基于RPA及AI的任务调度方法、装置、机器人及介质
文献发布时间:2023-06-19 11:57:35
技术领域
本申请实施例涉及机器人应用技术领域,尤其涉及一种基于RPA及AI的任务调度方法、装置、机器人及介质。
背景技术
RPA(Robotic Process Automation,机器人流程自动化),是通过特定的“机器人软件”,模拟人在计算机上的操作,按规则自动执行流程任务。
AI(Artificial Intelligence,人工智能)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
RPA具有独特的优势:低代码、非侵入。低代码是说,RPA不需要很高的IT水平就能操作,不懂编程的业务人员也能开发流程;非侵入是说,RPA可以模拟人的操作,不用软件系统开放接口。但是传统的RPA具有一定的局限性:只能基于固定的规则,并且应用场景受限。随着AI技术的不断发展,RPA与AI深度融合克服了传统RPA的局限,RPA+AI=Hand work+Head work,正在极大的改变劳动力的价值。
在现有的调度系统中,通常需要人工查看调度系统上的任务,并在规定时间内处理大量调度指令(比如系统信息确认、电话通知、记录结果等)。尤其在调度系统较为庞大,任务量较大的情况下,人工调度的任务量较重,效率较低,容易出现任务调度延迟、遗漏等问题。
发明内容
本申请实施例提供一种基于RPA及AI的任务调度方法、装置、机器人及介质,用以提升任务调度的效率。
第一方面,本申请实施例提供一种基于RPA及AI的任务调度方法,包括:
获取机器人流程自动化(Robotic Process Automation,简称RPA)机器人从任务调度系统中查询得到的待调度任务的任务信息,所述任务信息中包括任务内容;根据所述任务信息生成调度信息,所述调度信息中包括所述任务内容的文本数据;将所述调度信息发送给电话机器人,以使所述电话机器人将所述调度信息中的所述文本数据转换为语音播放给任务执行者,使得所述任务执行者基于所述语音执行任务。
在一种实施方式中,所述对话机器人根据所述任务信息生成调度信息之前,所述方法还包括:
基于所述任务信息中的任务内容生成对话数据输出给调度员;接收所述调度员在反馈的执行指令;对所述执行指令进行验证,并在验证无误之后,执行所述根据所述任务信息生成调度信息的步骤。
在一种实施方式中,执行指令为语音指令或文本指令。
在一种实施方式中,调度信息中包括电话机器人的标识信息。
在一种实施方式中,将所述调度信息发送给电话机器人,包括:
将所述调度信息发用给所述RPA机器人,以使所述RPA机器人根据所述电话机器人的标识信息,将所述调度信息转发给所述电话机器人。
在一种实施方式中,将所述调度信息发送给电话机器人之后,所述方法还包括:
接收所述RPA机器人反馈的执行结果,并将所述执行结果输出给调度员进行确认;其中,所述RPA机器人反馈的所述执行结果为所述任务执行者在完成任务后向所述电话机器人反馈,并由所述电话机器人转发给所述RPA机器人的。
在一种实施方式中,所述电话机器人转发给所述RPA机器人的执行结果,是在电话机器人在接收到任务执行结果后,通过预设的自动语音识别引擎ASR,将任务执行者反馈的语音信息转换成文字,得到的以文字描述的执行结果。
在一种实施方式中,所述语音是电话机器人通过预设的语音和文字的双向转换引擎TTS,将所述调度信息中的所述文本数据转换后得到的。
第二方面,本申请实施例提供一种基于RPA及AI的任务调度装置,包括:
获取模块,用于获取RPA机器人从任务调度系统中查询得到的待调度任务的任务信息,所述任务信息中包括任务内容。
生成模块,用于根据所述任务信息生成调度信息,所述调度信息中包括所述任务内容的文本数据。
发送模块,用于将所述调度信息发送给电话机器人,以使所述电话机器人将所述调度信息中的所述文本数据转换为语音播放给任务执行者,使得所述任务执行者基于所述语音执行任务。
在一种实施例方式中,所述装置还可以包括:
输出模块,用于基于所述任务信息中的任务内容生成对话数据输出给调度员。
第一接收模块,用于接收所述调度员反馈的执行指令。
生成模块,用于对所述执行指令进行验证,并在验证无误之后,执行所述根据所述任务信息生成调度信息的步骤。
在一种实施方式中,执行指令为语音指令或文本指令
在一种实施方式中,调度信息中包括电话机器人的标识信息。
