CN109816303B - 一种用于包装作业的包材处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种用于包装作业的包材处理方法及装置，涉及物流技术领域，能够提高打包作业效率，减少包材浪费。本发明包括：确定同一个物流订单中的待包装商品的数量；当所述待包装商品的数量大于1时，获取待包装商品的商品属性和物流订单的任务属性；根据所述商品属性和所述任务属性，确定包装耗材的类型，所述包装耗材的类型包括包装袋和包装箱；将所确定的包装耗材的类型，向所述物流订单数据对应的员工终端进行发送。本发明适用于物流业务中的包装耗材的匹配和推荐。
Description
技术领域
本发明涉及物流技术领域，尤其涉及一种用于包装作业的包材处理方法及装置。
背景技术
随着网购业务的快速发展，在线购物已成为必不可少的日常生活需求之一。而在线购物业务的快速发展，也相应得带动了物流快递业务的飞速发展。
目前的物流快递业务中，包裹的打包封装是必不可少的作业环节，而打包作业时针对需打包商品，包装作业人员需凭借经验选择具体包材来打包。这对于新人及临时工来说，往往会出现选择的过程耗时较长，降低了打包作业效率的问题。
处于提高效率的目的，也有一些物流公司通过减少标准包材型号的方式，来降低包材的选择难度，提高作业效率。目前业内较为成熟的包材型号方案中，都将包材限定在少数几种标准尺寸的纸箱和塑料袋。虽然一定程度上提高了打包作业效率，但是却导致了包材选用不当的问题，比如经常会出现使用大号的快递纸箱装单个商品的问题，若这单个商品也是小尺寸的，则还需使用大量的缓冲材料(比如泡沫、气袋等)填充快递纸箱中的空闲区域，不仅增加了包材使用的成本，也造成了极大的资源浪费。
发明内容
本发明的实施例提供一种用于包装作业的包材处理方法及装置，能够提高打包作业效率，减少包材浪费。
为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
一方面，提供一种用于包装作业的包材处理方法，包括：
确定同一个物流订单中的待包装商品的数量；
当所述待包装商品的数量大于1时，获取待包装商品的商品属性和物流订单的任务属性；
根据所述商品属性和所述任务属性，确定包装耗材的类型，所述包装耗材的类型包括包装袋和包装箱；
将所确定的包装耗材的类型，向所述物流订单数据对应的员工终端进行发送。
进一步的，在所述确定包装耗材的类型为包装箱后，通过3D装箱算法，将预设初始尺寸的包装箱划分为至少两层；
对于每一层中各个位置的执行过程：
将待包装商品放置在这一层中，并对所述待包装商品在这一层中的每一个可放置位置，计算评分；
将评分最高的位置，作为这一层中放置所提取的待包装商品的位置；
重复所述执行过程，直到这一层中的可放置位置被全部占用；
在划分出的所有层中的可放置位置都被占用后，将划分出的所有层继续合并，并检测合并后的尺寸是否超过所述预设初始尺寸；
若合并后的尺寸超过所述预设尺寸，则选择尺寸大于所述预设初始尺寸的包装箱。
所述对所述待包装商品在这一层中的每一个可放置位置，计算评分，包括：
计算准备在目标位置上放置的商品和已放置的商品的接触边长总和，与所述目标位置上的商品的底面周长的比值。
和/或，计算所述目标位置上放置商品后，箱内所有商品底面积之和与包装箱底面积的比值。
和/或，计算准备在所述目标位置上放置的商品，和所述目标位置所在层中最高商品的高度差值；
并计算所述高度差值与所述目标位置所在层中最高商品高的比值。
另一方面，提供一种用于包装作业的包材处理装置，包括：
分流单元，用于确定同一个物流订单中的待包装商品的数量；
信息提取单元，用于当所述待包装商品的数量大于1时，获取待包装商品的商品属性和物流订单的任务属性；
