CN110717718A - 基于大数据平台的货物装配方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据平台的货物装配方法及装置。其中，该方法包括：通过根据订单业务数据、货物特征数据和生产指标数据确定第一货物的生产计划信息；根据生产计划信息确定存储第一货物所需的空间；根据生产计划信息中所述第一货物所需的空间确定各仓库中的第二货物的出货量，达到了货物的生产计划信息确定出仓库需要出货的出货量的目的，从而实现根据需要生产的货物预先安排仓库中出货量，以便生产的货物有仓库可以存放的技术效果，进而解决了现有技术中，无法预先获知生产货物需要的存储空间，不能有效的安排仓库的出货量，无法满足生产的货物有仓库存放的技术问题。

Description

基于大数据平台的货物装配方法及装置

技术领域

本发明涉及货物装配领域，具体而言，涉及一种基于大数据平台的货物装配方法及装置。

背景技术

汽车制造行业的产品类别十分繁杂，各个品类的基本属性不尽相同。但是对于出厂物流装配环节来讲，需要对于每种品类的基本数据熟知。往往汽车制造业的很多零部件需要配套生产才能完成车辆的整体配套，缺一不可。但是目前货物出库装载主要依赖于人工进行装配车，对与各个品类没有精准的把控，往往会牺牲运载率来完成车辆零部件的配套运输。

在汽车制造行业中，按照生产计划日期生产出来的零部件或者半成品需要堆放到对应库位上，并在一定时间内占用库位。目前货物出库装载主要依赖于人工进行装配车。对与生产计划没有或者一定程度上没有较为准确的生产预测。

现有技术中，汽车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。

针对现有技术中，无法预先获知生产货物需要的存储空间，不能有效的安排仓库的出货量，无法满足生产的货物有仓库存放的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于大数据平台的货物装配方法及装置，以至少解决现有技术中，无法预先获知生产货物需要的存储空间，不能有效的安排仓库的出货量，无法满足生产的货物有仓库存放的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于大数据平台的货物装配方法，包括：根据订单业务数据、货物特征数据和生产指标数据确定第一货物的生产计划信息；所述根据所述生产计划信息确定存储所述第一货物所需的空间；根据所述生产计划信息确定各仓库中的第二货物的出货量。

进一步地，所述根据所述第一货物的生产计划信息确定存储所述第一货物所需的空间之后，所述方法还包括：根据所述生产计划信息确定装纳所述第一货物的容器信息。

进一步地，所述根据所述生产订单信息确定装纳所述第一货物的容器信息之前，所述方法还包括：分析所述生产计划信息，以确定所述生产计划中的货物是否允许分批运输；在所述生产计划中的货物允许分批运输的情况下，根据存储所述第一货物所需的空间确定最优的多车组组合运输。

进一步地，所述分析所述生产计划信息确定所述生产计划中的货物是否允许分批运输，包括：在所述生产计划中的货物不允许分批运输的情况下，根据存储所述第一货物所需的空间确定最大装纳的车辆运输。

进一步地，所述根据所述生产计划信息确定各仓库中的第二货物的出货量之后，包括：根据各个仓库中的第二货物的存放时间确定所述各个仓库中的所述第二货物的出货顺序。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种基于大数据平台的货物装配装置，包括：第一确定单元，用于根据订单业务数据、货物特征数据和生产指标数据确定第一货物的生产计划信息；第二确定单元，用于所述根据所述生产计划信息确定存储所述第一货物所需的空间；第三确定单元，用于根据所述生产计划信息确定各仓库中的第二货物的出货量。

进一步地，所述装置还包括：第四确定单元，用于根据所述第一货物的生产计划信息确定存储所述第一货物所需的空间之后，根据所述生产计划信息确定装纳所述第一货物的容器信息。

进一步地，所述装置还包括：分析单元，用于所述根据所述生产订单信息确定装纳所述第一货物的容器信息之前，分析所述生产计划信息，以确定所述生产计划中的货物是否允许分批运输；第五确定单元，用于在所述生产计划中的货物允许分批运输的情况下，根据存储所述第一货物所需的空间确定最优的多车组组合运输。

进一步地，所述装置还包括：第六确定单元，用于在所述生产计划中的货物不允许分批运输的情况下，根据存储所述第一货物所需的空间确定最大装纳的车辆运输。

进一步地，所述装置还包括：第七确定单元，用于所述根据所述生产计划信息确定各仓库中的第二货物的出货量之后，根据各个仓库中的第二货物的存放时间确定所述各个仓库中的所述第二货物的出货顺序。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述任一项所述的基于大数据平台的货物装配方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任一项所述的基于大数据平台的货物装配方法。

