CN110796416B - 一种基于工业联网订单处理方法及计算机存储介质 - Google Patents

一种基于工业联网订单处理方法及计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

一种基于工业互联网的可视化订单处理方法、装置及计算机存储介质、电子设备，包括：利用标准接口获取各销售源系统的订单数据；在销售源系统的平台物品与仓库发货时的企业资源计划ERP物品不对应时，将销售源系统的订单数据转换为ERP订单数据；将ERP订单数据存入ERP订单池。采用本申请中的方案，在上游渠道对接上，采用统一的标准接口获取各销售源系统的订单数据，实现单据的实时传递和各订单平台的信息交互；同时将各销售源系统的订单数据转换为ERP订单数据，满足目前众多销售源系统情况下的订单管理需求。

Description

一种基于工业联网订单处理方法及计算机存储介质
技术领域
本申请涉及智能制造技术，具体地，涉及一种基于工业互联网的可视化订单处理方法、装置及计算机存储介质。
背景技术
订单管理系统是物流管理系统的一部分，通过对客户下达的订单进行管理及跟踪，动态掌握订单的进展和完成情况，提升物流过程中的作业效率，从而节省运作时间和作业成本，提高物流企业的市场竞争力。
当前订单管理系统服务于供应链业务，它连接了供应商和买家，是为物流供应商提供基于订单管理而进行的业务沟通服务，从而实现物流服务和控制管理的系统。通过对订单的管理和控制合理安排运送计划，订单管理系统一般包括：订单处理、订单确认、订单状态管理(包括取消、付款、发货等状态)等功能。
然而，随着互联网平台的不断发展，目前已经出现了众多的销售源系统，例如：淘宝、京东等传统电商，企业内部系统，经销商平台、直销平台、微商平台等等。这些系统往往各自对应各自的接口，大多采用传统的同步接口，且各个系统向消费者售卖同一商品的方式也有可能是不同的，传统订单管理系统已无法满足需求。
现有技术中存在的问题：
传统订单管理系统只适用于供应商和买家直接联系的简单模式，无法满足目前众多销售源系统情况下的订单管理需求。
发明内容
本申请实施例中提供了一种基于工业互联网的可视化订单处理方法、装置及计算机存储介质、电子设备，以解决上述技术问题。
根据本申请实施例的第一个方面，提供了一种基于工业互联网的可视化订单处理方法，包括如下步骤：
利用标准接口获取各销售源系统的订单数据；
在销售源系统的平台物品与仓库发货时的企业资源计划ERP物品不对应时，将销售源系统的订单数据转换为ERP订单数据；
将ERP订单数据存入ERP订单池。
根据本申请实施例的第二个方面，提供了一种基于工业互联网的可视化订单处理装置，包括：
获取模块，用于利用标准接口获取各销售源系统的订单数据；
转换模块，用于在销售源系统的平台物品与仓库发货时的企业资源计划ERP物品不对应时，将销售源系统的订单数据转换为ERP订单数据；
存储模块，用于将ERP订单数据存入ERP订单池。
根据本申请实施例的第三个方面，提供了一种计算机存储介质，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如上所述基于工业互联网的可视化订单处理方法的步骤。
根据本申请实施例的第四个方面，提供了一种电子设备，包括存储器、以及一个或多个处理器，所述存储器用于存储一个或多个程序；所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现如上所述的基于工业互联网的可视化订单处理方法。
采用本申请实施例中提供的基于工业互联网的可视化订单处理方法、装置及计算机存储介质、电子设备，在上游渠道对接上，采用统一的标准接口获取各销售源系统的订单数据，可以实现单据的实时传递和各订单平台的信息交互；同时通过订单数据转换功能将各销售源系统的订单数据转换为ERP订单数据，实现了产品的统一性，解决了仓库发货与各类平台真实售卖之间的物品关系不对应问题，本申请实施例可以满足目前众多销售源系统情况下的订单管理需求。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1示出了本申请实施例一中基于工业互联网的可视化订单处理方法实施的流程示意图；
