同时，提升员工幸福感与团队稳定性。

4. 建立数据驱动的排班质量评估与持续改进机制：全面记录排班过程数据、实际出勤数据、调班记录、员工反馈。通过建立排班质量评估模型（如各班次人员配备合理度、工时合规率、临时调班率、员工满意度评分），定期生成排班分析报告。为医院管理层提供科室人力成本分析、排班模式效益对比等决策支持，推动排班工作从“经验管理”向“数据驱动、持续优化”的精细化管理模式转变。

本研究不仅是一个排班工具，更是对运筹优化算法、规则引擎、实时数据集成、移动协同在医院人力资源这一关键领域的深度融合与创新应用。它对于提升医院运营效率、保障医疗安全、改善员工体验、控制人力成本具有重大的现实意义与管理价值。

2. 研究要求

a. 需求分析

• 用户角色与核心用例分析：

• 人力资源部/院级管理员：

  规则与模板管理：统一管理全院排班规则、班次定义、排班周期模板。

• 全院人力视图：跨科室查看全院人力分布与忙闲状态，协调跨科室人力支援。

• 合规性审计：抽查各科室排班是否符合劳动法规与医院制度。

• 统计报表：生成全院人力成本、出勤率、加班时长等汇总报表。

• 科室排班员/护士长：

  自动/手动排班：配置排班规则，一键生成科室周期排班草案，手动微调与优化。

• 申请审批：批量或单条审批下属的各类申请，处理调班匹配。

• 人力监控：实时查看科室在岗人员状态、未来人力缺口预警。

• 排班发布：确认排班后发布，通知全科室人员。

• 医护人员（护士/医生）：

  排班查看：移动端/PC端查看个人/科室排班表，了解班次（白班、小夜、大夜、休息）。

• 自助申请：在线提交休假申请、调班/换班申请、加班申报，查看申请审批进度。

• 换班协同：在内部换班市场发布换班需求或应答他人需求，达成意向后发起流程。

• 我的数据：查看个人月度工时统计、积存假期、考勤异常记录。

• 系统管理员：负责组织架构、用户权限、系统集成、数据维护。

• 功能性需求：

1. 智能排班引擎：支持基于规则的可配置自动排班，支持手动调整。

2. 规则管理：可视化、模块化的排班规则配置与管理。

3. 排班流程协同：完整的请假、调班、换班、加班在线申请与审批流程。

4. 人力监控与调度：实时人力视图、需求预测、智能人力推荐。

5. 移动自助服务：为医护人员提供便捷的移动端服务入口。

6. 数据统计与分析：多维度的排班质量、工时、人力成本分析报告。

• 非功能性需求：

1. 高可靠性与稳定性：排班数据是医院运转的基础，系统必须7×24小时稳定可用，数据不能出错。

2. 灵活的规则可配置性：系统必须能适应不同医院、不同科室复杂多变的排班规则，而非硬编码。

3. 良好的性能与用户体验：自动排班算法需在可接受时间内完成计算；移动端操作需流畅。

4. 系统的安全性与隐私性：排班及考勤数据涉及员工隐私，需严格权限控制与数据加密。

b. 系统功能设计（10个模块，每个模块5-7个功能点）

1. 系统管理模块（后台）

• 组织架构管理：维护医院-院区-科室-护理单元/医疗组的树形结构，关联科室负责人与排班员。

• 人员主数据管理：对接HR系统或手动维护医护人员基础信息、所属科室、岗位、职称、执业资质、技能标签。

• 角色与权限管理：定义医护人员、排班员、科室主任、HR管理员、系统管理员等角色，实现数据隔离与操作权限控制。

• 系统参数配置：配置排班周期（如四周制）、自然日与工作日的映射规则、系统开关等。

• 操作日志审计：记录所有关键数据修改与审批操作。

2. 基础数据与规则库模块

• 法规规则：配置最大连续工作天数、最小休息时间、月/年最长工时上限。

• 科室规则：配置各班次所需人数、职称搭配（如1医1护）、必需技能（如ICU认证）。

• 个人规则：配置个人不可值班日期、偏好班次、培训计划。

• 班次定义管理：创建与管理班次（如A班:08-16, P班:16-24, N班:00-08），设置班次颜色、工时、是否计为夜班。

• 排班规则库：

• 休假类型管理：定义年假、病假、事假、产假等假期类型及其扣除规则。

• 规则冲突检测：在配置规则时，自动检测规则间是否存在逻辑矛盾并提示。

• 规则版本管理：规则修改后保存历史版本，支持查询与回滚。

3. 智能排班引擎模块（核心）

• 排班任务创建：排班员选择科室、排班周期、参考规则集，创建排班任务。

  可视化排班板：提供矩阵式（人员×日期）和日历式两种视图，拖拽即可手动调整班次。

• 排班冲突检查：手动调整时，实时检查并高亮显示违反规则（如连续夜班超限）的排班。

• 排班发布与历史：调整完成后，发布排班。可查看与复用历史排班方案。

