[发明专利]一种仓库货位规划方法、装置及电子装置在审
申请号: | 201610040276.1 | 申请日: | 2016-01-21 |
公开(公告)号: | CN106991548A | 公开(公告)日: | 2017-07-28 |
发明(设计)人: | 姜镇林 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06Q10/08 | 分类号: | G06Q10/08;G06Q50/28 |
代理公司: | 北京市清华源律师事务所11441 | 代理人: | 沈泳,李赞坚 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 仓库 货位 规划 方法 装置 电子 | ||
1.一种仓库货位规划方法,特征在于,包括以下步骤:
获取预定时段内的仓库货物变动信息,以及仓库当前的货位利用信息;所述预定时段为从当前开始到未来某个时间点为止处于未来的时段;
从所述预定时段内的仓库货物变动信息中,提取预定时段入库货物的货物标识及其数量;
根据所述入库货物的货物标识,确定所述预定时段的各个入库货物的库存属性参数;
综合所述预定时段的各个入库货物的库存属性参数和各个入库货物的数量,以及仓库当前的货位利用信息,按照预先设定的规则,为所述预定时段的各入库货物确定仓库中的预定货位。
2.根据权利要求1所述的仓库货位规划方法,其特征在于,所述获取预定时段内的仓库货物变动信息,采用下列方式:
获取预定时段内的待处理货物出入库相关通知单数据。
3.根据权利要求2所述的仓库货位规划方法,其特征在于,所述货物出入库相关通知单包括以下一种或多种:销退通知单,收货通知单,出库通知单,销售订单。
4.根据权利要求1所述的仓库货位规划方法,其特征在于,所述获取仓库当前的货位利用信息的方法包括:
根据仓库系统管理平台的仓库货位记录,获取仓库当前的货位利用信息,所述货位利用信息包括空闲可利用货位位置和数量信息,以及货位容量和承重信息;或者,
根据仓库货物定位系统传送的货位状态信息,获取仓库当前的货位利用信息,所述货位利用信息包括空闲可利用货位位置和数量信息,以及货位容量和承重信息。
5.根据权利要求1所述的仓库货位规划方法,其特征在于,所述根据所述入库货物的货物标识,确定所述预定时段的各个入库货物的库存属性参数,包括如下步骤:
根据所述入库货物的货物标识,从网络或者相关数据库中查询该货物的货物参数;
根据所获得的货物参数,获取或者推算出该货物的库存属性参数;所述库存属性参数包括货物的以下参数中的至少一项:货物整体尺寸、货物整体重量。
6.根据权利要求5所述的仓库货位规划方法,其特征在于,所述根据所获得的货物参数,获取或者推算出该货物的库存属性参数,采用如下方式:
若从所述货物参数中能够直接获得需要的所述库存属性参数,则直接使用所述货物参数中获得的所述库存属性参数。
7.根据权利要求5所述的仓库货位规划方法,其特征在于,所述根据所获得的货物参数,获取或者推算出该货物的库存属性参数的步骤中,若无法从所述货物参数中直接获得需要的所述库存属性参数,则推算该货物的库存属性参数的方法为:
在系统维护的数据库中,获取已知库存属性参数的货物的数据作为样本数据;
利用样本数据的货物参数,采用机器学习算法,学习得出使用各种货物参数推算货物的库存属性参数的库存属性参数计算模型;
确定需要推算库存属性参数的货物,并获取其货物参数;
将所述货物参数带入所述库存属性参数计算模型,推算所述货物的库存属性参数。
8.根据权利要求7所述的仓库货位规划方法,其特征在于,所述机器学习算法包括:神经网络模型算法。
9.根据权利要求1所述的仓库货位规划方法,其特征在于,所述预先设定的规则包括:需要安排仓位的所述预定时段的入库货物的库存属性参数与被预定的货位的货位属性相匹配。
10.根据权利要求9所述的仓库货位规划方法,其特征在于,所述预先设定的规则进一步包括以下一种或多种规则的组合:相同品牌的货物存放在相邻货位、或者相同货主的货物存放在相邻货位,或者相同类别的货物存放在相邻货位。
11.根据权利要求1所述的仓库货位规划方法,其特征在于,所述预定货位包括多个可能的备选货位;实际入库时,根据推荐顺序安排入库,若被选择的备选货位已经被占用,则使用下一顺位的备选货位。
12.根据权利要求1所述的仓库货位规划方法,其特征在于,实际入库时,当所述预定货位被占用时,重新根据当前的预定时段内的仓库货物变动信息,以及仓库当前的货位利用信息,使用本方法对仓库货位进行规划,并根据规划结果,为该入库货物确定新的预定货位。
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