CN117237060B - 电商产品下单方法、装置、终端设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电商产品下单方法、装置、终端设备以及存储介质，属于电子商务技术领域。其方法包括：在接收到用户输入的产品采购计划时，将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列；根据所述下单产品序列，生成产品订单并提交到电商平台进行下单。本申请通过产品匹配模型对用户输入的产品采购计划进行产品匹配，根据产品匹配得到的下单产品序列生成产品订单提交到电商平台进行下单，实现了电商产品的下单，解决电商平台人工采购下单效率低的问题，提高了电商平台采购下单的效率。

Description

电商产品下单方法、装置、终端设备以及存储介质

技术领域

本发明涉及电子商务领域，尤其涉及一种电商产品下单方法、装置、终端设备以及存储介质。

背景技术

随着电商行业的快速发展，未来电商过渡到精细化运营模式，电商在平台上下单的数量庞大，需要大量的采购人员进行下单操作。

但是，目前电商产品下单采用人工的方式进行采购下单，需要填写订单信息，对于大量的订单需要大量的采购人员下单，操作繁琐，效率低。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种电商产品下单方法、装置、终端设备以及存储介质，旨在解决电商平台人工采购下单效率低的问题。

为实现上述目的，本申请提供一种电商产品下单方法，所述电商产品下单方法包括：

在接收到用户输入的产品采购计划时，将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列；

根据所述下单产品序列，生成产品订单并提交到电商平台进行下单。

可选地，所述将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列的步骤之前还包括：

根据所述产品采购计划，获取第一下单产品标识；

根据预先获取的历史产品采购计划和所述第一下单产品标识进行下单记录查询，获取产品下单记录；

对所述产品下单记录进行订单要素分析，获取订单要素分析结果；

根据所述订单要素分析结果，构建产品匹配模型。

可选地，所述将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列的步骤包括：

基于所述产品匹配模型，对所述产品采购计划的下单要素信息进行维度分析，获取维度分析结果；

判断所述产品采购计划的参数是否符合预设的下单参数规则；

若符合所述下单参数规则，则根据所述维度分析结果，对预先获取的产品列表进行标识，获取第二下单产品标识；

根据所述第一下单产品标识和第二下单产品标识，生成下单产品序列。

可选地，所述基于所述产品匹配模型，对所述产品采购计划的下单要素信息进行维度分析，获取维度分析结果的步骤包括：

根据所述下单要素信息，获取要素值、要素比值和要素逻辑；

根据所述要素值、要素比值和要素逻辑，将所述产品采购计划与所述产品下单记录进行对比，获取对比结果；

根据所述对比结果，获取维度分析结果。

可选地，所述根据所述下单产品序列，生成产品订单并提交到电商平台进行下单的步骤包括：

基于预设的定时下单服务，根据所述下单产品序列生成产品订单；

将所述产品订单提交到电商平台进行下单。

可选地，所述基于预设的定时下单服务，根据所述下单产品序列生成产品订单的步骤包括：

基于所述定时下单服务，根据所述下单产品序列，获取下单产品信息；

根据所述下单产品序列对应的产品下单记录，对所述下单产品信息进行信息校验，获取信息校验结果；

若所述信息校验结果为通过，则根据预先获取的系统参数配置和所述下单产品信息，生成产品订单。

可选地，所述将所述产品订单提交到电商平台进行下单的步骤包括：

根据所述产品订单，生成产品订单请求并发送到所述电商平台中；

当接收到所述电商平台的产品订单请求响应时，则基于预设的字段匹配算法，对所述产品订单请求响应进行字段匹配，获取字段匹配结果；

根据所述字段匹配结果，获取平台下单信息；

根据所述系统参数的下单价格参数和产品订单，对所述平台下单信息进行信息核对，获取信息核对结果；

若所述信息核对结果为通过，则发送下单确认请求到所述电商平台进行下单。

本申请实施例还提出一种电商产品下单装置，所述电商产品下单装置包括：

下单产品匹配模块，用于将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列；

订单生成提交模块，用于根据所述下单产品序列，生成产品订单并提交到电商平台进行下单。

本申请实施例还提出一种终端设备，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的电商产品下单程序，所述电商产品下单程序被所述处理器执行时实现如上所述的电商产品下单方法的步骤。

本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有电商产品下单程序，所述电商产品下单程序被处理器执行时实现如上所述的电商产品下单方法的步骤。

本申请实施例提出的电商产品下单方法、装置、终端设备以及存储介质，在接收到用户输入的产品采购计划时，将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列；根据所述下单产品序列，生成产品订单并提交到电商平台进行下单。本申请通过产品匹配模型对用户输入的产品采购计划进行产品匹配，根据产品匹配得到的下单产品序列生成产品订单提交到电商平台进行下单，实现了电商产品的下单，解决电商平台人工采购下单效率低的问题，提高了电商平台采购下单的效率。

附图说明

图1是本申请电商产品下单装置所属终端设备的功能模块示意图；

图2为本申请电商产品下单方法第一示例性实施例的流程示意图；

图3为本申请电商产品下单方法第二示例性实施例的流程示意图；

图4为本申请电商产品下单方法产品匹配模型匹配得到自动下单产品序列的流程示意图；

图5为本申请电商产品下单方法第三示例性实施例的流程示意图；

图6为本申请电商产品下单方法定时服务触发自动下单的流程示意图；

图7为本申请电商产品下单方法请求响应信息核对后自动下单的流程示意图；

图8为本申请电商产品下单方法系统参数设置的自动下单设置图；

图9为本申请电商产品下单方法系统参数设置的自动提交设置图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本申请实施例的主要解决方案是：在接收到用户输入的产品采购计划时，将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列；根据所述下单产品序列，生成产品订单并提交到电商平台进行下单。本申请通过产品匹配模型对用户输入的产品采购计划进行产品匹配，根据产品匹配得到的下单产品序列生成产品订单提交到电商平台进行下单，实现了电商产品的下单，解决电商平台人工采购下单效率低的问题，提高了电商平台采购下单的效率。

本申请实施例考虑到，相关技术方案在电商平台下单主要有三种方式：

1.在电商平台上手动下单，与网上购物类似；

2.使用第三方工具管理电商平台链接，通过重定向到电商平台进行手动下单；

3.通过第三方工具与电商平台的开放下单接口对接实现下单。

其中，相比第一种和第二种下单方式而言，第三种下单方式效率最高的。但是客户在电商平台下单的数量巨大，不适应“小采购量多采购批次”的采购模式，需要大量采购人员数量进行下单，人工下单效率低且容易出现下错单的情况。

基于此，本申请实施例提出一种解决方案，实现在电商平台自动、精准下单，不仅可以提高采购下单的效率，降低人工采购的成本，还可以减少下错单的发生。

具体地，参照图1，图1为本申请电商产品下单装置所属终端设备的功能模块示意图。该电商产品下单装置可以为独立于终端设备的、能够进行电商产品下单的装置，其可以通过硬件或者软件的形式承载于终端设备上。该终端设备可以为手机、平板电脑等具有电商产品下单功能的智能移动设备，还可以为具有电商产品下单功能的固定终端设备或服务器等。

在本实施例中，该电商产品下单装置所属终端设备至少包括输出模块110、处理器120、存储器130以及通信模块140。

存储器130中存储有操作系统以及电商产品下单程序，电商产品下单装置可以将接收到的和处理的数据信息存储于该存储器130中；输出模块110可为显示屏、扬声器等。通信模块140可以包括WIFI模块、移动通信模块以及蓝牙模块等，通过通信模块140与外部设备或服务器进行通信。

其中，存储器130中的电商产品下单程序被处理器执行时实现以下步骤：

将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列；

根据所述下单产品序列，生成产品订单并提交到电商平台进行下单。

进一步地，存储器130中的电商产品下单程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据所述产品采购计划，获取第一下单产品标识；

根据预先获取的历史产品采购计划和所述第一下单产品标识进行下单记录查询，获取产品下单记录；

对所述产品下单记录进行订单要素分析，获取订单要素分析结果；

根据所述订单要素分析结果，构建产品匹配模型。

进一步地，存储器130中的电商产品下单程序被处理器执行时还实现以下步骤：

基于所述产品匹配模型，对所述产品采购计划的下单要素信息进行维度分析，获取维度分析结果；

判断所述产品采购计划的参数是否符合预设的下单参数规则；

若符合所述下单参数规则，则根据所述维度分析结果，对预先获取的产品列表进行标识，获取第二下单产品标识；

根据所述第一下单产品标识和第二下单产品标识，生成下单产品序列。

进一步地，存储器130中的电商产品下单程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据所述下单要素信息，获取要素值、要素比值和要素逻辑；

根据所述要素值、要素比值和要素逻辑，将所述产品采购计划与所述产品下单记录进行对比，获取对比结果；

根据所述对比结果，获取维度分析结果。

进一步地，存储器130中的电商产品下单程序被处理器执行时还实现以下步骤：

基于预设的定时下单服务，根据所述下单产品序列生成产品订单；

将所述产品订单提交到电商平台进行下单。

进一步地，存储器130中的电商产品下单程序被处理器执行时还实现以下步骤：

基于所述定时下单服务，根据所述下单产品序列，获取下单产品信息；

根据所述下单产品序列对应的产品下单记录，对所述下单产品信息进行信息校验，获取信息校验结果；

若所述信息校验结果为通过，则根据预先获取的系统参数配置和所述下单产品信息，生成产品订单。

进一步地，存储器130中的电商产品下单程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据所述产品订单，生成产品订单请求并发送到所述电商平台中；

当接收到所述电商平台的产品订单请求响应时，则基于预设的字段匹配算法，对所述产品订单请求响应进行字段匹配，获取字段匹配结果；

根据所述字段匹配结果，获取平台下单信息；

根据所述系统参数的下单价格参数和产品订单，对所述平台下单信息进行信息核对，获取信息核对结果；

若所述信息核对结果为通过，则发送下单确认请求到所述电商平台进行下单。

本实施例通过上述方案，具体通过在接收到用户输入的产品采购计划时，将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列；根据所述下单产品序列，生成产品订单并提交到电商平台进行下单。本申请通过产品匹配模型对用户输入的产品采购计划进行产品匹配，根据产品匹配得到的下单产品序列生成产品订单提交到电商平台进行下单，实现了电商产品的下单，解决电商平台人工采购下单效率低的问题，提高了电商平台采购下单的效率。

基于上述终端设备架构但不限于上述架构，提出本申请方法实施例。

参照图2，图2为本申请电商产品下单方法第一示例性实施例的流程示意图。所述电商产品下单方法包括：

步骤S10：在接收到用户输入的产品采购计划时，将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列；

本实施例方法的执行主体可以是一种电商产品下单装置，也可以是一种电商产品下单终端设备或服务器，本实施例以电商产品下单装置进行举例，该电商产品下单装置可以集成在具有数据处理功能终端设备上。

采购人员根据需要制定了产品的采购计划，在交互界面中输入并提交给系统。其中，产品采购计划中可以包括：产品名称、产品数量和下单时间等内容，在本申请中系统能够根据所述产品采购计划实现自动下单。

系统接收到用户输入的产品采购计划后，通过预设的产品匹配模型，根据产品采购计划对产品进行匹配，形成下单产品序列。其中，该步骤是一个自动化的过程，可以减少手动匹配产品所花费的时间和效力，同时因为是机器处理，可以大大降低匹配错误的可能性。所述产品匹配模型可以是指将产品采购计划中的产品与历史订单记录中的对应产品进行匹配的模型，模型基于历史数据和算法，通过比较产品特征、属性、规格等信息，来识别最佳匹配的产品；所述产品匹配模型还可以是指实现产品采购计划中的产品供应商或具体产品的匹配，可能会考虑到产品属性（如产品类型、品牌、规格等）、供应商评级、价格、库存等信息，根据采购计划，为每一种产品找到最匹配的具体产品或供应商，并生成一个产品序列，该序列按照优选的排序（例如，按照价格、供应商信誉度或者配送速度等）列出了所有需要自动下单的产品。

步骤S20：根据所述下单产品序列，生成产品订单并提交到电商平台进行下单。

系统将基于下单产品序列生成一份产品订单，并且提交这个订单到电商平台进行购买。其中，产品订单可能包括产品的细节、数量、价格以及预期的交货日期等信息，该步骤可以进行大批量的、无人参与的下单处理，大大提高操作效率。

具体地，该步骤的具体实现过程可以包括：

1.产品订单生成：根据所述产品匹配模型生成的下单产品序列，将下单产品序列中每个产品的细节、数量、价格以及预期的交货日期等信息整合成产品订单，这些产品信息可以从历史订单记录、产品库存信息和采购计划中获取；

2.订单信息整理：对于每个产品订单，将其细节、数量、价格等信息整理成符合电商平台要求的格式，格式可能包括将产品名称、规格等信息转换为电商平台所需的编码或命名规范；

3.订单提交：通过与电商平台的接口或API进行通信，将整理后的产品订单信息提交到电商平台；

4.购买确认：等待电商平台对提交的订单进行处理和确认，其中具体的处理过程可以包括支付、库存检查、供应商确认等环节，系统可以周期性地检查订单状态，并根据返回的结果进行相应的处理。

通过上述的流程可以实现大批量、无人参与的下单处理，从而提高操作效率和减少人工错误。

另外，一旦订单被电商平台接收并确认，系统可以通过电商平台提供的接口自动跟踪订单状态，并在交货日期接近时提醒相关人员。如果有物流信息可用，系统也可以自动获取并更新订单的物流状态。

本实施例通过上述方案，具体通过在接收到用户输入的产品采购计划时，将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列；根据所述下单产品序列，生成产品订单并提交到电商平台进行下单。本申请通过产品匹配模型对用户输入的产品采购计划进行产品匹配，根据产品匹配得到的下单产品序列生成产品订单提交到电商平台进行下单，实现了电商产品的下单，解决电商平台人工采购下单效率低的问题，提高了电商平台采购下单的效率。

参照图3，图3为本发明电商产品下单方法第二示例性实施例的流程示意图。

基于第一实施例，提出本申请第二实施例，本申请第二实施例与第一实施例的区别在于：

在本实施例中，所述将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列的步骤之前还包括：

步骤S101：根据所述产品采购计划，获取第一下单产品标识；

步骤S102：根据预先获取的历史产品采购计划和所述第一下单产品标识进行下单记录查询，获取产品下单记录；

步骤S103：对所述产品下单记录进行订单要素分析，获取订单要素分析结果；

步骤S104：根据所述订单要素分析结果，构建产品匹配模型。

具体地，为了得到进行产品匹配的产品匹配模型，首先，根据产品采购计划，获取第一下单产品标识。其中，第一下单产品标识可以是根据产品采购计划中采购人员对需要系统自动采购的产品人工标注或系统自动识别到需要自动采购的产品标识，也可以是系统根据产品采购计划中的需求获得，可以使用优先级、紧急程度或其他业务规则来确定的第一下单产品标识。

然后，利用历史产品采购计划和第一下单产品标识查询历史订单记录，可以获取与第一下单产品相关的过去下单的记录。其中，产品下单记录包含了产品的详细信息，如名称、规格、属性、数量、价格等产品信息和下单时间、收发货地址等下单信息。

然后，对产品下单记录进行订单要素分析，得到订单要素分析结果。其中，对查询所得的产品下单记录进行要素分析，以识别出对于产品匹配是关键的订单要素，订单要素可以包括产品特征、订单数据、供应链信息等，通过统计和分析这些要素，可以确定哪些要素对于产品匹配是重要的。

最后，根据订单要素分析结果，构建产品匹配模型。其中，产品匹配模型可以使用机器学习算法，如基于相似度计算的模型，将采购计划中的产品特征与历史下单记录进行匹配，以确定最佳匹配的产品，通过模型的构建，可以自动化地进行产品匹配。

进一步地，作为一种实施方式，所述将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列的步骤包括：

步骤S105：基于所述产品匹配模型，对所述产品采购计划的下单要素信息进行维度分析，获取维度分析结果；

步骤S106：判断所述产品采购计划的参数是否符合预设的下单参数规则；

步骤S107：若符合所述下单参数规则，则根据所述维度分析结果，对预先获取的产品列表进行标识，获取第二下单产品标识；

步骤S108：根据所述第一下单产品标识和第二下单产品标识，生成下单产品序列。

具体地，首先，基于产品匹配模型，对产品采购计划的下单要素信息进行维度分析，获取维度分析结果。其中，根据产品匹配模型，对采购计划中的下单要素信息进行维度分析，维度分析可以涉及多个方面，如产品特征、销售数据、供应链信息等，通过分析，可以进一步了解产品的特点和需求，为后续的下单决策提供更多信息。

然后，判断产品采购计划的参数是否符合预设的下单参数规则。其中，对产品采购计划的参数进行验证，检查是否符合预设的下单参数规则，下单参数规则可以包括产品的最小订购数量、价格范围、供应商限制等，通过验证这些参数，可以确保下单过程中满足预设的规则和条件。

然后，若符合下单参数规则，则根据维度分析结果，对预先获取的产品列表进行标识，获取第二下单产品标识。其中，如果产品采购计划的参数符合下单参数规则，那么根据维度分析结果，对预先获取的产品列表进行标识，以确定第二下单产品标识，这个标识可以基于维度分析结果的权重、优先级或其他指标来确定，第二下单产品标识是用于标记产品在系统能够自动下单的凭据。

最后，根据第一下单产品标识和第二下单产品标识，生成下单产品序列。其中，下单产品序列中包括第一下单产品标识和第二下单产品标识的自动下单产品信息，能够直接用于自动下单的信息填写，也在序列中可以根据产品的匹配程度、优先级、价格等因素进行排序，以确保在下单过程中按照合理的顺序处理产品，可以更全面地考虑产品匹配和下单决策的各个方面，提高了下单过程的准确性和效率。

进一步地，作为一种实施方式，所述基于所述产品匹配模型，对所述产品采购计划的下单要素信息进行维度分析，获取维度分析结果的步骤包括：

步骤S1051：根据所述下单要素信息，获取要素值、要素比值和要素逻辑；

步骤S1052：根据所述要素值、要素比值和要素逻辑，将所述产品采购计划与所述产品下单记录进行对比，获取对比结果；

步骤S1053：根据所述对比结果，获取维度分析结果。

具体地，首先，根据产品下单记录的下单要素信息，获取下单记录中的要素值、要素比值和要素逻辑。其中，根据产品采购计划中的下单要素信息，提取出各个要素的具体数值或数值范围，并确定下单要素之间的比值关系和逻辑关系。例如，要素值可以是产品的数量、价格、质量等，要素比值可以是不同要素之间的比较关系或产品下单记录中不同订单之间同一要素的比值，要素逻辑可以是要素之间的逻辑条件或约束，例如与当前订单中产品相关联的采购人员或供应商等关联信息的逻辑关系。

然后，根据要素值、要素比值和要素逻辑，将产品采购计划与产品下单记录进行对比，获取对比结果。在这一步中，将产品采购计划中的要素值、要素比值和要素逻辑与已有的产品下单记录进行对比，通过对比可以确定产品采购计划与历史下单记录之间的差异和相似性，得到的对比结果可以用于评估产品的匹配程度和是否符合预期的要求。

最后，根据对比结果，获取维度分析结果。其中，根据对比结果的差异和相似性，可以对产品采购计划进行维度分析，得出相应的结论，以此实现与产品采购计划相对应的产品匹配，以帮助系统做出更准确的下单决策。

更具体地，如图4所示，图4为本发明电商产品下单方法产品匹配模型匹配得到自动下单产品序列的流程示意图，包括以下步骤：

S1.人工标识出支持自动下单的产品

采购人员根据经验和业务知识，结合历史下单变化差异标识出支持自动下单的产品，即第一下单产品标识，加入自动下单产品序列；

S2.根据历史下单数据进行下单要素分析，建立产品匹配的标准匹配模型

系统根据人工选择的自动产品搜索历史采购计划及对应的电商平台下单数据，并进行下单要素（例如下单价、数量、供应商、收货仓库、采购人员等）比较分析，建立标准匹配模型（定时服务，每天一次，按更新时间），具体内容为：

1.下单要素值是否一致，例如比较电商平台历史下单记录与产品采购计划的供应商、收货仓库是否一致；

2.下单要素比值是否一致，例如比较电商平台历史下单记录与产品采购计划的下单数量的比值是否一致；

3.下单要素逻辑是否一致，例如比较电商平台历史下单记录与产品采购计划的关联产品基础资料的采购人员是否一致；

4.历史临近两次的下单记录比较下单要素是否一致，比较相连续两次下单的下单要素在值、比值和逻辑是否一致；

5.基于上述比较分析维度和结果，系统将各下单要素值保持不变或其比值保持不变或遵守同一规则的要素及其特征S3.建立标准匹配模型

S3.根据标准匹配模型及系统参数匹配出自动下单产品

将最近半年电商平台采购下单中的产品与标准匹配模型及系统参数进行匹配分析，符合条件的产品将被自动标识为支持自动下单，即第二产品下单标识，加入自动下单产品序列（定时服务，每天一次，按更新时间）。

本实施例通过上述方案，具体通过根据所述产品采购计划，获取第一下单产品标识；根据预先获取的历史产品采购计划和所述第一下单产品标识进行下单记录查询，获取产品下单记录；对所述产品下单记录进行订单要素分析，获取订单要素分析结果；根据所述订单要素分析结果，构建产品匹配模型。利用历史订单数据和采购计划中的需求，通过分析和模型构建，实现了自动化的产品匹配和下单处理，提高采购效率，并确保采购决策更加准确和合理。

参照图5，图5为本发明电商产品下单方法第三示例性实施例的流程示意图。

基于第一实施例，提出本申请第三实施例，本申请第三实施例与第一实施例的区别在于：

在本实施例中，所述根据所述下单产品序列，生成产品订单并提交到电商平台进行下单的步骤包括：

步骤S201：基于预设的定时下单服务，根据所述下单产品序列生成产品订单；

步骤S202：将所述产品订单提交到电商平台进行下单。

具体地，首先，根据预设的定时下单服务，按照下单产品序列的顺序和下单规则，逐个生成产品订单。其中，定时下单服务是一个自动化的程序或系统，可以根据预设的时间表或规则，在指定的时间点自动触发下单操作。通过这个步骤，可以确保按照合理的顺序生成产品订单，以避免混乱和错误。

最后，通过将产品订单提交到电商平台，可以触发电商平台的下单流程，完成实际的下单操作。其中，具体的下单流程可以通过与电商平台的接口进行数据传输或通过自动化的下单程序实现，产品订单就能够被正式处理，并进入供应链的后续环节，通过整个自动化的下单流程可以更加精确和高效，减少人工干预和错误的可能性。

进一步地，作为一种实施方式，所述基于预设的定时下单服务，根据所述下单产品序列生成产品订单的步骤包括：

步骤S2011：基于所述定时下单服务，根据所述下单产品序列，获取下单产品信息；

步骤S2012：根据所述下单产品序列对应的产品下单记录，对所述下单产品信息进行信息校验，获取信息校验结果；

步骤S2013：若所述信息校验结果为通过，则根据预先获取的系统参数配置和所述下单产品信息，生成产品订单。

具体地，首先，根据预设的定时下单服务，在指定的时间点触发下单操作，根据下单产品序列，逐个获取下单所需的产品信息。其中，下单产品信息可以包括产品名称、数量、规格、供货商、预测的价格等。通过这个步骤，可以准确地获取下单所需的产品信息，为后续的信息校验和订单生成做准备。

然后，根据下单产品序列对应的产品下单记录，对获取的下单产品信息进行信息校验。其中，下单产品序列对应的产品下单记录是下单产品序列中每个产品对应的下单记录，下单记录中包含了可查询到的历史订单中产品的各种信息，这些历史订单中的产品信息包括产品名称、数量、规格、供货商、历史价格等，校验过程可以包括检查产品信息的完整性、准确性、合法性等方面。通过这个步骤，可以确保下单产品信息符合要求，并获得信息校验结果。

最后，根据通过信息校验的结果，根据预先获取的系统参数配置和下单产品信息，生成产品订单。其中，生成订单的过程可以包括填写订单表单、计算订单金额、选择支付方式等操作，最终生成符合要求的产品订单，以便后续提交到电商平台进行下单。确保在基于预设的定时下单服务的情况下，根据下单产品序列生成正确的产品订单，并进行信息校验和配置参数的处理。这样可以提高下单流程的准确性和可靠性，确保生成的订单符合预期的要求。

进一步地，作为一种实施方式，所述将所述产品订单提交到电商平台进行下单的步骤包括：

步骤S2021：根据所述产品订单，生成产品订单请求并发送到所述电商平台中；

步骤S2022：当接收到所述电商平台的产品订单请求响应时，则基于预设的字段匹配算法，对所述产品订单请求响应进行字段匹配，获取字段匹配结果；

步骤S2023：根据所述字段匹配结果，获取平台下单信息；

步骤S2024：根据所述系统参数的下单价格参数和产品订单，对所述平台下单信息进行信息核对，获取信息核对结果；

步骤S2025：若所述信息核对结果为通过，则发送下单确认请求到所述电商平台进行下单。

具体地，首先，根据已生成的产品订单，将订单信息组织成一个产品订单请求，并发送到相应的电商平台。其中，产品订单请求包含了下单所需的产品信息、数量等订单所需填写的信息，以便电商平台能够完成下单操作，在组织产品订单请求时，需要根据电商平台的接口规范和业务需求，按照一定的格式和顺序组织请求参数，发送产品订单请求后，电商平台会对请求进行处理，并返回相应的下单响应。

然后，将接收到的电商平台的产品订单请求响应进行字段匹配，通过比对预设的字段匹配算法，检查请求响应中的关键字段是否与产品订单中的要素字段匹配，得到字段匹配的结果。其中，在进行字段匹配时，可以使用一些预设的规则或算法来确定匹配的方式，这些规则或算法可以根据具体的业务需求和电商平台的接口规范来定义。例如，可以比对订单类型、商品信息、价格、数量、支付方式等字段，确保这些关键字段在请求和响应之间的值是一致的。通过字段匹配，可以有效地检查系统和电商平台之间的产品订单数据是否正确传递和处理。如果字段匹配结果显示有不匹配的字段，可能意味着系统和电商平台之间存在错误或不一致的情况，需要进一步处理或纠正，以确保系统和电商平台之间的产品订单数据一致性，并及时发现和解决潜在的问题，提高下单流程的准确性和可靠性。

然后，根据字段匹配的结果，从电商平台的产品订单请求响应中提取出平台下单所需的信息，例如商品信息、规格、下单数量、收货地址、交易方式等信息字段的平台下单信息。这些信息将用于后续的信息核对和下单确认。

然后，根据预先设置的系统参数中的下单价格参数和已生成的产品订单，对从电商平台获取的下单运费和订单价格等信息进行核对。其中，将从电商平台获取的订单价格与已生成的产品订单中的价格进行比对。可以根据预先设置的系统参数中的下单价格参数，如折扣、优惠券等，计算出预期的订单价格，并与从电商平台获取的订单价格进行对比。将从电商平台获取的下单运费与已生成的产品订单中的运费进行比对。根据预先设置的系统参数中的下单运费参数，如包邮条件、配送方式等，计算出预期的运费，并与从电商平台获取的下单运费进行对比。根据核对结果，能够判断下单信息是否与产品订单的要求一致。

最后，如果核对通过，即下单信息与产品订单一致，将发送下单确认请求到电商平台，完成下单确认和进一步的支付操作。另外，如果核对不通过，可能需要进行调整或与用户进行沟通，以确保下单信息正确无误。通过这些步骤，可以将生成的产品订单提交到电商平台进行下单，并确保下单过程中的数据一致性和准确性，保证订单的成功下单，并提高下单流程的可靠性和效率。

更具体地，如图6所示，图6为本发明电商产品下单方法定时服务触发自动下单的流程示意图。以1688电商平台为例，具体步骤包括：

S11.人工点击或定时服务触发自动下单：人工点击自动下单或定时服务启动时，系统根据当前采购计划中的产品查询是否具有自动下单标识。若全部都有，则将此采购计划单标识为自动下单，并执行后续逻辑进行自动下单（定时服务，每天一次，按更新时间），生成的下单也标识为自动下单。

S12.自动校验下单信息：校验产品当前下单与上次下单的商品信息及规格是否一致。系统下单校验内容包括名称、供应商。产品订单校验内容包括商品名称、商品编号、属性编号、供应商、店铺编号。定时刷新当前下单校验内容。如果校验失败，会给出提示。

S13.自动填写下单数量：根据历史下单的系统和电商下单记录数量比值自动填写。

S14.自动填写下单单价：根据系统参数设置的定价模式自动填写下单单价，支持多种定价模式，如按默认采购价/上次采购价/智能推荐价（根据历史采购记录生成的区间价）/历史最低价（不分供应商）。

S15.自动选择收货地址：根据历史电商下单信息数据读取当前用户当前仓库的上次下单的账号和收货地址。如果选择失败，会给出提示。

S16.自动选择交易方式：从平台支持类型中根据历史交易数据及系统配置优先级自动优先。如果选择失败，会给出提示。

S17.自动提醒供应商改价：通过订单备注提醒供应商将价格更改为洽谈好的优惠价格。

S18.自动通过接口提交订单到1688电商平台：自动通过接口提交产品订单到电商平台，根据历史数据校验提交结果的匹配度，如果校验失败，会给出提示。

如图7所示，图7为本发明电商产品下单方法请求响应信息核对后自动下单的流程示意图。具体步骤包括：

S21.人工点击或定时服务触发自动提交下单：点击自动提交/定时服务启动时，系统将检查采购下单是否具有自动下单标识。取有标识的下单执行后续逻辑；

S22.自动填入运费：系统获取订单查询接口的运费数据，根据系统配置中运费设置判断，通过则自动填入。

S23.自动校验订单信息：核对商品信息、规格、下单数量、收货地址、交易方式等信息与产品订单的信息是否一致。涉及字段格式问题采用精确的字段匹配算法。

S24.自动校验订单金额：系统将自动核对电商平台的订单金额与系统内部计算的订单金额是否一致，含供应商改价后金额。

S25.自动提交下单：如果金额匹配，系统将自动提交订单。如果不匹配，系统将生成警告，并等待用户手动确认。

更具体地，系统参数的设置包括自动下单设置和自动提交设置。

如图8所示，图8为本发明电商产品下单方法系统参数设置的自动下单设置图。自动下单设置有两个设置规则。第一个参数规则是执行自动下单时推荐价格，是在系统前端的采购单管理页面进行自动下单时的产品入库SKU（Stock Keeping Unit，库存单位）下单单价，根据公司情况自行选择最合适的下单单价，有 4 种价格可选择；第二个参数规则是起批量设置。具体包括：

一、执行自动下单时推荐价格：

1.SKU默认价格：产品库产品价格里的默认供应商对应的价格

2.上次采购价格：上次采购完结的1688下单单价

3.下单区间价：由人工或系统设置的区间价，下文会详细描述

4.历史最低价：该SKU进行1688下单以来，所有1688采购单中的最低价

二、起批量设置：

规则：下单数量低于1688起批量时，自动增加到起批量下单。条件：下单增加数量小于XX且下单增加金额小于XX。

解释说明：勾选此参数，如果自动下单时没有达到起批量，将会自动增加到起批量的数量进行下单。但是受限制条件“下单增加数量小于XX且下单增加金额小于XX”限制，超过限制则自动下单失败。

举例：如果采购数量为1，1688采购的起批量为5。勾选此参数后，如果没有超出限制条件，则自动下单的下单数量自动改为5。

如图9所示，图9为本发明电商产品下单方法系统参数设置的自动提交设置图。自动提交设置是在系统前端的下单管理页面进行自动提交时设置的限制条件和非限制条件，包括：

1.自动提交的下单金额必须小于XXX元：下单号下单金额大于设置的价格则此下单号自动提交将失败。

2.自动提交的下单数量必须小于XXX单位：下单号里所有SKU的数量总和大于设置的数量，则此下单号自动提交将失败。

3.自动提交的下单运费必须小于XXX元：下单号的下单运费大于设置的运费价格则此下单号自动提交将失败。

4.自动提交的下单运费必须小于等于参考运费：下单号的下单运费大于系统计算的参考运费则此下单号自动提交将失败。

5.自动提交时SKU下单单价必须小于等于历史最低价：下单号的中的SKU下单单价大于该SKU进行1688下单以来所有1688采购单中的最低价，则此下单号自动提交将失败。

6.供应商改价后自动执行自动提交程序：勾选此选项后，如果供应商对1688订单进行改价，则系统会自动提交，不再需要人工进行自动提交操作。

7.自动提交时只提交带Auto标志的1688下单：勾选此选项，进行自动提交操作时，只能自动提交带有AUTO标志的1688下单号；不勾选此选项，可自动提交所有1688下单号。

本实施例通过上述方案，具体通过基于预设的定时下单服务，根据所述下单产品序列生成产品订单；将所述产品订单提交到电商平台进行下单。可以实现自动化的下单操作，提高下单效率和准确性，减少人工操作的繁琐性。同时，定时下单服务也可以根据实际需求进行灵活配置，满足不同场景下的下单需求。

此外，本申请实施例还提出一种电商产品下单装置，所述电商产品下单装置包括：

下单产品匹配模块，用于将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列；

订单生成提交模块，用于根据所述下单产品序列，生成产品订单并提交到电商平台进行下单。

本实施例实现电商产品下单的原理及实施过程，请参照上述各实施例，在此不再赘述。

此外，本申请实施例还提出一种终端设备，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的电商产品下单程序，所述电商产品下单程序被所述处理器执行时实现如上所述的电商产品下单方法的步骤。

由于本电商产品下单程序被处理器执行时，采用了前述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有前述所有实施例的全部技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。

此外，本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有电商产品下单程序，所述电商产品下单程序被处理器执行时实现如上所述的电商产品下单方法的步骤。

由于本电商产品下单程序被处理器执行时，采用了前述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有前述所有实施例的全部技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。

相比现有技术，本申请实施例提出的电商产品下单方法、装置、终端设备以及存储介质，通过在接收到用户输入的产品采购计划时，将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列；根据所述下单产品序列，生成产品订单并提交到电商平台进行下单。本申请通过产品匹配模型对用户输入的产品采购计划进行产品匹配，根据产品匹配得到的下单产品序列生成产品订单提交到电商平台进行下单，实现了电商产品的下单，解决电商平台人工采购下单效率低的问题，提高了电商平台采购下单的效率。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质（如ROM/RAM、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备（可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种电商产品下单方法，其特征在于，所述电商产品下单方法包括以下步骤：

在接收到用户输入的产品采购计划时，将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列；

其中，所述将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列的步骤之前还包括：

根据所述产品采购计划，获取第一下单产品标识；

根据预先获取的历史产品采购计划和所述第一下单产品标识进行下单记录查询，获取产品下单记录；

对所述产品下单记录进行订单要素分析，获取订单要素分析结果；

根据所述订单要素分析结果，构建产品匹配模型；

其中，所述将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列的步骤包括：

基于所述产品匹配模型，对所述产品采购计划的下单要素信息进行维度分析，获取维度分析结果；

其中，所述基于所述产品匹配模型，对所述产品采购计划的下单要素信息进行维度分析，获取维度分析结果的步骤包括：

根据所述下单要素信息，获取要素值、要素比值和要素逻辑；

根据所述要素值、要素比值和要素逻辑，将所述产品采购计划与所述产品下单记录进行对比，获取对比结果；

根据所述对比结果，获取维度分析结果；

判断所述产品采购计划的参数是否符合预设的下单参数规则；

若符合所述下单参数规则，则根据所述维度分析结果，对预先获取的产品列表进行标识，获取第二下单产品标识；

根据所述第一下单产品标识和第二下单产品标识，生成下单产品序列；

根据所述下单产品序列，生成产品订单并提交到电商平台进行下单。

2.如权利要求1所述的电商产品下单方法，其特征在于，所述根据所述下单产品序列，生成产品订单并提交到电商平台进行下单的步骤包括：

基于预设的定时下单服务，根据所述下单产品序列生成产品订单；

将所述产品订单提交到电商平台进行下单。

3.如权利要求2所述的电商产品下单方法，其特征在于，所述基于预设的定时下单服务，根据所述下单产品序列生成产品订单的步骤包括：

基于所述定时下单服务，根据所述下单产品序列，获取下单产品信息；

根据所述下单产品序列对应的产品下单记录，对所述下单产品信息进行信息校验，获取信息校验结果；

若所述信息校验结果为通过，则根据预先获取的系统参数配置和所述下单产品信息，生成产品订单。

4.如权利要求3所述的电商产品下单方法，其特征在于，所述将所述产品订单提交到电商平台进行下单的步骤包括：

根据所述产品订单，生成产品订单请求并发送到所述电商平台中；

当接收到所述电商平台的产品订单请求响应时，则基于预设的字段匹配算法，对所述产品订单请求响应进行字段匹配，获取字段匹配结果；

根据所述字段匹配结果，获取平台下单信息；

根据所述系统参数的下单价格参数和产品订单，对所述平台下单信息进行信息核对，获取信息核对结果；

若所述信息核对结果为通过，则发送下单确认请求到所述电商平台进行下单。

5.一种电商产品下单装置，其特征在于，所述装置包括：

下单产品匹配模块，用于在接收到用户输入的产品采购计划时，将所述产品采购计划输入预设的产品匹配模型进行产品匹配，生成下单产品序列；

其中，所述下单产品匹配模块还用于：

根据所述产品采购计划，获取第一下单产品标识；

根据预先获取的历史产品采购计划和所述第一下单产品标识进行下单记录查询，获取产品下单记录；

对所述产品下单记录进行订单要素分析，获取订单要素分析结果；

根据所述订单要素分析结果，构建产品匹配模型；

其中，所述下单产品匹配模块还用于：

基于所述产品匹配模型，对所述产品采购计划的下单要素信息进行维度分析，获取维度分析结果；

判断所述产品采购计划的参数是否符合预设的下单参数规则；

若符合所述下单参数规则，则根据所述维度分析结果，对预先获取的产品列表进行标识，获取第二下单产品标识；

根据所述第一下单产品标识和第二下单产品标识，生成下单产品序列；

其中，所述下单产品匹配模块还用于：

根据所述下单要素信息，获取要素值、要素比值和要素逻辑；

根据所述要素值、要素比值和要素逻辑，将所述产品采购计划与所述产品下单记录进行对比，获取对比结果；

根据所述对比结果，获取维度分析结果；

订单生成提交模块，用于根据所述下单产品序列，生成产品订单并提交到电商平台进行下单。

6.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的电商产品下单程序，所述电商产品下单程序配置为实现如权利要求1至4中任一项所述的电商产品下单方法的步骤。

7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有电商产品下单程序，所述电商产品下单程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的电商产品下单方法的步骤。