CN115619489B - 订单分拣方法、装置和计算机设备 - Google Patents

订单分拣方法、装置和计算机设备 Download PDF

Info

Publication number
CN115619489B
CN115619489B CN202211388486.1A CN202211388486A CN115619489B CN 115619489 B CN115619489 B CN 115619489B CN 202211388486 A CN202211388486 A CN 202211388486A CN 115619489 B CN115619489 B CN 115619489B
Authority
CN
China
Prior art keywords
order
orders
sorted
sorting
candidate
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.)
Active
Application number
CN202211388486.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115619489A (zh
Inventor
杨智超
余嘉雄
白红星
谷春光
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.)
Hubei Kaileshi Tongda Technology Co ltd
Original Assignee
Hubei Kaileshi Tongda Technology 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 Hubei Kaileshi Tongda Technology Co ltd filed Critical Hubei Kaileshi Tongda Technology Co ltd
Priority to CN202211388486.1A priority Critical patent/CN115619489B/zh
Publication of CN115619489A publication Critical patent/CN115619489A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115619489B publication Critical patent/CN115619489B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0633—Lists, e.g. purchase orders, compilation or processing
    • G06Q30/0635—Processing of requisition or of purchase 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
    • G06Q10/08—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
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请涉及一种订单分拣方法、装置和计算机设备。所述方法包括：将订单窗口中每一个待分拣订单分别与订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单；基于候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度，以及两个待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值，得到各候选聚合订单的匹配度；不同分拣区域的物品通过不同分拣工具进行作业；物品的比例值越接近于预设比例值，候选聚合订单的匹配度越高；根据各候选聚合订单的匹配度，确定各待分拣订单的目标订单分拣批次；基于目标订单分拣批次对各待分拣订单进行分拣出库。采用本方法能够有效提升订单分拣效率。

Description

订单分拣方法、装置和计算机设备
技术领域
本申请涉及仓储技术领域，特别是涉及一种订单分拣方法、装置和计算机设备。
背景技术
订单分批次是仓储物流系统中的重要环节，将待出库的订单按照一定的策略划分到不同的批次中，每个批次中包含一定数量的订单，同一批次的订单同时下发到分拣区域，分拣区域同时对同一批次订单中的物品进行拣选，将物品拣选到分拣台后再从分拣台分拣到对应订单箱中完成订单的拣选任务。对订单进行分批次拣选，可以有效减少作业时间、降低拣选成本。
传统技术中，通常根据订单的时间顺序进行分批次拣选，这种分批次策略优化效果有限，为了提高订单分拣的效率，技术人员开始逐步在分批次策略中考虑各订单的物品重合度，然而更新后的分批次方法仍然存在订单分拣效率低、分拣作业量分配不均衡的问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高订单分拣效率、平衡分拣作业量的订单分拣方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本申请提供了一种订单分拣方法，所述方法包括：
将订单窗口中每一个待分拣订单分别与所述订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单；
基于所述候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度，以及两个所述待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值，得到各所述候选聚合订单的匹配度；所述第一重合度越高且所述比例值越接近预设比例值，所述候选聚合订单的匹配度越高；
根据各所述候选聚合订单的匹配度，确定各所述待分拣订单的目标订单分拣批次；
基于所述目标订单分拣批次对各所述待分拣订单进行分拣出库。
第二方面，本申请还提供了一种订单分拣装置，所述装置包括：
订单组合模块，用于将订单窗口中每一个待分拣订单分别与所述订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单；
匹配度计算模块，用于基于所述候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度，以及两个所述待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值，得到各所述候选聚合订单的匹配度；所述第一重合度越高且所述比例值越接近预设比例值，所述候选聚合订单的匹配度越高；
订单分拣批次确定模块，用于根据各所述候选聚合订单的匹配度，确定各所述待分拣订单的目标订单分拣批次；
订单分拣模块，用于基于所述目标订单分拣批次对各所述待分拣订单进行分拣出库。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。
第四方面，本申请还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，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
上述订单分拣方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，将订单窗口中每一个待分拣订单分别与订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单，基于候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度，以及两个待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值，得到各候选聚合订单的匹配度，不同分拣区域的物品的比例值越接近预设比例值，候选聚合订单的匹配度越高。由于匹配度计算时同时考虑了各待分拣订单属于同一分拣区域的物品重合度和不同分拣区域的物品的比例值，因此根据各候选聚合订单的匹配度确定各待分拣订单的目标订单批次，基于目标订单批次对各待分拣订单进行分拣出库，可以在降低订单拣选成本的同时均衡不同分拣区域的分拣作业量，提高仓储系统的利用率，进而有效提升订单分拣效率。
