CN110264061B - 物品制作订单的处理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种物品制作订单的处理系统及方法，涉及电子信息领域，包括：订单生成模块，适于生成与接收到的物品制作指令相对应的物品制作订单，将已生成的物品制作订单存储到订单数据库中；物品状态采集模块，适于采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态，并更新订单数据库中存储的各个物品制作订单的订单状态；统计分析模块，适于针对订单数据库中存储的各个订单状态为未完成状态的物品制作订单，确定未完成状态的物品制作订单的订单完成时间；推送模块，适于将各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间推送至与物品制作订单对应的接收端。该方式能够跟踪物品制作订单的订单状态，从而预先确定各个物品制作订单的完成时间。

Description

物品制作订单的处理系统及方法

技术领域

本发明涉及电子信息领域，具体涉及一种物品制作订单的处理系统及方法。

背景技术

目前，在很多业务场景中都需要针对物品制作订单进行处理。上述物品包括：食品、衣物、生活用品等。其中，物品制作订单可以为纸质订单也可以为电子订单。通常情况下，一个物品制作订单对应于一个或多个订单物品。在现有的处理方式中，大多由物品制作设备按照流水线方式依次处理各个物品制作订单。

但是，发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术中的上述方式至少存在如下缺陷：各个物品制作订单的制作状态无法实时跟踪，相应地，各个物品制作订单的完成时间也无法预先确定，导致订单用户不得不持续等待至物品制作订单处理完毕。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种物品制作订单的处理系统及方法。

根据本发明的一个方面，提供了一种物品制作订单的处理系统，包括：

订单生成模块，适于生成与接收到的物品制作指令相对应的物品制作订单，将已生成的各个物品制作订单存储到预设的订单数据库中；

物品状态采集模块，适于采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态，并根据物品状态采集结果更新所述订单数据库中存储的各个物品制作订单的订单状态；

统计分析模块，适于针对所述订单数据库中存储的各个订单状态为未完成状态的物品制作订单，根据所述未完成状态的物品制作订单中包含的物品属性信息，确定所述未完成状态的物品制作订单的订单完成时间；

推送模块，适于将各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间推送至与物品制作订单相对应的接收端。

可选的，所述物品状态采集模块进一步适于：根据物品状态采集结果更新预设的订单属性数据库；其中，所述订单属性数据库用于存储每个物品制作订单中包含的订单物品的物品属性信息以及物品制作时长；

则所述统计分析模块具体适于：结合所述订单属性数据库确定所述未完成状态的物品制作订单的订单完成时间。

可选的，所述物品制作订单中包含的物品属性信息包括：物品型号、物品标识、物品规格、和/或物品制作工艺。

可选的，进一步包括：

设备状态采集模块，适于确定各个物品制作设备与各个已处理的物品制作订单之间的对应关系，并根据所述对应关系更新所述预设的订单属性数据库；其中，所述订单属性数据库进一步用于存储各个已处理的物品制作订单与物品制作设备之间的对应关系；

则所述统计分析模块进一步适于：

查询所述预设的订单数据库，确定未完成状态的物品制作订单的数量；

根据所述订单属性数据库中存储的各个已处理的物品制作订单与物品制作设备之间的对应关系，确定各个未完成状态的物品制作订单所对应的物品制作设备；

根据所述未完成状态的物品制作订单的数量以及各个未完成状态的物品制作订单与物品制作设备之间的对应关系，确定各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间。

可选的，所述系统进一步包括：

样本采集模块，适于预先采集各个订单样本中包含的订单物品的制作状态，和/或各个物品制作设备与各个已处理的订单样本之间的对应关系，并根据采集结果更新所述预设的订单属性数据库。

可选的，所述订单生成模块进一步用于：针对已生成的物品制作订单中包含的每个订单物品，生成与该订单物品相对应的订单物品标识码；

则所述物品状态采集模块具体适于：通过扫描订单物品标识码，采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态。

可选的，所述物品状态采集模块具体适于：通过压力传感器、红外传感器、和/或图像采集设备采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态。

可选的，所述订单生成模块进一步用于：将已生成的各个物品制作订单的订单生成时间存储到预设的订单数据库中；

则所述统计分析模块进一步用于：针对所述订单数据库中存储的每个订单状态为未完成状态的物品制作订单，确定该未完成状态的物品制作订单的订单生成时间所属的时间类型；

根据所述时间类型确定该未完成状态的物品制作订单的订单完成时间；其中，所述时间类型包括：高峰时段类型、低峰时段类型、工作日类型、节假日类型、和/或季节类型。

根据本发明的另一个方面，提供了一种物品制作订单的处理方法，包括：

生成与接收到的物品制作指令相对应的物品制作订单，将已生成的各个物品制作订单存储到预设的订单数据库中；

采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态，并根据物品状态采集结果更新所述订单数据库中存储的各个物品制作订单的订单状态；

