CN114612009A - 拣货路径的生成方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

拣货路径的生成方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114612009A
CN114612009A CN202210392737.7A CN202210392737A CN114612009A CN 114612009 A CN114612009 A CN 114612009A CN 202210392737 A CN202210392737 A CN 202210392737A CN 114612009 A CN114612009 A CN 114612009A
Authority
CN
China
Prior art keywords
order
picking
information
delivered
task
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210392737.7A
Other languages
English (en)
Inventor
胥士良
谢峰
权德
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Dongpu Software Co Ltd
Original Assignee
Dongpu Software Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Dongpu Software Co Ltd filed Critical Dongpu Software Co Ltd
Priority to CN202210392737.7A priority Critical patent/CN114612009A/zh
Publication of CN114612009A publication Critical patent/CN114612009A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • G06Q10/063118—Staff planning in a project environment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/083—Shipping
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/087—Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)

Abstract

本发明涉及物流技术领域，公开了一种拣货路径的生成方法、装置、设备及存储介质，用于处理海量订单或订单形态繁杂的拣货任务。所述拣货路径的生成方法包括：获取多个待出库订单信息，并对各待出库订单信息进行订单形态标注，得到订单形态信息；按照订单形态信息和预置组波策略，对所有待出库订单信息进行组波处理，得到至少一个波次任务；对每个待出库订单信息进行拣货单划分，得到各待出库订单信息对应的至少一个拣货单；按照商品库存信息，对每个波次任务中的所有拣货单进行拣货任务生成，得到多个拣货任务；对每个拣货任务进行拣货员分配，并通过每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。

Description

拣货路径的生成方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及物流技术领域，尤其涉及一种拣货路径的生成方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展，自动化物流也越来越成熟，其中，仓储管理是自动化物流的重要组成部分，仓储系统在接到待发货的订单之后，需要完成的主要任务包括：拣货、复核、打包、称重和交接，而拣货任务最为繁重和复杂，高效率的拣货模式是提高物流运输效率的重点。
现有的拣货任务分配技术通常是基于订单和空闲拣货员进行拣货任务分配，这种方式在订单量暴增或订单形态繁杂的情况下，容易出现拣货任务混乱，拣货员仍需自行分辨如何最快地完成拣货任务，导致拣货任务完成的效率降低。可见，现有的拣货任务分配技术难以处理海量订单或形态繁杂的订单任务。
发明内容
本发明提供了一种拣货路径的生成方法、装置、设备及存储介质，用于处理海量订单或订单形态繁杂的拣货任务。
本发明第一方面提供了一种拣货路径的生成方法，包括：
获取多个待出库订单信息，并对各待出库订单信息进行订单形态标注，得到各待出库订单信息对应的订单形态信息；
按照各待出库订单信息对应的订单形态信息和预置组波策略，对所有待出库订单信息进行组波处理，得到至少一个波次任务，每个波次任务包括至少一个待出库订单信息；
对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单划分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单；
按照商品库存信息，对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行拣货任务生成，得到多个拣货任务；
对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务，并通过每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。
可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述获取多个待出库订单信息，并对各待出库订单信息进行订单形态标注，得到各待出库订单信息对应的订单形态信息，包括：
获取多个待出库订单信息，并提取各待出库订单信息中的商品品类信息和商品数量信息；
对各待出库订单信息中的商品品类信息和商品数量信息进行订单形态分类，得到各待出库订单信息对应的订单形态信息。
可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述按照各待出库订单信息对应的订单形态信息和预置组波策略，对所有待出库订单信息进行组波处理，得到至少一个波次任务，每个波次任务包括至少一个待出库订单信息，包括：
通过各待出库订单信息对应的订单形态信息，确定至少一个订单形态类型；
从所有待出库订单信息中提取每个订单形态类型对应的至少一个待出库订单信息；
通过预置组波策略对每个订单形态类型的所有待出库订单信息进行波次划分，得到至少一个波次任务，每个波次任务包括任一订单形态类型对应的至少一个待出库订单信息。
可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单划分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单，包括：
获取每个波次任务中的每个待出库订单信息的商品最小存货单位，得到每个待出库订单信息对应的至少一个商品最小存货单位；
按照每个待出库订单信息对应的至少一个商品最小存货单位，对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单拆分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单。
