一种用于建筑行业的劳务实名制管理系统

摘要

本发明公开了一种用于建筑行业的劳务实名制管理系统，包括实名制数据采集系统和实名制数据管理系统；所述实名制数据采集系统包括数据中心及数据采集终端；所述实名制数据管理系统又称为项目信息采集系统；主要分为分析预警模块、项目管理模块、企业管理模块、班组管理模块、人员管理模块、合同管理模块、考勤管理模块和工资管理模块；本发明基于劳动用工人员大数据资源，建立能够量化反映公司整体运行特征、规模、结构和水平运行指标体系，基于大数据资源，建立以运行监测预警服务为目的，以抽样调查数据为主要数据源的运行监测预警分析功能，为公司各级企业提供风险防范服务。

说明书

技术领域

本发明属于实名管理系统，更具体的说是涉及建筑行业工程建设的实名制管理系统。

背景技术

工程建设一直是行业主管部门监管的重点，在我国建筑行业涵盖住房建设、交通运输、水利工程、能源基建、铁路建设、电力工程等多种细分类型。而每种类型的项目在建设过程中均需要进行项目备案、工伤缴纳、工资专户开设以及现场实名管理等一系列工作，每项工作分管于行业不同监管部门，由于当前政府监管平台尚未实现互通，工程数据多由项目根据不同平台监管标准进行数据上报。一方面行业监管平台不统一，标准多样化，项目数据上报工作推进困难且不及时；另一方面，数据由项目单方面上报，一级监管部门核实难度较大，很难避免虚报、造假等严重问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，提供一种为建筑行业工程建设管理及监管提供规范化的用于建筑行业的劳务实名制管理系统。

本发明的技术方案是：一种用于建筑行业的劳务实名制管理系统，包括实名制数据采集系统和实名制数据管理系统；

所述实名制数据采集系统包括数据中心及数据采集终端；所述数据采集终端是通过身份识别设备读取建筑工人身份信息，再加上人脸识别技术，对工人进行实名登记；所述数据采集终端与数据中心耦接，将建筑工人信息传输至数据中心内，所述数据中心包括存储器、输入设备和显示设备，所述存储器与记录终端耦接，用于接收记录终端输出的建筑工人信息后进行存储，所述输入设备和显示设备均与存储器耦接；所述输入设备用于输入建筑工人补充信息至存储器内存储，更新存储器内的建筑工人信息；所述显示设备用于接收存储器内的建筑工人信息后并显示建筑工人信息；所述存储器内存储的建筑工人信息包括工人身份信息和工作经历；

所述实名制数据管理系统主要分为分析预警模块、项目管理模块、企业管理模块、班组管理模块、人员管理模块、合同管理模块、考勤管理模块和工资管理模块；

所述分析预警模块是指系统运用大数据算法将行业项目及劳务数据进行整合分析，通过建立一套完整的风险预警机制，直观的运用图表、动态效果实时向企业或政府监管部门推送行业异常数据，进行舆情预警，帮助企业或政府部门实时监管数据；

所述项目管理模块是指系统面向施工单位管理人员提供信息录入功能，支持施工企业在系统录入及管理项目建设信息、备案信息、开工信息、专户开设、工伤保险缴纳等重要信息；

所述企业管理模块是指系统面向企业、政府提供工程参建企业查询入口，帮助监管部门实时监察企业情况，实现通过项目查企业，通过企业监管项目建设的目标；

所述班组管理模块是指为了实现工程建设的现场精准管理，以班组为单位，通过班组长实现人员一对一监管；

所述人员管理模块是指系统通过调取数据采集终端上传至数据中心的人员数据，以实现以人员为基础的合同、考勤、工资册等信息管理；

所述合同管理模块是指为了推动工程用工合法化，为劳务工人提供线上、线下电子合同签订入口，为劳务用工提供合法用工凭证；

所述考勤管理模块是通过系统通过调取采集终端上传至数据中心的考勤数据，做好工人用工记录，同时对考勤数据进行整合分析，直观呈现工人阶段用工情况，为工人工资发放及工伤上报提供参考依据；

所述工资管理模块是指为了保障农名工工资发放，提供线上工资造册及一键代发，打通与银行的工资代发接口，将工人工资数据推送至银行，银行返回发放结果的代发流程。

具体地，所述人脸识别技术运用0CR图像识别技术，识别并采集个人身份证信息；通过引入生物识别技术采集活体人脸信息，在采集设备上，将已采集身份证图像与实际人脸图片进行匹配，匹配成功后完成劳务工人实名制登记，最终将已实名的建筑工人数据上传至数据存储中心。