处理单元，用于根据所述商品属性和所述任务属性，确定包装耗材的类型，所述包装耗材的类型包括包装袋和包装箱；
通知单元，用于将所确定的包装耗材的类型，向所述物流订单数据对应的员工终端进行发送。
本发明中通过处理服务器分析物流订单中的商品，并针对性得为作业人员推荐合适的包装耗材，缓减了作业经验造成的差异，提高了打包作业效率，并且也进一步节约了由于包材选用不当导致的消耗，减少了包材浪费。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种系统架构实例的示意图；
图2为本发明实施例提供的方法流程示意图；
图3、4为本发明实施例提供的一种具体实例的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述。下文中将详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本实施例中所提及的方法流程，具体可以执行在如图1所示的系统中，该系统至少包括：处理服务器和员工终端。
处理服务器与员工终端之间可以通过无线或有限网络相连。处理服务器具体实现为一台用于数据存储的硬件设备，也可以是由多台硬件设备组成的服务器集群。
员工终端具体可以实做成单独一台装置，或整合于各种不同的媒体数据播放装置中，诸如台式机电脑、移动电话、平板电脑(Tablet Personal Computer)、膝上型电脑(Laptop Computer)、多媒体播放器、数字摄影机、个人数字助理(personal digitalassistant，简称PDA)、移动上网装置(Mobile Internet Device，MID)等。
在实际应用中，处理服务器可以连接数据库，数据库用于存储物流订单数据、商品数据等数据信息。需要说明的是，在目前常见的网购领域，已有物流系统、在线购物平台、购物网站等常见的设备或者系统，处理服务器和数据库都可以利用现有的数据接口从这些设备或者系统中访问并获取相应的订单信息、商品信息等与快递配送作业有关的信息或者数据。
本发明实施例提供一种用于包装作业的包材处理方法，方法中的具体流程可以通过如图1所示的处理服务器实现。如图2所示，该方法包括：
S101、确定同一个物流订单中的待包装商品的数量。
其中，同一个物流订单中，可以存在一个或者多个商品，这一个或者多个商品需要被打包为包裹，并进行下一步的物流运输，因此待包装商品的数量决定了一个包裹中需要包含多个商品。从效率优先的原则，需要用尽可能用少的包裹数量完成一个物流订单，只用包裹打包物流订单中所有的商品，是最优的选择。
S102、当所述待包装商品的数量大于1时，获取待包装商品的商品属性和物流订单的任务属性。
其中，待包装商品的数量大于1，则说明最终运输的包裹中存在多件商品，需要通过计算来确定合适的包装耗材，并向作业人员通知所选的包装耗材类型，从而完成耗材推荐。
具体的，物流订单数据可以是物流系统针对需要运输的商品形成订单后，将订单已经相关的数据存储至数据库中的。其中，在形成物流订单后，目前常见的物流系统会进一步生成物流订单的任务数据，以便于进一步下达物流任务，而不同的物流任务也存在不同的任务属性，比如：海运/陆运/空运，可摔/不可摔，是否为易碎品，金属/纺织品等用于表示任务要求的属性信息。商品数据可以从商品数据库中获取，商品数据包括了商品的名称、类别、材质、尺寸、大小等有关商品属性的数据。
S103、根据所述商品属性和所述任务属性，确定包装耗材的类型。
其中，所述包装耗材的类型包括包装袋和包装箱。包装袋可以是塑料袋、布袋、纸袋等由柔性材料制成的袋装容器；包装箱可以是塑料箱、瓦楞纸箱、木箱等由具有一定的硬度和刚度的材料制成的箱体。
S104、将所确定的包装耗材的类型，向所述物流订单数据对应的员工终端进行发送。