可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述按照商品库存信息，对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行拣货任务生成，得到多个拣货任务，包括：
获取各拣货单中的每个商品的商品库存信息，所述商品库存信息包括商品所在库区和所在库区商品库存；
通过各拣货单中的每个商品的商品所在库区和所在库区商品库存对各拣货单进行商品库区匹配，得到各拣货单对应的库区匹配结果；
通过各拣货单对应的库区匹配结果，按照预置拣货任务量阈值对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行库区跨度最小的拣货任务划分，得到多个拣货任务。
可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务，并通过每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径，包括：
按照每个拣货任务的拣货任务数量，对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务；
对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货交叉库区识别，得到每个拣货员对应的交叉库区信息；
通过每个拣货员对应的交叉库区信息，对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。
可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述通过每个拣货员对应的交叉库区信息，对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径，包括：
通过每个拣货员对应的交叉库区信息，计算每个拣货员在交叉库区的预计作业时长；
获取每个拣货员对应的交叉库区信息和每个拣货员在交叉库区的预计作业时长对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路线规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。
本发明第二方面提供了一种拣货路径的生成装置，包括：
获取模块，用于获取多个待出库订单信息，并对各待出库订单信息进行订单形态标注，得到各待出库订单信息对应的订单形态信息；
组波模块，用于按照各待出库订单信息对应的订单形态信息和预置组波策略，对所有待出库订单信息进行组波处理，得到至少一个波次任务，每个波次任务包括至少一个待出库订单信息；
划分模块，用于对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单划分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单；
生成模块，用于按照商品库存信息，对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行拣货任务生成，得到多个拣货任务；
规划模块，用于对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务，并通过每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。
可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述获取模块具体用于：
获取多个待出库订单信息，并提取各待出库订单信息中的商品品类信息和商品数量信息；
对各待出库订单信息中的商品品类信息和商品数量信息进行订单形态分类，得到各待出库订单信息对应的订单形态信息。
可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述组波模块具体用于：
通过各待出库订单信息对应的订单形态信息，确定至少一个订单形态类型；
从所有待出库订单信息中提取每个订单形态类型对应的至少一个待出库订单信息；
通过预置组波策略对每个订单形态类型的所有待出库订单信息进行波次划分，得到至少一个波次任务，每个波次任务包括任一订单形态类型对应的至少一个待出库订单信息。
可选的，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述划分模块具体用于：
获取每个波次任务中的每个待出库订单信息的商品最小存货单位，得到每个待出库订单信息对应的至少一个商品最小存货单位；
按照每个待出库订单信息对应的至少一个商品最小存货单位，对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单拆分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单。
可选的，在本发明第二方面的第四种实现方式中，所述生成模块具体用于：
获取各拣货单中的每个商品的商品库存信息，所述商品库存信息包括商品所在库区和所在库区商品库存；
通过各拣货单中的每个商品的商品所在库区和所在库区商品库存对各拣货单进行商品库区匹配，得到各拣货单对应的库区匹配结果；
通过各拣货单对应的库区匹配结果，按照预置拣货任务量阈值对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行库区跨度最小的拣货任务划分，得到多个拣货任务。
可选的，在本发明第二方面的第五种实现方式中，所述规划模块包括：
分配单元，用于按照每个拣货任务的拣货任务数量，对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务；
识别单元，用于对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货交叉库区识别，得到每个拣货员对应的交叉库区信息；
规划单元，用于通过每个拣货员对应的交叉库区信息，对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。
可选的，在本发明第二方面的第六种实现方式中，所述规划单元具体用于：
通过每个拣货员对应的交叉库区信息，计算每个拣货员在交叉库区的预计作业时长；
获取每个拣货员对应的交叉库区信息和每个拣货员在交叉库区的预计作业时长对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路线规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。
本发明第三方面提供了一种拣货路径的生成设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有计算机程序；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述计算机程序，以使得所述拣货路径的生成设备执行上述的拣货路径的生成方法。
本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的拣货路径的生成方法。
