CN109961306A - 一种物品的库存分配方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种物品的库存分配方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据各类待投放物品的投放维度信息，获取与所述各类待投放物品的投放维度相关的历史统计数据；根据所述历史统计数据和所述各类待投放物品的预投放量，分别计算所述各类待投放物品的投放预测数据；根据所述投放预测数据为所述各类待投放物品分配相应的库存。该实施方式能够明确各类物品的投放时间，方便多类物品排期投放，实现各类待投放物品的最优库存分配，提高仓库空间利用率，并提高各类待投放物品的现货率与投放率。

Description

一种物品的库存分配方法和装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种物品的库存分配方法和装置。
背景技术
当前很多场景下需要根据业务需求投放物品，例如向用户投放广告(例如包装广告)。目前向用户投放包装广告的主要渠道是线下和线上电商，线下投放即通过街边赠送，线上电商投放可分为精准投放于普投(普通投放)。其中精准投放是通过以下几个维度进行投放与定位：用户、地区、用户订单商品品类、用户订单商品品牌、用户订单商品，并在电商订单生产过程中同时投放包装广告。精准投放是一个效率更高、且效果更好的包装广告投放方式。
包装广告的精准投放流程包括：系统根据广告主需求进行用户数据挖掘，提炼目标用户。之后对用户订单进行设置，筛选用户有效订单，剔除无效订单。在目标用户下单时，检验订单信息是否正确、目标库房包装广告库存是否有效，然后进行订单生产。在生产环节，会根据订单中的标识，试用相应的包装广告。这种精准包装广告，主要分为以下五种：用户、地区、订单品类、订单品牌、订单商品。用户指的是根据品牌商的一些诉求，找出相关的用户，例如30岁已婚男性，筛选出这些用户PIN之后，在这些用户下单时，投放广告。地区指的的订单产生时的收货地址。订单品类、品牌、商品，指的是在订单中包含的商品、或商品的品牌、品类，例如只要是包含零食的订单，就投放某一种包装广告。
但电商一般会有多个生产仓库，而广告资源是有限的，生产的产能也是有限的，如何合理的分配包装广告的库存与产能就成为了问题。
在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
不便于各类物品的排期投放，各类物品库存分配不合理，仓库利用率和物品投放效率较低。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种物品的库存分配方法和装置，能够明确各类物品的投放时间，方便多类物品排期投放，实现各类待投放物品的最优库存分配，提高仓库空间利用率，并提高各类待投放物品的的现货率与投放率。
为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种物品的库存分配方法。
一种物品的库存分配方法，包括：根据各类待投放物品的投放维度信息，获取与所述各类待投放物品的投放维度相关的历史统计数据；
根据所述历史统计数据和所述各类待投放物品的预投放量，分别计算所述各类待投放物品的投放预测数据；根据所述投放预测数据为所述各类待投放物品分配相应的库存。
可选地，所述历史统计数据包括用户的下单数据、仓库的产能数据、仓库的销量数据中的至少一者，根据所述历史统计数据和所述各类待投放物品的预投放量，分别计算所述各类待投放物品的投放预测数据的步骤，包括：当一类待投放物品的投放维度为用户维度，则根据选定用户和所有用户的所述下单数据以及该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据；当一类待投放物品的投放维度为地址维度，则根据选定地址各仓库的所述产能数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据；当一类待投放物品的投放维度为品类、品牌、商品的其中一个维度，则相应地根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的所述销量数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据。
可选地，所述用户的下单数据包括选定用户在各下单地址的用户数量分配数据、每个下单地址各仓库历史产能数据、本年度所有用户历史下单数据、本年度的上一年度所有用户历史下单数据、选定用户总数量，根据选定用户和所有用户的所述下单数据以及该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据的步骤，包括：根据选定用户在各下单地址的用户数量分配数据、所述预投放量和每个下单地址各仓库历史产能数据，计算该类待投放物品在所述各仓库预计投放量；根据本年度所有用户历史下单数据，计算本年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、本年度平均用户下单率；根据本年度的上一年度所有用户历史下单数据，计算所述上一年度平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率；根据本年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、本年度平均用户下单率、所述上一年度平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率，计算所述本年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率；根据所述选定用户总数量和所述本年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率，计算该类待投放物品的预计每日投放量；根据所述预计每日投放量和所述预投放量，得到该类待投放物品的预计投放天数；根据所述预投放量和所述预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；根据所述各仓库预计投放量、所述预计每日投放量、所述预计投放天数、所述预计平均每日投放量，得到所述投放预测数据。
可选地，所述仓库的产能数据包括选定地址各仓库的本年度历史产能数据、选定地址各仓库的本年度的上一年度历史产能数据，根据选定地址各仓库的所述产能数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据的步骤，包括：根据选定地址各仓库的本年度历史产能数据，计算所述各仓库的本年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、本年度平均产能；根据选定地址各仓库的本年度的上一年度历史产能数据，计算所述各仓库的所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均产能、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均产能、所述上一年度平均产能；根据所述各仓库的本年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、本年度平均产能、所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均产能、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均产能、所述上一年度平均产能，计算所述各仓库的本年度当前时间点之后预设时间段内平均产能；根据所述各仓库的本年度当前时间点之后预设时间段内平均产能，得到所有选定地址仓库的单日总产能、各仓库预计每日投放量；根据所述预投放量、所述单日总产能，得到该类待投放物品的预计投放天数、预计每日投放量；根据所述预投放量、所述预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；根据所述各仓库预计每日投放量、所述预计投放天数，得到该类待投放物品在所述各仓库预计投放量；根据所述各仓库预计投放量、所述预计每日投放量、所述预计投放天数、所述预计平均每日投放量，得到所述投放预测数据。