图2示出了本申请实施例二中基于工业互联网的可视化订单处理装置的结构示意图；
图3示出了本申请实施例四中电子设备的结构示意图；
图4示出了本申请实施例五中订单管理系统的框架结构示意图；
图5示出了本申请实施例中订单评审中心的处理示意图；
图6示出了本申请实施例中决策树的简单示意图。
具体实施方式
在实现本申请的过程中，发明人发现：
现有技术中，传统的订单管理系统通常是一个卖家和多个买家之间的简单交互，这种销售模式的特点是多个买家下的订单数据由于都是针对该同一卖家进行下单的，因此，订单数据是该卖家统一的模板、该卖家对应的物品，且由于是多个买家对应一个卖家、订单传输交互的接口仅为一个(即该卖家的订单管理系统接口)。
然而，随着互联网技术的不断发展，已经衍生出多种销售方式，对于不同的销售方式可能涉及多类型的销售平台，还可能有多个中间渠道的平台，这些平台对接到发货的卖家时可能会存在各种各样的问题，例如若干接口传输订单、不同平台的订单数据千差万别等等。
目前(特别是日化行业)尚未有适合目前多种销售方式的订单管理系统。
针对上述问题，本申请实施例中提供了一种订单处理方法、装置及计算机存储介质、电子设备，结合日化行业技术和经验，在上游渠道对接上，采用统一标准接口，接入订单管理系统。同时通过订单翻译中心，将平台订单翻译为ERP订单。
本申请实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。
为了使本申请实施例中的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本申请的示例性实施例进行进一步详细的说明，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是所有实施例的穷举。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。
实施例一
图1示出了本申请实施例一中基于工业互联网的可视化订单处理方法实施的流程示意图。
如图所示，所述订单处理方法包括：
步骤101、利用标准接口获取各销售源系统的订单数据；
步骤102、在销售源系统的平台物品与仓库发货时的企业资源计划ERP物品不对应时，将销售源系统的订单数据转换为ERP订单数据；
步骤103、将ERP订单数据存入ERP订单池。
本申请实施例中，订单平台的信息交互均通过统一的标准接口实现，完成单据的实时传递，并通过回调事件接口将订单系统处理情况及时地反馈至各上游平台(包括各销售源系统)；此外，还提供紧急通道接口，用于传输上游平台的撤单、黑名单停发或其他异常情况的反馈信息，以减少损失。
平台物品可以指各类电商平台、微商平台、直销系统平台等的物品，在各类平台真实售卖过程中，平台物品和ERP物品可能不是一一对应的，而仓库发货时只认ERP物品，仓库并不知道各大平台是怎么向消费者售卖商品的，本申请实施例针对各平台订单物品千差万别的情况，提出在销售源系统的平台物品与仓库发货时的企业资源计划ERP物品不对应时，将销售源系统的订单数据转换为ERP订单数据，将各平台的订单物品翻译为ERP物品。
最后将形成的ERP订单数据存入ERP订单池，以便进行后续订单审核、订单发货、异常处理等流程。
采用本申请实施例中提供的基于工业互联网的可视化订单处理方法，在上游渠道对接上，采用统一的标准接口获取各销售源系统的订单数据，可以实现单据的实时传递和各订单平台的信息交互；同时通过订单数据转换功能将各销售源系统的订单数据转换为ERP订单数据，实现了产品的统一性，解决了仓库发货与各类平台真实售卖之间的物品关系不对应问题，本申请实施例可以满足目前众多销售源系统情况下的订单管理需求。
在一种实施方式中，所述将销售源系统的订单数据转换为ERP订单数据，包括：
确定销售源系统的订单数据中的平台物品；
将所述订单数据中的平台物品转换为仓库发货时的ERP物品；
根据订单数据中的订单基本信息以及转换后的ERP物品，对订单数据中的物品数量和金额进行重新计算；
根据重新计算后的物品数量和金额、以及转换后的ERP物品，生成ERP订单数据。