本发明提供的技术方案中，获取多个待出库订单信息，并对各待出库订单信息进行订单形态标注，得到各待出库订单信息对应的订单形态信息；按照各待出库订单信息对应的订单形态信息和预置组波策略，对所有待出库订单信息进行组波处理，得到至少一个波次任务，每个波次任务包括至少一个待出库订单信息；对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单划分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单；按照商品库存信息，对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行拣货任务生成，得到多个拣货任务；对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务，并通过每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。本发明实施例中，对于海量且形态繁杂的待出库订单，首先进行订单形态标注，并对单一形态的订单进行组波，订单至少一个波次任务，每个波次任务包括单元形态的订单，再对每个波次中的每个订单进行拣货单拆分，以获得便于仓库拣货的拣货单，接着对每个波次任务中的所有拣货单进行拣货任务组合生成，得到多个拣货任务，最后将拣货任务分配给拣货员，并对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径，以使得拣货员按照目标拣货路径对拣货任务中的每个拣货单进行拣货，本发明可以处理海量订单或订单形态繁杂的拣货任务。
附图说明
图1为本发明实施例中拣货路径的生成方法的一个实施例示意图；
图2为本发明实施例中拣货路径的生成方法的另一个实施例示意图；
图3为本发明实施例中拣货路径的生成装置的一个实施例示意图；
图4为本发明实施例中拣货路径的生成装置的另一个实施例示意图；
图5为本发明实施例中拣货路径的生成设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种拣货路径的生成方法、装置、设备及存储介质，用于处理海量订单或订单形态繁杂的拣货任务。
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”、“第三”、“第四”等(如果存在)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，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，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。
可以理解的是，本发明的执行主体可以为拣货路径的生成装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。
为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中拣货路径的生成方法的一个实施例包括：
101、获取多个待出库订单信息，并对各待出库订单信息进行订单形态标注，得到各待出库订单信息对应的订单形态信息；
需要说明的是，待出库订单信息可以是商品的下单信息，也可以是商品的出库信息，其中，商品的出库信息包括待出库商品信息和待出库商品信息对应的出库仓库信息，当待出库商品信息在多个仓库中均有存货时，服务器根据待出库商品信息中的收货地址信息，确定多个仓库中的距离收货地址最近的目标仓库，得到待出库商品信息对应的出库仓库信息，以使得待出库商品信息对应的出库仓库进行商品的拣货和出库，从而提高物流运输的效率。
本实施方式中，订单形态信息用于指示待出库订单的订单特征信息，例如，订单的商品数量特征信息、商品品类特征信息、收货地址特征信息、订单来源特征信息等，如单件商品数量的订单形态信息、同一品类商品的订单形态信息、收货地址为同一省份的订单形态信息、同一电商平台来源的订单形态信息，具体此处不做限定。本实施方式通过对繁杂的订单形态进行标注和分类，从而处理形态繁杂的拣货任务。
102、按照各待出库订单信息对应的订单形态信息和预置组波策略，对所有待出库订单信息进行组波处理，得到至少一个波次任务，每个波次任务包括至少一个待出库订单信息；
本实施方式中，为了处理海量的待出库订单，服务器通过各待出库订单信息对应的订单形态信息和预置组波策略，对所有待出库订单信息进行波次划分，得到至少一个波次任务，其中，每个波次任务包括至少一个待出库订单信息，所有波次任务包括所有待出库订单信息，预置组波策略用于指示波次划分标准，例如，假设预置组波策略按照订单数量为波次划分标准，那么，每个波次任务中可以包含不重复的1000个待出库订单，即将所有待出库订单划分为每个1000个的波次任务，或者，假设预置组波策略按照订单完成截止时刻为波次划分标准，那么，一个波次任务中可以包含订单完成截止时刻为当天的所有待出库订单信息，即将当天截止的待出库订单划分为一个波次，具体此处不做限制。
在一种实施方式中，服务器通过订单形态信息中的商品品类信息和商品数量信息，对所有待出库订单信息进行订单形态分类，得到多个订单形态类型分别对应的至少一个待出库订单信息，服务器再按照预置组波策略，对订单形态类型对应的至少一个待出库订单信息进行波次划分，得到至少一个波次任务。例如，按照订单形态信息中的商品品类信息和商品数量信息，对所有待出库订单信息进行订单形态分类，得到单品单件订单形态类型的至少一个待出库订单信息、单品多件订单形态类型的至少一个待出库订单信息以及多品多件订单形态类型的至少一个待出库订单信息，如单品单件订单形态类型的至少一个待出库订单信息可以为只一个手机的订单、单品多件订单形态类型的至少一个待出库订单信息可以为买了多部某一型号手机的订单，或者买了多台某一型号电脑的订单、多品多件订单形态类型的至少一个待出库订单信息可以为3个型号的手机分别买了1部的订单，或者3个型号的手机分别买了3部的订单，或者3个型号的手机分别买了若干部的订单，具体此处不做限制。本实施方式能够基于不同商品品类和数量的订单形态进行分波处理，从而对不同品类和数量组合的订单进行分批分拣，使得服务器能够处理海量订单或订单形态繁杂的拣货任务。
103、对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单划分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单；
本实施方式中，由于一个待出库订单中可能存在可拆分拣货单的商品或订单信息，如一个待出库订单中同时包含单品单件的商品，也包含单品多件的商品，那么，可以将单品单件的商品划分为一个拣货单，单品多件的商品划分为另一个拣货单，具体此处不做限制。在一种实施方式中，服务器按照预置的拣货单划分策略对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单划分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单。本实施方式能够通过对单个订单进行拣货单拆分，从而灵活地处理单个订单中包含海量商品或品类繁杂的订单拣货任务。
在一种实施方式中，服务器通过预置的拣货单模板对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单划分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单。本实施方式通过拣货单模板提高拣货单的生成效率。