在本发明实施例中，通过根据订单业务数据、货物特征数据和生产指标数据确定第一货物的生产计划信息；根据生产计划信息确定存储第一货物所需的空间；根据生产计划信息中所述第一货物所需的空间确定各仓库中的第二货物的出货量，达到了货物的生产计划信息确定出仓库需要出货的出货量的目的，从而实现根据需要生产的货物预先安排仓库中出货量，以便生产的货物有仓库可以存放的技术效果，进而解决了现有技术中，无法预先获知生产货物需要的存储空间，不能有效的安排仓库的出货量，无法满足生产的货物有仓库存放的技术问题。

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是根据本发明实施例的基于大数据平台的货物装配方法的流程图；

图2是根据本发明优选实施例的基于大数据平台系统流程示意图；

图3是根据本发明优选实施例的基于大数据平台的自动配车计算的软件系统流程示意图；以及

图4是根据本发明实施例的基于大数据平台的货物装配装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

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。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本发明实施例，提供了一种基于大数据平台的货物装配方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

下面将对本发明实施例的基于大数据平台的货物装配方法进行详细说明。

图1是根据本发明实施例的基于大数据平台的货物装配方法的流程图，如图1所示，该基于大数据平台的货物装配方法包括如下步骤：

步骤S102，根据订单业务数据、货物特征数据和生产指标数据确定第一货物的生产计划信息。

步骤S104，根据生产计划信息确定存储第一货物所需的空间。

步骤S106，根据生产计划信息确定各仓库中的第二货物的出货量。

通过上述步骤，通过根据订单业务数据、货物特征数据和生产指标数据确定第一货物的生产计划信息；根据生产计划信息确定存储第一货物所需的空间；根据生产计划信息中所述第一货物所需的空间确定各仓库中的第二货物的出货量，达到了货物的生产计划信息确定出仓库需要出货的出货量的目的，从而实现根据需要生产的货物预先安排仓库中出货量，以便生产的货物有仓库可以存放的技术效果，进而解决了现有技术中，无法预先获知生产货物需要的存储空间，不能有效的安排仓库的出货量，无法满足生产的货物有仓库存放的技术问题。

在步骤S102提供的方案中，在步骤S102提供的方案中，订单业务数据可以包括但不限于：生产该货物的数量、完成该订单的时间。货物特征数据可以包括但不限于：该货物的形状、货物的大小(即体积)，货物的易碎属性。生产指标数据包括但不限于：货物的生产要求，例如，货物是汽车零件的情况下，货物的要求精度。货物为食品货物的情况下，货物的卫生要求。货物每天生产的数量。

也就是说，在步骤S102的方案中可以获取到货物的生产计划，该生产计划可以包括但不限于：每天可以生成的数量、以及计划生成完成的天数。

作为一种可选的实施例，根据第一货物的生产计划信息确定存储第一货物所需的空间之后，上述方法还可以包括：根据生产计划信息确定装纳第一货物的容器信息。即确定出装纳该货物的货车。

作为一种可选的实施例，根据生产订单信息确定装纳第一货物的容器信息之前，上述方法还可以包括：分析生产计划信息，以确定生产计划中的货物是否允许分批运输；在生产计划中的货物允许分批运输的情况下，根据存储第一货物所需的空间确定最优的多车组组合运输。即在判断生产的货物可以和其他货物一起装配运输，进而提高了运输效率。例如，有的货物是空心的形状，因此，在空心的位置可以装纳其他实体的货物。

作为一种可选的实施例，分析生产计划信息确定生产计划中的货物是否允许分批运输，包括：在生产计划中的货物不允许分批运输的情况下，根据存储第一货物所需的空间确定最大装纳的车辆运输。即可以选择适合的车辆运输该货物。例如，生成的货物按照订单信息，需要一次性的运输完成，则需要选取最大的车辆一次性将货物运输完成。

作为一种可选的实施例，根据生产计划信息确定各仓库中的第二货物的出货量之后，上述方法还可以包括：根据各个仓库中的第二货物的存放时间确定各个仓库中的第二货物的出货顺序。例如，存在3个仓库，仓库1可以出货，空出2立方的空间，仓库2可以出货，空出1立方的空间，仓库3可以出货，空出5立方的空间。那么将需要3立方的存储空间的货物，优先将仓库1和仓库2的货物出货，以空出3立方的空间，以便存储3立方的货物。进而合理的应用仓库，以方便仓库管理员对仓库的管理。