附图说明
图1为一个实施例中订单分拣方法的应用环境图；
图2为一个实施例中订单分拣方法的流程示意图；
图3为一个实施例中根据各候选聚合订单的匹配度，确定各待分拣订单的目标订单分拣批次步骤的流程示意图；
图4为一个实施例中根据候选聚合订单的匹配度、订单的数量和订单箱数，确定订单窗口中符合预设筛选条件的目标候选聚合订单步骤的流程示意图；
图5为一个实施例中将符合预设筛选条件的目标候选聚合订单，更新为新的待分拣订单之后步骤的流程示意图；
图6为一个实施例中基于候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度，以及两个待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值，得到各候选聚合订单的匹配度步骤的流程示意图；
图7为另一个实施例中订单分拣方法的流程示意图；
图8为另一个实施例中订单分拣方法的流程示意图；
图9为一个实施例中订单分拣装置的结构框图；
图10为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的订单分拣方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，订单处理系统102通过网络与各分拣区域的分拣工具104进行通信。数据存储系统可以存储订单处理系统102需要处理的数据。数据存储系统可以集成在订单处理系统102上，也可以放在云上或其他网络服务器上。订单处理系统102将订单窗口中每一个待分拣订单分别与订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单；基于候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度，以及两个待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值，得到各候选聚合订单的匹配度；物品的比例值越接近于预设比例值，候选聚合订单的匹配度越高；根据各候选聚合订单的匹配度，确定各待分拣订单的目标订单分拣批次；基于目标订单分拣批次控制各分拣工具104对各待分拣订单进行分拣出库。其中，订单处理系统102可以但不限于是各种计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑等终端设备，也可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。分拣工具104可以是任意一种对各分拣区域的物品进行分拣的作业工具或物体，例如AGV小车、堆垛机等。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种订单分拣方法，以该方法应用于图1中的订单处理系统为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202，将订单窗口中每一个待分拣订单分别与订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单。
其中，订单窗口可以认为是用于存放各待分拣订单的集合，在订单处理系统中，为了方便管理，通常会设置一个或多个订单池用于存放接收到的用户订单，并根据预设选择规则，从订单池中选择满足预设选择规则的订单作为待分拣订单放入一个集合中生成订单窗口。通过对订单窗口中的待分拣订单进行分配处理，得到各个待分拣订单的分拣批次。可以理解的，订单窗口中的订单数量，即订单窗口的大小可以根据实际情况进行设定。订单窗口中的各个待分拣订单可以是一个用户订单，也可以是将多个用户订单组成的订单组作为一个待分拣订单。
在其中一个实施例中，若订单窗口存在预设窗口尺寸，则根据订单池中的订单数量以及订单窗口的预设窗口尺寸确定订单窗口的目标窗口尺寸。具体的，若订单窗口的预设窗口尺寸大于订单池中的订单数量，则将订单池中的订单数量确定为订单窗口的目标窗口尺寸。若订单窗口的预设窗口尺寸不大于订单池中的订单数量，则将预设窗口尺寸确定为订单窗口的目标窗口尺寸。
可以理解的，订单窗口的窗口尺寸不仅由预设窗口尺寸决定，还应该考虑当前订单池中的订单数量，订单窗口的窗口大小size=min(WinSize，OrderPool.Count)。
在其中一个实施例中，订单处理系统从订单池中根据预设选择规则选择各待分拣订单生成订单窗口包括：订单处理系统根据订单创建的时间顺序，从订单池中的订单中选择同一时间创建的订单为待分拣订单，根据各待分拣订单生成订单窗口。
在其中一个实施例中，订单处理系统从订单池中根据预设选择规则选择各待分拣订单生成订单窗口包括：订单处理系统根据订单池中订单的优先级，从订单池中的订单中选择优先级为最高优先级的订单为待分拣订单，根据各待分拣订单生成订单窗口。可以理解的，订单的优先级可以根据各个订单的截单时间设定，截单时间越接近当前时间，则订单的优先级越高。也可以根据用户实际需求设定。订单的优先级可以根据订单的实际情况动态变化。例如订单突然加急，则订单的优先级更新为最高优先级，或，订单处于同一优先级的时间达到预设时长，则可以将持续处于同一优先级的订单提高一个优先级梯度。
具体的，订单处理系统将订单窗口内的每一个待分拣订单分别与订单窗口中剩余各待分拣订单进行两两组合，得到至少一个候选聚合订单。例如，订单窗口中存在三个待分拣订单A、B、C，将订单窗口中的各待分拣订单进行两两组合，即可得到候选聚合订单AB、AC、BC。
步骤204，基于候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度，以及两个待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值，得到各候选聚合订单的匹配度；第一重合度越高且比例值越接近预设比例值，候选聚合订单的匹配度越高。
在实际仓储管理中，为了方便分拣，减少分拣作业的作业时间，属于不同品次的物品将在不同的分拣区域进行分拣，每个分拣区域都有相应的分拣工具，接收订单处理系统发送的分拣指令，对该分拣区域的物品进行拣选，将物品拣选到分拣台。其中，物品的品次可以是物品的质量、物品的品牌、物品在各订单中的需求度等。
以物品的品次为物品的品牌进行举例，若A物品是甲品牌的耳机，B物品是乙品牌的耳机，则A、B物品需要在不同的分拣区域分拣。
以物品的品次为物品在各订单中的需求度进行举例，若A物品是需求度最高的耳机，B物品是需求度较低的耳机，则A、B物品需要在不同的分拣区域分拣。
为了提高分拣的效率，减少分拣作业的作业时间，每个分拣区域都有相应的分拣工具，接收订单处理系统发送的分拣指令，对该分拣区域的物品进行拣选，将物品拣选到分拣台。
其中，候选聚合订单的匹配度是用于表征候选聚合订单中的两个待分拣订单的聚合匹配程度的数值，候选聚合订单的匹配度可以影响订单分拣的工作效率以及不同分拣区域的分拣作业均衡度。
候选聚合订单的匹配度越高，说明聚合后的订单在分拣时越能减轻分拣作业的作业时间，均衡不同分拣区域的分拣作业量。候选聚合订单的匹配度越低，说明聚合后的订单在分拣时能够减轻的分拣作业时间越少，不同分拣区域的分拣作业均衡度也会越低。
候选聚合订单的匹配度是基于候选聚合订单的两个待分拣订单中的第一重合度以及比例值计算得到的。其中，第一重合度是指属于同一分拣区域的物品的重合度，用于表征候选聚合订单中两个待分拣订单中属于同一分拣区域的各物品种类的数量多少。
