(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211229558.8 (22)申请日 2022.10.08 (71)申请人 上海东普信息科技有限公司 地址 201700 上海市青浦区外 青松公路 5045号508室U区4 4号 (72)发明人 王震东　杨周龙　孙佳斌　 (74)专利代理 机构 北京市京大律师事务所 11321 专利代理师 高茹 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) (54)发明名称 货物调配方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本发明涉及物 流技术领域， 尤其涉及一种货 物调配方法、 装置、 设备及存储介质。 该方法通过 获取目标仓库中目标货物对应的状态信息； 从共 享数据中提取销售量、 销售评价信息和物流评价 信息， 并基于销售评价信息确定目标货物对应的 市场接受度； 基于货物 类型、 发货量、 销售量和市 场接受度确定目标货物对应的预测需求量； 根据 物流评价信息确定物流接受度， 并确定目标仓库 中目标货物的理想存货量； 基于存货量和理想存 货量确定货物调配信息， 并基于货物调配信息生 成针对于 预设的分拨设备的调配控制信号， 通过 调配控制信号控制对应的分拨设备进行货物调 配； 从而解决了在现有技术中存在的无法基于货 物对应的预测 需求量进行货物的有效调配的问 题。 权利要求书3页 说明书18页 附图5页 CN 115545307 A 2022.12.30 CN 115545307 A 1.一种货物调配方法， 其特 征在于， 所述货物调配方法包括： 获取目标仓库中目标货物对应的状态信息， 其中， 所述状态信息包括货物类型、 存货 量、 发货量和对接销售方 标识； 根据所述对接销售方标识向预设的销售方信 息平台发送数据共享请求， 并接收所述销 售方信息平台发送的共享数据， 其中， 所述共享数据通过所述销售方信息平台中预设的编 辑界面基于所述数据共享请求编辑得到； 从所述共享数据中提取销售量、 销售评价信息和物流评价信息， 并基于所述销售评价 信息确定所述目标货物对应的市场接受度； 基于所述货物类型、 所述发货量、 所述销售量和所述市场接受度确定所述目标货物对 应的预测需求 量； 根据所述物流评价信 息确定所述目标货物对应的物流接受度， 并基于所述物流接受度 和所述预测需求 量确定所述目标仓库中目标货物的理想存货量； 基于所述存货量和所述理想存货量确定货物调配信 息， 并基于所述货物调配信 息生成 针对于预设的分拨设备的调配控制信号， 通过所述调配控制 信号控制对应的分拨设备进 行 货物调配。 2.根据权利要求1所述的货物调配方法， 其特征在于， 所述发货量为预设时间段内的日 发货量， 所述基于所述货物类型、 所述发货量、 所述销售量和所述市场接受度确定所述目标 货物对应的预测需求 量， 包括： 从所述预设时间段内的日发货量中提取发货量变化特征， 并根据 所述发货量变化特征 在预先得到的参 考发货量数据集 合中查询出参 考发货量数据记录； 基于参考发货量数据记录生成发货量参考曲线， 并基于所述发货量参考曲线确定预测 发货量； 基于所述货物类型、 所述销售量和所述市场接受度生成市场参考系数， 并根据所述预 测发货量和所述市场参 考系数确定预测需求 量。 3.根据权利要求2所述的货物调配方法， 其特征在于， 在所述根据 所述发货量变化特征 在预先得到的发货量数据集 合中查询出参 考发货量数据记录之前， 还 包括： 从预设的历史发货量数据集中提取 所有发货量数据记录； 对所述发货量数据记录进行解析， 并确定各发货量数据记录对应的历史发货量； 根据各发货量数据记录对应的历史发货量， 在预设的发货量区间表中确定各发货量数 据记录对应的发货量区间； 基于各发货量区间对应的发货量数据记录生成各发货量区间对应的发货量数据集 合； 根据所述预设时间段内的日发货量计算平均发货量； 根据所述平均发货量确定对应的参考发货量区间， 其中， 所述参考发货量区间为所述 平均发货量 落入的发货量区间； 根据所述参考发货量 区间， 从各发货量区间对应的发货量数据集合中确定所述参考发 货量数据集合， 其中， 所述参考发货量数据集合为所述参考发货量区间对应的发货量数据 集合。 4.根据权利要求2所述的货物调配方法， 其特征在于， 所述发货量变化特征为发货量变 化矩阵， 所述从所述预设时间段内的日发货量中提取发货量变化特征， 并根据所述发货量权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115545307 A 2变化特征在预先得到的参 考发货量数据集 合中查询出参 考发货量数据记录， 包括： 基于所述预设时间段内的日发货量计算所述时间段内发货量的日变化 量； 基于所述发货量的日变化量生成变化向量， 并基于所述变化向量生成发货量变化矩 阵； 计算所述参考发货量数据集合中各发货量数据记录对应的发货量的参考日变化量， 其 中， 所述发货量的参考日变化量为所述参考 发货量数据集合中各发货量数据 记录对应的发 货量的日变化 量； 基于所述发货量的参考日变化量生成参考变化向量， 并基于所述参考变化向量生成发 货量参考变化矩阵； 根据所述发货量变化矩阵在预先得到的参考发货量数据集合中查询出参考发货量数 据记录， 其中， 所述参考发货量数据记录为发货量参考变化矩阵与所述发货量变化矩阵之 间的相似度达 到预设阈值时对应的发货量数据记录 。 5.根据权利要求2所述的货物调配方法， 其特征在于， 所述基于参考发货量数据记录生 成发货量 参考曲线， 包括： 从所述参考发货量数据记录中提取参 考时间和所述 参考时间对应的参 考发货量； 根据所述 时间段确定预测时间跨度， 并基于所述预测时间跨度在所述参考 时间中选取 预测时间； 基于所述预测时间和所述预测时间对应的参 考发货量 生成发货量 参考曲线。 6.根据权利要求2所述的货物调配方法， 其特征在于， 所述销售量为预设时间段内的日 销售量， 所述基于所述货物类型、 所述销售量和所述市场接受度生成市场参 考系数， 包括： 根据所述货物类型从预设的历史销售数据集中提取参考销售数据， 并基于所述参考销 售数据生成参 考销售数据集 合； 从所述预设时间段内的日销售量中提取销售量变化特征， 并根据 所述销售量变化特征 在所述参考销售数据集 合中查询出参 考销售量数据记录； 基于参考销售量数据记录生成销售量参考曲线， 并基于所述销售量参考曲线确定预测 销售量； 根据所述预设时间段内的日销售量计算所述 时间段内的平均销售量， 并计算所述预测 销售量与所述平均销售量之间的比例； 根据所述比例生成销售预测系数， 并根据 所述市场接受度对所述销售预测系数进行调 整， 得到市场参 考系数。 7.根据权利要求1 ‑6中任一项所述的货物调配方法， 其特征在于， 所述状态信 息还包括 仓库标识， 所述基于所述存货量和所述理想存货量确定货物调配信息， 包括： 根据所述仓库 标识从预设的仓库信 息表中查询出关联仓库 标识， 并根据 所述关联仓库 标识获取关联仓库对应的关联存货量， 其中， 所述关联仓库标识为与所述 目标仓库具有货 物运输往来关系的关联仓库对应的仓库标识， 所述关联仓库为与所述目标仓库具有货物运 输往来关系的仓库； 根据所述存货量和所述理想存货量确定货物调配量， 并根据所述关联存货量和所述货 物调配量确定各关联仓库对应的货物运输量； 基于各关联仓库对应的关联仓库标识和各关联仓库对应的货物运输量生成货物调配权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115545307 A 3