CN110766194A - 订单处理方法及装置、仓储系统、计算机设备和存储介质 - Google Patents

订单处理方法及装置、仓储系统、计算机设备和存储介质 Download PDF

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CN110766194A CN201910868775.3A CN201910868775A CN110766194A CN 110766194 A CN110766194 A CN 110766194A CN 201910868775 A CN201910868775 A CN 201910868775A CN 110766194 A CN110766194 A CN 110766194A
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Abstract

本申请涉及一种订单处理方法及装置、仓储系统、计算机设备和存储介质。其中，该方法包括：获取多个待分配订单中各订单所需每一商品的数量和各货架上放置的每一商品的数量；根据各订单所需每一商品的数量和各货架上放置的每一商品的数量，得到多种候选分配方案；根据候选波次所用到的候选货架，得到候选波次的繁忙度；根据各订单对应的候选波次、候选波次的繁忙度和当前时间，确定各订单的预计出库时间；根据各订单的预计出库时间、各订单的截单点和第一约束条件，从多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和目标波次所用到的目标货架，第一约束条件包括各订单的预计出库时间需早于或等于各订单的截单点。本申请提高了仓储物流的效率。

Description

订单处理方法及装置、仓储系统、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及物流技术领域，特别是涉及一种订单处理方法及装置、仓储系统、计算机设备和计算机可读存储介质。
背景技术
在物流行业中，订单拣选是仓库功能重要的一环。其中，订单拣选是指将接收到的大量用户订单包括的商品从仓库中拣选出来，，这在仓储自动化中是最具挑战性的任务。订单拣选作为整个仓储物流的关键环节，直接影响着整个仓储物流的效率。
传统的订单拣选方案有时会出现超时现象，导致仓储物流的效率严重被影响。因此，传统的订单拣选方案无法保证订单及时完成，造成仓储物流的效率低下。
发明内容
基于此，有必要针对上述传统的订单拣选方案无法保证订单及时完成的技术问题，提供一种订单处理方法及装置、仓储系统、计算机设备和计算机可读存储介质。
一种订单处理方法，所述方法包括：
获取多个待分配订单中各订单所需每一商品的数量和各货架上放置的每一商品的数量；
根据所述各订单所需每一商品的数量和所述各货架上放置的每一商品的数量，得到多种候选分配方案，其中，每种候选分配方案包括所述多个待分配订单中各订单对应的候选波次和所述候选波次所用到的候选货架；
根据所述候选波次所用到的候选货架，得到所述候选波次的繁忙度，其中，所述候选波次的繁忙度为所述候选波次所用到的候选货架的繁忙度总和；
根据所述各订单对应的候选波次、所述候选波次的繁忙度和当前时间，确定各订单的预计出库时间；
根据所述各订单的预计出库时间、各订单的截单点以及预设的第一约束条件，从所述多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和所述目标波次所用到的目标货架，其中，所述第一约束条件包括所述各订单的预计出库时间需早于或等于所述各订单的截单点。
在其中一个实施例中，根据所述各订单所需每一商品的数量和所述各货架上放置的每一商品的数量，得到多种候选分配方案，包括：
根据所述各订单所需每一商品的数量、所述各货架上放置的每一商品的数量以及预设的第二约束条件，得到多种候选分配方案，其中，所述第二约束条件包括所述多个待分配订单中每个订单应分配至一个波次和各货架上放置的每一商品的数量应满足访问该货架的所有波次的数量需求。
在其中一个实施例中，所述第二约束条件还包括各波次被分配的订单数量需小于或等于各波次可分配的最大订单数量；
所述方法还包括：
获取各波次可分配的最大订单数量；
所述根据所述各订单所需每一商品的数量、所述各货架上放置的每一商品的数量以及预设的第二约束条件，得到多种候选分配方案，包括：
根据所述各订单所需每一商品的数量、所述各货架上放置的每一商品的数量、所述各波次可分配的最大订单数量以及预设的第二约束条件，得到多种候选分配方案。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
获取所述候选货架的位置信息；
根据所述候选货架的位置信息和所述候选波次所用到的候选货架，得到所述候选波次所需移动的距离；
获取拣货主体的平均移动速度，其中，所述拣货主体用于拣选商品；
计算所述候选波次所需移动的距离与所述拣货主体的平均移动速度的比值，得到所述拣货主体的移动时间；
所述根据所述各订单对应的候选波次、所述候选波次的繁忙度和当前时间，确定各订单的预计出库时间，包括：
根据所述各订单对应的候选波次、所述候选波次的繁忙度、所述拣货主体的移动时间和当前时间，确定各订单的预计出库时间。
在其中一个实施例中，所述候选货架的位置信息包括候选货架的横坐标和候选货架的纵坐标；
所述根据所述候选货架的位置信息和所述候选波次所用到的候选货架，得到所述候选波次所需移动的距离，包括：
根据所述候选货架的横坐标和所述候选波次所用到的候选货架，计算得到所述候选波次所需移动的横坐标距离；
根据所述候选货架的纵坐标和所述候选波次所用到的候选货架，计算得到所述候选波次所需移动的纵坐标距离；
根据所述候选波次所需移动的横坐标距离和所述候选波次所需移动的纵坐标距离，计算得到所述候选波次所需移动的曼哈顿距离。
在其中一个实施例中，根据所述各订单的预计出库时间、各订单的截单点以及预设的第一约束条件，从所述多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和所述目标波次所用到的目标货架，包括：
