[实用新型]基于在线订购的可预估取货时间的交易终端设备有效

专利信息
申请号: 201420807634.3 申请日: 2014-12-19
公开(公告)号: CN204288376U 公开(公告)日: 2015-04-22
发明(设计)人: 毛洁明;张大成;郭磊;张敏;李先桃;谭政 申请(专利权)人: 上海点啥网络科技有限公司
主分类号: G07F17/26 分类号: G07F17/26;G06Q30/06
代理公司: 上海申蒙商标专利代理有限公司 31214 代理人: 徐小蓉
地址: 200070 上海市闸北区新*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 基于 在线 订购 预估 时间 交易 终端设备
【说明书】:

技术领域

本实用新型涉及交易终端设备,具体涉及一种基于在线订购的可预估取货时间的交易终端设备。

背景技术

随着电子设备和网络的不断普及,线上电子商务得以不断发展,目前适用于当前移动互联网中的订餐预定类用户下单和商户接单的交互模式大致可以分成两类:

1)服务器/浏览器交互模式:用户在手机端自助下单后,下单信息通过移动网络或者WIFI网络传输到订餐预定平台服务器,平台服务器通过WEB技术提示商户有新的订单产生,前提是商户必须登录该订餐预定平台,随时等候信息通知;所有流程的完成都必须建立在WEB环境和浏览器上完成。

2)服务器/客户端交互模式:用户在手机端自助下单后,下单信息通过移动网络或者WIFI网络传输到订餐预定平台服务器,平台服务器通过WEB通知技术传输到商户接单手机终端上并且提示该商户有新的订单产生;该流程完成前提是商户端必须安装手机接单客户端软件。

以上两种方式的存在缺点:

1)无法明确商户完成每笔订单的处理时长,即不可以比较准确的通知用户何时可以进行取货并完成整个交易流程;

2)不具备商户订单数据同步和存储功能;

3)不具备数据运算和统计分析功能;

4)所有的数据运算和传输必须经过平台服务器;

商户无法在实体店铺中比较简单且低成本的完成每订单的获取和订单信息的打印。

发明内容

本实用新型的目的是根据上述现有技术的不足之处,提供一种基于在线订购的可预估取货时间的交易终端设备,该交易终端设备通过本地的数据处理CPU和商户订单数据存储器以实现预估取货时间的本地运算,减轻平台服务器的运算压力。

本实用新型目的实现由以下技术方案完成:

一种基于在线订购的可预估取货时间的交易终端设备,其特征在于所述交易终端设备包括数据处理CPU、商户订单数据存储器、网络通信模块以及微型打印机,所述商户订单数据存储器、网络通信模块以及微型打印机分别与所述数据处理CPU连接。

所述数据处理CPU内烧录有历史订单数据计算模块以及下单预估取货时间计算模块。

所述交易终端设备还包括显示屏、电源以及USB接口。

本实用新型的优点是,本交易终端设备具有高效的数据处理能力,可进行本地的预估取货时间计算,替代了原有通过客户端软件连接平台服务器进行运算的方法,减轻了平台服务器的运算压力,提高了商户生产环节的工作效率,精确了商户订单处理的时长预计。

附图说明

图1为本实用新型中交易终端设备结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图通过实施例对本实用新型的特征及其它相关特征作进一步详细说明,以便于同行业技术人员的理解:

实施例:如图1所示,本实施例具体涉及一种基于在线订购的可预估取货时间的交易终端设备,该交易终端设备包括数据处理CPU、商户订单数据存储器、网络通信模块、点阵微型打印机、电池、USB接口、显示屏以及电源接口,各部件分别与数据处理CPU相连接。

其中:1)数据处理CPU中烧录有历史订单数据计算模块和下单预估取货时间计算模块;2)商户订单数据存储器用于存储该商户中所有交易完成的订单数据;3)网络通信模块用于同平台服务器进行网络连接,支持以太网、无线网或移动网络;4)点阵微型打印机同数据处理CPU相连接,用于打印用户的订单明细;5)电池为内置于交易终端设备内的锂离子聚合物电池,用于为数据处理CPU以及与其相连接的各部件供电;6)USB接口用于使交易终端设备具有扩展性,可连接各类外置设备,如外接键盘、RFID读卡器等;7)显示屏同数据处理CPU相连接,用于显示订单明细信息;8)电源接口同样用于为数据处理CPU以及与其相连接的各部件供电,适应范围为DC24±10%。

如图1所示,本实施例中的交易终端设备由电源或电池供电,设备启动并完成硬件初始化工作后,交易终端设备将处于工作状态,工作状态可以分为以下两种情况:

1)空闲状态:当交易终端设备无新订单需要处理时,交易终端设备进入空闲状态,通过网络通信模块与平台服务器进行定时的商户订单数据的同步并将其存放入商户订单数据存储器中;同步存储完成后,数据处理CPU中的历史订单数据计算模块进行商户订单数据的运算,如历史订单数据的交易统计、订单笔数统计、平均每笔交易的金额计算、历史订单处理时长的统计、单笔订单处理时长的计算等;

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