可选地，所述仓库的销量数据包括选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度历史销量数据，以及选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度历史销量数据，根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的所述销量数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据的步骤，包括：根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度历史销量数据，计算所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度平均每日销量、本年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量；根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度历史销量数据，计算所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的所述上一年度平均每日销量、所述上一年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、所述上一年度当前时间点之后每日销量；根据所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度平均每日销量、本年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、所述上一年度平均每日销量、所述上一年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、所述上一年度当前时间点之后每日销量，计算所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度当前时间点之后每日销量；根据所述预投放量和所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度当前时间点之后每日销量，得到该类待投放物品的预计投放天数、在所述各仓库预计投放量、预计每日投放量；根据所述预投放量和所述预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；根据所述预计投放天数、在所述各仓库预计投放量、预计每日投放量、所述预计平均每日投放量，得到所述投放预测数据。
根据本发明实施例的另一方面，提供了一种待投放物品的库存分配装置。
一种待投放物品的库存分配装置，包括：获取模块，用于根据各类待投放物品的投放维度信息，获取与所述各类待投放物品的投放维度相关的历史统计数据；计算模块，用于根据所述历史统计数据和所述各类待投放物品的预投放量，分别计算所述各类待投放物品的投放预测数据；分配模块，用于根据所述投放预测数据为所述各类待投放物品分配相应的库存。
可选地，所述历史统计数据包括用户的下单数据、仓库的产能数据、仓库的销量数据中的至少一者，所述计算模块还用于：当一类待投放物品的投放维度为用户维度，则根据选定用户和所有用户的所述下单数据以及该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据；当一类待投放物品的投放维度为地址维度，则根据选定地址各仓库的所述产能数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据；当一类待投放物品的投放维度为品类、品牌、商品的其中一个维度，则相应地根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的所述销量数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据。
可选地，所述用户的下单数据包括选定用户在各下单地址的用户数量分配数据、每个下单地址各仓库历史产能数据、本年度所有用户历史下单数据、本年度的上一年度所有用户历史下单数据、选定用户总数量，所述计算模块包括第一计算子模块，用于：根据选定用户在各下单地址的用户数量分配数据、所述预投放量和每个下单地址各仓库历史产能数据，计算该类待投放物品在所述各仓库预计投放量；根据本年度所有用户历史下单数据，计算本年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、本年度平均用户下单率；根据本年度的上一年度所有用户历史下单数据，计算所述上一年度平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率；根据本年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、本年度平均用户下单率、所述上一年度平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率，计算所述本年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率；根据所述选定用户总数量和所述本年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率，计算该类待投放物品的预计每日投放量；根据所述预计每日投放量和所述预投放量，得到该类待投放物品的预计投放天数；根据所述预投放量和所述预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；根据所述各仓库预计投放量、所述预计每日投放量、所述预计投放天数、所述预计平均每日投放量，得到所述投放预测数据。
可选地，所述仓库的产能数据包括选定地址各仓库的本年度历史产能数据、选定地址各仓库的本年度的上一年度历史产能数据，所述计算模块包括第二计算子模块，用于：根据选定地址各仓库的本年度历史产能数据，计算所述各仓库的本年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、本年度平均产能；根据选定地址各仓库的本年度的上一年度历史产能数据，计算所述各仓库的所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均产能、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均产能、所述上一年度平均产能；根据所述各仓库的本年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、本年度平均产能、所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均产能、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均产能、所述上一年度平均产能，计算所述各仓库的本年度当前时间点之后预设时间段内平均产能；根据所述各仓库的本年度当前时间点之后预设时间段内平均产能，得到所有选定地址仓库的单日总产能、各仓库预计每日投放量；根据所述预投放量、所述单日总产能，得到该类待投放物品的预计投放天数、预计每日投放量；根据所述预投放量、所述预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；根据所述各仓库预计每日投放量、所述预计投放天数，得到该类待投放物品在所述各仓库预计投放量；根据所述各仓库预计投放量、所述预计每日投放量、所述预计投放天数、所述预计平均每日投放量，得到所述投放预测数据。
可选地，所述仓库的销量数据包括选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度历史销量数据，以及选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度历史销量数据，所述计算模块包括第三计算子模块，用于：根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度历史销量数据，计算所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度平均每日销量、本年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量；根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度历史销量数据，计算所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的所述上一年度平均每日销量、所述上一年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、所述上一年度当前时间点之后每日销量；根据所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度平均每日销量、本年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、所述上一年度平均每日销量、所述上一年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、所述上一年度当前时间点之后每日销量，计算所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度当前时间点之后每日销量；根据所述预投放量和所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度当前时间点之后每日销量，得到该类待投放物品的预计投放天数、在所述各仓库预计投放量、预计每日投放量；根据所述预投放量和所述预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；根据所述预计投放天数、在所述各仓库预计投放量、预计每日投放量、所述预计平均每日投放量，得到所述投放预测数据。
