CN111950830B - 一种任务分配方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种任务分配方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：对待处理单据生成至少一个层级的单据池，每个层级单据池的数量至少为一个；根据位于第一处理环节下游的第二处理环节的可处理能力，确定第一处理环节的任务生成策略，按照任务生成策略从单据池获取待处理单据，并根据获取的待处理单据组合生成单据处理任务；将生成的单据处理任务分配到第一处理环节进行处理。该实施方式能自动进行任务分配而不依赖人工经验，使任务分配系统化，节省人力成本，避免人为操作的不稳定性，提高任务分配和操作的准确率，并实现上下游环节动态平衡，避免影响任务处理时效达成率和仓库生产时效，用户体验好。

Description

一种任务分配方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种任务分配方法和装置。

背景技术

大型B2C(Business-to-Customer的缩写，即商对客)的WMS(仓库管理系统)系统，订单从履约系统系统下传至仓库系统后通常都是人工的根据现场的生产节奏，手工去分配并形成任务，以根据任务分配来控制拣货员、复核员的工作饱和度，从而控制仓内生产节奏，控制仓库生产效率。任务分配是仓库生产中非常重要的一环，但由于任务分配需要考虑诸多场景，比如特殊订单数量、订单跨储区数量、复核积压、拣货积压等环境因素，所以现有技术通常是人为依赖经验对因素进行分析，并手工进行任务分配。

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：

严重依赖任务分配员的个人经验，当岗位出现空缺时培训成本高，新人无法短时间接手；

任务分配准确率低，无法准确地对单区/跨多区订单进行组合和分配，导致任务处理效率低下，并且存在一定的操作错误率，任务形成后，逆向降级方案基本很难实现；

无法通过任务分配对任务处理的上下游环节进行动态平衡，易造成某个环节任务积压，影响任务处理时效达成率和仓库生产时效，造成客户赔付率高。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种任务分配方法和装置，能够自动进行任务分配而不依赖人工经验，使任务分配系统化，节省人力成本，避免人为操作的不稳定性，准确地按单/多储区跨度进行分配，提高任务分配和操作的准确率，并实现任务处理的上下游环节进行动态平衡，避免因某一环节任务积压而影响任务处理时效达成率和仓库生产时效，用户体验好。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种任务分配方法。

一种任务分配方法，包括：对待处理单据生成至少一个层级的单据池，每个层级单据池的数量至少为一个；根据位于第一处理环节下游的第二处理环节的可处理能力，确定所述第一处理环节的任务生成策略，按照所述任务生成策略从所述单据池获取待处理单据，并根据获取的待处理单据组合生成单据处理任务；将生成的单据处理任务分配到所述第一处理环节进行处理。

可选地，对待处理单据生成至少一个层级的单据池之前，包括：按照配置的环境因子，从当前批次单据中筛选出所述待处理单据，所述环境因子包括单据类型、单个单据内的物品上限数。

可选地，所述待处理单据中包括物品的数量和位置信息，对待处理单据生成至少一个层级的单据池的步骤，包括：根据各待处理单据中物品的位置信息，得到所述各待处理单据的物品位置分布信息；根据所述各待处理单据中物品的数量信息，以及所述各待处理单据的物品位置分布信息，生成所述至少一个层级的单据池，其中，每个单据池中物品的总数大于所述单据处理任务的物品上限数，且每个单据池的层级与该单据池的物品位置分布数相关，一单据池的物品位置分布数根据该单据池中各待处理单据的物品位置分布信息确定。

可选地，所述第二处理环节的可处理能力根据所述第二处理环节当前的任务积压数量确定，所述第二处理环节当前的任务是根据既往批次单据组合生成的，所述既往批次是所述待处理单据对应批次之前的批次，根据位于第一处理环节下游的第二处理环节的可处理能力，确定所述第一处理环节的任务生成策略，按照所述任务生成策略从所述单据池获取待处理单据，并根据获取的待处理单据组合生成单据处理任务的步骤，包括：在所述任务积压数量大于预设阈值的情况下，按照所述物品位置分布数从大到小的顺序，逐一选取相关层级单据池中的待处理单据，以根据选取的待处理单据组合生成所述单据处理任务，直到生成的所述单据处理任务的数量大于或等于任务数量阈值时，停止选取所述待处理单据；在所述任务积压数量小于或等于所述预设阈值的情况下，按照所述物品位置分布数从小到大的顺序，逐一选取相关层级单据池中的待处理单据，以根据选取的待处理单据组合生成所述单据处理任务，直到生成的所述单据处理任务的数量大于或等于任务数量阈值时，停止选取所述待处理单据。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种任务分配装置。