具体地，第一重合度根据候选聚合订单的两个待分拣订单中各物品的所属种类得到，物品的第一重合度越高，说明两个待分拣订单中属于同一分拣区域且种类相同的物品的数量越多。可以理解的，物品的种类根据订单以及仓储系统的实际生产情况确定，以实际生产的是电子产品为例，物品的种类可以是耳机、充电器等。以实际生产的是家电产品为例，物品的种类可以是冰箱、空调等。
在其中一个实施例中，第一重合度可以指物品的SKU重合度。具体地，SKU（StockKeeping Unit）是物品入库后一种编码归类方法，每个种类的物品都对应有唯一的SKU号，包含了物品的种类属性，例如生产日期、保质期、用途、价格、产地等。
其中，比例值是指两个待分拣订单中，属于各不同分拣区域的物品数量占总物品数量的比重，比例值可以反映候选聚合订单聚合成为一个订单后，其内部物品所属分拣区域的构成情况，根据比例值可以判断候选聚合订单中物品分拣区域的均衡程度。
候选聚合订单中物品分拣区域的均衡程度越高，聚合后的订单在分拣时，各分拣区域的分拣工具的利用率越高。候选聚合订单中物品存放区域的均衡程度越低，聚合后的订单在分拣时，各分拣区域的分拣工具的利用率越低。
具体地，订单处理系统中预先存储有预设比例值，预设比例值是管理人员根据各分拣区域的分拣工具数量以及分拣效率得到的。
以候选聚合订单的各个待分拣订单中的物品只有两个分拣区域，第一订单区域的分拣工具数量为4，第二分拣区域的分拣工具数量为2进行举例说明：
管理人员根据第一分拣区域与第二分拣区域的分拣工具数量确定预设比例值为2:1，将预设比例值存储在订单处理系统的数据库中。
若订单A中在第一分拣区域的物品数量为100，在第二分拣区域的物品数量为400，订单B中在第一分拣区域的物品数量为100，在第二分拣区域的物品数量为600，则将订单A与订单B聚合后得到的新订单的比例值为1：5，此时对新订单中的物品进行分拣，第一分拣区域的分拣工具的分拣作业量将远低于第二分拣区域分拣工具的分拣作业量，导致第一分拣区域的分拣工具利用率较低，从而降低了整个仓储系统的利用率。
若订单A中在第一分拣区域的物品数量为200，在第二分拣区域的物品数量为100，订单B中在第一分拣区域的物品数量为200，在第二分拣区域的物品数量为100，则将订单A与订单B聚合后得到的新订单的比例值为2：1，与预设比例值相等。此时对新订单中的物品进行分拣，可以保证第一分拣区域与第二分拣区域的分拣工具的工作量更加均衡，不会出现某个或某些分拣区域的分拣工具工作量饱和，而其他分拣区域的分拣工具均空闲的情况，有效提高了整个分拣系统的利用率。
因此，候选聚合订单中物品的比例值越趋近于预设比例值，可以认为候选聚合订单中物品存放区域的均衡程度更高，候选聚合订单中的两个待分拣订单更加匹配，根据比例值计算得到的候选订单的匹配度也越高。可以理解的，每个待分拣订单中物品所属分拣区域的个数，以及各分拣区域对应的分拣工具的个数本申请不作限定，管理人员可以根据实际情况设定。
具体地，订单处理系统确定候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度，以及合并为一个新订单后属于不同分拣区域的物品的比例值。根据比例值与第一重合度计算得到各候选聚合订单的匹配度，其中，比例值越接近于预设比例值，候选聚合订单的匹配度越高。
在其中一个实施例中，订单处理系统通过将第一重合度与比例值相加，得到候选聚合订单的匹配度。
在其中一个实施例中，订单处理系统可以先对第一重合度与比例值进行加权后，计算得到候选聚合订单的匹配度。
步骤206，根据各候选聚合订单的匹配度，确定各待分拣订单的目标订单分拣批次。
其中，订单分拣批次是指对各待分拣订单进行分拣的，完成订单拣选任务的过程。具体地，订单处理系统根据各候选聚合订单的匹配度，为各待分拣订单分配对应的订单分拣批次，得到各待分拣订单的目标订单分拣批次。
步骤208，基于目标订单分拣批次对各待分拣订单进行分拣出库。
具体地，订单处理系统基于各待分拣订单对应的目标订单分拣批次生成订单分拣指令，将订单分拣指令发送至各分拣区域的分拣工具，指示各分拣工具对各待分拣订单中的物品进行分拣，完成订单拣选出库任务。
在其中一个实施例中，基于目标订单分拣批次对各待分拣订单进行分拣出库，包括：订单处理系统将目标订单分拣批次中的所有待分拣订单下发至待执行列表中等待执行，并从订单池中删除目标订单分拣批次中的所有待分拣订单。其中，待执行列表是用于进行任务等待的列表，当存在多个目标订单分拣批次等待分拣时，可以在待执行列表中进行等待，订单处理系统依次从待执行列表中提取订单批次生成订单分拣执行，指示各分拣工具对目标订单分拣批次中的物品进行分拣。
上述订单分拣方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，将订单窗口中每一个待分拣订单分别与订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单，基于候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度，以及两个待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值，得到各候选聚合订单的匹配度，不同分拣区域的物品的比例值越接近预设比例值，候选聚合订单的匹配度越高。由于匹配度计算时同时考虑了各待分拣订单属于同一分拣区域的物品重合度和不同分拣区域的物品的比例值，因此根据各候选聚合订单的匹配度确定各待分拣订单的目标订单批次，基于目标订单批次对各待分拣订单进行分拣出库，可以在降低订单拣选成本的同时均衡不同分拣区域的分拣作业量，提高仓储系统的利用率，进而有效提升订单分拣效率。
在实际的订单分拣过程中，分拣系统的分拣能力受到多种因素限制，订单处理系统不能无条件的将订单进行合并后分配到同一个批次中进行分拣作业，因此，在一个实施例中，如图3所示，根据各候选聚合订单的匹配度，确定各待分拣订单的目标订单分拣批次包括：
步骤302，根据各候选聚合订单的匹配度、订单的数量和订单箱数，确定订单窗口中符合预设筛选条件的目标候选聚合订单。
其中，订单的数量是指候选聚合订单中包含的最小单位订单的数量，最小单位的订单是指订单处理系统中接收到的初始订单，在后续订单的处理过程中，初始订单可以与其他初始订单进行聚合，因此，订单窗口中的待分拣订单可以是初始订单，也可以是与其他订单进行聚合后更新的订单组。
例如，订单处理系统最先接收到初始订单a、b、c、d，将各初始订单存入订单池中，经过后续的订单处理，订单窗口中的待分拣订单可能包含有初始订单a、c，以及初始订单b和初始订单c聚合后得到的新的待分拣订单A=（b，d）。
订单箱数是指用于承载订单内所有需要的物品的总箱数。订单箱数可以包括库存订单箱数和分拣订单箱数。
以箱数为库存订单箱数为例，若一个订单中需要某面膜160盒，而仓库中库存箱A中装载有100盒该面膜，库存箱B中装载有80盒该面膜，那么要拣选160盒面膜，需要将库存箱A和库存箱B都搬运至拣选站拣出160盒面膜，原库存箱A变成空箱回收，库存箱B剩余20盒返回至立库存储，此时该订单的订单箱数是2箱（分别是库存箱A和库存箱B）。
而各订单的物品分拣到达分拣台后，需要再分拨到对应分拣订单箱中完成订单分拣任务，由于分拣系统的实际情况，分拣工作台处摆放的分拣订单箱的箱数也会存在限制。
其中，预设筛选条件是能够使用同一分拣批次最多可以容纳的订单的数量和订单的箱数满足实际分拣能力的条件，预设筛选条件包括订单数量条件和订单箱数条件。具体地，若候选聚合订单无法满足预设筛选条件，则说明若将该候选聚合订单进行聚合得到一个新的订单，即使将此新的订单单独作为一个批次进行分拣，也会造成分拣工具或分拣台的工作量超出负荷，不利于分拣系统运行的稳定性。
具体地，订单处理系统根据候选聚合订单的匹配度、订单的数量和订单箱数，确定订单窗口中符合预设筛选条件的目标候选聚合订单。其中，符合预设筛选条件的目标候选聚合订单是指聚合后的订单中包含的最小单位的订单的总数量和总箱数满足分拣时的订单数量条件与订单箱数条件，且匹配度最高的候选聚合订单。
步骤304，将符合预设筛选条件的目标候选聚合订单，更新为新的待分拣订单。
