CN108734390A - 一种订单配送的调度处理方法及装置 - Google Patents

一种订单配送的调度处理方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种订单配送的调度处理方法及装置，方法包括：获取未完成订单量大于阈值的目标配送点，确定目标配送点的抽调时间；获取预设范围内相邻配送点，预测相邻配送点的订单配送情况，根据订单配送情况确定相邻配送点中的富裕配送点和富裕骑士；根据富裕配送点的订单压力值、富裕骑士对目标配送点的熟悉值和未完成订单量确定在抽调时间内调度至目标配送点的抽调骑士。通过对相邻配送点在抽调时间内的订单配送情况进行预测，综合考虑富裕配送点的订单压力值、富裕骑士对目标配送点的熟悉值和未完成订单量确定抽调骑士，不仅提升了单个配送点在订单压力较大情况下的配送效率，而且在全局条件下使得多个配送点的人效达到最大化。

Description

一种订单配送的调度处理方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及物流调度技术领域，具体涉及一种订单配送的调度处理方法及装置。
背景技术
驻店配送模式指的是一定数量的骑士，在固定的时间段内向指定配送点进行订单配送的模式。目前，在传统的驻店模式下，骑士只能在排班的时间段内，对某一个固定的配送点进行订单配送。当出现相邻配送点配送繁忙或配送有余的情况时，就会导致繁忙配送点配送过程中用户体验下降以及该时刻订单较少的配送点配送人力的浪费。
现有技术中当出现驻店配送点压力较大，配送人手不足时，配送点会临时增加排班人员进行订单的配送，以期保证订单按时送达。该方法需要临时安排离岗骑士上岗，不够灵活，且需要增加额外的人力资源，对于配送点压力较低的配送点，也无法达到更高的人效。或者通过预测每个时刻的订单数量对骑士进行排班，以期达到满足配送需求的同时获得较高的人效。此种方法只能达到单个配送点的优化调度，但不能解决多配送点情况下，人效的最大化以及配送的高效性。
在实现本发明实施例的过程中，发明人发现现有的方法中缺乏多配送点驻店人力的动态支援策略，且依赖于人工操作，不够自动化及智能，需要额外的人员开销。
发明内容
由于现有方法存在上述问题，本发明实施例提出一种订单配送的调度处理方法及装置。
第一方面，本发明实施例提出一种订单配送的调度处理方法，包括：
获取未完成订单量大于阈值的目标配送点，根据所述未完成订单量确定所述目标配送点需要进行配送调度的抽调时间；
获取所述目标配送点预设范围内所有的相邻配送点，根据机器学习模型预测所有的相邻配送点在所述抽调时间内的订单配送情况，并根据各相邻配送点的订单配送情况确定相邻配送点中的富裕配送点和各富裕配送点对应的富裕骑士；
根据各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值和所述未完成订单量确定在所述抽调时间内调度至所述目标配送点的抽调骑士；
其中，富裕配送点的订单压力值根据富裕配送点的未配送订单的订单密度和对应的骑士数量确定；富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值根据富裕骑士的历史配送点距离所述目标配送点的距离确定。
可选地，所述方法还包括：
根据预设时间间隔获取所述目标配送点的未完成订单量，若判断获知获取的未完成订单量小于所述阈值，则取消所述抽调骑士的抽调。
可选地，所述方法还包括：
若判断获知所述抽调时间结束，则取消所述抽调骑士的抽调。
可选地，所述根据各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值和所述未完成订单量确定在所述抽调时间内调度至所述目标配送点的抽调骑士，具体包括：
根据各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值、所述未完成订单量和预设权重分配计算得到各富裕骑士的调度分，将调度分大于调度阈值的富裕骑士在所述抽调时间内调度至所述目标配送点进行订单配送。
第二方面，本发明实施例还提出一种订单配送的调度处理装置，包括：
抽调时间确定模块，用于获取未完成订单量大于阈值的目标配送点，根据所述未完成订单量确定所述目标配送点需要进行配送调度的抽调时间；
富裕骑士计算模块，用于获取所述目标配送点预设范围内所有的相邻配送点，根据机器学习模型预测所有的相邻配送点在所述抽调时间内的订单配送情况，并根据各相邻配送点的订单配送情况确定相邻配送点中的富裕配送点和各富裕配送点对应的富裕骑士；
抽调骑士确定模块，用于根据各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值和所述未完成订单量确定在所述抽调时间内调度至所述目标配送点的抽调骑士；
其中，富裕配送点的订单压力值根据富裕配送点的未配送订单的订单密度和对应的骑士数量确定；富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值根据富裕骑士的历史配送点距离所述目标配送点的距离确定。
可选地，所述装置还包括：
第一取消模块，用于根据预设时间间隔获取所述目标配送点的未完成订单量，若判断获知获取的未完成订单量小于所述阈值，则取消所述抽调骑士的抽调。
可选地，所述装置还包括：
第二取消模块，用于若判断获知所述抽调时间结束，则取消所述抽调骑士的抽调。
可选地，所述抽调骑士确定模块具体用于根据各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值、所述未完成订单量和预设权重分配计算得到各富裕骑士的调度分，将调度分大于调度阈值的富裕骑士在所述抽调时间内调度至所述目标配送点进行订单配送。
第三方面，本发明实施例还提出一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行上述方法。
第四方面，本发明实施例还提出一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序使所述计算机执行上述方法。
由上述技术方案可知，本发明实施例通过对相邻配送点在抽调时间内的订单配送情况进行预测，并综合考虑各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对目标配送点的熟悉值和未完成订单量确定抽调骑士，不仅提升了单个配送点在订单压力较大情况下的配送效率，而且在全局条件下使得多个配送点的人效达到最大化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的一种订单配送的调度处理方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的一种订单配送的调度处理装置的结构示意图；
图3为本发明一实施例提供的电子设备的逻辑框图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
图1示出了本实施例提供的一种订单配送的调度处理方法的流程示意图，包括：
S101、获取未完成订单量大于阈值的目标配送点，根据所述未完成订单量确定所述目标配送点需要进行配送调度的抽调时间。
其中，所述未完成订单量为未分配骑士的订单量和已分配骑士但未配送的订单量之和。
目标配送点为未完成订单量过大需要增加骑士进行订单配送的配送点。
所述抽调时间为目标配送点需要增加骑士的时间，以缓解目标配送点订单积压的情况。
具体地，获取某时刻下运力不足的配送点，对于某一个具体的配送点，当有效骑士的人均未完成单量达到一定的阈值时，系统会为其计算需要抽调的人手数量，从较近的其他配送点进行支援。
S102、获取所述目标配送点预设范围内所有的相邻配送点，根据机器学习模型预测所有的相邻配送点在所述抽调时间内的订单配送情况，并根据各相邻配送点的订单配送情况确定相邻配送点中的富裕配送点和各富裕配送点对应的富裕骑士。
其中，所述机器学习模型为能够预测配送点在未来特定时间段内的订单配送情况的模型。
订单配送情况可以包括骑士的人均分配订单数、骑士数量和未完成的订单总数。
富裕配送点为订单配送任务较少的配送点。
富裕骑士为未完成的订单配送任务较少的骑士。
具体地，对待支援配送点相邻的其他配送点，通过机器学习模型预测出在抽调时间内压力较小、人力较为富裕的配送点，并获取得到每个富裕配送点的富裕骑士，等待下一轮择优。
S103、根据各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值和所述未完成订单量确定在所述抽调时间内调度至所述目标配送点的抽调骑士。
其中，富裕配送点的订单压力值根据富裕配送点的未配送订单的订单密度和对应的骑士数量确定，表示配送点的人均订单量。
富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值根据富裕骑士的历史配送点距离所述目标配送点的距离确定。
具体地，得到初筛获取的富裕配送点列表及具体的富裕骑士后，为了得到最优的配送点及骑士，需要对各富裕骑士进行评估，综合考虑各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值和所述未完成订单量来确定抽调时间内调度至所述目标配送点的抽调骑士。
本实施例通过动态人力支援策略，包括从附近压力较低的配送点抽调合适的人手，增派到压力较大的配送点内。从整体提高驻店配送的效率，避免运力的不足与浪费以及用户体验的下降。在支援的具体策略中，先通过订单密度与骑士数量计算出实时的配送点压力，获取配送点压力较高、配送人力不足的配送点，再通过预测获取在抽调的时间段内配送点压力较小、人力较为富裕的配送点，根据打分环节选出得分前几的配送点及这些配送点中最优的一个或若干骑士，抽调到压力较高的配送点，择优选择抽调的人手派遣到目标配送点，以实现驻店的动态支援，使得配送效率提升，人效增加，并获得更好的用户体验。
本实施例通过对相邻配送点在抽调时间内的订单配送情况进行预测，并综合考虑各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对目标配送点的熟悉值和未完成订单量确定抽调骑士，不仅提升了单个配送点在订单压力较大情况下的配送效率，而且在全局条件下使得多个配送点的人效达到最大化。
