CN116468518A - 一种全渠道零售的云仓订单处理系统及管理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种全渠道零售的云仓订单处理系统及管理方法,包括:基于客户端创建订单信息,通过云仓订单管理端对订单信息进行智能分析管控处理,获取智能分析报告,该智能分析报告包括订单对应分仓节点;该订单根据智能分析报告生成专属识别码,对应分仓节点根据专属识别码获取该订单信息,该对应分仓节点根据订单商品的智能分析报告保持仓库商品持续供给;该对应分仓节点根据订单信息智能规划配送方案,根据配送方案安排配送车辆,客户通过客户端实时查询订单信息。通过云仓订单管理端确保订单的落实以及增强订单流程的灵活性,通过将订单处理与分仓节点、物流运输进行结合,实现就近仓库配货、信息共享性以及提高了物流效率。

Description

一种全渠道零售的云仓订单处理系统及管理方法
技术领域
本发明涉及于零售管理技术领域,尤其涉及一种全渠道零售的云仓订单处理系统及管理方法。
背景技术
基于大数据、云计算和现代管理技术等信息技术的“云仓”概念应运而生,云概念是指网络平台,基于大数据端是为云,云仓库即指仓库平台。全渠道零售的云仓平台是将线上、线下、物流结合的一种销售模式,云仓平台包括订单管理、“云仓”仓储、供应商、客户、物流配送,而订单管理是云仓平台是仓储配送的起点,完成任务情况、分析数据情况、资源整体状况等分析需要以订单数据为基础,且云仓平台实施的配送行为也需要以订单为核心来开展协调配置工作。
申请号为201711119814.7的发明专利文件,提出了一种用于全渠道零售的云仓订单处理系统,该发明公开的云仓订单处理系统包括:将线上和线下的订单进行汇总之后统一处理,将线上线下所有云仓订单集合处理的业务订单数据,云仓订单中记录了订单的必要的基本信息,这些信息有:接口订单类型,线上/线下,线上是指通过数据库接口传入进来的订单,线下是指从实体门店上传上来的云仓订单;订单来源,包括手工、官网、电商;下单店仓,用来记录终端用户下订单时所在的店仓;发货店仓,用来记录具体将货物发送给客户的店仓;单据日期,下单的日期;发货日期,具体货物发出的日期;会员卡号,下单客户的会员卡号;订单备注,原订单的客户填写的备注信息。
然而,上述的技术方案仅考虑了订单涉及的基本信息以及订单处理问题,对于用于全渠道的云仓系统需要解决的问题考虑不够全面,例如在订单信息管理方面没有确保订单的落实,在需求管理方面没有增强订单流程的灵活性,在供应管理方面没有通过订单管理保持仓储货物最优存量配置以及供应商的持续补给,在物流运输方面没有通过订单管理智能规划配送方案,未实现在基于交货时间的基础上减少配送成本。
发明内容
本发明提供了一种全渠道零售的云仓订单处理系统及管理方法,以解决现有技术中存在的对于用于全渠道的云仓系统需要解决的问题考虑不够全面,例如在订单信息管理方面没有确保订单的落实,在需求管理方面没有增强订单流程的灵活性,在供应管理方面没有通过订单管理保持仓储货物最优存量配置以及供应商的持续补给,在物流运输方面没有通过订单管理智能规划配送方案,未实现在基于交货时间的基础上减少配送成本的上述问题。
为了达到上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种全渠道零售的云仓订单管理方法,包括:
S101:基于客户端创建订单信息,通过云仓订单管理端对订单信息进行智能分析管控处理,获取智能分析报告,该智能分析报告包括订单对应分仓节点;
S102:该订单根据智能分析报告生成专属识别码,对应分仓节点根据专属识别码获取该订单信息,该对应分仓节点根据订单商品的智能分析报告保持仓库商品持续供给;
S103:该对应分仓节点根据订单信息智能规划配送方案,根据配送方案安排配送车辆,客户通过客户端实时查询订单信息。
其中,所述S101步骤包括:
S1011:客户选择所需的商品后在客户端创建订单信息,订单信息自动导入订单数据库,订单数据库对当前订单信息预处理,预处理包括映射规则以及格式检查;
S1012:通过云仓订单管理端对订单信息进行处理,基于订单信息中的客户收货位置信息与全国分仓节点建立连接关系,再通过订单信息中商品与对应分仓节点对应商品建立连接关系;
S1013:对当前订单信息进行监控绑定,在订单生成至订单结束的过程中,通过监控对订单信息进行审核,该审核包括云仓订单管理端智能化审核和人工审核。
其中,所述S102步骤包括:
S1021:订单根据智能分析报告生产专属识别码,该专属识别码包括商品参数、商品状态以及当前商品所在位置;
S1022:基于当前对应仓节点与订单中对应商品的历史销量构建库存优化模型,确定全国各级分仓节点的库存控制参数,其中,该库存控制参数属于供应链共享信息;
S1023:基于库存控制参数协调各级分仓节点库存量,保持仓库商品持续供给。
其中,所述S103步骤包括:
S1031:基于对应分仓节点订单分配以及物流配送构建订单分配优化模型,订单分配优化模型参数包括订单响应、车辆分配、路径规划和订单交付;