根据本发明实施例的又一方面，提供了一种电子设备。
一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现本发明提供的物品的库存分配方法。
根据本发明实施例的又一方面，提供了一种计算机可读介质。
一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明提供的物品的库存分配方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：根据各类待投放物品的投放维度信息，获取与各类待投放物品的投放维度相关的历史统计数据；根据历史统计数据和各类待投放物品的预投放量，分别计算各类待投放物品的投放预测数据；根据投放预测数据为各类待投放物品分配相应的库存。能够明确各类物品的投放时间，方便多类物品排期投放，实现各类待投放物品的最优库存分配，提高仓库空间利用率，并提高各类待投放物品的的现货率与投放率。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是根据本发明实施例的物品的库存分配方法的主要步骤示意图；
图2是根据本发明实施例的包装广告投放全流程示意图；
图3是根据本发明实施例的物品的库存分配装置的主要模块示意图；
图4是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
图5是适于用来实现本发明实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1是根据本发明实施例的物品的库存分配方法的主要步骤示意图。
如图1所示，本发明实施例的物品的库存分配方法主要包括如下的步骤S101至步骤S103。
:步骤S101：根据各类待投放物品的投放维度信息，获取与各类待投放物品的投放维度相关的历史统计数据。
投放维度可以包括用户维度、地址维度、品类维度、品牌维度、商品维度等。投放维度即在投放各类投放物品时依照的投放定位方式，例如，电商领域中，用户维度即按照用户来投放，当用户下单时将某类待投放物品投放给预先选定的用户；地址维度即按照用户地址来投放，该用户地址可以是用户下单地址(即收货地址)，将某类待投放物品投放给预先选定的下单地址对应的用户；品类维度即按照品类来投放，将某类待投放物品投放给购买选定品类的商品的用户；品牌维度即按照品牌来投放，将某类待投放物品投放给购买选定品牌的商品的用户；商品维度即按照商品来投放，将某类待投放物品投放给购买选定商品的用户。
在订单生产环节，对应上述每个投放维度有相关的历史统计数据，历史统计数据可以包括用户的下单数据、仓库的产能数据、仓库的销量数据。
步骤S102：根据历史统计数据和各类待投放物品的预投放量，分别计算各类待投放物品的投放预测数据。
步骤S102具体可以包括：当一类待投放物品的投放维度为用户维度，则根据选定用户和所有用户的下单数据以及该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据；当一类待投放物品的投放维度为地址维度，则根据选定地址各仓库的产能数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据；当一类待投放物品的投放维度为品类、品牌、商品的其中一个维度，则相应地根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的销量数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据。
用户的下单数据可以包括选定用户在各下单地址的用户数量分配数据、每个下单地址各仓库历史产能数据、本年度所有用户历史下单数据、本年度的上一年度所有用户历史下单数据、选定用户总数量。其中，选定用户的下单地址可以从用户PIN(个人识别密码)包中获得。当接收到输入的投放维度信息为用户维度时，导入用户PIN(个人识别密码)包，之后分析该PIN包数据以取得用户常用地址数据，该常用地址数据可以是用户常用的下单地址(即收货地址)，需要说明的是，该下单地址为用户的一级下单地址，例如北京市、上海市、广东省等。
当一类待投放物品的投放维度为用户维度，根据选定用户和所有用户的下单数据以及该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据的方法具体如下。
根据选定用户在各下单地址的用户数量分配数据、所述预投放量和每个下单地址各仓库历史产能数据，计算该类待投放物品在所述各仓库预计投放量，其中，各下单地址的用户数量分配数据包括每个下单地址的用户数量，所有下单地址的用户数量，以及每个下单地址的用户数量占所有下单地址用户数量的百分比(即各下单地址的选定用户数量占比)，可以用Wi表示第i个下单地址的选定用户数量占比。每个下单地址各仓库历史产能数据可以是每个下单地址各仓库在本年度当前时间点之前预设时间段内每日产能，根据该每日产能可以得出每个下单地址各仓库在该预设时间段内的平均产能，以及各仓库占所在下单地址全部仓库的平均产能占比。用Cijk表示第i个下单地址第j个仓库第k日的产能，以T表示预设时间段的天数(例如30天)，则第i个下单地址第j个仓库在当前时间点之前预设时间段内的平均产能为：
第i个下单地址第j个仓库占第i个下单地址全部仓库的平均产能占比PCij即：
其中，m为第i个下单地址的仓库数量。
根据各下单地址的选定用户数量占比和各仓库占所在下单地址全部仓库的平均产能占比，即可得到各仓库的占比数据，其中，第i个下单地址第j个仓库的占比数据为PCij与Wi的乘积。
根据各仓库的占比数据与该类待投放物品的预投放量的乘积，即得到该类待投放物品在各仓库预计投放量。需要说明的是，各仓库的占比数据需要经过四舍五入处理，以确保所有仓库的占比数据加和为1。
以下单地址为北京市、上海市、广东省为例，选定用户总数量例如为10万，各下单地址的用户数量分配数据可以为5万用户在北京市，3万用户在上海市，2万用户在广东省，各下单地址选定用户数量占比分别为北京市W1＝50％；上海市W2＝30％；广东省W3＝20％。假设该每个下单地址有两个仓库，根据第i个下单地址第j个仓库占第i个下单地址全部仓库的平均产能占比PCij的计算公式，假设计算出北京市1号仓库PC11＝60％，北京市2号仓库PC12＝40％，上海市1号仓库PC21＝50％，上海市2号仓库PC22＝50％，广东省1号仓库PC31＝30％，广东省2号仓库PC31＝70％，根据PCij与Wi的乘积得到所有下单地址各仓库的占比数据，例如，北京1号仓库的占比数据为PC11*W1＝60％*50％＝30％。根据各仓库的占比数据与该类待投放物品的预投放量的乘积，即得到该类待投放物品在各仓库预计投放量，例如，假设总投放量＝10000份，则北京1号仓库的预计投放量为10000*30％＝3000份。
根据本年度所有用户历史下单数据，计算本年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、本年度平均用户下单率；根据本年度的上一年度所有用户历史下单数据，计算上一年度平均用户下单率、上一年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、上一年度当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率。本年度所有用户历史下单数据可以包括本年度(从1月1日至当前时间点)每日所有用户数量和每日下单用户数量，本年度的上一年度(全年)所有用户历史下单数据可以包括本年度的上一年度每日所有用户数量和每日下单用户数量，以及上一年度。根据所有用户数量和下单用户数量可以得到用户下单率，用户下单率为下单用户数量与所有用户数量的比值，根据每日用户下单率即可得到一段时期(例如本年度、上一年度、或本年度/上一年度的预设时间段内)的用户平均下单率。以本年度当前时间点为2017年2月1日，预设时间段为30天为例，通过上述计算可以得到：本年度当前时间点之前30天内平均用户下单率a30，本年度平均用户下单率a2016，上一年度平均用户下单率a2017，上一年度当前时间点之前30天内平均用户下单率a30'、上一年度当前时间点之后30天内平均用户下单率af30'。