具体实施时，可以获取各大平台(销售源系统)订单中的基本信息，包括：收货人、下单时间、支付时间、订单实付、物品单价、物品数量、物品实付、物品优惠、会员平台用户名、用户备注、商家备注等，其中，与物品相关的数量、金额(包括优惠、实付、单价等)在转换为ERP订单数据时需要进行重新计算。
在一种实施方式中，所述将所述订单数据中的平台物品转换为仓库发货时的ERP物品，包括：
在所述平台物品为组合物品时，对所述平台物品进行拆解；
对拆解后的单个物品根据预设的字典表进行ERP编码转换，得到转换后的ERP物品名；
根据ERP编码转换后的物品名以及预设的所述物品名对应的换算表进行换算率转换，得到订单数据对应的ERP物品。
具体的，本申请实施例可以预先维护有物品对照的字典表，所述字典表中可以包括平台、平台物品、ERP物品之间的对应关系；每个物品还可以有对应的换算表，所述换算表中可以包括平台物品与ERP物品之间的换算关系。例如：用户在淘宝平台下单购买的物品为A面膜60片一盒+B面膜60片一盒的套装，本申请实施例可以将该订单中的套装拆分为A面膜60片一盒、B面膜60片一盒，假设在预设的字典表中ERP物品为A面膜30片、B面膜60片，那么根据字典表将订单数据中的物品转换为A面膜30片一盒、B面膜60片一盒，再结合预设的该A面膜的换算表确定淘宝平台A面膜的一盒与ERP物品中一盒的数量对应关系，结合预设的该B面膜的换算表确定淘宝平台B面膜的一盒与ERP物品中一盒的数量对应关系，将订单数据转换为两盒A面膜(每盒30片)、一盒B面膜(每盒60片)。
在一种实施方式中，所述方法进一步包括：
对所述ERP订单池中的ERP订单数据进行评审；
根据评审结果将所述ERP订单数据分为可执行订单和人工干预订单，并更新所述ERP订单数据的状态。
本申请实施例中在翻译成标准ERP订单后进行订单预测自动评审，得到评审结果，根据评审结果可以将所述ERP订单数据分为可执行订单和人工干预订单，并更新所述ERP订单数据的状态。
具体实施时，部分订单可能根据人工干预订单的处理结果确定是否为可执行订单，例如：按照用户会员等属性的优先级排序可以确定用户A、B、C，用户A的优先级高于B和C，假设用户A的订单量为100，用户B的订单量为50，用户C的订单量为30，库存量为80，那么由于用户A的优先级最高、但不满足用户A的订单量，此时可能根据自动评审对用户A的订单数据生成人工干预订单，用户B和C的订单数据处理结果需要等待人工干预订单的处理结果确定。人工首先确定用户A是否接受先发货80，如果接受则将用户A的订单数据修改为80并调整金额等属性值，然后生成用户A的发货单，并将用户B和C的订单数据确定为库存不足暂停发货或拒单；如果用户A不接受，则将用户A的订单数据确定为库存不足暂停发货或拒单，用户B和C的订单确定为可执行订单并生成发货单。
在一种实施方式中，所述对ERP订单池中的ERP订单数据进行评审，包括：
根据预先设置的循环规则引擎中的优先级规则对ERP订单数据进行优先级排序；
根据ERP订单数据以及预先设置的循环规则引擎中的订单预测冲减计算规则，寻找匹配订单预测冲减计算规则的订单进行预测冲减；
根据预先设置的循环规则引擎中的产能冲减计算规则，寻找匹配产能冲减计算规则的订单进行产能计算，并在计算完成后将产能剩余数量更新至产能表；
根据ERP订单数据的优先级排序、预测冲减结果以及产能计算结果，得到ERP订单数据的评审结果。
自动评审是本申请实施例中一个特色功能。由于旺季到来时，需求远大于产能，为了确保需求的订单更为合理的得到满足，在不影响销售、也不会多增加库存的情况下，对每笔订单都要进行库存、周转天数、渠道、订单源头等方面信息的分析，订单量越多，传统模式下评审的难度大、时间长。利用云计算强大的计算能力，建立算法模型及深度学习，使订单的预测与自动评审趋向于合理化、人性化。提高评审的效率、准确率。
本申请实施例预先设置了循环规则引擎，在所述循环规则引擎中设置有订单预测冲减规则、产能冲减计算规则、优先级规则等，自动评审的基本流程如下所示：
首先，获取转换后的ERP订单数据；
然后，将与所述循环规则引擎中订单预测冲减规则匹配的订单进行预测冲减，并将冲减完的订单进行状态标记；将与所述循环规则引擎中产能冲减计算规则匹配的订单进行产能计算，计算完成后将产能剩余数量更新会产能表，产能不足的订单进行提示、或者、提示并拒单；根据预先设置的循环规则引擎中的优先级规则对ERP订单数据进行优先级排序，所述优先级规则可以根据不同的订单类型(包括不同等级的用户的订单)、预测类型、订单和预测匹配后的结果确定合适的优先级规则，然后根据优先级的规则进行订单优先级的计算。