根据所述各订单的预计出库时间、各订单的截单点、预设的第一约束条件以及预设目标需求，从所述多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和所述目标波次所用到的目标货架，其中，所述预设目标需求包括所述候选波次中最后一个订单出库时所剩余的预留时间为最大预留时间，所述预留时间为所述截单点与所述预计出库时间的差值。
在其中一个实施例中，根据所述候选波次所用到的候选货架，得到所述候选波次的繁忙度，包括：
根据所述候选波次所用到的候选货架，得到所述候选货架的繁忙度；
根据所述候选波次所用到的候选货架和所述候选货架的繁忙度，计算所述候选波次所用到的候选货架的繁忙度总和，得到所述候选波次的繁忙度。
在其中一个实施例中，所述方法利用整数二次规划模型确定各订单应被分配的目标波次和所述目标波次所用到的目标货架；
其中，所述第二约束条件在所述整数二次规划模型中表示为如下公式(1)-(3)：
Figure BDA0002202053220000041
Figure BDA0002202053220000042
Figure BDA0002202053220000043
所述第一约束条件在所述整数二次规划模型中表示为如下公式(4)：
Figure BDA0002202053220000044
其中，公式(1)表示所述多个待分配订单中每个订单应分配至一个波次，公式(2)表示各波次被分配的订单数量需小于等于各波次可分配的最大订单数量，公式(3)表示各货架上放置的每一商品的数量应满足访问该货架的所有波次的数量需求，公式(4)表示所述各订单的预计出库时间需早于或等于所述各订单的截单点；变量xi,t表示订单i是否被分配至波次t，变量yj,t表示波次t是否需用到货架j，变量distt表示完成波次t所需移动的距离，变量busyt表示波次t的繁忙度，变量T预留表示订单i的预留时间，常量n表示波次t可分配的最大订单数量，常量storagej,o表示货架j上放置的商品o的数量，常量requirei,o表示订单i所需商品o的数量，常量T当前表示当前时间，常量v平均表示拣货主体的平均移动速度，常量T截单表示订单i的截单点，α表示单位繁忙度的平均工作时间。
一种订单处理装置，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取多个待分配订单中各订单所需每一商品的数量和各货架上放置的每一商品的数量；
候选方案确定模块，用于根据所述各订单所需每一商品的数量和所述各货架上放置的每一商品的数量，得到多种候选分配方案，其中，每种候选分配方案包括所述多个待分配订单中各订单对应的候选波次和所述候选波次所用到的候选货架；
繁忙度计算模块，用于根据所述候选波次所用到的候选货架，得到所述候选波次的繁忙度，其中，所述候选波次的繁忙度为所述候选波次所用到的候选货架的繁忙度总和；
时间计算模块，用于根据所述各订单对应的候选波次、所述候选波次的繁忙度和当前时间，确定各订单的预计出库时间；
目标方案确定模块，用于根据所述各订单的预计出库时间、各订单的截单点以及预设的第一约束条件，从所述多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和所述目标波次所用到的目标货架，其中，所述第一约束条件包括所述各订单的预计出库时间需早于或等于所述各订单的截单点。
一种仓储系统，所述系统包括：
多个货架；
订单处理设备，用于执行上述实施例中任一项所述的方法；
运输系统，用于根据所述订单处理设备确定的所述目标波次所用到的目标货架，搬运所述目标货架到拣选工作站，或者，从所述目标货架处将拣选的商品搬运下一工作站。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中任一项所述的方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中任一项所述的方法的步骤。
上述订单处理方法及装置、仓储系统、计算机设备和计算机可读存储介质，考虑了多种影响订单拣选效率的因素，并要求每个订单的预计出库时间需早于或等于截单点，因而，最终生成的订单拣选方案更贴合于实际生产场景，且能够更准确地保证订单不会出现超时现象，从而有效地提升了仓储物流的效率。
附图说明
图1为一个实施例中订单处理方法的应用环境图；
图2为一个实施例中订单处理方法的流程示意图；
图3为一个实施例中在第二约束条件下获得多种候选分配方案的流程示意图；
图4为一个实施例中根据各订单对应的候选波次、候选波次的繁忙度、拣货主体的移动时间和当前时间，确定各订单的预计出库时间的流程示意图；
图5为一个实施例中订单拣选装置的结构框图；
图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的订单处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，订单处理设备102分别与仓储管理设备104和订单接收设备106通信连接。仓储管理设备104存储有货架信息，订单接收设备106存储有订单信息。进而，订单处理设备102分别从仓储管理设备104接收货架信息以及从订单接收设备106接收订单信息，并对该订单信息和该货架信息进行处理，生成订单拣选方案。
其中，订单处理设备102可以但不限于是各种服务器(如本地服务器或云端服务器)、个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备等设备。订单接收设备106可以是个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备等终端设备，订单接收设备106可以接收用户通过显示屏、触摸屏等输入设备在应用界面下的订单。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种订单处理方法，以该方法应用于图1中的订单处理设备102为例进行说明，包括以下步骤：
S202，获取多个待分配订单中各订单所需每一商品的数量和各货架上放置的每一商品的数量。
其中，每一订单中包括至少一种商品及其数量。每个货架上放置至少一种商品及其数量。
其中，多个待分配订单中各订单所需每一商品的数量存储于订单接收设备中，各货架上放置的每一商品的数量存储于仓储管理设备中。