1. 人员过滤：根据规则（资质、技能、休假）过滤可用人员池。

2. 优化分配：使用启发式算法（如贪心、禁忌搜索）或约束求解器，在满足硬性约束的前提下，优化目标（如工作量均衡、满足个人偏好），生成排班草案。

1. 排班自助服务模块（移动端/H5）

• 休假申请：选择假期类型、起止时间，上传证明材料（可选）。

• 调/换班申请：发起与指定同事的调班申请，或发布公开的换班需求。

• 加班申报：提交实际加班记录，关联可补休时长。

• 我的排班表：以日历形式清晰展示个人班次，支持周/月视图切换，区分颜色显示不同班次。

• 在线申请中心：

• 换班市场：浏览科室内部的公开换班需求，可一键应征，双方同意后自动生成调班申请待审批。

• 消息中心：接收排班发布提醒、申请审批结果、换班匹配成功等通知。

• 我的统计：查看个人当月工时、累计加班、剩余年假等信息。

2. 申请审批与流程管理模块

• 申请待办列表：审批人（排班员/上级）可集中查看所有待处理的申请，按类型、紧急度筛选。

• 批量审批：支持对相同类型的申请（如休假）进行批量通过或驳回。

• 流程可视化：可查看申请的当前审批节点与历史记录。

• 审批规则：可配置不同时长、类型的申请，自动路由给不同审批人（如护士长批3天内，科主任批3天以上）。

• 冲突预检：审批时，自动检测该申请若通过，是否会导致未来排班违反规则，并提示预警。

3. 实时人力监控与调度模块

• 科室人力看板：以饼图/柱状图展示科室当前在岗、休假、外出、空闲人数及占比。

• 全院人力地图：以热力图形式展示各科室/病区当前人力饱和度（在岗/标配），一目了然。

• 智能人力推荐：当某科室出现突发性人力短缺时，输入需求（人数、技能、时段），系统可自动从全院筛选符合条件且当前空闲的医护人员，推荐给调度员。

• 跨科调度流程：调度员可发起跨科室人力调度指令，相关方在线确认，更新双方排班。

• 大屏监控模式：为医院指挥中心提供全屏监控视图，突出显示告警信息。

4. 考勤与工时统计模块

• 排班同步考勤：将发布后的排班作为计划考勤基准。

• 异常考勤处理：对接门禁/打卡系统或手动登记，标记迟到、早退、旷工，关联请假、加班记录自动核销。

• 月度工时报表：自动计算每位员工的总工时、各类班次时长、加班时长、应补休时长。

• 合规性报告：自动检测并报告违反工时法规（如月超36小时加班）的异常情况。

• 数据导出：工时、考勤数据可导出为Excel，用于薪资核算。

5. 排班质量与数据分析模块

• 排班质量评分：建立评估模型，对已发布的排班从“规则符合度”、“人力均衡度”、“偏好满足度”等维度打分。

• 人力效能分析：分析各科室人力成本、人均工时产出、排班饱和度趋势。

• 员工满意度分析：收集员工对排班的匿名反馈或评分，统计满意度趋势。

• 历史数据对比：对比不同周期、不同排班方案的各项指标，辅助管理决策。

• 自定义报表：提供灵活的可视化报表设计器，允许管理员自定义分析图表。

6. 消息与通知模块

• 排班发布通知：新排班发布后，自动推送消息给相关科室所有人员。

• 申请审批提醒：提醒审批人有新的待办申请，通知申请人审批结果。

• 调班成功通知：换班双方匹配成功且审批通过后，同步通知双方。

• 系统公告：管理员可发布全院或科室级别的通知公告。

• 微信集成：关键通知可对接企业微信或公众号模板消息，确保触达。

7. 系统集成接口模块

• HR系统接口：定时同步医护人员主数据（入职、离职、调岗）。

• HIS系统接口：获取实时床位占用率、手术安排等数据，作为排班需求预测的输入。

• 考勤系统接口：双向同步排班与实际打卡数据。

• 统一认证接口：对接医院AD/LDAP或OA系统，实现单点登录。

• 移动门户集成：提供H5页面或API，方便集成至医院企业微信/钉钉等工作台。

c. 系统实现

• 技术选型与架构：

• 后端：

  核心框架：Spring Boot 2.7.x。Spring MVC, Spring Security+ JWT， MyBatis-Plus。

• 数据库：MySQL 8.0。核心表设计：

• 缓存：Redis。用于：缓存科室排班表、人力看板数据、热点规则、分布式锁（防止并发排班）。

• 规则引擎：集成轻量级规则引擎Drools，或将规则配置存储在数据库，通过自定义的规则解释器执行。用于校验排班冲突和进行部分自动排班逻辑判断。

• 消息队列：RabbitMQ。用于异步处理：发送各类通知、记录操作日志、触发数据统计任务。

• 任务调度：XXL-JOB。用于调度定时任务，如每天自动生成次日人力预警、每月初生成工时报表。

• staff(医护人员表)