具体地，所述实名登记包括劳务工人进场登记及退场登记。

更具体地，所述建筑工人进行考勤登记进出场时，运用人脸识别认证录入当前人脸图片，接口调用已上传至数据存储中心的实名登记图片，通过将考勤图片与实名登记图片进行比对，比对成功即考勤打卡成功，将在数据采集终端自动生成有效考勤，考勤数据通过上传接口回传至数据中心。

具体地，所述数据中心的存储采用spring cloud微服务架构模式，将原来耦合在一起的复杂业务拆分为单个服务，每一个微服务工作于单一功能，通过定义良好的接口清晰表述服务边界；每个服务开发者只工作服务本身，通过使用缓存、DAL技术手段来提升系统的性能，在微服务架构模式下，当某一组件发生故障时，故障会被隔离在单个服务中，保障核心业务正常运行。

更具体地，所述spring cloud微服务架构包括数据引擎层、计算引擎层、业务引擎层和数据接口层。

更具体地，所述数据引擎层采用MongoDB、图算法等提供数据存储和引擎服务，计算引擎层提供智能处理和数据挖掘组件；所述业务引擎层利用Docker容器技术实现业务数据的逻辑封装；所述数据接口层采用RESTFul技术提供持续应用接入的能力。

更具体地，所述计算引擎层采用的计算包括批量离线计算、内存计算、在线流式计算。

更具体地，所述图算法采用深度优先搜索算法：假设给定图G的初始状态是所有顶点均未被访问过，在G中任选一个顶点i作为遍历的初始点，使用递归调用有三个步骤，如下：1.访问搜索到的未被访问的邻接点；2.将此次访问的点标记为被访问过的点，下次跳过；3.继续搜索该顶点未被访问过的邻接点，如找到，则从此邻接点开始同样的搜索并标记，反复进行直到所有节点都被访问为止。

与现有技术比较，本发明的有益效果是：本发明基于劳动用工人员大数据资源，建立能够量化反映公司整体运行特征、规模、结构和水平运行指标体系,基于茅台大数据资源,建立以运行监测预警服务为目的,以抽样调查数据为主要数据源的运行监测预警分析功能,为公司各级企业提供风险防范服务；功能包括项目欠薪预警、劳动合同纠纷预警、项目安全风险预警等；其次，采用spring cloud微服务架构模式来架构整个项目的后台，将原来耦合在一起的复杂业务拆分为单个服务，规避了原本复杂度无止境的积累，当某一组件发生故障时，故障会被隔离在单个服务中，保障核心业务正常运行。

附图说明

图1是本发明的建筑工人管理系统的模块框图；

图2是系统架构图；

图3是微服务技术架构图；

图4微服务架构与单块软件架构对比图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1-2所示，一种用于建筑行业的劳务实名制管理系统，包括实名制数据采集系统和实名制数据管理系统；

实名制数据采集系统包括数据中心及数据采集终端；数据采集终端是通过身份识别设备读取建筑工人身份信息，再加上人脸识别技术，对工人进行实名登记；数据采集终端与数据中心耦接，将建筑工人信息传输至数据中心内，数据中心包括存储器、输入设备和显示设备，存储器与记录终端耦接，用于接收记录终端输出的建筑工人信息后进行存储，输入设备和显示设备均与存储器耦接；输入设备用于输入建筑工人补充信息至存储器内存储，更新存储器内的建筑工人信息；显示设备用于接收存储器内的建筑工人信息后并显示建筑工人信息；存储器内存储的建筑工人信息包括工人身份信息和工作经历；

实名制数据管理系统又称为项目信息采集系统；主要分为分析预警模块、项目管理模块、企业管理模块、班组管理模块、人员管理模块、合同管理模块、考勤管理模块和工资管理模块；

分析预警模块是指系统运用大数据算法将行业项目及劳务数据进行整合分析，通过建立一套完整的风险预警机制，直观的运用图表、动态效果实时向企业或政府监管部门推送行业异常数据，进行舆情预警，帮助企业或政府部门实时监管数据；

项目管理模块是指系统面向施工单位管理人员提供信息录入功能，支持施工企业在系统录入及管理项目建设信息、备案信息、开工信息、专户开设、工伤保险缴纳等重要信息；

企业管理模块是指系统面向企业、政府提供工程参建企业查询入口，帮助监管部门实时监察企业情况，实现通过项目查企业，通过企业监管项目建设的目标；

班组管理模块是指为了实现工程建设的现场精准管理，以班组为单位，通过班组长实现人员一对一监管；

人员管理模块是指系统通过调取数据采集终端上传至数据中心的人员数据，以实现以人员为基础的合同、考勤、工资册等信息管理；

合同管理模块是指为了推动工程用工合法化，为劳务工人提供线上、线下电子合同签订入口，为劳务用工提供合法用工凭证；

考勤管理模块是通过系统通过调取采集终端上传至数据中心的考勤数据，做好工人用工记录，同时对考勤数据进行整合分析，直观呈现工人阶段用工情况，为工人工资发放及工伤上报提供参考依据；

工资管理模块是指为了保障农名工工资发放，提供线上工资造册及一键代发，打通与银行的工资代发接口，将工人工资数据推送至银行，银行返回发放结果的代发流程。

上述实名制系统被拆分为8个子服务，分别为：项目服务(包含企业服务)、人员服务(包含班组服务)、考勤服务、合同服务、工资册服务、设备服务、统计服务。

上述人脸识别技术为数据采集，运用0CR图像识别技术，识别并采集个人身份证信息；通过引入生物识别技术采集活体人脸信息，在采集设备上，将已采集身份证图像与实际人脸图片进行匹配，匹配成功后完成劳务工人实名制登记，最终将已实名的工人哪数据上传至数据存储中心。实名制登记包括劳务工人进场登记及退场登记。

工人进行考勤登记进出场时，运用人脸识别认证录入当前人脸图片，接口调用已上传至数据存储中心的实名登记图片，通过将考勤图片与实名登记图片进行比对，比对成功即考勤打卡成功，将在考勤采集端自动生成有效考勤，考勤数据通过上传接口回传至数据存储中心。

上述数据中心的存储主要实现海量数据采集、加工、存储、计算及分析的技术功能组件。根据劳动用工的实际情况,大数据基础平台更适合采用微服务架构解决方案。

微服务架构模式，提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。

如图3-4所示，本发明数据中心的存储采用spring cloud微服务架构模式来架构整个项目的后台，将原本耦合在一起的复杂业务拆分为单个服务，规避了原本复杂度无止境的积累。每一个微服务专注于单一功能，并通过定义良好的接口清晰表述服务边界；每个服务开发者只专注服务本身，通过使用缓存、DAL等各种技术手段来提升系统的性能，而对于消费方来说完全透明，在微服务架构下，当某一组件发生故障时，故障会被隔离在单个服务中；比如通过限流、熔断等方式降低错误导致的危害，保障核心业务正常运行。

整个架构基于分布式框架构建，由数据引擎层、计算引擎层、业务引擎层和数据接口层构成：数据引擎层采用MongoDB、图算法等提供数据存储和引擎服务,计算引擎层提供智能处理和数据挖掘组件。业务引擎层利用 Docker容器技术实现业务数据的逻辑封装,数据接口层采用RESTFul技术提供持续应用接入的能力。微服务的设计思维,将服务抽象为更符合 CloudNative的更细粒度的模块以 Docker的方式进行部署，各类服务看似隔离、实则连通便于工具的部署和维护以应对未来更多业务的接入。基于微服务架构的建设打造了“平台+工具”的新一代融合模式解脱了业务繁琐的逻辑,为上层应用提供专项服务，让应用层更专注于业务。

本实施例图算法采用深度优先搜索算法：假设给定图G的初始状态是所有顶点均未被访问过，在G中任选一个顶点i作为遍历的初始点，使用递归调用有三个步骤，如下：1.访问搜索到的未被访问的邻接点；2.将此次访问的点标记为被访问过的点，下次跳过；3.继续搜索该顶点未被访问过的邻接点，如找到，则从此邻接点开始同样的搜索并标记，反复进行直到所有节点都被访问为止。

计算引擎层采用的计算包括批量离线计算（如MapReduce）、内存计算（如Spark、Ignite）、在线流式计算（如Storm、Samza、Spark Streaming、S4）等。

相对于传统的单体架构应用，微服务架构具有如下特点：

（1）服务能够独立构建、独立部署、按需独立扩展，赋予系统灵活的组织方式和发布节奏，使得快速交付和柔性应用成为可能；

（2）松耦合、单一职责、基于限界上下文的一种SOA的落地实现，简化了单体架构的业务复杂性，根据业务需求对大型项目进行拆分，方便项目并行研发；

（3）受业务驱动，不断演进的架构，降低了系统维护和业务扩展的成本，方便后期需求和功能的不断迭代升级，同时也降低了错误排查的难度；

（4）通过分解巨大单体式应用为多个服务方法解决了复杂性问题，每个微服务相对较小，方便根据不同的服务性能要求选择匹配的技术；

（5）每个单体应用不局限于固定的技术栈，开发者可以自由选择开发技术，提供 API服务，实现技术的多元化选型；

（6）单一职责功能、服务的粒度小，每个服务针对单一的业务能力进行封装都只关注于一个业务功能，从而更有可能对某些方面的服务做成精品；

（7）易于规模化开发，多个开发团队可以并行开发，每个团队负责一项服务；

（8）改善故障隔离，一个服务宕机不会影响其他服务。

相对于单块架构，微服务架构在系统升级、业务扩容、功能丰富等方面具有绝对的优势，便于用户进行后期长期建设的业务系统，具备外挂式接入管理能力。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。