现有技术中，包装作业人员需凭借经验选择具体包材来打包，特别是对于新人及临时工，这一选择的过程耗时较长，降低了打包作业效率。本发明中通过处理服务器分析物流订单中的商品，并针对性得为作业人员推荐合适的包装耗材，缓减了作业经验造成的差异，提高了打包作业效率，并且也进一步节约了由于包材选用不当导致的消耗，减少了包材浪费。
在本实施例的实际应用中，可以实现为通过包装箱完成多个商品的包装，为此提供一种，单一物流订单中多件商品的纸箱包装的推荐方案，具体如图3所示的，在步骤S103中所述确定包装耗材的类型为包装箱后，还包括：
S200、在所述确定包装耗材的类型为包装箱后，确定所述待包装商品的商品类型，并获取对应所述商品类型的预设初始尺寸。
其中，预设初始尺寸可以是预先设置的标准箱体的尺寸，作为初次循环过程中的初始尺寸。
S201、通过3D装箱算法，将预设初始尺寸的包装箱划分为至少两层。
具体的，当算法鉴别出该使用纸箱包装商品后，处理服务器调用启发式3D装箱算法去计算合适的纸箱大小。
其中，对于每一层中各个位置的执行过程：
S202、将待包装商品放置在这一层中，并对所述待包装商品在这一层中的每一个可放置位置，计算评分。
S203、将评分最高的位置，作为这一层中放置所提取的待包装商品的位置。
重复所述执行过程(S202-S203)，直到这一层中的可放置位置被全部占用。
S204、在划分出的所有层中的可放置位置都被占用后，将划分出的所有层继续合并，并检测合并后的尺寸是否超过所述预设初始尺寸。
S205、若合并后的尺寸超过所述预设尺寸，则选择尺寸大于所述预设初始尺寸的包装箱。当商品无法在当前层放置时，开辟一个新的层来放置剩余商品，直到所有商品全部放完。然后将生成的所有层进行合并，看是否超过当前包装箱。可以按照箱体尺寸从小到大依次执行S201-S205，直至获取正好适合的箱体，其中，在重复执行的过程中，S201中是通过3D装箱算法，将箱体尺寸从小到大的包装箱，分别划分为至少两层，从而依次进行计算尝试，当前的尺寸若不够则选取大一号的箱体再次执行S201-S205进行尝试，直至找到大小尺寸合适的箱体。
其中，3D装箱算法尝试一层层的放置商品，对每个可放置位置进行评分，取评分最高的位置放置商品。所述对所述待包装商品在这一层中的每一个可放置位置，计算评分的具体方式可以有多种，评分可以由至少三部分构成，其中包括：
1、计算准备在目标位置上放置的商品和已放置的商品的接触边长总和，与所述目标位置上的商品的底面周长的比值。即准备放置的商品和已放置商品接触边长总和与该商品底面周长的比值。
2、计算所述目标位置上放置商品后，箱内所有商品底面积之和与包装箱底面积的比值。即在放置该商品后的箱内所有商品底面积之和与包装箱底面积的比值。
3、计算准备在所述目标位置上放置的商品，和所述目标位置所在层中最高商品的高度差值。并计算所述高度差值与所述目标位置所在层中最高商品高的比值。即准备放置商品的高和该层最高商品高的差值与该层最高商品高的比值。
在本实施例的实际应用中，可以实现为通过包装袋完成多个商品的包装，为此提供一种，单一物流订单中多件商品的塑料袋包装的推荐方案，具体如图3所示的，在步骤S103中所述确定包装耗材的类型为包装袋后，还包括：
S301、通过k近邻算法学习包装袋的使用历史数据，获取商品的形状和尺寸与包装袋大小的映射关系。
其中，由于有些商品自带纸盒包装，则需要用塑料袋进行包装。塑料袋较于纸箱最大的特点是其不固定的形态，本实施例中，处理服务器可以使用机器学习算法K近邻去学习历史塑料袋包装记录然后去推荐合适大小的塑料袋。
S302、在确定所述商品类型对应的包装耗材为包装袋后，查询所述待包装商品的形状和尺寸。
S303、根据所述映射关系，确定与所述待包装商品的形状和尺寸匹配的包装袋。