104、按照商品库存信息，对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行拣货任务生成，得到多个拣货任务；
本实施方式中，服务器对所有的待出库订单进行拣货单拆分之后，得到每个波次任务对应的多个拣货单，服务器再根据波次任务的组波策略，对所有波次任务进行执行顺序排序，得到每个波次任务对应的执行优先级，并按照每个波次任务对应的执行优先级顺序对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行拣货任务生成，得到每个波次任务对应的多个拣货任务，以使得按照每个波次任务对应的执行优先级顺序执行每个波次任务对应的多个拣货任务，每个拣货任务包括至少一个个拣货单。本实施方式能够分波对订单进行拣货任务生成，从而高效地处理海量订单的拣货任务，而不会造成阻塞。
在一种实施方式中，服务器获取商品库存信息，商品库存信息用于指示各拣货单中每个商品的库存信息，服务器通过各拣货单中每个商品的库存信息对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行拣货任务生成，得到多个拣货任务，每个拣货任务包括至少一个拣货单的拣货任务，所有拣货任务包括所有拣货单的拣货任务，每个拣货单的拣货任务包括拣货任务所属波次信息、拣货任务完成截止时刻、拣货任务是否为拆单任务等拣货任务信息。本实施方式通过商品的库存信息进行拣货任务批量划分，为后续的拣货路径规划提供数据支持，使得服务器能够处理海量订单和形态繁杂的拣货任务。
105、对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务，并通过每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。
在一种实施方式中，为了提高拣货任务的处理效率，服务器获取所有拣货员分别对应的当前拣货任务量，并通过每个拣货员对应的当前拣货任务量，对每个拣货任务进行拣货员分配，得到每个拣货员对应的至少一个拣货任务，其中，每个拣货任务对应一个拣货员，由于每个拣货任务中包含至少一个拣货单，因此，每个拣货员实际处理的是拣货任务中所有拣货单对应的拣货任务。
在一种实施方式中，为了提高拣货员分配的准确度，服务器对每个拣货任务进行完成时长预计，得到每个拣货任务对应的预计完成时长，再获取每个拣货员对应的当前拣货任务量，并通过每个拣货任务对应的预计完成时长和每个拣货员对应的当前拣货任务量对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务。例如，现有拣货任务A、拣货任务B、拣货任务C和拣货任务D，拣货员a、拣货员b和拣货员c，根据每个拣货任务对应的预计完成时长和每个拣货员对应的当前拣货任务量，拣货任务的分配结果可以为拣货员a对应拣货任务A、拣货员b对应拣货任务B和拣货任务C、拣货员c对应拣货任务D，也可以是拣货员a对应拣货任务A和拣货任务B、拣货员b对应拣货任务C、拣货员c对应拣货任务D，具体此处不做限定。
在一种实施方式中，服务器通过每个拣货员对应的至少一个拣货任务，对每个拣货员对应的作业库区进行标记，得到每个拣货员对应的作业库区标记信息，并通过每个拣货员对应的作业库区标记信息生成作业库区的作业路径，得到每个拣货员对应的目标拣货路径，目标拣货路径用于指示相邻作业库区的连线。本实施方式能够避免拣货员的跨库区作业，从而提高拣货路径规划的准确度。
本发明实施例中，对于海量且形态繁杂的待出库订单，首先进行订单形态标注，并对单一形态的订单进行组波，订单至少一个波次任务，每个波次任务包括单元形态的订单，再对每个波次中的每个订单进行拣货单拆分，以获得便于仓库拣货的拣货单，接着对每个波次任务中的所有拣货单进行拣货任务组合生成，得到多个拣货任务，最后将拣货任务分配给拣货员，并对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径，以使得拣货员按照目标拣货路径对拣货任务中的每个拣货单进行拣货，本发明可以处理海量订单或订单形态繁杂的拣货任务。
请参阅图2，本发明实施例中拣货路径的生成方法的另一个实施例包括：
201、获取多个待出库订单信息，并对各待出库订单信息进行订单形态标注，得到各待出库订单信息对应的订单形态信息；
具体的，步骤201包括：获取多个待出库订单信息，并提取各待出库订单信息中的商品品类信息和商品数量信息；对各待出库订单信息中的商品品类信息和商品数量信息进行订单形态分类，得到各待出库订单信息对应的订单形态信息。本实施方式中，为了处理商品数量和品类繁杂的订单形态的拣货任务，服务器从每个待出库订单信息中提取商品品类信息和商品数量信息，再通过商品品类信息和商品数量信息对每个待出库订单信息进行订单形态划分，订单各待出库订单信息对应的订单形态信息。作为示例而非限定的是，根据商品品类信息和商品数量信息划分的订单形态信息可以包括单品单件订单形态信息、单品多件订单形态信息以及多品多件订单形态信息。
202、按照各待出库订单信息对应的订单形态信息和预置组波策略，对所有待出库订单信息进行组波处理，得到至少一个波次任务，每个波次任务包括至少一个待出库订单信息；
具体的，步骤202包括：通过各待出库订单信息对应的订单形态信息，确定至少一个订单形态类型；从所有待出库订单信息中提取每个订单形态类型对应的至少一个待出库订单信息；通过预置组波策略对每个订单形态类型的所有待出库订单信息进行波次划分，得到至少一个波次任务，每个波次任务包括任一订单形态类型对应的至少一个待出库订单信息。本实施方式中，由于所有待出库订单信息中不一定包含所有订单形态类型的订单信息，如所有订单形态类型包括单品单件类型、单品多件类型以及多品多件类型，而所有待出库订单信息中可能不包括单品单件类型，只包括单品多件类型和多品多件类型，或者所有待出库订单信息均为多品多件类型的订单，因此，服务器首先通过每个待出库订单信息对应的订单形态信息，确定至少一个订单形态类型，再确定每个订单形态类型对应的至少一个待出库订单信息，最后按照预置组波策略对每个订单形态类型的所有待出库订单信息进行波次划分，得到至少一个波次任务，其中，每个波次任务包括任一订单形态类型对应的至少一个待出库订单信息，即每个波次任务中只包含一个订单形态类型的订单，如一个波次任务中只包含单品单件类型的订单，另一个波次任务中只包含单品多件类型的订单，具体此处不做限制。本实施方式能够基于订单形态进行分波处理，从而处理形态繁杂的订单分拣任务。
203、对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单划分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单；