• scheduling_rule(排班规则表)

• scheduling_task(排班任务表)

• schedule_detail(排班明细表，staff_id+date唯一索引，记录班次)

• leave_application(请假/调班申请表)

• 前端：

  后台管理系统：Vue 3+ Element Plus+ Vite。集成ECharts、Vue Grid Layout（用于可拖拽排班板）。

• 移动端/H5：使用Uni-app（Vue语法）开发，一套代码可发布到H5及未来小程序，方便医护人员通过企业微信等访问。

• 算法：自动排班核心算法可单独封装为服务。对于中小规模科室，可使用基于启发式规则的算法快速生成可行解。对于大规模复杂排班，可研究集成OptaPlanner等开源约束求解器，寻找更优解。

• 核心业务实现方案：

• • 数据一致性保障：排班发布、调班审批等操作需在事务内完成，确保schedule_detail表与相关申请状态的一致性。高并发场景下使用分布式锁。

• 排班冲突实时校验：

  在排班板拖拽调整时，前端向后端发送校验请求。

  1. 后端加载该员工相关的所有规则，模拟应用此次调整，快速校验是否违反任何硬性约束（如连续上班>7天），并将结果（通过/冲突详情）返回前端高亮提示。

• 自动排班算法（启发式示例）：

  需求展开：将周期内每日每班次的需求转化为具体数量的“班次槽位”。

  1. 人员排序：根据规则（如已连续夜班数、近期工作量）对可用人员排序，确定分配优先级。

  2. 槽位填充：遍历每个班次槽位，从可用人员列表中按优先级选择第一个能满足所有约束（资质、技能、当天无其他班、不违反连续工作等）的人员填入。

  3. 局部优化：完成初步填充后，可进行局部搜索优化，如交换两个员工的班次以更好地满足个人偏好或平衡工作量。

• 部署：采用Docker容器化部署，Nginx做反向代理。核心服务可多实例部署保证高可用。MySQL做主从。

d. 系统测试

1. 功能测试：

• 全流程测试：模拟一个完整排班周期：规则配置->自动排班->手动调整->发布->员工查看申请调班->审批->考勤核对->报表生成。

• 规则引擎测试：构造复杂、冲突的规则场景，验证系统能否正确识别、执行与报警。

• 自动排班算法测试：使用不同科室、不同人力状况的测试数据，验证算法生成的排班是否满足所有硬约束，并评估其优化效果（均衡性、偏好满足度）。

• 移动端全功能测试：测试医护人员在移动端的所有自助服务功能。

2. 性能测试：

• 自动排班性能：测试为大规模科室（如上百人）生成一个月排班的耗时，要求一般在分钟级完成。

• 高并发申请提交：模拟月底集中提交休假申请，测试系统处理能力。

• 实时人力看板数据刷新：测试多用户同时刷新人力看板时，接口响应速度。

3. 安全测试：

• 权限越权测试：普通员工能否访问/修改他人排班或申请；A科室排班员能否操作B科室数据。

• 数据篡改测试：尝试绕过前端直接调用接口进行非法排班操作。

• 隐私数据保护：确保员工敏感信息（如联系方式、详细住址）不会通过接口泄露。

4. 兼容性测试：后台管理系统在主流浏览器上的兼容性；移动端H5在iOS/Android不同机型微信/浏览器内的兼容性。

3. 总体进度和安排

4. 推荐参考文献

[1] 杨开振. Spring Boot 2 实战之旅[M]. 北京: 电子工业出版社, 2021.

[2] 方志朋. Spring Cloud Alibaba微服务架构实战[M]. 北京: 电子工业出版社, 2021. （微服务治理参考）

[3] 高洪岩. Redis深度历险：核心原理与应用实践[M]. 北京: 机械工业出版社, 2019.

[4] 王珊, 萨师煊. 数据库系统概论（第5版）[M]. 北京: 高等教育出版社, 2014.

[5] 李乐山, 赵庆华. 基于约束规划的护士排班系统研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(4): 244-249. 

[6] 刘增辉. MyBatis-Plus从入门到精通[M]. 北京: 电子工业出版社, 2021.

[7] 陈敏亚, 周典, 吴丹. 大型公立医院人力资源柔性调度模式构建研究[J]. 中国医院管理, 2020, 40(8): 48-51. 

[8] 中华人民共和国人力资源和社会保障部. 关于职工全年月平均工作时间和工资折算问题的通知[Z]. 2008.