CN117114561A - 订单处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质 - Google Patents
订单处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117114561A CN117114561A CN202210508141.9A CN202210508141A CN117114561A CN 117114561 A CN117114561 A CN 117114561A CN 202210508141 A CN202210508141 A CN 202210508141A CN 117114561 A CN117114561 A CN 117114561A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- container
- order
- containers
- orders
- sku
- 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
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 83
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 17
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 3
- 239000002453 shampoo Substances 0.000 description 38
- 239000000344 soap Substances 0.000 description 26
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 239000006260 foam Substances 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- BDEDPKFUFGCVCJ-UHFFFAOYSA-N 3,6-dihydroxy-8,8-dimethyl-1-oxo-3,4,7,9-tetrahydrocyclopenta[h]isochromene-5-carbaldehyde Chemical compound O=C1OC(O)CC(C(C=O)=C2O)=C1C1=C2CC(C)(C)C1 BDEDPKFUFGCVCJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000531116 Blitum bonus-henricus Species 0.000 description 1
- 235000008645 Chenopodium bonus henricus Nutrition 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000010267 cellular communication Effects 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000013467 fragmentation Methods 0.000 description 1
- 238000006062 fragmentation reaction Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
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
-
- 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
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
-
- 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
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (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
本发明提供一种订单处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质。订单处理方法包括:获取全部可处理订单的信息和全部候选容器的信息,设置筛选容器集合X的初始值为空集;从全部所述候选容器中筛选出至少一个所述容器并将其加入所述筛选容器集合X,其中,所述筛选容器集合X中的全部容器满足全部所述可处理订单:在所述筛选容器集合X中的所述容器中命中每个所述可处理订单的容器。在本发明中,对于可处理订单,先将命中容器的范围限缩在筛选容器集合X中,然后再从筛选容器集合X中命中容器,这可以有效地控制命中容器的范围(也即命中容器的数量),使得容器集中命中。
Description
技术领域
本发明涉及智能仓储技术领域,具体地,涉及一种订单处理方法、订单处理装置、电子设备和计算机存储介质。
背景技术
在智能仓库系统中,商品订单预命中库存问题是基于当前库存结构,建立商品订单和库存容器的映射关系以指导后续的拣选工作,包括但不限于组波、命中和派单工作,从而提高命中率以及拣选效率。该问题一般采用贪心算法,每次优先命中订单行数(单品品种匹配率)最多的容器,使得拣选每个订单最终出库的容器数量最少,以及所有订单最终出库的容器数量最少,其中容器数量包括容器内部属性数量,如容器面数、容器层数等。虽然目前方法考虑到了多个订单集中命中的问题,但是,由于每个订单的结构不同,仅仅选择“订单行数最多的容器”会使得一个订单命中变得零碎化,即一个订单需要许多个“订单行数最多的容器”的库存才能满足,并不能保证一个订单的集中命中,进而增加了每个商品出库必需的容器数量,降低了拣选工作的效率。
发明内容
在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念,这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本发明的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征,更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
本发明的第一方面提供了一种订单处理方法,其包括以下步骤:
获取全部可处理订单的信息和全部候选容器的信息,设置筛选容器集合X的初始值为空集;
从全部所述候选容器中筛选出至少一个所述容器并将其加入所述筛选容器集合X,其中,所述筛选容器集合X中的全部容器满足全部所述可处理订单:
在所述筛选容器集合X中的所述容器中命中每个所述可处理订单的容器。
在本发明中,对于可处理订单,先将命中容器的范围限缩在筛选容器集合X中,然后再从筛选容器集合X中命中容器,这可以有效地控制命中容器的范围(也即命中容器的数量),使得容器集中命中。
可选地,所述获取全部可处理订单的信息和全部容器的信息,设置筛选容器集合X的初始值为空集,包括:对全部订单中现有库存无法满足的订单进行剔除,将剔除后的剩余订单作为所述可处理订单。
在本发明中,对全部订单中现有库存无法满足的订单进行剔除可以避免做无用功,造成计算资源的浪费。
可选地,所述获取全部可处理订单的信息和全部容器的信息,设置筛选容器集合X的初始值为空集,还包括:对全部容器的SKU中的全部所述可处理订单均不需要的SKU进行剔除,将剔除了所述不需要的SKU后的容器作为所述候选容器。
在本发明中,对全部容器的SKU中的全部所述可处理订单均不需要的SKU进行剔除,可以精简容器的SKU集合,删除其中对订单没有贡献的部分,使得后续的处理运算量更小、处理速度更快。
可选地,所述从全部所述候选容器中筛选出至少一个所述容器并将其加入所述筛选容器集合X,包括根据所述候选容器对订单的单品数量的贡献确定加入所述筛选容器集合X中的容器,将对所述订单的单品数量的贡献大的容器优先加入所述筛选容器集合X中。
在本发明中,在保证订单单品种类的前提下,优先选择对订单单品数量贡献大的容器,在一定程度减小了所需容器的数量,可以有效保证容器集中命中。
可选地,把总体满足率a作为衡量所述候选容器对所述订单的单品数量的贡献的标准,所述总体满足率a越大,所述候选容器对所述订单的单品数量的贡献越大,其中,所述总体满足率a为:
其中,n为所述订单中的全部SKU的单品的种类数,cp为所述候选容器对所述订单中的第p种单品的单品满足率,
其中,当所述候选容器的SKU能够满足所述第p种单品的数量时,所述单品满足率cp为1,当所述候选容器的SKU不能够满足所述第p种单品的数量时,所述单品满足率cp为所述候选容器的SKU的对应于所述第p种单品的数量与所述订单的SKU的对应于所述第p种单品的数量的比值,
其中,只对所述订单中所包含的单品计算所述单品满足率。
在本发明中,将容器中的单品数量与订单所需的单品数量比较,容器中的该单品数量越多,则容器对订单的贡献倾向于越大。
可选地,所述从全部所述候选容器中筛选出至少一个所述容器并将其加入所述筛选容器集合X,包括:
S21、将全部所述可处理订单按照SKU的种类维度合并成一个目标订单Y,设置容器集合S的初始值为包括全部所述候选容器,然后执行步骤S22;
S22、计算所述容器集合S中的每个容器对所述目标订单Y的所述总体满足率a,将所述总体满足率a最大的容器j加入所述筛选容器集合X,然后执行步骤S23;
S23、从所述容器集合S中除去所述容器j或者从所述容器j的SKU中除去满足所述目标订单Y的SKU明细信息,从所述目标订单Y的SKU中除去被所述容器j的SKU所满足的SKU的明细信息,然后执行步骤S24;
S24、判断所述目标订单Y是否为空集,当所述目标订单Y为空集时执行后续步骤,当所述目标订单Y不为空集时执行步骤S22,
其中,所述明细信息包括单品的数量,所述总体满足率a为:
其中,n为所述目标订单Y中的全部SKU的单品的种类数,cp为所述容器对所述目标订单Y中的第p种单品的单品满足率,
其中,当所述容器的SKU能够满足所述第p种单品的数量时,所述单品满足率cp为1,当所述容器的SKU不能够满足所述第p种单品的数量时,所述单品满足率cp为所述容器的SKU的对应于所述第p种单品的数量与所述目标订单Y的SKU的对应于所述第p种单品的数量的比值,
其中,只对所述目标订单Y中所包含的单品计算所述单品满足率。
在本发明中,通过总体满足率a和各个单品满足率cp衡量容器对订单的单品数量的贡献,满足率越高贡献越大,衡量标准合理,可以有效保证容器集中命中。
可选地,在步骤S22中,当有所述容器对所述目标订单Y的所述总体满足率a为1时,将该容器加入所述筛选容器集合X,然后设置所述目标订单Y为空集。
在本发明中,在步骤S22中,当有所述容器的SKU对所述目标订单Y中的全部SKU的总体满足率a为1时,说明已经找到了最后一个需要加入筛选容器集合X的候选容器,因此可以采取相应措施快速结束组建筛选容器集合X的步骤,以减小运算量和及时进入后续处理步骤,提高订单处理速度。或者说,此时后续没有更好的容器可以替代已选的容器,所以尽快结束或直接结束组建筛选容器集合X的步骤。
可选地,在步骤S22中,当所述总体满足率a最大的容器有多个时:
将第一个得到的所述总体满足率a最大的容器作为所述容器j,或者
随机选择多个所述总体满足率a最大的容器中的一个作为所述容器j,或者
根据容器的位置信息从多个所述总体满足率a最大的容器中确定所述容器j。
在本发明中,当所述总体满足率a最大的容器有多个时,可以根据具体需要灵活从中选择一个作为容器j。
可选地,所述在所述筛选容器集合X中的所述容器中命中每个所述可处理订单的容器,包括根据筛选容器集合X中的所述容器对订单的单品数量的贡献确定命中容器,将对所述订单的单品数量的贡献大的容器优先确定为所述命中容器。
在本发明中,在保证订单单品种类的前提下,优先命中对订单单品数量贡献大的容器,在一定程度减小了命中容器的数量,也即有效保证容器集中命中。
可选地,把订单满足率b作为衡量所述筛选容器集合X中的所述容器对所述订单的单品数量的贡献的标准,所述订单满足率b越大,所述筛选容器集合X中的所述容器对所述订单的单品数量的贡献越大,其中,所述订单满足率b为:
其中,l为所述订单的SKU的单品的种类数,dq为所述容器对所述订单中的第q种单品的单品满足率,
其中,当所述容器的SKU能够满足所述第q种单品的数量时,所述单品满足率dp为1,当所述容器的SKU不能够满足所述第q种单品的数量时,所述单品满足率dp为所述容器的SKU的对应于所述第q种单品的数量与所述订单的SKU的对应于所述第q种单品的数量的比值,
其中,只对所述订单中所包含的单品计算所述单品满足率。
在本发明中,将容器中的单品数量与订单所需的单品数量比较,容器中的该单品数量越多,则容器对订单的贡献倾向于越大。
可选地,所述在所述筛选容器集合X中的所述容器中命中每个所述可处理订单的容器,包括:
S31、设置i=1,其中i为正整数,然后执行步骤S32;
S32,设置与第i个所述可处理订单对应的命中容器集合Zi的初始值为空集,然后执行步骤S33;
S33、计算所述筛选容器集合X中的每个容器对第i个所述可处理订单的订单满足率b,将所述订单满足率b最大的容器k的信息加入所述命中容器集合Zi,然后执行步骤S34;
S34、从所述容器k的SKU中除去被匹配SKU所满足的SKU的明细信息,从所述第i个可处理订单的SKU中除去被所述匹配SKU所满足的SKU的明细信息,其中所述匹配SKU为所述第i个可处理订单的SKU中被所述容器k所满足的单品的集合,然后执行步骤S35;
S35、判断第i个所述可处理订单的SKU的集合是否为空集,当所述SKU的集合为空集时执行步骤S36,当所述SKU的集合不为空集时执行步骤S33;
S36、输出所述命中容器集合Zi,然后执行步骤S37;
S37、当i=m时结束订单处理流程,当i≠m时使i的数值加1然后执行步骤S32,
其中,所述明细信息包括单品的数量,m为所述可处理订单的数量,m为正整数,所述订单满足率b为:
其中,l为第i个所述可处理订单的SKU的单品的种类数,dq为所述容器对第i个所述可处理订单中的第q种单品的单品满足率,
其中,当所述容器的SKU能够满足所述第q种单品的数量时,所述单品满足率dp为1,当所述容器的SKU不能够满足所述第q种单品的数量时,所述单品满足率dp为所述容器的SKU的对应于所述第q种单品的数量与第i个所述可处理订单的SKU的对应于所述第q种单品的数量的比值,
其中,只对第i个所述可处理订单中所包含的单品计算所述单品满足率。
在本发明中,通过订单满足率b和各个单品满足率dq衡量容器对订单的单品数量的贡献,满足率越高贡献越大,衡量标准合理,可以有效保证容器集中命中。
可选地,在步骤S33中,当有所述容器对第i个所述可处理订单的所述订单满足率b为1时,将所述容器加入命中容器集合Zi,然后设置第i个所述可处理订单的SKU的集合为空集。
在本发明中,在步骤S33中,当有所述容器对第i个所述可处理订单的订单满足率b为1时,说明已经找到了第i个可处理订单所要命中的最后一个容器,此时可以采取相应措施尽快结束对第i个可处理订单的处理而进入对下一个订单的处理流程,提高订单处理速度。或者说,此时后续没有更好的容器可以替代已选的容器,所以尽快结束或直接结束对第i个可处理订单的处理。
可选地,在步骤S33中,当所述订单满足率b最大的容器有多个时:
将第一个得到的所述订单满足率b最大的容器作为所述容器k,或者
随机选择多个所述订单满足率b最大的容器中的一个作为所述容器k,或者
根据容器的位置信息从多个所述订单满足率b最大的容器中确定所述容器k。
在本发明中,当所述订单满足率b最大的容器有多个时,可以根据具体情况灵活地从中选择一个作为容器k。
可选地,在步骤S33中,被加入所述命中容器集合Zi的所述容器k的信息至少包括所述容器k的位置信息。
在本发明中,对于订单命中的容器,至少需要知道容器的位置信息,从而设备或工作人员可以获取该命中的容器。
可选地,步骤S34还包括:在从所述容器k的SKU中除去所述匹配SKU后,若所述容器k变为空容器,则从所述筛选容器集合X中剔除所述容器k。
在本发明中,如果候选容器在逐轮的挑选过程中其SKU被不断删减,使得候选容器有可能成为空容器。若候选容器为空容器,则不再使其进入下一轮的容器挑选过程,避免做无用功,造成计算资源的浪费。
可选地,所述获取全部可处理订单的信息和全部容器的信息,设置筛选容器集合X的初始值为空集,还包括:在对全部所述容器的SKU中的全部所述可处理订单均不需要的SKU进行剔除后,对空容器进行剔除,使所述候选容器中不包含空容器。
在本发明中,在对全部所述容器的SKU中的全部所述可处理订单均不需要的SKU进行剔除后,对空容器进行剔除,使所述候选容器中不包含空容器,可以避免做无用功,造成计算资源的浪费。
可选地,将全部订单分为非单品单件订单和单品单件订单两类,先将全部所述非单品单件订单作为所述可处理订单并命中其中的每个订单的容器,再将全部所述单品单件订单作为所述可处理订单并命中其中的每个订单的容器。
单品单件订单只需一个容器即可满足。相比之下,非单品单件通常需要多个容器满足,即命中多个容器的几率更高。在本发明中,在保证单品种类的前提下,优先选择对单品数量贡献更高的容器,因而能够使容器集中命中。可以理解的,如果先行处理单品单件订单,则会使容器中的单品数量下降,使得容器的单品数量对订单的单品数量的满足率下降,从而可能使本来能够满足订单的容器变为不满足。因此,优先处理非单品单件订单能够更好地实现容器集中命中。
本发明的第二方面提供一种订单处理装置,其包括:
任务信息获取模块,用于获取订单任务信息;
库存信息获取模块,用于获取库存中的容器的信息;
分析计算模块,用于根据所述订单任务信息和所述容器的信息执行上述的订单处理方法的步骤,以命中每个订单的容器;和
输出模块,用于输出每个所述订单所命中的所述容器的信息。
在本发明中,对于可处理订单,分析计算模块先将命中容器的范围限定在筛选容器集合X中,然后再从筛选容器集合X中命中容器,这可以有效地控制命中容器的范围(也即命中容器的数量),使得容器集中命中。
可选地,所述输出模块所输出的信息至少包括所述容器的位置信息。
在本发明中,输出模块至少输出命中容器的位置信息,从而设备或工作人员能够获取该命中的容器。
本发明的第三方面提供一种电子设备,其包括:
一个或多个处理器;和
存储器,用于存储一个或多个程序,
其中,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,所述一个或多个处理器实现上述的订单处理方法。
在本发明中,对于可处理订单,执行程序先将命中容器的范围限定在筛选容器集合X中,然后再从筛选容器集合X中命中容器,这可以有效地控制命中容器的范围(也即命中容器的数量),使得容器集中命中。
本发明的第四方面提供一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时,实现上述的订单处理方法。
在本发明中,对于可处理订单,计算机程序先将命中容器的范围限定在筛选容器集合X中,然后再从筛选容器集合X中命中容器,这可以有效地控制命中容器的范围(也即命中容器的数量),使得容器集中命中。
附图说明
本发明的下列附图在此作为本发明的一部分用于理解本发明。附图中示出了本发明的实施方式及其描述,用来解释本发明的原理。在附图中:
图1为根据本发明的优选实施方式的订单处理方法的流程图;
图2为图1所示的流程图中的步骤S20的流程图;
图3为图1所示的流程图中的步骤S30的流程图;
图4为根据本发明优选实施方式的订单处理装置的结构示意图;
图5为根据本发明优选实施方式的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
在下文的描述中,给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而,对于本领域技术人员而言显而易见的是,本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中,为了避免与本发明发生混淆,对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
为了彻底理解本发明,将在下列的描述中提出详细的描述。应当理解的是,提供这些实施方式是为了使得本发明的公开彻底且完整,并且将这些示例性实施方式的构思充分传达给本领域普通技术人员。显然,本发明实施方式的施行并不限定于本领域的技术人员所熟悉的特殊细节。本发明的较佳实施方式详细描述如下,然而除了这些详细描述外,本发明还可以具有其他实施方式。
应予以注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式。此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件,但不排除存在或附加一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组合。
本发明中所引用的诸如“第一”和“第二”的序数词仅仅是标识,而不具有任何其他含义,例如特定的顺序等。而且,例如,术语“第一部件”其本身不暗示“第二部件”的存在,术语“第二部件”本身不暗示“第一部件”的存在。
需要说明的是,本文中所使用的术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“内”、“外”以及类似的表述只是为了说明的目的,并非限制。
现在,将参照附图更详细地描述根据本发明的示例性实施方式。
本发明的第一方面提供了一种订单处理方法。如图1所示,在优选的实施方式中,根据本发明的订单处理方法包括以下步骤:
S10、获取全部可处理订单的信息和全部候选容器的信息,设置筛选容器集合X的初始值为空集,然后执行步骤S20;
S20、从全部候选容器中筛选出至少一个容器,并将其加入筛选容器集合X,其中,筛选容器集合X中的全部容器满足全部可处理订单,然后执行步骤S30:
S30、在筛选容器集合X中的所述容器中命中每个所述可处理订单的容器。
在步骤S10中,可处理订单是指全部订单中的各种出货条件均满足的订单。例如,可处理订单为库存能够满足的订单,或者可处理订单为发货时限满足客户发货时限要求的订单。例如,订单中包括订单行(SKU)“10瓶洗发液”,如果当前库存量中洗发液不足10瓶,无法满足该订单,则该订单为不可处理订单,如果当前库存量中洗发液的数量大于或等于10瓶,能够满足该订单,则该订单为可处理订单。
优选地,在步骤S10中,对全部订单中现有库存无法满足的订单进行剔除,将剔除后的剩余订单作为可处理订单。这样,只针对库存可满足的订单命中其容器,而不处理库存不能满足的订单,避免做无用功。
通常,每一个容器的SKU(储存单元)集合中包括多种单品,而在处理订单时,工作人员仅关心容器中是否有订单中所需要的单品,也即容器的SKU是否对订单的SKU有贡献。因此,优选地,在步骤S10中,对全部容器的SKU中的全部可处理订单均不需要的SKU进行剔除,将剔除了该不需要的SKU后的容器作为候选容器。例如,全部可处理订单只涉及洗发液和香皂两种单品,则对全部容器的SKU中的除洗发液和香皂以外的其他SKU均进行剔除,也即使候选容器的SKU中只包括洗发液和香皂的条目。同时,优选地,在对全部容器的SKU中的全部可处理订单均不需要的SKU进行剔除后,再对空容器进行剔除,使得候选容器中不包括空容器。在这样,候选容器的SKU与订单的SKU吻合度更好,可以减轻后续的计算压力。
如图2所示,步骤S20包括以下步骤。
S21、将全部可处理订单按照SKU的种类维度合并成一个目标订单Y,设置容器集合S的初始值为包括全部所述候选容器,然后执行步骤S22。
在步骤S21中,目标订单Y的SKU则为全部需要出库的货物的信息(包括货物的种类和数量),容器集合S的全部SKU在货物的种类上只包括要出库的货物的种类,并且数量完全能够满足出库需要。
S22、计算容器集合S中的每个容器对目标订单Y的总体满足率a,将该总体满足率a最大的容器j加入所述筛选容器集合X,然后执行步骤S23。
在步骤S22中,所述总体满足率a按以下公式(1)计算:
公式(1)中,n为目标订单Y中的全部SKU的单品的种类数,cp为容器集合S中的某个容器对目标订单Y中的第p种单品的单品满足率。其中,当该容器的SKU能够满足第p种单品的数量时,该单品满足率cp为1;当该容器的SKU不能够满足第p种单品的数量时,该单品满足率cp为该容器的SKU的对应于第p种单品的数量与目标订单Y的SKU的对应于第p种单品的数量的比值。换句话说,cp也可以通过以下公式(2)计算:
其中,vp为容器的SKU的对应于第p种单品的数量,tp为目标订单Y的SKU的对应于第p种单品的数量。
例如,目标订单Y中包括两个订单行(SKU)“10瓶洗发液”和“4块香皂”,容器集合S中的某个容器的SKU包括“12瓶洗发液”和“2块香皂”(两个SKU)。此时,包括洗发液和香皂两种单品,即目标订单Y中的全部SKU的单品的种类数n为2。对于第一种单品洗发液,由于该容器的SKU能够满足该单品的数量(12>=10),因此,该容器对第一种单品的单品满足率c1=1。对于第二种单品香皂,由于该容器的SKU不能够满足该单品的数量(2<4),因此,该容器对第二种单品的单品满足率c2=该容器的SKU的对应于第二种单品的数量/目标订单Y的SKU的对应于第二种单品的数量=2/4=0.5。则,该容器对目标订单Y的总体满足率a=(c1+c2)/2=0.75。
按照上述方法,依次计算容器集合S中的每个容器对目标订单Y的总体满足率a,将所述总体满足率a最大的容器j加入筛选容器集合X。可以理解的,容器j在单品数量上将能够最大程度地满足出货物品的需求。
需要说明的是,在步骤S22中,只对目标订单Y中所包含的单品计算各个单品满足率cp,对仅在容器中包含、而不在目标订单Y中包含的单品不计算单品满足率。例如,目标订单Y中只包含单品洗发液和香皂,容器中包含单品洗发液、香皂和沐浴液,则只对洗发液和香皂两种单品计算单品满足率,而不对沐浴液计算单品满足率。
可以理解的,如果在步骤S10中已经对全部容器的SKU中的全部可处理订单均不需要的SKU进行了剔除,则此处不会发生容器中的单品种类多于目标订单Y中的单品种类的情况。
S23、从容器集合S中除去容器j或者从容器j的SKU中除去满足目标订单Y的SKU明细信息,从目标订单Y的SKU中除去被容器j的SKU所满足的SKU的明细信息,然后执行步骤S24。
由于容器j能够最大程度地满足出货物品的需求,因此将其加入筛选容器集合X。由于容器j尚不能完全满足出货需要,因此需要从剩下的容器中继续筛选容器,以补足容器j不能满足的订单SKU。步骤S23则为新一轮的筛选重新配置了订单的需求和候选容器。例如,本轮目标订单Y中包括订单行(SKU)“10瓶洗发液”和“4块香皂”,总体满足率a最高的容器j的SKU包括“4瓶洗发液”和“5块香皂”,容器j满足目标订单Y的SKU明细信息为“4瓶洗发液”和“4块香皂”,则在下一轮筛选中,目标订单Y的SKU变为“6瓶洗发液”,并且在下一轮筛选中,容器j将不再参加筛选或者容器j的SKU变为“1块香皂”。
SKU(订单行、订单明细、储存单元)包括两个维度,名称维度(单品名称)和数量维度(单品数量)。需要说明的是,在步骤S23中,从目标订单Y的SKU中除去被所述容器j的SKU所满足的SKU的明细信息,是指调整目标订单Y中的SKU的数量维度,也即所述明细信息至少包括单品的数量,用原数量减去被满足的数量(用目标订单Y当前的SKU的数量减去容器中对应的SKU的数量)。当调整后的数量为0时,该SKU可以被整体剔除。从容器j的SKU中除去满足目标订单Y的SKU明细信息,也是指调整容器j中的SKU的数量维度,也即所述明细信息至少包括单品的数量,用原数量减去被匹配(满足)的数量(用容器j的当前的SKU的数量减去满足目标订单Y的SKU的数量)。
S24、判断目标订单Y是否为空集,当目标订单Y为空集时执行后续步骤(例如步骤S30),当目标订单Y不为空集时执行步骤S22。
当筛选容器集合X中的全部容器还不能满足全部待处理订单的出货需求时,在步骤S24中,按步骤S22中的方法对候选容器继续进行筛选,也即找出下一个总体满足率a最高的容器。因此,根据本发明的方法,从单品数量最大程度地满足出货物品的需求出发,使得命中容器的数量有效减少,也即使得容器命中更加集中。
可以理解的,伴随筛选轮数的增加,由于步骤S23,目标订单Y中的SKU将不断被满足从而减少,直至目标订单Y为空集。当目标订单Y为空集时,说明全部可处理订单的全部SKU已被在步骤S22中逐轮筛选出的总体满足率a最大的容器的集合满足,也即被筛选容器集合X满足。换句话说,筛选容器集合X中的全部容器已能满足全部可处理订单的出货需要。因此,在下一步骤S30中,只需在筛选容器集合X中的全部容器中为全部可处理订单中的每一个命中容器即可。
可以理解的,最后一个进入筛选容器集合X的候选容器对目标订单Y的总体满足率a一定为1(该候选容器能够满足目标订单Y中全部单品的全部数量需求)。因此,在步骤S22中,当有容器对目标订单Y的总体满足率a为1时(说明全部所需的容器已经都找到),优选地,将该容器加入筛选容器集合X,然后直接设置目标订单Y为空集。这一做法相当于不再执行步骤S23和步骤S24,而直接执行步骤S30,在一定程度减少了运算量。或者,在步骤S22中,当有容器对目标订单Y的总体满足率a为1时,将该容器加入筛选容器集合X后直接执行步骤S30。
在具体的实施方式中,在步骤S22中,当容器集合S中的容器对目标订单Y的总体满足率a最大的容器有多个时,本发明将第一个得到的所述总体满足率a最大的容器作为所述容器j;或者随机选择多个所述总体满足率a最大的容器中的一个作为所述容器j;或者,本发明根据容器的位置信息从多个所述总体满足率a最大的容器中确定所述容器j。例如,本发明根据容器的位置信息,在每轮筛选中尽量选择相互靠近的容器j,从而可以节省设备或人员在容器之间移动的距离,减少工作量、提供工作效率。当然,也可以根据实际需要采用其他规则从多个所述总体满足率a最大的容器中选择一个作为所述容器j。
通过上述介绍可知,步骤S20的目的是为了缩小命中容器的范围,使得后续步骤中只需在筛选容器集合X中的容器中命中每个可处理订单的容器,而不需在全部候选容器中命中每个可处理订单的容器。在步骤S20中,在保证订单单品种类的前提下,根据候选容器对订单的单品数量的贡献确定加入筛选容器集合X中的容器,将对单品数量贡献大的容器优先加入筛选容器集合X中。其中,把总体满足率a作为衡量候选容器对订单的单品数量的贡献的标准,总体满足率a越大,候选容器对订单的单品数量的贡献越大。
可以理解的,在步骤S10和S20中,首先把全部订单看成一个订单确定筛选容器集合X,如果筛选容器集合X中的候选容器对全部订单的贡献越大,那么最终为所有订单匹配到的容器也越集中。也即,候选集越好,最终命中的容器也越集中。
在步骤S20之后执行步骤S30。如图3所示,步骤S30包括以下步骤。
S31、设置i=1,其中i为正整数,然后执行步骤S32。
在步骤S31中,正整数i对应于可处理订单的订单序号。例如,可处理订单的数量为m,m为正整数,则i为从1到m的正整数。
S32,设置与第i个可处理订单对应的命中容器集合Zi的初始值为空集,然后执行步骤S33。
S33、计算所述筛选容器集合X中的每个容器对第i个可处理订单的订单满足率b,将该订单满足率b最大的容器k的信息加入命中容器集合Zi,然后执行步骤S34。
在步骤S32和S33中,将第i个订单所命中的容器记录在对应的命中容器集合Zi中。
其中,筛选容器集合X中的某个容器对第i个可处理订单的订单满足率b按以下公式(3)计算:
其中,l为第i个可处理订单的SKU的单品的种类数,dq为筛选容器集合X中的某个容器对第i个可处理订单中的第q种单品的单品满足率。其中,当该容器的SKU能够满足第q种单品的数量时,该单品满足率dp为1;当该容器的SKU不能够满足第q种单品的数量时,该单品满足率dp为该容器的SKU的对应于第q种单品的数量与第i个可处理订单的SKU的对应于第q种单品的数量的比值。换句话说,dq也可以通过以下公式(4)计算:
其中,vq为容器的SKU的对应于第q种单品的数量,oq为第i个可处理订单的SKU的对应于第q种单品的数量。
例如,第i个可处理订单中包括两个订单行(SKU)“10瓶洗发液”和“4块香皂”,筛选容器集合X中的某个容器的SKU包括“12瓶洗发液”和“2块香皂”(两个SKU)。此时,包括洗发液和香皂两种单品,即第i个可处理订单的SKU的单品的种类数为2。对于第一种单品洗发液,由于该容器的SKU能够满足该单品的数量(12>=10),因此,该容器对第一种单品的单品满足率d1=1。对于第二种单品香皂,由于该容器的SKU不能够满足该单品的数量(2<4),因此,该容器对第二种单品的单品满足率d2=该容器的SKU的对应于第二种单品的数量/第i个可处理订单的SKU的对应于第二种单品的数量=2/4=0.5。则,该容器对第i个可处理订单的订单满足率b=(d1+d2)/2=0.75。
按照上述方法,依次计算筛选容器集合X中的每个容器对第i个可处理订单的订单满足率b,将所述订单满足率b最大的容器k加入命中容器集合Zi。可以理解的,容器k在单品数量上将能够最大程度地满足出货物品的需求。
需要说明的是,在步骤S33中,只对第i个可处理订单中所包含的单品计算各个单品满足率dq,对仅在容器中包含、而不在第i个可处理订单中包含的单品不计算单品满足率。例如,第i个可处理订单中只包含单品洗发液和香皂,容器中包含单品洗发液、香皂和沐浴液,则只对洗发液和香皂两种单品计算单品满足率,而不对沐浴液计算单品满足率。
可以理解的,如果在步骤S10中已经对全部容器的SKU中的全部可处理订单均不需要的SKU进行了剔除,则此处发生容器中的单品种类多于第i个可处理订单中的单品种类的几率将会降低。
S34、从容器k的SKU中除去被匹配SKU所满足的SKU的明细信息,从第i个可处理订单的SKU中除去被匹配SKU所满足的SKU的明细信息,其中该匹配SKU为第i个可处理订单的SKU中被容器k所满足的单品的集合,然后执行步骤S35。
例如,在步骤S33中,第i个可处理订单中包括订单行(SKU)“10瓶洗发液”和“4块香皂”,所述订单满足率b最大的容器k的SKU包括“14瓶洗发液”和“3块香皂”。则,容器k能够满足第i个可处理订单的单品的集合(匹配SKU)为“10瓶洗发液”和“4块香皂”。因此,在步骤S34中,第i个可处理订单的SKU和容器k的SKU中都将剔除掉“10瓶洗发液”和“3块香皂”。则,在步骤S34中,第i个可处理订单的SKU变为“1块香皂”,容器k的库存SKU变为“4瓶洗发液”。
需要说明的是,在步骤S34中,分别从容器k的SKU中和第i个可处理订单的SKU中除去该匹配SKU所满足的SKU的明细信息,是指分别调整容器k中的SKU的数量维度和第i个可处理订单的SKU的数量维度,也即所述明细信息至少包括单品的数量,用原数量减去被匹配(满足)的数量(用容器k的当前的SKU的数量减去匹配SKU中对应的SKU的数量,用第i个可处理订单的当前的SKU的数量减去匹配SKU中对应的SKU的数量)。当调整后的数量为0时(也即相应的单品被整体匹配),该SKU可以被整体剔除。
S35、判断第i个可处理订单的SKU的集合是否为空集,当该SKU的集合为空集时执行步骤S36,当该SKU的集合不为空集时执行步骤S33。
S36、输出命中容器集合Zi,然后执行步骤S37。
在步骤S35和S36中,当命中容器集合Zi中的全部容器还不能满足第i个待处理订单的出货需求时,在步骤S35中,按步骤S33中的方法对候选容器继续进行挑选,也即找出下一个订单满足率b最高的容器。因此,根据本发明的方法,从单品数量最大程度地满足出货物品的需求出发,使得命中容器的数量有效减少,也即使得容器命中更加集中。
可以理解的,伴随挑选轮数的增加,由于步骤S34,第i个待处理订单中的SKU将不断被满足从而减少,直至第i个待处理订单的SKU的集合为空集。当第i个待处理订单的SKU的集合为空集时,说明第i个可处理订单的全部SKU已被在步骤S33中逐轮挑选出的订单满足率b最大的容器的集合满足,也即被命中容器集合Zi中的容器满足。换句话说,命中容器集合Zi中的全部容器已能满足第i个可处理订单的出货需要。
可以理解的,最后一个进入命中容器集合Zi的候选容器对第i个可处理订单的订单满足率b一定为1(该候选容器能够满足第i个可处理订单中全部单品的全部数量需求)。因此,在步骤S33中,当有容器对第i个可处理订单的订单满足率b为1时(说明第i个可处理订单所需的全部容器已经都找到),优选地,将该容器加入命中容器集合Zi,然后直接设置第i个可处理订单的SKU的集合为空集。这一做法在一定程度减少了步骤S34运算量。
可以理解的,被加入命中容器集合Zi的所述容器k的信息至少包括所述容器k的位置信息。
在具体的实施方式中,当在步骤S33中所述订单满足率b最大的容器有多个时,本发明的方法将第一个得到的所述订单满足率b最大的容器作为所述容器k;或者随机选择多个所述订单满足率b最大的容器中的一个作为所述容器k;或者根据容器的位置信息从多个所述订单满足率b最大的容器中确定所述容器k。例如,本发明根据容器的位置信息,在每轮挑选中尽量选择相互靠近的容器k,从而可以节省设备或人员在容器之间移动的距离,减少工作量、提供工作效率。当然,也可以根据实际需求采用其它规则从多个所述订单满足率b最大的容器中选择一个作为所述容器k。
在步骤S34中,由于筛选容器集合X中的每个容器的SKU会被不断删减,优选地,在从所述容器k的SKU中除去所述匹配SKU后,若所述容器k变为空容器,则从筛选容器集合X中剔除所述容器k。这样,避免了后续对空容器进行处理,避免做无用功。
S37、当i=m时结束订单处理流程,当i≠m时使i的数值加1然后执行步骤S32。
在步骤S37中,i的序号加1,即将要对下一个可处理订单进行处理。处理完全部可处理订单后(i=m时)结束订单命中容器的处理流程。在本发明中,可处理订单的顺序包括但不限于自然顺序、商品编码顺序以及其他规律顺序等。
在步骤S30中,在保证订单单品种类的前提下,根据筛选容器集合X中的候选容器对订单的单品数量的贡献确定加入命中容器集合Zi中的容器,将对单品数量贡献大的优选容器优先加入命中容器集合Zi中。也即,在步骤S30中,在保证订单单品种类的前提下,根据筛选容器集合X中的候选容器对订单的单品数量的贡献确定命中容器,将对单品数量贡献大的容器优先确定为命中容器。其中,把订单满足率b作为衡量候选容器对订单的单品数量的贡献的标准,订单满足率b越大,候选容器对订单的单品数量的贡献越大。
通过上述步骤,根据本发明的订单处理方法即实现了对全部可处理订单中的每一个命中容器。
在本发明的订单处理方法的另一个实施方式中,先将全部订单分为非单品单件(单品多件、多品单件、多品多件)订单和单品单件订单两类,然后先将全部非单品单件订单作为可处理订单并命中其中的每个订单的容器,再将全部单品单件订单作为可处理订单并命中其中的每个订单的容器。也即,该实施方式的具体步骤为:
S110、将全部订单分为非单品单件订单和单品单件订单两类;
S120、将全部非单品单件订单作为可处理订单,对这部分可处理订单执行上述的S10、S20和S30步骤(包括其中的分支步骤、优选步骤等),使这部分可处理订单中的每一个命中容器;
S130、将全部单品单件订单作为可处理订单,对这部分可处理订单执行上述的S10、S20和S30步骤(包括其中的分支步骤、优选步骤等),使这部分可处理订单中的每一个命中容器。
单品单件订单只需一个容器即可满足。相比之下,非单品单件通常需要多个容器满足,即命中多个容器的几率更高。本发明的订单处理方法是在保证单品种类的前提下,优先选择对单品数量贡献更高的容器,因而能够使容器集中命中。可以理解的,如果先行处理单品单件订单,则会使容器中的单品数量下降,使得容器的单品数量对订单的单品数量的满足率下降,从而可能使本来能够满足订单的容器变为不满足。因此,优先处理非单品单件订单能够更好地实现容器集中命中。
例如,可处理订单包括单品单件订单“1瓶洗发液”和单品多件订单“5瓶洗发液”,容器1包括“5瓶洗发液”,容器2包括“4瓶洗发液”。如果先行处理单品多件订单“5瓶洗发液”,根据本发明的方法,容器1对该单品多件订单的满足率最好(完全满足,满足率为1),则该单品多件订单命中容器1。然后处理单品单件订单“1瓶洗发液”,该单品单件订单命中容器2。处理结果为两个订单各自命中1个容器。如果先行处理单品单件订单“1瓶洗发液”,由于容器1和容器2均能满足该单品单件订单,那么有可能该单品单件订单会命中容器1。在处理完该单品单件订单后,容器1的SKU变为包括“4瓶洗发液”。在这种情况下,容器1和容器2各自均不能单独满足单品多件订单“5瓶洗发液”,则该单品多件订单需要命中容器1和容器2两个容器。由此可知,优先处理非单品单件订单可以更好地实现容器集中命中。
本发明的第二方面提供一种订单处理装置。如图4所示,在优选的实施方式中,该订单处理装置100包括任务信息获取模块10、库存信息获取模块20、分析计算模块30和输出模块40。其中,任务信息获取模块10用于获取订单任务信息。库存信息获取模块20用于获取库存中的容器的信息。分析计算模块30连接至任务信息获取模块10和库存信息获取模块20,用于根据订单任务信息和容器的信息执行上述的根据本发明的订单处理方法的步骤(例如步骤S10、S20和S30),以命中每个订单的容器。输出模块40也与分析计算模块30相连接,用于输出由分析计算模块30所确定的每个订单所命中的容器的信息。其中,输出模块40所输出的信息至少包括被命中的容器的位置信息,以便于设备或工作人员获取该容器。
本发明的第三方面提供一种电子设备。在优选的实施方式中,该电子设备包括一个或多个处理器以及存储器。存储器用于存储一个或多个程序。其中,当该一个或多个程序被该一个或多个处理器执行时,该一个或多个处理器实现上述的根据本发明的订单处理方法。
如图5所示,在优选的实施方式中,电子设备800包括处理器801,其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中,还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。处理器801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。
电子设备800中的多个部件连接至I/O接口805,包括:输入单元806、输出单元807、存储单元808以及通信单元809。输入单元806可以是能向电子设备800输入信息的任何类型的设备,输入单元806可以接收输入的数字或字符信息,以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入。输出单元807可以是能呈现信息的任何类型的设备,并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元804可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元809允许电子设备800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,并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组,例如蓝牙TM设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
处理器801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801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801执行上文所描述的各个方法和处理。例如,在一些实施例中,步骤S10、S20和S30可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元808。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM802和/或通信单元809而被载入和/或安装到电子设备800上。在一些实施例中,处理器801可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行步骤S10、S20和S30。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码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或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码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。
本发明的第四方面提供一种计算机存储介质。在优选的实施方式中,该计算机存储介质上存储有计算机程序,当该计算机程序被处理器执行时,实现上述的根据本发明的订单处理方法。
在本公开的上下文中,计算机存储介质可以是有形的介质,其可以包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程序。计算机存储介质可以是机器可读信号介质或机器可读介质。机器可读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。计算机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、或上述内容的任何合适组合。
如本公开使用的,术语“机器可读介质”和“计算机存储介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如,磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD)),包括,接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有: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计算机。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)和互联网。
计算机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。
由于根据本发明的订单处理装置、电子设备和计算机存储介质包括了根据本发明的订单处理方法,因此其也包括根据本发明的订单处理方法的全部特征和效果。
除非另有定义,本文中所使用的技术和科学术语与本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中使用的术语只是为了描述具体的实施目的,不是旨在限制本发明。
本发明已经通过上述实施方式进行了说明,但应当理解的是,上述实施方式只是用于举例和说明的目的,而非意在将本发明限制于所描述的实施方式范围内。此外本领域技术人员可以理解的是,本发明并不局限于上述实施方式,根据本发明的教导还可以做出更多种的变型和修改,这些变型和修改均落在本发明所要求保护的范围以内。
Claims (21)
1.一种订单处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取全部可处理订单的信息和全部候选容器的信息,设置筛选容器集合X的初始值为空集;
从全部所述候选容器中筛选出至少一个所述容器并将其加入所述筛选容器集合X,其中,所述筛选容器集合X中的全部容器满足全部所述可处理订单:
在所述筛选容器集合X中的所述容器中命中每个所述可处理订单的容器。
2.根据权利要求1所述的订单处理方法,其特征在于,所述获取全部可处理订单的信息和全部容器的信息,设置筛选容器集合X的初始值为空集,包括:对全部订单中现有库存无法满足的订单进行剔除,将剔除后的剩余订单作为所述可处理订单。
3.根据权利要求1所述的订单处理方法,其特征在于,所述获取全部可处理订单的信息和全部容器的信息,设置筛选容器集合X的初始值为空集,还包括:对全部容器的SKU中的全部所述可处理订单均不需要的SKU进行剔除,将剔除了所述不需要的SKU后的容器作为所述候选容器。
4.根据权利要求1所述的订单处理方法,其特征在于,所述从全部所述候选容器中筛选出至少一个所述容器并将其加入所述筛选容器集合X,包括:根据所述候选容器对订单的单品数量的贡献确定加入所述筛选容器集合X中的容器,将对所述订单的单品数量的贡献大的容器优先加入所述筛选容器集合X中。
5.根据权利要求4所述的订单处理方法,其特征在于,把总体满足率a作为衡量所述候选容器对所述订单的单品数量的贡献的标准,所述总体满足率a越大,所述候选容器对所述订单的单品数量的贡献越大,其中,所述总体满足率a为:
其中,n为所述订单中的全部SKU的单品的种类数,cp为所述候选容器对所述订单中的第p种单品的单品满足率,
其中,当所述候选容器的SKU能够满足所述第p种单品的数量时,所述单品满足率cp为1,当所述候选容器的SKU不能够满足所述第p种单品的数量时,所述单品满足率cp为所述候选容器的SKU的对应于所述第p种单品的数量与所述订单的SKU的对应于所述第p种单品的数量的比值,
其中,只对所述订单中所包含的单品计算所述单品满足率。
6.根据权利要求5所述的订单处理方法,其特征在于,所述从全部所述候选容器中筛选出至少一个所述容器并将其加入所述筛选容器集合X,包括:
S21、将全部所述可处理订单按照SKU的种类维度合并成一个目标订单Y,设置容器集合S的初始值为包括全部所述候选容器,然后执行步骤S22;
S22、计算所述容器集合S中的每个容器对所述目标订单Y的所述总体满足率a,将所述总体满足率a最大的容器j加入所述筛选容器集合X,然后执行步骤S23;
S23、从所述容器集合S中除去所述容器j或者从所述容器j的SKU中除去满足所述目标订单Y的SKU明细信息,从所述目标订单Y的SKU中除去被所述容器j的SKU所满足的SKU的明细信息,然后执行步骤S24;
S24、判断所述目标订单Y是否为空集,当所述目标订单Y为空集时执行后续步骤,当所述目标订单Y不为空集时执行步骤S22,
其中,所述明细信息包括单品的数量,所述总体满足率a为:
其中,n为所述目标订单Y中的全部SKU的单品的种类数,cp为所述容器对所述目标订单Y中的第p种单品的单品满足率,
其中,当所述容器的SKU能够满足所述第p种单品的数量时,所述单品满足率cp为1,当所述容器的SKU不能够满足所述第p种单品的数量时,所述单品满足率cp为所述容器的SKU的对应于所述第p种单品的数量与所述目标订单Y的SKU的对应于所述第p种单品的数量的比值,
其中,只对所述目标订单Y中所包含的单品计算所述单品满足率。
7.根据权利要求6所述的订单处理方法,其特征在于,在步骤S22中,当有所述容器对所述目标订单Y的所述总体满足率a为1时,将该容器加入所述筛选容器集合X,然后设置所述目标订单Y为空集。
8.根据权利要求6所述的订单处理方法,其特征在于,在步骤S22中,当所述总体满足率a最大的容器有多个时:
将第一个得到的所述总体满足率a最大的容器作为所述容器j,或者
随机选择多个所述总体满足率a最大的容器中的一个作为所述容器j,或者
根据容器的位置信息从多个所述总体满足率a最大的容器中确定所述容器j。
9.根据权利要求1所述的订单处理方法,其特征在于,所述在所述筛选容器集合X中的所述容器中命中每个所述可处理订单的容器,包括:根据所述筛选容器集合X中的所述容器对订单的单品数量的贡献确定命中容器,将对所述订单的单品数量的贡献大的容器优先确定为所述命中容器。
10.根据权利要求9所述的订单处理方法,其特征在于,把订单满足率b作为衡量所述筛选容器集合X中的所述容器对所述订单的单品数量的贡献的标准,所述订单满足率b越大,所述筛选容器集合X中的所述容器对所述订单的单品数量的贡献越大,其中,所述订单满足率b为:
其中,l为所述订单的SKU的单品的种类数,dq为所述容器对所述订单中的第q种单品的单品满足率,
其中,当所述容器的SKU能够满足所述第q种单品的数量时,所述单品满足率dp为1,当所述容器的SKU不能够满足所述第q种单品的数量时,所述单品满足率dp为所述容器的SKU的对应于所述第q种单品的数量与所述订单的SKU的对应于所述第q种单品的数量的比值,
其中,只对所述订单中所包含的单品计算所述单品满足率。
11.根据权利要求10所述的订单处理方法,其特征在于,所述在所述筛选容器集合X中的所述容器中命中每个所述可处理订单的容器,包括:
S31、设置i=1,其中i为正整数,然后执行步骤S32;
S32,设置与第i个所述可处理订单对应的命中容器集合Zi的初始值为空集,然后执行步骤S33;
S33、计算所述筛选容器集合X中的每个容器对第i个所述可处理订单的所述订单满足率b,将所述订单满足率b最大的容器k的信息加入所述命中容器集合Zi,然后执行步骤S34;
S34、从所述容器k的SKU中除去被匹配SKU所满足的SKU的明细信息,从所述第i个可处理订单的SKU中除去被所述匹配SKU所满足的SKU的明细信息,其中所述匹配SKU为所述第i个可处理订单的SKU中被所述容器k所满足的单品的集合,然后执行步骤S35;
S35、判断第i个所述可处理订单的SKU的集合是否为空集,当所述SKU的集合为空集时执行步骤S36,当所述SKU的集合不为空集时执行步骤S33;
S36、输出所述命中容器集合Zi,然后执行步骤S37;
S37、当i=m时结束订单处理流程,当i≠m时使i的数值加1然后执行步骤S32,
其中,所述明细信息包括单品的数量,m为所述可处理订单的数量,m为正整数,所述订单满足率b为:
其中,l为第i个所述可处理订单的SKU的单品的种类数,dq为所述容器对第i个所述可处理订单中的第q种单品的单品满足率,
其中,当所述容器的SKU能够满足所述第q种单品的数量时,所述单品满足率dp为1,当所述容器的SKU不能够满足所述第q种单品的数量时,所述单品满足率dp为所述容器的SKU的对应于所述第q种单品的数量与第i个所述可处理订单的SKU的对应于所述第q种单品的数量的比值,
其中,只对第i个所述可处理订单中所包含的单品计算所述单品满足率。
12.根据权利要求11所述的订单处理方法,其特征在于,在步骤S33中,当有所述容器对第i个所述可处理订单的所述订单满足率b为1时,将所述容器加入命中容器集合Zi,然后设置第i个所述可处理订单的SKU的集合为空集。
13.根据权利要求11所述的订单处理方法,其特征在于,在步骤S33中,当所述订单满足率b最大的容器有多个时:
将第一个得到的所述订单满足率b最大的容器作为所述容器k,或者
随机选择多个所述订单满足率b最大的容器中的一个作为所述容器k,或者
根据容器的位置信息从多个所述订单满足率b最大的容器中确定所述容器k。
14.根据权利要求11所述的订单处理方法,其特征在于,在步骤S33中,被加入所述命中容器集合Zi的所述容器k的信息至少包括所述容器k的位置信息。
15.根据权利要求11所述的订单处理方法,其特征在于,步骤S34还包括:在从所述容器k的SKU中除去所述匹配SKU后,若所述容器k变为空容器,则从所述筛选容器集合X中剔除所述容器k。
16.根据权利要求3所述的订单处理方法,其特征在于,所述获取全部可处理订单的信息和全部容器的信息,设置筛选容器集合X的初始值为空集,还包括:在对全部所述容器的SKU中的全部所述可处理订单均不需要的SKU进行剔除后,对空容器进行剔除,使所述候选容器中不包含空容器。
17.根据权利要求1-16中任一项所述的订单处理方法,其特征在于,将全部订单分为非单品单件订单和单品单件订单两类,先将全部所述非单品单件订单作为所述可处理订单并命中其中的每个订单的容器,再将全部所述单品单件订单作为所述可处理订单并命中其中的每个订单的容器。
18.一种订单处理装置,其特征在于,包括:
任务信息获取模块,用于获取订单任务信息;
库存信息获取模块,用于获取库存中的容器的信息;
分析计算模块,用于根据所述订单任务信息和所述容器的信息执行根据权利要求1-17中任一项所述的订单处理方法的步骤,以命中每个订单的容器;和
输出模块,用于输出每个所述订单所命中的所述容器的信息。
19.根据权利要求18所述的订单处理装置,其特征在于,所述输出模块所输出的信息至少包括所述容器的位置信息。
20.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;和
存储器,用于存储一个或多个程序,
其中,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,所述一个或多个处理器实现根据权利要求1-17中任一项所述的订单处理方法。
21.一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,当所述计算机程序被处理器执行时,实现根据权利要求1-17中任一项所述的订单处理方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210508141.9A CN117114561A (zh) | 2022-05-10 | 2022-05-10 | 订单处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质 |
PCT/CN2023/092360 WO2023216998A1 (zh) | 2022-05-10 | 2023-05-05 | 订单处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210508141.9A CN117114561A (zh) | 2022-05-10 | 2022-05-10 | 订单处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117114561A true CN117114561A (zh) | 2023-11-24 |
Family
ID=88729721
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210508141.9A Pending CN117114561A (zh) | 2022-05-10 | 2022-05-10 | 订单处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117114561A (zh) |
WO (1) | WO2023216998A1 (zh) |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111589730B (zh) * | 2019-02-20 | 2023-06-30 | 北京京东乾石科技有限公司 | 一种拣货方法、装置、设备和存储介质 |
CN110097315B (zh) * | 2019-04-24 | 2021-06-25 | 阿里巴巴(中国)有限公司 | 容器确定方法、容器确定装置、介质和计算设备 |
US11724880B2 (en) * | 2019-07-29 | 2023-08-15 | Nimble Robotics, Inc. | Storage systems and methods for robotic picking |
CN110929981B (zh) * | 2019-10-14 | 2022-09-27 | 北京旷视机器人技术有限公司 | 一种订单分配方法、装置、系统及存储介质 |
CN114331253A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-04-12 | 北京京东振世信息技术有限公司 | 订单组单的方法、装置、电子设备和存储介质 |
-
2022
- 2022-05-10 CN CN202210508141.9A patent/CN117114561A/zh active Pending
-
2023
- 2023-05-05 WO PCT/CN2023/092360 patent/WO2023216998A1/zh unknown
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2023216998A1 (zh) | 2023-11-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107103446B (zh) | 库存调度方法以及装置 | |
CN109885452A (zh) | 性能监控方法、装置及终端设备 | |
AU2018201691A1 (en) | Job allocation | |
CN114462952B (zh) | 智能仓储管理方法、装置、设备及介质 | |
CN114662953A (zh) | 物联网设备运维方法、装置、设备及介质 | |
CN110489142B (zh) | 设备软件升级的评估方法及装置、存储介质、终端 | |
CN113554301B (zh) | 一种生产计划排程方法及系统 | |
CN113111139A (zh) | 一种基于物联传感器的告警检测方法和装置 | |
CN113962567A (zh) | 一种信息推荐方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN107016583A (zh) | 数据处理方法及装置 | |
CN116384718B (zh) | 一种基于智能决策的供应商联合排产方法、系统及设备 | |
CN117114561A (zh) | 订单处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质 | |
CN112784212B (zh) | 一种优化库存的方法和装置 | |
US11256748B2 (en) | Complex modeling computational engine optimized to reduce redundant calculations | |
CN116579570A (zh) | 产品生产排产方法、装置、设备及介质 | |
CN115564135A (zh) | 需求订单的分配优化方法、装置、设备及介质 | |
CN114217929A (zh) | 任务分发方法以及存储介质和计算机程序产品 | |
CN114065018A (zh) | 商品热度的确定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN114997779A (zh) | 一种仓储处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质 | |
CN112308496A (zh) | 一种移库系统及移库方法 | |
Christenson et al. | A simulation generator for dual-card Kanban-controlled flow shops | |
CN109976967A (zh) | 一种基于智能调度的缴费复机监测预警方法和系统 | |
Moreira et al. | Input-output control order release mechanism in a job-shop: how workload control improves manufacturing operations | |
WO2021155724A1 (zh) | 一种设定物品传送速度的方法和装置 | |
CN114371924A (zh) | 一种数据采集程序的管控方法、系统、设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication |