流程任务处理方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种流程任务处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取机器人执行流程脚本中的目标操作步骤的历史性能数据；根据所述历史性能数据，预测所述机器人本次执行所述目标操作步骤后所需要的预测等待时长；将所述流程脚本中与所述目标操作步骤对应的等待时长，更新为所述预测等待时长；在所述机器人本次执行所述流程脚本中的所述目标操作步骤后、且满足所述预测等待时长时，触发所述机器人执行所述流程脚本中所述目标操作步骤的下一操作步骤。采用本方法能够提高流程脚本的执行效率。

【技术实现步骤摘要】
流程任务处理方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种流程任务处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，通过机器人按流程自动执行流程中的操作步骤的生产方式，为各个行业所用。目前的方法，是针对流程中的每一个操作步骤分别设置好一个对应的固定等待时长，满足对应的固定等待时长，机器人则开始执行对应的流程中的操作步骤。然而，固定等待时长，不能随系统实际性能情况变化，若实际性能较好，系统响应操作步骤比较快，机器人则浪费不必要的时间等待，即系统欠压。若实际性能较差，系统响应比较慢，即上一个操作步骤无法按时执行完，但机器人会在满足固定等待时长就提前执行下一个操作步骤，从而导致系统无法响应多个操作步骤而崩溃，即系统过压。由此，按照固定等待时长来执行对应流程中的操作步骤，容易造成系统欠压或者过压，从而影响机器人执行流程脚本的效率。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高效率的流程任务处理方法、装置、计算机设备和存储介质。一种流程任务处理方法，所述方法包括：获取机器人执行流程脚本中的目标操作步骤的历史性能数据；根据所述历史性能数据，预测所述机器人本次执行所述目标操作步骤后所需要的预测等待时长；将所述流程脚本中与所述目标操作步骤对应的等待时长，更新为所述预测等待时长；在所述机器人本次执行所述流程脚本中的所述目标操作步骤后、且满足所述预测等待时长时，触发所述机器人执行所述流程脚本中所述目标操作步骤的下一操作步骤。在一个实施例中，所述历史性能数据，包括历史响应耗时；所述获取机器人执行流程脚本中的目标操作步骤的历史性能数据，包括：获取机器人多次执行流程脚本中的目标操作步骤的历史响应耗时，得到历史响应耗时序列；所述根据所述历史性能数据，预测所述机器人本次执行所述目标操作步骤后所需要的预测等待时长，包括：根据所述历史响应耗时序列，预测所述机器人本次执行所述目标操作步骤后所需要的预测等待时长。在一个实施例中，所述根据所述历史响应耗时序列，预测所述机器人本次执行所述目标操作步骤后所需要的预测等待时长，包括：将所述历史响应耗时序列输入至预先训练的时长预测模型进行预测处理，输出所述机器人本次执行所述目标操作步骤后所需要的预测等待时长。在一个实施例中，所述时长预测模型，是通过模型训练步骤训练得到的，所述模型训练步骤包括：获取样本数据；所述样本数据包括分别执行样本流程脚本中各样本操作步骤的样本历史响应耗时序列、以及执行各样本操作步骤后需要的样本等待时长；将所述样本历史响应耗时序列输入至待训练的时长预测模型，预测得到执行相应样本操作步骤后需要的等待时长；基于预测的等待时长和相应样本等待时长之间的误差，调整所述时长预测模型的参数，使得所述误差朝预期差异范围收敛，并继续训练，直至满足训练停止条件，获得经过训练的时长预测模型。在一个实施例中，所述方法还包括：针对当前使用的目标系统，从规则库中确定与目标系统相应的处理规则；通过所述处理规则对预测等待时长进行处理，得到与所述目标系统的系统性能相匹配的预测等待时长。在一个实施例中，所述方法还包括：对更新了所述预测等待时长的流程脚本进行仿真执行，得到仿真执行结果；若所述仿真执行结果无误，则将更新了预测等待时长的流程脚本更新至流程脚本库中。在一个实施例中，所述方法还包括：读取流程执行日志中的状态关联字段；所述状态关联字段，是与所述机器人的流程执行状态相关联的字段；根据所述状态关联字段，识别所述机器人的流程脚本执行状态；若流程脚本执行状态为异常状态，则发出告警信息。一种流程任务处理装置，所述装置包括：获取模块，用于获取机器人执行流程脚本中的目标操作步骤的历史性能数据；预测模块，用于根据所述历史性能数据，预测所述机器人本次执行所述目标操作步骤后所需要的预测等待时长；更新模块，用于将所述流程脚本中与所述目标操作步骤对应的等待时长，更新为所述预测等待时长；触发模块，用于在所述机器人本次执行所述流程脚本中的所述目标操作步骤后、且满足所述预测等待时长时，触发所述机器人执行所述流程脚本中所述目标操作步骤的下一操作步骤。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取机器人执行流程脚本中的目标操作步骤的历史性能数据；根据所述历史性能数据，预测所述机器人本次执行所述目标操作步骤后所需要的预测等待时长；将所述流程脚本中与所述目标操作步骤对应的等待时长，更新为所述预测等待时长；在所述机器人本次执行所述流程脚本中的所述目标操作步骤后、且满足所述预测等待时长时，触发所述机器人执行所述流程脚本中所述目标操作步骤的下一操作步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取机器人执行流程脚本中的目标操作步骤的历史性能数据；根据所述历史性能数据，预测所述机器人本次执行所述目标操作步骤后所需要的预测等待时长；将所述流程脚本中与所述目标操作步骤对应的等待时长，更新为所述预测等待时长；在所述机器人本次执行所述流程脚本中的所述目标操作步骤后、且满足所述预测等待时长时，触发所述机器人执行所述流程脚本中所述目标操作步骤的下一操作步骤。上述流程任务处理方法、装置、计算机设备和存储介质，通过机器人执行流程脚本中的目标操作步骤的历史性能数据，预测机器人本次执行所述目标操作步骤后所需要的预测等待时长。以预测等待时长代替固定的时长，作为流程脚本中与所述目标操作步骤对应的等待时长，可以使得流程脚本中与所述目标操作步骤对应的等待时长与实际的系统响应时长更相近。在所述机器人本次执行所述流程脚本中的所述目标操作步骤后、且满足所述预测等待时长时，触发所述机器人执行所述流程脚本中所述目标操作步骤的下一操作步骤，可以有效避免系统过压或者欠压的问题，从而提高了机器人执行流程脚本的效率。附图说明图1为一个实施例中流程任务处理方法的应用环境图；图2为一个实施例中流程任务处理方法的流程示意图；图3为另一个实施例中流程任务处理方法的流程示意图；图4为另一个实施例中流程任务处理方法的架构图；图5为一个实施例中流程任务处理装置的结构框图；图6为另一个实施例中流程任务处理装置的结构框图；图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图；图8为另一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供的流程任务处理方法，可以应用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种流程任务处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取机器人执行流程脚本中的目标操作步骤的历史性能数据；/n根据所述历史性能数据，预测所述机器人本次执行所述目标操作步骤后所需要的预测等待时长；/n将所述流程脚本中与所述目标操作步骤对应的等待时长，更新为所述预测等待时长；/n在所述机器人本次执行所述流程脚本中的所述目标操作步骤后、且满足所述预测等待时长时，触发所述机器人执行所述流程脚本中所述目标操作步骤的下一操作步骤。/n

【技术特征摘要】
1.一种流程任务处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取机器人执行流程脚本中的目标操作步骤的历史性能数据；
根据所述历史性能数据，预测所述机器人本次执行所述目标操作步骤后所需要的预测等待时长；
将所述流程脚本中与所述目标操作步骤对应的等待时长，更新为所述预测等待时长；
在所述机器人本次执行所述流程脚本中的所述目标操作步骤后、且满足所述预测等待时长时，触发所述机器人执行所述流程脚本中所述目标操作步骤的下一操作步骤。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史性能数据，包括历史响应耗时；
所述获取机器人执行流程脚本中的目标操作步骤的历史性能数据，包括：
获取机器人多次执行流程脚本中的目标操作步骤的历史响应耗时，得到历史响应耗时序列；
所述根据所述历史性能数据，预测所述机器人本次执行所述目标操作步骤后所需要的预测等待时长，包括：
根据所述历史响应耗时序列，预测所述机器人本次执行所述目标操作步骤后所需要的预测等待时长。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史响应耗时序列，预测所述机器人本次执行所述目标操作步骤后所需要的预测等待时长，包括：
将所述历史响应耗时序列输入至预先训练的时长预测模型进行预测处理，输出所述机器人本次执行所述目标操作步骤后所需要的预测等待时长。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述时长预测模型，是通过模型训练步骤训练得到的，所述模型训练步骤包括：
获取样本数据；所述样本数据包括分别执行样本流程脚本中各样本操作步骤的样本历史响应耗时序列、以及执行各样本操作步骤后需要的样本等待时长；
将所述样本历史响应耗时序列输入至待训练的时长预测模型，预测得到执行相应样本操作步骤后需要的等待时长；
基于预测的等待时长和相应样本等待时长之间的误差，调整所述时长预测模型的参数，使得所述误差朝预期差异范围收敛，并继续训练，直...

【专利技术属性】
技术研发人员：李伟彬，林琳，
申请(专利权)人：深圳市金蝶天燕云计算股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44