根据本年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、本年度平均用户下单率、上一年度平均用户下单率、上一年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、上一年度当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率，计算本年度当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率。按照上例，以af30表示本年度当前时间点之后30天内平均用户下单率，则：
对于其他年度，预设时间段的天数为其他数值时，本领域技术人员可以按照上述计算af30的公式，同理计算出本年度当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率。
根据选定用户总数量和本年度当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率，计算该类待投放物品的预计每日投放量。按照上例，即预计第一日投放量A1为：选定用户总数量*af30，预计第二日投放量为：(选定用户总数量-A1)*af30，……，从而计算出预计第n日投放量An。根据预计每日投放量和预投放量，得到该类待投放物品的预计投放天数。即计算出A1+A2...An的值，直到A1+A2...An≥该类待投放物品的预投放量时停止计算，确定出该n的值，即为该类待投放物品的预计投放天数。根据预投放量和预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量，即：预计平均每日投放量为预投放量与预计投放天数的比值。
根据上述计算出的各仓库预计投放量、预计每日投放量、预计投放天数、预计平均每日投放量，即得到投放预测数据。
当一类待投放物品的投放维度为地址维度，根据选定地址各仓库的产能数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据的方法具体如下。
其中，仓库的产能数据可以包括选定地址各仓库的本年度历史产能数据、选定地址各仓库的本年度的上一年度历史产能数据。
根据选定地址各仓库的本年度历史产能数据，计算各仓库的本年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、本年度平均产能。选定地址各仓库的本年度历史产能数据可以包括选定地址各仓库的本年度每日产能数据(该本年度的时间范围是从本年度1月1日至当前时间点)。以本年度当前时间点为2017年2月1日，预设时间段为30天为例。可以根据选定地址各仓库在当前时间点之前30天的每日产能，计算选定地址各仓库本年度在当前时间点之前30天的平均产能M30，具体公式如下：
其中，O1，O2……O30为选定地址各仓库在当前时间点之前30天的每日产能。以下根据每日产能求得平均产能的方法同理。根据选定地址各仓库在本年度当前时间点之前的每日产能，计算出选定地址各仓库本年度的平均产能M2017。
根据选定地址各仓库的本年度的上一年度历史产能数据，计算各仓库的上一年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、上一年度当前时间点之后预设时间段内平均产能、上一年度平均产能。选定地址各仓库的本年度的上一年度历史产能数据可以包括选定地址各仓库的本年度的上一年度(全年)每日产能数据。根据本例，即可以根据选定地址各仓库的本年度的上一年度每日产能数据计算出选定地址各仓库的本年度的上一年度平均产能M2016；以及，根据选定地址各仓库的本年度的上一年度当前时间点之前30天的每日产能数据，计算出各仓库的上一年度当前时间点之前30天内平均产能M30'，以及，根据选定地址各仓库的本年度的上一年度当前时间点之后30天的每日产能数据，计算出各仓库的上一年度当前时间点之后30天内平均产能Mf30'。
根据各仓库的本年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、本年度平均产能、上一年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、上一年度当前时间点之后预设时间段内平均产能、上一年度平均产能，计算各仓库的本年度当前时间点之后预设时间段内平均产能。根据本例，即根据上述计算得到的M30、M2017、M2016、M30'、Mf30'，可以计算出各仓库的本年度当前时间点之后30天内平均产能Mf30。具体计算公式如下：
根据各仓库的本年度当前时间点之后预设时间段内平均产能，得到选定地址所有仓库的单日总产能、各仓库预计每日投放量。如果选定地址为多个，则可将所有选定地址仓库的该平均产能加和，即得到所有选定地址仓库的单日总产能。各仓库的该平均产能即各仓库预计每日投放量(其中各仓库预计最后一日投放量除外)。
根据预投放量、单日总产能，得到该类待投放物品的预计投放天数、预计每日投放量。该单日总产能即该类待投放物品的预计每日投放量(最后一日投放量除外)，将预投放量与除最后一日的预计每日投放量之和的差值，即为最后一日预计投放量。将预投放量与单日总产能相除得到的数值(如得到的是一个小数，则取整数部分后再加1)即该类待投放物品的预计投放天数。
根据预投放量、预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量，预计平均每日投放量为预投放量与预计投放天数的比值。
根据各仓库预计每日投放量、预计投放天数，得到该类待投放物品在各仓库预计投放量。仓库可以分为FDC与RDC，其中FDC为本地仓库，即只投放本地订单，RDC是区域仓库，即覆盖多个城市，既投放本地订单又投放一个或多个外地地址订单。以选定地址为一个为例，选定地址所有仓库总库存C1，各仓库分为FDC1、FDC2两个本地仓库和一个区域仓库RDC1。在分配待投放物品的库存时，即可以每日优先分配到本地仓库，本地仓库分配完毕再分配到区域仓库。例如，预投放量为100万，假设通过上述计算，得到本地仓库FDC1、FDC2的平均产能均为10万/天，区域仓库RDC1的平均产能均为20万/天，则，所有仓库的单日总产能为10万/天+10万/天+20万/天＝40万/天，预计第一日投放量即40万，同理计算预计第二日投放量也是40万，预计第三日投放量为20万，由于本地仓库FDC1、FDC2的平均产能均为10万/天，按照优先分配本地仓库原则，则刚好FDC1、FDC2分别投放10万份，而无需再投放到区域仓库RDC1。对于选定地址为多个的情况，可将多个选定地址所有仓库平均产能相加，得到所有选定地址单日总产能，通过预投放量与单日总产能得到每个选定地址预计每日发放量，并可通过对各选定地址的单日总产能百分比四舍五入之后，再与预投放量相乘，得到各个选定地址的库存分配(预计投放量)，最后再按照上述方法计算单一选定地址各仓库的预计投放量、预计每日投放量、预计投放天数、预计平均每日投放量，其中，某个选定地址的单日总产能百分比为该选定地址的单日总产能与所有选定地址的单日总产能的比值。
另外，在得到各仓库的预计每日投放量之后，可以修正该数值，具体地，根据各仓库的预计每日投放量分别与预投放量的比值，得到各仓库占比数据，在将各仓库占比数据进行四舍五入处理，以保证各仓库占比数据之和等于1，然后再与预投放量相乘，以得到各个仓库库存分配量(预计每日投放量)。
根据各仓库预计投放量、预计每日投放量、预计投放天数、预计平均每日投放量，得到投放预测数据。
当一类待投放物品的投放维度为品类、品牌、商品的其中一个维度时，则相应地根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的销量数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据，具体计算方法如下。
其中，仓库的销量数据包括选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度历史销量数据，以及选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度历史销量数据。
