CN111105194A - 一种商品配货方法、智能装置和计算机可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种商品配货方法，该方法包括：获取订单的相关数据和待选择仓库的存储条件；根据至少两种排序规则对待选择仓库进行排序，生成至少两个待选择仓库序列；获取待选择仓库在至少两个待选择仓库序列中的序号；将每个待选择仓库在至少两个待选择仓库序列中的序号相加，获取每个待选择仓库的序号和；选择序号和最小的待选择仓库作为目标选择仓库，从目标选择仓库提取货物完成配货。本发明还提供了智能装置和计算机可读存储介质。本发明可以有效提升行业利润。

Description

一种商品配货方法、智能装置和计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及物流技术领域，尤其涉及一种商品配货方法、智能装置和计算机可读存储介质。
背景技术
在供给侧结构改革下，大宗商品交易的业务也需进行行业技术的改革，为提升行业利润率最先需要解决的问题就在于仓储库存的资源合理分配。大宗商品的交易业务类型更加复杂且商品性质特别，所以大宗商品交易行业需要一套自己仓储资源分配的算法。在如今实际业务中仓储资源配给不合理带来的就是行业利润率低、活力不足，当下大多数情况只能通过人工进行分配资源，存在跨度小、反应率低、精准性差的问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述问题，提出了一种商品配货方法。
一种商品配货方法，包括：获取订单的相关数据和待选择仓库的存储条件；根据至少两种排序规则对待选择仓库进行排序，生成至少两个待选择仓库序列；获取所述待选择仓库在所述至少两个待选择仓库序列中的序号；将每个所述待选择仓库在所述至少两个待选择仓库序列中的序号相加，获取每个所述待选择仓库的序号和；选择所述序号和最小的所述待选择仓库作为目标选择仓库，从所述目标选择仓库提取货物完成配货。
其中，所述订单的相关数据包括所述订单的操作库存数，所述待选择仓库的存储条件包括所述待选择仓库的库存数；所述至少两种排序规则包括：计算所述订单的操作库存数与每个所述待选择仓库库存数的差值，按照所述差值的由小到大进行排序。
其中，所述订单的相关数据包括所述订单的目的地，所述待选择仓库的存储条件包括所述待选择仓库的位置；所述至少两种排序规则包括：计算所述目的地与每个所述待选择仓库的位置的距离，按照所述距离的由小到大进行排序。
其中，所述待选择仓库的存储条件还包括所述仓库支持的运输模式；所述至少两种排序规则包括：基于所述运输模式和所述距离计算每个所述待选择仓库的运输成本，按照所述运输成本的由小到大进行排序。
其中，所述获取所述待选择仓库在所述至少两个待选择仓库序列中的序号的步骤，包括：筛选出所述至少两个待选择仓库序列前预设数量个待选择仓库，获取所述前预设数量个待选择仓库的序号；所述将每个所述待选择仓库在所述至少两个待选择仓库序列中的序号相加，获取每个所述待选择仓库的序号和，的步骤，包括：若所述待选择仓库在至少一个所述待选择仓库序列中未排进前预设数量个，则不计算所述待选择仓库的序号和。
其中，所述预设数量小于或等于10。
其中，所述根据至少两种排序规则对待选择仓库进行排序的步骤，包括：根据至少两种排序规则采用冒泡排序算法对所述待选择仓库进行排序。
一种智能装置，包括：获取模块，用于获取订单的相关数据和待选择仓库的存储条件；排序模块，用于根据至少两种排序规则对待选择仓库进行排序，生成至少两个待选择仓库序列；序号模块，用于获取所述待选择仓库在所述至少两个待选择仓库序列中的序号；计算模块，用于将每个所述待选择仓库在所述至少两个待选择仓库序列中的序号相加，获取每个所述待选择仓库的序号和；选择模块，用于选择所述序号和最小的所述待选择仓库作为目标选择仓库，从所述目标选择仓库提取货物完成配货。
一种智能装置，包括：处理器、存储器，所述处理器耦接所述存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如上所述的方法。
一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序能够被处理器执行以实现如上所述的方法。
采用本发明实施例，具有如下有益效果：
根据至少两种排序规则对待选择仓库进行排序，生成至少两个待选择仓库序列，获取待选择仓库在该至少两个待选择仓库序列中排序序号，并将这些序号相加，获取每个待选择仓库对应的序号和，待选择仓库序列中的序号表示了待选择仓库的内部或外部因素的优劣，该序号和反应了该待选择仓库综合评判多个内部或外部因素的结果，序号和最小的待选择仓库为综合评判后内部或外部因素均较为优异的仓库，从该仓库提取货物完成配货，可以实现对仓库资源的合理分配，提升工作效率和订单与仓库的匹配程度，从而有效提升行业利润。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
其中：
图1是本发明提供的商品配货方法的第一实施例的流程示意图；
图2是本发明提供的商品配货方法的第二实施例的流程示意图；
图3是本发明提供的商品配货方法的第三实施例的流程示意图；
图4是本发明提供的智能装置的第一实施例的结构示意图；
图5是本发明提供的智能装置的第二实施例的结构示意图；
图6是本申请提供的计算机可读存储介质的一实施例的结构示意图。
具体实施方式
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在如今实际业务中仓储资源配给不合理带来的就是行业利润率低、活力不足，当下大多数情况只能通过人工进行分配资源，存在跨度小、反应率低、精准性差的问题。
在本实施例中，为了解决上述问题，提供了一种商品配货方法，可以合理分配仓库资源，提升工作效率和订单与仓库的匹配程度，从而有效提升行业利润。
请参阅图1，图1是本发明提供的商品配货方法的第一实施例的流程示意图。本发明提供的商品配货方法包括如下步骤：
S101：获取订单的相关数据和待选择仓库的存储条件。
在一个具体的实施场景中，获取待处理的订单的相关数据和待选择仓库的条件，以根据待处理的订单的相关数据和待选择仓库的存储条件的匹配度来选择合适的待选择仓库作为目标选择仓库。
S102：根据预设的至少两种排序规则对待选择仓库进行排序，生成至少两个待选择仓库序列。
在本实施场景中，获取至少两种排序规则，该至少两种排序规则与待处理的订单的相关数据和待选择仓库的存储条件的至少一项相关。例如，可以是按照订单的操作库存数与每个待选择仓库库存数的差值的由小到大进行排序，也可以是订单的目的地与每个待选择仓库的位置的距离的由小到大进行排序，还可以是在预设运输模式下，每个待选择仓库的运输成本的由小到大进行排序。
在本实施场景中，根据至少两种规则对待选择仓库进行排序，生成的至少两个待选择仓库序列可以表示待选择仓库的至少两种因素(包括内部因素和外部因素)的优劣排序。
在本实施场景中，根据预设的至少两种排序规则对待选择仓库进行排序。在其他实施场景中，可以从预设的多种排序规则中选择需要的至少两种排序规则对待选择仓库进行排序，或者可以是用户输入至少两种排序规则，根据该至少两种排序规则对待选择仓库进行排序。
S103：获取待选择仓库在至少两个待选择仓库序列中的序号。
在本实施场景中，获取待选择仓库在至少两个待选择仓库序列中的序号，该序号表示了待选择仓库的该排序规则对应的内部因素或外部因素的优劣。序号越小，则表示待选择仓库与该排序规则对应的内部因素或外部因素越优异。
在本实施场景中，序号从前往后依次为1、2、3…在其他实施场景中，序号可以为其他由小到大的数列，例如1、3、5、7…或者1、2、4、8…在此不做限制。
S104：将每个待选择仓库在至少两个待选择仓库序列中的序号相加，获取每个待选择仓库的序号和。
在本实施场景中，将每个待选择仓库在至少两个待选择仓库序列中的序号相加，获取每个待选择仓库的序号和。例如，在本实施场景中，存在两个待选择仓库序列，待选择仓库A在其中一个待选择仓库序列中的序号为1，在另一个待选择仓库序列中的序号为2，则待选择仓库A的序号和为1+2＝3。
S105：选择序号和最小的待选择仓库作为目标选择仓库，从目标选择仓库提取货物完成配货。
在本实施场景中，该序号和反应了该待选择仓库综合评判多个内部或外部因素的结果，序号和最小的待选择仓库为综合评判后内部或外部因素均较为优异的仓库。例如，有三个待选择仓库A、B和C，待选择仓库A在其中一个待选择仓库序列中的序号为1，在另一个待选择仓库序列中的序号为2，则待选择仓库A的序号和为1+2＝3。待选择仓库B在其中一个待选择仓库序列中的序号为2，在另一个待选择仓库序列中的序号为3，则待选择仓库B的序号和为2+3＝5。待选择仓库C在其中一个待选择仓库序列中的序号为3，在另一个待选择仓库序列中的序号为1，则待选择仓库C的序号和为3+1＝4。序号和最小的待选择仓库A被选择为目标选择仓库。待选择仓库A在两个待选择仓库序列中排名均较靠前，表示其对应的内部因素或外部因素均较为优异。
基于目标选择仓库进行配货，根据订单相关数据从目标选择仓库中选择对应的货物，将这些货物运输至目的地，从而实现对仓库资源的合理分配，避免资源浪费，提升订单和仓库的匹配程度，有效提升了工作效率。
通过上述描述可知，序号和最小的待选择仓库在各个待选择仓库序列的排名都较为靠前，为综合评判后内部或外部因素均较为优异的仓库，选择序号和最小的待选择仓库，可以实现对仓库资源的合理分配，提升工作效率和订单与仓库的匹配程度，从而有效提升行业利润。
请参阅图2，图2是本发明提供的商品配货方法的第二实施例的流程示意图。本发明提供的商品配货方法包括如下步骤：
S201：获取订单的相关数据和待选择仓库的存储条件。
在一个具体的实施场景中，步骤S201与本发明提供的商品配货方法的第一实施例中的步骤S101基本一致，此处不在进行赘述。
S202：计算订单的操作库存数与每个待选择仓库库存数的差值，按照差值的由小到大进行排序。
在本实施场景中，订单的相关数据包括该订单的操作库存数，待选择仓库的存储条件包括该待选择仓库的库存数。计算该订单的操作库存数与每个待选择仓库的库存数的差值。具体的说，若该差值为负数，则表示该待选择仓库的库存数不能满足该订单的需求，该待选择仓库将不参加排序或直接排序为最后一位。若该差值为正数，则按照该差值的由小到大进行排序。
S203：计算目的地与每个待选择仓库的位置的距离，按照距离的由小到大进行排序。
在本实施场景中，订单的相关数据包括该订单的目的地，待选择仓库的存储条件包括该待选择仓库的位置。计算该目的地与每个待选择仓库的位置的距离，按照该距离的由小到大进行排序。具体的说，根据距离的绝对值进行排序，距离绝对值越小的待选择仓库在待选择仓库序列中的排序就越靠前。
S204：基于运输模式和距离计算每个待选择仓库的运输成本，按照运输成本的由小到大进行排序。
在本实施场景中，待选择仓库的存储条件还包括该待选择仓库支持的运输模式。基于该运输模式和步骤S203中计算出的距离计算每个待选择仓库的运输成本，按照该运输成本的由小到大进行排序。具体地说，有的待选择仓库的距离较近，支持汽运，有的待选择仓库的距离较远，支持火车运输，两种运输的成本不同，计算每个待选择仓库的运输成本，成本越低的待选择仓库在在待选择仓库序列中的排序就越靠前。
需要说明的是，步骤S202-S204的前后顺序再次不做限定，可以同时进行，也可以分开进行。在其他实施场景中，还可以有其他排序规则。
在本实施场景中，步骤S202-S204中的排序方法可以是冒泡排序法，也可以是插入排序法、选择排序法等其他排序方法。冒泡排序法运算量较小，可以有效节约资源。
S205：获取待选择仓库在上述三个待选择仓库序列中的序号。
S206：将每个待选择仓库在上述三个待选择仓库序列中的序号相加，获取每个待选择仓库的序号和。
S207：选择序号和最小的待选择仓库作为目标选择仓库，从目标选择仓库提取货物完成配货。
在本实施场景中，步骤S205-S207与本发明提供的商品配货方法的第一实施例中的步骤S103-S105基本一致，此处不在进行赘述。
通过上述描述可知，本实施例中根据三种排序规则对待选择仓库进行排序，生成三个待选择仓库序列，序号和最小的待选择仓库在各个待选择仓库序列的排名都较为靠前，为综合评判后库存、距离、运输成本方面均较为优异的仓库，通过本发明的方法可以实现对仓库资源的合理分配，提升工作效率和订单与仓库的匹配程度，从而有效提升行业利润。
请参阅图3，图3是本发明提供的商品配货方法的第二实施例的流程示意图。本发明提供的商品配货方法包括如下步骤：
S301：获取订单的相关数据和待选择仓库的存储条件。
S302：根据至少两种排序规则对待选择仓库进行排序，生成至少两个待选择仓库序列。
在本实施场景中，步骤S301-S302与本发明提供的商品配货方法的第一实施例中的步骤S101-S102基本一致，此处不在进行赘述。
S303：筛选出至少两个待选择仓库序列前预设数量个待选择仓库，获取前预设数量个待选择仓库的序号。
在本实施场景中，当待选择仓库的数量过多时，若获取每个待选择仓库的序号，则工作量较大，影响工作效率和准确率。因此，在本实施场景中筛选出只是两个待选择仓库序列前预设数量个待选择仓库，获取这待选择仓库的序号。在本实施场景中，预设数量小于或等于10个。
S304：将每个待选择仓库在至少两个待选择仓库序列中的序号相加，获取每个待选择仓库的序号和。
在本实施场景中，由于在步骤S303中，没有获取未能排入待选择仓库序列前预设数量个的部分待选择仓库的序号，证明该待选择仓库在该待选择仓库序列对应的内部因素或外部因素方面较差，因此，若待选择仓库在至少一个待选择仓库序列中未排进前预设数量个，则不计算该待选择仓库的序号和。该待选择仓库不会作为目标选择仓库。进一步减少了工作量，提高了工作效率。
S305：选择序号和最小的待选择仓库作为目标选择仓库，从目标选择仓库提取货物完成配货。
在本实施场景中，步骤S305与本发明提供的商品配货方法的第一实施例中的步骤S105基本一致，此处不在进行赘述。
通过上述描述可知，在本实施例中，获取至少两个待选择仓库序列前预设数量个待选择仓库的序号，且若待选择仓库在至少一个待选择仓库序列中未排进前预设数量个，则不计算该待选择仓库的序号和，可以有效减少工作量，提高工作效率。
请参阅图4，图4是本发明提供的智能装置的第一实施例的结构示意图。智能装置10包括获取模块11、排序模块12、序号模块13、计算模块14和选择模块15。获取模块11用于获取订单的相关数据和待选择仓库的存储条件。排序模块12用于根据预设的至少两种排序规则对待选择仓库进行排序，生成至少两个待选择仓库序列。序号模块13用于获取待选择仓库在至少两个待选择仓库序列中的序号。计算模块14用于将每个待选择仓库在至少两个待选择仓库序列中的序号相加，获取每个待选择仓库的序号和。选择模块15用于选择序号和最小的待选择仓库作为目标选择仓库，从目标选择仓库提取货物完成配货。
订单的相关数据包括订单的操作库存数，待选择仓库的存储条件包括待选择仓库的库存数。排序模块12用于计算订单的操作库存数与每个待选择仓库库存数的差值，按照差值的由小到大进行排序。
订单的相关数据包括订单的目的地，待选择仓库的存储条件包括待选择仓库的位置。排序模块12用于计算目的地与每个待选择仓库的位置的距离，按照距离的由小到大进行排序。
待选择仓库的存储条件还包括待选择仓库支持的运输模式。排序模式用于基于运输模式和距离计算每个待选择仓库的运输成本，按照运输成本的由小到大进行排序。
序号模块13用于筛选出至少两个待选择仓库序列前预设数量个待选择仓库，获取前预设数量个待选择仓库的序号。
计算模块14用于若待选择仓库在至少一个待选择仓库序列中未排进前预设数量个，则不计算待选择仓库的序号和。
其中，预设数量小于或等于10。
排序模块12用于根据预设的至少两种排序规则采用冒泡排序算法对待选择仓库进行排序。
通过上述描述可知，在本实施例中智能装置根据至少两种排序规则对待选择仓库进行排序，生成至少两个待选择仓库序列，获取待选择仓库在该至少两个待选择仓库序列中排序序号，并将这些序号相加，获取每个待选择仓库对应的序号和，待选择仓库序列中的序号表示了待选择仓库的内部或外部因素的优劣，该序号和反应了该待选择仓库综合评判多个内部或外部因素的结果，序号和最小的待选择仓库为综合评判后内部或外部因素均较为优异的仓库，通过本发明的方法可以实现对仓库资源的合理分配，提升工作效率和订单与仓库的匹配程度，从而有效提升行业利润。
请参阅图5，图5是本发明提供的智能装置的第二实施例的结构示意图。本发明提供的智能装置20包括获取电路21、处理器22和存储器23。处理器22耦接获取电路21和存储器23。存储器23中存储有计算机程序，处理器22在工作时执行该计算机程序以实现如图1-图3所示的方法。详细的方法可参见上述，在此不再赘述。
通过上述描述可知，在本实施例中智能装置根据至少两种排序规则对待选择仓库进行排序，生成至少两个待选择仓库序列，获取待选择仓库在该至少两个待选择仓库序列中排序序号，并将这些序号相加，获取每个待选择仓库对应的序号和，序号和最小的待选择仓库为综合评判后内部或外部因素均较为优异的仓库，选择序号和最小的待选择仓库即为选择各内部因素或外部因素均较为优异的待选择仓库，通过选择至少两种排序规则，可以实现对仓库资源的合理分配，提升工作效率和订单与仓库的匹配程度，从而有效提升行业利润。
请参阅图6，图6是本申请提供的计算机可读存储介质的一实施例的结构示意图。计算机可读存储介质30中存储有至少一个计算机程序31，计算机程序31用于被处理器执行以实现如图1-图3所示的方法，详细的方法可参见上述，在此不再赘述。在一个实施例中，计算机可读存储介质30可以是终端中的存储芯片、硬盘或者是移动硬盘或者优盘、光盘等其他可读写存储的工具，还可以是服务器等等。
通过上述描述可知，在本实施例中计算机可读存储介质中存储的计算机程序可以用于根据至少两种排序规则对待选择仓库进行排序，生成至少两个待选择仓库序列，获取待选择仓库在该至少两个待选择仓库序列中排序序号，并将这些序号相加，获取每个待选择仓库对应的序号和，待选择仓库序列中的序号表示了待选择仓库的内部或外部因素的优劣，该序号和反应了该待选择仓库综合评判多个内部或外部因素的结果，序号和最小的待选择仓库为综合评判后内部或外部因素均较为优异的仓库，从该仓库提取货物完成配货可以实现对仓库资源的合理分配，提升工作效率和订单与仓库的匹配程度，从而有效提升行业利润。
区别于现有技术，本发明根据至少两种排序规则对待选择仓库进行排序，生成至少两个待选择仓库序列，获取待选择仓库在该至少两个待选择仓库序列中排序序号，并将这些序号相加，获取每个待选择仓库对应的序号和，该序号和反应了该待选择仓库综合评判多个内部或外部因素的结果，序号和最小的待选择仓库为综合评判后内部或外部因素均较为优异的仓库，选择该序号和最小的待选择仓库，从该仓库提取货物完成配货可以实现对仓库资源的合理分配，提升工作效率和订单与仓库的匹配程度，从而有效提升行业利润。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种商品配货方法，其特征在于，包括：
获取订单的相关数据和待选择仓库的存储条件；
根据至少两种排序规则对所述待选择仓库进行排序，生成至少两个待选择仓库序列；
获取所述待选择仓库在所述至少两个待选择仓库序列中的序号；
将每个所述待选择仓库在所述至少两个待选择仓库序列中的序号相加，获取每个所述待选择仓库的序号和；
选择所述序号和最小的所述待选择仓库作为目标选择仓库，从所述目标选择仓库提取货物完成配货。
2.根据权利要求1所述的商品配货方法，其特征在于，所述订单的相关数据包括所述订单的操作库存数，所述待选择仓库的存储条件包括所述待选择仓库的库存数；
所述至少两种排序规则包括：
计算所述订单的操作库存数与每个所述待选择仓库库存数的差值，按照所述差值的由小到大进行排序。
3.根据权利要求1所述的商品配货方法，其特征在于，所述订单的相关数据包括所述订单的目的地，所述待选择仓库的存储条件包括所述待选择仓库的位置；
所述至少两种排序规则包括：
计算所述目的地与每个所述待选择仓库的位置的距离，按照所述距离的由小到大进行排序。
4.根据权利要求3所述的商品配货方法，其特征在于，所述待选择仓库的存储条件还包括所述待选择仓库支持的运输模式；
所述至少两种排序规则包括：
基于所述运输模式和所述距离计算每个所述待选择仓库的运输成本，按照所述运输成本的由小到大进行排序。
5.根据权利要求1所述的商品配货方法，其特征在于，所述获取所述待选择仓库在所述至少两个待选择仓库序列中的序号的步骤，包括：
筛选出所述至少两个待选择仓库序列前预设数量个待选择仓库，获取所述前预设数量个待选择仓库的序号；
所述将每个所述待选择仓库在所述至少两个待选择仓库序列中的序号相加，获取每个所述待选择仓库的序号和，的步骤，包括：
若所述待选择仓库在至少一个所述待选择仓库序列中未排进前预设数量个，则不计算所述待选择仓库的序号和。
6.根据权利要求5所述的商品配货方法，其特征在于，
所述预设数量小于或等于10。
7.根据权利要求1所述的商品配货方法，其特征在于，所述根据至少两种排序规则对待选择仓库进行排序的步骤，包括：
根据至少两种排序规则采用冒泡排序算法对所述待选择仓库进行排序。
8.一种智能装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取订单的相关数据和待选择仓库的存储条件；
排序模块，用于根据至少两种排序规则对待选择仓库进行排序，生成至少两个待选择仓库序列；
序号模块，用于获取所述待选择仓库在所述至少两个待选择仓库序列中的序号；
计算模块，用于将每个所述待选择仓库在所述至少两个待选择仓库序列中的序号相加，获取每个所述待选择仓库的序号和；
选择模块，用于选择所述序号和最小的所述待选择仓库作为目标选择仓库，从所述目标选择仓库提取货物完成配货。
9.一种智能装置，其特征在于，包括：处理器、存储器，所述处理器耦接所述存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序能够被处理器执行以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
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