针对所述订单数据库中存储的各个订单状态为未完成状态的物品制作订单，根据所述未完成状态的物品制作订单中包含的物品属性信息，确定所述未完成状态的物品制作订单的订单完成时间；

将各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间推送至与物品制作订单相对应的接收端。

可选的，所述采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态具体包括：根据物品状态采集结果更新预设的订单属性数据库；其中，所述订单属性数据库用于存储每个物品制作订单中包含的订单物品的物品属性信息以及物品制作时长。

可选的，所述物品制作订单中包含的物品属性信息包括：物品型号、物品标识、物品规格、和/或物品制作工艺。

可选的，所述采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态，并根据物品状态采集结果更新所述订单数据库中存储的各个物品制作订单的订单状态之后，进一步包括：

确定各个物品制作设备与各个已处理的物品制作订单之间的对应关系，并根据所述对应关系更新所述预设的订单属性数据库；其中，所述订单属性数据库进一步用于存储各个已处理的物品制作订单与物品制作设备之间的对应关系；

则所述确定所述未完成状态的物品制作订单的订单完成时间具体包括：

查询所述预设的订单数据库，确定未完成状态的物品制作订单的数量；

根据所述订单属性数据库中存储的各个已处理的物品制作订单与物品制作设备之间的对应关系，确定各个未完成状态的物品制作订单所对应的物品制作设备；

根据所述未完成状态的物品制作订单的数量以及各个未完成状态的物品制作订单与物品制作设备之间的对应关系，确定各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间。

可选的，所述采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态具体包括：

针对已生成的物品制作订单中包含的每个订单物品，生成与该订单物品相对应的订单物品标识码；

通过扫描订单物品标识码，采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态。

可选的，所述采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态具体包括：

通过压力传感器、红外传感器、和/或图像采集设备采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态。

依据本发明的再一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如上述的物品制作订单的处理方法对应的操作。

依据本发明的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述的物品制作订单的处理方法对应的操作。

在本发明提供的物品制作订单的处理系统及方法中，能够通过订单生成模块对各个物品制作订单进行处理，并且，通过物品状态采集模块能够采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态，从而利用统计分析模块根据未完成状态的物品制作订单中包含的物品属性信息确定订单完成时间。由此可见，在该方式中，各个物品制作订单的订单状态能够实时跟踪，相应地，各个物品制作订单的完成时间也能够根据各个订单的订单状态预先确定，从而为订单用户提供了便利。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例一提供的一种物品制作订单的处理系统的结构图；

图2示出了本发明实施例二提供的一种物品制作订单的处理系统的结构图；

图3示出了本发明实施例三提供的一种物品制作订单的处理方法的流程图；

图4示出了本发明实施例五提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

实施例一

图1示出了本发明实施例一提供的一种物品制作订单的处理系统的结构图。如图1所示，该系统包括：订单生成模块11、物品状态采集模块12、统计分析模块13以及推送模块14。下面针对其中的各个模块进行详细介绍：

订单生成模块11，适于生成与接收到的物品制作指令相对应的物品制作订单，将已生成的各个物品制作订单存储到预设的订单数据库中。具体地，订单生成模块11在工作过程中会持续不断地收到多个分别对应于不同的订单用户的物品制作指令，进而生成与每个物品制作指令相对应的物品制作订单。订单数据库用于按照各个物品制作订单的产生顺序依次存储各个物品制作订单。其中，为了便于管理各个物品制作订单，订单数据库所存储的每个物品制作订单中可以包含以下信息中的至少一项：订单用户标识、订单用户所对应的接收端、订单生成时间、订单物品、以及物品属性信息等。

物品状态采集模块12，适于采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态，并根据物品状态采集结果更新订单数据库中存储的各个物品制作订单的订单状态。具体地，物品状态采集模块可通过扫码、传感器等多种方式采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态。其中，各个订单物品的制作状态包括：订单物品等待制作、开始制作、制作完成等。相应地，每当物品制作订单中包含的至少一个订单物品的制作状态发生改变时，需要更新订单数据库中与该至少一个制作状态发生改变的订单物品相对应的物品制作订单的订单状态。其中，物品制作订单的订单状态可以包括：订单未处理、订单待处理、开始制作、制作完成等。并且，当一个物品制作订单中包含多个订单物品时，该物品制作订单的订单状态还可以进一步包括：该订单中包含的各个订单物品的状态，以准确描述该物品制作订单的制作进度。

统计分析模块13，适于针对订单数据库中存储的各个订单状态为未完成状态的物品制作订单，根据未完成状态的物品制作订单中包含的物品属性信息，确定未完成状态的物品制作订单的订单完成时间。具体地，由于订单数据库中存储了各个物品制作订单的订单状态，相应地，能够确定当前未完成的订单数量，并且，根据各个未完成状态的物品制作订单中包含的物品属性信息，能够确定各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间。

推送模块14，适于将各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间推送至与物品制作订单相对应的接收端。其中，与物品制作订单相对应的接收端可以为订单用户所对应的移动终端，也可以为配送人员所对应的接收端，本发明对此不做限定。并且，与物品制作订单相对应的接收端还可以为系统管理端，以便于针对各个订单的进度进行监管。具体推送方式可以包括：语音推送、短消息推送等各种方式，本发明对此不做限定。

由此可见，在本发明提供的物品制作订单的处理系统中，能够通过订单生成模块对各个物品制作订单进行处理，并且，通过物品状态采集模块能够采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态，从而利用统计分析模块根据未完成状态的物品制作订单中包含的物品属性信息确定订单完成时间。由此可见，在该方式中，各个物品制作订单的订单状态能够实时跟踪，相应地，各个物品制作订单的完成时间也能够根据各个订单的订单状态预先确定，从而为订单用户提供了便利。

实施例二、

图2示出了本发明实施例二提供的一种物品制作订单的处理系统的结构示意图。如图2所示，该系统包括：订单生成模块21、物品状态采集模块22、统计分析模块23、推送模块24以及设备状态采集模块25。下面针对其中的各个模块进行详细介绍：

订单生成模块21，适于生成与接收到的物品制作指令相对应的物品制作订单，将已生成的各个物品制作订单存储到预设的订单数据库中。具体地，订单生成模块11在工作过程中会持续不断地收到多个分别对应于不同的订单用户的物品制作指令，进而生成与每个物品制作指令相对应的物品制作订单。订单数据库用于按照各个物品制作订单的产生顺序依次存储各个物品制作订单。其中，为了便于管理各个物品制作订单，订单数据库所存储的每个物品制作订单中可以包含以下信息中的至少一项：订单用户标识、订单用户所对应的接收端、订单生成时间、订单物品、以及物品属性信息等。其中，一个物品制作订单中可包含一个或多个订单物品，每个订单物品均具有对应的物品属性信息。物品属性信息用于对订单物品进行描述，具体可包括：物品型号、物品标识、物品规格、和/或物品制作工艺。总之，本发明不限定物品属性信息的种类和数量，凡是能够对订单物品进行描述的信息均可作为物品属性信息。实际情况中，物品属性信息的种类越全面，后续计算出的订单完成时间越准确。

物品状态采集模块22，适于采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态，并根据物品状态采集结果更新订单数据库中存储的各个物品制作订单的订单状态。具体地，物品状态采集模块可通过多种方式采集订单物品的制作状态：

在一种采集方式中，订单生成模块进一步用于：针对已生成的物品制作订单中包含的每个订单物品，生成与该订单物品相对应的订单物品标识码。换言之，每当订单生成模块21生成一个物品制作订单后，进一步针对该物品制作订单生成一个订单标识码，若该物品制作订单中包含多个订单物品，则进一步针对各个订单物品生成订单物品标识码。其中，标识码可以为条形码或二维码等多种形式，并且，该标识码中包含用于描述物品属性信息的数据。相应地，物品状态采集模块22通过扫码方式采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态。例如，每个物品制作订单开始处理时，扫描对应的订单标识码，以记录该物品制作订单开始处理；当该物品制作订单处理完毕时，再次扫描对应的订单标识码，以记录该物品制作订单处理完毕。并且，针对该物品制作订单中的每个订单物品，进一步在每个订单物品开始制作以及制作完毕时扫描对应的订单物品标识码，以记录各个订单物品开始制作的起始时间点以及制作完毕的结束时间点，从而得到各个订单物品的物品制作时长以及整个物品制作订单的订单处理时长。由此可见，在该方式中，物品状态采集模块通过扫描订单物品标识码，采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态。

在又一种采集方式中，物品状态采集模块可通过压力传感器、红外传感器、和/或图像采集设备采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态。具体可以通过各类物联网设备实现。例如，在物品制作设备上进一步设置有压力传感器或红外传感器，当感测到制作区域出现订单物品时，则确定订单物品开始制作；当感测到制作区域的订单物品消失时，则确定订单物品制作完毕。另外，还可以结合图像采集设备获取正在制作的订单物品的编号等信息，以确定当前正在处理的物品制作订单，从而跟踪各个订单的状态。

总之，本实施例中的物品状态采集模块可通过多种方式采集各个物品制作订单中的各个订单物品的状态，从而监控各个订单物品的制作时长。由于具有相同的物品属性信息的订单物品每次的制作时长通常是固定的，因此，为了便于准确预测未完成订单的完成时间，在本实施例中，物品状态采集模块进一步根据物品状态采集结果更新预设的订单属性数据库。其中，订单属性数据库用于存储每个物品制作订单的订单处理时长、该物品制作订单中包含的每个订单物品的物品属性信息以及物品制作时长。因此，通过订单属性数据库，能够收集各种订单物品的物品属性信息及其物品制作时长，从而通过大数据训练的方式挖掘出物品属性信息与物品制作时长之间的关联关系。

统计分析模块23，适于针对订单数据库中存储的各个订单状态为未完成状态的物品制作订单，根据未完成状态的物品制作订单中包含的物品属性信息，确定未完成状态的物品制作订单的订单完成时间。具体地，由于订单数据库中存储了各个物品制作订单的订单状态，相应地，能够确定当前未完成的订单数量，并且，根据各个未完成状态的物品制作订单中包含的物品属性信息，能够确定各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间。

具体实施时，统计分析模块结合订单属性数据库确定未完成状态的物品制作订单的订单完成时间。由于订单属性数据库中记录了各个已处理的物品制作订单的订单处理时长、订单中的各个订单物品的物品属性信息以及物品制作时长。相应地，统计分析模块通过机器学习模型能够学习得到物品属性信息与物品制作时长之间的对应关系，从而基于该对应关系预测未完成状态的物品制作订单的订单完成时间。

另外，发明人在实现本发明的过程中发现，物品制作时长除与物品属性信息存在关联外，还与物品制作设备相关。不同的物品制作设备制作相同物品属性信息的订单物品时耗用的时长不同。因此，本实施例中进一步包括设备状态采集模块，适于确定各个物品制作设备与各个已处理的物品制作订单之间的对应关系，并根据该对应关系更新预设的订单属性数据库。相应地，订单属性数据库进一步用于存储各个已处理的物品制作订单与物品制作设备之间的对应关系。基于该对应关系，能够确定如下两方面的信息：一方面，针对每个已处理的物品制作订单，能够确定处理该物品制作订单的物品制作设备，相应地，基于该物品制作订单中的订单物品的物品属性信息、物品制作时长、物品制作设备等信息能够准确挖掘物品属性信息、物品制作设备对于物品制作时长的影响，从而基于物品制作设备预测未完成订单的完成时间。另一方面，针对每个物品制作设备，能够确定该物品制作设备当前正在处理的订单物品，从而确定每个物品制作设备当前正在处理的订单物品何时能够处理完毕，进而预测订单数据库中下一个待处理的订单物品将由哪一台物品制作设备负责制作，相应地，能够分别针对订单数据库中的每个待处理的订单预测对应的物品制作设备，进而结合物品制作设备的设备性能预测订单完成时间。相应地，统计分析模块进一步适于：查询预设的订单数据库，确定未完成状态的物品制作订单的数量；根据订单属性数据库中存储的各个已处理的物品制作订单与物品制作设备之间的对应关系，确定各个未完成状态的物品制作订单所对应的物品制作设备(即预测得到的负责处理未完成状态的物品制作订单的物品制作设备)；根据未完成状态的物品制作订单的数量以及各个未完成状态的物品制作订单与物品制作设备之间的对应关系，确定各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间。通过该方式能够准确预测各个未完成状态的物品制作订单所对应的物品制作设备，进而结合该物品制作设备的设备性能预测订单完成时间。实际情况中，各个物品制作设备可以通过设备标识以及操作用户标识共同构成的组合标识进行描述，其中，操作用户标识用于唯一标识该物品制作设备的操作用户，由于各个操作用户的操作熟练度不同，因此，同一个物品制作设备由不同的操作用户操作时，制作时长也不尽相同，因此，在本实施例中，进一步通过设备标识以及操作用户标识共同构成的组合标识表示各个物品制作设备。

当然，在本实施例中，还可以进一步包括样本采集模块，适于预先采集各个订单样本中包含的订单物品的制作状态，和/或各个物品制作设备与各个已处理的订单样本之间的对应关系，并根据采集结果更新预设的订单属性数据库。也就是说，本实施例中的订单属性数据库中的数据来源可以包括如下两部分，一部分为预先根据订单样本采集得到的数据，另一部分为根据线上订单的实际情况实时采集得到的数据。具体地，统计分析模块进一步包括机器学习子模块，用于获取订单属性数据库中的数据进行学习，其中，订单属性数据库中的数据通过数据记录的形式存储，每条数据记录对应于一个物品制作订单，该数据记录中包含多个特征数据项，分别对应于该物品制作订单的订单生成时间、订单完成时间、订单等待时长、订单处理时长、订单物品、物品属性信息、物品制作设备等信息。相应地，通过针对各个数据记录进行机器学习，能够挖掘各个特征数据项之间的关联关系，进而建立机器学习模型，以便通过该机器学习模型预测未完成状态的订单的完成时间。

另外，发明人在实现本发明的过程中发现，订单生成时间也能够对订单处理时长产生影响，例如，节假日的订单比工作日的订单处理时长更长。相应地，为了准确预估订单完成时间，订单生成模块进一步用于：将已生成的各个物品制作订单的订单生成时间存储到预设的订单数据库中。相应地，统计分析模块进一步用于：针对订单数据库中存储的每个订单状态为未完成状态的物品制作订单，确定该未完成状态的物品制作订单的订单生成时间所属的时间类型；根据该时间类型确定该未完成状态的物品制作订单的订单完成时间。其中，时间类型包括：高峰时段类型、低峰时段类型、工作日类型、节假日类型、和/或季节类型等。也就是说，订单属性数据库的数据记录中进一步包含用于描述订单生成时间所属的时间类型的特征数据项，以便学习时间类型对于订单处理时长的影响，进而准确预测订单完成时间。

推送模块24，适于将各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间推送至与物品制作订单相对应的接收端。其中，与物品制作订单相对应的接收端可以为订单用户所对应的移动终端，也可以为配送人员所对应的接收端，本发明对此不做限定。并且，与物品制作订单相对应的接收端还可以为系统管理端，以便于针对各个订单的进度进行监管。具体推送方式可以包括：语音推送、短消息推送等各种方式，本发明对此不做限定。

为了便于理解，下面以一个具体示例为例详细描述本发明中的物品制作订单的处理系统的工作流程。在本示例中，订单物品包括：奶茶物品、咖啡物品等能通过标准化流程进行制作的物品。为了能够准确确定各个物品制作设备所对应的操作用户，在本实施例中，预先采集各个操作用户的用户ID、打卡时间等信息，并记录各个操作用户与物品制作设备之间的对应关系，以便通过操作用户标识以及设备标识构成的组合标识来唯一标识一个物品制作设备的工作状态。例如，每个操作用户可以通过扫描工号条码或工号二维码上报操作用户标识与设备标识之间的对应关系。另外，扫码过程中还可以收集系统时间。通过上述方式，能够采集咖啡、奶茶制作人员的员工ID，和制作日期、时间，从而为后续的物品制作时长预估模型建模使用，因为在不同的日期(工作日、周末、节假日)和时间(高峰、闲时)，制作同一个物品(奶茶、咖啡)的时间长短可能不一样，不同的员工也有可能不一样。

另外，在该示例中，需要收集每个物品制作订单的处理时长以及该订单中包含的每个订单物品的物品制作时长。具体地，采集每个物品制作订单中包含的每个订单物品(奶茶、咖啡)的制作时长，和整个订单处理完成需要的时间。可以通过收集数据样本的方式得到每个订单物品的物品属性信息以及物品制作设备等信息，从而确定每个操作用户制作不同型号的物品时需要的时长，以供机器学习子模块训练机器学习模型。其中，物品属性信息包括：物品信息和型号，包括物品名(奶茶或咖啡的名称，比如红茶拿铁、丝袜奶茶等)、杯型大小(普通杯、大杯、中杯、超大杯等)、加料工艺信息(加冰、不加冰、少冰、加糖、加红豆、加椰果、加波霸等)、做法工艺信息(冷、热)、就餐方式(打包、堂食)等物品制作工艺信息。接下来，通过实时采集数据的方式，建立物品制作时长预估模型，用以预估每个操作用户、在不同日期或时段、制作不同型号的物品(奶茶、咖啡)所需的制作时长。该物品制作时长预估模型根据操作用户、物品制作设备、物品属性信息、订单生成时间所属的时间类型(如工作日、周末、节假日等)以及时段类型(如高峰、低峰、次高峰)等特征数据项进行训练，以挖掘上述特征数据项与物品制作时长之间的关联关系。

具体地，在该示例中，当用户触发物品制作指令后，订单生成模块生成与该物品制作指令相对应的物品制作订单，该物品制作订单中包含待制作的各个订单物品的信息、型号、数量等，并将该物品制作订单存储到订单数据库中。另外，订单生成模块进一步生成与物品制作订单相对应的订单标识码，该订单标识码中可以包含多个订单物品标识码，用以标识各个订单物品的物品属性信息，如型号、制作工艺等。操作用户按照订单生成顺序依次制作各个订单中的订单物品，从订单所包含的多个订单物品标识码中取出一个订单物品标识码设置在物品容器(如杯子)上，在订单物品制作开始以及制作完成后均扫描对应的订单物品标识码，通过两次扫码的时间间隔即可确定物品制作时长。循环执行上述操作，直至一个订单中的全部订单物品均制作完毕，则确定该订单处理完毕。

另外，统计分析模块基于已经建立的物品制作时长预估模型，计算订单数据库中的每个物品制作订单的订单完成时间。具体通过以下步骤实现：

步骤一：基于上述的物品制作时长预估模型，计算每个操作用户(即为每个物品制作设备)当前正在处理的物品制作订单预计处理完成的时间点。其中，若物品制作订单中包含多个未制作的订单物品，则将每个订单物品的物品制作时长相加，得出与当前时刻相对应的预计订单完成时间。

步骤二：将各个操作用户当前正在处理的物品制作订单预计处理完成的时间点进行排序，从而确定出各个操作用户中最先完成手头订单的操作用户，此处称为第一操作用户，换言之，也可以确定出各个物品制作设备中最先完成当前正在处理的物品制作订单的设备，此处称为第一设备。然后，从订单数据库存储的各个未处理的订单中提取订单生成时间最早的订单，(即下一个将被处理的订单)，此处称为第一订单，将该第一订单所对应的预计处理用户设置为第一用户，将该第一订单所对应的预计处理设备设置为第一设备，利用物品制作时长预估模型，计算该第一订单中的各订单物品由第一用户通过第一设备进行制作时的制作时长，其中还需考虑各个订单物品的物品属性信息，从而得出该第一订单的订单完成时间，将该订单完成时间推送给与第一订单相对应的接收端。

当上述步骤执行完毕后，进一步将第一订单的状态从未处理状态更新为待处理状态，以使订单数据库存储的未处理订单中订单生成时间仅次于第一订单的订单成为下一时刻的未处理的订单中订单生成时间最早的订单(即新的第一订单)。同时，将第一设备当前正在处理的物品制作订单预计处理完成的时间点更新为第一订单的订单完成时间，以使下一个完成手头订单(即当前正在处理的订单)的操作用户成为新的第一用户，并使下一个完成手头订单(即当前正在处理的订单)的物品制作设备成为新的第一设备，从而使得上述步骤得以循环执行。

由此可见，通过循环执行上述步骤，能够分别针对订单数据库中的每个未处理订单(即未完成订单)，预测该未处理订单所对应的操作用户以及物品制作设备，进而根据该未处理订单的操作用户、物品制作设备、订单物品的物品属性信息以及时间信息来预测该未处理订单的完成时间。

综上可知，在本示例中，能够实时采集不同的操作用户，在不同的日期(平时、周末、节假日)、不同的时段(高峰、闲时)，制作不同型号或不同工艺的物品时所需要的时长。换言之，物品制作过程中的各种相关信息都能够实时采集，并根据实时采集结果修正物品制作时长预估模型，以使统计分析模块的处理结果更加精确。另外，上述示例能够针对每个处于待处理状态的未完成订单，根据各个物品制作设备的当前订单处理进度，预测该待处理状态的未完成订单将由哪个物品制作设备以及哪个操作用户负责制作，从而能够结合物品制作设备以及操作用户的属性特征计算订单完成时间，从而使统计分析模块的处理结果更加精确。

实施例三

图3示出了本发明实施例三提供的一种物品制作订单的处理方法的流程图，具体包括以下步骤：

步骤S310：生成与接收到的物品制作指令相对应的物品制作订单，将已生成的各个物品制作订单存储到预设的订单数据库中。

具体地，本步骤可由上述的订单生成模块实现。具体地，订单生成模块11在工作过程中会持续不断地收到多个分别对应于不同的订单用户的物品制作指令，进而生成与每个物品制作指令相对应的物品制作订单。订单数据库用于按照各个物品制作订单的产生顺序依次存储各个物品制作订单。其中，为了便于管理各个物品制作订单，订单数据库所存储的每个物品制作订单中可以包含以下信息中的至少一项：订单用户标识、订单用户所对应的接收端、订单生成时间、订单物品、以及物品属性信息等。

步骤S320：采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态，并根据物品状态采集结果更新所述订单数据库中存储的各个物品制作订单的订单状态。

具体地，本步骤可由上述的物品状态采集模块实现。物品状态采集模块可通过扫码、传感器等多种方式采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态。其中，各个订单物品的制作状态包括：等待制作、开始制作、制作完成等。相应地，每当物品制作订单中包含的至少一个订单物品的制作状态发生改变时，需要更新订单数据库中与该至少一个制作状态发生改变的订单物品相对应的物品制作订单的订单状态。其中，物品制作订单的订单状态可以包括：等待制作、开始制作、制作完成等。并且，当一个物品制作订单中包含多个订单物品时，该物品制作订单的订单状态还可以进一步包括：该订单中包含的各个订单物品的状态，以准确描述该物品制作订单的制作进度。

步骤S330：针对所述订单数据库中存储的各个订单状态为未完成状态的物品制作订单，根据所述未完成状态的物品制作订单中包含的物品属性信息，确定所述未完成状态的物品制作订单的订单完成时间。

具体地，本步骤可由上述的统计分析模块实现。由于订单数据库中存储了各个物品制作订单的订单状态，相应地，能够确定当前未完成的订单数量，并且，根据各个未完成状态的物品制作订单中包含的物品属性信息，能够确定各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间。

步骤S340：将各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间推送至与物品制作订单相对应的接收端。

具体地，本步骤可由上述的推送模块实现。其中，与物品制作订单相对应的接收端可以为订单用户所对应的移动终端，也可以为配送人员所对应的接收端，本发明对此不做限定。并且，与物品制作订单相对应的接收端还可以为系统管理端，以便于针对各个订单的进度进行监管。具体推送方式可以包括：语音推送、短消息推送等各种方式，本发明对此不做限定。

可选的，所述采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态具体包括：根据物品状态采集结果更新预设的订单属性数据库；其中，所述订单属性数据库用于存储每个物品制作订单中包含的订单物品的物品属性信息以及物品制作时长。

可选的，所述物品制作订单中包含的物品属性信息包括：物品型号、物品标识、物品规格、和/或物品制作工艺。

可选的，所述采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态，并根据物品状态采集结果更新所述订单数据库中存储的各个物品制作订单的订单状态之后，进一步包括：

确定各个物品制作设备与各个已处理的物品制作订单之间的对应关系，并根据所述对应关系更新所述预设的订单属性数据库；其中，所述订单属性数据库进一步用于存储各个已处理的物品制作订单与物品制作设备之间的对应关系。上述过程可由上述的设备状态采集模块实现。

相应地，所述确定所述未完成状态的物品制作订单的订单完成时间具体包括：

查询所述预设的订单数据库，确定未完成状态的物品制作订单的数量；

根据所述订单属性数据库中存储的各个已处理的物品制作订单与物品制作设备之间的对应关系，确定各个未完成状态的物品制作订单所对应的物品制作设备；

根据所述未完成状态的物品制作订单的数量以及各个未完成状态的物品制作订单与物品制作设备之间的对应关系，确定各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间。

上述过程可由统计分析模块实现。

可选的，所述采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态具体包括：

针对已生成的物品制作订单中包含的每个订单物品，生成与该订单物品相对应的订单物品标识码；

通过扫描订单物品标识码，采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态。

可选的，所述采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态具体包括：

通过压力传感器、红外传感器、和/或图像采集设备采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态。

其中，该物品制作订单的处理方法可基于上述的物品制作订单的处理系统实现，相应地，关于上述各个步骤的具体实现细节可参照系统实施例中相应部分的描述，此处不再赘述。

实施例四

本申请实施例四提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的物品制作订单的处理方法。可执行指令具体可以用于使得处理器执行上述方法实施例中对应的各个操作。

实施例五

图4示出了根据本发明实施例五的一种电子设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对电子设备的具体实现做限定。

如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)402、通信接口(Communications Interface)406、存储器(memory)404、以及通信总线408。

其中：

处理器402、通信接口406、以及存储器404通过通信总线408完成相互间的通信。

通信接口406，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。

处理器402，用于执行程序410，具体可以执行上述物品制作订单的处理方法实施例中的相关步骤。

具体地，程序410可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。

处理器402可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。电子设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。

存储器404，用于存放程序410。存储器404可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

程序510具体可以用于使得处理器502执行上述方法实施例中对应的各个操作。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的基于语音输入信息的抽奖系统中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (14)

1.一种物品制作订单的处理系统，包括：

订单生成模块，适于生成与接收到的物品制作指令相对应的物品制作订单，将已生成的各个物品制作订单存储到预设的订单数据库中；

物品状态采集模块，适于采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态，并根据物品状态采集结果更新所述订单数据库中存储的各个物品制作订单的订单状态；

设备状态采集模块，适于确定各个物品制作设备与各个已处理的物品制作订单之间的对应关系，并根据所述对应关系更新预设的订单属性数据库；

统计分析模块，适于查询所述预设的订单数据库，确定未完成状态的物品制作订单的数量；根据所述订单属性数据库中存储的各个已处理的物品制作订单与物品制作设备之间的对应关系，确定各个未完成状态的物品制作订单所对应的物品制作设备；根据所述未完成状态的物品制作订单的数量以及各个未完成状态的物品制作订单与物品制作设备之间的对应关系，确定各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间；物品制作设备通过设备标识以及操作用户标识描述；

推送模块，适于将各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间推送至与物品制作订单相对应的接收端。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述物品状态采集模块进一步适于：根据物品状态采集结果更新预设的订单属性数据库；其中，所述订单属性数据库用于存储每个物品制作订单中包含的订单物品的物品属性信息以及物品制作时长；

则所述统计分析模块具体适于：结合所述订单属性数据库确定所述未完成状态的物品制作订单的订单完成时间。

3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述物品制作订单中包含的物品属性信息包括：物品型号、物品标识、物品规格、和/或物品制作工艺。

4.根据权利要求2所述的系统，其中，所述系统进一步包括：

样本采集模块，适于预先采集各个订单样本中包含的订单物品的制作状态，和/或各个物品制作设备与各个已处理的订单样本之间的对应关系，并根据采集结果更新所述预设的订单属性数据库。

5.根据权利要求1-4任一所述的系统，其中，所述订单生成模块进一步用于：针对已生成的物品制作订单中包含的每个订单物品，生成与该订单物品相对应的订单物品标识码；

则所述物品状态采集模块具体适于：通过扫描订单物品标识码，采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态。

6.根据权利要求1-4任一所述的系统，其中，所述物品状态采集模块具体适于：通过压力传感器、红外传感器、和/或图像采集设备采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态。

7.根据权利要求1-4任一所述的系统，其中，所述订单生成模块进一步用于：将已生成的各个物品制作订单的订单生成时间存储到预设的订单数据库中；

则所述统计分析模块进一步用于：针对所述订单数据库中存储的每个订单状态为未完成状态的物品制作订单，确定该未完成状态的物品制作订单的订单生成时间所属的时间类型；

根据所述时间类型确定该未完成状态的物品制作订单的订单完成时间；其中，所述时间类型包括：高峰时段类型、低峰时段类型、工作日类型、节假日类型、和/或季节类型。

8.一种物品制作订单的处理方法，包括：

生成与接收到的物品制作指令相对应的物品制作订单，将已生成的各个物品制作订单存储到预设的订单数据库中；

采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态，并根据物品状态采集结果更新所述订单数据库中存储的各个物品制作订单的订单状态；

确定各个物品制作设备与各个已处理的物品制作订单之间的对应关系，并根据所述对应关系更新预设的订单属性数据库；

查询所述预设的订单数据库，确定未完成状态的物品制作订单的数量；根据所述订单属性数据库中存储的各个已处理的物品制作订单与物品制作设备之间的对应关系，确定各个未完成状态的物品制作订单所对应的物品制作设备；根据所述未完成状态的物品制作订单的数量以及各个未完成状态的物品制作订单与物品制作设备之间的对应关系，确定各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间；物品制作设备通过设备标识以及操作用户标识描述；

将各个未完成状态的物品制作订单的订单完成时间推送至与物品制作订单相对应的接收端。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态具体包括：根据物品状态采集结果更新预设的订单属性数据库；其中，所述订单属性数据库用于存储每个物品制作订单中包含的订单物品的物品属性信息以及物品制作时长。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述物品制作订单中包含的物品属性信息包括：物品型号、物品标识、物品规格、和/或物品制作工艺。

11.根据权利要求8-10任一所述的方法，其中，所述采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态具体包括：

针对已生成的物品制作订单中包含的每个订单物品，生成与该订单物品相对应的订单物品标识码；

通过扫描订单物品标识码，采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态。

12.根据权利要求8-10任一所述的方法，其中，所述采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态具体包括：

通过压力传感器、红外传感器、和/或图像采集设备采集各个物品制作订单中包含的订单物品的制作状态。

13.一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求8-12中任一项所述的物品制作订单的处理方法对应的操作。

14.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求8-12中任一项所述的物品制作订单的处理方法对应的操作。

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