具体地，订单处理系统将符合预设筛选条件的目标候选聚合订单更新为新的待分拣订单。例如，候选聚合订单中包括有订单A和订单B，若订单处理系统将包含订单A和订单B的候选聚合订单确定为符合预设筛选条件的目标候选聚合订单，则将符合预设筛选条件的目标候选聚合订单进行合并得到订单N=（A，B），将订单N更新为新的待分拣订单。
在其中一个实施例中，更新为新的待分拣订单后，订单处理系统将符合预设筛选条件的目标候选聚合订单中的各待分拣订单从订单窗口中删除，避免重复聚合和分配分拣批次。
步骤306，返回将订单窗口中每一个待分拣订单分别与订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单的步骤，直至订单窗口中没有符合预设筛选条件的目标候选聚合订单时，将订单窗口中包含的订单数量最多和/或订单箱数最多的待分拣订单确定为同一分拣批次，得到待分拣订单的目标订单分拣批次。
具体地，订单处理系统在获得更新的待分拣订单后，返回到步骤202继续进行订单聚合操作，直至订单窗口中没有符合预设筛选条件的目标候选聚合订单时，可以认为此时无论如何对订单窗口中的各待分拣订单进行两两组合，得到的候选聚合订单中所包含的最小单位订单的订单数量和订单箱数均不符合预设筛选条件。
以订单数量不符合预设筛选条件进行举例说明，订单窗口包括有待分拣订单A、待分拣订单B、待分拣订单C，其中，A中包含有8个最小单位的订单，B中包含有5个最小单位的订单，C中包含有4个最小单位的订单。若根据仓储系统的实际分拣能力确定分拣时的订单数量条件为每个分拣批次中订单数量不超过8个，则此时可以认为订单窗口中没有符合预设筛选条件的目标候选聚合订单。
订单处理系统将订单窗口中包含订单数量最多和/或订单箱数最多的待分拣订单确定为同一分拣批次，得到各待分拣订单的目标订单分拣批次，基于各待分拣订单对应的目标订单分拣批次生成订单分拣指令，将订单分拣指令发送至各分拣区域的分拣工具，指示各分拣工具对各待分拣订单中的物品进行分拣，完成订单拣选出库任务。
本实施例中，根据候选聚合订单的匹配度和候选聚合订单包含的订单数量，确定出订单窗口中符合预设筛选条件的目标候选聚合订单，将聚合后的订单更新为待分拣订单，重复执行订单聚合的步骤，直至订单窗口中没有符合预设筛选条件的目标候选聚合订单时，将订单窗口中包含的订单数量最多和/或订单箱数最多的待分拣订单确定为同一分拣批次，得到待分拣订单的目标订单分拣批次，可以使目标订单分拣批次中所包含的订单数量和订单箱数满足分拣系统的实际分拣能力，在提升订单分拣效率的同时有效避免由于分拣能力不足导致的订单分拣堆积问题的产生。
订单窗口中的订单数量是订单处理系统用于判断是否进行订单聚合的基本条件。在一个实施例中，订单分拣方法还包括：当订单窗口中未分配分拣批次的待分拣订单的数量为1时，将未分配分拣批次的待分拣订单确定为一个分拣批次，得到未分配分拣批次的待分拣订单的目标订单分拣批次，或，将未分配分拣批次的待分拣订单放入下一个订单窗口进行分拣。
具体地，当订单窗口中的未分配分拣批次的待分拣订单数量为1时，说明此时订单窗口没有可以与该待分拣订单进行组合得到候选聚合订单的其它待分拣订单，此时订单处理系统可以直接将该待分拣订单确定为一个分拣批次，得到该待分拣订单的目标订单分拣批次，基于该目标订单分拣批次生成订单分拣指令，将订单分拣指令发送至各分拣区域的分拣工具，指示各分拣工具对该待分拣订单中的物品进行分拣，完成订单拣选出库任务。
订单处理系统也可以将唯一的未分配分拣批次的待分拣订单放入下一个生成的订单窗口中，与下一个订单窗口中的待分拣订单继续匹配聚合，得到对应的目标订单分拣批次。
在本实施例中，当订单窗口中未分配分拣批次的待分拣订单的数量为1时，可以直接将该待分拣订单作为一个分拣批次进行物品分拣，也可以将唯一的未分配分拣批次的待分拣订单放入下一个生成的订单窗口中，与下一个订单窗口中的待分拣订单继续匹配聚合，得到对应的目标订单分拣批次，避免由于长时间等待其他订单进行聚合导致该待分拣订单中的订单分拣任务超出该待分拣订单的截单时间，影响分拣系统中订单的分拣效率。
在订单分拣方案中，得到符合预设筛选条件的目标候选聚合订单是后续进行订单分拣工作的关键，在一个实施例中，如图4所示，根据候选聚合订单的匹配度、订单的数量和订单箱数，确定订单窗口中符合预设筛选条件的目标候选聚合订单，包括以下步骤：
步骤402，对订单窗口中的各候选聚合订单按匹配度的降序排序，根据匹配度最大的前N个候选聚合订单得到待评价订单集。
具体地，订单处理系统计算得到各候选聚合订单的匹配度后，将各匹配度按照匹配度由高到低的排序方式进行排序，选择排序在前的N个候选聚合订单组成待评价订单集。其中，N的具体数值可以根据实际生产情况进行设定，例如若订单处理系统接收到的订单数量较多，则N可以取较大的数值，例如5个、8个等，若订单处理系统接收到的订单数量较少，则N可以取较小的数值，例如3个等。
步骤404，将待评价订单集中匹配度最大的候选聚合订单作为待评价候选聚合订单。
具体地，订单处理系统从生成的待评价订单集中，选择匹配度最大的候选聚合订单作为待评价候选聚合订单。
步骤406，若待评价候选聚合订单中的订单数量和订单箱数符合预设筛选条件，则确定待评价候选聚合订单为订单窗口中符合预设筛选条件的目标候选聚合订单。
具体地，订单处理系统确定待评价候选聚合订单中的最小单位订单的数量和订单箱数，若订单数量和订单箱数均满足预设筛选条件，则说明此时将待评价候选聚合订单进行聚合后得到的新订单其包含的最小单位订单的数量和/或箱数没有达到同一分拣批次最多可以容纳的订单的数量和/或订单箱数，可以继续下一轮的订单聚合处理。订单处理系统将该待评价候选聚合订单确定为订单窗口中符合预设筛选条件的目标候选聚合订单。
进一步的，在一个实施例中，订单分拣方法还包括：若待评价候选聚合订单的订单数量和/或订单箱数不符合预设筛选条件，则按匹配度的降序将待评价订单集中的下一个候选聚合订单作为待评价候选聚合订单。
具体地，若待评价候选聚合订单中不符合预设筛选条件，说明此待评价聚合订单进行聚合后得到的新订单中包含的订单数量和/或订单箱数将超过同一分拣批次最多可以容纳的订单的数量和/或订单箱数，无法进行分拣，此时订单处理系统将按照匹配度的降序将待评价订单集中的下一候选聚合订单作为待评价候选聚合订单。
返回若待评价候选聚合订单中的订单数量和订单箱数符合预设筛选条件，则确定待评价候选聚合订单为订单窗口中符合预设筛选条件的目标候选聚合订单的步骤，直至确定出符合预设筛选条件的目标候选聚合订单，或，待评价订单集不存在符合预设筛选条件的目标候选聚合订单，将订单窗口中包含的订单数量最多和/或订单箱数最多的待分拣订单确定为同一分拣批次，得到待分拣订单的目标订单分拣批次。
具体地，订单处理系统确定新的待评价候选聚合订单，返回步骤406继续进行预设筛选条件判断，直至确定出符合预设筛选条件的目标候选聚合订单。
若订单处理系统遍历待评价订单集，仍然不存在符合预设筛选条件的目标候选聚合订单，则说明当前订单窗口的各候选聚合订单中不存在即符合匹配度要求，又符合预设筛选条件的目标候选聚合订单，订单处理系统将结束订单聚合操作，从订单窗口中选择包含订单数量最多和/或订单箱数最多的待分拣订单，将该待分拣订单确定为同一分拣批次，执行订单分拣工作。
通过本实施例中的方法，可以使确定为同一分拣批次的待分拣订单既符合匹配度的要求，又符合预设筛选条件，进一步提高系统中的订单分拣效率。
在一个实施例中，预设筛选条件包括：待评价候选聚合订单中的订单数量少于预设订单数量阈值，且，待评价候选聚合订单的订单箱数少于预设订单箱数阈值。
其中，预设订单数量阈值是指同一分拣批次能够容纳的订单数量的最大值。预设订单箱数阈值是指同一分拣批次中各订单所需箱数总和的最大值。
具体地，订单处理系统首先确定待评价候选聚合订单的订单数量，若待评价候选聚合订单的订单数量少于预设订单数量阈值，则获取待评价候选聚合订单所需的订单箱数，将订单箱数与预设订单箱数阈值进行比较，若待评价候选聚合订单的订单箱数少于预设订单箱数阈值，则确定待评价候选聚合订单符合预设筛选条件。若存在一个条件无法符合，则确定待评价候选聚合订单不符合预设筛选条件。