最终，根据优先级的排序、预测冲减结果和产能计算结果，完成自动评审，形成可执行订单和人工干预订单。
其中，产能冲减计算规则可以根据接收订单数据之前确定的生产计划单计算当前已经生产完成并入库的物品数量，将订单数据中用户订购的物品数量与库存中已有的物品数量进行差值计算，从而确定是否可以满足该用户的订单，进而确定该用户的订单状态。
预测冲减计算规则可以根据接收到订单数据之前确定的生产计划单计算当前正在生产但尚未入库的物品数量、或者、根据历史同期生产计划单预测在所述订单数据中要求的发货日期之内可以生产完成的物品数量，将当前正在生产但尚未入库的物品数量或者预测可生产完成的物品数量与订单数据中的物品数量进行差值计算，从而确定是否可以满足该用户的订单，进而确定该用户的订单状态。
在一种实施方式中，本申请实施例还可以通过标准接口获取订单状态，并提供事件驱动模式的订单状态变化通知事件，以便及时获取订单当前的执行情况。
随着业务的展开，操作单据的增多，数据量的增大，传统人工介入评审的方式已不能满足要求，因此，本申请实施例还可以采用如下方式实施。
在一种实施方式中，采用决策树模型对ERP订单数据进行评审，根据所述预先设置的循环规则引擎中各项规则将每个订单数据的评审过程形成树状结构，其中，所述树状结构的叶子表示评审结果，所述树状结构的递归决策算法如下：
Figure BDA0002254624540000091
其中，G(x)为整个树的最终输出，Gc(x)为整个树的任一子树的输出结果，[[b(x)＝c]]为Gc(x)成立的条件，b(x)为所述子树中任一节点的输出结果。
本申请实施例通过决策树模型算法分析，在自动评审订单过程中，越来越趋向于合理性，逐步减少人工排单的介入。
传统的操作基本上都是以表格、列表等形式来操作、展示订单。这样在操作上显得不直观，不能直接了解全局订单状态及变化，因此，为了解决这一技术问题，本申请还可以采用如下方式实施。
在一种实施方式中，所述方法进一步包括：
将所述ERP订单池中的每个ERP订单数据虚拟成卡片并显示于屏幕上；
根据用户对卡片的操作，对所述卡片内的部分物品生成新卡片，将所述部分物品从原卡片内剔除。
具体的，所述卡片内的部分物品可以为用户选定的物品。
本申请实施例采用把每个订单虚拟成每张卡片的形式展现给操作者，通过卡片的颜色设定及醒目标记方式，能够全局掌握各项订单的状态，并通过卡片整理模式，自动将订单根据需要的分类方式，自动分组。同时，对于需要人工干预处理的订单，可以拖动卡片到指定的卡片夹中，完成订单的处理。例如：人工干预经常面临的由于订单商品部分库存不足，需要进行对订单进行拆分处理。使用卡片操作模式，只需点击需要拆分的卡片，同时点击新增卡片，把可发货的商品拖动到新卡片中，即完成订单的拆分工作，大大减轻了操作人的工作量。
实施例二
基于同一发明构思，本申请实施例提供了一种基于工业互联网的可视化订单处理装置，该装置解决技术问题的原理与一种基于工业互联网的可视化订单处理方法相似，重复之处不再赘述。
图2示出了本申请实施例二中基于工业互联网的可视化订单处理装置的结构示意图。
如图所示，所述基于工业互联网的可视化订单处理装置包括：
获取模块201，用于利用标准接口获取各销售源系统的订单数据；
转换模块202，用于在销售源系统的平台物品与仓库发货时的企业资源计划ERP物品不对应时，将销售源系统的订单数据转换为ERP订单数据；
存储模块203，用于将ERP订单数据存入ERP订单池。
采用本申请实施例中提供的基于工业互联网的可视化订单处理装置，在上游渠道对接上，采用统一的标准接口获取各销售源系统的订单数据，可以实现单据的实时传递和各订单平台的信息交互；同时通过订单数据转换功能将各销售源系统的订单数据转换为ERP订单数据，实现了产品的统一性，解决了仓库发货与各类平台真实售卖之间的物品关系不对应问题，本申请实施例可以满足目前众多销售源系统情况下的订单管理需求。
在一种实施方式中，所述转换模块，包括：