进一步地，在上述方法实施例的基础上，所述方法还包括：
S104、根据预设时间间隔获取所述目标配送点的未完成订单量，若判断获知获取的未完成订单量小于所述阈值，则取消所述抽调骑士的抽调。
S105、若判断获知所述抽调时间结束，则取消所述抽调骑士的抽调。
具体地，由于目标配送点的压力值处于动态的变化过程中，当目标配送点压力得到缓解或抽调时间已到的时候，令抽调的骑士相继返回原来的配送点，照常配送其余的订单，结束驻店人力的动态支援。
本实施例通过动态人力支援策略，包括从附近压力较低的配送点抽调合适的人手，增派到压力较大的配送点内，并在合适的时机，令其返回原来的配送点，从而整体提高驻店配送的效率，避免运力的不足与浪费以及用户体验的下降。
进一步地，在上述方法实施例的基础上，S103具体包括：
根据各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值、所述未完成订单量和预设权重分配计算得到各富裕骑士的调度分，将调度分大于调度阈值的富裕骑士在所述抽调时间内调度至所述目标配送点进行订单配送。
具体地，得到初筛获取的富裕配送点列表及具体的富裕骑士后，为了得到最优的配送点及骑士，需要对各富裕骑士进行打分。具体的打分项包括，与目标配送点的距离得分，富裕配送点的压力得分，骑士对目标配送点的配送区域的熟悉程度得分等，根据具体的情况设置各个打分项的权重，得到一个总的打分结果。若打分结果非常低，则不考虑进行抽调，否则选取最优的骑士进行抽调，以缓解目标配送点的订单压力。在解决人工增派人手依赖于个人经验及需要增加额外人员开销的问题的同时，可以达到多个配送点间人力的动态支援，提升配送的人效及达到配送的高效性。
本实施例通过预设时间段或实时获取配送点订单及运力的信息，动态地获取待支援的目标配送点及其待补充运力，并通过机器学习方法进行预测后获取候选配送点及骑士的打分列表，在抽调人手结束后，确定骑士的返店时机。不仅提升了单个配送点在订单压力较大情况下的配送效率与用户体验，而且有效地利用了压力较小配送点的运力资源，在全局条件下，使得多个配送点的人效达到最大化。
图2示出了本实施例提供的一种订单配送的调度处理装置的结构示意图，所述装置包括：抽调时间确定模块201、富裕骑士计算模块202和抽调骑士确定模块203，其中：
所述抽调时间确定模块201用于获取未完成订单量大于阈值的目标配送点，根据所述未完成订单量确定所述目标配送点需要进行配送调度的抽调时间；
所述富裕骑士计算模块202用于获取所述目标配送点预设范围内所有的相邻配送点，根据机器学习模型预测所有的相邻配送点在所述抽调时间内的订单配送情况，并根据各相邻配送点的订单配送情况确定相邻配送点中的富裕配送点和各富裕配送点对应的富裕骑士；
所述抽调骑士确定模块203用于根据各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值和所述未完成订单量确定在所述抽调时间内调度至所述目标配送点的抽调骑士；
其中，富裕配送点的订单压力值根据富裕配送点的未配送订单的订单密度和对应的骑士数量确定；富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值根据富裕骑士的历史配送点距离所述目标配送点的距离确定。
具体地，所述抽调时间确定模块201获取未完成订单量大于阈值的目标配送点，根据所述未完成订单量确定所述目标配送点需要进行配送调度的抽调时间；所述富裕骑士计算模块202获取所述目标配送点预设范围内所有的相邻配送点，根据机器学习模型预测所有的相邻配送点在所述抽调时间内的订单配送情况，并根据各相邻配送点的订单配送情况确定相邻配送点中的富裕配送点和各富裕配送点对应的富裕骑士；所述抽调骑士确定模块203根据各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值和所述未完成订单量确定在所述抽调时间内调度至所述目标配送点的抽调骑士；
其中，富裕配送点的订单压力值根据富裕配送点的未配送订单的订单密度和对应的骑士数量确定；富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值根据富裕骑士的历史配送点距离所述目标配送点的距离确定。
本实施例通过对相邻配送点在抽调时间内的订单配送情况进行预测，并综合考虑各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对目标配送点的熟悉值和未完成订单量确定抽调骑士，不仅提升了单个配送点在订单压力较大情况下的配送效率，而且在全局条件下使得多个配送点的人效达到最大化。
进一步地，在上述装置实施例的基础上，所述装置还包括：
第一取消模块，用于根据预设时间间隔获取所述目标配送点的未完成订单量，若判断获知获取的未完成订单量小于所述阈值，则取消所述抽调骑士的抽调。
进一步地，在上述装置实施例的基础上，所述装置还包括：
第二取消模块，用于若判断获知所述抽调时间结束，则取消所述抽调骑士的抽调。