在其中一个实施例中，获取待评价候选聚合订单所需的订单箱数包括：订单处理系统根据待评价候选聚合订单中各订单所需物品的物品类型和数量，计算得到待评价候选聚合订单所需的订单箱数。
在上述实施例中，在判断待评价候选聚合订单是否符合预设筛选条件时，不仅考虑了一个分拣批次可以容纳的订单数量，同时还考虑了待评价候选聚合订单分拣时的订单箱数，有效避免由于订单数量太大或订单中物品较大而导致的超出分拣能力的聚合订单生成，进一步提高系统中的订单分拣效率。
订单处理系统在对订单进行聚合时，有可能出现聚合后的订单包含的最小单位订单数量或订单箱数刚好等于预设订单箱数阈值，因此，在一个实施例中，如图5所示，将符合预设筛选条件的目标候选聚合订单，更新为新的待分拣订单之后，还包括：
步骤502，确定新的待分拣订单的订单数量是否等于预设订单数量阈值，或，新的待分拣订单的订单箱数是否等于预设订单箱数阈值。
具体地，订单处理系统获取新的待分拣订单的订单数量和订单箱数，确定新的待分拣订单的订单数量和订单箱数是否存在一个刚好等于预设阈值，即新的待分拣订单的订单数量是否等于预设订单数量阈值，或，新的待分拣订单的订单箱数是否等于预设订单箱数阈值。
步骤504，若等于，则将新的待分拣订单确定为同一分拣批次，得到新的待分拣订单的目标订单分拣批次。
具体地，若存在一个等于预设筛选条件中的阈值，说明此时新的待分拣订单已经达到了条件阈值，无法再与订单窗口中的其他待分拣订单进行聚合，因此不需要将该新的待分拣订单再放入订单窗口中，订单处理系统可以直接将该新的待分拣订单确定为同一分拣批次，得到新的待分拣订单的目标订单分拣批次。
步骤506，若均不等于，则返回将订单窗口中每一个待分拣订单分别与订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单的步骤，直至订单窗口中没有符合预设筛选条件的目标候选聚合订单时，将订单窗口中包含的订单数量最多和/或订单箱数最多的待分拣订单确定为同一分拣批次，得到待分拣订单的目标订单分拣批次。
具体地，若新的待分拣订单的订单数量和订单箱数均不等于预设筛选条件中的阈值，说明此时新的待分拣订单没有饱和，仍然存在与订单窗口中的其他订单进行聚合，得到更优的聚合订单的可能。订单处理系统将新的待分拣订单放入订单窗口中，返回将订单窗口中每一个待分拣订单分别与订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单的步骤，直至订单窗口中没有符合预设筛选条件的目标候选聚合订单时，将订单窗口中包含的订单数量最多和/或订单箱数最多的待分拣订单确定为同一分拣批次，得到待分拣订单的目标订单分拣批次。
本实施例中，在将新的待分拣订单返回到订单窗口之前，先判断此时的待分拣订单是否已经达到饱和，如果已经达到饱和，则直接将该待分拣订单作为一个目标分拣批次进行分拣出库，避免重复聚合判断从而降低系统中订单分拣的效率。
在实际订单处理系统处理订单分拣任务时，订单处理系统仍然会接收大量的新增订单，订单池与订单窗口将会不断扩充，为了降低新增订单分拣时的拖尾效应，在一个实施例中，如图6所示，基于候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度，以及两个待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值，得到各候选聚合订单的匹配度，包括：
步骤602，确定候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度。
步骤604，确定候选聚合订单的两个待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值。
其中，步骤602与步骤604的具体实施方式与步骤204中记载的基本一致，在此不再赘述。
步骤606，确定订单窗口中除候选聚合订单的两个待分拣订单外，其它待分拣订单属于同一分拣区域的物品的第二重合度。
其中，第二重合度根据订单窗口中其它待分拣订单中各物品的所属种类得到，物品的第二重合度越高，说明订单窗口中其它待分拣订单中属于同一分拣区域的同一种类的物品越多。
具体地，订单处理系统根据订单窗口的其它待分拣订单的物品种类确定其它待分拣订单的第二重合度。
步骤608，根据第一重合度、比例值和第二重合度，得到各候选聚合订单的匹配度。
具体地，订单处理系统根据得到的第一重合度、比例值和第二重合度计算得到各候选聚合订单的匹配度。
在本实施例中，进行订单分拣时不仅考虑了候选聚合订单中两个待分拣订单的匹配度，同时还考虑了订单窗口中剩余订单的重合度，能够有效降低最后一部分批次的订单的拖尾效应。
进一步的，为了使订单处理过程更加贴合实际场景需求，在一个实施例中，根据第一重合度、比例值和第二重合度，得到各候选聚合订单的匹配度，包括：对第一重合度、比例值和第二重合度加权，得到各候选聚合订单的匹配度；比例值的权重根据候选聚合订单中订单的数量和/或订单的箱数确定，候选聚合订单中订单的数量和/或订单的箱数越多，比例值的权重越高。
管理人员可以根据不同分拣区域的分拣能力实际的订单需求和生产需要预先为计算匹配度的每个参数设置相应的权值系数，并将相应的权值系数预先存储在订单处理系统中。其中，第一重合度、第二重合度的权值系数可以由管理人员预先设定，而比例值的权重，即权值系数根据候选聚合订单中订单的数量和/或订单箱数确定，候选聚合订单中包含的订单数量越多和/或订单的箱数越多，说明其包含的物品属于不同分拣区域的概率越高，该候选聚合订单作为同一分拣批次进行分拣时，所使用的分拣工具以及分拣时长也更多，因此，订单数量越大和/或订单箱数越多的候选聚合订单更加需要考虑物品的比例值，比例值的权重也越高。
具体地，订单处理系统使用预设的权值系数对第一重合度和第二重合度进行加权计算，得到重合度值，根据候选聚合订单中订单的数量和/或订单箱数确定比例值的权值系数，根据比例值的权值系数对比例值进行加权计算，得到动态比例值，根据重合度值和动态比例值得到各候选聚合订单的匹配度。
在其中一个实施例中，订单处理系统通过计算重合度值和动态比例值的和，得到各候选聚合订单的匹配度。具体地，假设订单Oi和订单Oj中同时存在属于第一分拣区域的A品物品，与属于第二分拣区域的B品物品，以计算订单Oi和订单Oj之间的匹配度进行说明。
首先，订单处理系统首先计算Oi和Oj之间A品的重合度c1与B品的重合度c2，再计算订单窗口中除了Oi和Oj外其它订单之间A品的重合度c3和B品的重合度c4，最后计算订单Oi和Oj合并后形成的新订单Onew中A-B品的比例值c5。
从数据库中获取c1、c2、c3与c4对应的权值系数w1、w2、w3和w4。根据Onew中订单的数量确定c5对应的权值系数w5，然后根据匹配度计算公式：Obj=w1*c1+w2*c2+w3*c3+w4*c4+w5*c5，得到候选聚合订单Onew的匹配度值。
在上述实施例中，计算候选聚合订单的匹配度，进一步为各计算参数设置了权值系数，其中，比例值参数的权值系数根据候选聚合订单中订单数量和/或订单箱数的变化而动态变化，根据此方法计算得到的匹配度能够更加准确的反映候选聚合订单之间的匹配程度，增强了为待分拣订单确定订单批次的准确性，进一步提高了订单分拣的效率。
订单处理系统在实际运行时，有可能生成固定的订单窗口，即订单窗口中的订单不会出现滚动更新的情况。基于此，在一个实施例中，如图7所示，提供了一种订单分拣方法，包括以下步骤：
步骤702，根据各候选聚合订单的匹配度、订单的数量和订单箱数，确定订单窗口中符合预设筛选条件的目标候选聚合订单。
步骤704，将符合预设筛选条件的目标候选聚合订单，更新为新的待分拣订单。
可以理解的，步骤702至步骤704的具体实施步骤与步骤302至步骤304的具体实施步骤基本一致，在此不再赘述。
步骤706，返回将订单窗口中每一个待分拣订单分别与订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单的步骤，直至订单窗口中没有符合预设筛选条件的目标候选聚合订单时，将订单窗口中每一个待分拣订单分别确定为同一个目标订单分拣批次，得到各待分拣订单的目标订单分拣批次。