S1032:基于订单分配优化模型将商品匹配对应的配送服务车辆类型,配送服务车辆类型依据客户的位置选择配送路径,最后完成配送和订单交付。
其中,所述S1012步骤包括:订单信息中商品与对应分仓节点对应商品建立连接关系后,对当前订单进行初始分配;
初始分配将客户分成两个集群,集群包括靠近分仓节点集和远离分仓节点集,若订单分配到客户至分仓节点小于设定距离值时,则属于靠近仓库集,分配方案保持不变,若订单分配到客户至分仓节点大于或等于设定距离值时,则属于远离仓库集,需更新订单分配方案后重新分配;
订单分配方案包括交换算子和移动算子,交换算子指将远离仓库集中客户订单在分配不同分仓节点之间进行交换;移动算子指将远离仓库集中客户订单移动至分仓节点序列外的位置,靠近仓库集中客户订单在分仓节点序列中移动。
一种全渠道零售的云仓订单处理系统,包括:
订单信息创建单元用于基于客户端创建订单信息,通过云仓订单管理端对订单信息进行智能分析管控处理,获取智能分析报告,该智能分析报告包括订单对应分仓节点;
订单专属识别码单元用于该订单根据智能分析报告生成专属识别码,对应分仓节点根据专属识别码获取该订单信息,该对应分仓节点根据订单商品的智能分析报告保持仓库商品持续供给;
订单配送单元用于该对应分仓节点根据订单信息智能规划配送方案,根据配送方案安排配送车辆,客户通过客户端实时查询订单信息。
其中,所述订单信息创建单元包括:
订单信息创建第一子单元用于客户选择所需的商品后在客户端创建订单信息,订单信息自动导入订单数据库,订单数据库对当前订单信息预处理,预处理包括映射规则以及格式检查;
订单信息创建第二子单元用于通过云仓订单管理端对订单信息进行处理,基于订单信息中的客户收货位置信息与全国分仓节点建立连接关系,再通过订单信息中商品与对应分仓节点对应商品建立连接关系;
订单信息创建第三子单元用于对当前订单信息进行监控绑定,在订单生成至订单结束的过程中,通过监控对订单信息进行审核,该审核包括云仓订单管理端智能化审核和人工审核。
其中,所述订单专属识别码单元包括:
订单专属识别码第一子单元用于订单根据智能分析报告生产专属识别码,该专属识别码包括商品参数、商品状态以及当前商品所在位置;
订单专属识别码第二子单元用于基于当前对应仓节点与订单中对应商品的历史销量构建库存优化模型,确定全国各级分仓节点的库存控制参数,其中,该库存控制参数属于供应链共享信息;
订单专属识别码第三子单元用于基于库存控制参数协调各级分仓节点库存量,保持仓库商品持续供给。
其中,所述订单配送单元包括:
订单配送第一子单元用于基于对应分仓节点订单分配以及物流配送构建订单分配优化模型,订单分配优化模型参数包括订单响应、车辆分配、路径规划和订单交付;
订单配送第二子单元用于基于订单分配优化模型将商品匹配对应的配送服务车辆类型,配送服务车辆类型依据客户的位置选择配送路径,最后完成配送和订单交付。
其中,所述订单信息创建第二子单元包括:订单信息中商品与对应分仓节点对应商品建立连接关系后,对当前订单进行初始分配;
初始分配将客户分成两个集群,集群包括靠近分仓节点集和远离分仓节点集,若订单分配到客户至分仓节点小于设定距离值时,则属于靠近仓库集,分配方案保持不变,若订单分配到客户至分仓节点大于或等于设定距离值时,则属于远离仓库集,需更新订单分配方案后重新分配;
订单分配方案包括交换算子和移动算子,交换算子指将远离仓库集中客户订单在分配不同分仓节点之间进行交换;移动算子指将远离仓库集中客户订单移动至分仓节点序列外的位置,靠近仓库集中客户订单在分仓节点序列中移动。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
一种全渠道零售的云仓订单管理方法,包括:基于客户端创建订单信息,通过云仓订单管理端对订单信息进行智能分析管控处理,获取智能分析报告,该智能分析报告包括订单对应分仓节点;该订单根据智能分析报告生成专属识别码,对应分仓节点根据专属识别码获取该订单信息,该对应分仓节点根据订单商品的智能分析报告保持仓库商品持续供给;该对应分仓节点根据订单信息智能规划配送方案,根据配送方案安排配送车辆,客户通过客户端实时查询订单信息。通过云仓订单管理端确保订单的落实以及增强订单流程的灵活性,还在供应管理方面通过订单管理保持仓储商品最优存量配置、供应商与分仓节点的持续补给,通过将订单处理与分仓节点、物流运输进行结合,实现就近仓库配货、信息共享性以及提高了物流效率。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明实施例中一种全渠道零售的云仓订单管理方法的流程图;
图2为本发明实施例中对订单信息进行智能分析管控处理的流程图;
图3为本发明实施例中专属识别码生成的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种全渠道零售的云仓订单管理方法,包括:
S101:基于客户端创建订单信息,通过云仓订单管理端对订单信息进行智能分析管控处理,获取智能分析报告,该智能分析报告包括订单对应分仓节点;