平台物品确定单元，用于确定销售源系统的订单数据中的平台物品；
物品转换单元，用于将所述订单数据中的平台物品转换为仓库发货时的ERP物品；
计算单元，用于根据订单数据中的订单基本信息以及转换后的ERP物品，对订单数据中的物品数量和金额进行重新计算；
生成单元，用于根据重新计算后的物品数量和金额、以及转换后的ERP物品，生成ERP订单数据。
在一种实施方式中，所述转换单元，包括：
拆解子单元，用于在所述平台物品为组合物品时，对所述平台物品进行拆解；
编码转换子单元，用于对拆解后的单个物品根据预设的字典表进行ERP编码转换，得到转换后的ERP物品；
换算率转换子单元，用于根据ERP编码转换后的物品名以及预设的所述物品对应的换算表进行换算率转换，得到订单数据对应的ERP物品。
在一种实施方式中，进一步包括：
评审模块，用于对所述ERP订单池中的ERP订单数据进行评审；
分单模块，用于根据评审结果将所述ERP订单数据分为可执行订单和人工干预订单，并更新所述ERP订单数据的状态。
在一种实施方式中，所述评审模块，包括：
排序单元，用于根据预先设置的循环规则引擎中的优先级规则对ERP订单数据进行优先级排序；
预测冲减单元，用于根据ERP订单数据以及预先设置的循环规则引擎中的订单预测冲减计算规则，寻找匹配订单预测冲减计算规则的订单进行预测冲减；
产能冲减单元，用于根据预先设置的循环规则引擎中的产能冲减计算规则，寻找匹配产能冲减计算规则的订单进行产能计算，并在计算完成后将产能剩余数量更新至产能表；
结果输出单元，用于根据ERP订单数据的优先级排序、预测冲减结果以及产能计算结果，得到ERP订单数据的评审结果。
在一种实施方式中，所述评审模块采用决策树模型对ERP订单数据进行评审，根据所述预先设置的循环规则引擎中各项规则将每个订单数据的评审过程形成树状结构，所述树状结构的叶子表示评审结果，所述树状结构的递归决策算法如下：
Figure BDA0002254624540000121
其中，G(x)为整个树的最终输出，Gc(x)为整个树的任一子树的输出结果，[[b(x)＝c]]为Gc(x)成立的条件，b(x)为所述子树中任一节点的输出结果。
在一种实施方式中，进一步包括：
显示处理模块，用于将所述ERP订单池中的每个ERP订单数据虚拟成卡片并显示于屏幕上；
拆单处理模块，用于根据用户对卡片的操作，对所述卡片内的部分物品生成新卡片，将所述部分物品从原卡片内剔除。
实施例三
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种计算机存储介质，下面进行说明。
所述计算机存储介质，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如实施例一所述基于工业互联网的可视化订单处理方法的步骤。
采用本申请实施例中提供的计算机存储介质，在上游渠道对接上，采用统一的标准接口获取各销售源系统的订单数据，可以实现单据的实时传递和各订单平台的信息交互；同时通过订单数据转换功能将各销售源系统的订单数据转换为ERP订单数据，实现了产品的统一性，解决了仓库发货与各类平台真实售卖之间的物品关系不对应问题，本申请实施例可以满足目前众多销售源系统情况下的订单管理需求。
实施例四
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种电子设备，下面进行说明。
图3示出了本申请实施例四中电子设备的结构示意图。
如图所示，所述电子设备包括存储器301、以及一个或多个处理器302，所述存储器用于存储一个或多个程序；所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现如实施例一所述的基于工业互联网的可视化订单处理方法。
采用本申请实施例中提供的电子设备，在上游渠道对接上，采用统一的标准接口获取各销售源系统的订单数据，可以实现单据的实时传递和各订单平台的信息交互；同时通过订单数据转换功能将各销售源系统的订单数据转换为ERP订单数据，实现了产品的统一性，解决了仓库发货与各类平台真实售卖之间的物品关系不对应问题，本申请实施例可以满足目前众多销售源系统情况下的订单管理需求。
实施例五
为了便于本申请的实施，本申请实施例以一订单管理系统为具体实例进行说明。
图4示出了本申请实施例五中订单管理系统的框架结构示意图。
如图所示，所述订单管理系统包括接口网关、接口数据分析中心、订单翻译中心、订单评审中心、以及订单状态中心，其中，
所述接口网关，用于提供统一的标准接口，接收来自电商平台、微商平台、个性定制平台、直销平台、传统销售平台等各来源的订单，完成订单数据的实时传递；以及，提供回调事件接口将订单管理系统的处理情况及时反馈至各上游平台；以及，提供紧急通道接口，将上游平台的撤单、黑名单停发以及其他异常情况及时反馈至订单管理系统。
所述接口数据分析中心，用于对通过标准接口、回调事件接口、紧急通道接口的数据进行分析以及传递。
所述订单翻译中心，用于将各平台的订单商品翻译为ERP商品，翻译正常的订单数据存储至ERP订单池，翻译异常的订单数据通过接口网关、接口数据分析中心反馈至各上游平台。
所述订单评审中心，用于将翻译得到的标准ERP订单进行订单预测、自动评审。
所述订单状态中心，用于关联订单管理系统或上游平台，通过标准接口获取订单状态，并提供事件驱动模式的订单状态变化通知事件，以便上游平台及时获取当前订单的执行情况。
图5示出了本申请实施例中订单评审中心的处理示意图。
如图所示，所述订单评审中心从所述ERP订单池中提取订单数据，根据规则引擎对所述订单数据进行自动评审，评审通过的形成可执行订单后生成发货单(订单状态可以为安排发货中、已发货等)，评审不通过的形成人工干预订单后放入人工干预订单池由人工处理(订单状态可以为处理中)。
具体的，所述规则引擎中可以包括根据库存、在产情况、出库批次、用户优先级、订单商品重量和体积、目的地距离、紧急程度、黑名单、用户信用等设置评审规则。
在具体评审时，本申请实施例利用计算机深度学习技术，按不同的影响因子建立决策树模型进行评审分析，整个流程类似一个树状结构。
图6示出了本申请实施例中决策树的简单示意图。
如图所示，本申请实施例可对发货库存数量、需求日期、优先级、目的地距离等条件进行判断，从而最终确定订单是否评审通过，评审通过则可以进入发货阶段。
决策树的每个节点和选择都决定了最终的评审结果，Y or N的节点表示树的叶子，即最终评审结果。
把这种树状结构应用到一个hypothesis G(x)中，G(x)的表达式为：
Figure BDA0002254624540000141
G(x)由许多gt(x)组成，即aggregation的做法，每个gt(x)就代表图中的圆圈节点(树的叶子)，在处理简单的决策问题时gt(x)可以是常数，这些gt(x)称为basehypothesis。qt(x)表示每个gt(x)成立的条件，代表图中箭头的部分。不同的gt(x)对应于不同的qt(x)，即从树的根部到顶端叶子的路径不同，图中的菱形代表每个简单的节点。所以，这些base hypothesis和conditions就构成了整个G(x)的形式，从根部到顶端所有的叶子都映射到上述公式上去。
本申请实施例用递归形式将决策树表示出来，它的算法可以写成：
Figure BDA0002254624540000151
本申请实施例所提供的订单管理系统，在上游渠道对接上，采用统一标准接口，接入订单管理系统。同时通过订单翻译中心，将平台订单翻译为ERP订单。通过人工智能算法，自动进行订单的预测与评审工作，免去了大量人工干预的过程。只针对少量的异常订单，进行人工处理。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种基于工业互联网的可视化订单处理方法，其特征在于，包括：
利用标准接口获取各销售源系统的订单数据；
在销售源系统的平台物品与仓库发货时的企业资源计划ERP物品不对应时，将销售源系统的订单数据转换为ERP订单数据；
将ERP订单数据存入ERP订单池；
对所述ERP订单池中的ERP订单数据进行评审；
根据评审结果将所述ERP订单数据分为可执行订单和人工干预订单，并更新所述ERP订单数据的状态，所述可执行订单根据所述人工干预订单的处理结果确定；
所述对ERP订单池中的ERP订单数据进行评审，包括：
根据预先设置的循环规则引擎中的优先级规则对ERP订单数据进行优先级排序；
根据ERP订单数据以及预先设置的循环规则引擎中的订单预测冲减计算规则，寻找匹配订单预测冲减计算规则的订单进行预测冲减；
根据预先设置的循环规则引擎中的产能冲减计算规则，寻找匹配产能冲减计算规则的订单进行产能计算，并在计算完成后将产能剩余数量更新至产能表；
根据ERP订单数据的优先级排序、预测冲减结果以及产能计算结果，得到ERP订单数据的评审结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将销售源系统的订单数据转换为ERP订单数据，包括：
确定销售源系统的订单数据中的平台物品；
将所述订单数据中的平台物品转换为仓库发货时的ERP物品；
根据订单数据中的订单基本信息以及转换后的ERP物品，对订单数据中的物品数量和金额进行重新计算；
根据重新计算后的物品数量和金额、以及转换后的ERP物品，生成ERP订单数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述订单数据中的平台物品转换为仓库发货时的ERP物品，包括：
在所述平台物品为组合物品时，对所述平台物品进行拆解；
对拆解后的单个物品根据预设的字典表进行ERP编码转换，得到转换后的ERP物品；
根据ERP编码转换后的物品名以及预设的所述物品对应的换算表进行换算率转换，得到订单数据对应的ERP物品。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用决策树模型对ERP订单数据进行评审，根据所述预先设置的循环规则引擎中各项规则将每个订单数据的评审过程形成树状结构，所述树状结构的叶子表示评审结果，所述树状结构的递归决策算法如下：
Figure FDA0003828231460000021
其中，G(x)为整个树的最终输出，Gc(x)为整个树的任一子树的输出结果，
Figure FDA0003828231460000031
为Gc(x)成立的条件，b(x)为所述子树中任一节点的输出结果。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：
将所述ERP订单池中的每个ERP订单数据虚拟成卡片并显示于屏幕上；
根据用户对卡片的操作，对所述卡片内的部分物品生成新卡片，将所述部分物品从原卡片内剔除。
6.一种基于工业互联网的可视化订单处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于利用标准接口获取各销售源系统的订单数据；
转换模块，用于在销售源系统的平台物品与仓库发货时的企业资源计划ERP物品不对应时，将销售源系统的订单数据转换为ERP订单数据；
存储模块，用于将ERP订单数据存入ERP订单池；
所述可视化订单处理装置还用于：
对所述ERP订单池中的ERP订单数据进行评审；
根据评审结果将所述ERP订单数据分为可执行订单和人工干预订单，并更新所述ERP订单数据的状态，所述可执行订单根据所述人工干预订单的处理结果确定；
所述对ERP订单池中的ERP订单数据进行评审，包括：
根据预先设置的循环规则引擎中的优先级规则对ERP订单数据进行优先级排序；
根据ERP订单数据以及预先设置的循环规则引擎中的订单预测冲减计算规则，寻找匹配订单预测冲减计算规则的订单进行预测冲减；
根据预先设置的循环规则引擎中的产能冲减计算规则，寻找匹配产能冲减计算规则的订单进行产能计算，并在计算完成后将产能剩余数量更新至产能表；
根据ERP订单数据的优先级排序、预测冲减结果以及产能计算结果，得到ERP订单数据的评审结果。
7.一种计算机存储介质，其特征在于，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如权利要求1至5任一所述方法的步骤。
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、以及一个或多个处理器，所述存储器用于存储一个或多个程序；所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现如权利要求1至5任一所述的方法。
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