具体地，订单处理系统将新的待分拣订单放入订单窗口中，返回执行将订单窗口中每一个待分拣订单分别与订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单的步骤，直至订单窗口中没有符合预设筛选条件的目标候选聚合订单时，此时订单窗口中的订单均为不能再聚合的订单，由于订单窗口的固定性，也不会有新增订单进入与各待分拣订单进行重新聚合，因此，订单处理系统直接将订单窗口中的每一个待分拣订单分别确定为同一个目标订单分拣批次，得到各待分拣订单的目标订单分拣批次。既可以保证订单分拣的效率，也可以保证订单分拣的及时性。
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种订单分拣方法，该方法具体包括以下步骤：
步骤1，订单处理系统获取订单池中的订单数量，判断订单池中的订单数量是否大于0，若不大于则持续监视订单池中的订单数量，若大于，则进行步骤2。
步骤2，生成订单窗口，窗口大小为min（预设窗口尺寸，订单池中的订单数量）。
步骤3，确定订单窗口中的订单数量是否大于1，若不大于，则将订单窗口中的唯一订单确定为目标分拣批次P，从订单池汇总删除分拣批次P中的所有订单，并将P中所有订单加入到待执行列表中，返回到步骤1。若大于，则执行步骤4。
步骤4，计算订单窗口中两两订单的候选聚合订单的匹配度，匹配度表达式为：Obj= w1*c1+w2*c2+w3*c3+w4*c4+w5*c5。
步骤5，从所有匹配度值中找出数值最大的3组候选聚合订单T，记为top1、top2和top3。
步骤6，依次判断3组候选聚合订单是否符合预设筛选条件，若存在符合条件的T，则执行步骤7，若不存在符合条件的T，则执行步骤8。
步骤7，找出符合预设筛选条件要求且匹配度最大的一组T记为top0，将T中的两个订单合并成一个新订单Onew，删除订单窗口中T包含的两个订单，将新订单Onew添加至订单窗口中，返回执行步骤3。
步骤8，找出订单窗口中包含订单数量最多和/或订单箱数最多的订单Omax，将Omax确定为目标分拣批次P，在订单池中删除Omax中包含的所有订单，将P中的所有订单加入到待执行列表中，等待执行分拣任务，同时返回至步骤1。
本实施例中的订单分拣方法，不仅考虑了合并订单的重合度，还以加权的方式考虑了订单窗口中剩余订单的重合度，有效降低了最后一部分批次的拖尾效应。同时结合实际场景需求，以动态权值系数加权计算的方式考虑了属于不同分拣区域的物品在同一批次中的比例结构，有效平衡了不同分拣区域的分拣工具的作业量，提高订单分拣的同步性，进而全方位的提升了订单分拣效率。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的订单分拣方法的订单分拣装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个订单分拣装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于订单分拣方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图9所示，提供了一种订单分拣装置900，包括：订单组合模块901、匹配度计算模块902、订单分拣批次确定模块903和订单分拣模块904，其中：
订单组合模块901，用于将订单窗口中每一个待分拣订单分别与订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单。
匹配度计算模块902，用于基于候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度，以及两个待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值，得到各候选聚合订单的匹配度；第一重合度越高且比例值越接近预设比例值，候选聚合订单的匹配度越高。
订单分拣批次确定模块903，用于根据各候选聚合订单的匹配度，确定各待分拣订单的目标订单分拣批次。
订单分拣模块904，用于基于目标订单分拣批次对各待分拣订单进行分拣出库。
上述订单分拣装置，将订单窗口中每一个待分拣订单分别与订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单，基于候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度，以及两个待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值，得到各候选聚合订单的匹配度，不同分拣区域的物品的比例值越接近预设比例值，候选聚合订单的匹配度越高。由于匹配度计算时同时考虑了各待分拣订单属于同一分拣区域的物品重合度和不同分拣区域的物品的比例值，因此根据各候选聚合订单的匹配度确定各待分拣订单的目标订单批次，基于目标订单批次对各待分拣订单进行分拣出库，可以在降低订单拣选成本的同时均衡不同分拣区域的分拣作业量，提高仓储系统的利用率，进而有效提升订单分拣效率。
在一个实施例中，订单分拣批次确定模块还用于：根据各候选聚合订单的匹配度、订单的数量和订单箱数，确定订单窗口中符合预设筛选条件的目标候选聚合订单；将符合预设筛选条件的目标候选聚合订单，更新为新的待分拣订单；返回将订单窗口中每一个待分拣订单分别与订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单的步骤，直至订单窗口中没有符合预设筛选条件的目标候选聚合订单时，将订单窗口中包含的订单数量最多和/或订单箱数最多的待分拣订单确定为同一分拣批次，得到待分拣订单的目标订单分拣批次。
在一个实施例中，订单分拣批次确定模块还用于：对订单窗口中的各候选聚合订单按匹配度的降序排序，根据匹配度最大的前N个候选聚合订单得到待评价订单集；将待评价订单集中匹配度最大的候选聚合订单作为待评价候选聚合订单；若待评价候选聚合订单中的订单数量和订单箱数符合预设筛选条件，则确定待评价候选聚合订单为订单窗口中符合预设筛选条件的目标候选聚合订单。
在一个实施例中，订单分拣批次确定模块还用于：若待评价候选聚合订单中的订单数量和/或订单箱数不符合预设筛选条件，则按匹配度的降序将待评价订单集中的下一个候选聚合订单作为待评价候选聚合订单；返回若待评价候选聚合订单中的订单数量和订单箱数符合预设筛选条件，则确定待评价候选聚合订单为订单窗口中符合预设筛选条件的目标候选聚合订单的步骤，直至确定出符合预设筛选条件的目标候选聚合订单，或，待评价订单集不存在符合预设筛选条件的目标候选聚合订单，将订单窗口中包含的订单数量最多和/或订单箱数最多的待分拣订单确定为同一分拣批次，得到待分拣订单的目标订单分拣批次。
在一个实施例中，订单分拣批次确定模块还用于：确定新的待分拣订单的订单数量是否等于预设订单数量阈值，或，新的待分拣订单的订单箱数是否等于预设订单箱数阈值；若等于，则将新的待分拣订单确定为同一分拣批次，得到新的待分拣订单的目标订单分拣批次；若均不等于，则返回将订单窗口中每一个待分拣订单分别与订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单的步骤，直至订单窗口中没有符合预设筛选条件的目标候选聚合订单时，将订单窗口中包含的订单数量最多和/或订单箱数最多的待分拣订单确定为同一分拣批次，得到待分拣订单的目标订单分拣批次。
在一个实施例中，订单分拣装置还包括：订单数量确定模块，用于
当订单窗口中未分配分拣批次的待分拣订单的数量为1时，将未分配分拣批次的待分拣订单确定为一个分拣批次，得到未分配分拣批次的待分拣订单的目标订单分拣批次，或，将未分配分拣批次的待分拣订单放入下一个订单窗口进行分拣。
在一个实施例中，匹配度计算模块还用于：确定候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度；确定候选聚合订单的两个待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值；确定订单窗口中除候选聚合订单的两个待分拣订单外，其它待分拣订单属于同一分拣区域的物品的第二重合度；根据第一重合度、比例值和第二重合度，得到各候选聚合订单的匹配度。