具体地，订单处理设备分别从订单接收设备获取多个待分配订单中各订单所需每一商品的数量，以及从仓储管理设备获取各货架上放置的每一商品的数量。
S204，根据各订单所需每一商品的数量和各货架上放置的每一商品的数量，得到多种候选分配方案。
其中，每种候选分配方案包括多个待分配订单中各订单对应的候选波次和候选波次所用到的候选货架。
其中，波次是指：以汇总了多份订单的一个批次为单位进行商品的拣选作业，通常将这个作业的批次称为波次。需要指明，拣选完成每一波次需要拣货主体去货架处拣选相应商品。
具体地，订单处理设备在获得各订单所需每一商品的数量和各货架上放置的每一商品的数量之后，对该各订单所需每一商品的数量和各货架上放置的每一商品的数量进行初步分配，得到多种候选分配方案。
S206，根据候选波次所用到的候选货架，得到候选波次的繁忙度。
其中，一个候选波次的繁忙度为该候选波次所用到的候选货架的繁忙度总和。候选货架的繁忙度可以表示为需访问该候选货架的候选波次数量。
具体地，订单处理设备在获得候选波次所用到的候选货架之后，先根据该候选波次所用到的候选货架计算候选货架的繁忙度，再对候选波次所用到的候选货架的繁忙度进行求和，得到候选波次的繁忙度。
S208，根据各订单对应的候选波次、候选波次的繁忙度和当前时间，确定各订单的预计出库时间。
其中，预计出库时间是指预先推算出订单的出库时间。
可选地，当前时间可以是执行步骤S208时对应的时间点。
具体地，在开始执行S208时，订单处理设备获取当前时间，并根据各订单对应的候选波次、候选波次的繁忙度和当前时间，确定各订单的预计出库时间。
S210，根据各订单的预计出库时间、各订单的截单点以及预设的第一约束条件，从多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和目标波次所用到的目标货架。
其中，第一约束条件包括各订单的预计出库时间需早于或等于各订单的截单点。截单点为订单的最晚出库时间。
具体地，订单处理设备在获得各订单的预计出库时间以及从订单接收设备获取各订单的截单点之后，将各订单的预计出库时间与各订单的截单点进行比较，若各订单的预计出库时间早于或等于各订单的截单点，即满足预设的第一约束条件，则订单处理设备将多种候选分配方案中，满足该第一约束条件的候选分配方案保留，并将其确定为各订单应被分配的目标波次和目标波次所用到的目标货架。若各订单的预计出库时间晚于各订单的截单点，即不满足预设的第一约束条件，则订单处理设备将不满足该第一约束条件的候选分配方案舍弃。可以理解，将本申请实施例中的各订单应被分配的目标波次和目标波次所用到的目标货架作为订单拣选方案，能够保证在拣选过程中，所有订单都及时完成，不会出现超时现象。
上述订单处理方法考虑了多种影响订单拣选效率的因素，并要求每个订单的预计出库时间需早于或等于截单点，因而，最终生成的订单拣选方案更贴合于实际生产场景，且能够更准确地保证订单不会出现超时现象，从而有效地提升了仓储物流的效率。
在一个实施例中，涉及在第二约束条件下获得多种候选分配方案的具体过程。在上述实施例的基础上，S204包括以下步骤：
S2042，根据各订单所需每一商品的数量、各货架上放置的每一商品的数量以及预设的第二约束条件，得到多种候选分配方案。
其中，第二约束条件包括多个待分配订单中每个订单应分配至一个波次和各货架上放置的每一商品的数量应满足访问该货架的所有波次的数量需求。
需要指出，为了保证订单完成的准确性，本申请实施例根据实际情况需满足的条件进行约束，从而提高候选分配方案的准确性。具体地，在订单处理设备中，通过建立多个约束条件，即第二约束条件，例如，每个订单应分配至一个波次，这样每个订单中的商品在拣选时就不会出错，在订单配送时也能保证订单的完整。再例如，各货架上放置的每一商品的数量应满足访问该货架的所有波次的数量需求，也就是说，商品供应数量需满足商品消耗数量需求，具体而言，商品供应数量需大于等于商品消耗数量。由此，订单处理设备根据各订单所需每一商品的数量、各货架上放置的每一商品的数量以及上述预设的第二约束条件，所得到的多种候选分配方案的准确性更高。
在一个实施例中，请参阅图3，涉及在第二约束条件下获得多种候选分配方案的另一具体过程。在上述实施例的基础上，该方法包括以下步骤：
S222，获取各波次可分配的最大订单数量；
S224，根据各订单所需每一商品的数量、各货架上放置的每一商品的数量、各波次可分配的最大订单数量以及预设的第二约束条件，得到多种候选分配方案。
其中，第二约束条件还包括各波次被分配的订单数量需小于或等于各波次可分配的最大订单数量。
需要说明，在实际应用场景中，受限于搬运输送能力的大小，波次可分配的订单数量并非无限大的，其存在一个可分配的最大订单数量。因此，在本申请实施例中，在订单处理设备中，进一步限定各波次被分配的订单数量需小于或等于各波次可分配的最大订单数量这一约束条件，这样，订单处理设备在获取各波次可分配的最大订单数量之后，根据各订单所需每一商品的数量、各货架上放置的每一商品的数量、各波次可分配的最大订单数量以及预设的第二约束条件，所得到的多种候选分配方案更贴合实际应用场景，提高了所有订单及时完成的准确率，有效提升了仓储物流的效率。
在一个实施例中，请参阅图4，涉及根据各订单对应的候选波次、候选波次的繁忙度、拣货主体的移动时间和当前时间，确定各订单的预计出库时间的具体过程。在上述实施例的基础上，该方法还包括以下步骤：
S232，获取候选货架的位置信息；
S234，根据候选货架的位置信息和候选波次所用到的候选货架，得到候选波次所需移动的距离；
S236，获取拣货主体的平均移动速度，其中，拣货主体用于拣选商品；
S238，计算候选波次所需移动的距离与拣货主体的平均移动速度的比值，得到拣货主体的移动时间；
S240，根据各订单对应的候选波次、候选波次的繁忙度、拣货主体的移动时间和当前时间，确定各订单的预计出库时间。
其中，候选货架的位置信息可预先构建好，且候选货架的位置信息预存于仓储管理设备中。
其中，候选波次所需移动的距离是指完成一个候选波次需到达不同的候选货架取货，由此在移动过程中产生的距离。