进一步地，在上述装置实施例的基础上，所述抽调骑士确定模块203具体用于根据各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值、所述未完成订单量和预设权重分配计算得到各富裕骑士的调度分，将调度分大于调度阈值的富裕骑士在所述抽调时间内调度至所述目标配送点进行订单配送。
本实施例所述的订单配送的调度处理装置可以用于执行上述方法实施例，其原理和技术效果类似，此处不再赘述。
参照图3，所述电子设备，包括：处理器(processor)301、存储器(memory)302和总线303；
其中，
所述处理器301和存储器302通过所述总线303完成相互间的通信；
所述处理器301用于调用所述存储器302中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法。
本实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法。
本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种订单配送的调度处理方法，其特征在于，包括：
获取未完成订单量大于阈值的目标配送点，根据所述未完成订单量确定所述目标配送点需要进行配送调度的抽调时间；
获取所述目标配送点预设范围内所有的相邻配送点，根据机器学习模型预测所有的相邻配送点在所述抽调时间内的订单配送情况，并根据各相邻配送点的订单配送情况确定相邻配送点中的富裕配送点和各富裕配送点对应的富裕骑士；
根据各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值和所述未完成订单量确定在所述抽调时间内调度至所述目标配送点的抽调骑士；
其中，富裕配送点的订单压力值根据富裕配送点的未配送订单的订单密度和对应的骑士数量确定；富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值根据富裕骑士的历史配送点距离所述目标配送点的距离确定。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据预设时间间隔获取所述目标配送点的未完成订单量，若判断获知获取的未完成订单量小于所述阈值，则取消所述抽调骑士的抽调。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若判断获知所述抽调时间结束，则取消所述抽调骑士的抽调。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值和所述未完成订单量确定在所述抽调时间内调度至所述目标配送点的抽调骑士，具体包括：
根据各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值、所述未完成订单量和预设权重分配计算得到各富裕骑士的调度分，将调度分大于调度阈值的富裕骑士在所述抽调时间内调度至所述目标配送点进行订单配送。
5.一种订单配送的调度处理装置，其特征在于，包括：
抽调时间确定模块，用于获取未完成订单量大于阈值的目标配送点，根据所述未完成订单量确定所述目标配送点需要进行配送调度的抽调时间；
富裕骑士计算模块，用于获取所述目标配送点预设范围内所有的相邻配送点，根据机器学习模型预测所有的相邻配送点在所述抽调时间内的订单配送情况，并根据各相邻配送点的订单配送情况确定相邻配送点中的富裕配送点和各富裕配送点对应的富裕骑士；
抽调骑士确定模块，用于根据各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值和所述未完成订单量确定在所述抽调时间内调度至所述目标配送点的抽调骑士；
其中，富裕配送点的订单压力值根据富裕配送点的未配送订单的订单密度和对应的骑士数量确定；富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值根据富裕骑士的历史配送点距离所述目标配送点的距离确定。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第一取消模块，用于根据预设时间间隔获取所述目标配送点的未完成订单量，若判断获知获取的未完成订单量小于所述阈值，则取消所述抽调骑士的抽调。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二取消模块，用于若判断获知所述抽调时间结束，则取消所述抽调骑士的抽调。
8.根据权利要求5-7任一项所述的装置，其特征在于，所述抽调骑士确定模块具体用于根据各富裕配送点的订单压力值、各富裕骑士对所述目标配送点的熟悉值、所述未完成订单量和预设权重分配计算得到各富裕骑士的调度分，将调度分大于调度阈值的富裕骑士在所述抽调时间内调度至所述目标配送点进行订单配送。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至4任一所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序使所述计算机执行如权利要求1至4任一所述的方法。
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