在一个实施例中，匹配度计算模块还用于：对第一重合度、比例值和第二重合度加权，得到各候选聚合订单的匹配度；比例值的权重根据候选聚合订单中订单的数量和/或订单的箱数确定，候选聚合订单中订单的数量和/或订单的箱数越多，比例值的权重越高。
在一个实施例中，订单分拣批次确定模块还用于：根据各候选聚合订单的匹配度、订单的数量和订单箱数，确定订单窗口中符合预设筛选条件的目标候选聚合订单；将符合预设筛选条件的目标候选聚合订单，更新为新的待分拣订单；返回将订单窗口中每一个待分拣订单分别与订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单的步骤，直至订单窗口中没有符合预设筛选条件的目标候选聚合订单时，将订单窗口中每一个待分拣订单分别确定为同一个目标订单分拣批次，得到各待分拣订单的目标订单分拣批次。
上述订单分拣装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是集成有订单处理系统的服务器或终端，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储待分拣订单、候选聚合订单、第一重合度、比例值、匹配度等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种订单分拣方法。
本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各实施例的订单分拣方法的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各实施例的订单分拣方法的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各实施例的订单分拣方法的步骤。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (12)

1.一种订单分拣方法，其特征在于，所述方法包括：
将订单窗口中每一个待分拣订单分别与所述订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单；
基于所述候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度，以及两个所述待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值，得到各所述候选聚合订单的匹配度；所述比例值是指两个待分拣订单中，属于各不同分拣区域的物品数量占总物品数量的比重，所述第一重合度越高且所述比例值越接近预设比例值，所述候选聚合订单的匹配度越高；
根据各所述候选聚合订单的匹配度，确定各所述待分拣订单的目标订单分拣批次；
基于所述目标订单分拣批次对各所述待分拣订单进行分拣出库。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述候选聚合订单的匹配度，确定各所述待分拣订单的目标订单分拣批次，包括：
根据各所述候选聚合订单的匹配度、订单的数量和订单箱数，确定所述订单窗口中符合预设筛选条件的目标候选聚合订单；
将所述符合所述预设筛选条件的目标候选聚合订单，更新为新的待分拣订单；
返回所述将订单窗口中每一个待分拣订单分别与所述订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单的步骤，直至所述订单窗口中没有符合所述预设筛选条件的目标候选聚合订单时，将所述订单窗口中包含的订单数量最多和/或订单箱数最多的待分拣订单确定为同一分拣批次，得到所述待分拣订单的目标订单分拣批次。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述候选聚合订单的匹配度、订单的数量和订单箱数，确定所述订单窗口中符合预设筛选条件的目标候选聚合订单，包括：
对所述订单窗口中的各所述候选聚合订单按匹配度的降序排序，根据匹配度最大的前N个候选聚合订单得到待评价订单集；
将所述待评价订单集中匹配度最大的候选聚合订单作为待评价候选聚合订单；
若所述待评价候选聚合订单中的订单数量和订单箱数符合预设筛选条件，则确定所述待评价候选聚合订单为所述订单窗口中符合所述预设筛选条件的目标候选聚合订单。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述待评价候选聚合订单的订单数量和/或订单箱数不符合所述预设筛选条件，则按所述匹配度的降序将所述待评价订单集中的下一个候选聚合订单作为待评价候选聚合订单；返回若所述待评价候选聚合订单中的订单数量和订单箱数符合预设筛选条件，则确定所述待评价候选聚合订单为订单窗口中符合所述预设筛选条件的目标候选聚合订单的步骤，直至确定出符合所述预设筛选条件的目标候选聚合订单，或，所述待评价订单集不存在符合所述预设筛选条件的目标候选聚合订单，将所述订单窗口中包含的订单数量最多和/或订单箱数最多的待分拣订单确定为同一分拣批次，得到所述待分拣订单的目标订单分拣批次。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述预设筛选条件包括：所述待评价候选聚合订单中的订单数量少于预设订单数量阈值，且，所述待评价候选聚合订单的订单箱数少于预设订单箱数阈值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述符合所述预设筛选条件的目标候选聚合订单，更新为新的待分拣订单之后，还包括：
确定所述新的待分拣订单的订单数量是否等于所述预设订单数量阈值，或，所述新的待分拣订单的订单箱数是否等于所述预设订单箱数阈值；
若等于，则将所述新的待分拣订单确定为同一分拣批次，得到所述新的待分拣订单的目标订单分拣批次；
若均不等于，则返回所述将订单窗口中每一个待分拣订单分别与所述订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单的步骤，直至所述订单窗口中没有所述符合所述预设筛选条件的目标候选聚合订单时，将所述订单窗口中包含的订单数量最多和/或订单箱数最多的待分拣订单确定为同一分拣批次，得到所述待分拣订单的目标订单分拣批次。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述订单窗口中未分配分拣批次的待分拣订单的数量为1时，将所述未分配分拣批次的待分拣订单确定为一个分拣批次，得到所述未分配分拣批次的待分拣订单的目标订单分拣批次，或，将所述未分配分拣批次的待分拣订单放入下一个订单窗口进行分拣。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度，以及两个所述待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值，得到各所述候选聚合订单的匹配度，包括：
确定所述候选聚合订单的两个所述待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度；
确定所述候选聚合订单的两个所述待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值；
确定所述订单窗口中除所述候选聚合订单的两个所述待分拣订单外，其它待分拣订单属于同一分拣区域的物品的第二重合度；
根据所述第一重合度、比例值和所述第二重合度，得到各所述候选聚合订单的匹配度。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一重合度、比例值和所述第二重合度，得到各所述候选聚合订单的匹配度，包括：