在一种实施方式中,发送模块,用于将所述调度信息发用给所述RPA机器人,以使所述RPA机器人根据所述电话机器人的标识信息,将所述调度信息转发给所述电话机器人。
在一种实施方式中,所述装置还可以包括:
第二接收模块,用于接收所述RPA机器人反馈的执行结果,其中,所述RPA机器人反馈的所述执行结果为所述任务执行者在完成任务后向所述电话机器人反馈,并由所述电话机器人转发给所述RPA机器人的。
输出模块,还用于将所述执行结果输出给调度员进行确认。
在一种实施方式中,所述电话机器人转发给所述RPA机器人的执行结果,是在所述电话机器人在接收到任务执行结果后,通过预设的自动语音识别引擎ASR,将任务执行者反馈的语音信息转换成文字,得到的以文字描述的执行结果。
在一种实施方式中,所述语音是电话机器人通过预设的语音和文字的双向转换引擎TTS,将所述调度信息中的所述文本数据转换后得到的。
第三方面,本申请实施例提供一种对话机器人,该机器人包括存储器和处理器;其中,所述存储器用于存储所述处理器的可执行指令,当所述指令被所述处理器执行时,所述处理器执行上述第一方面的方法。
第四方面,本申请实施例提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,当所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现上述第一方面所述的方法。
第五方面,本申请实施例提供一种电子设备,包括存储器和处理器;其中,所述存储器用于存储所述处理器的可执行指令,当所述指令被所述处理器执行时,所述处理器执行上述第一方面的方法。
本申请实施例提供的基于RPA及AI的任务调度方法、装置、机器人及介质,通过获取RPA机器人从任务调度系统中查询得到的待调度任务的任务信息,并根据任务信息生成调度信息,通过将调度信息发送给电话机器人,使得电话机器人将调度信息中携带的用于描述任务内容的文本数据转换为语音播放给任务执行者,任务执行者根据电话机器人播放的语音执行任务。本申请实施例通过机器人代替人工完成大规模、重复性、机械性的任务调度工作,实现了劳动力优化,节约了人力成本,提高了任务调度的效率。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是本申请实施例提供的一种基于RPA及AI的任务调度方法的流程图;
图2是本申请实施例提供的一种调度系统的结构示意图;
图3a是本申请实施例提供的一种基于RPA及AI的任务调度方法的流程图;
图3b为本申请实施例提供的一种调度员与对话机器人的交互界面截图;
图4是本申请实施例提供的一种基于RPA及AI的任务调度装置的结构示意图;
图5是本申请实施例提供的一种对话机器人的结构示意图。
通过上述附图,已示出本公开明确的实施例,后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围,而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
本发明的描述中,“对话机器人”,广义上来讲,是指能够与人类通过语音或文字进行对话交互的计算机程序,具体可以是搭载在通信软件、小程序或者网页上的对话机器人软件,或者,也可以是搭载在硬件机器人实体上,有对话功能的机器人。
本发明的描述中,TTS(TextToSpeech,从文本到语音)是人机对话的一部分,能够把文字智能地转化为自然语音流。
本发明的描述中,ASR(Automatic Speech Recognition,自动语音识别技术),是一种将人的语音转换为文本的技术。
本发明实施例提供了一种基于RPA及AI的任务调度方法、装置、机器人及介质,以提升任务调度的效率。下面对本发明实施例进行详细说明。
机器人流程自动化(Robotic Process Automation)简称RPA,是通过特定的“机器人软件”,模拟人在计算机上的操作,按规则自动执行流程任务。
AI(Artificial Intelligence)是人工智能的英文缩写,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。本发明实施例提供的技术方案主要采用的是AI技术中的TTS技术和ASR技术。其中,采用TTS技术,可将调度信息中携带的任务内容的文本数据转换为语音。采用ASR技术,可将任务执行者反馈的语音信息转换成文字,得到以文字描述的执行结果。
图1是本申请实施例提供的一种基于RPA及AI的任务调度方法的流程图,如图1所示,该方法包括:
