CN114862302A - 一种为前置仓补货的方法及装置 - Google Patents
一种为前置仓补货的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114862302A CN114862302A CN202210382428.1A CN202210382428A CN114862302A CN 114862302 A CN114862302 A CN 114862302A CN 202210382428 A CN202210382428 A CN 202210382428A CN 114862302 A CN114862302 A CN 114862302A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sorted
- bin
- sorting
- replenishment
- areas
- 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
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
- G06Q10/08—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
-
- 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
- G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及一种为前置仓补货的方法及装置。该方法包括:通过分拣触发指令中的当前分拣量确定各待分拣前置仓;确定各待分拣前置仓在分拣时刻针对待分拣货物的各第一预测库存量;基于各第一预测库存量和各待分拣前置仓的各第一补货量,更新各待分拣前置仓的各第二补货量;各第一补货量之和等于各第二补货量之和;按照各第二补货量为各待分拣前置仓对应的各待分拣区进行补货。分拣时刻相较于备货时刻,距离目标时段更近。因此在分拣时刻重新确定的第二补货量相较于第一补货量更加准确。可以根据第一补货量提前备货,可以更加高效的完成分拣工作。
Description
技术领域
本发明实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及一种为前置仓补货的方法、装置、计算设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着生鲜电商的快速发展,用户对物流配送的需求也越来越高。为了在最短的时间把物品配送至用户,商家在用户周围布局了大量的前置仓,根据每个前置仓的补货量提前将货物从大仓发往前置仓,从而满足该前置仓周围的用户的购买需求。其中能否准确的确定成百上千的前置仓的补货量并及时地按照该补货量进行生产、分拣和发送等作业,直接影响到用户体验。
现有的确定各前置仓的补货量的方法不能同时实现准确确定补货量和高效作业。
发明内容
本发明实施例提供一种为前置仓补货的方法,用以同时实现准确确定补货量和高效作业。
第一方面,本发明实施例提供一种为前置仓补货的方法,包括:
基于分拣人员在分拣时刻对任一待分拣货物的分拣触发指令,通过所述分拣触发指令中的当前分拣量确定各待分拣前置仓;所述各待分拣前置仓为各前置仓中的一个或多个;
确定所述各待分拣前置仓在所述分拣时刻针对所述待分拣货物的各第一预测库存量;
基于所述各第一预测库存量和所述各待分拣前置仓的各第一补货量,更新所述各待分拣前置仓的各第二补货量;所述各第一补货量是基于前一分拣触发指令确定的或基于备货时刻所述各前置仓的第二预测库存量确定的;所述备货时刻用于确定大仓在目标时段销售所述待分拣货物的总量;所述备货时刻早于所述分拣时刻;所述各第一补货量之和等于所述各第二补货量之和;
按照所述各第二补货量,为所述各待分拣前置仓对应的各待分拣区进行补货;所述大仓中设置有与所述各前置仓一一对应的各分拣区;所述各分拣区中根据分拣完成情况标记为已分拣区或待分拣区。
在备货时刻确定各前置仓的第一补货量,从而大仓可以较早地进行备货,但是由于备货时刻相距目标时段太远,因此各前置仓的第一补货量很可能不准确。而分拣时刻相较于备货时刻,距离目标时段更近。因此在相距目标时段更近的分拣时刻,重新确定的第二补货量相较于第一补货量更加准确。此外,在每次分拣时,均对待分拣前置仓的补货量进行重新确定,而不会对已分拣的前置仓的补货量重新确定,可以更加高效的完成分拣工作。在重新确定第二补货量时,考虑到之前确定的各待分拣前置仓的第一补货量的总和,那么大仓中已经备好的货物不会浪费,而是实现了在各待分拣前置仓的重新分配。如此,同时实现了准确确定补货量和高效的备货及分拣等作业。
可选地,通过所述分拣触发指令中的当前分拣量确定待分拣前置仓,包括:
按照与所述各前置仓对应的各分拣区的预设分拣顺序,从各待分拣区中确定出前k个待分拣区;其中,所述前k个待分拣区对应的前置仓的第一补货量之和小于所述当前分拣量,前k+1个待分拣区对应的前置仓的第一补货量之和大于等于所述当前分拣量;
将所述前k个待分拣区对应的前置仓确定为待分拣前置仓,或,将所述前k+1个待分拣区对应的前置仓确定为待分拣前置仓。
如此,可以选取出与当前分拣量相适应的待分拣前置仓,这样针对选取的这些待分拣前置仓进行补货量的重新分配会降低计算量,降低再分配难度。
可选地,所述第一补货量是基于备货时刻所述各前置仓的第二预测库存量确定的,包括:
针对任一前置仓,将所述备货时刻所述前置仓的售卖情况输入预测模型,通过预测模型确定所述前置仓当日剩余时段的第二预测库存量和所述前置仓在所述目标时段的第二预测销量;
根据所述第二预测库存量和所述第二预测销量确定所述前置仓的第一补货量。
在确定第一补货量时,考虑到前置仓的第二预测库存量和在目标时段的第二预测销量,从而确定的第一补货量更加准确。
可选地,基于所述各第一预测库存量和所述各待分拣前置仓的各第一补货量,更新所述各待分拣前置仓的各第二补货量,包括:
针对任一待分拣前置仓,将所述分拣时刻所述待分拣前置仓的售卖情况输入预测模型,通过预测模型确定所述待分拣前置仓当日剩余时段的第一预测库存量和所述前置仓在所述目标时段的第一预测销量;
根据所述待分拣前置仓的第一预测库存量和第一预测销量更新所述待分拣前置仓的各售卖概率;所述售卖概率为所述待分拣前置仓在所述目标时段售卖任意数量的货物对应的卖出概率;