一种任务分配装置，包括：单据池生成模块，用于对待处理单据生成至少一个层级的单据池，每个层级单据池的数量至少为一个；任务生成模块，用于根据位于第一处理环节下游的第二处理环节的可处理能力，确定所述第一处理环节的任务生成策略，按照所述任务生成策略从所述单据池获取待处理单据，并根据获取的待处理单据组合生成单据处理任务；任务分配模块，用于将生成的单据处理任务分配到所述第一处理环节进行处理。

可选地，还包括单据筛选模块，用于：按照配置的环境因子，从当前批次单据中筛选出所述待处理单据，所述环境因子包括单据类型、单个单据内的物品上限数。

可选地，所述待处理单据中包括物品的数量和位置信息，所述单据池生成模块还用于：根据各待处理单据中物品的位置信息，得到所述各待处理单据的物品位置分布信息；根据所述各待处理单据中物品的数量信息，以及所述各待处理单据的物品位置分布信息，生成所述至少一个层级的单据池，其中，每个单据池中物品的总数大于所述单据处理任务的物品上限数，且每个单据池的层级与该单据池的物品位置分布数相关，一单据池的物品位置分布数根据该单据池中各待处理单据的物品位置分布信息确定。

可选地，所述第二处理环节的可处理能力根据所述第二处理环节当前的任务积压数量确定，所述第二处理环节当前的任务是根据既往批次单据组合生成的，所述既往批次是所述待处理单据对应批次之前的批次，所述任务生成模块还用于：在所述任务积压数量大于预设阈值的情况下，按照所述物品位置分布数从大到小的顺序，逐一选取相关层级单据池中的待处理单据，以根据选取的待处理单据组合生成所述单据处理任务，直到生成的所述单据处理任务的数量大于或等于任务数量阈值时，停止选取所述待处理单据；在所述任务积压数量小于或等于所述预设阈值的情况下，按照所述物品位置分布数从小到大的顺序，逐一选取相关层级单据池中的待处理单据，以根据选取的待处理单据组合生成所述单据处理任务，直到生成的所述单据处理任务的数量大于或等于任务数量阈值时，停止选取所述待处理单据。

根据本发明实施例的又一方面，提供了一种电子设备。

一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，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时，使得所述一个或多个处理器实现本发明提供的任务分配方法。

根据本发明实施例的又一方面，提供了一种计算机可读介质。

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任务分配方法。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：对待处理单据生成至少一个层级的单据池，每个层级单据池的数量至少为一个；根据位于第一处理环节下游的第二处理环节的可处理能力，确定第一处理环节的任务生成策略，按照所述任务生成策略从生成的单据池获取待处理单据，并根据获取的待处理单据组合生成单据处理任务；将生成的单据处理任务分配到第一处理环节进行处理。能够自动进行任务分配而不依赖人工经验，使任务分配系统化，节省人力成本，避免人为操作的不稳定性，准确地按单/多储区跨度进行分配，提高任务分配和操作的准确率，并实现任务处理的上下游环节进行动态平衡，避免因某一环节任务积压而影响任务处理时效达成率和仓库生产时效，用户体验好。

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任务分配方法的主要步骤示意图；

图2是根据本发明实施例的仓库生产流程示意图；

图3是现有技术与本发明实施例的集合单的数据指标值对比示意图；

图4是根据本发明实施例的任务分配装置的主要模块示意图；

图5是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图6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。

本领域技术技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。

图1是根据本发明实施例的任务分配方法的主要步骤示意图。

如图1所示，本发明实施例的任务分配方法主要包括如下的步骤S101至步骤S103。

步骤S101：对待处理单据生成至少一个层级的单据池，每个层级单据池的数量至少为一个。

步骤S101之前，可以按照配置的环境因子，从当前批次单据中筛选出待处理单据，环境因子可以包括单据类型、单个单据内的物品上限数。

以当前批次单据是输入的当前批次的订单为例，单据类型可以包括普通客单、个性化订单、时效订单、大客户订单等，单个单据内的物品上限数可以是订单中SKU(库存量单位)的上限阈值，根据业务需要还可以配置其他环境因子。单据类型决定了有多少订单需要进行自动任务分配，单个单据内的物品上限数决定了订单内部有多少SKU可以使用自动任务分配的功能。这些环境因子是进行任务分配之前，由负责任务分配的服务器预先进行配置的，例如在配置阶段，可以根据业务需要配置某种或多种订单类型、SKU上限阈值等。

环境因子还可以包括用于任务分配的一些基础参数，以电商仓库中的任务分配为例，环境因子还可以包括拣货人数、拣货容器订单上限数、集合单复核积压上限阈值等，拣货人数是在拣货环节处理拣货任务的人员数量，拣货容器订单上限数可以用于限制拣货容器的商品SKU个数，集合单复核积压上限阈值是复核环节能够积压的最大任务数。这些环境因子也需要预先配置以便任务分配的后续步骤使用。其中，拣货环节和复核环节都是电商仓库的处理环节，各处理环节的任务通过对订单组合生成，处理某一处理环节的任务即对该任务中的订单进行与该处理环节对应的处理，例如拣货处理、复核处理等。