步骤101、获取机器人流程自动化RPA机器人从任务调度系统中查询得到的待调度任务的任务信息,任务信息中包括任务内容。
步骤102、根据任务信息生成调度信息,调度信息中包括任务内容的文本数据。
步骤103、将调度信息发送给电话机器人,以使电话机器人将调度信息中的文本数据转换为语音播放给任务执行者,使得任务执行者基于语音执行任务。
本申请实施例提供的方法,可以由调度中枢执行,该调度中枢可以为服务器,或平台,在一种实施方式中,该调度中枢可以为对话机器人。本申请实施例中的对话机器人,可以是搭载在通信软件、小程序或者网页上的对话机器人软件,或者,也可以是搭载在硬件机器人实体上,有对话功能的机器人。
示例的,图2是本申请实施例提供的一种调度系统的结构示意图,如图2所示,在图2所示的调度系统中包括调度人员25、对话机器人20、RPA机器人21、调度系统22、电话机器人23和任务执行者持有的终端设备24,其中,对话机器人20、RPA机器人21、电话机器人23以及设备24的个数可以不局限于一个。
参照图2,调度系统22中至少记录有待调度的任务信息以及已完成调度的任务的执行结果。RPA机器人21定期(比如每天固定的时间),查看调度系统22,并在任务开始之前从调度系统22中获取待调度的任务的任务信息,并将任务信息推送给对话机器人20。其中,本实施例所称的任务信息具体可以是语音信息或者文字信息,任务信息中至少可以包括任务内容。在其他一些实施例中任务信息中还可以包括任务执行截止时间、任务执行者标识等信息。但是考虑到文字信息的数据量一般要小于语音信息。在数据传输上文字信息的传输速度较快,占用的传输资源较少,因此,在本实施例中示例性的将待调度的任务信息具体为文字信息。
本实施例中调度信息中可以包括以语音或文字描述的任务内容、调度信息目标传达到的电话机器人的标识、任务执行者的信息(比如,姓名、编号、电话号码等)、任务执行的截止时间等信息。
对话机器人20根据任务信息生成调度信息后,向电话机器人23发送调度信息的方式可以包括如下几种:
在一种发送方式中,对话机器人20对任务进行调度,从系统中确定出空闲的电话机器人,并将调度信息直接发送给空闲的电话机器人。
在另一种发送方式中,对话机器人对电话机器人进行调度,将携带有电话机器人的标识信息的调度信息发送给RPA机器人21,RPA机器人21根据调度信息中携带的电话机器人的标识信息,将调度信息转发给相应的电话机器人。在这种发送方式中,由于对话机器人只需与RPA机器人进行连接,不需要电话机器人连接,因而,可以节约对话机器人的通信端口,使得对话机器人可以有更多的端口与更多的RPA机器人进行连接。当一个大的调度场景中有多个小的调度方面时,可以通过一个RPA机器人处理一个小的调度方面的工作,对话机器人对多个RPA机器人对应的多个小的调度方面的任务进行协调统筹,避免冲突。
电话机器人23在接收到调度信息后,可以通过预设的语音和文字的双向转换引擎(TTS引擎)将调度信息中携带的任务内容的文本数据转换为语音,并通过拨号的方式接通任务执行者的电话,将语音播放给任务执行者。
任务执行者接到电话后根据电话内容执行任务,并向电话机器人反馈任务执行结果,其中,在反馈任务执行结果时,可以采用如下方式中的任意一种:
在一种方式中,任务执行者在执行任务的同时,根据电话机器人的问询语音反馈任务的部分执行结果
在另一种方式中,任务执行者在完成任务的全部部分后,通过拨号接通电话机器人,并将任务的执行结果反馈给电话机器人。
电话机器人在接收到任务执行结果后,可以通过预设的自动语音识别(AutomaticSpeech Recognition简称ASR)引擎,将任务执行者反馈的语音信息转换成文字,得到以文字描述的执行结果。
RPA机器人21接收电话机器人23反馈的执行结果。将执行结果记录到调度系统22中,并将执行结果反馈给对话机器人20。对话机器人20通过前端通知页面将执行结果反馈给调度人员,以使调度人员对执行结果进行确认。
当然上述仅是以图2为例进行的示例说明,并不是对本申请的唯一限定。
本实施例,通过获取RPA机器人从任务调度系统中查询得到的待调度任务的任务信息,并根据任务信息生成调度信息,通过将调度信息发送给电话机器人,使得电话机器人将调度信息中携带的用于描述任务内容的文本数据转换为语音播放给任务执行者,任务执行者根据电话机器人播放的语音执行任务。本实施例通过机器人代替人工完成大规模、重复性、机械性的任务调度工作,实现了劳动力优化,节约了人力成本,提高了任务调度的效率。
