基于售货机的货物配置方法、装置、终端和系统与流程

本发明涉及物联网及云服务零售领域，尤其涉及一种基于售货机的货物配置方法，以及相应的基于售货机的货物配置装置、终端、系统。

背景技术：

为了满足人们多元化的生活需求，售货机特别是自动售货机日益普及，如商场、学校、地铁站、游乐场等场所都设有自动售货机。通过设置自动售货机可方便人们及时获取所需的商品，由于自动售货机无需人为售卖，因此降低了销售成本。

现有的自动售货机，其配置的商品通常是固定的，热销的商品无法得到及时供应，冷门商品长期占据空间而导致其他可售商品无位置安放，商品的更换周期是固定的或者更换周期较长，等等。由于缺乏及时的统计和整理工作，导致各类商品无法得到有效配置。

技术实现要素：

本发明的目的旨在提供一种基于售货机的货物配置方法，基于大数据实施货物配置，提高售货机的利用率和盈利，同时满足消费者的需求。

本发明的另一目的是提供一种基于售货机的货物配置装置，基于大数据实施货物配置，提高售货机的利用率和盈利，同时满足消费者的需求。

本发明的又一目的是提供一种基于售货机的货物配置终端，用于执行所述基于售货机的货物配置方法。

本发明的再一目的是提供一种基于售货机的货物配置系统，以所述基于售货机的货物配置方法为基础，进行货物配置。

为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：

本发明提供一种基于售货机的货物配置方法，包括如下步骤：获取所述售货机的位置信息、所述售货机所处位置的天气信息及货物信息；其中，所述货物信息包括余货信息、与售出时间相关联且包含已售货物名称和数量的销售信息；分析所述货物信息，统计出对应于所述位置信息和/或所述天气信息的需求信息；其中，所述需求信息包括对应于所述位置信息和/或所述天气信息的货物名称和数量；基于所述需求信息生成货物配置信息。

具体地，所述分析所述货物信息，统计出对应于所述位置信息和/或所述天气信息的需求信息的步骤，包括：基于所述位置信息和/或所述天气信息统计出对应于所述销售信息的货物需求规律；分析所述货物需求规律以得到所述需求信息。

具体地，所述分析所述货物信息，统计出对应于所述位置信息和/或所述天气信息的需求信息的步骤，包括：基于所述位置信息和/或所述天气信息统计出对应于所述销售信息的货物需求规律；获取预订信息，所述预订信息包括预订货物的名称、数量、期望派送时间及派送地点；分析所述货物需求规律及所述预订信息以得到所述需求信息。

具体地，所述基于所述需求信息生成货物配置信息的步骤，包括：确定所述预订货物的数量；依次比较所述销售信息中已售货物的数量与所述预订货物的数量；若某一预订货物的数量与某一已售货物的数量的差值大于预设值，则将该预订货物取代该已售货物，以便配置所述预订货物而取消对所述已售货物的配置；反之，则继续配置所述已售货物而不配置所述预订货物。

具体地，所述售货机的位置信息包括所述售货机的坐标信息和位置属性信息。

具体地，所述货物配置信息包括派送路线、派送时间、货物名称及数量。

进一步地，所述基于所述需求信息生成货物配置信息的步骤之后，还包括：将关联于所述预订信息的配置信息发送至关联于用户的终端。

进一步地，所述获取所述售货机的位置信息、所述售货机所处位置的天气信息及货物信息的步骤之后，包括：根据所述获取所述售货机的位置信息、所述售货机所处位置的天气信息及货物信息更新相应数据库。

相应地，本发明还提供一种基于售货机的货物配置装置，包括：获取单元，用于获取所述售货机的位置信息、所述售货机所处位置的天气信息及货物信息；其中，所述货物信息包括余货信息、与售出时间相关联且包含已售货物名称和数量的销售信息；分析单元，用于分析所述货物信息，统计出对应于所述位置信息和/或所述天气信息的需求信息；其中，所述需求信息包括对应于所述位置信息和/或所述天气信息的货物名称和数量；生成单元，用于基于所述需求信息生成货物配置信息。

相应地，本发明还提供一种基于售货机的货物配置终端，包括：通信装置，用于与所述售货机及关联于用户的终端进行信息交互；存储器；一个或多个处理器；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个应用程序配置为：执行上述任一项技术方案所述的基于售货机的货物配置方法。

相应地，本发明还提供一种基于售货机的货物配置系统，包括：上述任一项技术方案所述的基于售货机的货物配置终端；至少一台售货机，所述售货机与所述货物配置终端通信连接，所述售货机用于存储货物及发送所述售货机的位置信息、所述售货机所处位置的天气信息及货物信息至所述货物配置终端。

进一步地，所述货物配置系统还包括关联于用户的终端，所述终端用于识别所述售货机上的识别标识以便与所述货物配置终端实现信息交互。

较佳地，各所述售货机对应有唯一的所述识别标识。

相比现有技术，本发明的方案具有以下优点：

本发明的基于售货机的货物配置方法，基于地点、时间和天气三个方面统计在一定时间段内货物的销售情况，并根据销售情况制定在某一时间段内的货物配置方案，使各种货物得到有效配置，提高售货机的盈利，同时也能够满足消费者的消费需求。

根据消费者的预订信息以及所述销售信息，并比较预订信息对应的预订物品的需求量与已售货物的数量的大小，从而可将已售物品中走货量较低的货物替换为需求量较多的预订物品，在满足消费者需要的同时，也提高了盈利能力。

不同属性的位置，各种货物的受欢迎程度不同，从而销量也不同，因此根据不同位置的属性配置不同种类、不同名称的货物，可使得不同货物得到充分利用。坐标信息用于指示售货机所处的具体位置，便于规划派送路线。

通过将有关预订信息的配置信息发送给消费者，可以确保消费者能够及时获取相应货物。

在所述获取所述售货机的位置信息、所述售货机所处位置的天气信息及货物信息之后，通过更新相应数据库，以便于及时调整货物配置信息。

本发明的基于售货机的货物配置装置，基于地点、时间和天气三个方面统计在一定时间段内货物的销售情况，并根据销售情况制定在某一时间段内的货物配置方案，使各种货物得到有效配置，提高售货机的盈利，同时也能够满足消费者的消费需求。

本发明的基于售货机的货物配置终端用于执行所述基于售货机的货物配置方法，因此具有所述基于售货机的货物配置方法的优点。

本发明的基于售货机的货物配置系统包括所述货物配置终端和至少一台所述售货机，所述服务器基于地点、时间和天气三个方面统计各所述售货机在一定时间段内货物的销售情况，并根据销售情况制定在某一时间段内的货物配置方案，使各种货物得到有效配置，提高各所述售货机的盈利，同时也能够满足消费者的消费需求。

所述基于售货机的货物配置系统还包括关联于用户的终端，该终端用于接收有关预订信息的货物配置信息，可以确保消费者能够及时获取相应货物。

本发明的基于售货机的货物配置系统中，各所述售货机对应有唯一的所述识别标识，便于区别每一台售货机，减小货物配置出错的可能性。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明的基于售货机的货物配置方法的一种典型实施例的流程示意图；

图2为本发明的基于售货机的货物配置方法中获得需求信息的一种实施例的流程示意图；

图3为本发明的基于售货机的货物配置方法中获得需求信息的另一种实施例的流程示意图；

图4为本发明的基于售货机的货物配置方法中预订货物取代已售货物的流程示意图；

图5为本发明的基于售货机的货物配置装置的原理框图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

请参阅图1，本发明提供一种基于售货机的货物配置方法，主要运用于自动售货机的货物配置。该方法包括如下步骤：

步骤S1：获取所述售货机的位置信息、所述售货机所处位置的天气信息及货物信息；其中，所述货物信息包括余货信息、与售出时间相关联且包含已售货物名称和数量的销售信息。

售货机售卖的货物与售货机周围环境存在紧密联系，因此若要在售货机中配置有针对性的货物，需要收集与售货机相关联的信息。总体而言，售货机的销售情况主要与售货机的位置信息、售货机所处位置的天气信息及货物信息等因素相关。

