CN110826883A - 一种订单处理方法及装置 - Google Patents

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CN110826883A CN201911025964.0A CN201911025964A CN110826883A CN 110826883 A CN110826883 A CN 110826883A CN 201911025964 A CN201911025964 A CN 201911025964A CN 110826883 A CN110826883 A CN 110826883A
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Abstract

本发明提供一种订单处理方法及装置。其中，订单处理方法包括：接收多个待处理订单，每个待处理订单包括所需货品种类及所需货品种类数量；获取已搬运至多个待选站点各自全部货架当前可被拣选货品种类及每一当前可被拣选的货品种类的数量；根据预设的约束关系，确定多个待处理订单中每个待处理订单对应的匹配站点，以使货架搬运总次数最少，约束关系包括：每个匹配站点的来访货架数量小于或等于第一预设阈值，以及每个匹配站点来访货架的货品能够满足该匹配站点已分配订单和待处理订单的货品需求。本公开提供的订单处理方法使得待处理订单与站点匹配效果更好，减少货架搬运次数，提高订单拣选效率。

Description

一种订单处理方法及装置
技术领域
本发明一般地涉及仓库订单生产技术领域，特别是涉及一种订单处理方法及装置。
背景技术
随着物流行业的快速发展，对仓库各生产环节的效率要求越来越高。然而，订单拣选作为仓库生产环节中重要一环，订单拣选的效率对于仓库订单生产环节的效率影响较大。订单拣选环节工作过程为，首先基于目前的待处理订单站点匹配方法，如K-means聚类算法，为每个待处理订单分配站点。其次确定包含每个待处理订单所需货品的货架。最后调度机器人将包含待处理订单所需货品的货架搬运至待处理订单所在的站点，由工人在站点拣选货架包含的、待处理订单所需的货品。
但是在目前待处理订单拣选过程中的待处理订单站点匹配环节，是基于耦合度为每个待处理订单匹配站点，将订单匹配至耦合度高的站点进行拣选。如果一个站点匹配了包含热门商品的订单，则后续将会有大量的包含该热门商品的订单被分配至该站点，这导致仓库内各站点处繁忙度不均，从而使得仓库订单生产环节效率低。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供一种订单处理方法及装置。
第一方面，本发明实施例提供一种订单处理方法，包括：接收多个待处理订单，每个待处理订单包括所需货品种类及所需货品种类的数量；获取已搬运至多个待选站点各自的全部货架当前可被拣选的货品种类及每一当前可被拣选的货品种类的数量；根据预设的约束关系，确定多个待处理订单中每个待处理订单对应的匹配站点，以使货架搬运的总次数最少，约束关系包括：每个匹配站点的来访货架的数量小于或等于第一预设阈值，以及每个匹配站点来访货架的货品能够满足该匹配站点的已分配订单和待处理订单的货品需求。
在一例中，约束关系还包括以下至少一项：每个待处理订单被分配至一个匹配站点；每个匹配站点对应的待分配订单和已分配订单的数量之和小于或等于第二预设阈值；以及，每个货架在不同的匹配站点被拣选的每种货品的数量小于或等于该货架可被拣选的货品的数量。
在一例中，订单处理方法还包括：获取每个站点的可处理订单阈值；基于每个站点的可处理订单阈值及每个站点正在处理的订单，确定当前未达到各自的可处理订单阈值的多个站点，作为多个待选站点。
在一例中，订单处理方法还包括：匹配每个待处理订单至一个或多个货架，其中，一个或多个货架为已锁定至每个待处理订单的匹配站点的一个或多个货架。
在一例中，为每个待处理订单匹配的多个货架包括：当前已搬运至该待处理订单对应的匹配站点的第一部分货架和待来访的第二部分货架；判断当前已搬运至该待处理订单对应的匹配站点的货架数是否超过货架数阈值；若否，搬运所述第二部分货架至该待处理订单对应的匹配站点。
在一例中，根据预设的约束关系，确定多个待处理订单中每个待处理订单对应的匹配站点，以使货架搬运的总次数最少，包括：将货架搬运的总次数最少设为目标函数；通过目标函数和约束关系，进行整数线性规划处理，确定多个待处理订单中每个待处理订单对应的匹配站点。
在一例中，目标函数包括：
minΣsΣfzf，s
约束关系包括：
Figure BDA0002248628920000022
Figure BDA0002248628920000023
Figure BDA0002248628920000031
Figure BDA0002248628920000032
Figure BDA0002248628920000033