待处理单据中可以包括物品的数量和位置信息。

步骤S101具体可以包括：根据各待处理单据中物品的位置信息，得到各待处理单据的物品位置分布信息；根据各待处理单据中物品的数量信息，以及各待处理单据的物品位置分布信息，生成至少一个层级的单据池，其中，每个单据池中物品的总数大于单据处理任务的物品上限数，且每个单据池的层级与该单据池的物品位置分布数相关，一单据池的物品位置分布数根据该单据池中各待处理单据的物品位置分布信息确定。

以待处理单据为待进行自动任务分配的待处理订单为例，获取订单中商品的位置信息，例如该商品存储的储区、巷道、储位等信息，其中每个储区包括多个巷道，每个巷道包括多个储位。对于每个待处理订单，根据其商品的存储位置可以得到各订单的商品位置分布信息，例如某个订单中的多个商品具体分布在哪些储区、巷道、储位。根据每个订单中商品的个数和商品位置分布信息，生成一个或多个层级的订单池，订单池相当于单据池，其中的订单用于生成单据处理任务，例如拣货任务。

某个订单用来生成具体哪一个层级的订单池与该订单中商品个数和该订单的商品位置分布信息有关。例如，如果一个或多个单品订单(即一个订单中只包括一种商品)，其商品位置分布在同一储区、巷道、储位，并且这些单品订单的商品总数量大于集合单的件数上限，则将这些单品订单生成一个S级订单池。其中，集合单由订单组合而得到，一个集合单为一个任务。

以一个集合单为一个拣货任务为例，那么集合单的件数上限也是拣货任务的商品上限数，相当于上述的单据处理任务的物品上限数。在生成拣货任务时，每个集合单按照集合单的件数上限来组合订单，这样可以保证较高的拣货效率。由于该S级订单池中的商品总数量大于拣货任务的商品上限数，则将该S级订单池中的订单组合即可以生成至少一个拣货任务，并且该拣货任务的商品集中在同一储区、巷道、储位，拣货效率极高。可以通过多个指标来反应拣货效率和S级订单池的组单(即组成集合单)效果，指标可以包括：

a/d：订单储区比，反应订单池组单效果宏观指标，越大订单池组单效果越优；

a/c：订单巷道比，反应订单池组单效果微观指标，越大订单池组单效果越优；

b/d：商品储区比，反应拣货效率宏观指标，越大拣货率越高；

b/c：商品巷道比，反应拣货效率微观指标，越大拣货率越高；

其中，a，b，c，d为计算因子，分别表示：

计算因子a：表示集合单内订单总数；

计算因子b：表示集合单内商品个数；

计算因子c：表示集合单内订单SKU分布的巷道数；

计算因子d：表示集合单内所跨储位个数。

对于一个S级订单池，由于其中的订单都集中在同一个储位，为单储位订单，因此商品储区比b/d、商品巷道比b/c最大，拣货效率极高。

仍以订单池中的订单用于生成拣货任务为例，对于不能生成S级订单池的订单，根据商品的个数和商品位置分布信息生成其他层级的订单池。具体地：

对于不能生成S级订单池，但商品位置分布在同一储区，且总数量大于拣货任务的商品上限数的若干订单，对该若干订单可以生成A1级订单池。一个A1级订单池中的订单例如为分布在同一储区的多品订单(即一个订单中包括不止一种商品)，或者，例如为分布在同一储区但不在同一储位的单品订单。

对于不能生成S级、A1级订单池，但商品位置分布在相同的两个储区，且总数量大于拣货任务的商品上限数的若干订单，对该若干订单可以生成A2级订单池。

对于不能生成S级、A1级、A2级订单池，但商品位置分布在相同的三个储区，且总数量大于拣货任务的商品上限数的若干订单，对该若干订单可以生成B1级订单池。

对于不能生成S级、A1级、A2级、B1级订单池，但商品位置分布在相同的四个或以上的储区，且总数量大于拣货任务的商品上限数的若干订单，对该若干订单可以生成B2级订单池。