根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度历史销量数据，计算选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度平均每日销量、本年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量。根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度历史销量数据，计算选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的上一年度平均每日销量、上一年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、上一年度当前时间点之后每日销量。
其中，选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度历史销量数据可以包括选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度每日销量(即本年度1月1日至当前时间点之间的每日销量)。选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度历史销量数据可以包括选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度每日销量。
根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度每日销量，可以计算出选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库本年度平均每日销量、本年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量。根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度每日销量，可以计算出选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度平均每日销量、上一年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量。
根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度平均每日销量、本年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、上一年度平均每日销量、上一年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、上一年度当前时间点之后每日销量，计算选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度当前时间点之后每日销量。
以本年度当前时间点为2017年2月1日，预设时间段为30天为例，那么，根据上述的本年度每日销量、上一年度每日销量，可以分别计算出选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库本年度平均每日销量S2017、本年度当前时间点之前30天内平均每日销量S30，以及本年度的上一年度平均每日销量S2016、上一年度当前时间点之前30天内平均每日销量S30'，以A1'表示选定品类、选定品牌或选定商品对应某一仓库(如仓库FDC1)本年度的上一年度当前时间点之后第一日的销量，测根据S2017、S30、S2016、S30'、A1'可以计算出选定品类、选定品牌或选定商品对应仓库FDC1的本年度当前时间点之后第一日的销量A1，具体计算公式如下：
按照同样方法可以计算出选定品类、选定品牌或选定商品对应仓库FDC1的本年度当前时间点之后每日的销量A2，A3……AN，以及选定品类、选定品牌或选定商品对应其他仓库(如FDC2，……FDCX)的本年度当前时间点之后每日的销量，用矩阵表示如下：
其中，FDC1，FDC2，……FDCX为仓库名称，A1，A2……AN；B1，B2，……BN；……；X1，X2，……，XN，分别表示选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度当前时间点之后每日的销量。
根据预投放量和选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度当前时间点之后每日销量，得到该类待投放物品的预计投放天数、在各仓库预计投放量、预计每日投放量。
具体地，可以根据上述矩阵得到选定品类、选定品牌或选定商品对应上述全部仓库的本年度当前时间点之后每日产能(即未来每日产能)，其中未来第一日产能为(A1+B1+……+X1)，未来第二日产能为(A2+B2+……+X2)，以此类推，得到未来第N日产能为(AN+BN+……+XN)，将未来各日产能加和，当该未来各日产能加和的数值大于等于该类待投放物品的预投放量时，对应的N值即为该类待投放物品的预计投放天数。上述的未来各日产能即该类待投放物品的预计每日投放量(除最后一日投放量)，最后一日投放量可以根据预投放量与其余每日投放量总和的差值得出。根据预投放量与预计投放天数相除，即可得到该类待投放物品的预计平均每日投放量。
在确定了预计投放天数之后，可以将各仓库的未来每日产能加和，得到各仓库的在未来的该预计投放天数内的总产能，即：
并根据该总产能计算各仓库销量占比数据，以FDC1仓库的销量占比数据为例，可按照如下公式计算：
对各仓库销量占比数据四舍五入，以保证各仓库销量占比数据加和为1。将各销量占比数据分别乘以预投放量，即获得该类待投放物品在各仓库的分配量，即该类待投放物品在各仓库预计投放量。
根据预投放量和预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量。
根据预计投放天数、在各仓库预计投放量、预计每日投放量、预计平均每日投放量，得到投放预测数据。
步骤S103：根据投放预测数据为各类待投放物品分配相应的库存。
图2是根据本发明实施例的包装广告投放全流程示意图。
如图2所示，图中虚线框内为本发明实施例的包装广告的库存分配流程，虚线框外的部分为现有的包装广告精准投放流程。按照图2的流程，可根据5种不同的精准包装广告投放方式，进行定位。5种方式分别是通过用户、地区、订单品牌、订单品类、订单商品进行定位。其中根据上述五种维度精准投放包装广告的库存分配流程上文已做了详细介绍，此处不再赘述。通过本发明实施例的包装广告的库存分配流程，定位方式为用户为例(即用户维度)，投放的广告总量为10万份，则可自动计算出，当前时间点之后每日分别会发放4万、6万份，两天发完，平均每日5万份，并且应该在北京A仓配置3万份库存、北京B仓配置2万份库存、上海A仓配置5万份库存。
根据本发明实施例的包装广告的库存分配方法，可以明确包装广告投放时间，方便多个广告排期投放。例如A广告投放2天，B广告投放1天，这样就可以明确第1、2天投放A广告，第3天进行投放B广告，其他广告顺延，方便业务人员排期。同时，这样B广告在第1天进行运输，第2天入库，第3天投放，最大效率的对仓库的空间和效率进行了利用。此外，可以实现数据化地指导库存分配，提搞包装广告的现货率与投放率。例如，10万份的包装广告，如果都投放在一个仓库，那这个仓库可能需要生产10天才能全部使用，而这10天，就无法投放其他包装广告。或者分别给两个仓库投放，而其中一个仓库不够发，而另外一个仓库长时间发放不完，这些都对广告投放的效率与仓库的生产产生了负面影响。通过数据化的分配建议，更具广告投放定位，与各个仓库情况，最优化的分配库存，提高广告包装库存有货率与生产能力。
图3是根据本发明实施例的物品的库存分配装置的主要模块示意图。
如图3所示，本发明实施例的物品的库存分配装置300主要包括：获取模块301、计算模块302、分配模块303。
获取模块301用于根据各类待投放物品的投放维度信息，获取与各类待投放物品的投放维度相关的历史统计数据。
历史统计数据可以包括用户的下单数据、仓库的产能数据、仓库的销量数据中的至少一者。
计算模块302，用于根据历史统计数据和各类待投放物品的预投放量，分别计算各类待投放物品的投放预测数据。
计算模块302具体用于：当一类待投放物品的投放维度为用户维度，则根据选定用户和所有用户的下单数据以及该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据；当一类待投放物品的投放维度为地址维度，则根据选定地址各仓库的产能数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据；当一类待投放物品的投放维度为品类、品牌、商品的其中一个维度，则相应地根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的销量数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据。
用户的下单数据可以包括选定用户在各下单地址的用户数量分配数据、每个下单地址各仓库历史产能数据、本年度所有用户历史下单数据、本年度的上一年度所有用户历史下单数据、选定用户总数量。
仓库的产能数据可以包括选定地址各仓库的本年度历史产能数据、选定地址各仓库的本年度的上一年度历史产能数据。
仓库的销量数据可以包括选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度历史销量数据，以及选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度历史销量数据。
计算模块可以包括第一计算子模块，用于：根据选定用户在各下单地址的用户数量分配数据、所述预投放量和每个下单地址各仓库历史产能数据，计算该类待投放物品在所述各仓库预计投放量；根据本年度所有用户历史下单数据，计算本年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、本年度平均用户下单率；根据本年度的上一年度所有用户历史下单数据，计算上一年度平均用户下单率、上一年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、上一年度当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率；根据本年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、本年度平均用户下单率、上一年度平均用户下单率、上一年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、上一年度当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率，计算本年度当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率；根据选定用户总数量和所述本年度当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率，计算该类待投放物品的预计每日投放量；根据预计每日投放量和预投放量，得到该类待投放物品的预计投放天数；根据预投放量和预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；根据各仓库预计投放量、预计每日投放量、预计投放天数、预计平均每日投放量，得到投放预测数据。
计算模块302可以包括第二计算子模块，用于：根据选定地址各仓库的本年度历史产能数据，计算各仓库的本年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、本年度平均产能；根据选定地址各仓库的本年度的上一年度历史产能数据，计算各仓库的所述上一年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、上一年度当前时间点之后预设时间段内平均产能、上一年度平均产能；根据各仓库的本年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、本年度平均产能、上一年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均产能、上一年度平均产能，计算各仓库的本年度当前时间点之后预设时间段内平均产能；根据各仓库的本年度当前时间点之后预设时间段内平均产能，得到所有选定地址仓库的单日总产能、各仓库预计每日投放量；根据预投放量、单日总产能，得到该类待投放物品的预计投放天数、预计每日投放量；根据预投放量、预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；根据各仓库预计每日投放量、预计投放天数，得到该类待投放物品在所述各仓库预计投放量；根据各仓库预计投放量、预计每日投放量、预计投放天数、预计平均每日投放量，得到投放预测数据。
计算模块302可以包括第三计算子模块，用于：根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度历史销量数据，计算选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度平均每日销量、本年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量；根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度历史销量数据，计算选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的上一年度平均每日销量、上一年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、上一年度当前时间点之后每日销量；根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度平均每日销量、本年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、上一年度平均每日销量、上一年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、上一年度当前时间点之后每日销量，计算选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度当前时间点之后每日销量；根据预投放量和选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度当前时间点之后每日销量，得到该类待投放物品的预计投放天数、在各仓库预计投放量、预计每日投放量；根据预投放量和预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；根据预计投放天数、在各仓库预计投放量、预计每日投放量、预计平均每日投放量，得到投放预测数据。
分配模块303，用于根据投放预测数据为各类待投放物品分配相应的库存。
另外，在本发明实施例中物品的库存分配装置的具体实施内容，在上面所述物品的库存分配方法中已经详细说明了，故在此重复内容不再说明。
根据本发明实施例，实现可以预测待投放物品的产能，这样方便仓库预约排期，而不会长时间挤压或缺货。
图4示出了可以应用本发明实施例的物品的库存分配方法或物品的库存分配装置的示例性系统架构400。
如图4所示，系统架构400可以包括终端设备401、402、403，网络404和服务器405。网络404用以在终端设备401、402、403和服务器405之间提供通信链路的介质。网络404可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备401、402、403通过网络404与服务器405交互，以接收或发送消息等。终端设备401、402、403上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。
终端设备401、402、403可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器405可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备401、402、403所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息--仅为示例)反馈给终端设备。
需要说明的是，本发明实施例所提供的物品的库存分配方法一般由服务器405执行，相应地，物品的库存分配装置一般设置于服务器405中。
应该理解，图4中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
下面参考图5，其示出了适于用来实现本申请实施例的服务器的计算机系统500的结构示意图。图5示出的服务器仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，计算机系统500包括中央处理单元(CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有系统500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取模块301、计算模块302、分配模块303。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，获取模块301还可以被描述为“用于根据各类待投放物品的投放维度信息，获取与各类待投放物品的投放维度相关的历史统计数据的模块”。