可选的，如图3中所示，本实施例中还包括：当所述待包装商品的数量等于1时，确定所述待包装商品的商品类型。利用不同类型的包装耗材的使用历史数据，查询不同类型的包装耗材在所述商品类型上的使用频率。将使用频率最高的包装耗材的类型，作为所述商品类型对应的包装耗材的类型。
例如：当包裹中只有一件商品需要打包时，处理服务器直接从数据库中获取该单件商品常用包材推荐给包装作业人员。商品的常用包材数据来源于两处：一是由大区的操作人员直接维护，二是处理服务器可以通过自学习的方式每天从历史装箱记录中找出使用率最高的包材作为该商品的常用包材。
本实施例中，通过如图3所示的包装推荐流程，根据不同的包裹类型和包材类型调用不同的方法去推荐合适的包材。
为了进一步提高包装推荐的并行计算效率，满足海量的物流任务中的包材推荐，本实施例中可以采用Spark并行计算的方式确定包装耗材的类型。
通常的，单机版的算法不能满足业务要求，本实施例中使用Spark Streaming实现算法并行化。如图4所示的，上游系统(比如物流订单系统、数据库系统等)实时将批次数据写入Kafka。
Spark Streaming从Kafka不同分区实时获取数据生成RDD(ResilientDistributed Dataset,弹性分布式数据集，是Spark中基本的数据抽象)存放在内存中，然后根据包裹号对内存里的RDD进行拆分，分发到不同的Executor(执行器)。
在各个单独的Executor中，调用实时推荐包材算法(即本实施例中提供的方法流程)对分配到的相应数据进行计算(即执行如图3所示的本实施例的执行流程)。完成计算后，每个Executor将计算结果即推荐结果写入Kafka不同分区中。下游系统(比如与人工终端对接的前端服务器，负责将推荐的包材通知给执行相应物流任务中的打包人员，便于打包人员根据推荐的信息选择包材)再从Kafka中实时取走推荐结果。
本发明实施例提供一种用于包装作业的包材处理装置，如图5所示，该方法包括：
分流单元，用于确定同一个物流订单中的待包装商品的数量；
信息提取单元，用于当所述待包装商品的数量大于1时，获取待包装商品的商品属性和物流订单的任务属性；
处理单元，用于根据所述商品属性和所述任务属性，确定包装耗材的类型，所述包装耗材的类型包括包装袋和包装箱；
通知单元，用于将所确定的包装耗材的类型，向所述物流订单数据对应的员工终端进行发送。
其中，所述处理单元，还用于在所述确定包装耗材的类型为包装箱后，通过3D装箱算法，将预设初始尺寸的包装箱划分为至少两层；对于每一层中各个位置的执行过程：将待包装商品放置在这一层中，并对所述待包装商品在这一层中的每一个可放置位置，计算评分；将评分最高的位置，作为这一层中放置所提取的待包装商品的位置；重复所述执行过程，直到这一层中的可放置位置被全部占用；在划分出的所有层中的可放置位置都被占用后，将划分出的所有层继续合并，并检测合并后的尺寸是否超过所述预设初始尺寸；若合并后的尺寸超过所述预设尺寸，则选择尺寸大于所述预设初始尺寸的包装箱。
具体的，所述处理单元，还用于当所述待包装商品的数量等于1时，确定所述待包装商品的商品类型；利用不同类型的包装耗材的使用历史数据，查询不同类型的包装耗材在所述商品类型上的使用频率；将使用频率最高的包装耗材的类型，作为所述商品类型对应的包装耗材的类型。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (2)
1.一种用于包装作业的包材处理方法，其特征在于，包括：
确定同一个物流订单中的待包装商品的数量；
当所述待包装商品的数量大于1时，获取待包装商品的商品属性和物流订单的任务属性；
根据所述商品属性和所述任务属性，确定包装耗材的类型，所述包装耗材的类型包括包装袋和包装箱；
