CN112308477A - 库存定位方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了库存定位方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：从订单信息中提取每个商品的一个或多个库存量单位SKU；根据预设时长，获取每个SKU对应的备选仓，并生成订单的备选仓集合；基于备选仓集合和库存定位算法，确定每个SKU在相应备选仓的履约时长和相应备选仓的数量；基于每个SKU在相应备选仓的履约时长、相应备选仓的数量以及履约时长的权重和相应备选仓数量的权重，加权求解；利用求解结果，确定目标库存定位方案并向外输出。实现了与现有技术的人为设定库存定位方法相比更加优化和智能的库存定位方法，降低订单中不必要的拆单，减少订单量增长，提升了商品履约的时效性，进一步提升了用户的体验。

Description

库存定位方法和装置

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及库存定位方法和装置。

背景技术

目前消费者通过网络购买商品后，订单里面的商品需要定位到仓库，而商品定位到哪个库存，直接影响订单拆分、库房生产和消费者的用户体验。其中，对订单拆分的影响包括父单拆分成子单数量的变化，对物流的影响为配送订单的数量，对消费者的影响为不同的库房配送的时效可能存在不同。

发明内容

本公开的实施例提出了库存定位方法和装置。

第一方面，本公开的实施例提供了一种库存定位方法，该方法包括：从订单信息中提取每个商品的一个或多个库存量单位SKU；根据预设时长，获取每个SKU对应的备选仓，并生成订单的备选仓集合，其中，备选仓包括至少满足一个SKU配送需求的仓库；基于备选仓集合和库存定位算法，确定每个SKU在相应备选仓的履约时长和相应备选仓的数量；基于每个SKU在相应备选仓的履约时长、相应备选仓的数量以及履约时长的权重和相应备选仓数量的权重，加权求解；利用求解结果，确定目标库存定位方案并向外输出，其中，目标库存定位方案包括：满足订单的唯一且全部SKU配送需求的仓库的配送信息。

在一些实施例中，基于备选仓集合和库存定位算法，确定每个SKU在相应备选仓的履约时长和相应备选仓的数量，包括：基于备选仓集合和库存定位算法，确定每个SKU的相应备选仓；基于相应备选仓，计算得到每个SKU的履约时长和相应备选仓的数量。

在一些实施例中，履约时长的权重和相应备选仓数量的权重根据不同商品而设定。

在一些实施例中，利用求解结果，确定目标库存定位方案并向外输出，包括：将求解结果进行数值比较，选取数值最小的求解结果表征的库存定位方案作为目标库存定位方案；将目标库存定位方案向外输出。

在一些实施例中，在基于备选仓集合和库存定位算法，确定每个SKU在相应备选仓的履约时长和相应备选仓的数量之后，方法还包括：判断当前时间是否超过限定时间点；响应于当前时间未超过限定时间点，继续执行后续工作。

在一些实施例中，在判断当前时间是否超过限定时间点之后，方法还包括：响应于当前时间超过限定时间点，停止工作，并比较每个SKU在相应备选仓的履约时长；选取最短的履约时长表征的库存定位方案并向外输出。

在一些实施例中，根据预设时长，获取每个SKU对应的备选仓，并生成订单的备选仓集合，包括：在预设时长内，获取每个SKU所匹配的备选仓；将备选仓去重后生成备选仓集合。

第二方面，本公开的实施例提供了一种库存定位装置，该装置包括：提取单元，被配置成从订单信息中提取每个商品的一个或多个库存量单位SKU；获取单元，被配置成根据预设时长，获取每个SKU对应的备选仓，并生成订单的备选仓集合，其中，备选仓包括至少满足一个SKU配送需求的仓库；计算单元，被配置成基于备选仓集合和库存定位算法，确定每个SKU在相应备选仓的履约时长和相应备选仓的数量；求解单元，被配置成基于每个SKU在相应备选仓的履约时长、相应备选仓的数量以及履约时长的权重和相应备选仓数量的权重，加权求解；确定单元，被配置成利用求解结果，确定目标库存定位方案并向外输出，其中，目标库存定位方案包括：满足订单的唯一且全部SKU配送需求的仓库的配送信息。

在一些实施例中，计算单元包括：确定模块，被配置成基于备选仓集合和库存定位算法，确定每个SKU的相应备选仓；计算模块，被配置成基于相应备选仓，计算得到每个SKU的履约时长和相应备选仓的数量。

在一些实施例中，求解单元进一步被配置成履约时长的权重和相应备选仓数量的权重根据不同商品而设定。

在一些实施例中，确定单元包括：选取模块，被配置成将求解结果进行数值比较，选取数值最小的求解结果表征的库存定位方案作为目标库存定位方案；输出模块，被配置成将目标库存定位方案向外输出。

在一些实施例中，装置还包括：判断单元，被配置成判断当前时间是否超过限定时间点；执行单元，被配置成响应于当前时间未超过限定时间点，继续执行后续工作。

在一些实施例中，装置还包括：比较单元，被配置成响应于当前时间超过限定时间点，停止工作，并比较每个SKU在相应备选仓的履约时长；选取单元，被配置成选取最短的履约时长表征的库存定位方案并向外输出。

在一些实施例中，获取单元包括：获取模块，被配置成在预设时长内，获取每个SKU所匹配的备选仓；生成模块，被配置成将备选仓去重后生成备选仓集合。

第三方面，本公开的实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本公开的实施例提供的库存定位方法和装置通过基于每个SKU在相应备选仓的履约时长、相应备选仓的数量以及履约时长的权重和相应备选仓数量的权重，加权求解，利用求解结果，确定目标库存定位方案并向外输出，因为针对订单中商品的履约时长和订单的包裹数进行合理调配与算法运算，克服了拆单结果不合理和配送时效差的问题，实现了与现有技术的人为设定库存定位方法相比更加优化的库存定位方法，进一步降低订单中不必要的拆单，减少订单量增长，提升了商品履约的时效性，同时提升了用户的体验。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本公开的一些实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本公开的库存定位方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本公开的库存定位方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本公开的库存定位方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本公开的库存定位装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本公开的实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了可以应用本公开的实施例的库存定位方法或库存定位装置的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和中台服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和中台服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与中台服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、提货类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏并且发送订单信息的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

中台服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103的订单信息提供分析的服务器。中台服务器可以对接收到的订单信息等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如库存定位方案)反馈给终端设备。

需要说明的是，本公开的实施例所提供的库存定位方法一般由中台服务器105执行，相应地，库存定位装置一般设置于中台服务器105中。

需要说明的是，中台服务器可以是硬件，也可以是软件。当中台服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当中台服务器为软件时，可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的终端设备、网络和中台服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和中台服务器。

继续参考图2，示出了根据本公开的库存定位方法的一个实施例的流程200。该库存定位方法，包括以下步骤：

步骤201，从订单信息中提取每个商品的一个或多个库存量单位SKU。

在本实施例中，针对库存定位方法的执行主体(例如图1所示的中台服务器)在接收到用户的订单信息后，从订单信息中提取每个商品的库存量单位SKU，其中，库存量单位SKU为商品的最小存货单元的标识符，每个商品可以包括一个或多个SKU。

步骤202，根据预设时长，获取每个SKU对应的备选仓，并生成订单的备选仓集合。

在本实施例中，上述执行主体根据预设时长，在后端服务器中查找每个SKU所对应的备选仓，将全部SKU的备选仓组合成备选仓集合，其中，备选仓可以包括至少满足一个SKU配送需求的仓库，预设时长可以用于指示承诺用户的配送时长。

步骤203，基于备选仓集合和库存定位算法，确定每个SKU在相应备选仓的履约时长和相应备选仓的数量。

在本实施例中，上述执行主体根据订单的备选仓集合，按照库存定位算法，得到每个SKU在相应备选仓的履约时长和相应备选仓的数量。

例如，用户的订单信息中购买的商品为台式电脑，根据订单的备选仓集合，按照库存定位算法，得到主机在北京1号库的履约时长为1天、显示器在北京3号库的履约时长为1天、键盘在山东2号库的履约时长为2天，备选仓数量为3；主机、显示器和键盘在河北1号库的履约时长为1.5天，备选仓数量为1。

步骤204，基于每个SKU在相应备选仓的履约时长、相应备选仓的数量以及履约时长的权重和相应备选仓数量的权重，加权求解。

在本实施例中，上述执行主体针对步骤203得到的每个SKU在相应备选仓的履约时长、相应备选仓的数量、履约时长的权重和相应备选仓数量的权重，按照算法进行加权运算。

步骤205，利用求解结果，确定目标库存定位方案并向外输出。

在本实施例中，上述执行主体根据加权运算后结果，按照预设的选取原则，选取其中的一个求解结果表征的库存方案作为目标库存定位方案并向外输出，以展示给用户和后端服务器所用。其中，目标库存定位方案可以包括满足订单的唯一且全部SKU配送需求的仓库的配送信息。

需要说明的是，上述加权求解方法是目前广泛研究和应用的公知技术，在此不再赘述。

继续参见图3，图3是根据本实施例的库存定位方法的应用场景的一个示意图300。

本公开的上述实施例提供的库存定位方法通过接收到终端设备301的订单信息303(购买的商品信息为手机、台灯、水杯)后，中台服务器302从订单信息中提取每个商品的库存量单位SKU(SKU为手机编号、手机壳编号、台灯编号和水杯编号)，根据承诺用户的配送时长(手机的配送时长为1日内送达，手机壳的配送时长为3日内送达，水杯和台灯的配送时长为3日内送达)，获取每个SKU对应的备选仓，并生成订单的备选仓集合，然后基于备选仓集合和库存定位算法，确定每个SKU在相应备选仓的履约时长和相应备选仓的数量，其中，手机在北京5号库的履约时长为1天、手机壳在广州1号库的履约时长为2天、水杯和台灯在广州2号库的履约时长为3天，备选仓数量为3；手机在北京5号库的履约时长为1天、手机壳和台灯在广州4号库的履约时长为2天、水杯在广州2号库的履约时长为3天，备选仓数量为3；手机在北京5号库的履约时长为1天、手机壳、水杯和台灯在广州3号库的履约时长为3天，备选仓数量为2。基于每个SKU在相应备选仓的履约时长、相应备选仓的数量以及履约时长的权重和相应备选仓数量的权重，加权求解，最终对求解结果进行判断，确定目标库存定位方案并向外输出。

本公开的实施例提供的库存定位方法通过基于每个SKU在相应备选仓的履约时长、相应备选仓的数量以及履约时长的权重和相应备选仓数量的权重，加权求解，利用求解结果，确定目标库存定位方案并向外输出，因为针对订单中商品的履约时长和订单的包裹数进行合理调配与算法运算，克服了拆单结果不合理和配送时效差的问题，实现了与现有技术的人为设定库存定位方法相比更加优化的库存定位方法，进一步降低订单中不必要的拆单，减少订单量增长，提升了商品履约的时效性，同时提升了用户的体验。

继续参考图4，示出了根据本公开的库存定位方法的又一个实施例的流程400。该库存定位方法，包括以下步骤：

步骤401，从订单信息中提取每个商品的一个或多个库存量单位SKU。

步骤402，根据预设时长，获取每个SKU对应的备选仓，并生成订单的备选仓集合。

在本实施例中，上述执行主体在预设时长内，获取每个SKU所匹配的备选仓，将获取的全部备选仓去重后生成备选仓集合。

步骤403，基于备选仓集合和库存定位算法，确定每个SKU在相应备选仓的履约时长和相应备选仓的数量。

在本实施例中，上述执行主体基于备选仓集合和库存定位算法，确定每个SKU的相应备选仓，基于相应备选仓，计算得到每个SKU的履约时长和相应备选仓的数量。

步骤404，基于每个SKU在相应备选仓的履约时长、相应备选仓的数量以及履约时长的权重和相应备选仓数量的权重，加权求解。

在本实施例中，上述执行主体针对步骤403得到的每个SKU在相应备选仓的履约时长、相应备选仓的数量、履约时长的权重和相应备选仓数量的权重，按照算法进行加权运算。其中，履约时长的权重和相应备选仓数量的权重根据不同商品而设定。通过设置不同的商品权重来调节不同商品的履约时长和备选仓数量之间的侧重点，实现针对不同商品制定不同的库存定位规则，使决策更加灵活智能。

步骤405，将求解结果进行数值比较，选取数值最小的求解结果表征的库存定位方案作为目标库存定位方案。

在本实施例中，上述执行主体将加权求解的结果进行数值大小比较，选取数值最小的求解结果所表征的库存定位方案作为目标库存定位方案。

例如，加权求解函数为：最小化(履约时长权重×平均履约时长+相应备选仓权重×相应备选仓总数)，其中，平均履约时长表示订单中SKU在相应备选仓的履约时长的平均值。

步骤406，将目标库存定位方案向外输出。

在本实施例中，上述执行主体将确定的目标库存定位方案向外输出，以展示给用户和后端服务器所用。

在本实施例中，步骤401的具体操作与图2所示的实施例中的步骤201的操作基本相同，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在基于备选仓集合和库存定位算法，确定每个SKU在相应备选仓的履约时长和相应备选仓的数量之后，方法还包括：判断当前时间是否超过限定时间点；响应于当前时间未超过限定时间点，继续执行后续工作。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在判断当前时间是否超过限定时间点之后，方法还包括：响应于当前时间超过限定时间点，停止工作，并比较每个SKU在相应备选仓的履约时长；选取最短的履约时长表征的库存定位方案并向外输出。

通过判断当前时间是否超过限定时间点，保证加权求解在一定时间内完成而非无限期的等待求解结果，若在一定时间内还未获得加权求解结果则选取每个SKU在相应备选仓的履约时长最短的备选仓所对应的库存定位方案作为最终的库存定位方案。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的库存定位方法的流程400通过基于每个SKU在相应备选仓的履约时长、相应备选仓的数量以及履约时长的权重和相应备选仓数量的权重，加权求解，将求解结果进行数值比较，选取数值最小的求解结果表征的库存定位方案作为目标库存定位方案并将目标库存定位方案向外输出，因为针对订单中商品的履约时长和订单的包裹数进行合理调配与算法运算，克服了拆单结果不合理和配送时效差的问题，实现了与现有技术的人为设定库存定位方法相比更加优化的库存定位方法，进一步降低订单中不必要的拆单，减少订单量增长，提升了商品履约的时效性；根据不同商品而设定不同的履约时长的权重和不同的相应备选仓数量的权重，因为采用调节不同商品的履约时长和备选仓数量之间的侧重点，克服了商品库存定位规则不灵活的问题，实现针对不同商品制定不同的库存定位规则，进一步使定位决策更加灵活智能。

进一步参考图5，作为对上述图2～图4所示方法的实现，本公开提供了一种库存定位装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的库存定位装置500包括：提取单元501、获取单元502、计算单元503、求解单元504和确定单元505。其中，提取单元501，被配置成从订单信息中提取每个商品的一个或多个库存量单位SKU；获取单元502，被配置成根据预设时长，获取每个SKU对应的备选仓，并生成订单的备选仓集合，其中，备选仓包括至少满足一个SKU配送需求的仓库；计算单元503，被配置成基于备选仓集合和库存定位算法，确定每个SKU在相应备选仓的履约时长和相应备选仓的数量；求解单元504，被配置成基于每个SKU在相应备选仓的履约时长、相应备选仓的数量以及履约时长的权重和相应备选仓数量的权重，加权求解；确定单元505，被配置成利用求解结果，确定目标库存定位方案并向外输出，其中，目标库存定位方案包括：满足订单的唯一且全部SKU配送需求的仓库的配送信息。

在本实施例中，登录装置500的提取单元501、获取单元502、计算单元503、求解单元504和确定单元505的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应的实施例中的步骤201到步骤205的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，计算单元包括：确定模块，被配置成基于备选仓集合和库存定位算法，确定每个SKU的相应备选仓；计算模块，被配置成基于相应备选仓，计算得到每个SKU的履约时长和相应备选仓的数量。

在本实施例的一些可选的实现方式中，求解单元进一步被配置成履约时长的权重和相应备选仓数量的权重根据不同商品而设定。

在本实施例的一些可选的实现方式中，确定单元包括：选取模块，被配置成将求解结果进行数值比较，选取数值最小的求解结果表征的库存定位方案作为目标库存定位方案；输出模块，被配置成将目标库存定位方案向外输出。

在本实施例的一些可选的实现方式中，该装置还包括：判断单元，被配置成判断当前时间是否超过限定时间点；执行单元，被配置成响应于当前时间未超过限定时间点，继续执行后续工作。

在本实施例的一些可选的实现方式中，该装置还包括：比较单元，被配置成响应于当前时间超过限定时间点，停止工作，并比较每个SKU在相应备选仓的履约时长；选取单元，被配置成选取最短的履约时长表征的库存定位方案并向外输出。

在本实施例的一些可选的实现方式中，获取单元包括：获取模块，被配置成在预设时长内，获取每个SKU所匹配的备选仓；生成模块，被配置成将备选仓去重后生成备选仓集合。

本公开的实施例提供的库存定位装置通过基于每个SKU在相应备选仓的履约时长、相应备选仓的数量以及履约时长的权重和相应备选仓数量的权重，加权求解，利用求解结果，确定目标库存定位方案并向外输出，因为针对订单中商品的履约时长和订单的包裹数进行合理调配与算法运算，克服了拆单结果不合理和配送时效差的问题，实现了与现有技术的人为设定库存定位方法相比更加优化的库存定位方法，进一步降低订单中不必要的拆单，减少订单量增长，提升了商品履约的时效性，同时提升了用户的体验。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的实施例的电子设备(例如图1中的中台服务器)600的结构示意图。本公开的实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图6示出的中台服务器仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/向外输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的向外输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：从订单信息中提取每个商品的一个或多个库存量单位SKU；根据预设时长，获取每个SKU对应的备选仓，并生成订单的备选仓集合，其中，备选仓包括至少满足一个SKU配送需求的仓库；基于备选仓集合和库存定位算法，确定每个SKU在相应备选仓的履约时长和相应备选仓的数量；基于每个SKU在相应备选仓的履约时长、相应备选仓的数量以及履约时长的权重和相应备选仓数量的权重，加权求解；利用求解结果，确定目标库存定位方案并向外输出，其中，目标库存定位方案包括：满足订单的唯一且全部SKU配送需求的仓库的配送信息。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或中台服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括提取单元、获取单元、计算单元、求解单元和确定单元。这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，提取单元还可以被描述为“从订单信息中提取每个商品的一个或多个库存量单位SKU的单元”。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (16)

1.一种库存定位方法，所述方法包括：

从订单信息中提取每个商品的一个或多个库存量单位SKU；

根据预设时长，获取每个所述SKU对应的备选仓，并生成所述订单的备选仓集合，其中，备选仓包括至少满足一个所述SKU配送需求的仓库；

基于所述备选仓集合和库存定位算法，确定每个所述SKU在相应备选仓的履约时长和所述相应备选仓的数量；

基于每个所述SKU在相应备选仓的履约时长、所述相应备选仓的数量以及所述履约时长的权重和所述相应备选仓数量的权重，加权求解；

利用所述求解结果，确定目标库存定位方案并向外输出，其中，所述目标库存定位方案包括：满足所述订单的唯一且全部所述SKU配送需求的仓库的配送信息。

2.根据权利要求1所述的库存定位方法，其中，所述基于所述备选仓集合和库存定位算法，确定每个所述SKU在相应备选仓的履约时长和所述相应备选仓的数量，包括：

基于所述备选仓集合和所述库存定位算法，确定每个所述SKU的相应备选仓；

基于所述相应备选仓，计算得到每个所述SKU的履约时长和所述相应备选仓的数量。

3.根据权利要求1所述的库存定位方法，其中，所述履约时长的权重和所述相应备选仓数量的权重根据不同商品而设定。

4.根据权利要求1所述的库存定位方法，其中，所述利用所述求解结果，确定目标库存定位方案并向外输出，包括：

将所述求解结果进行数值比较，选取数值最小的所述求解结果表征的库存定位方案作为目标库存定位方案；

将所述目标库存定位方案向外输出。

5.根据权利要求1所述的库存定位方法，其中，在所述基于所述备选仓集合和库存定位算法，确定每个所述SKU在相应备选仓的履约时长和所述相应备选仓的数量之后，所述方法还包括：

判断当前时间是否超过限定时间点；

响应于当前时间未超过限定时间点，继续执行后续工作。

6.根据权利要求5所述的库存定位方法，其中，在所述判断当前时间是否超过限定时间点之后，所述方法还包括：

响应于当前时间超过限定时间点，停止工作，并比较每个所述SKU在相应备选仓的履约时长；

选取最短的所述履约时长表征的库存定位方案并向外输出。

7.根据权利要求1所述的库存定位方法，其中，所述根据预设时长，获取每个所述SKU对应的备选仓，并生成所述订单的备选仓集合，包括：

在预设时长内，获取每个所述SKU所匹配的备选仓；

将所述备选仓去重后生成所述备选仓集合。

8.一种库存定位装置，所述装置包括：

提取单元，被配置成从订单信息中提取每个商品的一个或多个库存量单位SKU；

获取单元，被配置成根据预设时长，获取每个所述SKU对应的备选仓，并生成所述订单的备选仓集合，其中，备选仓包括至少满足一个所述SKU配送需求的仓库；

计算单元，被配置成基于所述备选仓集合和库存定位算法，确定每个所述SKU在相应备选仓的履约时长和所述相应备选仓的数量；

求解单元，被配置成基于每个所述SKU在相应备选仓的履约时长、所述相应备选仓的数量以及所述履约时长的权重和所述相应备选仓数量的权重，加权求解；

确定单元，被配置成利用所述求解结果，确定目标库存定位方案并向外输出，其中，所述目标库存定位方案包括：满足所述订单的唯一且全部所述SKU配送需求的仓库的配送信息。

9.根据权利要求8所述的库存定位装置，其中，所述计算单元包括：

确定模块，被配置成基于所述备选仓集合和所述库存定位算法，确定每个所述SKU的相应备选仓；

计算模块，被配置成基于所述相应备选仓，计算得到每个所述SKU的履约时长和所述相应备选仓的数量。

10.根据权利要求8所述的库存定位装置，其中，所述求解单元进一步被配置成所述履约时长的权重和所述相应备选仓数量的权重根据不同商品而设定。

11.根据权利要求8所述的库存定位装置，其中，所述确定单元包括：

选取模块，被配置成将所述求解结果进行数值比较，选取数值最小的所述求解结果表征的库存定位方案作为目标库存定位方案；

输出模块，被配置成将所述目标库存定位方案向外输出。

12.根据权利要求8所述的库存定位装置，其中，所述装置还包括：

判断单元，被配置成判断当前时间是否超过限定时间点；

执行单元，被配置成响应于当前时间未超过限定时间点，继续执行后续工作。

13.根据权利要求12所述的库存定位装置，其中，所述装置还包括：

比较单元，被配置成响应于当前时间超过限定时间点，停止工作，并比较每个所述SKU在相应备选仓的履约时长；

选取单元，被配置成选取最短的所述履约时长表征的库存定位方案并向外输出。

14.根据权利要求8所述的库存定位装置，其中，所述获取单元包括：

获取模块，被配置成在预设时长内，获取每个所述SKU所匹配的备选仓；

生成模块，被配置成将所述备选仓去重后生成所述备选仓集合。

15.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

16.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

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