基于所述各待分拣前置仓的各第一补货量的总和,重新确定各待分拣前置仓的第二补货量,以使各待分拣前置仓的售卖概率满足预设条件。
由于分拣时刻相距目标时段更近,因此第一预测销量相比第二预测销量更加准确,第一预测库存量相比第二预测库存量更加准确。基于各待分拣前置仓的第一预测库存量和第一预测销量、各待分拣前置仓的第一补货量的总和,实现了各待分拣前置仓的第一补货量在各待分拣前置仓的重新分配,且确定的第二补货量更加准确。并且考虑了各待分拣前置仓不同数量的货物的不同的售卖概率,可以保证重新分配了第二补货量的各待分拣前置仓能够尽最大可能卖出货物。
可选地,重新确定各待分拣前置仓的第二补货量,包括:
针对每个待分拣前置仓,限制所述待分拣前置仓的第二补货量大于等于所述待分拣前置仓的已分拣量。
限定待分拣前置仓的第二补货量大于等于所述待分拣前置仓的已分拣量,可以减少重复劳动,提高作业效率。
可选地,按照所述各第二补货量,为所述各待分拣前置仓对应的各待分拣区进行补货,包括:
按照所述各待分拣区的预设分拣顺序,依次按照所述各待分拣区对应的待分拣前置仓的各第二补货量为所述各待分拣前置仓对应的待分拣区进行补货,并将完成分拣的待分拣区标记为已分拣区。
每次分拣均按照各待分拣区在所述大仓中的预设分拣顺序,依次进行货物的分拣,可以保证分拣的秩序性,提高作业效率。
可选地,若将所述前k+1个待分拣区对应的前置仓确定为待分拣前置仓,则还包括:
若所述当前分拣量不满足所述各待分拣前置仓的各第二补货量,则将未满足第二补货量的各待分拣前置仓确定为下一分拣触发指令中的待分拣前置仓,并更新所述各待分拣前置仓的已分拣量。
可以保证分拣的秩序性,提高作业效率。
第二方面,本发明实施例还提供一种为前置仓补货的装置,包括:
确定单元,用于:
基于分拣人员在分拣时刻对任一待分拣货物的分拣触发指令,通过所述分拣触发指令中的当前分拣量确定各待分拣前置仓;所述各待分拣前置仓为各前置仓中的一个或多个;
确定所述各待分拣前置仓在所述分拣时刻针对所述待分拣货物的各第一预测库存量;
基于所述各第一预测库存量和所述各待分拣前置仓的各第一补货量,更新所述各待分拣前置仓的各第二补货量;所述各第一补货量是基于前一分拣触发指令确定的或基于备货时刻所述各前置仓的第二预测库存量确定的;所述备货时刻用于确定大仓在目标时段销售所述待分拣货物的总量;所述备货时刻早于所述分拣时刻;所述各第一补货量之和等于所述各第二补货量之和;
补货单元,用于:按照所述各第二补货量,为所述各待分拣前置仓对应的各待分拣区进行补货;所述大仓中设置有与所述各前置仓一一对应的各分拣区;所述各分拣区中根据分拣完成情况标记为已分拣区或待分拣区。
可选地,所述确定单元具体用于:
按照与所述各前置仓对应的各分拣区的预设分拣顺序,从各待分拣区中确定出前k个待分拣区;其中,所述前k个待分拣区对应的前置仓的第一补货量之和小于所述当前分拣量,前k+1个待分拣区对应的前置仓的第一补货量之和大于等于所述当前分拣量;
将所述前k个待分拣区对应的前置仓确定为待分拣前置仓,或,将所述前k+1个待分拣区对应的前置仓确定为待分拣前置仓。
可选地,所述确定单元具体用于:
针对任一前置仓,将所述备货时刻所述前置仓的售卖情况输入预测模型,通过预测模型确定所述前置仓当日剩余时段的第二预测库存量和所述前置仓在所述目标时段的第二预测销量;
根据所述第二预测库存量和所述第二预测销量确定所述前置仓的第一补货量。
可选地,所述确定单元具体用于:
针对任一待分拣前置仓,将所述分拣时刻所述待分拣前置仓的售卖情况输入预测模型,通过预测模型确定所述待分拣前置仓当日剩余时段的第一预测库存量和所述前置仓在所述目标时段的第一预测销量;
根据所述待分拣前置仓的第一预测库存量和第一预测销量更新所述待分拣前置仓的各售卖概率;所述售卖概率为所述待分拣前置仓在所述目标时段售卖任意数量的货物对应的卖出概率;
基于所述各待分拣前置仓的各第一补货量的总和,重新确定各待分拣前置仓的第二补货量,以使各待分拣前置仓的售卖概率满足预设条件。
可选地,所述确定单元具体用于:
针对每个待分拣前置仓,限制所述待分拣前置仓的第二补货量大于等于所述待分拣前置仓的已分拣量。
可选地,所述补货单元具体用于:
按照所述各待分拣区的预设分拣顺序,依次按照所述各待分拣区对应的待分拣前置仓的各第二补货量为所述各待分拣前置仓对应的待分拣区进行补货,并将完成分拣的待分拣区标记为已分拣区。
所述补货单元还用于:
若所述当前分拣量不满足所述各待分拣前置仓的各第二补货量,则将未满足第二补货量的各待分拣前置仓确定为下一分拣触发指令中的待分拣前置仓,并更新所述各待分拣前置仓的已分拣量。
第三方面,本发明实施例还提供一种计算设备,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于调用所述存储器中存储的计算机程序,按照获得的程序执行上述任一方式所列的为前置仓补货的方法。
第四方面,本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行程序,所述计算机可执行程序用于使计算机执行上述任一方式所列的为前置仓补货的方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍,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,对于本领域的普通技术人员来讲,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。
图1为本发明实施例提供的一种系统架构的示意图;
图2为本发明实施例提供的一种应用场景的示意图;
图3为本发明实施例提供的一种为前置仓补货的方法的示意图;
图4为本发明实施例提供的一种为前置仓补货的方法的示意图;
图5为本发明实施例提供的一种为前置仓补货的装置的示意图;
图6为本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、实施方式和优点更加清楚,下面将结合本申请示例性实施例中的附图,对本申请示例性实施方式进行清楚、完整地描述,显然,所描述的示例性实施例仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。
基于本申请描述的示例性实施例,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,都属于本申请所附权利要求保护的范围。此外,虽然本申请中公开内容按照示范性一个或几个实例来介绍,但应理解,可以就这些公开内容的各个方面也可以单独构成一个完整实施方式。
