CN118297518A - 结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法 - Google Patents

Abstract

本申请涉及云计算技术领域，提供结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法。所述方法包括：获取现货订单、预售订单，建立配送路线，分组配送，记录现货组号、预售组号。利用云计算优化排序，确定跟随配送组号。尾款支付后，按尾数和时效权重排序，安排发货；未付尾款订单，取消并暂存，等待上架。本申请解决了大促期间，客户订单激增，导致的预售订单与现货订单大量堆积，订单处理效率低下的技术问题，实现了通过利用云计算平台对预售订单与现货订单的配送路线、发货地、收货地址进行融合优化，提高配送路线的利用率，优化资源配置，以及增强订单处理的灵活性，从而最大限度减少预售订单与现货订单大量堆积，提高订单处理效率的技术效果。

Description

结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法

技术领域

本申请涉及信息技术领域，具体涉及云计算技术领域，尤其涉及结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法。

背景技术

随着电子商务的蓬勃发展和物流行业的不断升级，仓库预售订单的处理和调配成为了供应链管理中至关重要的环节。然而，在大促期间，随着订单量的急剧增长和订单类型的多样化，导致的预售订单与现货订单大量堆积，使得传统的仓库预售订单分组调配方法逐渐暴露出处理效率低下、资源分配不合理、响应速度慢等问题。这些方法往往仅按照订单顺序或地区进行简单的分组，忽略订单之间的配送路线、发货地、收货地等因素的差异性，导致无法准确、快速地根据订单属性、发货地和收货地等因素进行分组和调配，使订单处理过程中出现资源浪费和效率低下的情况。

发明内容

本申请通过提供了结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法，旨在解决大促期间，客户订单激增，导致的预售订单与现货订单大量堆积，订单处理效率低下的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法。

本申请提供了结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法，所述方法包括：获取现货订单，建立现货订单的发货地与收货地之间的配送路线，在所述现货订单的发货地与收货地之间的配送路线约束下，按固定单量分组配送，记录现货订单所属组号；在预售订单包装后，建立预售订单的发货地与收货地之间的配送路线，在所述预售订单的发货地与收货地之间的配送路线约束下，按固定单量分组暂存，记录预售订单所属组号；基于所述现货订单所属组号、预售订单所属组号，结合云计算平台进行分组暂存排序优化，确定所述预售订单所属组号中的跟随配送订单所属组号，所述跟随配送订单所属组号包括分组调配库房；基于所述预售订单所属组号，在尾款支付指令被执行后，按照已付尾数，按照发货时效的权重计算排序，安排所述分组调配库房对权重最高的分组预售订单确认发货；在完成一组预售订单发货后，再次计算排序，继续处理权重最高的分组预售订单，直到预售付尾款时间截止，对所述尾款支付指令进行失效操作；在预售付尾款时间截止后，逐个确认预售订单，对于已付尾款订单，发送电子面单至用户终端；未付尾款订单，返回分组暂存并取消对应的预售订单，对所述分组调配库房中的预售订单所属组号进行集中暂存，等待集中回库上架。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

上述结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法，该方法根据现货订单的发货地和收货地建立配送路线，并按照固定单量进行分组配送。对于预售订单，也在包装后建立配送路线，并按固定单量分组暂存。随后，利用云计算平台对现货和预售订单的分组进行排序优化，确定哪些预售订单可以跟随现货订单一起配送，并分配到相应的库房。在预售订单的尾款支付后，根据已付尾款和发货时效的权重进行排序，优先处理权重高的订单。尾款支付截止后，确认已付尾款订单并发送电子面单，而未付尾款订单则会被取消并重新暂存，等待后续处理。整个流程旨在提高订单处理效率，优化资源配置，并确保订单处理的灵活性。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一个实施例中结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法的流程示意图；

图2为一个实施例中结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法的建立配送路线示意图。

具体实施方式

本申请实施例通过提供结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法，解决大促期间，客户订单激增，导致的预售订单与现货订单大量堆积，订单处理效率低下的技术问题。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。

实施例一

如图1、图2所示，本申请提供了结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法，所述方法包括：

S1：获取现货订单，建立现货订单的发货地与收货地之间的配送路线，在所述现货订单的发货地与收货地之间的配送路线约束下，按固定单量分组配送，记录现货订单所属组号；

在当前的物流行业中，随着电子商务的蓬勃发展，仓库预售订单的处理和调配成为了供应链管理中的关键一环。尤其是在电商大促期间，订单量呈现爆发式增长，对订单处理效率和资源调配能力提出了极高的要求。

在本申请实施例中，在处理现货订单时，系统终端首先确定每个订单的发货地和收货地，并利用云计算平台进行智能路径规划，再以时间效率评估确定出最合理的配送路线。随后，按照固定的单量提取这些订单的产品基础信息，并以此为依据确定易损等级，完成固定单量的分组。之后，对照评估得到的配送路线，进行现货订单的配送。通过上述过程，可以确保每一组现货订单都能得到高效且有序的配送处理，同时也有助于更好地追踪和管理这些现货订单。在整个过程中，系统终端还会记录下每个订单所属的组号，以便后续进行更精确的跟踪和调配。

进一步，本申请提供了结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法，其特征在于，获取现货订单，建立现货订单的发货地与收货地之间的配送路线，方法还包括：

收集配送基础信息，所述配送基础信息包括所述现货订单的发货地与收货地之间的地理位置、交通拥堵情况、天气因素以及历史配送数据；

基于所述配送基础信息，通过云计算平台进行智能路径规划，生成多个备选配送路线；

优选的，在处理订单配送时，系统终端首先收集一系列重要的配送基础信息。这些信息包括订单发货地与收货地之间的地理位置、当地的交通拥堵情况、天气因素以及历史配送数据等。这些信息对于后续的配送路线规划至关重要。随后，系统终端将收集的配送基础信息上传至云计算平台，云计算平台对上传的数据进行深度分析，识别关键影响因素，如交通拥堵时段、天气变化对配送的影响等。之后，基于识别的关键影响因素，云计算平台开始进行智能路径规划。云计算平台采用内置的优化算法和启发式搜索策略，综合考虑时间、安全等因素，生成多个备选配送路线。这些路线考虑了不同时间段的交通状况、天气变化以及配送需求，确保路线的合理性和可行性。然后，云计算平台输出生成的多个备选配送路线，并提供相应的指标，例如，预计配送时间等。总结来说，通过收集配送基础信息并利用云计算平台进行智能路径规划，可以为订单配送提供更加精准、高效的解决方案。

基于预售定金进行条件筛选，以时间效率评估确定最优配送路线。

优选的，在现货订单的处理过程中，系统终端对现货订单进行筛选，主要依据是支付的预售定金情况。筛选条件包括定金支付状态、支付金额是否达到最低要求、支付时间是否在指定范围内等。通过这一步骤，确保只有满足条件的现货订单被纳入后续的配送中。随后，从多个备选配送路线中提取出每条路线对应的预计配送时间，再利用时间效率阈值对每条路线对应的预计配送时间进行评估，筛选出符合时间效率阈值的多个备选路线，并由大到小进行序列化，获得序列化路线集。之后，从序列化路线集中提取出第一个备选路线，作为满足条件的现货订单的最优配送路线。通过这一过程，系统终端不仅能确保现货订单得到及时、高效的配送，还能提升整体的物流运作效率。

进一步，本申请提供了在所述现货订单的发货地与收货地之间的配送路线约束下，按固定单量分组配送，方法还包括：

获取现货订单的产品基础信息，所述产品基础信息包括产品属性、产品尺寸、产品重量；

基于所述产品基础信息中的产品属性进行易损性评估，确定现货订单的易损等级；

可选的，在处理现货订单时，系统终端首先收集与订单中的产品相关的基础信息。这些信息主要包括产品的属性、尺寸和重量。产品属性涉及材质、结构等特性，而尺寸和重量则直接关系到产品的物理特征。例如，某些易碎的玻璃或陶瓷材质的产品、某些坚固的金属或塑料制成的产品、某些包含易损坏的零部件或薄弱点的产品。收集到这些信息后，系统终端将收集到的产品属性与易损性标准进行对比。这些标准是基于行业规范和专业经验制定而成，用于初步判断产品的易损风险。随后，深入分析产品属性，分析材质的脆性、结构的稳定性等因素，并评估产品在运输过程中可能遭受的挤压、震动等外力作用的影响。在评估过程中，系统终端还综合考虑环境因素和人为因素对产品易损性的影响。例如，因温度的升高，可能使得塑料制品发生膨胀，导致出现裂痕；因人为操作不当，导致玻璃制品出现不必要的损伤。之后，根据产品属性分析和其他影响因素的综合评估结果，为每个现货订单确定一个具体的易损等级。易损等级是根据不同的风险程度进行划分，例如一级、二级、三级等。这个等级可以帮助更好地规划运输和包装方案，以确保产品能够安全、完整地送达。总的来说，获取产品基础信息并进行易损性评估，是确保现货订单顺利、安全交付的重要步骤。这不仅有助于提高预售订单处理效率和优化资源配置，还能降低易损产品的风险。

根据所述现货订单的产品基础信息与现货订单的易损等级，将所述现货订单划分为不同的配送组；

对照所述最优配送路线、不同的配送组，判断配送设备是否存在未告警的配送异常，若存在，则基于所述配送异常，对所述最优配送路线进行配送异常告警的配送路线迭代反馈。

可选的，根据现货订单的产品基础信息和易损等级，系统终端将订单划分为不同的配送组。这样做的目的是确保相似易损性的产品能够按照相同的配送条件进行运输，以减少潜在的损坏风险，并避免坚固产品与易损产品一起存放。完成配送组划分后，系统终端对照已确定的最优配送路线与这些配送组进行比对。在这一过程中，系统终端检查配送设备是否存在未告警的配送异常，比如设备故障、延误等。这些异常会影响配送的准确性和时效性，特别是对于那些易损等级较高的产品。如果发现有未告警的配送异常，系统终端会对这个配送路线进行配送路线告警标记。随后，系统终端会基于这些异常信息，对标记的最优配送路线进行反馈，从序列化路线集中提取出第二个配送路线，并重复上述配送异常判断。若判断结果仍为存在未告警的配送异常，则重复上述过程，直至从序列化路线集中筛选出不存在未告警的配送异常。总的来说，这个过程是确保配送效率和产品安全性的重要环节。通过合理的配送组划分和及时的配送异常处理，能够优化配送流程，提高预售订单处理效率，并降低因配送问题导致的潜在损失。

S2：在预售订单包装后，建立预售订单的发货地与收货地之间的配送路线，在所述预售订单的发货地与收货地之间的配送路线约束下，按固定单量分组暂存，记录预售订单所属组号；

在一个实施例中，在预售订单完成包装后，系统终端利用前述记录现货订单所属组号类似的方法，根据每个订单的发货地和收货地来规划配送路线。随后，再以这些配送路线为约束，按照固定的单量对订单进行分组暂存，避免在配送过程中出现混乱和延误。之后，系统终端记录每个预售订单所属的组号，以便于后续追踪和查询。总结来说，这个过程是预售订单配送前的重要环节，它有助于更高效地组织订单配送，提高预售订单的处理效率。

S3：基于所述现货订单所属组号、预售订单所属组号，结合云计算平台进行分组暂存排序优化，确定所述预售订单所属组号中的跟随配送订单所属组号，所述跟随配送订单所属组号包括分组调配库房；

在一个实施例中，系统终端基于现货订单和预售订单的组号信息，结合云计算平台进行分组暂存和排序的优化。云计算平台通过强大的计算能力，能够迅速分析订单数据，并找出可以合并配送的订单组合。在这个过程中，如果现货订单的目的地是某个特定区域，例如，A省的P市区，而预售订单的目的地也是该区域附近，例如，A省的Q市区，那么预售订单就可以被确定为跟随配送订单，并归类到相应的分组调配库房中。通过云计算平台，系统终端能够精准地匹配现货订单和预售订单，实现订单的合并配送。这样不仅可以减少运输过程中的资源浪费，还能提升订单处理的灵活性和准确性。总结来说，基于云计算平台的分组暂存排序优化，能够根据现货订单和预售订单的组号信息，确定跟随配送的订单组合，并通过分组调配库房实现合并配送，从而提升配送效率。

进一步，本申请提供了基于所述现货订单所属组号、预售订单所属组号，结合云计算平台进行分组暂存排序优化，确定所述预售订单所属组号中的跟随配送订单所属组号，方法还包括：

基于所述现货订单所属组号、预售订单所属组号，分析现货订单与预售订单的发货地相近性、收货地相近性、配送路线重合度；

优选的，基于现货订单和预售订单的组号信息，系统终端分析了这两个订单类型在发货地和收货地的相近性，以及它们配送路线的重合度。首先，系统终端比较了现货订单和预售订单的发货地，查看它们是否位于相近的地理位置。发货地的相近性有助于评估是否可以将这些订单合并进行配送，以减少运输成本和时间。其次，分析现货订单和预售订单的收货地。如果它们的收货地也相近或相同，那么就具有更高的合并配送可能性。这样可以更有效地利用运输资源，提高整体配送效率。最后，还对现货订单和预售订单的配送路线重合度进行分析。如果它们的配送路线在大部分路段上都是重合的，那么将它们合并进行配送将更加高效。通过减少不必要的转运和装卸操作，可以进一步缩短订单送达的时间。总结来说，通过分析现货订单与预售订单的发货地相近性、收货地相近性以及配送路线重合度，可以更准确地判断它们是否适合进行合并配送。这样的分析有助于优化配送流程，提高配送效率。

基于现货订单与预售订单的发货地相近性、收货地相近性、配送路线重合度，通过云计算平台进行排序优化；

根据排序优化，确定跟随配送订单所属组号。

优选的，系统终端根据现货订单与预售订单的发货地相近性、收货地相近性以及配送路线重合度等信息，利用云计算平台进行了排序优化。这一过程的目的是找出那些配送条件相似的订单，并将它们组合在一起，以提高整体配送效率。通过云计算平台的强大计算能力，系统终端快速而准确地分析了大量的订单数据，并根据发货地相近性、收货地相近性、配送路线重合度进行了排序。这样，就能够清晰地观察到哪些订单在配送上具有较高的相似性和重合度。基于排序优化的结果，系统终端进一步确定了跟随配送订单所属的组号。这代表，那些与现货订单在发货地、收货地和配送路线上高度重合的预售订单，将被归入同一组号，以便进行合并配送。通过这一系列的优化措施，不仅能够减少运输成本和时间，还能提高配送的准确性和效率。总结来说，利用云计算平台对现货订单与预售订单进行了排序优化，并确定了跟随配送订单的组号，从而实现了配送流程的优化和效率的提升。

进一步，本申请提供了基于所述现货订单所属组号、预售订单所属组号，结合云计算平台进行分组暂存排序优化，确定所述预售订单所属组号中的跟随配送订单所属组号，方法还包括：

根据所述预售订单的产品基础信息与预售订单的易损等级，将所述预售订单划分为不同的暂存组；

可选的，系统终端根据预售订单的产品基础信息和其易损等级，将预售订单划分到不同的暂存组中。这样的分组是基于每个订单产品的特性和潜在损坏风险来决定的。例如，某些产品可能由于材质或结构的原因更容易受损，因此它们会被分配到更需要保护的暂存组中。通过这样的分类，可以确保在存储和配送过程中，每个订单都能得到适当的处理和保护，从而减少产品损坏的风险。这样的划分不仅有助于提高预售订单处理效率，也有助于降低因产品损坏而导致的损失。总结来说，根据预售订单的产品基础信息和易损等级，将它们分配到不同的暂存组中，以确保产品在存储和配送过程中的安全性和完整性。

根据不同的暂存组、不同的配送组进行跟随配送分析，整合现货订单与预售订单并采用优化算法进行联合规划，包括，依据预售订单的易损等级，结合现货订单的最优配送路线及对应配送组，通过云计算平台模拟不同组合下的配送效率，确定所述预售订单所属组号中的跟随配送订单所属组号的最佳搭配方式；

可选的，系统终端根据预售订单的不同暂存组和现货订单的不同配送组，进行了深入的跟随配送分析。在这个过程中，系统终端整合了现货订单与预售订单的信息，并利用优化算法进行了联合规划。具体来说，系统终端梳理预售订单的易损等级信息，明确不同等级商品在配送过程中的特殊要求。再识别现货订单的最优配送路线信息中的关键信息，包括途经地点、运输时间等。并确定现货订单对应的配送组，了解各配送组的配送能力和覆盖范围。随后，根据预售订单的发货地和收货地，与现货订单的最优配送路线进行比对，初步筛选出可能适合跟随配送的预售订单。在筛选过程中，特别关注预售订单的易损等级，确保筛选出的预售订单在配送过程中不会受到损害。此外，还综合分析了尾款支付倾向，判断预售订单所属组号是否可以进行跟随配送。之后，将筛选出的预售订单按照易损等级进行分类，并与现货订单的配送组进行组合搭配。并利用云计算平台，对每种组合进行模拟分析，评估其配送效率、运输成本以及商品安全性。在模拟过程中，云计算平台充分分析了预售订单的易损等级对配送效率和成本的影响，确保模拟结果的准确性。然后，对比不同组合的模拟结果，综合考虑配送时间、运输成本、车辆利用率以及商品安全等因素。找出在满足预售订单易损等级要求的前提下，具有最优配送效率的组合搭配。并确定预售订单所属组号中的跟随配送订单所属组号的最佳搭配方式。这种搭配方式不仅考虑了配送效率，还充分考虑了预售订单的易损等级，确保在配送过程中能够最大程度地减少产品损坏的风险。总结来说，通过分析不同暂存组和配送组的组合情况，并结合预售订单的易损等级，利用云计算平台模拟出最佳的配送搭配方式，从而实现了现货订单与预售订单的联合优化配送。

基于所述分组调配库房的空间利用率和存储流程，预测每个暂存组的出库时间点，并结合实时物流资源调度信息，动态调整跟随配送订单所属组号。

可选的，系统终端首先根据库房的空间布局、货物特性以及存储需求，对库房进行分组调配。确保每组的空间利用率达到最优，同时满足各类货物的存储要求。再分析每个暂存组的空间利用率，了解当前库存状态以及可能的存储瓶颈。随后，针对每个暂存组，优化存储流程，确保货物能够快速、准确地入库和出库。并根据历史出库数据、订单需求以及存储流程，预测每个暂存组的出库时间点。这一预测包含货物的周转周期、出库顺序以及可能出现的异常情况。之后，实时收集物流资源调度信息，包括车辆位置、运输状态、驾驶员信息等。分析这些信息，了解当前物流资源的可用性和分配情况，为动态调整配送策略提供依据。然后，结合出库时间预测和实时物流资源调度信息，对跟随配送订单所属组号进行动态调整。当某个暂存组的出库时间临近且物流资源紧张时，可以调整跟随配送订单所属组号，将其分配给具有充足物流资源的其他暂存组。同时，考虑货物的易损等级、运输要求等因素，确保调整后的配送策略既高效又安全。这种动态调整的方法有助于更好地利用物流资源，提高配送效率。同时，也能够确保订单在正确的时间以正确的方式送达，增强订单处理的灵活性。总结来说，通过基于分组调配库房的空间利用率和存储流程来预测出库时间点，并结合实时物流资源调度信息进行动态调整，能够实现更加高效、灵活的配送管理，从而提升整体物流运作水平。

进一步，本申请提供了整合现货订单与预售订单并采用优化算法进行联合规划，方法还包括：

获取所述分组调配库房的相邻分组调配库房，所述相邻分组调配库房与所述分组调配库房之间的距离小于所述预售订单的发货地与收货地之间的距离；

在预售付尾款周期内，在尾款支付倾向下滑且低于预设倾向阈值时，停止所述预售订单所属组号中的跟随配送；

可选的，为了能够准确确定预售订单所属组号中的跟随配送订单所属组号的最佳搭配方式，系统终端获取了分组调配库房及其相邻库房。这些相邻库房与当前库房之间的距离是较短的，并且短于预售订单的发货地与收货地之间的距离。这代表，在需要时，这些相邻库房可以作为备选，协助当前库房完成配送任务，提高整体配送效率。随后，在预售订单的尾款支付阶段，系统终端会密切关注用户的尾款支付倾向。如果发现支付倾向出现下滑，并且低于设定的预设倾向阈值时，这代表着用户可能取消了购买意向或遇到了支付问题。在这种情况下，系统终端采用分布运算进行拟合，确定尾款支付倾向下滑点。若对尾款支付倾向下滑点的分布检验未通过，为了避免资源浪费和不必要的配送成本，系统终端会停止该预售订单所属组号的跟随配送。总结来说，通过分析库房的分组调配情况，确定了相邻的备选库房。同时，在预售订单的尾款支付阶段，根据用户的支付倾向动态调整配送策略，确保资源得到高效利用。这一做法有助于提升配送效率，减少不必要的成本支出。

在停止所述预售订单所属组号中的跟随配送之后，若分组调配库房中第一预售产品的库存为零，发出借调请求；

在相邻分组调配库房中，若第一预售产品的库存非零，所述相邻分组调配库房响应所述借调请求。

可选的，当预售订单所属组号的跟随配送被停止后，系统终端会检查分组调配库房中第一预售产品的库存情况。如果发现库存已经为零，这代表当前库房无法满足后续的配送需求。为了解决这个问题，系统终端会向相邻的分组调配库房发出借调请求。这些相邻的库房由于与当前库房距离较近，因此是理想的借调来源。如果其中某个相邻库房中第一预售产品的库存非零，即它们有充足的库存可供借调，那么该库房会响应系统终端的借调请求。通过借调机制，能够确保即使某个库房的产品库存耗尽，也能从相邻库房及时获得补充，从而维持配送的连续性和稳定性。这种灵活的库存管理方式有助于提升整体的物流运作效率，确保预售产品能够按时、准确地送达。

进一步，本申请提供了在尾款支付倾向下滑且低于预设倾向阈值时，方法还包括：

在预售付尾款周期内，根据现货订单的订单总量与预售订单的订单总量的变化，采用分布运算进行拟合，确定尾款支付倾向下滑点；

可选的，在预售付尾款周期内，系统终端收集每天的现货订单和预售订单的订单总量数据。并将数据按照时间顺序进行整理，确保数据的准确性和完整性。随后，根据收集到的订单总量数据，构建卡方统计量。卡方统计量用于检验观察频数与期望频数之间的差异，这里系统终端将其应用于订单总量的变化检验。之后，根据实际情况，确定卡方统计量的计算公式和参数设置。例如，将每天订单总量的实际观察频数与前期平均订单量作为期望频数进行比较。然后，使用卡方分布对构建的卡方统计量进行运算和拟合。卡方分布是一种连续型概率分布，它描述了自由度为k的卡方统计量的概率分布。通过调整卡方分布的参数，例如，自由度等，使其与订单总量变化的实际情况相拟合。在卡方分布拟合的基础上，系统终端分析卡方统计量的变化趋势。当卡方统计量超过预设倾向阈值时，系统终端判断为尾款支付倾向开始下滑。通过分析卡方统计量的变化，系统终端确定尾款支付倾向下滑点的具体位置。这个下滑点将作为判断用户支付尾款意愿减弱的依据。我们会密切关注现货订单和预售订单的订单总量变化。通过这种方法，系统终端能够更加精准地把握市场动态，优化配送策略，提升整体运营效率。

基于所述尾款支付倾向下滑点，同步进行分布检验，若分布检验未通过，则触发异常分布预警指令；

将所述异常分布预警指令发送至云计算平台，进行预售产品的库存布局优化。

可选的，系统终端基于预售订单尾款支付倾向的下滑点，利用统计学方法，对订单总量数据进行分布检验。这包括检验数据的分布类型以及是否符合预期的分布模式。随后，设定显著性水平，判断检验结果的显著性。如果检验结果显示数据分布与预期存在显著差异，且这种差异超过设定的显著性水平，则判断为分布检验未通过。若分布检验未通过，系统终端自动触发异常分布预警指令。这一指令是一个自动化信号，用于快速通知云计算平台，表明订单总量分布出现异常。预警指令的触发有助于及时响应和应对潜在的市场风险，确保能够迅速做出调整。在异常分布预警指令触发后，系统终端会将该指令发送至云计算平台。云计算平台作为数据处理和决策支持的核心，能够迅速接收并处理这一指令。云计算平台接收到预警指令后，会根据当前库存情况和订单总量分布异常的具体信息，进行预售产品的库存布局优化。优化措施包括调整库存量、优化配送策略等，以应对尾款支付倾向下滑和分布异常带来的问题，使得系统终端能够迅速响应，通过合理的库存布局来减少潜在的风险和损失，提升整体的运营效率。

进一步，本申请提供了将所述异常分布预警指令发送至云计算平台，进行预售产品的库存布局优化，方法还包括：

根据现货订单的订单总量与预售订单的订单总量的变化，实时监测计算资源和存储资源的使用率；

当计算资源和存储资源的使用率达到使用阈值上限时，触发资源扩展机制；

通过云计算平台的弹性扩展能力，动态增加计算资源和存储资源。

可选的，系统终端根据现货订单和预售订单总量的实时变化，会不断监测计算资源和存储资源的使用情况。一旦这些资源的使用率接近或达到设定的上限阈值，系统终端会自动触发资源扩展机制。这一机制利用云计算平台的强大弹性扩展能力，快速增加所需的计算资源和存储资源，以确保系统终端能够顺畅运行，满足不断变化的业务需求。这样，可以灵活应对订单量的波动，提升系统终端处理能力和整体运营效率。

S4：基于所述预售订单所属组号，在尾款支付指令被执行后，按照已付尾数，按照发货时效的权重计算排序，安排所述分组调配库房对权重最高的分组预售订单确认发货；

在一个实施例中，基于预售订单所属的不同组别，当用户执行尾款支付指令后，系统终端会综合考虑多个因素，如订单生成时间、预计发货时间、物流运输时间等，为每个预售订单计算发货时效的权重。这个权重反映了订单发货的紧急程度和重要性。随后，根据计算出的发货时效权重，对预售订单进行排序。权重越高的订单，代表其发货需求越迫切，因此会排在前面。之后，根据排序结果，系统终端会确定权重最高的分组预售订单。然后，根据库房的库存情况、处理能力等因素，安排合适的库房进行发货准备。库房会根据系统终端的指示，对权重最高的分组预售订单进行确认发货。这包括核对订单信息、准备商品、打印发货单等步骤，确保订单能够准确、及时地发出。通过这种方式，可以更合理地调配资源，确保订单能够按时、高效地发出，提升整体运营效率。

S5：在完成一组预售订单发货后，再次计算排序，继续处理权重最高的分组预售订单，直到预售付尾款时间截止，对所述尾款支付指令进行失效操作；

在一个实施例中，在完成一组预售订单的发货任务后，系统终端会再次进行订单的计算和排序。这一过程主要是根据当前未处理的预售订单情况，重新确定每个订单的发货时效权重。通过这样的排序，系统终端能够确保始终优先处理那些权重最高、发货需求最迫切的分组预售订单。这个过程会持续进行，直到预售付尾款的时间截止。一旦尾款支付时间结束，对于那些尚未支付尾款的订单，系统终端将自动进行失效操作，确保后续不再对这些订单进行发货处理。

S5a：在预售付尾款时间截止后，逐个确认预售订单，对于已付尾款订单，发送电子面单至用户终端；

在一个实施例中，在预售付尾款时间截止后，系统终端会逐一检查每个预售订单的状态。对于那些已经成功支付尾款的订单，系统终端会立即生成相应的电子面单，并发送至用户终端。这样，用户就能在自己的设备上查看到电子面单信息，方便用户随时了解订单的发货情况和物流信息。这个过程确保了已支付尾款的预售订单能够得到及时、准确的处理，并为用户提供了便捷的订单跟踪服务。

S5b：未付尾款订单，返回分组暂存并取消对应的预售订单，对所述分组调配库房中的预售订单所属组号进行集中暂存，等待集中回库上架。

在一个实施例中，在预售付尾款时间结束后，对于那些未支付尾款的订单，系统终端会将其返回至相应的分组进行暂存，并取消这些订单。同时，系统终端还会对分组调配库房中的预售订单所属组号进行集中暂存处理，即把同一组号的订单集中在一起暂存。这些订单等待后续统一进行回库上架操作，以便重新进入库存进行管理。这样，系统终端能够高效地处理未付尾款订单，并优化库存管理流程，确保资源的有效利用。

综上所述，本申请实施例至少具有如下技术效果：

本申请实施例通过收集配送基础信息，包括地理位置、交通情况和历史数据等，并利用云计算平台进行智能路径规划，以生成最优配送路线。随后，通过预售定金条件筛选和时间效率评估，确定最佳配送路线，同时考虑易损性评估，将订单划分为不同的配送组，以优化配送效率并降低损耗风险。进一步地，在处理现货订单和预售订单时，结合云计算平台进行分组暂存排序优化，以确定跟随配送订单的最佳组合方式，从而提高库存利用率和减少配送成本。在订单处理过程中，还实施了动态调整策略，根据实时物流资源和库存情况进行配送路线调整和跟随配送订单的处理，以应对不同的情况和需求变化。此外，还分析预售订单付尾款周期内的支付情况，通过分布运算和分布检验进行拟合和预警，及时发现异常情况并进行库存布局优化。最后，通过触发资源扩展机制，实现了计算资源和存储资源的动态增加，以满足订单处理的需求。这些技术效果共同解决了大促期间，客户订单激增，导致的预售订单与现货订单大量堆积，订单处理效率低下的技术问题，实现了通过利用云计算平台对预售订单与现货订单的配送路线、发货地、收货地址进行融合优化，提高配送路线的利用率，优化资源配置，以及增强订单处理的灵活性，从而最大限度减少预售订单与现货订单大量堆积，提高订单处理效率的技术效果。

需要说明的是，上述本申请实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序和连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：获取现货订单，建立现货订单的发货地与收货地之间的配送路线，在所述现货订单的发货地与收货地之间的配送路线约束下，按固定单量分组配送，记录现货订单所属组号；

S2：在预售订单包装后，建立预售订单的发货地与收货地之间的配送路线，在所述预售订单的发货地与收货地之间的配送路线约束下，按固定单量分组暂存，记录预售订单所属组号；

S3：基于所述现货订单所属组号、预售订单所属组号，结合云计算平台进行分组暂存排序优化，确定所述预售订单所属组号中的跟随配送订单所属组号，所述跟随配送订单所属组号包括分组调配库房；

S4：基于所述预售订单所属组号，在尾款支付指令被执行后，按照已付尾数，按照发货时效的权重计算排序，安排所述分组调配库房对权重最高的分组预售订单确认发货；

S5：在完成一组预售订单发货后，再次计算排序，继续处理权重最高的分组预售订单，直到预售付尾款时间截止，对所述尾款支付指令进行失效操作；

S5a：在预售付尾款时间截止后，逐个确认预售订单，对于已付尾款订单，发送电子面单至用户终端；

S5b：未付尾款订单，返回分组暂存并取消对应的预售订单，对所述分组调配库房中的预售订单所属组号进行集中暂存，等待集中回库上架。

2.如权利要求1所述的结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法，其特征在于，获取现货订单，建立现货订单的发货地与收货地之间的配送路线，所述方法包括：

收集配送基础信息，所述配送基础信息包括所述现货订单的发货地与收货地之间的地理位置、交通拥堵情况、天气因素以及历史配送数据；

基于所述配送基础信息，通过云计算平台进行智能路径规划，生成多个备选配送路线；

基于预售定金进行条件筛选，以时间效率评估确定最优配送路线。

3.如权利要求2所述的结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法，其特征在于，在所述现货订单的发货地与收货地之间的配送路线约束下，按固定单量分组配送，所述方法包括：

获取现货订单的产品基础信息，所述产品基础信息包括产品属性、产品尺寸、产品重量；

基于所述产品基础信息中的产品属性进行易损性评估，确定现货订单的易损等级；

根据所述现货订单的产品基础信息与现货订单的易损等级，将所述现货订单划分为不同的配送组；

对照所述最优配送路线、不同的配送组，判断配送设备是否存在未告警的配送异常，若存在，则基于所述配送异常，对所述最优配送路线进行配送异常告警的配送路线迭代反馈。

4.如权利要求1所述的结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法，其特征在于，基于所述现货订单所属组号、预售订单所属组号，结合云计算平台进行分组暂存排序优化，确定所述预售订单所属组号中的跟随配送订单所属组号，所述方法包括：

基于所述现货订单所属组号、预售订单所属组号，分析现货订单与预售订单的发货地相近性、收货地相近性、配送路线重合度；

基于现货订单与预售订单的发货地相近性、收货地相近性、配送路线重合度，通过云计算平台进行排序优化；

根据排序优化，确定跟随配送订单所属组号。

5.如权利要求4所述的结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法，其特征在于，基于所述现货订单所属组号、预售订单所属组号，结合云计算平台进行分组暂存排序优化，确定所述预售订单所属组号中的跟随配送订单所属组号，所述方法还包括：

根据所述预售订单的产品基础信息与预售订单的易损等级，将所述预售订单划分为不同的暂存组；

根据不同的暂存组、不同的配送组进行跟随配送分析，整合现货订单与预售订单并采用优化算法进行联合规划，包括，依据预售订单的易损等级，结合现货订单的最优配送路线及对应配送组，通过云计算平台模拟不同组合下的配送效率，确定所述预售订单所属组号中的跟随配送订单所属组号的最佳搭配方式；

基于所述分组调配库房的空间利用率和存储流程，预测每个暂存组的出库时间点，并结合实时物流资源调度信息，动态调整跟随配送订单所属组号。

6.如权利要求5所述的结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法，其特征在于，整合现货订单与预售订单并采用优化算法进行联合规划，所述方法还包括：

获取所述分组调配库房的相邻分组调配库房，所述相邻分组调配库房与所述分组调配库房之间的距离小于所述预售订单的发货地与收货地之间的距离；

在预售付尾款周期内，在尾款支付倾向下滑且低于预设倾向阈值时，停止所述预售订单所属组号中的跟随配送；

在停止所述预售订单所属组号中的跟随配送之后，若分组调配库房中第一预售产品的库存为零，发出借调请求；

在相邻分组调配库房中，若第一预售产品的库存非零，所述相邻分组调配库房响应所述借调请求。

7.如权利要求6所述的结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法，其特征在于，在尾款支付倾向下滑且低于预设倾向阈值时，所述方法还包括：

在预售付尾款周期内，根据现货订单的订单总量与预售订单的订单总量的变化，采用分布运算进行拟合，确定尾款支付倾向下滑点；

基于所述尾款支付倾向下滑点，同步进行分布检验，若分布检验未通过，则触发异常分布预警指令；

将所述异常分布预警指令发送至云计算平台，进行预售产品的库存布局优化。

8.如权利要求7所述的结合云计算的仓库预售订单分组调配处理方法，其特征在于，将所述异常分布预警指令发送至云计算平台，进行预售产品的库存布局优化，所述方法包括：

根据现货订单的订单总量与预售订单的订单总量的变化，实时监测计算资源和存储资源的使用率；

当计算资源和存储资源的使用率达到使用阈值上限时，触发资源扩展机制；

通过云计算平台的弹性扩展能力，动态增加计算资源和存储资源。