环卫人员作业负荷与效率分析数据

本数据来源于公司环卫人员作业记录与垃圾清运统计数据的融合数据采集，采集范围涵盖统计周期、班组人数、应作业天数、实际作业天数、定额人均日清运量、月度垃圾清运量、计划覆盖路段数及实际覆盖路段数等核心字段。 通过构建"作业天数达标率-人均垃圾清运效率-作业路段覆盖率"三维作业负荷与效率评估模型与综合人员作业负荷与效率指数分级机制，对不同班组的作业负荷与效率进行量化评分与等级标注，解决环卫行业人员作业管理粗放、垃圾清运效率不透明、作业路段覆盖不全等核心痛点。 该数据集面向环卫运营企业、城市管理部门及智慧环卫平台开发商，为其提供标准化的作业负荷与效率量化评估数据，支撑人员编制优化、清运任务分配及路段覆盖效能评价，降低人力成本与作业盲区，提升环卫作业精细化管理水平。 同时，该数据集的特征工程体系与分级标注规范经过标准化处理，可为环卫运营管理领域的智能调度AI模型提供结构化训练样本，推动行业从"人工排班"向"数据驱动+智能优化"演进。 加工前的数据来源于公司环卫人员作业记录与垃圾清运统计台账，原始字段包括班组名称、班组人数、应作业天数、实际作业天数、定额人均日清运量、月度垃圾清运量、计划覆盖路段数及实际覆盖路段数等。 处理方式为：基于原始数据计算人员作业达标率、人均垃圾清运效率、作业路段覆盖率三项基础比率指标，再按区间赋分规则转化为百分制评分，最后加权汇总为综合评估指数并标注等级。 作业天数达标率_% = 实际作业天数 / 应作业天数 × 100。 作业天数达标率评分 = 作业天数达标率_%：≥100=100，≥95且<100=85，≥90且<95=70，≥80且<90=50，<80=30。 人均垃圾清运效率_% = 月度垃圾清运量_吨 / (定额人均日清运量_吨 × 应作业天数 × 班组人数) × 100。 人均垃圾清运效率评分 = 人均垃圾清运效率_%：≥100=100，≥95且<100=85，≥90且<95=70，≥80且<90=50，<80=30。 作业路段覆盖率_% = 实际覆盖路段数 / 计划覆盖路段数 × 100。 作业路段覆盖率评分 = 作业路段覆盖率_%：≥100=100，≥95且<100=85，≥90且<95=70，≥80且<90=50，<80=30。 综合人员作业负荷与效率指数 = 人员到岗达标率评分 × 0.35 + 人均垃圾清运效率评分 × 0.4 + 作业路段覆盖率评分 × 0.25。 等级 = 综合人员作业负荷与效率指数：≥85=优秀，≥70且<85=良好，≥60且<70=合格，<60=不合格。 权重依据：人均垃圾清运效率以40%权重居首，体现“产出优先”的环卫业务本质；人员到岗达标率以35%紧随其后，突出“无人则无效”的基础保障地位；作业路段覆盖率以25%作为空间维度的完整性校验。三者形成“产出定效、到岗保底、覆盖验全”的评估闭环，权重梯度清晰，全面反映人、效、域三维管理要求。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

本数据集融合环卫人员作业记录与垃圾清运统计数据，通过作业天数达标率、人均垃圾清运效率和作业路段覆盖率三项指标构建三维评估模型，加权计算综合人员作业负荷与效率指数并标注等级，实现对不同班组作业负荷与效率的量化评分。数据集包含1073条记录，以xlsx格式存储，面向环卫运营企业、城市管理部门及智慧环卫平台开发商，提供标准化评估数据以支撑人员编制优化、清运任务分配及路段覆盖效能评价，同时可为智能调度AI模型提供结构化训练样本。