具体的，步骤203包括：获取每个波次任务中的每个待出库订单信息的商品最小存货单位，得到每个待出库订单信息对应的至少一个商品最小存货单位；按照每个待出库订单信息对应的至少一个商品最小存货单位，对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单拆分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单。本实施方式中，由于每个待出库订单信息包含的待出库商品在仓库中的最小存货单位(Stock KeepingUnit，SKU)可以为件、盒、托盘等单位，因此，为了提高海量订单的拣货效率，服务器获取每个待出库订单信息中的至少一个商品分别对应的商品最小存货单位，得到每个待出库订单信息对应的至少一个商品最小存货单位，再根据每个待出库订单信息对应的至少一个商品最小存货单位，对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单拆分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单。例如，一个待出库订单信息中包含4个商品，其中3个商品的在仓库中的最小存货单位为件，另外1个商品在仓库中的最小存货单位为托盘，那么，这个待出库订单信息进行拣货单拆分后得到的两个拣货单，其中一个拣货单中包含最小存货单位为件的3个商品，另一个拣货单中包含最小存货单位为托盘的1个商品，具体此处不做限制。
204、按照商品库存信息，对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行拣货任务生成，得到多个拣货任务；
具体的，步骤204包括：获取各拣货单中的每个商品的商品库存信息，商品库存信息包括商品所在库区和所在库区商品库存；通过各拣货单中的每个商品的商品所在库区和所在库区商品库存对各拣货单进行商品库区匹配，得到各拣货单对应的库区匹配结果；通过各拣货单对应的库区匹配结果，按照预置拣货任务量阈值对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行库区跨度最小的拣货任务划分，得到多个拣货任务。本实施方式中，为了保证拣货任务指示的拣货库区库存量大于或等于拣货单中的商品订单量，服务器获取各拣货单中的每个商品的商品库存信息，其中，商品库存信息包括商品所在库区和所在库区商品库存，再通过商品所在库区和所在库区商品库存对每个拣货单中的每个商品进行商品库区匹配，得到各拣货单对应的库区匹配结果，库区匹配结果用于指示商品库存量大于或等于拣货单中商品订单量的商品所在库区。接着，服务器按照预置拣货任务量阈值，并基于各拣货单对应的库区匹配结果对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行库区跨度最小的拣货任务划分，得到多个拣货任务，其中，预置拣货任务量阈值用于指示每个拣货任务的最大任务承载量。例如，假设预置拣货任务量阈值为1000，那么，则说明每个拣货任务中最多包括1000个拣货任务，每个拣货任务的任务量小于或等于预置拣货任务阈值。
本实施方式中，为了避免库区跨度过大的拣货任务执行导致拣货过程出现堵塞，服务器按照库区跨度最小的标准和预置拣货任务量阈值，对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行拣货任务划分，得到多个拣货任务，作为示例而非限定的是，假设预置拣货任务量阈值为1000，得到的多个拣货任务中可以包含同一条货架的1000个拣货任务、同一条走廊的999个拣货任务、两条相邻走廊的1000个拣货任务，具体此处不做限定。
205、按照每个拣货任务的拣货任务数量，对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务；
本实施方式中，为了避免拣货员出现任务过载而导致拣货效率下降的情况发生，服务器获取每个拣货任务的拣货任务数量和每个拣货员分别对应的当前拣货任务量，并通过每个拣货任务的拣货任务数量和每个拣货员分别对应的当前拣货任务量对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务。例如，一个拣货员的当前任务量为200，一个拣货任务的拣货任务数量为900，若将该拣货任务分配给该拣货员，该拣货员的拣货任务量仍小于最大拣货承载量阈值，则可以将该拣货任务分配给该拣货员。
206、对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货交叉库区识别，得到每个拣货员对应的交叉库区信息；
本实施方式中，由于每个拣货员对应的拣货任务可能与其它拣货员对应的拣货任务发生库区交叉重叠，因此，为了提高海量拣货任务的拣货效率，服务器对每个拣货员之间对应的至少一个拣货任务进行拣货交叉库区识别，得到每个拣货员对应的交叉库区信息，例如，拣货员A的拣货库区1与拣货员B的其中部分或全部拣货库区相同，那么，该拣货员A对应的交叉库区信息则为拣货库区1，具体此处不做限定。
207、通过每个拣货员对应的交叉库区信息，对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。
具体的，步骤207包括：通过每个拣货员对应的交叉库区信息，计算每个拣货员在交叉库区的预计作业时长；获取每个拣货员对应的交叉库区信息和每个拣货员在交叉库区的预计作业时长对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路线规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。本实施方式中，为了避免拣货过程中发生交叉库区拥堵，服务器根据每个拣货对应的交叉库区信息，对每个拣货员进行交叉库区的作业时长预计，得到每个拣货员在至少一个交叉库区的预计作业时长，再通过每个拣货员对应的交叉库区信息和每个拣货员在至少一个交叉库区的预计作业时长对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路线规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径，目标拣货路径用于指示拣货库区的拣货顺序。例如，拣货员A在交叉库区a的预计作业时长为1小时，拣货员B在交叉库区a的预计作业时长为2小时，那么，拣货员A对应的目标拣货路径可以为先在其它非交叉库区a的库区执行拣货任务，再到交叉库区a执行拣货任务，而拣货员B对应的目标拣货路径可以为先在交叉库区a执行拣货任务，再到其它非交叉库区a的库区执行拣货任务，具体此处不做限定。
本发明实施例中，对于海量且形态繁杂的待出库订单，首先进行订单形态标注，并对单一形态的订单进行组波，订单至少一个波次任务，每个波次任务包括单元形态的订单，再对每个波次中的每个订单进行拣货单拆分，以获得便于仓库拣货的拣货单，接着对每个波次任务中的所有拣货单进行拣货任务组合生成，得到多个拣货任务，最后将拣货任务分配给拣货员，并对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行交叉库区识别，并根据识别得到的交叉库区信息进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径，以使得拣货员按照目标拣货路径对拣货任务中的每个拣货单进行避免交叉地拣货，本发明可以处理海量订单或订单形态繁杂的拣货任务。
上面对本发明实施例中拣货路径的生成方法进行了描述，下面对本发明实施例中拣货路径的生成装置进行描述，请参阅图3，本发明实施例中拣货路径的生成装置一个实施例包括：
获取模块301，用于获取多个待出库订单信息，并对各待出库订单信息进行订单形态标注，得到各待出库订单信息对应的订单形态信息；
组波模块302，用于按照各待出库订单信息对应的订单形态信息和预置组波策略，对所有待出库订单信息进行组波处理，得到至少一个波次任务，每个波次任务包括至少一个待出库订单信息；