具体地，订单处理设备从仓储管理设备中获取候选货架的位置信息，进而根据候选波次所用到的候选货架以及候选货架的位置信息，计算候选波次所需移动的距离。可选地，候选货架的位置信息包括候选货架的横坐标和候选货架的纵坐标。作为一种实施方式，订单处理设备根据候选货架的横坐标和候选波次所用到的候选货架，计算得到候选波次所需移动的横坐标距离。之后，订单处理设备根据候选货架的纵坐标和候选波次所用到的候选货架，计算得到候选波次所需移动的纵坐标距离。进而订单处理设备根据候选波次所需移动的横坐标距离和候选波次所需移动的纵坐标距离，计算得到候选波次所需移动的曼哈顿距离。
订单处理设备在获得候选波次所需移动的距离之后，获取拣货主体的平均移动速度，其中，拣货主体用于拣选商品。可选地，拣货主体可以是拣货员或拣货机器人。可以理解，候选波次所需移动的距离即是拣货员或拣货机器人完成一个候选波次所需移动的距离。由此，订单处理设备通过计算候选波次所需移动的距离与拣货主体的平均移动速度的比值，可得到拣货主体的移动时间。进而订单处理设备根据各订单对应的候选波次、候选波次的繁忙度、拣货主体的移动时间和当前时间，确定各订单的预计出库时间。
本申请实施例中，综合考虑了候选波次的繁忙度、拣货主体的移动时间以及当前时间等影响订单拣选效率的因素，由此确定的各订单的预计出库时间更为准确，进一步提升了仓储物流的效率。
在订单拣选过程中，通过减少波次拣选时间不仅可以减少拣货员的总工作时间，而且可有效提升订单效率。在一个实施例中，涉及获取让所有订单尽早完成的订单拣选方案的具体过程。在上述实施例的基础上，S210包括以下步骤：
S2102，根据各订单的预计出库时间、各订单的截单点、预设的第一约束条件以及预设目标需求，从多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和目标波次所用到的目标货架。
其中，预设目标需求包括候选波次中最后一个订单出库时所剩余的预留时间为最大预留时间，预留时间为截单点与预计出库时间的差值。
具体地，订单处理设备根据各订单的预计出库时间、各订单的截单点、预设的第一约束条件以及预设目标需求，从多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和目标波次所用到的目标货架。由于每一候选波次的完成时间即是该候选波次中最后一个订单的出库时间。那么，在订单处理设备中，通过限定候选波次中最后一个订单出库时所剩余的预留时间为最大预留时间，那么最终得到的各订单应被分配的目标波次和目标波次所用到的目标货架即可使得所有订单尽早完成，从而实现订单生产效率的最大化。
在一个实施例中，本申请涉及的订单处理方法利用整数二次规划模型确定各订单应被分配的目标波次和目标波次所用到的目标货架。其中，整数二次规划模型(Quadratically constrained linear program)是指要求问题的解中的全部或一部分变量为整数，且约束条件为二次的整数规划。具体地，在该整数二次规划模型中，包括如下公式：
Figure BDA0002202053220000131
Figure BDA0002202053220000132
Figure BDA0002202053220000133
Figure BDA0002202053220000136
Figure BDA0002202053220000137
Figure BDA0002202053220000141
Figure BDA0002202053220000142
该整数二次规划模型的目标函数为：
Figure BDA0002202053220000143
其中，变量xi,t表示订单i是否被分配至波次t，变量yj,t表示波次t是否需用货架j，变量distt,x表示完成波次t所需移动的横坐标距离，变量distt,y表示完成波次t所需移动的纵坐标距离，变量distt表示完成波次t所需移动的距离，变量busyj表示货架j的繁忙度，变量busyt表示波次t的繁忙度，变量T预留表示订单i的预留时间，常量n表示波次t可分配的最大订单数量，常量storagej,o表示货架j上放置的商品o的数量，常量requirei,o表示订单i所需商品o的数量，常量cj,x表示货架j的横坐标，常量cj,y表示货架j的纵坐标，常量T当前表示当前时间，常量v平均表示拣货主体的平均移动速度，常量T截单订单i的截单点，常量α表示表示单位繁忙度的平均工作时间。
需要指出，公式
Figure BDA0002202053220000144
表示每个订单只能被分配至一个波次中；公式
Figure BDA0002202053220000145
表示每个波次至多分配n个订单；公式
Figure BDA0002202053220000146
表示货架上的商品应能供应访问该货架的所有波次；公式
Figure BDA0002202053220000148
和
Figure BDA00022020532200001414
可求解波次t所需移动的距离，可选地，该距离可以是曼哈顿距离；公式
Figure BDA00022020532200001410
和
Figure BDA00022020532200001411
可求解波次t的繁忙度；公式
Figure BDA00022020532200001413
表示订单出库时间不能晚于截单点。
其中，变量xi,t的取值为0或1，0表示订单i不被分配至波次t，1表示订单i被分配至波次t。变量yj,t的取值为0或1，0表示波次t不需用货架j，1表示波次t需用货架j。
可选地，整数二次规划模型可预先设置于订单处理设备中。
具体地，订单处理设备将各订单的截单点T截单、各订单所需每一商品的数量requirei,o、各货架上放置的每一商品的数量storagej,o、货架的横坐标cj,x、货架的纵坐标cj,x、各波次可分配的最大订单数量n、当前时间T当前输入至预设的整数二次规划模型中，基于该整数二次规划模型中所包含的公式求解变量的取值，并基于变量的取值生成订单拣选方案。例如，通过求取目标函数中
Figure BDA0002202053220000151
的最大值，即最后一个订单出库时对应的最大预留时间，将与该最大预留时间对应的其他变量的取值进行提取，由此可生成满足候选波次中最后一个订单出库时所剩余的预留时间为最大预留时间需求所对应的订单拣选方案。
本申请实施例中，结合实际仓库生产中遇到的情况，将仓库需求公式化，并将问题转化为整数二次规划问题，可在规定时间内求出较优解，理论上也可求得最优解，该最优解比其他贪心、局部解可更好地提升订单效率，同时结合订单及仓库动态信息，将整数二次规划模型参数化，可根据仓库情况调整算法。
应该理解的是，虽然图2-4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种订单拣选装置30，其中，该订单拣选装置30包括：
信息获取模块302，用于获取多个待分配订单中各订单所需每一商品的数量和各货架上放置的每一商品的数量；
候选方案确定模块304，用于根据各订单所需每一商品的数量和各货架上放置的每一商品的数量，得到多种候选分配方案，其中，每种候选分配方案包括多个待分配订单中各订单对应的候选波次和候选波次所用到的候选货架；
繁忙度计算模块306，用于根据候选波次所用到的候选货架，得到候选波次的繁忙度，其中，候选波次的繁忙度为候选波次所用到的候选货架的繁忙度总和；
时间计算模块308，用于根据各订单对应的候选波次、候选波次的繁忙度和当前时间，确定各订单的预计出库时间；
目标方案确定模块310，用于根据各订单的预计出库时间、各订单的截单点以及预设的第一约束条件，从多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和目标波次所用到的目标货架，其中，第一约束条件包括各订单的预计出库时间需早于或等于各订单的截单点。
上述订单拣选装置考虑了多种影响订单拣选效率的因素，并要求每个订单的预计出库时间需早于或等于截单点，因而，最终生成的订单拣选方案更贴合于实际生产场景，且能够更准确地保证订单不会出现超时现象，从而有效地提升了仓储物流的效率。
在其中一个实施例中，候选方案确定模块304具体用于根据各订单所需每一商品的数量、各货架上放置的每一商品的数量以及预设的第二约束条件，得到多种候选分配方案，其中，第二约束条件包括多个待分配订单中每个订单应分配至一个波次和各货架上放置的每一商品的数量应满足访问该货架的所有波次的数量需求。
在其中一个实施例中，目标方案确定模块310具体用于根据各订单的预计出库时间、各订单的截单点、预设的第一约束条件以及预设目标需求，从多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和目标波次所用到的目标货架，其中，预设目标需求包括候选波次中最后一个订单出库时所剩余的预留时间为最大预留时间，预留时间为截单点与预计出库时间的差值。
关于订单拣选装置的具体限定可以参见上文中对于订单处理方法的限定，在此不再赘述。上述订单拣选装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种仓储系统，该系统包括：
多个货架；
订单处理设备，用于执行上述实施例中任一项的方法；
运输系统，用于根据订单处理设备确定的目标波次所用到的目标货架，搬运目标货架到拣选工作站，或者，从目标货架处将拣选的商品搬运下一工作站。
具体地，在订单处理设备确定目标波次所用到的目标货架之后，运输系统根据目标波次所用到的目标货架，将目标货架搬运到拣选工作站，在拣选工作站处拣选商品。或者，运输系统在目标货架处进行拣选，然后把拣选的商品搬运到下一工作站。可选地，该下一工作站可以是分拣工作站，即将商品按照订单分开；或者，该下一工作站也可以是复核打包工作站，例如商品在拣选时已经按照订单分好，此时对商品进行复核、打包，然后使其出库。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种订单处理方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取多个待分配订单中各订单所需每一商品的数量和各货架上放置的每一商品的数量；
根据各订单所需每一商品的数量和各货架上放置的每一商品的数量，得到多种候选分配方案，其中，每种候选分配方案包括多个待分配订单中各订单对应的候选波次和候选波次所用到的候选货架；
根据候选波次所用到的候选货架，得到候选波次的繁忙度，其中，候选波次的繁忙度为候选波次所用到的候选货架的繁忙度总和；
根据各订单对应的候选波次、候选波次的繁忙度和当前时间，确定各订单的预计出库时间；
根据各订单的预计出库时间、各订单的截单点以及预设的第一约束条件，从多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和目标波次所用到的目标货架，其中，第一约束条件包括各订单的预计出库时间需早于或等于各订单的截单点。
上述计算机设备考虑了多种影响订单拣选效率的因素，并要求每个订单的预计出库时间需早于或等于截单点，因而，最终生成的订单拣选方案更贴合于实际生产场景，且能够更准确地保证订单不会出现超时现象，从而有效地提升了仓储物流的效率。
在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据各订单所需每一商品的数量、各货架上放置的每一商品的数量以及预设的第二约束条件，得到多种候选分配方案，其中，第二约束条件包括多个待分配订单中每个订单应分配至一个波次和各货架上放置的每一商品的数量应满足访问该货架的所有波次的数量需求。
在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取各波次可分配的最大订单数量；根据各订单所需每一商品的数量、各货架上放置的每一商品的数量、各波次可分配的最大订单数量以及预设的第二约束条件，得到多种候选分配方案。
在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取候选货架的位置信息；根据候选货架的位置信息和候选波次所用到的候选货架，得到候选波次所需移动的距离；获取拣货主体的平均移动速度，其中，拣货主体用于拣选商品；计算候选波次所需移动的距离与拣货主体的平均移动速度的比值，得到拣货主体的移动时间；根据各订单对应的候选波次、候选波次的繁忙度、拣货主体的移动时间和当前时间，确定各订单的预计出库时间。
在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据候选货架的横坐标和候选波次所用到的候选货架，计算得到候选波次所需移动的横坐标距离；根据候选货架的纵坐标和候选波次所用到的候选货架，计算得到候选波次所需移动的纵坐标距离；根据候选波次所需移动的横坐标距离和候选波次所需移动的纵坐标距离，计算得到候选波次所需移动的曼哈顿距离。
在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据各订单的预计出库时间、各订单的截单点、预设的第一约束条件以及预设目标需求，从多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和目标波次所用到的目标货架，其中，预设目标需求包括候选波次中最后一个订单出库时所剩余的预留时间为最大预留时间，预留时间为截单点与预计出库时间的差值。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取多个待分配订单中各订单所需每一商品的数量和各货架上放置的每一商品的数量；
根据各订单所需每一商品的数量和各货架上放置的每一商品的数量，得到多种候选分配方案，其中，每种候选分配方案包括多个待分配订单中各订单对应的候选波次和候选波次所用到的候选货架；
根据候选波次所用到的候选货架，得到候选波次的繁忙度，其中，候选波次的繁忙度为候选波次所用到的候选货架的繁忙度总和；
根据各订单对应的候选波次、候选波次的繁忙度和当前时间，确定各订单的预计出库时间；
根据各订单的预计出库时间、各订单的截单点以及预设的第一约束条件，从多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和目标波次所用到的目标货架，其中，第一约束条件包括各订单的预计出库时间需早于或等于各订单的截单点。
上述计算机可读存储介质考虑了多种影响订单拣选效率的因素，并要求每个订单的预计出库时间需早于或等于截单点，因而，最终生成的订单拣选方案更贴合于实际生产场景，且能够更准确地保证订单不会出现超时现象，从而有效地提升了仓储物流的效率。
在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据各订单所需每一商品的数量、各货架上放置的每一商品的数量以及预设的第二约束条件，得到多种候选分配方案，其中，第二约束条件包括多个待分配订单中每个订单应分配至一个波次和各货架上放置的每一商品的数量应满足访问该货架的所有波次的数量需求。
在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取各波次可分配的最大订单数量；根据各订单所需每一商品的数量、各货架上放置的每一商品的数量、各波次可分配的最大订单数量以及预设的第二约束条件，得到多种候选分配方案。
在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取候选货架的位置信息；根据候选货架的位置信息和候选波次所用到的候选货架，得到候选波次所需移动的距离；获取拣货主体的平均移动速度，其中，拣货主体用于拣选商品；计算候选波次所需移动的距离与拣货主体的平均移动速度的比值，得到拣货主体的移动时间；根据各订单对应的候选波次、候选波次的繁忙度、拣货主体的移动时间和当前时间，确定各订单的预计出库时间。
在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据候选货架的横坐标和候选波次所用到的候选货架，计算得到候选波次所需移动的横坐标距离；根据候选货架的纵坐标和候选波次所用到的候选货架，计算得到候选波次所需移动的纵坐标距离；根据候选波次所需移动的横坐标距离和候选波次所需移动的纵坐标距离，计算得到候选波次所需移动的曼哈顿距离。
在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据各订单的预计出库时间、各订单的截单点、预设的第一约束条件以及预设目标需求，从多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和目标波次所用到的目标货架，其中，预设目标需求包括候选波次中最后一个订单出库时所剩余的预留时间为最大预留时间，预留时间为截单点与预计出库时间的差值。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。

Claims (12)

1.一种订单处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多个待分配订单中各订单所需每一商品的数量和各货架上放置的每一商品的数量；
根据所述各订单所需每一商品的数量和所述各货架上放置的每一商品的数量，得到多种候选分配方案，其中，每种候选分配方案包括所述多个待分配订单中各订单对应的候选波次和所述候选波次所用到的候选货架；
根据所述候选波次所用到的候选货架，得到所述候选波次的繁忙度，其中，所述候选波次的繁忙度为所述候选波次所用到的候选货架的繁忙度总和；
根据所述各订单对应的候选波次、所述候选波次的繁忙度和当前时间，确定各订单的预计出库时间；
根据所述各订单的预计出库时间、各订单的截单点以及预设的第一约束条件，从所述多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和所述目标波次所用到的目标货架，其中，所述第一约束条件包括所述各订单的预计出库时间需早于或等于所述各订单的截单点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述各订单所需每一商品的数量和所述各货架上放置的每一商品的数量，得到多种候选分配方案，包括：
根据所述各订单所需每一商品的数量、所述各货架上放置的每一商品的数量以及预设的第二约束条件，得到多种候选分配方案，其中，所述第二约束条件包括所述多个待分配订单中每个订单应分配至一个波次和各货架上放置的每一商品的数量应满足访问该货架的所有波次的数量需求。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二约束条件还包括各波次被分配的订单数量需小于或等于各波次可分配的最大订单数量；
所述方法还包括：
获取各波次可分配的最大订单数量；
所述根据所述各订单所需每一商品的数量、所述各货架上放置的每一商品的数量以及预设的第二约束条件，得到多种候选分配方案，包括：