将所确定的包装耗材的类型，向物流订单数据对应的员工终端进行发送；还包括：
在所述确定包装耗材的类型为包装箱后，通过3D装箱算法，将预设初始尺寸的包装箱划分为至少两层；
对于每一层中各个位置的执行过程：
将待包装商品放置在这一层中，并对所述待包装商品在这一层中的每一个可放置位置，计算评分；
将评分最高的位置，作为这一层中放置所提取的待包装商品的位置；
重复所述执行过程，直到这一层中的可放置位置被全部占用；
在划分出的所有层中的可放置位置都被占用后，将划分出的所有层继续合并，并检测合并后的尺寸是否超过所述预设初始尺寸；
若合并后的尺寸超过预设尺寸，则选择尺寸大于所述预设初始尺寸的包装箱；
所述对所述待包装商品在这一层中的每一个可放置位置，计算评分，所述评分由至少三部分构成，包括：
准备放置的商品和已放置商品接触边长总和与该商品底面周长的比值、在放置该商品后的箱内所有商品底面积之和与包装箱底面积的比值和准备放置商品的高和该层最高商品高的差值与该层最高商品高的比值；
还包括：在所述确定包装耗材的类型为包装箱后，确定所述待包装商品的商品类型，并获取对应所述商品类型的预设初始尺寸；还包括：当所述待包装商品的数量等于1时，确定所述待包装商品的商品类型；利用不同类型的包装耗材的使用历史数据，查询不同类型的包装耗材在所述商品类型上的使用频率；将使用频率最高的包装耗材的类型，作为所述商品类型对应的包装耗材的类型；
还包括：通过k近邻算法学习包装袋的使用历史数据，获取商品的形状和尺寸与包装袋大小的映射关系；在确定所述商品类型对应的包装耗材为包装袋后，查询所述待包装商品的形状和尺寸；
根据所述映射关系，确定与所述待包装商品的形状和尺寸匹配的包装袋。
2.一种用于包装作业的包材处理装置，其特征在于，包括：
分流单元，用于确定同一个物流订单中的待包装商品的数量；
信息提取单元，用于当所述待包装商品的数量大于1时，获取待包装商品的商品属性和物流订单的任务属性；
处理单元，用于根据所述商品属性和所述任务属性，确定包装耗材的类型，所述包装耗材的类型包括包装袋和包装箱；
通知单元，用于将所确定的包装耗材的类型，向物流订单数据对应的员工终端进行发送；
所述处理单元，还用于在所述确定包装耗材的类型为包装箱后，通过3D装箱算法，将预设初始尺寸的包装箱划分为至少两层；
对于每一层中各个位置的执行过程：将待包装商品放置在这一层中，并对所述待包装商品在这一层中的每一个可放置位置，计算评分；将评分最高的位置，作为这一层中放置所提取的待包装商品的位置；重复所述执行过程，直到这一层中的可放置位置被全部占用；在划分出的所有层中的可放置位置都被占用后，将划分出的所有层继续合并，并检测合并后的尺寸是否超过所述预设初始尺寸；若合并后的尺寸超过预设尺寸，则选择尺寸大于所述预设初始尺寸的包装箱；
所述对所述待包装商品在这一层中的每一个可放置位置，计算评分，所述评分由至少三部分构成，包括：
准备放置的商品和已放置商品接触边长总和与该商品底面周长的比值、在放置该商品后的箱内所有商品底面积之和与包装箱底面积的比值和准备放置商品的高和该层最高商品高的差值与该层最高商品高的比值；
所述处理单元，还用于当所述待包装商品的数量等于1时，确定所述待包装商品的商品类型；利用不同类型的包装耗材的使用历史数据，查询不同类型的包装耗材在所述商品类型上的使用频率；将使用频率最高的包装耗材的类型，作为所述商品类型对应的包装耗材的类型；还包括：通过k近邻算法学习包装袋的使用历史数据，获取商品的形状和尺寸与包装袋大小的映射关系；在确定所述商品类型对应的包装耗材为包装袋后，查询所述待包装商品的形状和尺寸； 根据所述映射关系，确定与所述待包装商品的形状和尺寸匹配的包装袋。
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