对所述第一重合度、比例值和所述第二重合度加权，得到各所述候选聚合订单的匹配度；所述比例值的权重根据所述候选聚合订单中订单的数量和/或订单的箱数确定，所述候选聚合订单中订单的数量和/或订单的箱数越多，所述比例值的权重越高。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述候选聚合订单的匹配度，确定各所述待分拣订单的目标订单分拣批次，包括：
根据各所述候选聚合订单的匹配度、订单的数量和订单箱数，确定所述订单窗口中符合所述预设筛选条件的目标候选聚合订单；
将所述符合所述预设筛选条件的目标候选聚合订单，更新为新的待分拣订单；
返回所述将订单窗口中每一个待分拣订单分别与所述订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单的步骤，直至所述订单窗口中没有所述符合所述预设筛选条件的目标候选聚合订单时，将所述订单窗口中每一个待分拣订单分别确定为同一个目标订单分拣批次，得到各所述待分拣订单的目标订单分拣批次。
11.一种订单分拣装置，其特征在于，所述装置包括：
订单组合模块，用于将订单窗口中每一个待分拣订单分别与所述订单窗口中的剩余各待分拣订单进行组合，得到至少一个候选聚合订单；
匹配度计算模块，用于基于所述候选聚合订单的两个待分拣订单中属于同一分拣区域的物品的第一重合度，以及两个所述待分拣订单中属于不同分拣区域的物品的比例值，得到各所述候选聚合订单的匹配度；所述比例值是指两个待分拣订单中，属于各不同分拣区域的物品数量占总物品数量的比重，所述第一重合度越高且所述比例值越接近预设比例值，所述候选聚合订单的匹配度越高；
订单分拣批次确定模块，用于根据各所述候选聚合订单的匹配度，确定各所述待分拣订单的目标订单分拣批次；
订单分拣模块，用于基于所述目标订单分拣批次对各所述待分拣订单进行分拣出库。
12.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。
CN202211388486.1A 2022-11-08 2022-11-08 订单分拣方法、装置和计算机设备 Active CN115619489B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211388486.1A CN115619489B (zh) 2022-11-08 2022-11-08 订单分拣方法、装置和计算机设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211388486.1A CN115619489B (zh) 2022-11-08 2022-11-08 订单分拣方法、装置和计算机设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115619489A CN115619489A (zh) 2023-01-17
CN115619489B true CN115619489B (zh) 2023-04-07

Family

ID=84878165

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211388486.1A Active CN115619489B (zh) 2022-11-08 2022-11-08 订单分拣方法、装置和计算机设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115619489B (zh)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001253515A (ja) * 2000-03-15 2001-09-18 Sumitomo Heavy Ind Ltd 商品ピッキング設備およびピッキング方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101968860A (zh) * 2010-10-09 2011-02-09 北京物资学院 订单拣选方法及系统
CN109647719B (zh) * 2017-10-11 2020-07-31 北京京东振世信息技术有限公司 用于分拣货物的方法和装置
US10427873B1 (en) * 2018-05-29 2019-10-01 Schaefer Systems International, Inc. Cluster-based-system and method for E-commerce-order fulfillment
CN114162504B (zh) * 2021-11-30 2023-12-05 北京京东振世信息技术有限公司 分拣包裹的方法、装置、设备及存储介质
CN115049342A (zh) * 2022-07-11 2022-09-13 北京沃东天骏信息技术有限公司 货物的出库控制方法、装置和计算机可读存储介质

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001253515A (ja) * 2000-03-15 2001-09-18 Sumitomo Heavy Ind Ltd 商品ピッキング設備およびピッキング方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115619489A (zh) 2023-01-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107103446B (zh) 库存调度方法以及装置
CN110097315B (zh) 容器确定方法、容器确定装置、介质和计算设备
CN110348771B (zh) 一种对订单进行组单的方法和装置
CN115660380B (zh) 货到人拣选的订单处理方法及装置
CN106372838A (zh) 一种基于背包算法的库存分拣方法
TW202213207A (zh) 訂單處理方法、裝置、設備、系統及存儲介質
CN110390449B (zh) 仓库补货方法和装置
EP1654647B1 (en) A method of assigning objects to processing units
CN109784791B (zh) 订单分配方法和装置
CN111507651A (zh) 应用于人机混合仓库的订单数据处理方法和装置
CN113177766B (zh) 储藏物料的方法、装置及终端设备
CN115759929A (zh) 货物拣选方法、装置、电子设备和可读存储介质
CN111260288B (zh) 订单管理方法、装置、介质及电子设备
CN111950830B (zh) 一种任务分配方法和装置
CN114461384A (zh) 任务执行方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109784593B (zh) 用于多层仓库的产能均衡处理方法和装置
CN115619489B (zh) 订单分拣方法、装置和计算机设备
CN110889599B (zh) 订单处理方法及装置、仓储系统、计算机设备和存储介质
CN110633924B (zh) 用于将商品分仓间存储的方法和系统
CN113435805A (zh) 物品存储信息确定方法、装置、设备和存储介质
Lewczuk et al. Supportive role of dynamic order picking area in distribution warehouse
CN116629495A (zh) 用于输出信息的方法和装置
WO2024104426A1 (zh) 货物拣选方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN113554380A (zh) 一种物品出库定位方法和装置
CN112837128A (zh) 订单指派方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant