一种基于大数据分析的中小型仓储的推荐管理方法

1.本发明及大数据分析的推荐算法领域，具体涉及到一种基于大数据分析中小型仓储的推荐管理方法。


背景技术：

2.目前仓储管理存在以下问题：
3.(1)无储位规划，库存混乱；
4.(2)仓库数据不准，账目与实际差距大；
5.(3)人工作业效率低，错误率高。
6.因此，急需一种精细化管理的仓库。


技术实现要素：

7.本发明的目的就是现有问题，提供一种种基于大数据分析中小型仓储的推荐管理方法。
8.本发明可以通过一下技术方案来实现：
9.s1仓库布局
10.仓库布局按照结构空间描述进行陈述。仓库使用u型动线的布局方式，u型物流中心的出、入货台集中在同一边，只需在物流中心其中一边预留货车停泊及装卸货车道。
11.此种规划方式好处有：一方面，可以更有效利用物流中心外围空间；另一方面，也可以集中货台管理，减少货台监管人员数目。
12.s2入库流程
13.1、入库数据采集，通过货主发的入库单中的商品和推荐的入库库位，将货主信息，商品信息，入库库位信息和入库单时间上传至数据中心，并且以货主为条件，对这些数据进行分类存储和管理。
14.2、数据处理，经过了数据采集的过程之后，数据中心中存入了大量的货主信息，入库库位，商品信息，拣货库位，订单时间等大量的数据，但是这些数据目前无法直接使用，下面还需要对这些大量的数据进行处理。
15.(1)遍历数据库中的所有入库数据，用货主信息和入库单时间将所有的数据进行分类，此时可以得到大量的数据条数，每一条数据都包含货主信息，商品信息，入库库位，订单时间等元素，再将这些元素打包成为一个集合对象，集合成功率初始化为零。
16.(2)在完成数据的打包工作以后，还需要对数据进行合并，将所有相同的集合对象进行合并，在每合并成功一个集合将所对应的集合成功率加1。
17.(3)最后一步，将这些集合对象按照集合成功率由大到小的顺序进行排序，并存放在数据中心中。
18.3、入库推荐
19.(1)仓库在获取到入库单信息时，需要将该入库单信息中的货主信息，商品信息，
订单时间等元素进行数据处理，使其打包成一个集合对象。用该集合对象和数据中心的历史集合对象进行比对，如有相同的的货主信息和商品信息可以直接推荐候选库位1，若无相同信息可以找相似的的信息，商品的数量不一样相同，货主信息和商品的名称需要一样即可，找到相似的集合变可以给出推荐候选库位1，若没有找到相同或者相似的集合对象则先不给出候选库位。
20.(2)用入库的商品信息去出库数据查找近一段时间的销量，此时需要人工提前制定一个销量的阀值，该阀值不是一个精确的数字，需要给出的是一个销量的范围，用于区别销量的高低，如果该商品近一段时间的销量高，则需要遍历整个仓库的库位，给出一个距离分货区较近的库位做为候选库位2，如果该商品近一段时间的销量低，则需要遍历整个仓库的库位，给出一个距离分货区较远的库位做为候选库位2。
21.(3)利用(2)和(3)选取最优的库位，如果该商品销量高或者销量低则用候选库位2做为推荐入库库位，如果该商品销量在制定的阀值范围内，则使用候选库位1做为推荐入库库位，如果(2)中没有给出候选库位1则在存储区找一个空闲位置做为荐入库库位。
22.(4)在给出入库单推荐库位并且成功入库以后需要按照入库数据处理的原则将该入库单中的数据保存。
23.在实际操作过程中方法如下：
24.在进货的过程中，货主会通过接入仓库的仓储管理系统给仓库发一个入库单，该仓库收到入库单之后，会通过该商品历史销量，商品库存，历史库位，货物的种类，货物的体积等一系列的因素向进货办公室推荐入库库位，当改货物运到入库月台后，工作人员利用入库单对货物的数量，日期等进行检查，检查过后进入入库暂存区，交由人工或者机器人去将改货物放入到推荐库位上，并且将本次货物的信息及存放库位上传至数据中心并对库存做相应的调整，数据中心会存储改商品的所有历史信息，为下一次推荐更合理的入库库位做数据上的积累。
25.s3出库流程
26.1、出库数据采集，通过货主发出的订单中的商品和推荐的拣货库位，将货主信息，商品信息，拣货库位信息和订单时间上传至数据中心，并且以货主为条件，对这些数据进行分类存储和管理。
27.2、出库数据处理
28.(1)遍历数据库中的所有出库库数据，用货主信息和出库单时间将所有的数据进行分类，此时可以得到大量的数据条数，每一条数据都包含货主信息，商品信息，拣货库位，订单时间等元素，再将这些元素打包成为一个集合对象，集合成功率初始化为零。
29.(2)在完成数据的打包工作以后，还需要对数据进行合并，将所有相同的集合对象进行合并，在每合并成功一个集合将所对应的集合成功率加1。
30.(3)最后一步，将这些集合对象按照集合成功率由大到小和库存从小到大的顺序进行排序，并存放在数据中心中。
31.3、出库推荐
32.(1)仓库在获取到多个订单后，需要将所有订单中的货主信息和商品信息汇总成为一张拣货单，并且按照入库数据处理对这张拣货单中的数据进行打包处理。
33.(2)在(1)中会生成多个集合对象，把这些集合对象依次和数据中心的出库数据中
的集合对象进行比对，并且依次给出拣货库位。
34.(3)在拣货成功后需要按照出库数据处理的原则将该拣货单中的数据保存。
35.在出库的过程中，出货办公室会接收到电商的订单，在收到多个订单之后，该算法会通过商品的库存，生产日期等信息推荐拣货库位，将多个订单的商品生成一张拣货单，并提交给人工或者机器人在存储区进行拣货作业，在拣货完成后运送至分货区，将该拣货单分成一个个的订单，运送至出库暂存区进行发货作业，并且将本次出库货物的信息及拣货库位上传至数据中心并对库存做相应的调整，数据中心会存储改商品的所有历史信息，为下一次推荐更合理的拣货库位做数据上的积累。
36.仓储管理系统是一个实时的计算机软件系统，它能够按照运作的业务规则和运算规则，对信息、资源、行为、存货和分销运作进行更完美地管理，使其最大要求。该算法就是基于仓库管理系统中的一种算法，会配合仓库管理系统对仓库中的货物、库位和订单等资源进行更准确的统一调度和管理。
37.在进行数据处理时需要引入元素，集合和集合成功率这三个概念。
38.元素：顾名思义，就是最小单位，在这里货主信息，商品信息，库位信息等都算是一个元素，此时元素可以看做是一个相互独立的对象。
39.集合：由多个元素在一起构成的集体，比如{货主1，商品1，入库库位1，入库单时间1}这4个元素就构成了一个集合，此时集合可以看做是一个相互独立的对象。
40.集合成功率：一个集合发生的次数就是集合成功率，比如一个货主的入库单和前几次的商品信息是一样的，这是就可以直接将该货主和商品所属的集合中的入库库位直接做推荐库位，待入库成功以后该集合成功率就加1。
41.了解了以上定义，在对大量历史数据进行处理的过程中就是不断的对数据进行分类和整理，在推荐库位的时候能够迅速找到相同的情况或者相似的情况进行推荐库位。
42.本算法通过对商品的历史信息分析进行存储库位的推荐，这个算法是由迭代多次数据的成熟结果，这个会在算法里面提到。若该商品的销量比较好，算法会逐渐推荐离分货区较近的库位进行存储，这样有利于拣货距离的缩短，反之若该商品的销量不好，算法会逐渐推荐离分货区较远的库位进行存储。对于冷数据，既第一次存放的商品，该算法会推荐一个空闲库位进行存放，待该商品出入库的次数多了以后，该算法会基于大数据的分析，推荐更加合理的库位进行存放。
附图说明
43.构成本技术的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
44.图1仓库布局图；
45.图2入库流程图；
46.图3出库流程图；
47.图4算法数据流；
48.图5推荐算法数据流。
具体实施方式
49.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
50.下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
51.如图1-5所示，本发明采用如下技术方案：
52.s1仓库布局
53.仓库布局按照结构空间描述进行陈述。仓库使用u型动线的布局方式，u型物流中心的出、入货台集中在同一边，只需在物流中心其中一边预留货车停泊及装卸货车道。
54.此种规划方式好处有：一方面，可以更有效利用物流中心外围空间；另一方面，也可以集中货台管理，减少货台监管人员数目。
55.s2入库流程
56.1、入库数据采集，通过货主发的入库单中的商品和推荐的入库库位，将货主信息，商品信息，入库库位信息和入库单时间上传至数据中心，并且以货主为条件，对这些数据进行分类存储和管理。
57.2、数据处理，经过了数据采集的过程之后，数据中心中存入了大量的货主信息，入库库位，商品信息，拣货库位，订单时间等大量的数据，但是这些数据目前无法直接使用，下面还需要对这些大量的数据进行处理。
58.(1)遍历数据库中的所有入库数据，用货主信息和入库单时间将所有的数据进行分类，此时可以得到大量的数据条数，每一条数据都包含货主信息，商品信息，入库库位，订单时间等元素，再将这些元素打包成为一个集合对象，集合成功率初始化为零。
59.(2)在完成数据的打包工作以后，还需要对数据进行合并，将所有相同的集合对象进行合并，在每合并成功一个集合将所对应的集合成功率加1。
60.(3)最后一步，将这些集合对象按照集合成功率由大到小的顺序进行排序，并存放在数据中心中。
61.3、入库推荐
62.(1)仓库在获取到入库单信息时，需要将该入库单信息中的货主信息，商品信息，订单时间等元素进行数据处理，使其打包成一个集合对象。用该集合对象和数据中心的历史集合对象进行比对，如有相同的的货主信息和商品信息可以直接推荐候选库位1，若无相同信息可以找相似的的信息，商品的数量不一样相同，货主信息和商品的名称需要一样即可，找到相似的集合变可以给出推荐候选库位1，若没有找到相同或者相似的集合对象则先不给出候选库位。
63.(2)用入库的商品信息去出库数据查找近一段时间的销量，此时需要人工提前制定一个销量的阀值，该阀值不是一个精确的数字，需要给出的是一个销量的范围，用于区别销量的高低，如果该商品近一段时间的销量高，则需要遍历整个仓库的库位，给出一个距离分货区较近的库位做为候选库位2，如果该商品近一段时间的销量低，则需要遍历整个仓库的库位，给出一个距离分货区较远的库位做为候选库位2。
64.(3)利用(2)和(3)选取最优的库位，如果该商品销量高或者销量低则用候选库位2做为推荐入库库位，如果该商品销量在制定的阀值范围内，则使用候选库位1做为推荐入库库位，如果(2)中没有给出候选库位1则在存储区找一个空闲位置做为荐入库库位。
65.(4)在给出入库单推荐库位并且成功入库以后需要按照入库数据处理的原则将该入库单中的数据保存。
66.在实际操作过程中方法如下：
67.在进货的过程中，货主会通过接入仓库的仓储管理系统给仓库发一个入库单，该仓库收到入库单之后，会通过该商品历史销量，商品库存，历史库位，货物的种类，货物的体积等一系列的因素向进货办公室推荐入库库位，当改货物运到入库月台后，工作人员利用入库单对货物的数量，日期等进行检查，检查过后进入入库暂存区，交由人工或者机器人去将改货物放入到推荐库位上，并且将本次货物的信息及存放库位上传至数据中心并对库存做相应的调整，数据中心会存储改商品的所有历史信息，为下一次推荐更合理的入库库位做数据上的积累。
68.s3出库流程
69.1、出库数据采集，通过货主发出的订单中的商品和推荐的拣货库位，将货主信息，商品信息，拣货库位信息和订单时间上传至数据中心，并且以货主为条件，对这些数据进行分类存储和管理。
70.2、出库数据处理
71.(1)遍历数据库中的所有出库库数据，用货主信息和出库单时间将所有的数据进行分类，此时可以得到大量的数据条数，每一条数据都包含货主信息，商品信息，拣货库位，订单时间等元素，再将这些元素打包成为一个集合对象，集合成功率初始化为零。
72.(2)在完成数据的打包工作以后，还需要对数据进行合并，将所有相同的集合对象进行合并，在每合并成功一个集合将所对应的集合成功率加1。
73.(3)最后一步，将这些集合对象按照集合成功率由大到小和库存从小到大的顺序进行排序，并存放在数据中心中。
74.3、出库推荐
75.(4)仓库在获取到多个订单后，需要将所有订单中的货主信息和商品信息汇总成为一张拣货单，并且按照入库数据处理对这张拣货单中的数据进行打包处理。
76.(5)在(1)中会生成多个集合对象，把这些集合对象依次和数据中心的出库数据中的集合对象进行比对，并且依次给出拣货库位。
77.(6)在拣货成功后需要按照出库数据处理的原则将该拣货单中的数据保存
78.在出库的过程中，出货办公室会接收到电商的订单，在收到多个订单之后，该算法会通过商品的库存，生产日期等信息推荐拣货库位，将多个订单的商品生成一张拣货单，并提交给人工或者机器人在存储区进行拣货作业，在拣货完成后运送至分货区，将该拣货单分成一个个的订单，运送至出库暂存区进行发货作业，并且将本次出库货物的信息及拣货库位上传至数据中心并对库存做相应的调整，数据中心会存储改商品的所有历史信息，为下一次推荐更合理的拣货库位做数据上的积累。
79.仓储管理系统是一个实时的计算机软件系统，它能够按照运作的业务规则和运算规则，对信息、资源、行为、存货和分销运作进行更完美地管理，使其最大要求。该算法就是
基于仓库管理系统中的一种算法，会配合仓库管理系统对仓库中的货物、库位和订单等资源进行更准确的统一调度和管理。
80.该算法会根据数据量的增大，推荐的库位也变的更加的准确，并且会根据商品销量的高低，将存储库位安排在离分货区近或者远的库位，同时对仓库进行精细化管理，进而提高仓库的工作效率和库存的准确性。