一种订单管理的方法和装置与流程

本发明涉及仓储物流领域，尤其涉及一种订单管理的方法和装置。

背景技术：

在仓储物流领域中，订单拣选按照波次进行，有按照波次顺序进行生产和混合波次进行生产两种方式；其中，通常以人工经验来判断是否进行混合波次生产。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

1)当只按照波次顺序进行生产时，虽然可以保证订单能够及时生产完成，但经常出现相似订单被分开生产的情况，导致仓储设备重复使用，出库效率低下。

2)当考虑混合波次进行生产时，只能根据人工经验来判断是否进行混合波次生产，经常出现所需生产的订单超出了工作站的产能的情况，导致订单不能够及时生产完成，出现挂单，影响业务。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供一种订单管理的方法和装置，能够根据当前各波次订单量和工作站类型及工作站效率来自动判断是否将各波次订单混合生产，从而在保证订单能够及时完成的情况下提高出库效率。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种订单管理的方法，包括：

获取当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息；

根据所述当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据；

当所述待处理物品的数量数据不大于所述工作站的处理量阈值时，将所述当前波次与所述待处理波次混合处理。

可选地，获取当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息之前，还包括：确认距离所述当前波次截单的时间不小于配置值。

可选地，根据所述当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据，包括：

根据所述当前波次的订单信息，确定所述当前波次的待处理物品的第一物品数据；

根据所述待处理波次的订单信息，确定所述待处理波次的待处理物品的第二物品数据；

以第一物品数据和第二物品数据之和sc作为所述工作站待处理物品的数量数据。

可选地，根据所述当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据，包括：

获取所述当前波次的物品数量的第一预测数据、以及所述待处理波次的物品数量的第二预测数据，以第一预测数据和第二预测数据之和作为物品预测值sp；

根据所述当前波次的订单信息确定所述当前波次的待处理物品的第一物品数据和已处理物品的数量数据sf，根据所述待处理波次的订单信息确定所述待处理波次的待处理物品的第二物品数据；

以max{sc，sp-sf}作为所述工作站待处理物品的数量数据；

式中sc为第一物品数据和第二物品数据之和。

可选地，采用如下公式确定所述工作站的处理量阈值：

式中，b为所述工作站的处理量阈值，i表示第i个工作站；t为距离当前波次截单的时间，vi为第i个工作站在单位时间内的处理量，πi为第i个工作站的处理效率，n为工作站的数量。

可选地，当满足如下条件时，确定所述待处理物品的数量数据不大于所述工作站的处理量阈值：

式中，as为单件订单中待处理的物品的数量数据，am为多件订单中待处理的物品的数量数据；

bs为只处理单件订单的工作站的处理量阈值，bm为只处理多件订单的工作站的处理量阈值，bh为处理单件订单和多件订单的工作站的处理量阈值。

根据本发明实施例的再一个方面，提供了一种订单管理的装置，包括：

信息获取模块，用于获取当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息；

数据确定模块，用于根据所述当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据；

管理模块，用于当所述待处理物品的数量数据不大于所述工作站的处理量阈值时，将所述当前波次与所述待处理波次混合处理。

可选地，所述信息获取模块获取当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息之前，还包括：确认距离所述当前波次截单的时间不小于配置值。

可选地，所述数据确定模块根据所述当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据，包括：

根据所述当前波次的订单信息，确定所述当前波次的待处理物品的第一物品数据；

根据所述待处理波次的订单信息，确定所述待处理波次的待处理物品的第二物品数据；

以第一物品数据和第二物品数据之和sc作为所述工作站待处理物品的数量数据。

可选地，所述数据确定模块根据所述当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据，包括：

获取所述当前波次的物品数量的第一预测数据、以及所述待处理波次的物品数量的第二预测数据，以第一预测数据和第二预测数据之和作为物品预测值sp；

根据所述当前波次的订单信息确定所述当前波次的待处理物品的第一物品数据和已处理物品的数量数据sf，根据所述待处理波次的订单信息确定所述待处理波次的待处理物品的第二物品数据；

以max{sc，sp-sf}作为所述工作站待处理物品的数量数据；

式中sc为第一物品数据和第二物品数据之和。

可选地，所述数据确定模块采用如下公式确定所述工作站的处理量阈值：

式中，b为所述工作站的处理量阈值，i表示第i个工作站；t为距离当前波次截单的时间，vi为第i个工作站在单位时间内的处理量，πi为第i个工作站的处理效率，n为工作站的数量。

可选地，当满足如下条件时，所述管理模块确定所述待处理物品的数量数据不大于所述工作站的处理量阈值：

式中，as为单件订单中待处理的物品的数量数据，am为多件订单中待处理的物品的数量数据；

bs为只处理单件订单的工作站的处理量阈值，bm为只处理多件订单的工作站的处理量阈值，bh为处理单件订单和多件订单的工作站的处理量阈值。

根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种订单管理的电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明提供的订单管理方法。

根据本发明实施例的还一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明提供的订单管理方法。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：因为采用根据获取到的当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据，当确定待处理物品的数量数据不大于工作站的处理量阈值时，就将当前波次与待处理波次混合处理的技术手段，所以克服了以往生产中只按波次顺序进行生产导致效率低下、或依靠人工经验来判断是否混合波次生产导致常常不能及时完成订单出库的技术问题，进而达到了在保证订单出库能够及时完成的情况下提高出库效率的技术效果。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是根据本发明实施例的一种订单管理的方法的主要流程的示意图；

图2是根据本发明实施例的一种订单管理的装置的主要模块的示意图；

图3是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图4是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

图1是根据本发明实施例的一种订单管理的方法的主要流程的示意图，如图1所示，包括：

步骤s101、获取当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息；

步骤s102、根据所述当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据；

步骤s103、当所述待处理物品的数量数据不大于所述工作站的处理量阈值时，将所述当前波次与所述待处理波次混合处理。

所述波次为按某种标准或规则汇总的订单的集合，比如可以按订单的截单时间进行汇总，可以按订单的配送区域进行汇总。

订单的截单时间可以由对订单规定的最迟出库时间来确定。

波次的截单时间可以由所述波次中的所有订单的截单时间中最迟的截单时间来确定。

所述工作站所处理的物品可以是通过输送线或agv(automatedguidedvehicle，自动导引运输车)送至工作站进行处理的。

本发明根据获取到的当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据，当确定待处理物品的数量数据不大于工作站的处理量阈值时，就将当前波次与待处理波次混合处理，比现有技术中只按波次顺序进行生产的方式效率更高，同时也比现有技术中依靠人工经验来判断是否混合波次生产的方式更不容易有挂单风险，实现了在保证订单能够及时完成的情况下提高出库效率。

在一些实施例中，获取当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息之前，还包括：确认距离所述当前波次截单的时间不小于配置值。

距离所述当前波次截单的时间可以为当前的时间点距离当前波次的截单时间点的时间长度，比如假设当前的时间点为2018年1月24日上午9：00，所述当前波次的截单时间点为2018年1月24日中午12：00，那么距离所述当前波次截单的时间即为3个小时。

所述配置值为可调整的，比如，将配置值设置为30分钟，在生产中，当距离所述当前波次截单的时间小于30分钟时，若考虑将波次混合处理进行生产，则有可能出现来不及处理的突发情况使所述当前波次在混合处理后不能及时完成，出现挂单，影响业务；所述配置值的设置使当前波次在截单时间小于配置值的情况下不与待处理波次混合处理，使当前波次能够及时生产完成。

在一些实施例中，根据所述当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据，包括：

根据所述当前波次的订单信息，确定所述当前波次的待处理物品的第一物品数据；

根据所述待处理波次的订单信息，确定所述待处理波次的待处理物品的第二物品数据；

以第一物品数据和第二物品数据之和sc作为所述工作站待处理物品的数量数据。

所述第一物品数据为当前波次中未处理完的物品数量，第二物品数据为待处理波次中还未处理的物品数量，二者之和sc即为所有波次订单中实际待处理的物品数量。在不考虑预测的判断策略中，将sc作为工作站待处理物品的数量数据。

在一些实施例中，根据所述当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据，包括：

获取所述当前波次的物品数量的第一预测数据、以及所述待处理波次的物品数量的第二预测数据，以第一预测数据和第二预测数据之和作为物品预测值sp；

根据所述当前波次的订单信息确定所述当前波次的待处理物品的第一物品数据和已处理物品的数量数据sf，根据所述待处理波次的订单信息确定所述待处理波次的待处理物品的第二物品数据；

以max{sc，sp-sf}作为所述工作站待处理物品的数量数据；

式中sc为第一物品数据和第二物品数据之和。

所述sc为所有波次订单中实际待处理的物品数量，所述sf为所有波次订单中实际已处理的物品数量，所述sp为所有波次订单中物品数量的预测值，于是数据(sp-sf)可看作是对所有波次订单中待处理的物品数量的预测值。在考虑预测的判断策略中，将max{sc，sp-sf}作为工作站待处理物品的数量数据；

其中第一预测数据和第二预测数据可以通过机器学习的方法获得。

上述两种方法，分别确定出不考虑预测的判断策略和考虑预测的判断策略中工作站待处理物品的数量数据，在实际生产中可灵活选择运用。

在一些实施例中，采用如下公式确定所述工作站的处理量阈值：

式中，b为所述工作站的处理量阈值，i表示第i个工作站；t为距离当前波次截单的时间，vi为第i个工作站在单位时间内的处理量，πi为第i个工作站的处理效率，n为工作站的数量。

所述工作站的处理量阈值表现了所述工作站在距离当前波次截单的时间t内所能处理的物品数量，其中工作站的处理效率π∈[0，1]，可以由工作站中处理设备的平均工作效率来确定，比如工作站中用于拣选物品的机械手臂在单位之间内进行拣选的时间比例；

工作站的处理效率可以由现场测试的方式确定，也可以由人工配置的方式确定。

在一些实施例中，当满足如下条件时，确定所述待处理物品的数量数据不大于所述工作站的处理量阈值：

式中，as为单件订单中待处理的物品的数量数据，am为多件订单中待处理的物品的数量数据；

bs为只处理单件订单的工作站的处理量阈值，bm为只处理多件订单的工作站的处理量阈值，bh为处理单件订单和多件订单的工作站的处理量阈值。

利用上述条件公式可以明确判断出是否将所述当前波次与所述待处理波次混合处理。

上述条件公式适用于考虑单件订单和多件订单这两种订单，对应考虑三种工作站：只处理单件订单的单件工作站、只处理多件订单的多件工作站、处理单件订单和多件订单的混合工作站；

上述条件公式对工作站待处理物品的数量和工作站处理量阈值之间的关系做出了具体的限定，当满足条件公式时，则将所述当前波次与所述待处理波次混合处理。

上述条件公式还适用于只考虑一类订单的情况，比如企业订单，那么as为企业订单中待处理的物品的数量数据，am值为0；bs为单件工作站处理企业订单的处理量阈值，bm值为0，bh为混合工作站处理企业订单的处理量阈值，此时条件公式简化为as≤bs+bh；当满足条件公式时，将当前波次与待处理波次混合处理。

上述条件公式还适用于只考虑一类订单的情况，比如只有多件订单，那么as值为0，am为多件订单中待处理的物品的数量数据；bs值为0，bm为多件工作站处理多件订单的处理量阈值，bh为混合工作站处理多件订单的处理量阈值，此时条件公式简化为am≤bm+bh；当满足条件公式时，将当前波次与待处理波次混合处理。

图2是根据本发明实施例的一种订单管理的装置的主要模块的示意图，如图2所示，订单管理的装置200包括：

信息获取模块201，用于获取当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息；

数据确定模块202，用于根据所述当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据；

管理模块203，用于当所述待处理物品的数量数据不大于所述工作站的处理量阈值时，将所述当前波次与所述待处理波次混合处理。

所述波次为按某种标准或规则汇总的订单的集合，比如可以按订单的截单时间进行汇总，可以按订单的配送区域进行汇总。

订单的截单时间可以由对订单规定的最迟出库时间来确定。

波次的截单时间可以由所述波次中的所有订单的截单时间中最迟的截单时间来确定。

所述工作站所处理的物品可以是通过输送线或agv(automatedguidedvehicle，自动导引运输车)送至工作站进行处理的。

本发明根据获取到的当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据，当确定待处理物品的数量数据不大于工作站的处理量阈值时，就将当前波次与待处理波次混合处理，比现有技术中只按波次顺序进行生产的方式效率更高，同时也比现有技术中依靠人工经验来判断是否混合波次生产的方式更不容易有挂单风险，实现了在保证订单能够及时完成的情况下提高出库效率。

在一些实施例中，所述信息获取模块201获取当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息之前，还包括：确认距离所述当前波次截单的时间不小于配置值。

距离所述当前波次截单的时间可以为当前的时间点距离当前波次的截单时间点的时间长度，比如假设当前的时间点为2018年1月24日上午9：00，所述当前波次的截单时间点为2018年1月24日中午12：00，那么距离所述当前波次截单的时间即为3个小时。

所述配置值为可调整的，比如，将配置值设置为30分钟，在生产中，当距离所述当前波次截单的时间小于30分钟时，若考虑将波次混合处理进行生产，则有可能出现来不及处理的突发情况使所述当前波次在混合处理后不能及时完成，出现挂单，影响业务；所述配置值的设置使当前波次在截单时间小于配置值的情况下不与待处理波次混合处理，使当前波次能够及时生产完成。

在一些实施例中，所述数据确定模块202根据所述当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据，包括：

根据所述当前波次的订单信息，确定所述当前波次的待处理物品的第一物品数据；

根据所述待处理波次的订单信息，确定所述待处理波次的待处理物品的第二物品数据；

以第一物品数据和第二物品数据之和sc作为所述工作站待处理物品的数量数据。

所述第一物品数据为当前波次中未处理完的物品数量，第二物品数据为待处理波次中还未处理的物品数量，二者之和sc即为所有波次订单中实际待处理的物品数量。在不考虑预测的判断策略中，将sc作为工作站待处理物品的数量数据。

在一些实施例中，所述数据确定模块202根据所述当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据，包括：

获取所述当前波次的物品数量的第一预测数据、以及所述待处理波次的物品数量的第二预测数据，以第一预测数据和第二预测数据之和作为物品预测值sp；

根据所述当前波次的订单信息确定所述当前波次的待处理物品的第一物品数据和已处理物品的数量数据sf，根据所述待处理波次的订单信息确定所述待处理波次的待处理物品的第二物品数据；

以max{sc，sp-sf}作为所述工作站待处理物品的数量数据；

式中sc为第一物品数据和第二物品数据之和。

所述sc为所有波次订单中实际待处理的物品数量，所述sf为所有波次订单中实际已处理的物品数量，所述sp为所有波次订单中物品数量的预测值，于是数据(sp-sf)可看作是对所有波次订单中待处理的物品数量的预测值。在考虑预测的判断策略中，将max{sc，sp-sf}作为工作站待处理物品的数量数据；

其中第一预测数据和第二预测数据可以通过机器学习的方法获得。

上述两种方法，分别确定出不考虑预测的判断策略和考虑预测的判断策略中工作站待处理物品的数量数据，在实际生产中可灵活选择运用。

在一些实施例中，所述数据确定模块202采用如下公式确定所述工作站的处理量阈值：

式中，b为所述工作站的处理量阈值，i表示第i个工作站；t为距离当前波次截单的时间，vi为第i个工作站在单位时间内的处理量，πi为第i个工作站的处理效率，n为工作站的数量。

所述工作站的处理量阈值表现了所述工作站在距离当前波次截单的时间t内所能处理的物品数量，其中工作站的处理效率π∈[0，1]，可以由工作站中处理设备的平均工作效率来确定，比如工作站中用于拣选物品的机械手臂在单位之间内进行拣选的时间比例；

工作站的处理效率可以由现场测试的方式确定，也可以由人工配置的方式确定。

在一些实施例中，所述管理模块203确定所述待处理物品的数量数据不大于所述工作站的处理量阈值：

式中，as为单件订单中待处理的物品的数量数据，am为多件订单中待处理的物品的数量数据；

bs为只处理单件订单的工作站的处理量阈值，bm为只处理多件订单的工作站的处理量阈值，bh为处理单件订单和多件订单的工作站的处理量阈值。

利用上述条件公式可以明确判断出是否将所述当前波次与所述待处理波次混合处理。

上述条件公式适用于考虑单件订单和多件订单这两种订单，对应考虑三种工作站：只处理单件订单的单件工作站、只处理多件订单的多件工作站、处理单件订单和多件订单的混合工作站；

上述条件公式对工作站待处理物品的数量和工作站处理量阈值之间的关系做出了具体的限定，当满足条件公式时，则将所述当前波次与所述待处理波次混合处理。

上述条件公式还适用于只考虑一类订单的情况，比如企业订单，那么as为企业订单中待处理的物品的数量数据，am值为0；bs为单件工作站处理企业订单的处理量阈值，bm值为0，bh为混合工作站处理企业订单的处理量阈值，此时条件公式简化为as≤bs+bh；当满足条件公式时，将当前波次与待处理波次混合处理。

上述条件公式还适用于只考虑一类订单的情况，比如只有多件订单，那么as值为0，am为多件订单中待处理的物品的数量数据；bs值为0，bm为多件工作站处理多件订单的处理量阈值，bh为混合工作站处理多件订单的处理量阈值，此时条件公式简化为am≤bm+bh；当满足条件公式时，将当前波次与待处理波次混合处理。

图3示出了可以应用本发明实施例的订单管理方法或订单管理装置的示例性系统架构300。

如图3所示，系统架构300可以包括终端设备301、302、303，网络304和服务器305。网络304用以在终端设备301、302、303和服务器305之间提供通信链路的介质。网络304可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备301、302、303通过网络304与服务器305交互，以接收或发送消息等。终端设备301、302、303上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。

终端设备301、302、303可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器305可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备301、302、303所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息--仅为示例)反馈给终端设备。

需要说明的是，本发明实施例所提供的订单管理方法一般由服务器305执行，相应地，订单管理装置一般设置于服务器305中。

应该理解，图3中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

下面参考图4，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统400的结构示意图。图4示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，计算机系统400包括中央处理单元(cpu)401，其可以根据存储在只读存储器(rom)402中的程序或者从存储部分408加载到随机访问存储器(ram)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram403中，还存储有系统400操作所需的各种程序和数据。cpu401、rom402以及ram403通过总线404彼此相连。输入/输出(i/o)接口405也连接至总线404。

以下部件连接至i/o接口405：包括键盘、鼠标等的输入部分406；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分407；包括硬盘等的存储部分408；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至i/o接口405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分408。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)401执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括发送模块、获取模块、确定模块和第一处理模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，发送模块还可以被描述为“向所连接的服务端发送图片获取请求的模块”。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：步骤s101、获取当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息；步骤s102、根据所述当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据；步骤s103、当所述待处理物品的数量数据不大于所述工作站的处理量阈值时，将所述当前波次与所述待处理波次混合处理。

根据本发明实施例的技术方案，因为采用根据获取到的当前波次的订单信息和待处理波次的订单信息确定工作站待处理物品的数量数据，当确定待处理物品的数量数据不大于工作站的处理量阈值时，就将当前波次与待处理波次混合处理的技术手段，所以克服了以往生产中只按波次顺序进行生产导致效率低下、或依靠人工经验来判断是否混合波次生产导致常常不能及时完成订单出库的技术问题，进而达到了在保证订单出库能够及时完成的情况下提高出库效率的技术效果。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。