作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：根据各类待投放物品的投放维度信息，获取与所述各类待投放物品的投放维度相关的历史统计数据；根据所述历史统计数据和所述各类待投放物品的预投放量，分别计算所述各类待投放物品的投放预测数据；根据所述投放预测数据为所述各类待投放物品分配相应的库存。
根据本发明实施例的技术方案，根据各类待投放物品的投放维度信息，获取与各类待投放物品的投放维度相关的历史统计数据；根据历史统计数据和各类待投放物品的预投放量，分别计算各类待投放物品的投放预测数据；根据投放预测数据为各类待投放物品分配相应的库存。能够明确各类物品的投放时间，方便多类物品排期投放，实现各类待投放物品的最优库存分配，提高仓库空间利用率，并提高各类待投放物品的的现货率与投放率。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (12)

1.一种物品的库存分配方法，其特征在于，包括：
根据各类待投放物品的投放维度信息，获取与所述各类待投放物品的投放维度相关的历史统计数据；
根据所述历史统计数据和所述各类待投放物品的预投放量，分别计算所述各类待投放物品的投放预测数据；
根据所述投放预测数据为所述各类待投放物品分配相应的库存。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史统计数据包括用户的下单数据、仓库的产能数据、仓库的销量数据中的至少一者，
根据所述历史统计数据和所述各类待投放物品的预投放量，分别计算所述各类待投放物品的投放预测数据的步骤，包括：
当一类待投放物品的投放维度为用户维度，则根据选定用户和所有用户的所述下单数据以及该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据；
当一类待投放物品的投放维度为地址维度，则根据选定地址各仓库的所述产能数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据；
当一类待投放物品的投放维度为品类、品牌、商品的其中一个维度，则相应地根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的所述销量数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户的下单数据包括选定用户在各下单地址的用户数量分配数据、每个下单地址各仓库历史产能数据、本年度所有用户历史下单数据、本年度的上一年度所有用户历史下单数据、选定用户总数量，
根据选定用户和所有用户的所述下单数据以及该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据的步骤，包括：
根据选定用户在各下单地址的用户数量分配数据、所述预投放量和每个下单地址各仓库历史产能数据，计算该类待投放物品在所述各仓库预计投放量；
根据本年度所有用户历史下单数据，计算本年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、本年度平均用户下单率；
根据本年度的上一年度所有用户历史下单数据，计算所述上一年度平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率；
根据本年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、本年度平均用户下单率、所述上一年度平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率，计算所述本年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率；
根据所述选定用户总数量和所述本年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率，计算该类待投放物品的预计每日投放量；
根据所述预计每日投放量和所述预投放量，得到该类待投放物品的预计投放天数；
根据所述预投放量和所述预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；
根据所述各仓库预计投放量、所述预计每日投放量、所述预计投放天数、所述预计平均每日投放量，得到所述投放预测数据。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述仓库的产能数据包括选定地址各仓库的本年度历史产能数据、选定地址各仓库的本年度的上一年度历史产能数据，
根据选定地址各仓库的所述产能数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据的步骤，包括：
根据选定地址各仓库的本年度历史产能数据，计算所述各仓库的本年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、本年度平均产能；
根据选定地址各仓库的本年度的上一年度历史产能数据，计算所述各仓库的所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均产能、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均产能、所述上一年度平均产能；
根据所述各仓库的本年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、本年度平均产能、所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均产能、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均产能、所述上一年度平均产能，计算所述各仓库的本年度当前时间点之后预设时间段内平均产能；
根据所述各仓库的本年度当前时间点之后预设时间段内平均产能，得到所有选定地址仓库的单日总产能、各仓库预计每日投放量；
根据所述预投放量、所述单日总产能，得到该类待投放物品的预计投放天数、预计每日投放量；
根据所述预投放量、所述预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；
根据所述各仓库预计每日投放量、所述预计投放天数，得到该类待投放物品在所述各仓库预计投放量；
根据所述各仓库预计投放量、所述预计每日投放量、所述预计投放天数、所述预计平均每日投放量，得到所述投放预测数据。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述仓库的销量数据包括选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度历史销量数据，以及选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度历史销量数据，
根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的所述销量数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据的步骤，包括：
根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度历史销量数据，计算所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度平均每日销量、本年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量；
根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度历史销量数据，计算所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的所述上一年度平均每日销量、所述上一年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、所述上一年度当前时间点之后每日销量；
根据所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度平均每日销量、本年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、所述上一年度平均每日销量、所述上一年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、所述上一年度当前时间点之后每日销量，计算所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度当前时间点之后每日销量；
根据所述预投放量和所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度当前时间点之后每日销量，得到该类待投放物品的预计投放天数、在所述各仓库预计投放量、预计每日投放量；
根据所述预投放量和所述预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；
根据所述预计投放天数、在所述各仓库预计投放量、预计每日投放量、所述预计平均每日投放量，得到所述投放预测数据。
6.一种待投放物品的库存分配装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于根据各类待投放物品的投放维度信息，获取与所述各类待投放物品的投放维度相关的历史统计数据；
计算模块，用于根据所述历史统计数据和所述各类待投放物品的预投放量，分别计算所述各类待投放物品的投放预测数据；
分配模块，用于根据所述投放预测数据为所述各类待投放物品分配相应的库存。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述历史统计数据包括用户的下单数据、仓库的产能数据、仓库的销量数据中的至少一者，
所述计算模块还用于：
当一类待投放物品的投放维度为用户维度，则根据选定用户和所有用户的所述下单数据以及该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据；
当一类待投放物品的投放维度为地址维度，则根据选定地址各仓库的所述产能数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据；
当一类待投放物品的投放维度为品类、品牌、商品的其中一个维度，则相应地根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的所述销量数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述用户的下单数据包括选定用户在各下单地址的用户数量分配数据、每个下单地址各仓库历史产能数据、本年度所有用户历史下单数据、本年度的上一年度所有用户历史下单数据、选定用户总数量，
所述计算模块包括第一计算子模块，用于：
根据选定用户在各下单地址的用户数量分配数据、所述预投放量和每个下单地址各仓库历史产能数据，计算该类待投放物品在所述各仓库预计投放量；
根据本年度所有用户历史下单数据，计算本年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、本年度平均用户下单率；
根据本年度的上一年度所有用户历史下单数据，计算所述上一年度平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率；
根据本年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、本年度平均用户下单率、所述上一年度平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率，计算所述本年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率；
根据所述选定用户总数量和所述本年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率，计算该类待投放物品的预计每日投放量；
根据所述预计每日投放量和所述预投放量，得到该类待投放物品的预计投放天数；
根据所述预投放量和所述预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；
根据所述各仓库预计投放量、所述预计每日投放量、所述预计投放天数、所述预计平均每日投放量，得到所述投放预测数据。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述仓库的产能数据包括选定地址各仓库的本年度历史产能数据、选定地址各仓库的本年度的上一年度历史产能数据，
所述计算模块包括第二计算子模块，用于：
根据选定地址各仓库的本年度历史产能数据，计算所述各仓库的本年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、本年度平均产能；
根据选定地址各仓库的本年度的上一年度历史产能数据，计算所述各仓库的所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均产能、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均产能、所述上一年度平均产能；
根据所述各仓库的本年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、本年度平均产能、所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均产能、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均产能、所述上一年度平均产能，计算所述各仓库的本年度当前时间点之后预设时间段内平均产能；
根据所述各仓库的本年度当前时间点之后预设时间段内平均产能，得到所有选定地址仓库的单日总产能、各仓库预计每日投放量；
根据所述预投放量、所述单日总产能，得到该类待投放物品的预计投放天数、预计每日投放量；
根据所述预投放量、所述预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；
根据所述各仓库预计每日投放量、所述预计投放天数，得到该类待投放物品在所述各仓库预计投放量；
根据所述各仓库预计投放量、所述预计每日投放量、所述预计投放天数、所述预计平均每日投放量，得到所述投放预测数据。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述仓库的销量数据包括选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度历史销量数据，以及选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度历史销量数据，
所述计算模块包括第三计算子模块，用于：
根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度历史销量数据，计算所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度平均每日销量、本年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量；
根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度历史销量数据，计算所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的所述上一年度平均每日销量、所述上一年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、所述上一年度当前时间点之后每日销量；
根据所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度平均每日销量、本年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、所述上一年度平均每日销量、所述上一年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、所述上一年度当前时间点之后每日销量，计算所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度当前时间点之后每日销量；
根据所述预投放量和所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度当前时间点之后每日销量，得到该类待投放物品的预计投放天数、在所述各仓库预计投放量、预计每日投放量；
根据所述预投放量和所述预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；
根据所述预计投放天数、在所述各仓库预计投放量、预计每日投放量、所述预计平均每日投放量，得到所述投放预测数据。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
12.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
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