划分模块303，用于对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单划分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单；
生成模块304，用于按照商品库存信息，对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行拣货任务生成，得到多个拣货任务；
规划模块305，用于对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务，并通过每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。
本发明实施例中，对于海量且形态繁杂的待出库订单，首先进行订单形态标注，并对单一形态的订单进行组波，订单至少一个波次任务，每个波次任务包括单元形态的订单，再对每个波次中的每个订单进行拣货单拆分，以获得便于仓库拣货的拣货单，接着对每个波次任务中的所有拣货单进行拣货任务组合生成，得到多个拣货任务，最后将拣货任务分配给拣货员，并对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径，以使得拣货员按照目标拣货路径对拣货任务中的每个拣货单进行拣货，本发明可以处理海量订单或订单形态繁杂的拣货任务。
请参阅图4，本发明实施例中拣货路径的生成装置的另一个实施例包括：
获取模块301，用于获取多个待出库订单信息，并对各待出库订单信息进行订单形态标注，得到各待出库订单信息对应的订单形态信息；
组波模块302，用于按照各待出库订单信息对应的订单形态信息和预置组波策略，对所有待出库订单信息进行组波处理，得到至少一个波次任务，每个波次任务包括至少一个待出库订单信息；
划分模块303，用于对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单划分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单；
生成模块304，用于按照商品库存信息，对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行拣货任务生成，得到多个拣货任务；
规划模块305，用于对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务，并通过每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。
可选的，所述获取模块301具体用于：
获取多个待出库订单信息，并提取各待出库订单信息中的商品品类信息和商品数量信息；
对各待出库订单信息中的商品品类信息和商品数量信息进行订单形态分类，得到各待出库订单信息对应的订单形态信息。
可选的，所述组波模块302具体用于：
通过各待出库订单信息对应的订单形态信息，确定至少一个订单形态类型；
从所有待出库订单信息中提取每个订单形态类型对应的至少一个待出库订单信息；
通过预置组波策略对每个订单形态类型的所有待出库订单信息进行波次划分，得到至少一个波次任务，每个波次任务包括任一订单形态类型对应的至少一个待出库订单信息。
可选的，所述划分模块303具体用于：
获取每个波次任务中的每个待出库订单信息的商品最小存货单位，得到每个待出库订单信息对应的至少一个商品最小存货单位；
按照每个待出库订单信息对应的至少一个商品最小存货单位，对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单拆分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单。
可选的，所述生成模块304具体用于：
获取各拣货单中的每个商品的商品库存信息，所述商品库存信息包括商品所在库区和所在库区商品库存；
通过各拣货单中的每个商品的商品所在库区和所在库区商品库存对各拣货单进行商品库区匹配，得到各拣货单对应的库区匹配结果；
通过各拣货单对应的库区匹配结果，按照预置拣货任务量阈值对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行库区跨度最小的拣货任务划分，得到多个拣货任务。
可选的，所述规划模块305包括：
分配单元3051，用于按照每个拣货任务的拣货任务数量，对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务；
识别单元3052，用于对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货交叉库区识别，得到每个拣货员对应的交叉库区信息；
规划单元3053，用于通过每个拣货员对应的交叉库区信息，对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。
可选的，所述规划单元3053具体用于：
通过每个拣货员对应的交叉库区信息，计算每个拣货员在交叉库区的预计作业时长；
获取每个拣货员对应的交叉库区信息和每个拣货员在交叉库区的预计作业时长对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路线规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。
本发明实施例中，对于海量且形态繁杂的待出库订单，首先进行订单形态标注，并对单一形态的订单进行组波，订单至少一个波次任务，每个波次任务包括单元形态的订单，再对每个波次中的每个订单进行拣货单拆分，以获得便于仓库拣货的拣货单，接着对每个波次任务中的所有拣货单进行拣货任务组合生成，得到多个拣货任务，最后将拣货任务分配给拣货员，并对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行交叉库区识别，并根据识别得到的交叉库区信息进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径，以使得拣货员按照目标拣货路径对拣货任务中的每个拣货单进行避免交叉地拣货，本发明可以处理海量订单或订单形态繁杂的拣货任务。
上面图3和图4从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的拣货路径的生成装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中拣货路径的生成设备进行详细描述。
图5是本发明实施例提供的一种拣货路径的生成设备的结构示意图，该拣货路径的生成设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)510(例如，一个或一个以上处理器)和存储器520，一个或一个以上存储应用程序533或数据532的存储介质530(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器520和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对拣货路径的生成设备500中的一系列计算机程序操作。更进一步地，处理器510可以设置为与存储介质530通信，在拣货路径的生成设备500上执行存储介质530中的一系列计算机程序操作。
拣货路径的生成设备500还可以包括一个或一个以上电源540，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口560，和/或，一个或一个以上操作系统531，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图5示出的拣货路径的生成设备结构并不构成对拣货路径的生成设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
本发明还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读计算机程序，计算机可读计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述拣货路径的生成方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行所述拣货路径的生成方法的步骤。
进一步地，所述计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
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，包括若干计算机程序用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，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、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种拣货路径的生成方法，其特征在于，所述拣货路径的生成方法包括：
获取多个待出库订单信息，并对各待出库订单信息进行订单形态标注，得到各待出库订单信息对应的订单形态信息；
按照各待出库订单信息对应的订单形态信息和预置组波策略，对所有待出库订单信息进行组波处理，得到至少一个波次任务，每个波次任务包括至少一个待出库订单信息；
对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单划分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单；
按照商品库存信息，对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行拣货任务生成，得到多个拣货任务；
对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务，并通过每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。
2.根据权利要求1所述的拣货路径的生成方法，其特征在于，所述获取多个待出库订单信息，并对各待出库订单信息进行订单形态标注，得到各待出库订单信息对应的订单形态信息，包括：
获取多个待出库订单信息，并提取各待出库订单信息中的商品品类信息和商品数量信息；
对各待出库订单信息中的商品品类信息和商品数量信息进行订单形态分类，得到各待出库订单信息对应的订单形态信息。
3.根据权利要求1所述的拣货路径的生成方法，其特征在于，所述按照各待出库订单信息对应的订单形态信息和预置组波策略，对所有待出库订单信息进行组波处理，得到至少一个波次任务，每个波次任务包括至少一个待出库订单信息，包括：
通过各待出库订单信息对应的订单形态信息，确定至少一个订单形态类型；
从所有待出库订单信息中提取每个订单形态类型对应的至少一个待出库订单信息；
通过预置组波策略对每个订单形态类型的所有待出库订单信息进行波次划分，得到至少一个波次任务，每个波次任务包括任一订单形态类型对应的至少一个待出库订单信息。
4.根据权利要求1所述的拣货路径的生成方法，其特征在于，所述对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单划分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单，包括：
获取每个波次任务中的每个待出库订单信息的商品最小存货单位，得到每个待出库订单信息对应的至少一个商品最小存货单位；
按照每个待出库订单信息对应的至少一个商品最小存货单位，对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单拆分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单。
5.根据权利要求1所述的拣货路径的生成方法，其特征在于，所述按照商品库存信息，对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行拣货任务生成，得到多个拣货任务，包括：
获取各拣货单中的每个商品的商品库存信息，所述商品库存信息包括商品所在库区和所在库区商品库存；
通过各拣货单中的每个商品的商品所在库区和所在库区商品库存对各拣货单进行商品库区匹配，得到各拣货单对应的库区匹配结果；
通过各拣货单对应的库区匹配结果，按照预置拣货任务量阈值对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行库区跨度最小的拣货任务划分，得到多个拣货任务。
6.根据权利要求1所述的拣货路径的生成方法，其特征在于，所述对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务，并通过每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径，包括：
按照每个拣货任务的拣货任务数量，对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务；
对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货交叉库区识别，得到每个拣货员对应的交叉库区信息；
通过每个拣货员对应的交叉库区信息，对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。
7.根据权利要求6所述的拣货路径的生成方法，其特征在于，所述通过每个拣货员对应的交叉库区信息，对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径，包括：
通过每个拣货员对应的交叉库区信息，计算每个拣货员在交叉库区的预计作业时长；
获取每个拣货员对应的交叉库区信息和每个拣货员在交叉库区的预计作业时长对每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路线规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。
8.一种拣货路径的生成装置，其特征在于，所述拣货路径的生成装置包括：
获取模块，用于获取多个待出库订单信息，并对各待出库订单信息进行订单形态标注，得到各待出库订单信息对应的订单形态信息；
组波模块，用于按照各待出库订单信息对应的订单形态信息和预置组波策略，对所有待出库订单信息进行组波处理，得到至少一个波次任务，每个波次任务包括至少一个待出库订单信息；
划分模块，用于对每个波次任务中的每个待出库订单信息进行拣货单划分，得到每个波次任务中各待出库订单信息对应的至少一个拣货单；
生成模块，用于按照商品库存信息，对每个波次任务中所有待出库订单信息对应的所有拣货单进行拣货任务生成，得到多个拣货任务；
规划模块，用于对每个拣货任务进行拣货员分配，得到多个拣货员分别对应的至少一个拣货任务，并通过每个拣货员对应的至少一个拣货任务进行拣货路径规划，得到每个拣货员对应的目标拣货路径。
9.一种拣货路径的生成设备，其特征在于，所述拣货路径的生成设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有计算机程序；
所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述计算机程序，以使得所述拣货路径的生成设备执行如权利要求1-7中任意一项所述的拣货路径的生成方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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如权利要求1-7中任一项所述拣货路径的生成方法。
CN202210392737.7A 2022-04-15 2022-04-15 拣货路径的生成方法、装置、设备及存储介质 Pending CN114612009A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210392737.7A CN114612009A (zh) 2022-04-15 2022-04-15 拣货路径的生成方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210392737.7A CN114612009A (zh) 2022-04-15 2022-04-15 拣货路径的生成方法、装置、设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114612009A true CN114612009A (zh) 2022-06-10

Family

ID=81870030

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210392737.7A Pending CN114612009A (zh) 2022-04-15 2022-04-15 拣货路径的生成方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114612009A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116586312A (zh) * 2023-05-12 2023-08-15 宁波安得智联科技有限公司 货物分拣方法、装置、电子设备及可读存储介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116586312A (zh) * 2023-05-12 2023-08-15 宁波安得智联科技有限公司 货物分拣方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN116586312B (zh) * 2023-05-12 2023-11-24 宁波安得智联科技有限公司 货物分拣方法、装置、电子设备及可读存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102138177B1 (ko) 물류 처리 시설에서 프로세스 관리를 위한 시스템 및 방법
KR102660940B1 (ko) 물류 관리 방법 및 이의 전자 장치
AU2020281078A1 (en) Electronic apparatus for managing logistics information and control method thereof
CN110751441A (zh) 一种优化物流仓储系统中储位的方法及装置
Caputo et al. Management criteria of automated order picking systems in high‐rotation high‐volume distribution centers
KR20200106323A (ko) 피킹셀 통합 피킹 기능을 구비한 물류 관리 시스템
JP2005206281A (ja) オーダー統合制御システム、オーダー統合制御方法、およびオーダー統合制御プログラム
CN113191713A (zh) 仓库缺货转仓方法、装置、设备及存储介质
CN114612009A (zh) 拣货路径的生成方法、装置、设备及存储介质
Ong et al. A review of order picking improvement methods
WO2021039143A1 (ja) 作業計画システム及び作業計画方法
CN116452111B (zh) 一种基于数字化标签的库存管理系统和方法
CN112396383A (zh) 一种基于二维码及射频识别技术的自动化柔性线制造系统
CN115222340B (zh) 基于智能仓储的货物调度管理方法及相关装置
KR102425106B1 (ko) 풀필먼트 물류센터용 물품 피킹 시스템 및 그의 피킹 방법
CN114723373A (zh) 保健用品的配货调度管理方法、装置、设备及存储介质
Nagano et al. Solution methods for the integrated permutation flowshop and vehicle routing problem
CN113822634A (zh) 冷链库存分配方法、装置、计算机设备和存储介质
Wasusri et al. An Application Of Discrete Event Simulation On Order Picking Strategies: A Case Study Of Footwear Warehouses.
Tabrizi et al. A Three-Stage model for Clustering, Storage, and joint online order batching and picker routing Problems: Heuristic algorithms
JP7291313B2 (ja) 管理システム、管理方法およびプログラム
Tostar et al. Lean Warehousing-Gaining from Lean thinking in Warehousing
JP2002230110A (ja) 出荷品引当プログラム、出荷品引当方法、および記録媒体
KR102218284B1 (ko) 적응적 로케이션 설정 기능을 구비한 물류 관리 시스템
Adikari et al. Distribution Cost Optimization Using Big Data Analytics, Machine Learning and Computer Simulation for FMCG Sector

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination