CN115564135A - 需求订单的分配优化方法、装置、设备及介质 - Google Patents

需求订单的分配优化方法、装置、设备及介质 Download PDF

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CN115564135A CN202211317620.9A CN202211317620A CN115564135A CN 115564135 A CN115564135 A CN 115564135A CN 202211317620 A CN202211317620 A CN 202211317620A CN 115564135 A CN115564135 A CN 115564135A
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Abstract

本发明实施例公开了一种需求订单的分配优化方法、装置、设备及介质。该方法包括：每当检测到用户需求订单时，将所述用户需求订单即时分配至与所述用户需求订单匹配的服务提供方；每当检测到订单分派优化条件时，从各服务提供方中获取未处理用户需求订单，并在全部未处理用户需求订单中识别备选优化订单；计算各备选优化订单的产能价值，并根据各服务提供方的服务成本和服务饱和率，按照产能价值由高到低的顺序，对各备选优化订单进行分配优化。通过本发明的技术方案，能够实现测试服务自动分单面向产能最优的匹配，保障最优服务提供方的测试设备能够满负荷运行，进而避免样品积压。

Description

需求订单的分配优化方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及自动化分配调度领域，尤其涉及一种需求订单的分配优化方法、装置、设备及介质。
背景技术
现阶段样品测试行业中需求订单分配任务大多采用人为分配的方式，在分配过程中凭借个人主观判断完成样品需求订单的分配，暂未实现规模化自动分单。发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术一般是由人工对接，无法兼顾到全局分派最优，因此会存在服务提供方过饱和与欠饱和的现象。
发明内容
本发明提供了一种需求订单的分配优化方法、装置、设备及介质，以提供一种全局最优的需求订单分配新技术。
根据本发明的一方面，提供了一种需求订单的分配优化方法，包括：
每当检测到用户需求订单时，将所述用户需求订单即时分配至与所述用户需求订单匹配的服务提供方；每当检测到订单分派优化条件时，从各服务提供方中获取未处理用户需求订单，并在全部未处理用户需求订单中识别备选优化订单；
计算各备选优化订单的产能价值，并根据各服务提供方的服务成本和服务饱和率，按照产能价值由高到低的顺序，对各备选优化订单进行分配优化。
进一步的，每当检测到用户需求订单时，将所述用户需求订单即时分配至与所述用户需求订单匹配的服务提供方，包括：
每当获取由标准化表单模板填充得到的用户需求订单时，将所述用户需求订单中包括的各目标需求项与各服务提供方的标准化能力描述信息进行匹配，获取与所述用户需求订单匹配的至少一个备选服务提供方；
其中，标准化表单模板基于由历史服务订单的数据明细集构建的需求语料库生成；所述标准化能力描述信息根据各服务提供方的非结构化能力描述信息以及所述需求语料库生成；
根据各备选服务提供方的属性和/或状态信息，在各所述备选服务提供方中确定目标服务提供方，并将所述用户需求订单分配至所述目标服务提供方。
进一步的，在获取由标准化表单模板填充得到的用户需求订单之前，还包括：
获取历史服务订单的数据明细集，并对所述历史服务订单的数据明细集进行规范化处理，得到订单需求明细数据集；
根据所述订单需求明细数据集，构建得到需求语料库，并根据所述需求语料库，构建得到所述标准化表单模板。
进一步的，在全部未处理用户需求订单中识别备选优化订单，包括：
在所述全部未处理用户需求订单中，滤除至少一项不可重新分配订单，得到所述备选优化订单；
其中，所述不可重新分配订单包括下述至少一项：订单提供方与服务提供方已产生交互行为的订单、发生过价格变动的订单、订单提供方指定服务提供方的订单以及服务提供方历史服务过订单提供方的订单。
进一步的，其特征在于，计算各备选优化订单的产能价值，包括：
获取与每个备选优化订单分别对应的订单价格以及订单消耗时间；
计算每个备选优化订单的订单价格除以订单消耗时间的比值，作为每个备选优化订单的产能价值。
进一步的，根据各服务提供方的服务成本和服务饱和率，按照产能价值由高到低的顺序，对各备选优化订单进行分配优化，包括：
按照产能价值由高到低的顺序，依次获取一个当前备选优化订单；
按照服务成本由低到高的顺序，依次获取一个当前服务提供方，并检测所述当前服务提供方当前的服务饱和率是否达到预设的服务饱和率容限；
若否，则将所述当前备选优化订单重分配至所述当前服务提供方，并返回执行按照产能价值由高到低的顺序，依次获取一个当前备选优化订单的操作，直至满足结束订单分派优化条件；
若是，则返回执行按照服务成本由低到高的顺序，依次获取一个当前服务提供方的操作，直至满足结束订单分派优化条件。
进一步的，在检测所述当前服务提供方当前的服务饱和率是否达到预设的服务饱和率容限之前，还包括：
获取与所述当前服务提供方匹配的当前已分配订单，并获取各所述当前已分配订单的服务需求条件；
根据各所述当前已分配订单的服务需求条件，按照预设的订单组合优化算法，计算所述当前服务提供方当前的服务饱和率。
根据本发明的另一方面，提供了一种需求订单的分配优化装置，包括：
用户订单分发模块，用于在检测到用户需求订单时，将所述用户需求订单即时分配至与所述用户需求订单匹配的服务提供方；
备选优化订单识别模块，用于在检测到订单分派优化条件时，从各服务提供方中获取未处理用户需求订单，并在全部未处理用户需求订单中识别备选优化订单；
备选优化订单分配模块，用于计算各备选优化订单的产能价值，并根据各服务提供方的服务成本和服务饱和率，按照产能价值由高到低的顺序，对各备选优化订单进行分配优化。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的一种需求订单的分配优化方法。
根据本发明的另一方面，提供了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指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的需求订单的分配优化方法。
本发明实施例的技术方案，每当检测到用户需求订单时，将所述用户需求订单即时分配至与所述用户需求订单匹配的服务提供方；每当检测到订单分派优化条件时，从各服务提供方中获取未处理用户需求订单，并在全部未处理用户需求订单中识别备选优化订单；计算各备选优化订单的产能价值，并根据各服务提供方的服务成本和服务饱和率，按照产能价值由高到低的顺序，对各备选优化订单进行分配优化。通过本发明的技术方案，能够实现测试服务自动分单面向产能最优的匹配降低样品的排队时长，保障最优服务提供方的测试设备能够满负荷运行，提供更好的用户体验和更好的平台测试产能。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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。
图1是根据本发明实施例一提供的一种需求订单的分配优化方法的流程图；
图2是根据本发明实施例二提供的一种需求订单的分配优化方法的流程图；
图3是根据本发明实施例三提供的一种需求订单的分配优化装置的结构示意图；
图4是实现本发明实施例的需求订单的分配优化方法的电子设备的结构示意图；
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，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”等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，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的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。
实施例一
图1为本发明实施例一提供了一种需求订单的分配优化方法的流程图，本实施例可适用于测试服务行业对于用户需求订单进行分配的情况，该方法可以由需求订单的分配优化装置来执行，该XX装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该需求订单的分配优化装置可配置于任何具有网络通信功能的电子设备中。如图1所示，该方法包括：
S110、每当检测到用户需求订单时，将所述用户需求订单即时分配至与所述用户需求订单匹配的服务提供方；
其中，用户需求订单是用户在系统中填写并上传的与该用户所需要检测的目标样本类型匹配的标准化表单。
具体的，用户在系统中提交需求订单的填报申请，系统响应请求同时生成各样本类型的标准化表单模板列表，并对用户进行展示；响应于用户针对所述样品类型列表选择的目标样品类型，将与所述目标样品类型匹配的目标标准化表单模板进行用户展示；响应于用户针对目标标准化表单模板中的各需求名称分别选择填充的目标需求项，得到所述用户需求订单；当用户通过查看与该目标样本类型匹配的目标标准化表单模板，系统响应于用户针对目标标准化表单模板中的各需求名称分别选择填充的目标需求项，便可得到用户所需填写的服务需求订单。
进一步的，当系统获取一个新的订单，便立即发生一次订单分配动作，通过分单算法，获取与所述用户需求订单匹配的服务提供方，并将用户需求订单分配至与所述用户需求订单匹配的服务提供方。
S120、每当检测到订单分派优化条件时，从各服务提供方中获取未处理用户需求订单，并在全部未处理用户需求订单中识别备选优化订单；
其中，订单分派优化条件是触发系统进行全局最优分单的条件。具体的，可以设定当实时分派模式持续运行2小时便达到系统的订单分派优化条件。示例性的，系统长期处于实时分派用户需求订单的状态，当实时分派模式持续运行2小时，便可达到订单分派优化条件，系统将由实时分派分单模式切换为全局优化分单模式。还可以设定当非处理的用户需求订单挤压量超过某一阈值便达到系统的订单分派优化条件。示例性的，当检测到系统中的非处理的用户需求订单挤压量超过300件便达到系统的订单分派优化条件，系统将由实时分派分单模式切换为全局优化分单模式。还可以设定当检测到存在服务提供方饱和率低于某一阈值时便达到系统的订单分派优化条件。示例性的，当检测到系统中存在服务提供方饱和率低于某一阈值便达到系统的订单分派优化条件，系统将由实时分派分单模式切换为全局优化分单模式。
其中，未处理用户需求订单是服务供应方尚未收到检测样品的用户需求订单。
其中，备选优化订单是在所述全部未处理用户需求订单中，滤除至少一项不可重新分配的用户需求订单。
具体的，所述不可重新分配订单为技术专家在系统上已经存在处理操作的用户需求订单。示例性的，技术专家在系统上已经存在处理操作包括：用户需求订单曾经生过订单价格改动、用户需求订单已经存在指定设备、用户需求订单存在历史使用设备、用户需求订单存在指定的服务提供方以及用户需求订单存在备注行为。如果确定所述未处理用户需求订单未命中上述操作，则确定是备选优化订单。
S130、计算各备选优化订单的产能价值，并根据各服务提供方的服务成本和服务饱和率，按照产能价值由高到低的顺序，对各备选优化订单进行分配优化。
其中，备选优化订单的产能价值是基于用户所要检测的样品类型以及测试需求条件等，精准预测出来每一个订单测试仪器需要花费的测试时间。
其中，服务成本是服务供应方为用户进行测试所花费的成本费用。
其中，服务饱和率是判定服务提供方当前状态下是否饱和的唯一标准，具体的，可以依据全局已分配订单的样品量作为服务饱和率。示例性的，服务提供方A的服务饱和率为80％，能够容纳测试样品量的最大值为200件，当前状态下系统全局分配给服务供应方的样品量为160件，则可以认为当前状态下服务提供方A已经达到服务饱和率。还可以依据每种测试条件组合的样品量作为服务饱和率。示例性的，当服务提供方B在并发测试时测试仪器是打满的，并且每种测试条件组合的样品量充分时，则可以认为当前状态下服务提供方B已经达到服务饱和率。
在本实施例中，服务饱和率不单单只依据全局已分派订单的样品量，同时还要保障并发测试时仪器的测试容量是打满的，满足二者认为当前状态下服务提供方已经达到服务饱和率。
本发明实施例的技术方案，每当检测到用户需求订单时，将所述用户需求订单即时分配至与所述用户需求订单匹配的服务提供方；每当检测到订单分派优化条件时，从各服务提供方中获取未处理用户需求订单，并在全部未处理用户需求订单中识别备选优化订单；计算各备选优化订单的产能价值，并根据各服务提供方的服务成本和服务饱和率，按照产能价值由高到低的顺序，对各备选优化订单进行分配优化。通过本发明的技术方案，能够实现测试服务自动分单面向产能最优的匹配降低样品的排队时长，保障最优服务提供方的测试设备能够满负荷运行，提供更好的用户体验和更好的平台测试产能。
在上述各实施例的基础上，所述方法还可以包括：
获取由标准化表单模板填充得到的用户需求订单，其中，标准化表单模板基于由历史服务订单的数据明细集构建的需求语料库生成；
将所述用户需求订单中包括的各目标需求项与各服务提供方的标准化能力描述信息进行匹配，获取与所述用户需求订单匹配的至少一个备选服务提供方；
其中，所述标准化能力描述信息根据各服务提供方的非结构化能力描述信息以及所述需求语料库生成；
根据各备选服务提供方的属性和/或状态信息，在各所述备选服务提供方中确定目标服务提供方，并将所述用户需求订单分配至所述目标服务提供方。
进一步的，在获取由标准化表单模板填充得到的用户需求订单之前，还包括：
获取历史服务订单的数据明细集，并对所述历史服务订单的数据明细集进行规范化处理，得到订单需求明细数据集；
根据所述订单需求明细数据集，构建得到需求语料库，并根据所述需求语料库，构建得到所述标准化表单模板。
进一步的，所述历史服务订单为对设定样品的测试订单；所述订单需求明细数据集中包括至少一个样品类型，以及与每个样品类型分别对应的至少一项测试需求以及结果需求；
根据所述订单需求明细数据集，构建得到需求语料库，并根据所述需求语料库，构建得到所述标准化表单模板，包括：
对所述订单需求明细数据集进行数据挖掘处理；
在数据挖掘结果中，以所述样品类型为单位，生成与每个样品类型分别对应的至少一个需求名称，以及与每个需求名称分别对应的至少一个备选需求项；
根据与每个样品类型分别对应的至少一个需求名称，以及与每个需求名称分别对应的至少一个备选需求项，生成与每个样品类型分别对应的标准化表单模板。
进一步的，获取由标准化表单模板填充得到的用户需求订单，包括：
响应于用户的需求订单生成请求，将各标准化表单模板的样品类型组织得到样品类型列表，并将所述样品类型列表进行用户展示；
响应于用户针对所述样品类型列表选择的目标样品类型，将与所述目标样品类型匹配的目标标准化表单模板进行用户展示；
响应于用户针对目标标准化表单模板中的各需求名称分别选择填充的目标需求项，得到所述用户需求订单。
进一步的，在将所述用户需求订单中包括的各目标需求项与各服务提供方的标准化能力描述信息进行匹配之前，还包括：
根据所述需求语料库，训练得到语言模型；
将每个服务提供方的非结构化能力描述信息分别输入至所述语言模型中，得到与每个服务提供方分别对应的标准化能力描述信息；
其中，所述标准化能力描述信息中包括至少一个能力描述项，所述能力描述项与所述标准化表单模板中的备选需求项相匹配。
进一步的，根据各备选服务提供方的属性和/或状态信息，在各所述备选服务提供方中确定目标服务提供方，包括：
在各所述备选服务提供方中，检测是否具有用户需求订单内指定服务设备的服务提供方；
如果存在，则将所述指定的服务提供方确定为目标服务提供方；如果不存在，则在各所述备选服务提供方中，检测是否具有所述用户需求订单中历史使用设备的服务提供方；
如果存在，则将所述历史使用过的服务提供方确定为目标服务提供方；如果不存在，则在各所述备选服务提供方中，检测是否存在预计履约时间不超过服务提供方履约中位数的自营类服务提供方；
如果存在，则将所述自营类服务提供方确定为目标服务提供方；如果不存在，则在各所述备选服务提供方中，检测是否存在满足成本和快递时间要求的促销活动中服务提供方；
如果存在，则将所述促销活动中服务提供方确定为目标服务提供方；如果不存在，则在各所述备选服务提供方中，检测是否存在预计履约时间不超过服务提供方履约中位数，且质量评级超过预设等级的品质服务提供方；
如果存在，则将所述品质服务提供方确定为目标服务提供方；如果不存在，则按照预设的公平选择规则，在各所述备选服务提供方中确定目标服务提供方。
进一步的，按照预设的公平选择规则，在各所述备选服务提供方中确定目标服务提供方，包括：
分别获取与每个备选服务提供方分别对应的履约时间预测值、快递时间预测值、预设的利润率以及质量评级；
根据所述履约时间预测值、快递时间预测值、预设的利润率以及质量评级，计算与每个备选服务方提供分别对应的服务商评分值；
选择最大服务商评分值的备选服务方，作为所述目标服务提供方。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种需求订单的分配优化方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础进行细化，在本实施例中是对上述各技术方案的的进一步细化。如图2所示，该方法包括：
S210、每当检测到用户需求订单时，将所述用户需求订单即时分配至与所述用户需求订单匹配的服务提供方；
S220、每当检测到订单分派优化条件时，从各服务提供方中获取未处理用户需求订单，并在全部未处理用户需求订单中识别备选优化订单。
S230、计算各备选优化订单的产能价值。
获取与每个备选优化订单分别对应的订单价格以及订单消耗时间；
其中，订单价格是基于用户样品类型以及样品测试需求条件设定的订单金额；订单消耗时间是样品测试所花费的时间。可以理解的，系统通过查看备选优化订单的详细信息获取订单金额，同时基于用户样品类型以及样品测试需求条件精准预测测试所花费的时间。
进一步的，计算每个备选优化订单的订单价格除以订单消耗时间的比值，作为每个备选优化订单的产能价值。
S240、按照产能价值由高到低的顺序，依次获取一个当前备选优化订单，执行S250。
如前所述，每一个备选优化订单通过计算均获得一个产能价值，并将照产能价值由高到低进行排序，依次获取一个备选优化订单。
S250、按照服务成本由低到高的顺序，依次获取一个当前服务提供方。
如前所述，每一个服务提供方都存在一个服务成本，并将服务提供方的服务成本由低到高进行排序，依次获取一个服务提供方。
S260、检测所述当前服务提供方当前的服务饱和率是否达到预设的服务饱和率容限：若是，执行S270；否则，执行S280.
其中，服务饱和率容限是服务提供方根据当前服务能力设定的容限值，当服务饱和率达到容限值则判定服务提供方已达到饱和不再需要接收测试样品。
进一步的，系统通过计算得到当前服务提供方当前的服务饱和率，验证当前状态是否达到预设的服务饱和率容限。若是，则当前服务提供方未达到饱和，能够接收测试样品。
S270、检测是否满足结束订单分派优化条件：若是，结束流程，否则，返回执行S250。
当备选优化订单匹配到服务提供方便满足结束订单分配优化条件。如前所述，将备选优化订单按照产能价值进行由高到低的排序，将服务提供方按照测试成本进行由低到高的排序；选取排位第一的备选优化订单，和排位第一的服务供应方进行匹配，验证服务提供方当前的服务饱和率，若当前服务提供方当前服务饱和率未达到服务饱和率容限值，则将该备选优化订单进行重分配。若该服务提供方的服务饱和率已达到服务饱和率容限值，则在排位中向下再取一个服务提供方进行匹配，再次进行服务提供方当前的服务饱和率验证。若未达到饱和率则进行重分配，若达到服务提供方的饱和率则顺位向下再取，以此类推重复操作，直到匹配到未达到饱和率的服务提供方。
进一步的，若满足结束订单分配优化条件，则说明当前备选优化订单已经完成重分配操作，因此结束流程。
S280、将所述当前备选优化订单重分配至所述当前服务提供方，执行S290。
当系统检测到当前服务提供方的饱和率已经达到预设的饱和率容限，那么将当前的备选优化订单重新分配给当前匹配的服务提供方。
S290、判断是否结束订单分派优化条件，若是，结束流程，否则，返回执行S240。
具体的，备选优化订单匹配到服务提供方，检测服务提供方的服务饱和率是否达到饱和率容限。当当前备选最优订单未匹配到合适的服务供应方，则不进行重分配。返回备选最优订单排序的序列，顺位选取下一个备选订单，进行服务供应方的匹配，若当前装态下服务供应方未达到服务饱和率，则进行重分配，若达到服务提供方的饱和率则顺位向下再取，以此类推重复操作，直到匹配到未达到饱和率的服务提供方。
本发明实施例的技术方案，每当检测到用户需求订单时，将所述用户需求订单即时分配至与所述用户需求订单匹配的服务提供方；每当检测到订单分派优化条件时，从各服务提供方中获取未处理用户需求订单，并在全部未处理用户需求订单中识别备选优化订单；计算各备选优化订单的产能价值，并根据各服务提供方的服务成本和服务饱和率，按照产能价值由高到低的顺序，对各备选优化订单进行分配优化。通过本发明的技术方案，能够实现测试服务自动分单面向产能最优的匹配降低样品的排队时长，达到分派时效性最优和全局产能最优。在保障最优服务提供方的测试设备能够满负荷运行的同时，提供更好的用户体验和更好的平台测试产能。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种需求订单的分配优化装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：用户订单分发模块310、备选优化订单识别模块320、备选优化订单分配模块330、其中：
用户订单分发模块310、用于在检测到用户需求订单时，将所述用户需求订单即时分配至与所述用户需求订单匹配的服务提供方；
备选优化订单识别模块320、用于在检测到订单分派优化条件时，从各服务提供方中获取未处理用户需求订单，并在全部未处理用户需求订单中识别备选优化订单；
备选优化订单分配模块330、用于计算各备选优化订单的产能价值，并根据各服务提供方的服务成本和服务饱和率，按照产能价值由高到低的顺序，对各备选优化订单进行分配优化。
本发明实施例的技术方案，每当检测到用户需求订单时，将所述用户需求订单即时分配至与所述用户需求订单匹配的服务提供方；每当检测到订单分派优化条件时，从各服务提供方中获取未处理用户需求订单，并在全部未处理用户需求订单中识别备选优化订单；计算各备选优化订单的产能价值，并根据各服务提供方的服务成本和服务饱和率，按照产能价值由高到低的顺序，对各备选优化订单进行分配优化。通过本发明的技术方案，能够实现测试服务自动分单面向产能最优的匹配降低样品的排队时长，保障最优服务提供方的测试设备能够满负荷运行，提供更好的用户体验和更好的平台测试产能。
在上述各实施例的基础上，用户订单分发模块310可以具体用于：
每当获取由标准化表单模板填充得到的用户需求订单时，将所述用户需求订单中包括的各目标需求项与各服务提供方的标准化能力描述信息进行匹配，获取与所述用户需求订单匹配的至少一个备选服务提供方；
其中，标准化表单模板基于由历史服务订单的数据明细集构建的需求语料库生成；所述标准化能力描述信息根据各服务提供方的非结构化能力描述信息以及所述需求语料库生成；
根据各备选服务提供方的属性和/或状态信息，在各所述备选服务提供方中确定目标服务提供方，并将所述用户需求订单分配至所述目标服务提供方。
在获取由标准化表单模板填充得到的用户需求订单之前，还包括：
历史服务订单的数据明细集获取单元，用于对所述历史服务订单的数据明细集进行规范化处理，得到订单需求明细数据集；
标准化表单模版获取单元，用于根据所述订单需求明细数据集，构建得到需求语料库，并根据所述需求语料库，构建得到所述标准化表单模板；
在上述各实施例的基础上，备选优化订单识别模块320可以具体用于：
在所述全部未处理用户需求订单中，滤除至少一项不可重新分配订单，得到所述备选优化订单；
其中，所述不可重新分配订单包括下述至少一项：订单提供方与服务提供方已产生交互行为的订单、发生过价格变动的订单、订单提供方指定服务提供方的订单以及服务提供方历史服务过订单提供方的订单。
在上述各实施例的基础上，备选优化订单分配模块330可以具体用于：
计算各备选优化订单的产能价值，包括：
订单价格以及订单消耗时间获取单元，用于获取与每个备选优化订单分别对应的订单价格以及订单消耗时间；
计算每个备选优化订单的订单价格除以订单消耗时间的比值，作为每个备选优化订单的产能价值。
根据各服务提供方的服务成本和服务饱和率，按照产能价值由高到低的顺序，对各备选优化订单进行分配优化，具体可以用于：
按照产能价值由高到低的顺序，依次获取一个当前备选优化订单；
按照服务成本由低到高的顺序，依次获取一个当前服务提供方，并检测所述当前服务提供方当前的服务饱和率是否达到预设的服务饱和率容限；
若否，则将所述当前备选优化订单重分配至所述当前服务提供方，并返回执行按照产能价值由高到低的顺序，依次获取一个当前备选优化订单的操作，直至满足结束订单分派优化条件；
若是，则返回执行按照服务成本由低到高的顺序，依次获取一个当前服务提供方的操作，直至满足结束订单分派优化条件。
在检测所述当前服务提供方当前的服务饱和率是否达到预设的服务饱和率容限之前，还包括：
获取与所述当前服务提供方匹配的当前已分配订单，并获取各所述当前已分配订单的服务需求条件；
根据各所述当前已分配订单的服务需求条件，按照预设的订单组合优化算法，计算所述当前服务提供方当前的服务饱和率。
本发明实施例所提供的需求订单的分配优化装置可执行本发明任意实施例所提供的需求订单的分配优化方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，详情过程参见前述实施例中需求订单的分配装置方法的相关操作。
实施例四
如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，本发明实施例所述的需求订单的分配。
其中，所述方法包括：
每当检测到用户需求订单时，将所述用户需求订单即时分配至与所述用户需求订单匹配的服务提供方；
每当检测到订单分派优化条件时，从各服务提供方中获取未处理用户需求订单，并在全部未处理用户需求订单中识别备选优化订单；
计算各备选优化订单的产能价值，并根据各服务提供方的服务成本和服务饱和率，按照产能价值由高到低的顺序，对各备选优化订单进行分配优化。
在一些实施例中，本发明实施例所述的需求订单的分配优化方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的方法中的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行如本发明实施例所述的需求订单的分配优化方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种需求订单的分配优化方法，其特征在于，包括：
每当检测到用户需求订单时，将所述用户需求订单即时分配至与所述用户需求订单匹配的服务提供方；
每当检测到订单分派优化条件时，从各服务提供方中获取未处理用户需求订单，并在全部未处理用户需求订单中识别备选优化订单；
计算各备选优化订单的产能价值，并根据各服务提供方的服务成本和服务饱和率，按照产能价值由高到低的顺序，对各备选优化订单进行分配优化。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每当检测到用户需求订单时，将所述用户需求订单即时分配至与所述用户需求订单匹配的服务提供方，包括：
每当获取由标准化表单模板填充得到的用户需求订单时，将所述用户需求订单中包括的各目标需求项与各服务提供方的标准化能力描述信息进行匹配，获取与所述用户需求订单匹配的至少一个备选服务提供方；
其中，标准化表单模板基于由历史服务订单的数据明细集构建的需求语料库生成；所述标准化能力描述信息根据各服务提供方的非结构化能力描述信息以及所述需求语料库生成；
根据各备选服务提供方的属性和/或状态信息，在各所述备选服务提供方中确定目标服务提供方，并将所述用户需求订单分配至所述目标服务提供方。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取由标准化表单模板填充得到的用户需求订单之前，还包括：
获取历史服务订单的数据明细集，并对所述历史服务订单的数据明细集进行规范化处理，得到订单需求明细数据集；
根据所述订单需求明细数据集，构建得到需求语料库，并根据所述需求语料库，构建得到所述标准化表单模板。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在全部未处理用户需求订单中识别备选优化订单，包括：
在所述全部未处理用户需求订单中，滤除至少一项不可重新分配订单，得到所述备选优化订单；
其中，所述不可重新分配订单包括下述至少一项：订单提供方与服务提供方已产生交互行为的订单、发生过价格变动的订单、订单提供方指定服务提供方的订单以及服务提供方历史服务过订单提供方的订单。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算各备选优化订单的产能价值，包括：
获取与每个备选优化订单分别对应的订单价格以及订单消耗时间；
计算每个备选优化订单的订单价格除以订单消耗时间的比值，作为每个备选优化订单的产能价值。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，根据各服务提供方的服务成本和服务饱和率，按照产能价值由高到低的顺序，对各备选优化订单进行分配优化，包括：
按照产能价值由高到低的顺序，依次获取一个当前备选优化订单；
按照服务成本由低到高的顺序，依次获取一个当前服务提供方，并检测所述当前服务提供方当前的服务饱和率是否达到预设的服务饱和率容限；
若否，则将所述当前备选优化订单重分配至所述当前服务提供方，并返回执行按照产能价值由高到低的顺序，依次获取一个当前备选优化订单的操作，直至满足结束订单分派优化条件；
若是，则返回执行按照服务成本由低到高的顺序，依次获取一个当前服务提供方的操作，直至满足结束订单分派优化条件。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在检测所述当前服务提供方当前的服务饱和率是否达到预设的服务饱和率容限之前，还包括：
获取与所述当前服务提供方匹配的当前已分配订单，并获取各所述当前已分配订单的服务需求条件；
根据各所述当前已分配订单的服务需求条件，按照预设的订单组合优化算法，计算所述当前服务提供方当前的服务饱和率。
8.一种需求订单的分配优化装置，其特征在于，包括：
用户订单分发模块，用于在检测到用户需求订单时，将所述用户需求订单即时分配至与所述用户需求订单匹配的服务提供方；
备选优化订单识别模块，用于在检测到订单分派优化条件时，从各服务提供方中获取未处理用户需求订单，并在全部未处理用户需求订单中识别备选优化订单；
备选优化订单分配模块，用于计算各备选优化订单的产能价值，并根据各服务提供方的服务成本和服务饱和率，按照产能价值由高到低的顺序，对各备选优化订单进行分配优化。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的需求订单的分配优化方法。
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指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的需求订单的分配优化方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117151431A (zh) * 2023-10-30 2023-12-01 四川省致链数字科技有限公司 一种木质家具订单任务的自动分发方法及系统
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