根据所述各订单所需每一商品的数量、所述各货架上放置的每一商品的数量、所述各波次可分配的最大订单数量以及预设的第二约束条件，得到多种候选分配方案。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述候选货架的位置信息；
根据所述候选货架的位置信息和所述候选波次所用到的候选货架，得到所述候选波次所需移动的距离；
获取拣货主体的平均移动速度，其中，所述拣货主体用于拣选商品；
计算所述候选波次所需移动的距离与所述拣货主体的平均移动速度的比值，得到所述拣货主体的移动时间；
所述根据所述各订单对应的候选波次、所述候选波次的繁忙度和当前时间，确定各订单的预计出库时间，包括：
根据所述各订单对应的候选波次、所述候选波次的繁忙度、所述拣货主体的移动时间和当前时间，确定各订单的预计出库时间。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述候选货架的位置信息包括候选货架的横坐标和候选货架的纵坐标；
所述根据所述候选货架的位置信息和所述候选波次所用到的候选货架，得到所述候选波次所需移动的距离，包括：
根据所述候选货架的横坐标和所述候选波次所用到的候选货架，计算得到所述候选波次所需移动的横坐标距离；
根据所述候选货架的纵坐标和所述候选波次所用到的候选货架，计算得到所述候选波次所需移动的纵坐标距离；
根据所述候选波次所需移动的横坐标距离和所述候选波次所需移动的纵坐标距离，计算得到所述候选波次所需移动的曼哈顿距离。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述各订单的预计出库时间、各订单的截单点以及预设的第一约束条件，从所述多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和所述目标波次所用到的目标货架，包括：
根据所述各订单的预计出库时间、各订单的截单点、预设的第一约束条件以及预设目标需求，从所述多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和所述目标波次所用到的目标货架，其中，所述预设目标需求包括所述候选波次中最后一个订单出库时所剩余的预留时间为最大预留时间，所述预留时间为所述截单点与所述预计出库时间的差值。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述候选波次所用到的候选货架，得到所述候选波次的繁忙度，包括：
根据所述候选波次所用到的候选货架，得到所述候选货架的繁忙度；
根据所述候选波次所用到的候选货架和所述候选货架的繁忙度，计算所述候选波次所用到的候选货架的繁忙度总和，得到所述候选波次的繁忙度。
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法利用整数二次规划模型确定各订单应被分配的目标波次和所述目标波次所用到的目标货架；
其中，所述第二约束条件在所述整数二次规划模型中表示为如下公式(1)-(3)：
Figure FDA0002202053210000041
Figure FDA0002202053210000042
Figure FDA0002202053210000043
所述第一约束条件在所述整数二次规划模型中表示为如下公式(4)：
Figure FDA0002202053210000044
其中，公式(1)表示所述多个待分配订单中每个订单应分配至一个波次，公式(2)表示各波次被分配的订单数量需小于等于各波次可分配的最大订单数量，公式(3)表示各货架上放置的每一商品的数量应满足访问该货架的所有波次的数量需求，公式(4)表示所述各订单的预计出库时间需早于或等于所述各订单的截单点；变量xi,t表示订单i是否被分配至波次t，变量yj,t表示波次t是否需用到货架j，变量distt表示完成波次t所需移动的距离，变量busyt表示波次t的繁忙度，变量T预留表示订单i的预留时间，常量n表示波次t可分配的最大订单数量，常量storagej,o表示货架j上放置的商品o的数量，常量requirei,o表示订单i所需商品o的数量，常量T当前表示当前时间，常量v平均表示拣货主体的平均移动速度，常量T截单表示订单i的截单点，α表示单位繁忙度的平均工作时间。
9.一种订单处理装置，其特征在于，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取多个待分配订单中各订单所需每一商品的数量和各货架上放置的每一商品的数量；
候选方案确定模块，用于根据所述各订单所需每一商品的数量和所述各货架上放置的每一商品的数量，得到多种候选分配方案，其中，每种候选分配方案包括所述多个待分配订单中各订单对应的候选波次和所述候选波次所用到的候选货架；
繁忙度计算模块，用于根据所述候选波次所用到的候选货架，得到所述候选波次的繁忙度，其中，所述候选波次的繁忙度为所述候选波次所用到的候选货架的繁忙度总和；
时间计算模块，用于根据所述各订单对应的候选波次、所述候选波次的繁忙度和当前时间，确定各订单的预计出库时间；
目标方案确定模块，用于根据所述各订单的预计出库时间、各订单的截单点以及预设的第一约束条件，从所述多种候选分配方案中确定各订单应被分配的目标波次和所述目标波次所用到的目标货架，其中，所述第一约束条件包括所述各订单的预计出库时间需早于或等于所述各订单的截单点。
10.一种仓储系统，其特征在于，所述系统包括：
多个货架；
订单处理设备，用于执行如权利要求1至8中任一项所述的方法；
运输系统，用于根据所述订单处理设备确定的所述目标波次所用到的目标货架，搬运所述目标货架到拣选工作站，或者，从所述目标货架处将拣选的商品搬运下一工作站。
11.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111382974A (zh) * 2020-03-09 2020-07-07 北京旷视机器人技术有限公司 货架位置的确定方法及装置、仓储系统、计算机设备
CN111898889A (zh) * 2020-07-17 2020-11-06 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 一种数据处理的方法、装置、打包装置和信号生成装置