图3a是本申请实施例提供的一种基于RPA及AI的任务调度方法的流程图,如图3a所示,该方法包括:
步骤301、获取机器人流程自动化RPA机器人从任务调度系统中查询得到的待调度任务的任务信息,任务信息中包括任务内容。
步骤302、基于任务信息中的任务内容生成对话数输出给调度员。
示例的,仍以图2所示的调度系统为例。在图2中对话机器人可以基于前端通知页面,以语音或文字的形式将任务内容输出给调度员进行确认。调度员在确认任务信息无误后,以语音或文字的形式向对话机器人反馈执行指令。即对话机器人接收到的执行指令可能是语音指令,也可能是文字指令。
步骤303、接收调度员反馈的执行指令。
承接上例,对话机器人在接收到执行指令之后,若执行指令为语音指令,则对话机器人需要先根据预设引擎将语音指令转换为文字指令,再基于语义分析模型对文字指令的语义进行解析,验证调度员是否已经确认了任务内容,若调度员已经确认了任务内容,则确认验证无误。若执行指令为文字指令,则可以直接基于语义分析模型对文字指令进行解析,并基于解析结果对文字指令进行验证。
步骤304、对执行指令进行验证,并在验证无误之后,根据任务信息生成调度信息,调度信息中包括任务内容的文本数据。
具体的,图3b为本申请实施例提供的一种调度员与对话机器人的交互界面截图。如图3b所示,RPA机器人从任务调度系统中查询得到的待调度任务的任务是“220KV林平线线路由运行转检修”。对话机器人在获取到该待执行的任务后,将该任务的任务信息显示在交互界面,并生成对话数据给调度员,如图3b所示,在交互界面上生成确认信息是否有误的请求。调度员可按照对话机器人的提示在交互界面输入“执行220KV林平线线路由运行转检修”的执行指令。对话机器人在接收到该执行指令后,对该执行指令的名称进行验证,如果验证通过,则根据任务信息生成调度信息的步骤,如图3b所示的步骤一和步骤二,具体包括计划操作时间、操作单位、下令人、受令人和操作指令等。
步骤305、将调度信息发送给电话机器人,以使电话机器人将调度信息中的文本数据转换为语音播放给任务执行者,使得任务执行者基于语音执行任务。
本实施例在生成调度信息之前先与调度员进行人机交互,并在调度员确认任务内容无误后生成调度信息,能够避免误调度事件的发生,提高任务调度的准确性。
图4是本申请实施例提供的一种基于RPA及AI的任务调度装置的结构示意图,该装置可以被具体为上述实施例中的对话机器人,或者上述对话机器人中的部分模块。如图4所示,装置40包括:
获取模块41,用于获取RPA机器人从任务调度系统中查询得到的待调度任务的任务信息,所述任务信息中包括任务内容;
生成模块42,用于根据所述任务信息生成调度信息,所述调度信息中包括所述任务内容的文本数据;
发送模块43,用于将所述调度信息发送给电话机器人,以使所述电话机器人将所述调度信息中的所述文本数据转换为语音播放给任务执行者,使得所述任务执行者基于所述语音执行任务。
在一种实施例方式中,装置40还可以包括:
输出模块,用于基于所述任务信息中的任务内容生成对话数据输出给调度员。
第一接收模块,用于接收所述调度员反馈的执行指令。
生成模块,用于对所述执行指令进行验证,并在验证无误之后,执行所述根据所述任务信息生成调度信息的步骤。
在一种实施方式中,执行指令为语音指令或文本指令
在一种实施方式中,调度信息中包括电话机器人的标识信息。
在一种实施方式中,发送模块,用于将所述调度信息发用给所述RPA机器人,以使所述RPA机器人根据所述电话机器人的标识信息,将所述调度信息转发给所述电话机器人。
在一种实施方式中,装置40还可以包括:
第二接收模块,用于接收所述RPA机器人反馈的执行结果,其中,所述RPA机器人反馈的所述执行结果为所述任务执行者在完成任务后向所述电话机器人反馈,并由所述电话机器人转发给所述RPA机器人的。
输出模块,还用于将所述执行结果输出给调度员进行确认。
在一种实施方式中,所述电话机器人转发给所述RPA机器人的执行结果,是在所述电话机器人在接收到任务执行结果后,通过预设的自动语音识别引擎ASR,将任务执行者反馈的语音信息转换成文字,得到的以文字描述的执行结果。
在一种实施方式中,所述语音是电话机器人通过预设的语音和文字的双向转换引擎TTS,将所述调度信息中的所述文本数据转换后得到的。
本实施例提供的装置能够执行上述任一实施例的方法,其执行方式和有益效果类似在这里不再赘述。
图5是本申请实施例提供的一种对话机器人的结构示意图,该对话机器人可以被理解为上述实施例中的对话机器人。对话机器人50包括存储器51和处理器52;其中,所述存储器51用于存储所述处理器52的可执行指令,当所述指令被所述处理器52执行时,所述处理器52执行上述方法实施例提供的方法。
本申请实施例还挺供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,当所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现上述方法实施例所述的方法。
本申请实施例提供一种电子设备,包括存储器和处理器;其中,存储器用于存储处理器的可执行指令,当所述指令被处理器执行时,处理器执行上述方法实施例提供的方法。
应理解的是,上述处理器可以是中央处理器(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processing,DSP)、专用集成电路(application specific integrated circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(fieldprogrammable gate array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者是任何常规的处理器等。值得说明的是,处理器可以是支持进阶精简指令集机器(advanced RISC machines,ARM)架构的处理器。
进一步地,可选的,上述存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器,还可以包括非易失性随机存取存储器。该存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器,或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中,非易失性存储器可以包括只读存储器(read-onlymemory,ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM,PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM,EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM,EEPROM)或闪存。易失性存储器可以包括随机存取存储器(random access memory,RAM),其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明,许多形式的RAM可用。例如,静态随机存取存储器(static RAM,SRAM)、动态随机存取存储器(dynamic random access memory,DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM,SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data date SDRAM,DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhancedSDRAM,ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink DRAM,SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus RAM,DR RAM)。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本申请的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包括于本申请的至少一个实施例或示例中。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本公开的其它实施方案。本发明旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求书来限制。
- 基于RPA及AI的任务调度方法、装置、机器人及介质
- 基于AI的RPA任务调度方法、装置、电子设备及存储介质