CN110705805A - 货物的装配方法及装置、存储介质、电子装置 - Google Patents

货物的装配方法及装置、存储介质、电子装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种货物的装配方法及装置、存储介质、电子装置，上述包括：通过大数据平台根据待装配货物的描述信息预测所述待装配货物在预定时间内的订单信息，其中，所述描述信息至少包括以下之一：订单业务数据，特征数据，指标数据，订单需求数据；通过知识图谱平台获取所述待装配货物的装配要求和属性信息；将所述订单信息导入所述知识图谱平台后，根据所述属性信息和所述装配要求确定所述待装配货物的第一装配等级；根据所述第一装配等级确定所述待装配货物的装配方式。通过本发明，解决了依赖于人工对货物进行装配所导致的装配效率低的问题。

Description

货物的装配方法及装置、存储介质、电子装置
技术领域
本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种货物的装配方法及装置、存储介质、电子装置。
背景技术
快消品行业有着与其他行业不同的行业属性，例如：快消品寿命短、消费快，属于日常用品，多与健康相关，安全性要求高。并且，快消品行业特点为：集中生产，分散消费；多物品、多品种、多规格。目前在快消品制造行业中，物流信息化、自动化程度太低，大量人力、物力和时间成本都投入到了简单重复性的工作中，效率低、出错率高，对于商品的包装与集装单元不规范。
目前，快消品制造业在做出厂物流装载计划时，主要依赖于人工进行装配车。而依赖于人工进行装配，费事费力，并且装配效率低、容易出现失误。
针对相关技术中，依赖于人工对货物进行装配所导致的装配效率低的问题，尚未提出技术方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种货物的装配方法及装置、存储介质、电子装置，以至少解决相关技术中依赖于人工对货物进行装配所导致的装配效率低的问题。
根据本发明的一个实施例，提供了一种货物的装配方法，包括：通过大数据平台根据待装配货物的描述信息预测所述待装配货物在预定时间内的订单信息，其中，所述描述信息至少包括以下之一：订单业务数据，特征数据，指标数据，订单需求数据；通过知识图谱平台获取所述待装配货物的装配要求和属性信息；将所述订单信息导入所述知识图谱平台后，根据所述属性信息和所述装配要求确定所述待装配货物的第一装配等级；根据所述第一装配等级确定所述待装配货物的装配方式。
在本发明实施例中，根据所述第一装配等级确定所述待装配货物的装配方式，包括：根据所述第一装配等级，所述装配要求和所述属性信息确定所述待装配货物的装配策略；根据所述装配策略确定所述装配方式。
在本发明实施例中，通过知识图谱平台获取所述待装配货物的装配要求和属性信息，包括：获取预先保存的多个货物的装配要求以及属性信息；基于所述预先保存的多个货物的装配要求以及属性信息，确定出所述待装配货物的装配要求以及属性信息。
在本发明实施例中，在所述获取待进行装配的货物的装配要求以及属性信息之前，所述方法包括：确定运输设备所属的第二装配等级，其中，所述运输设备用于对所述待装配货物进行装配并运输。
在本发明实施例中，所述根据所述第一装配等级、所述装配要求以及所述属性信息确定装配所述货物的装配策略，包括：在多个运输设备中，选择出与所述第一装配等级相同的第二装配等级所对应的第一运输设备；根据所述货物的装配要求以及属性信息，确定使用所述第一运输设备装配所述货物的装配顺序和装配位置。
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种货物的装配装置，包括：预测模块，用于通过大数据平台根据待装配货物的描述信息预测所述待装配货物在预定时间内的订单信息，其中，所述描述信息至少包括以下之一：订单业务数据，特征数据，指标数据，订单需求数据；获取模块，用于通过知识图谱平台获取所述待装配货物的装配要求和属性信息；第一确定模块，用于将所述订单信息导入所述知识图谱平台后，根据所述属性信息和所述装配要求确定所述待装配货物的第一装配等级；第二确定模块，用于根据所述第一装配等级确定所述待装配货物的装配方式。