CN112330246A (zh) * 2020-10-30 2021-02-05 深圳越海全球供应链有限公司 订单汇总方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112418565A (zh) * 2021-01-21 2021-02-26 苏州牧星智能科技有限公司 一种仓储系统的商品上架优化方法、装置及仓储系统
CN112455983A (zh) * 2020-10-15 2021-03-09 北京京东振世信息技术有限公司 物品的出库方法及装置
CN113469631A (zh) * 2021-09-03 2021-10-01 浙江凯乐士科技集团股份有限公司 拣选调度方法、设备及矩阵分拣系统
CN113537864A (zh) * 2020-04-15 2021-10-22 北京旷视机器人技术有限公司 订单的波次管理方法及装置、存储介质、电子设备
CN113762664A (zh) * 2020-06-22 2021-12-07 北京京东乾石科技有限公司 拣货任务的分配方法、装置及计算机可读介质
CN113792902A (zh) * 2020-11-30 2021-12-14 北京京东振世信息技术有限公司 商品的出库方法及相关设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150032498A1 (en) * 2012-04-12 2015-01-29 Beijing Jingdong Century Trading Co., Ltd. Goods yard structure control method and device
CN109784791A (zh) * 2017-11-10 2019-05-21 北京京东尚科信息技术有限公司 订单分配方法和装置
CN110110931A (zh) * 2019-05-09 2019-08-09 上汽安吉物流股份有限公司 订单预测方法和装置、物流系统及计算机可读介质
CN110111048A (zh) * 2019-04-29 2019-08-09 西安电子科技大学 仓储系统中的订单任务调度方法
CN110197351A (zh) * 2018-02-26 2019-09-03 北京京东尚科信息技术有限公司 一种物品出库方法和装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150032498A1 (en) * 2012-04-12 2015-01-29 Beijing Jingdong Century Trading Co., Ltd. Goods yard structure control method and device
CN109784791A (zh) * 2017-11-10 2019-05-21 北京京东尚科信息技术有限公司 订单分配方法和装置
CN110197351A (zh) * 2018-02-26 2019-09-03 北京京东尚科信息技术有限公司 一种物品出库方法和装置
CN110111048A (zh) * 2019-04-29 2019-08-09 西安电子科技大学 仓储系统中的订单任务调度方法
CN110110931A (zh) * 2019-05-09 2019-08-09 上汽安吉物流股份有限公司 订单预测方法和装置、物流系统及计算机可读介质

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111382974B (zh) * 2020-03-09 2024-01-19 北京旷视机器人技术有限公司 货架位置的确定方法及装置、仓储系统、计算机设备
CN111382974A (zh) * 2020-03-09 2020-07-07 北京旷视机器人技术有限公司 货架位置的确定方法及装置、仓储系统、计算机设备
CN113537864A (zh) * 2020-04-15 2021-10-22 北京旷视机器人技术有限公司 订单的波次管理方法及装置、存储介质、电子设备
CN113762664A (zh) * 2020-06-22 2021-12-07 北京京东乾石科技有限公司 拣货任务的分配方法、装置及计算机可读介质
CN111898889A (zh) * 2020-07-17 2020-11-06 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 一种数据处理的方法、装置、打包装置和信号生成装置
CN111898889B (zh) * 2020-07-17 2021-06-15 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 一种数据处理的方法、装置、打包装置和信号生成装置
CN112455983A (zh) * 2020-10-15 2021-03-09 北京京东振世信息技术有限公司 物品的出库方法及装置
CN112330246A (zh) * 2020-10-30 2021-02-05 深圳越海全球供应链有限公司 订单汇总方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112330246B (zh) * 2020-10-30 2024-03-26 深圳越海全球供应链股份有限公司 订单汇总方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113792902A (zh) * 2020-11-30 2021-12-14 北京京东振世信息技术有限公司 商品的出库方法及相关设备
CN112418565A (zh) * 2021-01-21 2021-02-26 苏州牧星智能科技有限公司 一种仓储系统的商品上架优化方法、装置及仓储系统
CN113469631A (zh) * 2021-09-03 2021-10-01 浙江凯乐士科技集团股份有限公司 拣选调度方法、设备及矩阵分拣系统
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