其中，售货机的位置信息包含所述售货机所处位置的坐标信息和位置属性信息。所述坐标信息通常可根据GPS定位确定，或者可将所述坐标信息理解为一个具体地点，例如某某街道某某号门牌。对于特定大小的区域而言，可能有多个地点都部署有售货机，而每个地点的售货机的坐标信息都是唯一的，因此可通过不同的坐标信息区分不同的售货机。至于同一地点存在多台售货机的情况而言，则可通过对这些售货机编号以便区分。所述位置属性信息通常是指所述售货机所处位置所属的具体场所，如学校、地铁站、商场、医院，等等。不同场所中，日常活动的人群不同，消费的货物也就存在差别。例如，学校中的主要消费人群主要是学生，学生比较倾向于消费果汁、汽水等饮料，因此配置的货物中果汁、汽水等饮料的占比较大；而在商场中，各种消费人群都有，因此要考虑配置货物的多样性，以满足不同人群的需求。

所述售货机所处位置的天气信息通常指该位置在某个时刻或某一特定时间段内的天气，如气温高低、是否降雨等。当然，在确定所述时刻或所述特定时间段的同时，所述时刻或所述特定时间段所处的季节也可以确定。天气对货物配置的影响非常重要，例如，当气温较低时，饮品的销量有所降低；而气温较高时，人们对饮料、矿泉水等货物需求量则大增。所述天气信息需要在确定所述售货机的位置信息后，获取与该位置所述区域的天气相关的数据信息即可确定。

所述货物信息包括销售信息和余货信息，所述销售信息包含已售货物的名称和数量，以及每售出一份所述已售货物所对应的时间，从而便于在某一特定时间段内统计各种货物的销售量。同理，所述余货信息包含余货的名称和数量，以及余货在售货机中滞留的时长，换言之，该时长指的是该货物从配置于该售货机开始至获取所述货物信息的时刻为止。

由于获取所述售货机的位置信息、所述售货机所处位置的天气信息及货物信息的步骤可以在任意时间或任意时间段内进行，因此，需要及时对包含所述售货机的位置信息、所述售货机所处位置的天气信息及货物信息的数据库进行更新，确保具有较高的时效性，便于及时调整货物配置信息。

步骤S2：分析所述货物信息，统计出对应于所述位置信息和/或天气信息的需求信息；其中，所述需求信息包括对应于所述位置信息和/或所述天气信息的货物名称和数量。

请参阅图2，具体地，本步骤S2还包括如下步骤：步骤S21,基于所述位置信息和/或所述天气信息统计出对应于所述销售信息的货物需求规律；步骤S22：分析所述货物需求规律以得到所述需求信息。

优选地，需要同时结合所述位置信息和天气信息对销售信息进行统计并分析而得到所述需求信息。当然，也可仅通过所述位置信息对销售信息进行统计并分析，或者，仅通过所述天气信息对销售信息进行统计并分析，从而得到所述需求信息。

优选地，需要对特定时间段内的销售信息进行统计并分析。所述特定时间段不能太长，例如若该特定时间段超过一个季度，由于天气变化导致不同货物的消费数量可能发生巨大变化，因此不具有参考意义；所述特定时间段也不能太短，例如2个小时，因为在这2小时内可能大多数货物均未售出。当然，所述特定时间段需要经过一定的使用期之后确定，并且对于处于不同位置的售货机而言，所述特定时间段可能也存在区别。

通常，可通过间隔特定时间来统计并分析所述特定时间段内的销售信息。以所述特定时间段为一周为例，每间隔12小时或24小时获取一次所述售货机的销售信息。先统计每12小时或每24小时内的销售信息，最后再将一周内所有的销售信息汇总，例如统计每种货物的售出量、余货量、售出占比等，同时确定每种货物每售出一份时所对应的时间、天气等。当然，对于同一台售货机而言，由于其所处的位置在所述特定时间段内通常不会发生变化，因此该售货机的坐标信息和位置属性信息在所述特定时间段内是始终保持不变的。

对于销售信息的分析主要是基于位置信息、天气信息及时间信息等三个方面进行的，其中，时间信息主要是指已售货物的售出时间，而这一信息是包含在所述销售信息中的。确定所述时间信息后，所述时间信息所属的日期、季节等信息也可确定。通常，可建立如下模型对销售信息进行分析：

其中，G表示不同因素的权重，其数值大小可基于不同因素对应的已售货物的数量进行确定。GPP表示位置信息的权重，其中PP表示地点，如学校、医院、商场、地铁站等；GH表示时间信息的权重，着重指节假日信息的权重，其中H表示节假日，如春节、五一劳动节、国庆节等，对某些地点如商场而言，节假日人流量较大，各种货物的需求量也随之增加；GT也是表示时间信息的权重，T指某一特定时间段，其中tn<T<tm,tn指统计起始时刻，tm指统计结束时刻；GW也表示时间信息，着重指季节，其中W表示季节如春、夏、秋、冬等，同一种货物在不同的季节需求量存在极大的差别，例如冷饮在夏天的需求量十分大，而在冬天的需求量几乎为零；GTE表示天气信息的权重，TE指温度，其中ten<TE<tem,ten为选取的最低温度，tem为最高温度。

当然，所述位置信息、天气信息及时间信息除了包含上述五种因素以外，还有其他选择，具体需要根据具体情况确定。

所述售货机内的货物销售情况往往会同时受到上述五种因素或更多因素的影响，因此，一般可通过控制变量法以确定各种因素的权重。例如，在节假日、特定时间段、季节、温度等四种因素相同的情况下，比较学校和地铁站中同一货物的销售情况。一般而言，销售量越大，所占的权重也就越大。

当某一已售货物对应于某一因素的G达到一定值时，在所述特定时间周期内仍配置该已售货物，配置数量可根据G的大小确定。

步骤S3：基于所述需求信息生成货物配置信息。

同理，与所述特定时间段类似，通常只规划在某一特定时间周期内的货物配置，所述特定时间周期根据需求确定，例如，若要规划一个月内的货物配置，则需要获得所述售货机在第一周的销售情况，所述特定时间周期可以指该月中的第二、三、四周，第二、三、四周的货物配置基于第一周内的销售情况进行规划；或者，需要获得所述售货机在上半月的销售情况，所述特定时间周期可以指该月中的下半月，下半月的货物配置基于上半月的销售情况进行规划。当然，对一周内、一个季度内的货物配置规划也可采取类似的方法。

在对所述货物信息中的销售信息进行统计并分析后，根据统计和分析结果，需结合在所述特定时间周期内所述售货机的位置信息和/或所述售货机所处位置的天气信息生成货物配置信息。通常，在特定的时间周期内，所述售货机的位置是固定不变的，因此其位置信息保持不变。而在位置信息确定的情况下，根据天气预报则可大致确定该位置在所述特定时间周期内的天气信息。

所述货物配置信息包括派送路线、派送时间、货物名称及数量。具体地，在货物供应商与所述售货机之间的位置关系确定之后，所述派送路线则可确定。并且，派送路线可以根据不同需求规划，例如，若仅对某一地点的售货机配置货物，则可选择货物供应商与该地点之间路程最短的路线；若对多个地点的售货机进行配货，则需要在能够对各个地点的售货机进行配货的基础上，选择路程最短的路线。

进一步地，所述货物信息还包括预订信息，所述预订信息包括预订货物的名称、数量、期望派送时间及派送地点等。因此，请参阅图3，所述步骤S2可细分为如下步骤：步骤S211，基于所述位置信息和/或所述天气信息统计出对应于所述销售信息的货物需求规律；步骤S212,获取预订信息，所述预订信息包括预订货物的名称、数量、期望派送时间及派送地点；步骤S22，分析所述货物需求规律及所述预订信息以得到所述需求信息。

所述预订货物通常指未配置在所述售货机中而又为消费者所需的货物，通常，在某一时间段内，这类货物由于需求量十分有限，因此货物供应商未将其配置于售货机中。因此，为了满足某些消费者的需求，往往需要提供某些途径让这些消费者能够购买到这些货物。例如，可通过在所述售货机的显示屏上显示或在所述售货机上粘贴关联于货物供应商的二维码，消费者使用手机扫描二维码后，可进入相应的网上商城选取欲购买的货物，并且还可指定货物配置的时间和地点，换言之，消费者通过扫描售货机1上的二维码，可以指定在某一特定时间段内将预订的货物派送至与所述售货机处于不同地点的售货机2中。

预订成功后，生成的预订信息包含在所述货物信息中，而所述货物配置信息是基于所述货物信息生成的，因此预订的货物可根据所述货物配置信息进行配置。并且，在货物配置完成后，为便于预订该货物的消费者能够及时获得该货物，还需要将关联于所述预订信息的货物配置信息发送给该消费者，例如，将货物配置信息以短信形式发送至该消费者预留的手机号码，或者，通过相关APP推送所述货物配置信息。

特别地，当某种预订货物的数量比较大时，可以考虑将其作为常规货物进行配置，所谓常规货物，即在某一特定时间段内需求量比较大，因此每次都会进行配置的货物。而由于一台售货机的存储空间是有限的，若配置的货物种类过多，即使每种货物的配置数量减少的情况下，所述售货机的存储能力也是不能满足存储需求的，此时需要将某一特定时间段内需求量较大的预订货物取代该特定时间段内需求量较小的常规货物。

请参阅图4，通过如下步骤可确定预订货物能否取代某一常规货物而成为新的常规货物：

步骤S31：确定所述预订货物的数量。

优选地，要确定特定时间周期内所述预订货物的数量。所述特定时间周期对应于步骤S3中的特定时间周期，所述预订货物的数量既包括同一台售货机需要配置的预订货物数量，也包括在某一特定区域内所有售货机需要配置的预订货物的总数量。

步骤S32：依次比较所述销售信息中已售货物的数量与不同所述预订货物的数量的大小。

所述销售信息中包含多种已售货物的信息，因此需要分别确定不同已售货物的数量。而在所述特定时间周期内，往往存在不止一种预订货物，因此也需要确定不同预订货物的数量，然后再依次比较每种已售货物的数量与每种预订货物的数量的大小。

步骤S33：若某一预订货物的数量与某一已售货物的数量的差值大于预设值，则将该预订货物取代该已售货物，以便配置所述预订货物而取消对所述已售货物的配置；反之，则继续配置所述已售货物而不配置所述预订货物。

某一预订货物的数量与某一已售货物的数量的差值通常可住转化为所述预订货物对应的权重与所述已售货物对应权重的差值。

对于预订信息的分析主要是基于位置信息及时间信息进行的，可建立如下模型：

其中，R表示不同因素的权重，其数值大小可基于不同因素对应的预订货物的数量确定。RPP表示位置信息的权重，其中PP表示地点，如学校、医院、商场、地铁站等；WT表示时间信息的权重，T指某一特定时间段，其中tn<T<tm,tn指统计起始时刻，tm指统计结束时刻；RW也表示时间信息，着重指季节，其中W表示季节如春、夏、秋、冬等；Rf表示平均权重，其中f＝R/T。

与销售信息不同的是，预订信息所对应的权重可基于预订货物的数量确定，并且规定，基于上述任一因素，在预订货物的数量相等的情况下，来自相同的售货机的预订信息所对应的权重较低，记为n，来自不同的售货机的预订信息所对应的权重较高，为m；需要说明的是，在不同因素制约的情况下，n、m分别取不同的值。因此，在上述任一因素的制约下，所述R为该因素所对应的m与n之和，所述G对应于取该因素的权重，例如在时间段T的制约下，R＝RT＝m+n,G＝GT,若R与G的差值达到一个阈值△，则将对应的预订货物取代G所对应的已售货物，在所述特定时间周期内配置所述预订货物而取消对所述已售货物的配置。

当然，所述位置信息及时间信息除了包含上述几种因素以外，还有其他选择，具体需要根据具体情况确定。同理，可通过控制变量法确定各种因素的权重。

因此，根据消费者的预订信息以及所述销售信息，并比较预订信息对应的预订物品的需求量与已售货物的数量的大小，从而可将已售物品中走货量较低的货物替换为需求量较多的预订物品，在满足消费者需要的同时，也提高了盈利能力。

可见，本发明的基于售货机的货物配置方法，基于地点、时间和天气三个方面统计在一定时间段内货物的销售情况，并根据销售情况制定在某一时间段内的货物配置方案，使各种货物得到有效配置，提高售货机的盈利，同时也能够满足消费者的消费需求。

请参阅图5，相应地，本发明还提供一种基于售货机的货物配置装置，该装置包括获取单元1、分析单元2及生成单元3。具体地，所述获取单元1用于获取所述售货机的位置信息、所述售货机所处位置的天气信息及货物信息；其中，所述货物信息包括余货信息、与售出时间相关联且包含已售货物名称和数量的销售信息。所述分析单元2用于分析所述货物信息，统计对应于所述位置信息和/或所述天气信息的需求信息，其中，所述需求信息包括对应于所述位置信息和/或天气信息的货物名称和数量。所述生成单元3用于基于所述货物信息生成货物配置信息。

具体的实施方式参见上述基于售货机的货物配置方法中的实施方式，在此不再赘述。

相应地，本发明还提供一种基于售货机的货物配置终端。特别地，所述货物配置终端指云端服务器。所述货物配置终端包括通信装置、存储器、至少一个处理器及至少一个应用程序。其中，所述通信装置用于与售货机及关联于用户的终端进行信息交互，例如，所述货物配置终端通过所述通信装置获取所述位置信息和销售信息，或者，所述货物配置终端通过所述通信装置发送相关的配置信息至用户的手机以便用户及时获取预订货物。所述应用程序对应上述任一项技术方案所述的基于售货机的货物配置方法，被存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行。

同理，具体的实施方式参见上述基于售货机的货物配置方法中的实施方式，在此不再赘述。

此外，本发明还提供一种基于售货机的货物配置系统，该系统包括所述服务器及至少一台所述售货机，所述售货机与所述货物配置终端通信连接，所述售货机用于存储所述售货机的位置信息、所述售货机所处位置的天气信息及货物信息，并将这些信息发送至所述货物配置终端。

所述售货机采用4G模块，通过网络传输协议与所述货物配置终端建立连接，以便所述售货机与所述货物配置终端进行信息交互，优选地，所述网络传输协议为TCP。所述售货机中设有定位模块，将所述售货机部署在某一地点后，所述定位模块则将GPS定位信息发送至所述服务器，所述服务器根据GPS定位信息在地图上对所述售货机进行定位，操作人员可根据GPS定位信息在售货机中输入所述售货机所处位置的地名，如某某街道某某号等，同时输入其位置属性信息，如地铁站、医院、学校、商场、公交站等。

在该系统中，通常包含多台售货机，不同的售货机具有不同的编号。优选地，所述货物配置终端根据所述售货机的位置信息及所述售货机的编号生成所述售货机的ID，并根据售货机ID及关联于货物供应商的信息生成所述售货机的识别标识，例如二维码。由于每台售货机的ID是唯一的，因此每台售货机的识别标识也是唯一的，从而便于对不同的售货机进行区分。

所述服务器在获取所述售货机的位置信息、所述售货机所处位置的天气信息及货物信息后，生成所述货物配置信息，以便于货物供应商进行货物配置。

此外，该系统还包括关联于用户的终端，例如消费者使用的手机。由于每台所述售货机具有唯一的识别标识如二维码，因此通过手机扫描二维码可对想要购买的货物进行预订。可选地，消费者可通过微信扫描所述二维码，也可通过关联于所述售货机的APP扫描所述二维码。

具体的实施方式参见上述基于售货机的货物配置方法的实施方式，在此不再赘述。

以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。