S102:该订单根据智能分析报告生成专属识别码,对应分仓节点根据专属识别码获取该订单信息,该对应分仓节点根据订单商品的智能分析报告保持仓库商品持续供给;
S103:该对应分仓节点根据订单信息智能规划配送方案,根据配送方案安排配送车辆,客户通过客户端实时查询订单信息。
上述技术方案的工作原理为:客户通过线上客户端(App软件)登录零售平台或去线下体验店,选择自己所需的商品后下单,在客户端(客户端包括线上和线下,线下是通过客户选好商品后自动在对应软件生成订单,供客户查询)自动生成订单信息后将订单信息数据更新至订单数据库中,通过云仓订单管理端对订单信息进行智能分析管控处理(通过分析管控对订单信息进行识别分类以及订单信息监控绑定,通过分类划分增强订单流程的灵活性,通过订单信息监控绑定确保订单信息的准确性),获取智能分析报告,该智能分析报告包括订单对应分仓节点;该订单根据智能分析报告生成专属识别码(专属识别码与对应分仓节点商品进行关联),对应分仓节点根据专属识别码获取该订单信息,该对应分仓节点根据订单商品的智能分析报告保持仓库商品持续供给(基于当前订单信息中的商品以及订单存储库中对应订单信息中的商品进行分析,获取订单未来订购趋势,根据未来订购趋势为仓储、供应商提供数据支持,通过订单管理保持仓储货物最优存量配置以及供应商的持续补给);该对应分仓节点根据订单信息智能规划配送方案(通过订单管理智能规划配送方案),根据配送方案安排配送车辆,客户通过客户端实时查询订单信息(订单在配送中可以使用物流追踪功能,查询商品的运输情况)。
上述技术方案的有益效果为:基于客户端创建订单信息,通过云仓订单管理端对订单信息进行智能分析管控处理,获取智能分析报告,该智能分析报告包括订单对应分仓节点;该订单根据智能分析报告生成专属识别码,对应分仓节点根据专属识别码获取该订单信息,该对应分仓节点根据订单商品的智能分析报告保持仓库商品持续供给;该对应分仓节点根据订单信息智能规划配送方案,根据配送方案安排配送车辆,客户通过客户端实时查询订单信息。通过云仓订单管理端确保订单的落实以及增强订单流程的灵活性,还在供应管理方面通过订单管理保持仓储商品最优存量配置、供应商与分仓节点的持续补给,通过将订单处理与分仓节点、物流运输进行结合,实现就近仓库配货、信息共享性以及提高了物流效率。
在另一实施例中,所述S101步骤包括:
S1011:客户选择所需的商品后在客户端创建订单信息,订单信息自动导入订单数据库,订单数据库对当前订单信息预处理,预处理包括映射规则以及格式检查;
S1012:通过云仓订单管理端对订单信息进行处理,基于订单信息中的客户收货位置信息与全国分仓节点建立连接关系,再通过订单信息中商品与对应分仓节点对应商品建立连接关系;
S1013:对当前订单信息进行监控绑定,在订单生成至订单结束的过程中,通过监控对订单信息进行审核,该审核包括云仓订单管理端智能化审核和人工审核。
上述技术方案的工作原理为:客户选择所需的商品后在客户端创建订单信息,订单信息自动导入订单数据库,订单数据库对当前订单信息预处理,预处理包括映射规则以及格式检查(映射规则是之前订单信息中的商品与分仓节点之间的关系,若当前订单信息具有对应的映射规则,则直接调取该映射规则,若没有对应的映射规则,则建立当前的关系创建新的映射规则;格式检查包括订单信息中客户基本信息、客户信用信息、商品信息以及对应查询窗口信息格式的核对);通过云仓订单管理端对订单信息进行处理,基于订单信息中的客户收货位置信息与全国分仓节点建立连接关系,再通过订单信息中商品与对应分仓节点对应商品建立连接关系(连接关系是指订单中的商品与对应分仓节点库存中的产品建立对应关系,再通过监控对当前建立对应关系进行识别,看是否重复映射连接或错误映射连接);对当前订单信息进行监控绑定,在订单生成至订单结束的过程中,通过监控对订单信息进行审核,该审核包括云仓订单管理端智能化审核和人工审核。
其中,订单数据库包括客户基本信息、客户信用、商品信息、订单信息,订单信息包括订单ID、客户ID、商品ID、订货量、单价、总价、订货日期、账单日期。
上述技术方案的有益效果为:客户选择所需的商品后在客户端创建订单信息,订单信息自动导入订单数据库,订单数据库对当前订单信息预处理,预处理包括映射规则以及格式检查;通过云仓订单管理端对订单信息进行处理,基于订单信息中的客户收货位置信息与全国分仓节点建立连接关系,再通过订单信息中商品与对应分仓节点对应商品建立连接关系;对当前订单信息进行监控绑定,在订单生成至订单结束的过程中,通过监控对订单信息进行审核,该审核包括云仓订单管理端智能化审核和人工审核。通过设定监控绑定,对订单进行实时监控,确保订单的落实;订单数据库对当前订单信息预处理,对订单进行分类管理,增强订单流程的灵活性。
在另一实施例中,所述S102步骤包括:
S1021:订单根据智能分析报告生产专属识别码,该专属识别码包括商品参数、商品状态以及当前商品所在位置;
S1022:基于当前对应仓节点与订单中对应商品的历史销量构建库存优化模型,确定全国各级分仓节点的库存控制参数,其中,该库存控制参数属于供应链共享信息;
S1023:基于库存控制参数协调各级分仓节点库存量,保持仓库商品持续供给。
上述技术方案的工作原理为:订单根据智能分析报告生产专属识别码,该专属识别码包括商品参数、商品状态以及当前商品所在位置;基于当前对应仓节点与订单中对应商品的历史销量构建库存优化模型,确定全国各级分仓节点的库存控制参数,其中,该库存控制参数属于供应链共享信息;基于库存控制参数协调各级分仓节点库存量,保持仓库商品持续供给。实现了库存控制策略的优化,达到降低总成本的目标。
上述技术方案的有益效果为:订单根据智能分析报告生产专属识别码,该专属识别码包括商品参数、商品状态以及当前商品所在位置;基于当前对应仓节点与订单中对应商品的历史销量构建库存优化模型,确定全国各级分仓节点的库存控制参数,其中,该库存控制参数属于供应链共享信息;基于库存控制参数协调各级分仓节点库存量,保持仓库商品持续供给。实现了库存控制策略的优化,达到降低总成本的目标。通过云仓订单管理端确保订单的落实以及增强订单流程的灵活性,还在供应管理方面通过订单管理保持仓储商品最优存量配置、供应商与分仓节点的持续补给,通过将订单处理与分仓节点、物流运输进行结合,实现就近仓库配货、信息共享性以及提高了物流效率。
在另一实施例中,所述S103步骤包括:
S1031:基于对应分仓节点订单分配以及物流配送构建订单分配优化模型,订单分配优化模型参数包括订单响应、车辆分配、路径规划和订单交付;
S1032:基于订单分配优化模型将商品匹配对应的配送服务车辆类型,配送服务车辆类型依据客户的位置选择配送路径,最后完成配送和订单交付。
上述技术方案的工作原理为:基于对应分仓节点订单分配以及物流配送构建订单分配优化模型,订单分配优化模型参数包括订单响应、车辆分配、路径规划和订单交付;基于订单分配优化模型将商品匹配对应的配送服务车辆类型,配送服务车辆类型依据客户的位置选择配送路径,最后完成配送和订单交付。
上述技术方案的有益效果为:基于对应分仓节点订单分配以及物流配送构建订单分配优化模型,订单分配优化模型参数包括订单响应、车辆分配、路径规划和订单交付;基于订单分配优化模型将商品匹配对应的配送服务车辆类型,配送服务车辆类型依据客户的位置选择配送路径,最后完成配送和订单交付。通过云仓订单管理端确保订单的落实以及增强订单流程的灵活性,还在供应管理方面通过订单管理保持仓储商品最优存量配置、供应商与分仓节点的持续补给,通过将订单处理与分仓节点、物流运输进行结合,实现就近仓库配货、信息共享性以及提高了物流效率。
在另一实施例中,所述S1012步骤包括:订单信息中商品与对应分仓节点对应商品建立连接关系后,对当前订单进行初始分配;
初始分配将客户分成两个集群,集群包括靠近分仓节点集和远离分仓节点集,若订单分配到客户至分仓节点小于设定距离值时,则属于靠近仓库集,分配方案保持不变,若订单分配到客户至分仓节点大于或等于设定距离值时,则属于远离仓库集,需更新订单分配方案后重新分配;
订单分配方案包括交换算子和移动算子,交换算子指将远离仓库集中客户订单在分配不同分仓节点之间进行交换;移动算子指将远离仓库集中客户订单移动至分仓节点序列外的位置,靠近仓库集中客户订单在分仓节点序列中移动。
上述技术方案的工作原理为:初始分配将客户分成两个集群,集群包括靠近分仓节点集和远离分仓节点集,若订单分配到客户至分仓节点小于设定距离值时,则属于靠近仓库集,分配方案保持不变,若订单分配到客户至分仓节点大于或等于设定距离值时,则属于远离仓库集,需更新订单分配方案后重新分配;订单分配方案包括交换算子和移动算子,交换算子指将远离仓库集中客户订单在分配不同分仓节点之间进行交换;移动算子指将远离仓库集中客户订单移动至分仓节点序列外的位置,靠近仓库集中客户订单在分仓节点序列中移动。
上述技术方案的有益效果为:初始分配将客户分成两个集群,集群包括靠近分仓节点集和远离分仓节点集,若订单分配到客户至分仓节点小于设定距离值时,则属于靠近仓库集,分配方案保持不变,若订单分配到客户至分仓节点大于或等于设定距离值时,则属于远离仓库集,需更新订单分配方案后重新分配;订单分配方案包括交换算子和移动算子,交换算子指将远离仓库集中客户订单在分配不同分仓节点之间进行交换;移动算子指将远离仓库集中客户订单移动至分仓节点序列外的位置,靠近仓库集中客户订单在分仓节点序列中移动。通过云仓订单管理端确保订单的落实以及增强订单流程的灵活性,还在供应管理方面通过订单管理保持仓储商品最优存量配置、供应商与分仓节点的持续补给,通过将订单处理与分仓节点、物流运输进行结合,实现就近仓库配货、信息共享性以及提高了物流效率。
在另一实施例中,一种全渠道零售的云仓订单处理系统,包括:
订单信息创建单元用于基于客户端创建订单信息,通过云仓订单管理端对订单信息进行智能分析管控处理,获取智能分析报告,该智能分析报告包括订单对应分仓节点;
订单专属识别码单元用于该订单根据智能分析报告生成专属识别码,对应分仓节点根据专属识别码获取该订单信息,该对应分仓节点根据订单商品的智能分析报告保持仓库商品持续供给;
订单配送单元用于该对应分仓节点根据订单信息智能规划配送方案,根据配送方案安排配送车辆,客户通过客户端实时查询订单信息。
上述技术方案的工作原理为:客户通过线上客户端(App软件)登录零售平台或去线下体验店,选择自己所需的商品后下单,在客户端(客户端包括线上和线下,线下是通过客户选好商品后自动在对应软件生成订单,供客户查询)自动生成订单信息后将订单信息数据更新至订单数据库中,通过云仓订单管理端对订单信息进行智能分析管控处理(通过分析管控对订单信息进行识别分类以及订单信息监控绑定,通过分类划分增强订单流程的灵活性,通过订单信息监控绑定确保订单信息的准确性),获取智能分析报告,该智能分析报告包括订单对应分仓节点;该订单根据智能分析报告生成专属识别码(专属识别码与对应分仓节点商品进行关联),对应分仓节点根据专属识别码获取该订单信息,该对应分仓节点根据订单商品的智能分析报告保持仓库商品持续供给(基于当前订单信息中的商品以及订单存储库中对应订单信息中的商品进行分析,获取订单未来订购趋势,根据未来订购趋势为仓储、供应商提供数据支持,通过订单管理保持仓储货物最优存量配置以及供应商的持续补给);该对应分仓节点根据订单信息智能规划配送方案(通过订单管理智能规划配送方案),根据配送方案安排配送车辆,客户通过客户端实时查询订单信息(订单在配送中可以使用物流追踪功能,查询商品的运输情况)。
上述技术方案的有益效果为:通过云仓订单管理端确保订单的落实以及增强订单流程的灵活性,还在供应管理方面通过订单管理保持仓储商品最优存量配置、供应商与分仓节点的持续补给,通过将订单处理与分仓节点、物流运输进行结合,实现就近仓库配货、信息共享性以及提高了物流效率。
在另一实施例中,所述订单信息创建单元包括:
订单信息创建第一子单元用于客户选择所需的商品后在客户端创建订单信息,订单信息自动导入订单数据库,订单数据库对当前订单信息预处理,预处理包括映射规则以及格式检查;
订单信息创建第二子单元用于通过云仓订单管理端对订单信息进行处理,基于订单信息中的客户收货位置信息与全国分仓节点建立连接关系,再通过订单信息中商品与对应分仓节点对应商品建立连接关系;
订单信息创建第三子单元用于对当前订单信息进行监控绑定,在订单生成至订单结束的过程中,通过监控对订单信息进行审核,该审核包括云仓订单管理端智能化审核和人工审核。
上述技术方案的工作原理为:客户选择所需的商品后在客户端创建订单信息,订单信息自动导入订单数据库,订单数据库对当前订单信息预处理,预处理包括映射规则以及格式检查(映射规则是之前订单信息中的商品与分仓节点之间的关系,若当前订单信息具有对应的映射规则,则直接调取该映射规则,若没有对应的映射规则,则建立当前的关系创建新的映射规则;格式检查包括订单信息中客户基本信息、客户信用信息、商品信息以及对应查询窗口信息格式的核对);通过云仓订单管理端对订单信息进行处理,基于订单信息中的客户收货位置信息与全国分仓节点建立连接关系,再通过订单信息中商品与对应分仓节点对应商品建立连接关系(连接关系是指订单中的商品与对应分仓节点库存中的产品建立对应关系,再通过监控对当前建立对应关系进行识别,看是否重复映射连接或错误映射连接);对当前订单信息进行监控绑定,在订单生成至订单结束的过程中,通过监控对订单信息进行审核,该审核包括云仓订单管理端智能化审核和人工审核。
其中,订单数据库包括客户基本信息、客户信用、商品信息、订单信息,订单信息包括订单ID、客户ID、商品ID、订货量、单价、总价、订货日期、账单日期。
上述技术方案的有益效果为:通过设定监控绑定,对订单进行实时监控,确保订单的落实;订单数据库对当前订单信息预处理,对订单进行分类管理,增强订单流程的灵活性。
在另一实施例中,所述订单专属识别码单元包括:
订单专属识别码第一子单元用于订单根据智能分析报告生产专属识别码,该专属识别码包括商品参数、商品状态以及当前商品所在位置;
订单专属识别码第二子单元用于基于当前对应仓节点与订单中对应商品的历史销量构建库存优化模型,确定全国各级分仓节点的库存控制参数,其中,该库存控制参数属于供应链共享信息;
订单专属识别码第三子单元用于基于库存控制参数协调各级分仓节点库存量,保持仓库商品持续供给。
上述技术方案的工作原理为:订单专属识别码第一子单元用于订单根据智能分析报告生产专属识别码,该专属识别码包括商品参数、商品状态以及当前商品所在位置;订单专属识别码第二子单元用于基于当前对应仓节点与订单中对应商品的历史销量构建库存优化模型,确定全国各级分仓节点的库存控制参数,其中,该库存控制参数属于供应链共享信息;订单专属识别码第三子单元用于基于库存控制参数协调各级分仓节点库存量,保持仓库商品持续供给。
基于当前订单对应商品的销量,对订单对应商品的未来订购趋势进行预测,为仓储、供应商提供数据支持;对应商品的销售量公式为:
其中,P表示对应商品销售量,I表示订单结构中对应商品的总量,J表示订单结构中该类商品种类总数,qij表示订单结构中第j类产品在订单i中的被订购数量,Qp,j表示为对应分仓节点能容纳该类商品的最大数量。
当P较大时,反映对应商品销售量较小,对应分仓节点需多批次、小批量进货,归属为滞销品;当P较小时,反映对应商品销售量较大,对应分仓节点需提高订购量,归属为畅销品。