其中，xo，s代表待处理订单o是否被分配至站点s进行生产；capacitys代表站点s当前至多同时再处理的待处理订单o的数量；yf，s，g代表货架f到站点s需要拣选的已分配待处理订单o中待拣选货品g的数量和未分配待处理订单o中的待拣选货品g的数量；qf，g代表货架f当前可被拣选的货品g的数量；zf，s代表货架f是否需要被搬运至站点s的概率，若货架f不需要被搬运至站点s，则zf，s＝0，若货架f需要被搬运至站点s，则zf，s＝1；m代表所有货架上的物品件数之和；L代表站点s可同时处理货架f的数量上限；U代表常量，U＝站点数量*货品种类数量*货架数量；
Figure BDA0002248628920000034
代表任意。
第二方面，本发明实施例提供一种订单处理装置，包括：接收单元，用于接收多个待处理订单，每个待处理订单包括所需货品种类及所需货品种类的数量；获取单元，用于获取已搬运至多个待选站点各自的全部货架当前可被拣选的货品种类及每一当前可被拣选的货品种类的数量；匹配单元，用于根据预设的约束关系，确定多个待处理订单中每个待处理订单对应的匹配站点，以使货架搬运的总次数最少，约束关系包括：每个匹配站点的来访货架的数量小于或等于第一预设阈值，以及每个匹配站点来访货架的货品能够满足该匹配站点的已分配订单和待处理订单的货品需求。
第三方面，本发明实施例提供一种仓库管理***，所述***包括：多个货架，每个货架用于放置货品；搬运机器人，用于搬运货架；站点，用于拣选货品；以及，订单处理装置，用于执行第一方面所述的订单处理方法。
第四方面，本发明实施例提供一种电子设备，其中，电子设备包括：存储器，用于存储指令；以及处理器，用于调用存储器存储的指令执行第一方面所述的一种订单处理方法。
第五方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在由处理器执行时，执行第一方面所述的一种订单处理方法。
本发明提供的一种订单处理方法及装置，在待处理订单与站点的匹配过程中，基于待处理订单的货品需求情况，与待选站点可提供的货品情况，根据预设的约束关系来确定待处理订单对应的匹配站点，使得在满足已分配订单和待处理订单的需求以及每个站点的繁忙度不超出上限的情况下，货架搬运的总次数最少，提高订单拣选效率，进而提高仓库的订单生产效率。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：
图1示出了本发明实施例提供的一种订单处理方法示意图；
图2示出了本发明实施例提供的另一种订单处理方法示意图；
图3示出了本发明实施例提供的又一种订单处理方法示意图；
图4示出了本发明实施例提供的一种订单处理装置示意图；
图5示出了本发明实施例提供的另一种订单处理装置示意图；
图6示出了本发明实施例提供的又一种订单处理装置示意图；
图7示出了本发明实施例提供的一种电子设备示意图。
具体实施方式
下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。
需要注意，虽然本文中使用“第一”、“第二”等表述来描述本发明的实施方式的不同模块、步骤和数据等，但是“第一”、“第二”等表述仅是为了在不同的模块、步骤和数据等之间进行区分，而并不表示特定的顺序或者重要程度。实际上，“第一”、“第二”等表述完全可以互换使用。
本发明提供的订单处理方法，适用于任意类型的仓库中的订单拣选，仓库包括：智能机器人仓库仓库、非智能仓库等。
本发明提供的订单处理方法应用于仓库在线生成过程，即不断有新订单加入的订单拣选过程，可动态调节订单拣选过程，以更好的契合仓库订单实际生产过程。
为了解决上述问题，本公开提出了一种订单处理方法。图1为本公开实施例提供的一种订单处理方法的示意图。
如图1所示，本公开实施例提供的一种订单处理方法100，包括如下内容。
步骤S101，接收多个待处理订单，每个待处理订单包括所需货品种类及所需货品种类的数量。
步骤S102，获取已搬运至多个待选站点各自的全部货架当前可被拣选的货品种类及每一所述当前可被拣选的货品种类的数量。
步骤S103，根据预设的约束关系，确定多个待处理订单中每个待处理订单对应的匹配站点，以使货架搬运的总次数最少，约束关系包括：每个匹配站点的来访货架的数量小于或等于第一预设阈值，以及每个匹配站点来访货架的货品能够满足该匹配站点的已分配订单和待处理订单的货品需求。
需要说明的是，为了使得货架搬运的总次数最少，可以考虑将每个待处理订单匹配至与该待处理订单耦合度高的待选站点。其中，耦合度为待处理订单所需货品种类，与站点正在处理订单所需货品种类的重合度。
由于在实际应用中，需要考虑站点的繁忙程度，因此，约束条件包括每个匹配站点的来访货架的数量小于或等于第一预设阈值。其中，第一预设阈值是指一个站点能够处理的货架的最大数量。第一预设阈值可以是根据站点的实际处理能力提前给定的预设值。该预设值根据站点的不同可以有所不同。在确定每个待处理订单对应匹配站点的过程中，通过约束每个匹配站点的来访货架小于或等于第一预设阈值，使得每个匹配站点的繁忙度不超出上限，从而能够避免站点间的繁忙度不均的情况，有利于提升整个仓储***中的站点整体的作业效率。
根据约束条件，对于每一个与待处理订单对应的匹配站点来说，匹配站点的来访货架的货品需要满足该匹配站点的已分配订单和待处理订单的货品需求。需要说明的是，匹配站点的来访货架包括已经到达该站点的货架，以及已经分配至该站点但尚未到达该站点的货架。
本公开实施例提供的订单处理方法，在待处理订单与站点的匹配过程中，基于待处理订单的货品需求情况，与待选站点可提供的货品情况，根据预设的约束关系来确定待处理订单对应的匹配站点，使得在满足已分配订单和待处理订单的需求的情况下，货架搬运的总次数最少，提高订单拣选效率，进而提高仓库的订单生产效率。
作为一种可能的实施例，约束关系还包括以下至少一项：每个待处理订单被分配至一个匹配站点；每个匹配站点对应的待分配订单和已分配订单的数量之和小于或等于第二预设阈值；以及，每个货架在不同的匹配站点被拣选的每种货品的数量小于或等于该货架可被拣选的货品的数量。
基于约束条件，可以为每一个待处理订单匹配一个对应的匹配站点。在满足订单需求的情况下，该匹配站点可以使得货架搬运的总次数最少。由于每一个站点具有相应的处理订单的能力，因此，每一个匹配站点对应的待分配订单和已分配订单的数量需要在该匹配站点的订单处理能力的范围之内。也就是说，每个匹配站点对应的待分配订单和已分配订单的数量之和需要小于或等于第二预设阈值。第二预设阈值即为：一个站点能够同时处理订单的最大数量。其中，第二预设阈值可以是根据站点的实际处理能力提前给定的预设值，该预设值根据站点的不同可以有所不同。
相应的，由于每一货架同样具有一定的可提供货品的能力，因此，每个货架在不同的匹配站点被拣选的每种货品的数量之和不应超过该货架可被拣选该货品的数量上限。也就是说，每个货架在不同的匹配站点被拣选的每种货品的数量需要小于或等于该货架可被拣选的货品的数量。每个货架可被拣选的货品的数量指的是该货架上除去已经被锁定或被匹配的货品之后剩余货品的数量。
作为一种可能的实施例，如图2所示，订单处理方法100还包括：步骤S104，获取每个站点的可处理订单阈值；基于每个站点的可处理订单阈值及每个站点正在处理的订单，确定当前未达到各自的可处理订单阈值的多个站点，作为多个待选站点。
可处理订单阈值即为一个站点可同时处理的最大订单数，可处理订单阈值为预设值，可以预先设定。例如，可根据仓库的实际情况考虑，设定每个仓库的可处理订单阈值。例如，可将仓库中站点可处理订单阈值设定为10，即每个站点最多可同时处理10个订单。若站点当前同时处理订单数少于10，则可继续处理待处理订单；若当前站点同时处理的订单数已为10，则站点当前无法继续处理待处理订单。直至站点当前处理的订单数少于10，可继续处理待处理订单。
因此，若某一站点尚未达到可处理订单阈值，则该站点拥有继续处理订单的能力，相应的，该站点也具备作为待选站点的可能性。因此，在应用中，可以根据每个站点的可处理订单阈值及每个站点正在处理的订单，来确定当前未达到各自的可处理订单阈值的多个站点，并可以将多个站点作为多个待选站点。将未达到可处理订单阈值的站点作为用于匹配待处理订单的待选站点，能够进一步避免一些站点处理的订单数量过多，从而造成站点间繁忙度不均的情况，有利于提升仓储***中站点整体的作业效率。
作为一种可能的实施例，如图3所示，订单处理方法100还包括：步骤S105，匹配每个待处理订单至一个或多个货架，其中，一个或多个货架为已锁定至每个待处理订单的匹配站点的一个或多个货架。
通过将每个待处理订单匹配至与待处理订单对应的匹配站点的一个或多个货架，当一个待处理订单对应的货架到达该站点之后，能够及时的从该货架上拣选该待处理订单所需的货品，有利于提升站点的拣选效率。
作为一种可能的实施例，为每个待处理订单匹配的多个货架包括：当前已搬运至该待处理订单对应的匹配站点的第一部分货架和待来访的第二部分货架；订单处理方法100还包括：将第二部分货架搬运至该待处理订单对应的匹配站点。
在满足订单需求的前提下，为了能够提高订单拣选效率，在确定匹配站点后，与待处理订单匹配或对应的货架，除了包括已搬运至匹配站点的第一部分货架外，还包括即将搬运至该匹配站点的第二部分货架。通过搬运第二部分货架至该匹配点，可以在该匹配点满足订单对所需货架的全部需求，进而可以提高订单拣选效率。
作为一种可能的实施例，将第二部分货架搬运至该待处理订单对应的匹配站点包括：判断当前已搬运至该处理订单对应的匹配站点的货架数是否超过货架阈值；若否，搬运第二部分货架至该待处理订单对应的匹配站点。
判断当前已搬运至匹配站点的货架数是否超过匹配站点的货架阈值。若是，则暂停搬运第二部分货架至匹配站点；若否，则搬运第二部分货架至匹配站点。其中，货架阈值为预先设定，货架阈值为每个站点可同时处理的货架数。
由于匹配站点可同时处理的货架数有限，因此需提前设定匹配站点可同时处理的货架阈值，以防止搬运至匹配站点的货架数过多而影响拣选效率。匹配站点的货架阈值可以根据仓库中站点的实际处理货架能力来进行设定。
需要说明的是，还可以对每个货架当前可被站点拣选的所有种类货品数进行限定。具体为：每个货架可被所有站点拣选的货品数，需小于或等于每个货架当前未匹配的货品数。例如，若货架中包括20箱水、10箱面包，货架中的水被正在处理或已处理的订单匹配了5箱水、4箱面包。因此，当前货架可被站点匹配的水为15箱、面包为6箱。
作为一种变形，还可以对被搬运至站点的货架可被拣选的货品进一步限定。具体为：站点的所有来访货架当前可被拣选的所有种类货品及所有种类货品对应的货品数，应满足订单需求，以提高订单拣选效率。其中，订单需求包括待处理订单需求和正在处理订单需求。
例如，一个站点S1中共处理两个订单A、B。其中，订单A需要2箱水和3箱面包，订单B需要1箱牛奶和1箱面包。因此，该站点S1共需要2箱水、4箱面包及1箱牛奶。若被搬运至站点S1的两个货架y1和y2，其中，货架y1中当前可被拣选3箱水，货架y2中当前可被拣选5箱面包和1箱牛奶，因此，被搬运至站点S1的货架为其提供了3箱水、5箱面包及1箱牛奶。满足了站点S1关于订单A和订单B所需的2箱水、4箱面包及1箱牛奶。因此，此时被搬运至站点S1的货架y1和货架y2可被拣选的货品种类及货品数量，满足订单需求。
通过实时动态调整货架中可匹配的货品数，可以满足仓库实际生产过程所需货品种类及所需货品种类对应的数量，以更好的完成订单拣选。
作为一种可能的实施例，根据预设的约束关系，确定多个待处理订单中每个待处理订单对应的匹配站点，以使货架搬运的总次数最少，包括：将货架搬运的总次数最少设为目标函数；通过目标函数和约束关系，进行整数线性规划处理，确定多个待处理订单中每个待处理订单对应的匹配站点。
通过将确定每个待处理订单对应的匹配站点的问题转化为整数线性规划，可以更好地协调订单与站点间的耦合度，站点的繁忙度，以及减少货架搬运总次数的问题，来更好得提高订单的拣选效率。另外，本实施例将订单与站点间匹配的问题化为整数线性规划问题，可行解相比其他贪心解能够更好地提升仓储***的效能。
作为一种可能的实施例，将货架搬运的总次数最少设为目标函数，目标函数包括：
minΣsΣfzf，s
目标函数的约束关系包括：
Figure BDA0002248628920000091
Figure BDA0002248628920000092
Figure BDA0002248628920000093
Figure BDA0002248628920000094
Figure BDA0002248628920000095
Figure BDA0002248628920000096
其中，xo，s代表所述待处理订单o是否被分配至所述站点s进行生产；capacitys代表所述站点s当前至多同时再处理的所述待处理订单o的数量；yf，s，g代表所述货架f到所述站点s需要拣选的货品g的数量；qf，g代表所述货架f当前可被拣选的货品g的数量；zf，s代表所述货架f是否需要被搬运至所述站点s，若所述货架f不需要被搬运至所述站点s，则zf，s＝0，若所述货架f需要被搬运至所述站点s，则zf，s＝1；m代表所有所述货架上的货品件数之和；L代表所述站点s可同时处理所述货架f的数量上限(即第一预设阈值)；U代表常量，U＝所述站点数量*所述货品种类数量*所述货架数量；代表任意。
其中，capacitys＝第二预设阈值-站点s当前已分配的订单的数量，货架f到站点s需要拣选的货品g的数量为站点s已分配订单中货品g的数量和匹配至站点s的待处理订单中货品g的数量之和。
通过上述目标函数以及约束关系求解使得货架搬运的总次数最少的订单与站点的匹配方案，充分考虑了仓储***实际生产流程中涉及到的订单与站点间的耦合度、站点繁忙度以及一品多位(即一种货品放置在多个货位)的情况，提升了仓储***整体的效能。
基于与上文描述订单处理方法相同的发明构思，本公开实施例提供一种订单处理装置200。
图4为本公开实施例提供的一种订单处理装置的示意图。如图4所示，一种订单处理装置200包括：接收单元201，获取单元202和匹配单元203。
接收单元201，用于接收多个待处理订单，每个待处理订单包括所需货品种类及所需货品种类的数量。
获取单元202，用于获取已搬运至多个待选站点各自的全部货架当前可被拣选的货品种类及每一当前可被拣选的货品种类的数量。
匹配单元203，用于根据预设的约束关系，确定多个待处理订单中每个待处理订单对应的匹配站点，以使货架搬运的总次数最少，约束关系包括：每个匹配站点的来访货架的数量小于或等于第一预设阈值，以及每个匹配站点来访货架的货品能够满足该匹配站点的已分配订单和待处理订单的货品需求。
作为一种可能的实施例，约束关系还包括以下至少一项：每个待处理订单被分配至一个匹配站点；每个匹配站点对应的待分配订单和已分配订单的数量之和小于或等于第二预设阈值；以及，每个货架在不同的匹配站点被拣选的每种货品的数量小于或等于该货架可被拣选的货品的数量。
作为一种可能的实施例，如图5所示，订单处理装置200还包括确定单元204。
确定单元204，用于获取每个站点的可处理订单阈值；基于每个站点的可处理订单阈值及每个站点正在处理的订单，确定当前未达到各自的可处理订单阈值的多个站点，作为多个待选站点。
作为一种可能的实施例，如图6所示，订单处理装置200还包括处理单元205。
处理单元205，用于匹配每个待处理订单至一个或多个货架，其中，一个或多个货架为已锁定至每个待处理订单的匹配站点的一个或多个所述货架。
作为一种可能的实施例，为每个待处理订单匹配的多个货架包括：当前已搬运至该待处理订单对应的匹配站点的第一部分货架和待来访的第二部分货架；处理单元205还用于，将第二部分货架搬运至该待处理订单对应的匹配站点。
作为一种可能的实施例，将第二部分货架搬运至该待处理订单对应的匹配站点，包括：判断当前已搬运至该待处理订单对应的匹配站点的货架数是否超过货架数阈值；若否，搬运第二部分货架至该待处理订单对应的匹配站点。
作为一种可能的实施例，根据预设的约束关系，确定多个待处理订单中每个待处理订单对应的匹配站点，以使货架搬运的总次数最少，包括：将货架搬运的总次数最少设为目标函数；通过目标函数和约束关系，进行整数线性规划处理，确定多个待处理订单中每个待处理订单对应的匹配站点。
作为一种可能的实施例，将货架搬运的总次数最少设为目标函数，目标函数包括：
minΣs∑fzf，s
目标函数的约束关系包括：
Figure BDA0002248628920000111
Figure BDA0002248628920000112
Figure BDA0002248628920000121
Figure BDA0002248628920000122
Figure BDA0002248628920000123
Figure BDA0002248628920000124
其中，xo，s代表所述待处理订单o是否被分配至所述站点s进行生产；capacitys代表所述站点s当前至多同时再处理的所述待处理订单o的数量；yf，s，g代表所述货架f到所述站点s需要拣选的货品g的数量；qf，g代表所述货架f当前可被拣选的货品g的数量；zf，s代表所述货架f是否需要被搬运至所述站点s，若所述货架f不需要被搬运至所述站点s，则zf，s＝0，若所述货架f需要被搬运至所述站点s，则zf，s＝1；m代表所有所述货架上的货品件数之和；L代表所述站点s可同时处理所述货架f的数量上限；U代表常量，U＝所述站点数量*所述货品种类数量*所述货架数量；
Figure BDA0002248628920000125
代表任意。
装置中的各个模块所实现的功能与上文描述的方法中的步骤相对应，其具体实现和技术效果请参见上文对于方法步骤的描述，在此不再赘述。
基于与订单处理方法100相同的发明构思，本公开实施例提供一种仓库管理***，其中，***包括：多个货架，搬运机器人，站点以及订单处理装置。
其中，多个货架中的每个货架用于放置货品；搬运机器人，用于搬运货架；站点，用于拣选货品；订单处理装置，用于执行本公开第一方面及相应的实施例所述的订单处理方法100。
如图7所示，本发明的一个实施方式提供了一种电子设备40。其中，该电子设备40包括存储器410、处理器420。可选地，该电子设备还可以包括输入/输出(Input/Output，I/O)接口430。其中，存储器410，用于存储指令。处理器420，用于调用存储器410存储的指令执行本发明实施例的用于一种订单处理方法。其中，处理器420分别与存储器410、I/O接口430连接，例如可通过总线***和/或其他形式的连接机构(未示出)进行连接。存储器410可用于存储程序和数据，包括本发明实施例中涉及的用于一种订单处理的程序，处理器420通过运行存储在存储器410的程序从而执行电子设备40的各种功能应用以及数据处理。
本发明实施例中处理器420可以采用数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现，所述处理器420可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元中的一种或几种的组合。
本发明实施例中的存储器410可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等。
本发明实施例中，I/O接口430可用于接收输入的指令(例如数字或字符信息，以及产生与电子设备40的用户设置以及功能控制有关的键信号输入等)，也可向外部输出各种信息(例如，图像或声音等)。本发明实施例中I/O接口430可包括物理键盘、功能按键(比如音量控制按键、开关按键等)、鼠标、操作杆、轨迹球、麦克风、扬声器、和触控面板等中的一个或多个。
在一些实施方式中，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在由处理器执行时，执行上文所述的任何方法。
尽管在附图中以特定的顺序描述操作，但是不应将其理解为要求按照所示的特定顺序或是串行顺序来执行这些操作，或是要求执行全部所示的操作以得到期望的结果。在特定环境中，多任务和并行处理可能是有利的。
本发明的方法和装置能够利用标准编程技术来完成，利用基于规则的逻辑或者其他逻辑来实现各种方法步骤。还应当注意的是，此处以及权利要求书中使用的词语“装置”和“模块”意在包括使用一行或者多行软件代码的实现和/或硬件实现和/或用于接收输入的设备。
此处描述的任何步骤、操作或程序可以使用单独的或与其他设备组合的一个或多个硬件或软件模块来执行或实现。在一个实施方式中，软件模块使用包括包含计算机程序代码的计算机可读介质的计算机程序产品实现，其能够由计算机处理器执行用于执行任何或全部的所描述的步骤、操作或程序。
出于示例和描述的目的，已经给出了本发明实施的前述说明。前述说明并非是穷举性的也并非要将本发明限制到所公开的确切形式，根据上述教导还可能存在各种变形和修改，或者是可能从本发明的实践中得到各种变形和修改。选择和描述这些实施例是为了说明本发明的原理及其实际应用，以使得本领域的技术人员能够以适合于构思的特定用途来以各种实施方式和各种修改而利用本发明。

Claims (11)

1.一种订单处理方法，其中，包括：
接收多个待处理订单，每个待处理订单包括所需货品种类及所述所需货品种类的数量；
获取已搬运至多个待选站点各自的全部货架当前可被拣选的货品种类及每一所述当前可被拣选的货品种类的数量；
根据预设的约束关系，确定所述多个待处理订单中每个待处理订单对应的匹配站点，以使货架搬运的总次数最少，所述约束关系包括：每个匹配站点的来访货架的数量小于或等于第一预设阈值，以及每个匹配站点来访货架的货品能够满足该匹配站点的已分配订单和待处理订单的货品需求。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述约束关系还包括以下至少一项：
每个待处理订单被分配至一个匹配站点；
每个匹配站点对应的待分配订单和已分配订单的数量之和小于或等于第二预设阈值；以及，每个货架在不同的匹配站点被拣选的每种货品的数量小于或等于该货架可被拣选的货品的数量。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述方法还包括：
获取每个站点的可处理订单阈值；
基于所述每个站点的可处理订单阈值及所述每个站点正在处理的订单，确定当前未达到各自的可处理订单阈值的多个站点，作为多个所述待选站点。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述方法还包括：
匹配所述每个待处理订单至一个或多个所述货架，其中，一个或多个所述货架为已锁定至所述每个待处理订单的匹配站点的一个或多个所述货架。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，为所述每个待处理订单匹配的多个所述货架包括：当前已搬运至该待处理订单对应的匹配站点的第一部分货架和待来访的第二部分货架；
判断当前已搬运至该待处理订单对应的匹配站点的货架数是否超过货架数阈值；
若否，搬运所述第二部分货架至该待处理订单对应的匹配站点。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，根据预设的约束关系，确定所述多个待处理订单中每个待处理订单对应的匹配站点，以使货架搬运的总次数最少，包括：
将所述货架搬运的总次数最少设为目标函数；
通过所述目标函数和所述约束关系，进行整数线性规划处理，确定所述多个待处理订单中每个待处理订单对应的匹配站点。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，
所述目标函数包括：
min∑s∑fzf，s
所述约束关系包括：
∑oxo，s＝capacitys，
Figure FDA0002248628910000025
∑sxo，s＝1，
Figure FDA0002248628910000026
Figure FDA0002248628910000023
Figure FDA0002248628910000024
其中，xo，s代表所述待处理订单o是否被分配至所述站点s进行生产；capacitys代表所述站点s当前至多同时再处理的所述待处理订单o的数量；yf，s，g代表所述货架f到所述站点s需要拣选的已分配所述待处理订单o中待拣选货品g的数量和未分配所述待处理订单o中的待拣选货品g的数量；qf，g代表所述货架f当前可被拣选的货品g的数量；zf，s代表所述货架f是否需要被搬运至所述站点s的概率，若所述货架f不需要被搬运至所述站点s，则zf，s＝0，若所述货架f需要被搬运至所述站点s，则zf，s＝1；m代表所有所述货架上的物品件数之和；L代表所述站点s可同时处理所述货架f的数量上限；U代表常量，U＝所述站点数量*所述货品种类数量*所述货架数量；
Figure FDA0002248628910000031
代表任意。
8.一个订单处理装置，其中，所述装置包括：
接收单元，用于接收多个待处理订单，每个待处理订单包括所需货品种类及所述所需货品种类的数量；
获取单元，用于获取已搬运至多个待选站点各自的全部货架当前可被拣选的货品种类及每一当前可被拣选的货品种类的数量；
匹配单元，用于根据预设的约束关系，确定多个待处理订单中每个待处理订单对应的匹配站点，以使货架搬运的总次数最少，约束关系包括：每个匹配站点的来访货架的数量小于或等于第一预设阈值，以及每个匹配站点来访货架的货品能够满足该匹配站点的已分配订单和待处理订单的货品需求。
9.一种仓库管理***，其中，所述***包括：
多个货架，每个货架用于放置货品；
搬运机器人，用于搬运货架；
站点，用于拣选货品；以及，
订单处理装置，用于执行如权利要求1-7中任一项所述的订单处理方法。
10.一种电子设备，其中，所述电子设备包括：
存储器，用于存储指令；以及
处理器，用于调用所述存储器存储的指令执行权利要求1-7中任一项所述的一种订单处理方法。
11.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由处理器执行时，执行权利要求1-7中任一项所述的一种订单处理方法。
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111353648A (zh) * 2020-03-03 2020-06-30 北京旷视机器人技术有限公司 货品投放站点的确定方法、装置和电子设备
CN111652408A (zh) * 2020-04-13 2020-09-11 北京旷视机器人技术有限公司 仓库中的订单处理方法、装置、介质、电子设备与***
CN112184106A (zh) * 2020-09-21 2021-01-05 苏州牧星智能科技有限公司 一种针对大批量订单的商品拣货方法、装置及***
CN112801599A (zh) * 2021-04-01 2021-05-14 牧星机器人(江苏)有限公司 一种仓储订单处理方法、装置及仓储***
CN113408971A (zh) * 2020-03-16 2021-09-17 北京旷视机器人技术有限公司 订单拣选策略的确定方法、装置和电子设备
CN113496327A (zh) * 2020-03-20 2021-10-12 北京旷视机器人技术有限公司 货物搬运方法、装置、***、控制终端及计算机存储介质
CN113546849A (zh) * 2021-07-20 2021-10-26 北京京东振世信息技术有限公司 订单信息处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN113674051A (zh) * 2021-07-08 2021-11-19 北京迈格威科技有限公司 货品出库方法、装置、电子设备及存储介质
CN113935570A (zh) * 2021-08-31 2022-01-14 广州佳帆计算机有限公司 订单处理方法、装置、设备及存储介质
CN113998352A (zh) * 2021-10-12 2022-02-01 北京迈格威科技有限公司 拣选调度方法、装置、电子设备、存储介质及仓储***
CN115660380A (zh) * 2022-12-08 2023-01-31 无锡凯乐士科技有限公司 货到人拣选的订单处理方法及装置
WO2023124951A1 (zh) * 2021-12-31 2023-07-06 深圳市海柔创新科技有限公司 料箱处理方法、装置、设备、仓储***及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050071220A1 (en) * 2003-09-26 2005-03-31 I2 Technologies Us, Inc. Distributing consumer demand upstream in a supply chain
CN106127417A (zh) * 2016-07-12 2016-11-16 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 一种立体仓库搬运设备调度方法和***
CN106185152A (zh) * 2016-08-03 2016-12-07 北京极智嘉科技有限公司 货物拣选方法、货物拣选***和计算装置
EP3111386A1 (de) * 2014-06-27 2017-01-04 Siemens Aktiengesellschaft System und verfahren zum berechnen einer produktivität einer industriellen anlage
CN109118137A (zh) * 2018-08-01 2019-01-01 北京极智嘉科技有限公司 一种订单处理方法、装置、服务器及存储介质
CN109978423A (zh) * 2017-12-28 2019-07-05 北京京东尚科信息技术有限公司 库存调度方法、装置以及计算机可读存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050071220A1 (en) * 2003-09-26 2005-03-31 I2 Technologies Us, Inc. Distributing consumer demand upstream in a supply chain
EP3111386A1 (de) * 2014-06-27 2017-01-04 Siemens Aktiengesellschaft System und verfahren zum berechnen einer produktivität einer industriellen anlage
CN106127417A (zh) * 2016-07-12 2016-11-16 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 一种立体仓库搬运设备调度方法和***
CN106185152A (zh) * 2016-08-03 2016-12-07 北京极智嘉科技有限公司 货物拣选方法、货物拣选***和计算装置
CN109978423A (zh) * 2017-12-28 2019-07-05 北京京东尚科信息技术有限公司 库存调度方法、装置以及计算机可读存储介质
CN109118137A (zh) * 2018-08-01 2019-01-01 北京极智嘉科技有限公司 一种订单处理方法、装置、服务器及存储介质

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111353648A (zh) * 2020-03-03 2020-06-30 北京旷视机器人技术有限公司 货品投放站点的确定方法、装置和电子设备
CN113408971A (zh) * 2020-03-16 2021-09-17 北京旷视机器人技术有限公司 订单拣选策略的确定方法、装置和电子设备
CN113496327A (zh) * 2020-03-20 2021-10-12 北京旷视机器人技术有限公司 货物搬运方法、装置、***、控制终端及计算机存储介质
CN111652408A (zh) * 2020-04-13 2020-09-11 北京旷视机器人技术有限公司 仓库中的订单处理方法、装置、介质、电子设备与***
CN112184106A (zh) * 2020-09-21 2021-01-05 苏州牧星智能科技有限公司 一种针对大批量订单的商品拣货方法、装置及***
CN112801599A (zh) * 2021-04-01 2021-05-14 牧星机器人(江苏)有限公司 一种仓储订单处理方法、装置及仓储***
CN113674051B (zh) * 2021-07-08 2024-06-28 北京迈格威科技有限公司 货品出库方法、装置、电子设备及存储介质
CN113674051A (zh) * 2021-07-08 2021-11-19 北京迈格威科技有限公司 货品出库方法、装置、电子设备及存储介质
CN113546849A (zh) * 2021-07-20 2021-10-26 北京京东振世信息技术有限公司 订单信息处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN113935570A (zh) * 2021-08-31 2022-01-14 广州佳帆计算机有限公司 订单处理方法、装置、设备及存储介质
CN113998352A (zh) * 2021-10-12 2022-02-01 北京迈格威科技有限公司 拣选调度方法、装置、电子设备、存储介质及仓储***
CN113998352B (zh) * 2021-10-12 2023-09-12 北京迈格威科技有限公司 拣选调度方法、装置、电子设备、存储介质及仓储***
WO2023124951A1 (zh) * 2021-12-31 2023-07-06 深圳市海柔创新科技有限公司 料箱处理方法、装置、设备、仓储***及存储介质
CN115660380A (zh) * 2022-12-08 2023-01-31 无锡凯乐士科技有限公司 货到人拣选的订单处理方法及装置
CN115660380B (zh) * 2022-12-08 2023-08-15 无锡凯乐士科技有限公司 货到人拣选的订单处理方法及装置

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