需要说明的是,本申请中对于术语的简要说明,仅是为了方便理解接下来描述的实施方式,而不是意图限定本申请的实施方式。除非另有说明,这些术语应当按照其普通和通常的含义理解。
本申请中说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别类似或同类的对象或实体,而不必然意味着限定特定的顺序或先后次序,除非另外注明(Unless otherwise indicated)。应该理解这样使用的用语在适当情况下可以互换,例如能够根据本申请实施例图示或描述中给出那些以外的顺序实施。
此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖但不排他的包含,例如,包含了一系列组件的产品或设备不必限于清楚地列出的那些组件,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些产品或设备固有的其它组件。
图1示例性的示出了本发明实施例所适用的一种系统架构,该系统架构可以为服务器100,包括处理器110、通信接口120和存储器130。
其中,通信接口120用于与终端设备进行通信,收发该终端设备传输的信息,实现通信。
处理器110是服务器100的控制中心,利用各种接口和路线连接整个服务器100的各个部分,通过运行或执行存储在存储器130内的软件程序/或模块,以及调用存储在存储器130内的数据,执行服务器100的各种功能和处理数据。可选地,处理器110可以包括一个或多个处理单元。
存储器130可用于存储软件程序以及模块,处理器110通过运行存储在存储器130的软件程序以及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器130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业务处理所创建的数据等。此外,存储器130可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
需要说明的是,上述图1所示的结构仅是一种示例,本发明实施例对此不做限定。
上述图1所示的服务器可以是独立的物理服务器,也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统,还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content DeliveryNetwork,CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
为了提高为用户的配送效率,在用户周围布局前置仓,在大仓中设置与前置仓一一对应的分拣区。根据对各前置仓在目标时段的补货量的预测向各分拣区分拣货物,待货物分拣完毕后,将该分拣区的货物运送至对应的前置仓中,用于目标时段的售卖。
图2示出了本发明实施例适用的一种应用场景,以白菜为例,为了提前对大仓进行备货,需提早对各前置仓的补货量进行预测,例如,今天凌晨2:00预测明天的前置仓1的补货量为100公斤,前置仓2的补货量为200公斤,前置仓3的补货量为300公斤,前置仓4的补货量为400公斤。那么根据总量1000公斤,大仓提前备货1000公斤的白菜。今天中午12:00大仓备货完毕,那么中午12:00之后生产人员和分拣人员就可在大仓中进行生产工作和分拣工作。生产工作是指将货物进行分装,例如每1公斤白菜为一份将1000公斤白菜分装为1000份;分拣作业是指将生产好的货物分拣至各分拣区。为了保证作业效率,生产工作和分拣工作是同时进行的,生产的份数满足一次的分拣量就可进行分拣了。例如分拣人员的装运工具中一次可以放置的分拣量为300公斤,那么生产够300份后就可装入装运工具,由分拣人员将此次的分拣量依次分拣至分拣区1、2,其中分拣区1分拣100份,分拣区2分拣200份。此次分拣结束后,分拣人员可再次拉取再次生产好的白菜,继续分拣,直至各分拣区均分拣完毕。
以上是以其中一种货物的生产和分拣过程为例进行介绍,在实际作业时,各种货物可依次进行生产和分拣,或者同时进行生产和分拣,本发明实施例对此不作限制。
可以发现,本实施例的生产和分拣同时进行,工作效率可以保证,可以较快地完成分拣货物至分拣区、由分拣区运送至对应的前置仓的工作。但是由于为了提高作业效率,提前备货,就需要提前计算各前置仓的补货量,而由于该补货量确定的时刻太早,因此准确性难以保证。
具体为何补货量确定的越早,准确性越低,是由于补货量的确定需要结合当日的预测库存和明日的预测销量。例如,针对任一前置仓,预测当日剩余时段可能销售10公斤白菜,目前尚有库存20公斤,那么当日的预测库存为20-10=10公斤;又预测明日的预测销量为30公斤,那么明日的补货量为30-10=20公斤。可以发现不同时刻确定的当日的预测库存和明日的预测销量均可能不同,且确定的时刻越晚,得到的补货量越准确。
基于此,本发明实施例还提供另一种为前置仓补货的方法,如图3所示,包括:
步骤301,基于分拣人员在分拣时刻对任一待分拣货物的分拣触发指令,通过所述分拣触发指令中的当前分拣量确定各待分拣前置仓;所述各待分拣前置仓为各前置仓中的一个或多个。
分拣人员从生产人员处获取一部分的生产好的货物装入分拣车,通过手持设备输入分拣触发指令,分拣触发指令可以包括此次分拣的货物种类、当前分拣量等信息,例如:白菜,200公斤。
基于当前分拣量在各前置仓中确定多个待分拣前置仓。前置仓的数量可能有很多,而当前分拣量不一定能满足所有前置仓的补货量,因此可以选取一些待分拣前置仓进行分拣。
步骤302,确定所述各待分拣前置仓在所述分拣时刻针对所述待分拣货物的各第一预测库存量。
在选取了待分拣前置仓后,针对待分拣货物,在分拣时刻预测该货物的第一预测库存量,第一预测库存量是指任一待分拣前置仓当日能够剩余的待分拣货物的库存量。例如前置仓1,在经过当日的售卖后,当日能够剩余10公斤的白菜,即,第一预测库存量为10公斤。
不同时刻的预测库存量是不同的,例如凌晨两点对当日的库存量的预测和下午两点对当日的库存量的预测是不同的。下午两点的预测库存量更加准确。对分拣时刻的第一预测库存量的确定可以用于知道后续第二补货量的更新。
步骤303,基于所述各第一预测库存量和所述各待分拣前置仓的各第一补货量,更新所述各待分拣前置仓的各第二补货量;所述各第一补货量是基于前一分拣触发指令确定的或基于备货时刻所述各前置仓的第二预测库存量确定的;所述备货时刻用于确定大仓在目标时段销售所述待分拣货物的总量;所述备货时刻早于所述分拣时刻;所述各第一补货量之和等于所述各第二补货量之和。
举个例子,备货时刻为当日凌晨两点,在备货时刻对各前置仓的第二预测库存量进行确定,例如,确定第二预测库存量为20公斤(即当日能够剩余20公斤),又对明日的第二预测销量进行预测可知,第二预测销量为200公斤,那么第一补货量为200-20=180公斤。在获取了各前置仓的第一补货量后,就可根据各第一补货量的总和进行提前备货。
或者,第一补货量是基于前一分拣触发指令确定的,因为若该前置仓在上次分拣时刻更新了第二补货量,但是当前分拣量未满足该第二补货量,那么这个前置仓对应的分拣区就会被标记为未分拣区,参与下一次分拣,第二补货量也就成为了第一补货量。
在确定第二补货量时,需要满足各待分拣前置仓的之前的第一补货量的和等于第二补货量的和。因为大仓已经根据备货时刻的预测进行了备货,例如备货了1000公斤的白菜,那么在分拣时刻更新第二补货量时,需要考虑到重新确定的各前置仓的补货量不能变少也不能变多。若变少,多余的大仓库存会造成浪费,若变多,则大仓需另外采购货物用于生产和分拣作业,无疑增加了人力负担和工作效率。
例如,确定的待分拣前置仓为前置仓1和前置仓2,前置仓1的第一补货量为100公斤,前置仓2的第一补货量为200公斤,无论之前已经为前置仓1分拣过多少货物,仅针对第一补货量和第二补货量进行重新分配,例如确定的前置仓1的第二补货量为150公斤,前置仓2的第二补货量为150公斤。即对第一补货量的总和进行重新分配,得到各第二补货量。
步骤204,按照所述各第二补货量,为所述各待分拣前置仓对应的各待分拣区进行补货;所述大仓中设置有与所述各前置仓一一对应的各分拣区;所述各分拣区中根据分拣完成情况标记为已分拣区或待分拣区。
在本次分拣中,按照各待分拣前置仓的第二补货量,为各待分拣前置仓对应的各待分拣区进行补货,例如,本次的当前分拣量为200公斤,前置仓1的第二补货量为150公斤,前置仓2的第二补货量为150公斤。则为前置仓1对应的分拣区1分拣150公斤货物,为前置仓2对应的分拣区2分拣50公斤货物。分拣区1的货物量已经满足的第二补货量,则将分拣区1标记为已分拣区,在接收到下次分拣触发指令后,分拣区1不再参与分拣。分拣区2的货物量未满足第二补货量,则将分拣区2标记为待分拣区,在接收到下次分拣触发指令后,分拣区2依然参与分拣。
在备货时刻确定各前置仓的第一补货量,从而大仓可以较早地进行备货,但是由于备货时刻相距目标时段太远,因此各前置仓的第一补货量很可能不准确。而分拣时刻相较于备货时刻,距离目标时段更近。因此在相距目标时段更近的分拣时刻,重新确定的第二补货量相较于第一补货量更加准确。此外,在每次分拣时,均对待分拣前置仓的补货量进行重新确定,而不会对已分拣的前置仓的补货量重新确定,可以更加高效的完成分拣工作。在重新确定第二补货量时,考虑到之前确定的各待分拣前置仓的第一补货量的总和,那么大仓中已经备好的货物不会浪费,而是实现了在各待分拣前置仓的重新分配。如此,同时实现了准确确定补货量和高效的备货及分拣等作业。
一种可能的实施例,待分拣前置仓可以为所有待分拣区对应的待分拣前置仓,例如在上述例子中,分拣区1被标记为已分拣区,分拣区2、分拣区3和分拣区4均为待分拣区,那么在下一次分拣时,前置仓2、前置仓3和前置仓4均为待分拣前置仓。基于前置仓2、前置仓3和前置仓4的第一补货量进行重新分配,得到前置仓2、前置仓3和前置仓4的第二补货量,那么就可根据前置仓2、前置仓3和前置仓4的第二补货量进行分拣。
另一种可能的实施例,待分拣前置仓根据当前分拣量进行确定,包括:
按照与所述各前置仓对应的各分拣区的预设分拣顺序,从各待分拣区中确定出前k个待分拣区;其中,所述前k个待分拣区对应的前置仓的第一补货量之和小于所述当前分拣量,前k+1个待分拣区对应的前置仓的第一补货量之和大于等于所述当前分拣量;
将所述前k个待分拣区对应的前置仓确定为待分拣前置仓,或,将所述前k+1个待分拣区对应的前置仓确定为待分拣前置仓。
按照各分拣区在大仓中的位置确定各分拣区的预设分拣顺序,例如在图2中,预设分拣顺序为:分拣区1、分拣区2、分拣区3、分拣区4。即按照各分拣区的前后顺序确定分拣顺序,这样可以节省人力,减轻运送负担。
在各分拣区中首先过滤掉已被标记为已分拣区的分拣区,在各待分拣区中进行选择。例如,分拣区1在上次分拣中已经满足第二补货量,则被标记为已分捡区,分拣区2上次分拣中被分到50公斤,未满足第二补货量,仍为待分拣区。分拣区3、4均未分到货物,均为待分拣区。本次分拣中,当前分拣量为300公斤,对应的第一补货量分别为:分拣区2——150公斤,分拣区3——300公斤,分拣区4——400公斤。当k=1时,选取分拣区2,第一补货量之和为150公斤,小于当前分拣量300公斤;选取分拣区2和分拣区3,第一补货量之和为450公斤,大于当前分拣量300公斤。
因此,可以选取分拣区2为待分拣前置仓,也可选取分拣区2和分拣区3为待分拣前置仓。本发明实施例不作具体限制。
至于选取前k个还是前k+1个待分拣区对应的前置仓作为待分拣前置仓,则不作限制,因为他们的第一补货量的和与当前分拣量的差值均不会特别大。
通过当前分拣量选取与当前分拣量相适应的待分拣前置仓,而不是将所有的待分拣区对应的前置仓均作为待分拣前置仓,可以尽量减少计算量。
下面详细介绍确定第一补货量的方法,第一补货量是基于备货时刻所述各前置仓的第二预测库存量确定的,包括:
针对任一前置仓,将所述备货时刻所述前置仓的售卖情况输入预测模型,通过预测模型确定所述前置仓当日剩余时段的第二预测库存量和所述前置仓在所述目标时段的第二预测销量;
根据所述第二预测库存量和所述第二预测销量确定所述前置仓的第一补货量。
在上文中介绍,第一补货量是基于前一分拣触发指令确定的或基于备货时刻所述各前置仓的第二预测库存量确定的,当是基于备货时刻所述各前置仓的第二预测库存量确定的时候,需要结合备货时刻的各前置仓的售卖情况进行确定。
例如,针对前置仓1,备货时刻是当日凌晨2:00,采集凌晨两点时前置仓1的售卖情况输入预测模型,预测模型会预测当日剩余时段的预测销量和明天的第二预测销量,例如预测当日剩余时段的预测销量为90公斤,第二预测销量为100公斤。获取当日的当前库存为100公斤,用当前库存减去预测销量就可得到前置仓1的第二预测库存量为10公斤,即当日的货物在当日结束后还会剩余10公斤,需要明天继续售卖。这里的当前库存等于实时库存-锁定库存+在途库存,实时库存是前置仓现有的货物量,锁定库存是已经被用户预定还未发出的货物量,在途库存是指在运送至前置仓1的途中的货物量。
预测模型还会预测明天的第二预测销量,例如得到第二预测销量为100公斤。根据第二预测销量-第二预测库存,就可得到前置仓1在目标时段即明天的第一补货量为90公斤。
下面介绍更新第二补货量的方法。
基于所述各第一预测库存量和所述各待分拣前置仓的各第一补货量,更新所述各待分拣前置仓的各第二补货量,包括:
针对任一待分拣前置仓,将所述分拣时刻所述待分拣前置仓的售卖情况输入预测模型,通过预测模型确定所述待分拣前置仓当日剩余时段的第一预测库存量和所述前置仓在所述目标时段的第一预测销量;
根据所述待分拣前置仓的第一预测库存量和第一预测销量更新所述待分拣前置仓的各售卖概率;所述售卖概率为所述待分拣前置仓在所述目标时段售卖任意数量的货物对应的卖出概率;
基于所述各待分拣前置仓的各第一补货量的总和,重新确定各待分拣前置仓的第二补货量,以使各待分拣前置仓的售卖概率满足预设条件。
在选取了待分拣前置仓后,针对任一待分拣前置仓,均会基于分拣时刻对当日剩余时段的预测库存量和在目标时段的预测销量进行重新预测,此次的预测将会更加准确。
举个例子,在之前的步骤中,选取了前置仓2和前置仓3为待分拣前置仓,针对待分拣前置仓2,将前置仓2分拣时刻的售卖情况输入预测模型,预测模型计算当日剩余时段的预测销量为20公斤,在目标时段的第一预测销量为120公斤,可以发现和在备货时刻的预测结果是不同的,此时的预测结果更加准确。结合分拣时刻前置仓2的当前库存为20公斤,可知前置仓2的第一预测库存为20-20=0公斤,即当日未有剩余货物留到明天销售。进一步可得前置仓3的第一预测销量和第一预测库存。
将前置仓2和前置仓3各自的第一预测库存和第一预测销量均输入至再分配模型,再将前置仓2和前置仓3的第一补货量的总和输入再分配模型,再分配模型即可给出前置仓2和前置仓3各自的第二补货量,即第一补货量的总和再分配至前置仓2和前置仓3。
具体的,再分配模型如何对第一补货量的总和进行重新分配从而得到各第二补货量呢?根据前置仓2和前置仓3各自的第一预测库存和第一预测销量更新前置仓2和前置仓3各自针对任意数目的货物的各售卖概率。表1示出了前置仓2和前置仓3各自针对任意数目的货物的各售卖概率,以白菜为例。
表1
表1仅为示例,实际情况中会列出更多的售卖数量对应的售卖概率。在此不作一一列举。
可以看出,前置仓2售卖1公斤白菜的售卖概率为0.832,售卖2公斤白菜的售卖概率为0.625……;前置仓3售卖1公斤白菜的售卖概率为0.554,售卖2公斤白菜的售卖概率为0.285……又由于前置仓2和前置仓3的第一补货量的总和为已知,那么可以将第一补货量的总和分配至前置仓2和前置仓3,以使总的售卖概率最高。例如,第一补货量的总和为5公斤,为前置仓2分配1公斤,为前置仓3分配4公斤,可使总的售卖概率(0.832+0.041)最高。如此得到的第二补货量分别为1公斤和4公斤。
进一步地,在确定第二补货量的时候,还需考虑一种情况,即待分拣前置仓中可能在之前的分拣过程中具有已分拣量了。例如在上一次分拣中,前置仓2中已经分拣了2公斤,由于没达到当时的第二补货量,所以前置仓2对应的分拣区被标记为待分拣区。在本次分拣中,前置仓2又作为待分拣前置仓参与分拣。那么在确定前置仓2的第二补货量时,需要限制第二补货量应大于等于2公斤,那么得到的前置仓2的第二补货量就不会是之前的例子中的1公斤,而是2公斤,那么前置仓3的第二补货量也会对应调整为3公斤。如此就不会出现第二补货量小于前置仓的已分捡量的情况。因为若出现这样的情况,则需将前置仓2中已经分拣的2公斤货物再次取出,无疑耗费人力,这里是做了工作效率和售卖概率的平衡,既能达到较高的售卖概率,对各第一补货量进行再分配,又兼顾了工作效率。
可选地,针对上述问题,还可采用如下方法解决:预测模型中存储有每个待分拣区的已分拣量,在进行第一预测库存的计算时,将已分拣量加入至第一预测库存,如此预测模型在确定某个前置仓的第一预测库存时就会考虑到该前置仓的已分拣量。将得到的第一预测库存和第一预测销量输入再分配模型,得到的更新后的第二补货量。同样,无需将前置仓2中已经分拣的2公斤货物再次取出,节省人力,实现了工作效率和售卖概率的平衡,既能达到较高的售卖概率,对各第一补货量进行再分配,又兼顾了工作效率。
下面介绍对各待分拣前置仓进行具体的分拣工作的步骤。
按照所述各待分拣区的预设分拣顺序,依次按照所述各待分拣区对应的待分拣前置仓的各第二补货量为所述各待分拣前置仓对应的待分拣区进行补货,并将完成分拣的待分拣区标记为已分拣区。
例如确定的待分拣前置仓为前置仓2和前置仓3,则为前置仓2对应的分拣区2和前置仓对应的分拣区3进行本次分拣工作。例如本次的分拣量为100公斤,前置仓2的第二补货量为50公斤,且前置仓2对应的分拣区2中已有20公斤的已分捡量(上次分拣的),前置仓3的第二补货量为100公斤,则按照前置仓2和前置仓3在大仓中的前后顺序,为分拣区2分拣30公斤,为分拣区3分拣70公斤。分拣区2的当前补货量满足第二补货量50公斤,标记为已分拣区,不会参与后续的分拣。分拣区3的当前补货量不满足第二补货量,标记为未分拣区,继续参与下一次的分拣。
在上文的介绍中,选择的待分拣前置仓可能是前k个也可能是前k+1个前置仓,当选取前k个为待分拣前置仓时,由于他们的第一补货量小于当前分拣量,所以对第一补货量的总和进行再分配得到的各第二补货量的总和也一定不会超过当前分拣量,所以不会存在当前分拣量不满足各第二补货量的情况。
但若选取前k+1个为待分拣前置仓时,由于他们的第一补货量大于等于当前分拣量,所以对第一补货量的总和进行再分配得到的各第二补货量的总和可能超过当前分拣量,那么就会存在当前分拣量不满足各第二补货量的情况,此时将未满足第二补货量的待分拣前置仓对应的待分拣区标记为待分拣区,并更新该前置仓对应的待分拣区的已分拣量。
例如再上述例子中,本次分拣为分拣区3分拣70公斤,为满足第二补货量100公斤,那么将分拣区3标记为待分拣区,且标记已分拣量为70公斤。
可选地,在备货时刻确定第一补货量时,需要将各第一补货量的总和结合大仓生产产能、大仓库容、前置仓库容等因素进行综合考虑。例如得到第一补货量的总和为1000公斤,则大仓需备货1000公斤,而大仓的生产产能较低,或者大仓库容仅能容纳800公斤,则需对各第一补货量进行进一步调整,直至各第一补货量的和满足大仓库容和生产产能。
为了更好的解释本发明实施例,下面将在具体实施场景下来描述上述为前置仓补货的流程,如图4所示。
步骤401,在备货时刻根据各前置仓的第二预测库存量确定各前置仓的第一补货量。
例如,得到前置仓1的第一补货量为10公斤,前置仓2的第一补货量为20公斤;前置仓3的第一补货量为30公斤;前置仓4的第一补货量为40公斤。
步骤402,基于分拣人员的分拣触发指令,确定了分拣时刻,在分拣时刻获取分拣人员输入的当前分拣量。
分拣人员将生产好的一部分货物装上分拣车,在手持设备上输入分拣货物的种类和当前分拣量,例如:白菜,15公斤。点击开始分拣。
步骤403,基于当前分拣量确定待分拣前置仓。
前置仓1的第一补货量小于当前分拣量,且前置仓1和前置仓2的第一补货量大于当前分拣量,所以可以选择前置仓1和前置仓2作为待分拣前置仓。
步骤404,基于分拣时刻的各第一预测库存量和各待分拣前置仓的各第一补货量,对待分拣前置仓的第一补货量进行调整,得到各第二补货量。
例如,前置仓1的第二补货量为15公斤,前置仓2的第二补货量为15公斤。
步骤405,基于各第二补货量,为各待分拣区进行补货。
为前置仓1对应的分拣区1分拣15公斤,当前分拣量等于0,不再为分拣区进行分拣。
步骤406,满足第二补货量的分拣区标记为已分拣区,不满足第二补货量的分拣区标记为待分拣区。
前置仓1标记为已分拣区,前置仓2标记为待分拣区。
步骤407,更新待分拣区的已分拣量。
在上述例子中,待分拣区2的已分拣量为0。
步骤408,将本次分拣确定的第二补货量更新为第一补货量,以便进行下一次分拣时获取,用于基于本次分拣中确定的第一补货量从而确定下一次分拣的各第二补货量。
基于相同的技术构思,图5示例性的示出了本发明实施例提供的一种为前置仓补货的装置的结构,该结构可以执行为前置仓补货的流程。
如图5所示,该装置具体包括:
确定单元501,用于:
基于分拣人员在分拣时刻对任一待分拣货物的分拣触发指令,通过所述分拣触发指令中的当前分拣量确定各待分拣前置仓;所述各待分拣前置仓为各前置仓中的一个或多个;
确定所述各待分拣前置仓在所述分拣时刻针对所述待分拣货物的各第一预测库存量;
基于所述各第一预测库存量和所述各待分拣前置仓的各第一补货量,更新所述各待分拣前置仓的各第二补货量;所述各第一补货量是基于前一分拣触发指令确定的或基于备货时刻所述各前置仓的第二预测库存量确定的;所述备货时刻用于确定大仓在目标时段销售所述待分拣货物的总量;所述备货时刻早于所述分拣时刻;所述各第一补货量之和等于所述各第二补货量之和;
补货单元502,用于:按照所述各第二补货量,为所述各待分拣前置仓对应的各待分拣区进行补货;所述大仓中设置有与所述各前置仓一一对应的各分拣区;所述各分拣区中根据分拣完成情况标记为已分拣区或待分拣区。
可选地,所述确定单元501具体用于:
按照与所述各前置仓对应的各分拣区的预设分拣顺序,从各待分拣区中确定出前k个待分拣区;其中,所述前k个待分拣区对应的前置仓的第一补货量之和小于所述当前分拣量,前k+1个待分拣区对应的前置仓的第一补货量之和大于等于所述当前分拣量;
将所述前k个待分拣区对应的前置仓确定为待分拣前置仓,或,将所述前k+1个待分拣区对应的前置仓确定为待分拣前置仓。
可选地,所述确定单元501具体用于:
针对任一前置仓,将所述备货时刻所述前置仓的售卖情况输入预测模型,通过预测模型确定所述前置仓当日剩余时段的第二预测库存量和所述前置仓在所述目标时段的第二预测销量;
根据所述第二预测库存量和所述第二预测销量确定所述前置仓的第一补货量。
可选地,所述确定单元501具体用于:
针对任一待分拣前置仓,将所述分拣时刻所述待分拣前置仓的售卖情况输入预测模型,通过预测模型确定所述待分拣前置仓当日剩余时段的第一预测库存量和所述前置仓在所述目标时段的第一预测销量;
根据所述待分拣前置仓的第一预测库存量和第一预测销量更新所述待分拣前置仓的各售卖概率;所述售卖概率为所述待分拣前置仓在所述目标时段售卖任意数量的货物对应的卖出概率;
基于所述各待分拣前置仓的各第一补货量的总和,重新确定各待分拣前置仓的第二补货量,以使各待分拣前置仓的售卖概率满足预设条件。
可选地,所述确定单元501具体用于:
针对每个待分拣前置仓,限制所述待分拣前置仓的第二补货量大于等于所述待分拣前置仓的已分拣量。
可选地,所述补货单元502具体用于:
按照所述各待分拣区的预设分拣顺序,依次按照所述各待分拣区对应的待分拣前置仓的各第二补货量为所述各待分拣前置仓对应的待分拣区进行补货,并将完成分拣的待分拣区标记为已分拣区。
所述补货单元502还用于:
若所述当前分拣量不满足所述各待分拣前置仓的各第二补货量,则将未满足第二补货量的各待分拣前置仓确定为下一分拣触发指令中的待分拣前置仓,并更新所述各待分拣前置仓的已分拣量。
基于相同的技术构思,本申请实施例提供了一种计算机设备,如图6所示,包括至少一个处理器601,以及与至少一个处理器连接的存储器602,本申请实施例中不限定处理器601与存储器602之间的具体连接介质,图6中处理器601和存储器602之间通过总线连接为例。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
在本申请实施例中,存储器602存储有可被至少一个处理器601执行的指令,至少一个处理器601通过执行存储器602存储的指令,可以执行上述为前置仓补货的方法的步骤。
其中,处理器601是计算机设备的控制中心,可以利用各种接口和线路连接计算机设备的各个部分,通过运行或执行存储在存储器602内的指令以及调用存储在存储器602内的数据,从而进行为前置仓补货。可选的,处理器601可包括一个或多个处理单元,处理器601可集成应用处理器和调制解调处理器,其中,应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等,调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调处理器也可以不集成到处理器601中。在一些实施例中,处理器601和存储器602可以在同一芯片上实现,在一些实施例中,它们也可以在独立的芯片上分别实现。
处理器601可以是通用处理器,例如中央处理器(CPU)、数字信号处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件,可以实现或者执行本申请实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成,或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器602作为一种非易失性计算机可读存储介质,可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。存储器602可以包括至少一种类型的存储介质,例如可以包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器、随机访问存储器(Random AccessMemory,RAM)、静态随机访问存储器(Static Random Access Memory,SRAM)、可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory,PROM)、只读存储器(Read Only Memory,ROM)、带电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory,EEPROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等等。存储器602是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质,但不限于此。本申请实施例中的存储器602还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置,用于存储程序指令和/或数据。
基于相同的技术构思,本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机可执行程序,计算机可执行程序用于使计算机执行上述任一方式所列的为前置仓补货的方法。
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。
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 (10)
1.一种为前置仓补货的方法,其特征在于,包括:
基于分拣人员在分拣时刻对任一待分拣货物的分拣触发指令,通过所述分拣触发指令中的当前分拣量确定各待分拣前置仓;所述各待分拣前置仓为各前置仓中的一个或多个;
确定所述各待分拣前置仓在所述分拣时刻针对所述待分拣货物的各第一预测库存量;
基于所述各第一预测库存量和所述各待分拣前置仓的各第一补货量,更新所述各待分拣前置仓的各第二补货量;所述各第一补货量是基于前一分拣触发指令确定的或基于备货时刻所述各前置仓的第二预测库存量确定的;所述备货时刻用于确定大仓在目标时段销售所述待分拣货物的总量;所述备货时刻早于所述分拣时刻;所述各第一补货量之和等于所述各第二补货量之和;
按照所述各第二补货量,为所述各待分拣前置仓对应的各待分拣区进行补货;所述大仓中设置有与所述各前置仓一一对应的各分拣区;所述各分拣区中根据分拣完成情况标记为已分拣区或待分拣区。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,通过所述分拣触发指令中的当前分拣量确定待分拣前置仓,包括:
按照与所述各前置仓对应的各分拣区的预设分拣顺序,从各待分拣区中确定出前k个待分拣区;其中,所述前k个待分拣区对应的前置仓的第一补货量之和小于所述当前分拣量,前k+1个待分拣区对应的前置仓的第一补货量之和大于等于所述当前分拣量;
将所述前k个待分拣区对应的前置仓确定为待分拣前置仓,或,将所述前k+1个待分拣区对应的前置仓确定为待分拣前置仓。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一补货量是基于备货时刻所述各前置仓的第二预测库存量确定的,包括:
针对任一前置仓,将所述备货时刻所述前置仓的售卖情况输入预测模型,通过预测模型确定所述前置仓当日剩余时段的第二预测库存量和所述前置仓在所述目标时段的第二预测销量;
根据所述第二预测库存量和所述第二预测销量确定所述前置仓的第一补货量。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述各第一预测库存量和所述各待分拣前置仓的各第一补货量,更新所述各待分拣前置仓的各第二补货量,包括:
针对任一待分拣前置仓,将所述分拣时刻所述待分拣前置仓的售卖情况输入预测模型,通过预测模型确定所述待分拣前置仓当日剩余时段的第一预测库存量和所述前置仓在所述目标时段的第一预测销量;
根据所述待分拣前置仓的第一预测库存量和第一预测销量更新所述待分拣前置仓的各售卖概率;所述售卖概率为所述待分拣前置仓在所述目标时段售卖任意数量的货物对应的卖出概率;
基于所述各待分拣前置仓的各第一补货量的总和,重新确定各待分拣前置仓的第二补货量,以使各待分拣前置仓的售卖概率满足预设条件。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,重新确定各待分拣前置仓的第二补货量,包括:
针对每个待分拣前置仓,限制所述待分拣前置仓的第二补货量大于等于所述待分拣前置仓的已分拣量。
6.如权利要求2所述的方法,其特征在于,按照所述各第二补货量,为所述各待分拣前置仓对应的各待分拣区进行补货,包括:
按照所述各待分拣区的预设分拣顺序,依次按照所述各待分拣区对应的待分拣前置仓的各第二补货量为所述各待分拣前置仓对应的待分拣区进行补货,并将完成分拣的待分拣区标记为已分拣区。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,若将所述前k+1个待分拣区对应的前置仓确定为待分拣前置仓,则还包括:
若所述当前分拣量不满足所述各待分拣前置仓的各第二补货量,则将未满足第二补货量的各待分拣前置仓确定为下一分拣触发指令中的待分拣前置仓,并更新所述各待分拣前置仓的已分拣量。
8.一种为前置仓补货的装置,其特征在于,包括:
确定单元,用于:
基于分拣人员在分拣时刻对任一待分拣货物的分拣触发指令,通过所述分拣触发指令中的当前分拣量确定各待分拣前置仓;所述各待分拣前置仓为各前置仓中的一个或多个;
确定所述各待分拣前置仓在所述分拣时刻针对所述待分拣货物的各第一预测库存量;
基于所述各第一预测库存量和所述各待分拣前置仓的各第一补货量,更新所述各待分拣前置仓的各第二补货量;所述各第一补货量是基于前一分拣触发指令确定的或基于备货时刻所述各前置仓的第二预测库存量确定的;所述备货时刻用于确定大仓在目标时段销售所述待分拣货物的总量;所述备货时刻早于所述分拣时刻;所述各第一补货量之和等于所述各第二补货量之和;
补货单元,用于:按照所述各第二补货量,为所述各待分拣前置仓对应的各待分拣区进行补货;所述大仓中设置有与所述各前置仓一一对应的各分拣区;所述各分拣区中根据分拣完成情况标记为已分拣区或待分拣区。
9.一种计算设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于调用所述存储器中存储的计算机程序,按照获得的程序执行权利要求1至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,所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行程序,所述计算机可执行程序用于使计算机执行权利要求1至7任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210382428.1A CN114862302A (zh) | 2022-04-12 | 2022-04-12 | 一种为前置仓补货的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210382428.1A CN114862302A (zh) | 2022-04-12 | 2022-04-12 | 一种为前置仓补货的方法及装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114862302A true CN114862302A (zh) | 2022-08-05 |
Family
ID=82631671
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210382428.1A Pending CN114862302A (zh) | 2022-04-12 | 2022-04-12 | 一种为前置仓补货的方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114862302A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117151594A (zh) * | 2023-10-30 | 2023-12-01 | 湖北凯乐仕通达科技有限公司 | 一种分拣站库存箱分配方法、装置和电子设备 |
-
2022
- 2022-04-12 CN CN202210382428.1A patent/CN114862302A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117151594A (zh) * | 2023-10-30 | 2023-12-01 | 湖北凯乐仕通达科技有限公司 | 一种分拣站库存箱分配方法、装置和电子设备 |
CN117151594B (zh) * | 2023-10-30 | 2024-01-16 | 湖北凯乐仕通达科技有限公司 | 一种分拣站库存箱分配方法、装置和电子设备 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107103446B (zh) | 库存调度方法以及装置 | |
Calvet et al. | Solving the multidepot vehicle routing problem with limited depot capacity and stochastic demands | |
CN107067218A (zh) | 一种配送商的货物配送方法、系统及终端 | |
CN110310057A (zh) | 货品排序和货位处理方法、装置、设备及其存储介质 | |
CN110182530B (zh) | 一种仓库管理方法和装置 | |
CN113420928A (zh) | 订单调度方法、装置、设备及存储介质 | |
CN110390497B (zh) | 物品入库方法和装置 | |
Boysen et al. | See the light: Optimization of put‐to‐light order picking systems | |
CN113191713A (zh) | 仓库缺货转仓方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111985862A (zh) | 定位库存物品的方法和装置 | |
CN111126857A (zh) | 密集仓储的任务管理方法、装置及电子设备 | |
CN114862302A (zh) | 一种为前置仓补货的方法及装置 | |
CN111784223B (zh) | 货物调拨数据的处理方法、装置和存储介质 | |
CN113222490A (zh) | 一种库存分配方法和装置 | |
CN112232605B (zh) | 派送资源的处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
CN109784593A (zh) | 用于多层仓库的产能均衡处理方法和装置 | |
CN111199321B (zh) | 运输网络的优化方法、装置、介质及计算机设备 | |
CN113159467B (zh) | 一种派车单处理方法和装置 | |
CN108399524A (zh) | 信息处理方法及系统 | |
CN113650997A (zh) | 一种物品出库定位方法和装置 | |
CN106845905A (zh) | 物资管理方法 | |
CN108022070B (zh) | 一种混合装卸车辆协同调度运输方法 | |
CN108288139A (zh) | 资源分配方法及装置 | |
CN112734237B (zh) | 用于交易业务的配送员匹配方法 | |
CN114169602A (zh) | 资产出库的组合优化方法、装置、计算机设备及存储介质 |
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 |