本发明还提供了一种优选实施例，该优选实施例提供了一种基于大数据平台的自动配车计算的软件系统。该系统可以实现汽车制造业的智能排程、装配。

该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，进行库位分配。

系统平台将各种零部件的装载要求进行数据化、量化，将配装工人的经验进行数据化、规范化。

平台综合处理仓库位置、货物生产日期、订单出货数据等因素，自动计算出各个仓库的出货时间和出货量以及出货顺序。根据出货信息，综合运输容器的信息(如容器的种类、尺寸、载重、承重量等)，然后使用智能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。

汽车制造业的生产在一定周期内有一定规律可循。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。

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。如图2所示，基于大数据平台系统流程示意图。

如图3所示，本发明优选实施例中的基于大数据平台的自动配车计算的软件系统流程示意图。

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3，零部件信息属性分析，将各个属性进行数据化。如货品承重量，我们根据每种货品的包装情况，以及货品的易变形程度将货品承重量分为0～99等级，由小到大承重量越来越大。

步骤4，将配装工的经验进行数据化，如a种和b种货物一起摆放可以使空间更加稳定等。

步骤5，订单信息导入系统平台，平台自动计算货物属性值并进行记录。

步骤6，平台根据各仓货物的生产日期、数量以及订单的详细货物信息自动计算出各个仓的出货量。

步骤7，平台统筹计算仓库位置顺序、各仓出货量、货物生产日期、配装容器的属性进行自动配装，计算出各个仓库的货物的出库装载日期、出库装载顺序、具体容器内摆放位置等详细信息。

步骤8，配车结果计算完成后，可以进行手动修正。

步骤9，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。

以上步骤1至步骤9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。

通过上述系统，可以实现如下效果：1)提高汽车企业的仓库利用率，为汽车制造业减少因为仓库无效占用导致的资源浪费。2)与上游入库系统配合可以提前做出生产计划，最高效做出生产、排程、配装计划。3)将货品进行数据化、配装工经验数字化，使得整体配装计划规范化，避免人工失误。4)全局考虑仓库库存、订单数量、货物属性、容器信息，做出最优化配装计划，提高配车效率。5)有效协调手动作业与自动优化，得到最佳的结果。在自动优化结果的基础上还可进行人工干预、修正和调整。6)具有原型登录功能，将现场熟练者修正完善的原型进行登录，可供下次自动计算时参照。不仅可以减少计算时间，而且能够继承熟练者的经验。7)提供装车单据，减少装卸工作依赖有丰富装卸经验的工人，可以随时自由安排操作人员进行装卸，减少人力成本。8)确保车辆平衡稳定性，减少驾驶风险。9)根据订单总体情况进行配车，推荐空间合理规格的车辆，尽量做到一单一车，若一车不能装满的订单可以顺延多辆，但根据货物的具体情况优化配车，节省了物流成本。

根据本发明实施例，还提供了一种基于大数据平台的货物装配装置实施例，需要说明的是，该基于大数据平台的货物装配装置可以用于执行本发明实施例中的基于大数据平台的货物装配方法，也即本发明实施例中的基于大数据平台的货物装配方法可以在该基于大数据平台的货物装配装置中执行。

图4是根据本发明实施例的基于大数据平台的货物装配装置的示意图，如图4所示，该装置可以包括：第一确定单元41、第二确定单元43以及第三确定单元45。

第一确定单元41，用于根据订单业务数据、货物特征数据和生产指标数据确定第一货物的生产计划信息。

第二确定单元43，用于根据生产计划信息确定存储第一货物所需的空间。

第三确定单元45，用于根据生产计划信息确定各仓库中的第二货物的出货量。

通过上述装置，第一确定单元41根据订单业务数据、货物特征数据和生产指标数据确定第一货物的生产计划信息；第二确定单元43根据生产计划信息确定存储第一货物所需的空间；第三确定单元45根据生产计划信息确定各仓库中的第二货物的出货量。达到了货物的生产计划信息确定出仓库需要出货的出货量的目的，从而实现根据需要生产的货物预先安排仓库中出货量，以便生产的货物有仓库可以存放的技术效果，进而解决了现有技术中，无法预先获知生产货物需要的存储空间，不能有效的安排仓库的出货量，无法满足生产的货物有仓库存放的技术问题。

需要说明的是，该实施例中的第一确定单元41可以用于执行本发明实施例中的步骤S102，该实施例中的第二确定单元43可以用于执行本发明实施例中的步骤S104，该实施例中的第三确定单元45可以用于执行本发明实施例中的步骤S106。上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例所公开的内容。

作为一种可选的实施例，上述装置还可以包括：第四确定单元，用于根据第一货物的生产计划信息确定存储第一货物所需的空间之后，根据生产计划信息确定装纳第一货物的容器信息。

作为一种可选的实施例，上述装置还可以包括：分析单元，用于根据生产订单信息确定装纳第一货物的容器信息之前，分析生产计划信息，以确定生产计划中的货物是否允许分批运输；第五确定单元，用于在生产计划中的货物允许分批运输的情况下，根据存储第一货物所需的空间确定最优的多车组组合运输。

作为一种可选的实施例，上述装置还可以包括：第六确定单元，用于在生产计划中的货物不允许分批运输的情况下，根据存储第一货物所需的空间确定最大装纳的车辆运输。

作为一种可选的实施例，上述装置还可以包括：第七确定单元，用于根据生产计划信息确定各仓库中的第二货物的出货量之后，根据各个仓库中的第二货物的存放时间确定各个仓库中的第二货物的出货顺序。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，程序运行时控制存储介质所在设备执行以下操作：根据订单业务数据、货物特征数据和生产指标数据确定第一货物的生产计划信息；根据生产计划信息确定存储第一货物所需的空间；根据生产计划信息中所述第一货物所需的空间确定各仓库中的第二货物的出货量。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行以下操作：根据订单业务数据、货物特征数据和生产指标数据确定第一货物的生产计划信息；根据生产计划信息确定存储第一货物所需的空间；根据生产计划信息中所述第一货物所需的空间确定各仓库中的第二货物的出货量。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

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单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于大数据平台的货物装配方法，其特征在于，包括：

根据订单业务数据、货物特征数据和生产指标数据确定第一货物的生产计划信息；

所述根据所述生产计划信息确定存储所述第一货物所需的空间；

根据所述生产计划信息确定各仓库中的第二货物的出货量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一货物的生产计划信息确定存储所述第一货物所需的空间之后，所述方法还包括：

根据所述生产计划信息确定装纳所述第一货物的容器信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述生产订单信息确定装纳所述第一货物的容器信息之前，所述方法还包括：

分析所述生产计划信息，以确定所述生产计划中的货物是否允许分批运输；

在所述生产计划中的货物允许分批运输的情况下，根据存储所述第一货物所需的空间确定最优的多车组组合运输。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分析所述生产计划信息确定所述生产计划中的货物是否允许分批运输，包括：

在所述生产计划中的货物不允许分批运输的情况下，根据存储所述第一货物所需的空间确定最大装纳的车辆运输。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述生产计划信息确定各仓库中的第二货物的出货量之后，包括：

根据各个仓库中的第二货物的存放时间确定所述各个仓库中的所述第二货物的出货顺序。

6.一种基于大数据平台的货物装配装置，其特征在于，包括：

第一确定单元，用于根据订单业务数据、货物特征数据和生产指标数据确定第一货物的生产计划信息；

第二确定单元，用于所述根据所述生产计划信息确定存储所述第一货物所需的空间；

第三确定单元，用于根据所述生产计划信息确定各仓库中的第二货物的出货量。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第四确定单元，用于根据所述第一货物的生产计划信息确定存储所述第一货物所需的空间之后，根据所述生产计划信息确定装纳所述第一货物的容器信息。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

分析单元，用于所述根据所述生产订单信息确定装纳所述第一货物的容器信息之前，分析所述生产计划信息，以确定所述生产计划中的货物是否允许分批运输；

第五确定单元，用于在所述生产计划中的货物允许分批运输的情况下，根据存储所述第一货物所需的空间确定最优的多车组组合运输。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第六确定单元，用于在所述生产计划中的货物不允许分批运输的情况下，根据存储所述第一货物所需的空间确定最大装纳的车辆运输。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第七确定单元，用于所述根据所述生产计划信息确定各仓库中的第二货物的出货量之后，根据各个仓库中的第二货物的存放时间确定所述各个仓库中的所述第二货物的出货顺序。

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