上述技术方案的有益效果为:通过云仓订单管理端确保订单的落实以及增强订单流程的灵活性,还在供应管理方面通过订单管理保持仓储商品最优存量配置、供应商与分仓节点的持续补给,通过将订单处理与分仓节点、物流运输进行结合,实现就近仓库配货、信息共享性以及提高了物流效率。
在另一实施例中,所述订单配送单元包括:
订单配送第一子单元用于基于对应分仓节点订单分配以及物流配送构建订单分配优化模型,订单分配优化模型参数包括订单响应、车辆分配、路径规划和订单交付;
订单配送第二子单元用于基于订单分配优化模型将商品匹配对应的配送服务车辆类型,配送服务车辆类型依据客户的位置选择配送路径,最后完成配送和订单交付。
上述技术方案的工作原理为:订单配送第一子单元用于基于对应分仓节点订单分配以及物流配送构建订单分配优化模型,订单分配优化模型参数包括订单响应、车辆分配、路径规划和订单交付;订单配送第二子单元用于基于订单分配优化模型将商品匹配对应的配送服务车辆类型,配送服务车辆类型依据客户的位置选择配送路径,最后完成配送和订单交付。
上述技术方案的有益效果为:通过云仓订单管理端确保订单的落实以及增强订单流程的灵活性,还在供应管理方面通过订单管理保持仓储商品最优存量配置、供应商与分仓节点的持续补给,通过将订单处理与分仓节点、物流运输进行结合,实现就近仓库配货、信息共享性以及提高了物流效率。
在另一实施例中,所述订单信息创建第二子单元包括:订单信息中商品与对应分仓节点对应商品建立连接关系后,对当前订单进行初始分配;
初始分配将客户分成两个集群,集群包括靠近分仓节点集和远离分仓节点集,若订单分配到客户至分仓节点小于设定距离值时,则属于靠近仓库集,分配方案保持不变,若订单分配到客户至分仓节点大于或等于设定距离值时,则属于远离仓库集,需更新订单分配方案后重新分配;
订单分配方案包括交换算子和移动算子,交换算子指将远离仓库集中客户订单在分配不同分仓节点之间进行交换;移动算子指将远离仓库集中客户订单移动至分仓节点序列外的位置,靠近仓库集中客户订单在分仓节点序列中移动。
上述技术方案的工作原理为:初始分配将客户分成两个集群,集群包括靠近分仓节点集和远离分仓节点集,若订单分配到客户至分仓节点小于设定距离值时,则属于靠近仓库集,分配方案保持不变,若订单分配到客户至分仓节点大于或等于设定距离值时,则属于远离仓库集,需更新订单分配方案后重新分配;订单分配方案包括交换算子和移动算子,交换算子指将远离仓库集中客户订单在分配不同分仓节点之间进行交换;移动算子指将远离仓库集中客户订单移动至分仓节点序列外的位置,靠近仓库集中客户订单在分仓节点序列中移动。
上述技术方案的有益效果为:初始分配将客户分成两个集群,集群包括靠近分仓节点集和远离分仓节点集,若订单分配到客户至分仓节点小于设定距离值时,则属于靠近仓库集,分配方案保持不变,若订单分配到客户至分仓节点大于或等于设定距离值时,则属于远离仓库集,需更新订单分配方案后重新分配;订单分配方案包括交换算子和移动算子,交换算子指将远离仓库集中客户订单在分配不同分仓节点之间进行交换;移动算子指将远离仓库集中客户订单移动至分仓节点序列外的位置,靠近仓库集中客户订单在分仓节点序列中移动。通过云仓订单管理端确保订单的落实以及增强订单流程的灵活性,还在供应管理方面通过订单管理保持仓储商品最优存量配置、供应商与分仓节点的持续补给,通过将订单处理与分仓节点、物流运输进行结合,实现就近仓库配货、信息共享性以及提高了物流效率。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种全渠道零售的云仓订单管理方法,其特征在于,包括:
S101:基于客户端创建订单信息,通过云仓订单管理端对订单信息进行智能分析管控处理,获取智能分析报告,该智能分析报告包括订单对应分仓节点;
S102:该订单根据智能分析报告生成专属识别码,对应分仓节点根据专属识别码获取该订单信息,该对应分仓节点根据订单商品的智能分析报告保持仓库商品持续供给;
S103:该对应分仓节点根据订单信息智能规划配送方案,根据配送方案安排配送车辆,客户通过客户端实时查询订单信息。
2.根据权利要求1所述的一种全渠道零售的云仓订单管理方法,其特征在于,所述S101步骤包括:
S1011:客户选择所需的商品后在客户端创建订单信息,订单信息自动导入订单数据库,订单数据库对当前订单信息预处理,预处理包括映射规则以及格式检查;
S1012:通过云仓订单管理端对订单信息进行处理,基于订单信息中的客户收货位置信息与全国分仓节点建立连接关系,再通过订单信息中商品与对应分仓节点对应商品建立连接关系;
S1013:对当前订单信息进行监控绑定,在订单生成至订单结束的过程中,通过监控对订单信息进行审核,该审核包括云仓订单管理端智能化审核和人工审核。
3.根据权利要求1所述的一种全渠道零售的云仓订单管理方法,其特征在于,所述S102步骤包括:
S1021:订单根据智能分析报告生产专属识别码,该专属识别码包括商品参数、商品状态以及当前商品所在位置;
S1022:基于当前对应仓节点与订单中对应商品的历史销量构建库存优化模型,确定全国各级分仓节点的库存控制参数,其中,该库存控制参数属于供应链共享信息;
S1023:基于库存控制参数协调各级分仓节点库存量,保持仓库商品持续供给。
4.根据权利要求1所述的一种全渠道零售的云仓订单管理方法,其特征在于,所述S103步骤包括:
S1031:基于对应分仓节点订单分配以及物流配送构建订单分配优化模型,订单分配优化模型参数包括订单响应、车辆分配、路径规划和订单交付;
S1032:基于订单分配优化模型将商品匹配对应的配送服务车辆类型,配送服务车辆类型依据客户的位置选择配送路径,最后完成配送和订单交付。
5.根据权利要求2所述的一种全渠道零售的云仓订单管理方法,其特征在于,所述S1012步骤包括:订单信息中商品与对应分仓节点对应商品建立连接关系后,对当前订单进行初始分配;
初始分配将客户分成两个集群,集群包括靠近分仓节点集和远离分仓节点集,若订单分配到客户至分仓节点小于设定距离值时,则属于靠近仓库集,分配方案保持不变,若订单分配到客户至分仓节点大于或等于设定距离值时,则属于远离仓库集,需更新订单分配方案后重新分配;
订单分配方案包括交换算子和移动算子,交换算子指将远离仓库集中客户订单在分配不同分仓节点之间进行交换;移动算子指将远离仓库集中客户订单移动至分仓节点序列外的位置,靠近仓库集中客户订单在分仓节点序列中移动。
6.一种全渠道零售的云仓订单处理系统,其特征在于,包括:
订单信息创建单元用于基于客户端创建订单信息,通过云仓订单管理端对订单信息进行智能分析管控处理,获取智能分析报告,该智能分析报告包括订单对应分仓节点;
订单专属识别码单元用于该订单根据智能分析报告生成专属识别码,对应分仓节点根据专属识别码获取该订单信息,该对应分仓节点根据订单商品的智能分析报告保持仓库商品持续供给;
订单配送单元用于该对应分仓节点根据订单信息智能规划配送方案,根据配送方案安排配送车辆,客户通过客户端实时查询订单信息。
7.根据权利要求6所述的一种全渠道零售的云仓订单处理系统,其特征在于,所述订单信息创建单元包括:
订单信息创建第一子单元用于客户选择所需的商品后在客户端创建订单信息,订单信息自动导入订单数据库,订单数据库对当前订单信息预处理,预处理包括映射规则以及格式检查;
订单信息创建第二子单元用于通过云仓订单管理端对订单信息进行处理,基于订单信息中的客户收货位置信息与全国分仓节点建立连接关系,再通过订单信息中商品与对应分仓节点对应商品建立连接关系;
订单信息创建第三子单元用于对当前订单信息进行监控绑定,在订单生成至订单结束的过程中,通过监控对订单信息进行审核,该审核包括云仓订单管理端智能化审核和人工审核。
8.根据权利要求6所述的一种全渠道零售的云仓订单处理系统,其特征在于,所述订单专属识别码单元包括:
订单专属识别码第一子单元用于订单根据智能分析报告生产专属识别码,该专属识别码包括商品参数、商品状态以及当前商品所在位置;
订单专属识别码第二子单元用于基于当前对应仓节点与订单中对应商品的历史销量构建库存优化模型,确定全国各级分仓节点的库存控制参数,其中,该库存控制参数属于供应链共享信息;
订单专属识别码第三子单元用于基于库存控制参数协调各级分仓节点库存量,保持仓库商品持续供给。
9.根据权利要求6所述的一种全渠道零售的云仓订单处理系统,其特征在于,所述订单配送单元包括:
订单配送第一子单元用于基于对应分仓节点订单分配以及物流配送构建订单分配优化模型,订单分配优化模型参数包括订单响应、车辆分配、路径规划和订单交付;
订单配送第二子单元用于基于订单分配优化模型将商品匹配对应的配送服务车辆类型,配送服务车辆类型依据客户的位置选择配送路径,最后完成配送和订单交付。
10.根据权利要求7所述的一种全渠道零售的云仓订单处理系统,其特征在于,所述订单信息创建第二子单元包括:订单信息中商品与对应分仓节点对应商品建立连接关系后,对当前订单进行初始分配;
初始分配将客户分成两个集群,集群包括靠近分仓节点集和远离分仓节点集,若订单分配到客户至分仓节点小于设定距离值时,则属于靠近仓库集,分配方案保持不变,若订单分配到客户至分仓节点大于或等于设定距离值时,则属于远离仓库集,需更新订单分配方案后重新分配;
订单分配方案包括交换算子和移动算子,交换算子指将远离仓库集中客户订单在分配不同分仓节点之间进行交换;移动算子指将远离仓库集中客户订单移动至分仓节点序列外的位置,靠近仓库集中客户订单在分仓节点序列中移动。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110246226A1 (en) * 2002-04-19 2011-10-06 Greenway Medical Technologies, Inc. Integrated medical software system with advanced patient scheduling
CN106709682A (zh) * 2016-12-12 2017-05-24 深圳爱淘城网络科技股份有限公司 商品自动分仓的方法及装置
CN107886399A (zh) * 2017-11-14 2018-04-06 上海伯俊软件科技有限公司 一种用于全渠道零售的云仓订单处理系统
CN107944788A (zh) * 2017-11-14 2018-04-20 上海伯俊软件科技有限公司 一种用于全渠道零售的云仓系统
CN108090717A (zh) * 2017-11-14 2018-05-29 上海伯俊软件科技有限公司 一种用于全渠道零售的云仓派单方法
CN109544056A (zh) * 2018-10-12 2019-03-29 广州快批信息科技有限公司 一种自动配货方法、电子设备及存储介质
CN111222795A (zh) * 2020-01-09 2020-06-02 厦门致上信息科技有限公司 一种综合性电子商务管理系统及终端
CN111681073A (zh) * 2020-05-26 2020-09-18 杭州云徙科技有限公司 一种全渠道运营系统及全渠道运营方法
CN112101860A (zh) * 2020-08-27 2020-12-18 上海伯俊软件科技有限公司 库存计算同步的方法及设备
CN113657835A (zh) * 2021-08-23 2021-11-16 广东云药科技有限公司 智慧云仓管理系统
CN115809908A (zh) * 2022-03-24 2023-03-17 李澜镕 一种基于云仓可视化的供应链智能管理系统

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110246226A1 (en) * 2002-04-19 2011-10-06 Greenway Medical Technologies, Inc. Integrated medical software system with advanced patient scheduling
CN106709682A (zh) * 2016-12-12 2017-05-24 深圳爱淘城网络科技股份有限公司 商品自动分仓的方法及装置
CN107886399A (zh) * 2017-11-14 2018-04-06 上海伯俊软件科技有限公司 一种用于全渠道零售的云仓订单处理系统
CN107944788A (zh) * 2017-11-14 2018-04-20 上海伯俊软件科技有限公司 一种用于全渠道零售的云仓系统
CN108090717A (zh) * 2017-11-14 2018-05-29 上海伯俊软件科技有限公司 一种用于全渠道零售的云仓派单方法
CN109544056A (zh) * 2018-10-12 2019-03-29 广州快批信息科技有限公司 一种自动配货方法、电子设备及存储介质
CN111222795A (zh) * 2020-01-09 2020-06-02 厦门致上信息科技有限公司 一种综合性电子商务管理系统及终端
CN111681073A (zh) * 2020-05-26 2020-09-18 杭州云徙科技有限公司 一种全渠道运营系统及全渠道运营方法
CN112101860A (zh) * 2020-08-27 2020-12-18 上海伯俊软件科技有限公司 库存计算同步的方法及设备
CN113657835A (zh) * 2021-08-23 2021-11-16 广东云药科技有限公司 智慧云仓管理系统
CN115809908A (zh) * 2022-03-24 2023-03-17 李澜镕 一种基于云仓可视化的供应链智能管理系统

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LEENA WANGANOO 等: "Streamlining Reverse Logistics through IoT driven Warehouse Management System", 《2020 8TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON RELIABILITY, INFOCOM TECHNOLOGIES AND OPTIMIZATION (TRENDS AND FUTURE DIRECTIONS) (ICRITO)》, pages 854 - 858 *
孙琦 等: "基于变邻域搜索算法的物流配送系统集成优化研究", 《工业技术经济》, vol. 35, no. 8, pages 46 - 55 *
董洁美: "考虑碳排放和多配送中心的便利店配送路径优化研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》, no. 5, pages 027 - 347 *
马文凯: "考虑订单结构的立体"货到人"复合拣选系统优化研究", 《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》, no. 2, pages 140 - 34 *

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