从B2级订单池可以提炼出跨越储区、巷道最多的若干订单，生成蜗牛级订单池，表示将这些订单组合成集合单(一个拣货任务)，拣货效率极低。

上述是根据待处理订单中商品的数量信息和待处理订单的商品位置分布信息，生成从S级到蜗牛级订单池的一个举例。每个订单池的层级与该订单池的物品位置分布数相关，例如，S级订单池的商品位置分布在同一储区、巷道、储位，其物品位置分布数为储区、巷道、储位数均等于1；A1级订单池的商品位置分布在同一储区、相同或不同巷道、不同储位，其物品位置分布数为储区数等于1、巷道等于1或大于1、储位数大于1；A2级订单池的商品位置分布在两个储区、每个储区内的相同或不同巷道、不同储位，其物品位置分布数为储区数等于2、巷道大于2、储位数大于2；其他层级订单池的物品位置分布数不一一列举。一个订单池的物品位置分布数根据该订单池中各订单的商品位置分布信息确定，即根据该订单池中的商品位置总体分布在哪些储区、巷道、储位的信息可以确定该订单池物品位置分布数的特点，从而确定该订单池的层级。

此外，上述的反应拣货效率和S级订单池的组单效果的各指标也适用于其他层级的订单池。各层级订单池拣货效率和各指标比较具体如下：

S级订单池中为单储位订单，利用其生成拣货任务，拣货效率极高，商品储区比b/d、商品巷道比b/c最大)；

A1级订单池满足拣货人员单储区拣货，利用其生成拣货任务，拣货效率较高，b/d最大、b/c较大；

A2级订单池满足拣货人员少储区拣货，利用其生成拣货任务，拣货效率高，b/d次之、b/c大；

B1级订单池满足跨越三个拣货区，利用其生成拣货任务，拣货效率一般，b/d次之、b/c偏小；

B2级订单池满足跨越四个及以上拣货区，利用其生成拣货任务，拣货效率低，b/d次之、b/c小；

蜗牛订单池为提炼的跨越储区、巷道最多的订单，其物品位置分布数最大，利用其生成拣货任务，拣货效率极低，计算因子b/d、b/c最小。

按照各层级订单池的物品位置分布数比较，物品位置分布数从大到小：蜗牛级订单池＞B2级订单池＞B1级订单池＞A2级订单池＞A1级订单池＞S级订单池，其中对物品位置分布数按照储区数、巷道数、储位数的顺序来比较，即对于不同层级的订单池：储区数大的则物品位置分布数大，若储区数相同则巷道数大的订单池的物品位置分布数大，若巷道数也相同，则储位数大的订单池的物品位置分布数大，总之，物品位置分布数体现了订单池总体物品位置的分散程度，物品位置分布数越大的订单池，其商品分布越分散、拣货效率越低、拣货时间越长。

步骤S102：根据位于第一处理环节下游的第二处理环节的可处理能力，确定第一处理环节的任务生成策略，按照该任务生成策略从生成的单据池获取待处理单据，并根据获取的待处理单据组合生成单据处理任务。

任务处理的过程可以包括多个处理环节，第一处理环节和第二处理环节可以是这些处理环节中任意两个环节，并且第二处理环节为位于第一处理环节下游的处理环节。对于每个批次单据均按照任务处理过程中各处理环节的顺序进行处理。第二处理环节的可处理能力是体现第二处理环节当前的处理压力的指标，具体可以根据第二处理环节当前的任务积压数量确定，第二处理环节当前的任务是根据既往批次单据组合生成的，既往批次是待处理单据对应批次之前的批次。

步骤S102具体地，在任务积压数量大于预设阈值的情况下，按照物品位置分布数从大到小的顺序，逐一选取相关层级单据池中的待处理单据，以根据选取的待处理单据组合生成单据处理任务，直到生成的单据处理任务的数量大于或等于任务数量阈值时，停止选取待处理单据；

在任务积压数量小于或等于预设阈值的情况下，按照物品位置分布数从小到大的顺序，逐一选取相关层级单据池中的待处理单据，以根据选取的待处理单据组合生成所述单据处理任务，直到生成的单据处理任务的数量大于或等于任务数量阈值时，停止选取待处理单据。

预设阈值即第二处理环节的任务积压上限阈值，任务数量阈值可以是第一处理环节中处理任务的人数，也可以根据需要设置为其他值，预设阈值和任务数量阈值都可以作为环境因子在步骤S101之前预先配置。

以电商仓库为例，处理环节可以包括拣货、复核等多个环节，其中，在拣货环节，仓库人员领取分配任务的服务器生成的拣货任务，拣货任务具体可以为拣货单的形式，按照拣货单把商品从货架的储位中取出，并进行集合；复核环节是拣货环节后续的处理环节，主要是把拣货的商品分开，按订单维度整理好交由打包人员。

根据复核环节当前的任务积压数量可以确定复核环节的可处理能力，将当前用来生成拣货任务的订单的批次称为当前批次，那么，复核环节当前的任务是根据当前批次之前的批次的订单组合生成的。

当复核环节当前的任务积压数量大于配置的复核环节任务积压上限阈值的情况下，说明复核环节的任务处理压力大，在生成拣货任务时需要优先根据拣货效率低的订单池来生成拣货任务，可称这种情况下的拣货模式为“慢拣货”模式，以避免复核环节任务积压更多、压力更大。反之，当复核环节当前的任务积压数量小于或等于配置的复核环节任务积压上限阈值的情况下，说明复核环节的任务处理压力小，在生成拣货任务时需要优先根据拣货效率高的订单池来生成拣货任务，可称这种情况下的拣货模式为“快拣货”模式，从而使任务尽快由拣货环节转到复核环节。

基于上述分析，在任务积压数量大于复核环节任务积压上限阈值的情况下，按照物品位置分布数从大到小的顺序，逐一选取相关层级订单池中的订单，即按照蜗牛级订单池＞B2级订单池＞B1级订单池＞A2级订单池＞A1级订单池＞S级订单池的顺序选取订单来生成拣货任务，这样使得拣货环节进入“慢拣货”模式。并且，在从各层级订单池选取订单时，按照上述顺序，最先从蜗牛级订单池选取订单，并组成集合单，每个集合单对应一个拣货任务，若拣货任务数量小于任务数量阈值，则从B2级订单池选取订单以生成拣货任务，直到生成的拣货任务的总数量大于或等于任务数量阈值时不再从订单池选取订单。任务数量阈值具体可以设置为拣货人数，由拣货人员逐渐消耗拣货任务，不过多分配，这样可以保证订单池内订单的最大数量，以得到最优的任务分配结果。

在任务积压数量小于或等于复核环节任务积压上限阈值的情况下，按照物品位置分布数从小到大的顺序，逐一选取相关层级订单池中的订单，即按照S级订单池＞A1级订单池＞A2级订单池＞B1级订单池＞B2级订单池＞蜗牛级订单池的顺序选取订单来生成拣货任务，这样使得拣货环节进入“快拣货”模式。同样地，最先从S级订单池选取订单来生成拣货任务，逐级层级的选取订单，直到生成的拣货任务的总数量大于或等于任务数量阈值时不再从订单池选取订单。

上述生成拣货任务时，每个集合单按照集合单的件数上限来组单生成任务，这样可以保证较高的拣货效率，但是需要说明的是，对于一个批次的订单，通常有对应的出库截止时间，当到出库截止时间时必须将该批次的所有订单出库。因此，当到出库截止时间时，如果将某些订单组单组单后的商品总件数没有达到集合单的件数上限，也会生成集合单，强制进行自动任务分配，以保证在出库截止之前对这些订单中的商品出库。

步骤S103：将生成的单据处理任务分配到第一处理环节进行处理。

由于第一处理环节的单据处理任务根据第二处理环节的可处理能力生成，使得可以根据第二处理环节的可处理能力控制第一处理环节的生产节奏。结合上文对电商仓库任务分配的举例，可以根据复核环节的任务积压情况，在拣货环节实现通过“快慢拣”来控制拣货的生产节奏，实现任务处理的上下游环节的动态平衡，避免因复核环节任务积压而影响任务处理时效达成率和仓库生产时效，用户体验好。

图2是根据本发明实施例的仓库生产流程示意图。

如图2所示，本发明实施例的仓库生产流程包括：

仓库生产系统(简称系统)接收订单，例如接收一个批次的订单；

系统进行初始化，主要包括初始化一些配置，例如配置各环境因子，包括订单类型、单个订单内的物品上限数、拣货人数、拣货容器订单上限数、集合单复核积压上限阈值等；

系统进行定位，即定位各订单中商品的存储位置，例如订单中商品所被存放的储区、巷道、储位等；

系统自动进行任务分配，其中，可以包括根据初始化步骤的配置，筛选出需要进行自动分配任务的订单，对进行自动分配任务的订单生成至少一个层级的订单池，总体而言订单池可以分为S级、A级(其中又分为A1级和A2级)、B级(其中又分为B1级和B2级)、蜗牛级，具体生成哪一个或哪几个层级的订单池具体决定于各订单中商品的存储位置和数量，具体地，可以根据各订单中商品的存储位置，确定各订单的商品位置分布信息，根据各订单中商品的数量信息和商品位置分布信息，生成订单池。然后根据复核打包环节反馈的复核积压量确定拣货环节的任务生成策略，任务生成策略决定了优先从哪一层级订单池中获取订单来生成拣货任务，生成的拣货任务的数量不超过拣货人数，即当已经生成的拣货任务数大于或等于拣货人数时，则不再继续生成拣货任务，以保证订单池内订单的最大数量，在后续算取最优分配结果。最后将生成的拣货任务下发到拣货环节；

拣货环节中，拣货人员根据拣货任务，逐一对拣货任务中的订单商品拣货，任务处理完成后下发到复核打包环节；

复核打包环节中，复核人员将拣出的商品分开，按照订单维度整理好后交由打包人员，打包人员对订单商品打包。

上述流程中，按订单池组单后数据指标体现在以下几个方面：集合单饱和度百分比、总商品数/总储区数(“/”表示相除)、集合单拣货难度结构。其中，集合单饱和度指一个集合单内商品的数量，商品越多拣货效率越高。集合单饱和度百分比是指根据一批订单生成的集合单中，饱和集合单的数量与集合单总数的比值，其中饱和集合单是指集合单中商品数达到预设的集合单商品数上限的集合单；总商品数/总储区数是体现拣货效率的宏观指标；集合单拣货难度结构与集合单拣货结构有关。本实施例中集合单拣货结构反映了集合单中订单拣货的来源分布，即订单商品的存储位置分布，例如储区数分布、巷道数分布、储位数分布等。

图3是现有技术与本发明实施例的集合单的数据指标值对比示意图。基于上述的按订单池组单后的数据指标体现，根据某仓库一个月内的实际订单数据(采用人工任务分配)得到的数据指标值，称之为数据指标实际值，简称实际值；按照本发明实施例的方法对现有技术优化，包括生成各层级订单池，并根据订单池层级按照任务生成策略对订单组单，进行自动任务分配，基于本发明实施例得到的上述数据指标值，称之为数据指标优化值，简称优化值。

图3(a)中，设单个集合单中商品数上限为50，通过本发明实施例的优化，尽量将集合单内商品数控制在50，本发明实施例相比于现有技术，集合单整体的商品数分布相比于现有技术发生了变化，集合单内平均商品饱和度百分比由30.9％提升到优化后的42.1％，集合单内平均商品饱和度百分比等于各集合单内商品数量百分比的总和与集合单总数量的比值，一集合单内商品数量百分比等于分配到该集合单的订单商品数量与预设的集合单商品数上限的比值；并且，本发明实施例与现有技术相比，有更多的集合单达到饱和，成为饱和集合单，集合单饱和度百分比从40％(实际值)提升到79％(优化值)，本发明实施例可以提高集合单中商品数量的稳定性，提高饱和集合单的数量，从而减少拣货人员取车(拣货车)、还车时间占比，提高拣货效率以及复核稳定性。

图3(b)中，直方图显示了现有技术(现状)与本发明实施的优化后的数据指标值对比结果。其中，在上述总商品数/总储区数的数据指标的基础上，还扩展了几种数据指标，分别为：总订单数/总储区数、总订单数/总巷道数、总订单数/总储位数、总商品数/总储巷道数、总商品数/总储位数(上述数据指标中“/”表示相除)。每组直方图包括现状(现有技术)与本发明实施例v1.0、v1.1、v1.2的对比结果，图3(b)中每组直方图从左到右分别对应为现状、v1.0、v1.1、v1.2。其中，v1.0为仅优化储区，即生成订单池时仅考虑储区，并实行“快拣货”模式，即优先拣选位置分布集中的订单池中的订单；v1.1为优化储区、巷道和储位，即生成订单池时不仅考虑储区，还考虑巷道和储位，综合储区、巷道和储位来保证拣货效率最优，实行“快拣货”模式，相比于v1.0拣货效率有所下降；v1.2是优化储区、巷道、储位，并实行“慢拣货”模式，即优先拣选位置分布分散的订单池中的订单，例如优先从蜗牛订单池拣选订单来生成集合单，拣货效率最低。根据图3(b)中的直方图或表1的对比结果，本发明实施例v1.1的总商品数/总储区数相比于现有技术，由原来的17.2％提升到30％，提升了74％，集合单的跨储区数得到有效改善，总商品数/总储区数的指标值越大，组单效率和拣货效率越高。综合看V1.1对比V1.0二者同为快拣货模块，但是V1.1对比V1.0在总订单数/总巷道数、总订单数/总储位数、总商品数/总储巷道数、总商品数/总储位数的各指标值上有所提高。此外，v1.2实行“慢拣货”模式各数据指标值也普遍比现有技术降低，可以达到降低拣货效率和拣货速度的目的。以上只以个别指标之间的对比结果为例进行了分析，对图3(b)的其他数据指标值之间的对比结果的分析思路类似，此处不逐一进行分析。

表1

图3(c)示出了现有技术与本发明实施例的集合单巷道数分布和储位数分布的对比结果，是集合单拣货难度结构数据指标的实际值与优化值比对的具体表现。从图3(c)可以看出，人工任务分配的集合单的巷道数和储位并不规律(因为人工任务分配只能按照订单下单顺序形成订单池并组单)，经过本发明实施例优化后，集合单整体巷道数分布和储位数分布呈现小到大分布的规律性，从而使得在生成拣货任务时，可以根据复核环节的复核速度，灵活切换“快拣货”和“慢拣货”模式，按需从订单池选择订单，已达到拣货环节和复核环节处理速度的动态平衡。

本发明实施例引入订单池分级概念，按照订单池层级的特定顺序(顺序或倒序)对订单自动组合为集合单，自动按复核环节的可处理能力进行动态计算，灵活切换快拣货和慢拣货模式，并对现有技术和本发明实施例优化后的数据指标进行比对，直观展现了本发明实施例的自动任务分配相比于现有技术的人工任务分配方案的各种优势，本发明实施例可以平衡仓库生产节奏，使得仓库生产各环节的节奏实现动态平衡。

图4是根据本发明实施例的任务分配装置的主要模块示意图。

本发明实施例的任务分配装置400主要包括：单据池生成模块401、任务生成模块402、任务分配模块403。

单据池生成模块401，用于对待处理单据生成至少一个层级的单据池，每个层级单据池的数量至少为一个。

待处理单据中可以包括物品的数量和位置信息。

单据池生成模块401具体可以用于：根据各待处理单据中物品的位置信息，得到各待处理单据的物品位置分布信息；根据各待处理单据中物品的数量信息，以及各待处理单据的物品位置分布信息，生成至少一个层级的单据池，其中，每个单据池中物品的总数大于单据处理任务的物品上限数，且每个单据池的层级与该单据池的物品位置分布数相关，一单据池的物品位置分布数根据该单据池中各待处理单据的物品位置分布信息确定。

任务分配装置400还可以包括单据筛选模块，用于：按照配置的环境因子，从当前批次单据中筛选出待处理单据，环境因子可以包括单据类型、单个单据内的物品上限数。

任务生成模块402，用于根据位于第一处理环节下游的第二处理环节的可处理能力，确定第一处理环节的任务生成策略，按照该任务生成策略从生成的单据池获取待处理单据，并根据获取的待处理单据组合生成单据处理任务。

第二处理环节的可处理能力根据第二处理环节当前的任务积压数量确定，第二处理环节当前的任务是根据既往批次单据组合生成的，既往批次是待处理单据对应批次之前的批次。

任务生成模块402具体可以用于：在任务积压数量大于预设阈值的情况下，按照物品位置分布数从大到小的顺序，逐一选取相关层级单据池中的待处理单据，以根据选取的待处理单据组合生成单据处理任务，直到生成的单据处理任务的数量大于或等于任务数量阈值时，停止选取待处理单据；在任务积压数量小于或等于预设阈值的情况下，按照物品位置分布数从小到大的顺序，逐一选取相关层级单据池中的待处理单据，以根据选取的待处理单据组合生成单据处理任务，直到生成的单据处理任务的数量大于或等于任务数量阈值时，停止选取待处理单据。

任务分配模块403，用于将生成的单据处理任务分配到第一处理环节进行处理。

另外，在本发明实施例中所述任务分配装置的具体实施内容，在上面所述任务分配方法中已经详细说明了，故在此重复内容不再说明。

图5示出了可以应用本发明实施例的任务分配方法或任务分配装置的示例性系统架构500。

如图5所示，系统架构500可以包括终端设备501、502、503，网络504和服务器505。网络504用以在终端设备501、502、503和服务器505之间提供通信链路的介质。网络504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501、502、503通过网络504与服务器505交互，以接收或发送消息等。终端设备501、502、503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501、502、503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505可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备501、502、503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任务分配方法一般由服务器505执行，相应地，任务分配装置一般设置于服务器505中。

应该理解，图5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6，其示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统600的结构示意图。图6示出的终端设备或服务器仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；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607；包括硬盘等的存储部分608；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609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，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610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608。

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609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请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。在本申请中，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。而在本申请中，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，图示了按照本申请各种实施例的系统、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：一种处理器包括单据池生成模块、任务生成模块、任务分配模块。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，单据池生成模块还可以被描述为“用于对待处理单据生成至少一个层级的单据池的模块”。

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：对待处理单据生成至少一个层级的单据池，每个层级单据池的数量至少为一个；根据位于第一处理环节下游的第二处理环节的可处理能力，确定所述第一处理环节的任务生成策略，按照所述任务生成策略从所述单据池获取待处理单据，并根据获取的待处理单据组合生成单据处理任务；将生成的单据处理任务分配到所述第一处理环节进行处理。

根据本发明实施例的技术方案，对待处理单据生成至少一个层级的单据池，每个层级单据池的数量至少为一个；根据位于第一处理环节下游的第二处理环节的可处理能力，确定第一处理环节的任务生成策略，按照所述任务生成策略从生成的单据池获取待处理单据，并根据获取的待处理单据组合生成单据处理任务；将生成的单据处理任务分配到第一处理环节进行处理。能够自动进行任务分配而不依赖人工经验，使任务分配系统化，节省人力成本，避免人为操作的不稳定性，准确地按单/多储区跨度进行分配，提高任务分配和操作的准确率，并实现任务处理的上下游环节进行动态平衡，避免因某一环节任务积压而影响任务处理时效达成率和仓库生产时效，用户体验好。

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。

Claims (8)

1.一种任务分配方法，其特征在于，包括：

对待处理单据生成至少一个层级的单据池，每个层级单据池的数量至少为一个；

根据位于第一处理环节下游的第二处理环节的可处理能力，确定所述第一处理环节的任务生成策略，按照所述任务生成策略从所述单据池获取待处理单据，并根据获取的待处理单据组合生成单据处理任务；

将生成的单据处理任务分配到所述第一处理环节进行处理；

所述第二处理环节的可处理能力根据所述第二处理环节当前的任务积压数量确定，所述第二处理环节当前的任务是根据既往批次单据组合生成的，所述既往批次是所述待处理单据对应批次之前的批次，

根据位于第一处理环节下游的第二处理环节的可处理能力，确定所述第一处理环节的任务生成策略，按照所述任务生成策略从所述单据池获取待处理单据，并根据获取的待处理单据组合生成单据处理任务的步骤，包括：在所述任务积压数量大于预设阈值的情况下，按照物品位置分布数从大到小的顺序，逐一选取相关层级单据池中的待处理单据，以根据选取的待处理单据组合生成所述单据处理任务，直到生成的所述单据处理任务的数量大于或等于任务数量阈值时，停止选取所述待处理单据；在所述任务积压数量小于或等于所述预设阈值的情况下，按照物品位置分布数从小到大的顺序，逐一选取相关层级单据池中的待处理单据，以根据选取的待处理单据组合生成所述单据处理任务，直到生成的所述单据处理任务的数量大于或等于任务数量阈值时，停止选取所述待处理单据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对待处理单据生成至少一个层级的单据池之前，包括：

按照配置的环境因子，从当前批次单据中筛选出所述待处理单据，所述环境因子包括单据类型、单个单据内的物品上限数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理单据中包括物品的数量和位置信息，

对待处理单据生成至少一个层级的单据池的步骤，包括：

根据各待处理单据中物品的位置信息，得到所述各待处理单据的物品位置分布信息；

根据所述各待处理单据中物品的数量信息，以及所述各待处理单据的物品位置分布信息，生成所述至少一个层级的单据池，其中，每个单据池中物品的总数大于所述单据处理任务的物品上限数，且每个单据池的层级与该单据池的物品位置分布数相关，一单据池的物品位置分布数根据该单据池中各待处理单据的物品位置分布信息确定。

4.一种任务分配装置，其特征在于，包括：

单据池生成模块，用于对待处理单据生成至少一个层级的单据池，每个层级单据池的数量至少为一个；

任务生成模块，用于根据位于第一处理环节下游的第二处理环节的可处理能力，确定所述第一处理环节的任务生成策略，按照所述任务生成策略从所述单据池获取待处理单据，并根据获取的待处理单据组合生成单据处理任务；

任务分配模块，用于将生成的单据处理任务分配到所述第一处理环节进行处理；

所述第二处理环节的可处理能力根据所述第二处理环节当前的任务积压数量确定，所述第二处理环节当前的任务是根据既往批次单据组合生成的，所述既往批次是所述待处理单据对应批次之前的批次，

所述任务生成模块还用于：在所述任务积压数量大于预设阈值的情况下，按照物品位置分布数从大到小的顺序，逐一选取相关层级单据池中的待处理单据，以根据选取的待处理单据组合生成所述单据处理任务，直到生成的所述单据处理任务的数量大于或等于任务数量阈值时，停止选取所述待处理单据；在所述任务积压数量小于或等于所述预设阈值的情况下，按照物品位置分布数从小到大的顺序，逐一选取相关层级单据池中的待处理单据，以根据选取的待处理单据组合生成所述单据处理任务，直到生成的所述单据处理任务的数量大于或等于任务数量阈值时，停止选取所述待处理单据。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，还包括单据筛选模块，用于：

按照配置的环境因子，从当前批次单据中筛选出所述待处理单据，所述环境因子包括单据类型、单个单据内的物品上限数。

6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述待处理单据中包括物品的数量和位置信息，

所述单据池生成模块还用于：

根据各待处理单据中物品的位置信息，得到所述各待处理单据的物品位置分布信息；

根据所述各待处理单据中物品的数量信息，以及所述各待处理单据的物品位置分布信息，生成所述至少一个层级的单据池，其中，每个单据池中物品的总数大于所述单据处理任务的物品上限数，且每个单据池的层级与该单据池的物品位置分布数相关，一单据池的物品位置分布数根据该单据池中各待处理单据的物品位置分布信息确定。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器，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时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-3中任一所述的方法。

8.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一所述的方法。