在本发明实施例中，所述第二确定模块，还用于根据所述第一装配等级，所述装配要求和所述属性信息确定所述待装配货物的装配策略；根据所述装配策略确定所述装配方式。
可选地，根据本发明的另一个实施例，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述方法。
可选地，根据本发明的另一个实施例，提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述方法。
通过本发明，通过大数据平台根据待装配货物的描述信息预测所述待装配货物在预定时间内的订单信息，其中，所述描述信息至少包括以下之一：订单业务数据，特征数据，指标数据，订单需求数据；通过知识图谱平台获取所述待装配货物的装配要求和属性信息；将所述订单信息导入所述知识图谱平台后，根据所述属性信息和所述装配要求确定所述待装配货物的第一装配等级；根据所述第一装配等级确定所述待装配货物的装配方式。因此，可以解决依赖于人工对货物进行装配所导致的装配效率低的问题，实现了提高货物的装配效率。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为根据本发明实施例的货物的装配方法的流程图；
图2为根据本发明实施例的货物的装配架构示意图；
图3为根据本发明可选实施例的货物装配方法的流程图；
图4是根据本发明实施例的货物的装配装置的结构框图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
相关技术中，快消品制造业仍然多数依赖于传统配装方式，只能根据以往情况进行预生产，进行生产排程，仓位不合理占用。另外仅仅依赖人工对货物包装规格的大小进行判断，人为根据装载空间尺寸和订单的总体积和重量以经验进行匹配，经常会出现配车和实际装车情况不匹配等情况，造成人力、物力的浪费。
对生产量不能准确预判，导致产销不平衡，致使产品积压，占用库位，浪费资源。保存不合理，发生快消品安全问题。
人工判断错误率高，对配车人员经验要求较高，现场重复装卸多发，占用出库仓口时间长，影响物流整体效率。其次，人工装载不了解配车装载安排，容易产生配车情况不明的问题，影响整个物流成本。人工装配不能全面分析产品属性，比如抗挤压强度等重要因素，常常会出现商品运输过程中的挤压、碰撞，致使产品损坏，导致浪费。
为了解决上述技术问题，本发明实施例以及可选实施例提供了以下技术方案。
本发明实施例提供了一种货物的装配方法。图1为根据本发明实施例的货物的装配方法的流程图，如图1所示，包括：
步骤S102，通过大数据平台根据待装配货物的描述信息预测所述待装配货物在预定时间内的订单信息，其中，所述描述信息至少包括以下之一：订单业务数据，特征数据，指标数据，订单需求数据；
步骤S104，通过知识图谱平台获取所述待装配货物的装配要求和属性信息；
在本发明实施例中，货物的属性信息至少包括以下之一：保质日期、包装属性、安全性要求等级、尺寸、重量、抗挤压属性值、配送目的地的优先等级。装配需求，例如可以是，a类商品和b类商品一起摆放商品容易发生污染从而增加不安全因素，因此，a类商品和b类商品不能被摆放在一起。
步骤S106，将所述订单信息导入所述知识图谱平台后，根据所述属性信息和所述装配要求确定所述待装配货物的第一装配等级；
步骤S108，根据所述第一装配等级确定所述待装配货物的装配方式。
通过本发明，通过大数据平台根据待装配货物的描述信息预测所述待装配货物在预定时间内的订单信息，其中，所述描述信息至少包括以下之一：订单业务数据，特征数据，指标数据，订单需求数据；通过知识图谱平台获取所述待装配货物的装配要求和属性信息；将所述订单信息导入所述知识图谱平台后，根据所述属性信息和所述装配要求确定所述待装配货物的第一装配等级；根据所述第一装配等级确定所述待装配货物的装配方式。因此，可以解决依赖于人工对货物进行装配所导致的装配效率低的问题，实现了提高货物的装配效率。
在本发明实施例中，根据所述第一装配等级确定所述待装配货物的装配方式，包括：根据所述第一装配等级，所述装配要求和所述属性信息确定所述待装配货物的装配策略；根据所述装配策略确定所述装配方式。
在本发明实施例中，通过知识图谱平台获取所述待装配货物的装配要求和属性信息，包括：获取预先保存的多个货物的装配要求以及属性信息；基于所述预先保存的多个货物的装配要求以及属性信息，确定出所述待装配货物的装配要求以及属性信息。
在本发明实施例中，在所述获取待进行装配的货物的装配要求以及属性信息之前，所述方法包括：确定运输设备所属的第二装配等级，其中，所述运输设备用于对所述待装配货物进行装配并运输。
在本发明实施例中，所述根据所述第一装配等级、所述装配要求以及所述属性信息确定装配所述货物的装配策略，包括：在多个运输设备中，选择出与所述第一装配等级相同的第二装配等级所对应的第一运输设备；根据所述货物的装配要求以及属性信息，确定使用所述第一运输设备装配所述货物的装配顺序和装配位置。
在上述实施例中，可以为运输设备划分装配等级，不同的运输设备可以对应不同的装配等级。
在上述实施例中，选择出与所述第一装配等级相同的第二装配等级所对应的第一运输设备，即选择出的第一运输设备的装配等级与待进行装配的货物的装配等级相同，使用该第一运输设备装配待进行装配的货物，即将待进行装配的货物装配到第一运输设备中。
在本发明一种可选地实施例中，可以根据待进行装配的货物的装配等级确定所有待进行装配的货物的装配顺序，其中，根据待进行装配的货物的装配等级确定所有待进行装配的货物的装配顺序包括：获取所有待进行装配的货物中每个货物的装配等级；按照所述每个货物的装配等级的高低顺序对所述待进行装配的货物进行装配。
在本发明一种可选地实施例中，按照所述每个货物的装配等级的高低顺序对所述待进行装配的货物进行装配，包括：将所述每个货物的装配等级中最高等级所对应的货物装配到与所述最高等级对应的第二运输设备中；在检测到所述第二运输设备存在空余空间的情况下，将所述最高等级的下一个等级所对应的货物继续装配到所述第二运输设备中。
以下结合一可选实施例对上述技术方案进行说明，但不用于限定本发明实施例的技术方案。
大数据平台对订单业务数据、特征数据、指标数据、以往订单需求数据进行管理、分析、监控。
步骤1，大数据平台将数据进行综合处理与计算，对未来订单进行预测，为生产计划提供准确的基础数据。
需要说明的是，由于快消品种类繁多，包装规格不一，各个品类的装载需求不明确。快消品寿命短，具有严格的保质日期，人工装配对货物生产排程没有全局意识，容易导致某些快消品被遗忘而错过产品的保质日期。快消品的安全性要求较高，不同商品对装载容器的要求程度不同。快消品需求分散性较强，分散运输成本较高。
步骤2，知识图谱平台对装载要素的抓取、对各个属性的量化、对人工经验的数字化。
步骤3，知识图谱平台对各个属性进行分析、归类，形成各个品类的画像。
步骤4，针对于订单详细信息，得到订单的图数据。
步骤5，通过知识问答得到各个品类间的相互影响关系，进而快速对货物进行聚类分析、分组。
采用上述技术方案，解决了以下技术问题：品类占库时间随配装工人安排而变化，配装工人全局意识不够会导致占库时间较长，影响后续生产排程，且配装工人的经验不容易传承，会导致人员固定化，有人生病或者请假就会影响生产计划。
进一步地，为了实现快消品制造业的智能排程、装配，本发明可选实施例提供了一种基于大数据平台和知识图谱平台的自动配车计算的软件系统，如图2所示，基于图2所示的结构，本发明可选实施例包括以下步骤：
步骤1，系统大数据平台对订单业务数据、特征数据、指标数据、以往订单需求数据进行管理、分析、监控。将数据进行综合处理与计算，对未来订单进行预测，为生产计划提供准确的基础数据,；得到生产计划之后综合在库货物情况，进行库位对应品类数量的出库分配。
步骤2，系统知识图谱平台对快消品各个品类进行分析，抓取知识图谱的要素(如：与某些品类相邻摆放容易发生安全性问题、抗挤压等级、配送目的地等等)。对品类属性进行量化、配装工人经验进行数字化。
步骤3，知识图谱平台将货物属性进行分析，对于要素对应值进行匹配，并同时更新要素库，对于各个品类形成自己的画像。
步骤4，出厂订单导入平台后，知识图谱平台针对于订单自动计算出订单的整体图像。将图像传入智能配车系统，然后使用智能配车系统综合处理商品保质日期、包装属性、安全性要求等级等因素，自动将商品与运输容器进行匹配。根据订单出货信息，通过自动配车系统自动计算出各个方面需要的车辆类型、数量，可手动或半自动调整计算结果。
快消品分散性较强，各个地点出货需求较少，分散运输会极大地提高运输成本。平台根据出货需求地点的发货顺序，对商品、车辆进行优化排程，使得分散运输整车化。装载过程中做到先进后出，降低反复装卸浪费的时间成本。
在本发明可选实施例中，在装载容器过程中，优化配车平台对知识图谱平台进行问答操作，如：当前订单中摆放顺序最早的品类有哪些？体积最大的有哪些？进而选择当前需要装入容器中的品类。之后可以再向知识图谱平台提问：该品类可以与哪些品类相邻摆放？是否有指定摆放位置的品类？等等问题，进而选出下一步需要装载的品类和数量。
快消品周期性较强。平台针对这一原则设定了可以原型保存功能。该是将优化计算结果以及通过「车辆内货物调整」和「车辆间货物调整」功能所确定的配车成本低、装载率高的配车结果作为以后配车、装载参照的原型事先保存。
该系统的自动参照功能，即配车成本低、装载效率较高的原型一旦被保存，将在自动计算时进行自动参照，那么以往配车成本低、装载率高的结果可以自动重复使用。
图3为根据本发明可选实施例的货物装配方法的流程图，如图3所示，包括：
步骤1，大数据平台对订单业务数据、特征数据、指标数据、以往订单需求数据进行管理、分析、监控。
步骤2，大数据平台将数据进行综合处理与计算，对未来订单进行预测，为生产计划提供准确的基础数据。
步骤3，知识图谱平台对装载要素的抓取，对快消品各品类属性进行分析，将各个属性进行数据化。如商品保质日期、包装属性、安全性要求等级。
步骤4，知识图谱平台对各个属性进行分析、归类，形成各个品类零部件的画像。
步骤5，订单数据导入知识图谱平台，平台对订单中品类进行分析，形成订单图谱。并对订单中新的知识图谱要素进行抓取，不断更新知识图谱要素库。
步骤6，平台根据容器安全运输等级分配到不同的安全栏中。
步骤7，平台根据订单商品信息，将货物按照属性安全要求等级进行优化分组，匹配到不同安全栏。
步骤8，分别对不同等级安全栏中的商品进行装配。高安全等级栏的商品在装载不满容器时，可以考虑增加装载下一等级商品。配装过程中，优化配装平台对知识图谱平台进行问答，如当前容器可以装载哪些品类？其中摆放顺序最早的品类有哪些？体积最大的有哪些？进而选择当前需要装入容器中的品类。之后可以再向知识图谱平台提问：该品类可以与哪些品类相邻摆放？是否有指定摆放位置的品类？等等。
在本发明可选实施例中，配车结果计算完成后，可以进行手动修正；平台根据装配计划，统筹计算库内货物数量、保质日期、配装目的地的优先顺序，计算出商品的出库装载时间、出库装载顺序；较好的配装结果可以进行保存，作为下一次计算的原型进行参照。
以上方式的优化规则，系统自动对码放方案进行多次模拟推算，生成最优方案。
采用上述技术方案，解决了以下技术问题：快消品季节性强，受节假日、电商促销节的影响十分明显，订单需求处于不断变化过程中的，不同时期需求量不同对于其生产计划的影响巨大；由于产销不平衡，经常出现货物在仓库中长期占用不能出货的情况，快消品与健康相关，安全性要求较高，寿命较短。人工装配对货物生产排程没有全局意识，容易导致库位长时间占用，使得仓库利用率降低，浪费资源，影响生产计划；快消品种类繁多，包装规格不一，致使很多商品由于不合理的分配装载位置而被挤压，导致产品的损坏；快消品分散性较强，分散运输成本较高，造成运力浪费，导致成本升高；装配方案需要装配工人安排计划，费时费力效果差；装配工人对货物的整体水平没有直观概念，只能大致根据订单商品的重量和体积估计装配。有些订单的货物尺寸不合适，在摆放过程中空间利用不合理，这样就导致所装配容器不能够全部装载订单货物，临时更换车辆导致人力物力的浪费；过分估计订单商品所需空间，导致车辆空间浪费，配车不合理，增加了运输成本；货物重量不同，装载时不考虑装载平衡会提高因为重量偏移带来的运输风险；装配工人的经验不易传承，人员固定化；货物摆放情况不明，装载工人操作不明，致使装配车失误；某些货物存在特种要求，比如不可压等。目前工人装卸时，只能人工判断某些货物怎样码放，造成空间利用不合理，如果重新装卸的话又造成出库缓慢时间浪费等问题。
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根据上述实施例的方法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，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的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，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
根据本发明的另一个实施例，提供了一种货物的装配装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图4为根据本发明实施例的一种货物的装配装置的结构框图，如图4所示，包括：
预测模块40，用于通过大数据平台根据待装配货物的描述信息预测所述待装配货物在预定时间内的订单信息，其中，所述描述信息至少包括以下之一：订单业务数据，特征数据，指标数据，订单需求数据；
获取模块42，用于通过知识图谱平台获取所述待装配货物的装配要求和属性信息；
第一确定模块44，用于将所述订单信息导入所述知识图谱平台后，根据所述属性信息和所述装配要求确定所述待装配货物的第一装配等级；
第二确定模块46，用于根据所述第一装配等级确定所述待装配货物的装配方式。
在本发明实施例中，货物的属性信息至少包括以下之一：保质日期、包装属性、安全性要求等级、尺寸、重量、抗挤压属性值、配送目的地的优先等级。装配需求，例如可以是，a类商品和b类商品一起摆放商品容易发生污染从而增加不安全因素，因此，a类商品和b类商品不能被摆放在一起。
通过本发明，通过大数据平台根据待装配货物的描述信息预测所述待装配货物在预定时间内的订单信息，其中，所述描述信息至少包括以下之一：订单业务数据，特征数据，指标数据，订单需求数据；通过知识图谱平台获取所述待装配货物的装配要求和属性信息；将所述订单信息导入所述知识图谱平台后，根据所述属性信息和所述装配要求确定所述待装配货物的第一装配等级；根据所述第一装配等级确定所述待装配货物的装配方式。因此，可以解决依赖于人工对货物进行装配所导致的装配效率低的问题，实现了提高货物的装配效率。
在本发明实施例中，第二确定模块46，还用于根据所述第一装配等级，所述装配要求和所述属性信息确定所述待装配货物的装配策略；根据所述装配策略确定所述装配方式。
在本发明实施例中，获取模块42，还用于获取预先保存的多个货物的装配要求以及属性信息；基于所述预先保存的多个货物的装配要求以及属性信息，确定出所述待装配货物的装配要求以及属性信息。
在本发明实施例中，第一确定模块44，还用于确定运输设备所属的第二装配等级，其中，所述运输设备用于对所述待装配货物进行装配并运输。
在本发明实施例中，第一确定模块44，还用于在多个运输设备中，选择出与所述第一装配等级相同的第二装配等级所对应的第一运输设备；根据所述货物的装配要求以及属性信息，确定使用所述第一运输设备装配所述货物的装配顺序和装配位置。
在上述实施例中，可以为运输设备划分装配等级，不同的运输设备可以对应不同的装配等级。
在上述实施例中，选择出与所述第一装配等级相同的第二装配等级所对应的第一运输设备，即选择出的第一运输设备的装配等级与待进行装配的货物的装配等级相同，使用该第一运输设备装配待进行装配的货物，即将待进行装配的货物装配到第一运输设备中。
在本发明一种可选地实施例中，可以根据待进行装配的货物的装配等级确定所有待进行装配的货物的装配顺序，其中，根据待进行装配的货物的装配等级确定所有待进行装配的货物的装配顺序包括：获取所有待进行装配的货物中每个货物的装配等级；按照所述每个货物的装配等级的高低顺序对所述待进行装配的货物进行装配。
在本发明一种可选地实施例中，第一确定模块44，还用于将所述每个货物的装配等级中最高等级所对应的货物装配到与所述最高等级对应的第二运输设备中；在检测到所述第二运输设备存在空余空间的情况下，将所述最高等级的下一个等级所对应的货物继续装配到所述第二运输设备中。
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，上述程序运行时执行上述任一项的方法。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：
步骤S1，通过大数据平台根据待装配货物的描述信息预测所述待装配货物在预定时间内的订单信息，其中，所述描述信息至少包括以下之一：订单业务数据，特征数据，指标数据，订单需求数据；
步骤S2，通过知识图谱平台获取所述待装配货物的装配要求和属性信息；
步骤S3，将所述订单信息导入所述知识图谱平台后，根据所述属性信息和所述装配要求确定所述待装配货物的第一装配等级；
步骤S4，根据所述第一装配等级确定所述待装配货物的装配方式。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
步骤S1，通过大数据平台根据待装配货物的描述信息预测所述待装配货物在预定时间内的订单信息，其中，所述描述信息至少包括以下之一：订单业务数据，特征数据，指标数据，订单需求数据；
步骤S2，通过知识图谱平台获取所述待装配货物的装配要求和属性信息；
步骤S3，将所述订单信息导入所述知识图谱平台后，根据所述属性信息和所述装配要求确定所述待装配货物的第一装配等级；
步骤S4，根据所述第一装配等级确定所述待装配货物的装配方式。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种货物的装配方法，其特征在于，包括：
通过大数据平台根据待装配货物的描述信息预测所述待装配货物在预定时间内的订单信息，其中，所述描述信息至少包括以下之一：订单业务数据，特征数据，指标数据，订单需求数据；
通过知识图谱平台获取所述待装配货物的装配要求和属性信息；
将所述订单信息导入所述知识图谱平台后，根据所述属性信息和所述装配要求确定所述待装配货物的第一装配等级；
根据所述第一装配等级确定所述待装配货物的装配方式。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一装配等级确定所述待装配货物的装配方式，包括：
根据所述第一装配等级，所述装配要求和所述属性信息确定所述待装配货物的装配策略；
根据所述装配策略确定所述装配方式。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过知识图谱平台获取所述待装配货物的装配要求和属性信息，包括：
获取预先保存的多个货物的装配要求以及属性信息；
基于所述预先保存的多个货物的装配要求以及属性信息，确定出所述待装配货物的装配要求以及属性信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待进行装配的货物的装配要求以及属性信息之前，所述方法包括：
确定运输设备所属的第二装配等级，其中，所述运输设备用于对所述待装配货物进行装配并运输。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一装配等级、所述装配要求以及所述属性信息确定装配所述货物的装配策略，包括：
在多个运输设备中，选择出与所述第一装配等级相同的第二装配等级所对应的第一运输设备；根据所述货物的装配要求以及属性信息，确定使用所述第一运输设备装配所述货物的装配顺序和装配位置。
6.一种货物的装配装置，其特征在于，包括：
预测模块，用于通过大数据平台根据待装配货物的描述信息预测所述待装配货物在预定时间内的订单信息，其中，所述描述信息至少包括以下之一：订单业务数据，特征数据，指标数据，订单需求数据；
获取模块，用于通过知识图谱平台获取所述待装配货物的装配要求和属性信息；
第一确定模块，用于将所述订单信息导入所述知识图谱平台后，根据所述属性信息和所述装配要求确定所述待装配货物的第一装配等级；
第二确定模块，用于根据所述第一装配等级确定所述待装配货物的装配方式。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块，还用于根据所述第一装配等级，所述装配要求和所述属性信息确定所述待装配货物的装配策略；根据所述装配策略确定所述装配方式。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块，还用于获取预先保存的多个货物的装配要求以及属性信息；基于所述预先保存的多个货物的装配要求以及属性信息，确定出所述待装配货物的装配要求以及属性信息。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至5任一项中所述的方法。
10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至5任一项中所述的方法。
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