一种订单的监控方法和监控平台与流程

1.本发明涉及订单管理技术领域，具体是一种订单的监控方法和监控平台。


背景技术：

2.订单监控的目标是针对订单线业务流程，实现端到端业务交付流程运行状况的全面、准确、及时反映；通过对业务运行指标的分析及早发现业务和系统运行过程中的潜在问题；帮助运维人员快速定位应用程序漏洞或系统故障，控制业务差错，保障业务质量；进而为业务流程优化提供依据。
3.现有的订单管理系统大都从订单生成之后开始统计，交付到用户手中后结束统计，这一过程的前提是供应量充足，实际上，对于零售订单来说，这种方式效率很高，但是对于批发式的订单，这种方式便会存在一些不便之处，比如，批发式的订单用户大都是稳定的客户，在供应量不是很充足的情况下，采用先到先得的方式，很有可能会导致客户流失。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种订单的监控方法和监控平台，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种订单的监控方法，所述监控方法包括：定时更新产品信息的相关词汇，基于所述相关词汇确定订单热度，基于所述订单热度和基础订单数据确定预测订单数；获取仓储数据，基于所述仓储数据和所述预测订单数确定分配比例；接收用户发送的含有用户信息的订单生成请求，基于所述用户信息确定用户级别，基于所述用户级别和分配比例生成订单信息；所述订单信息包括物流信息；基于所述订单信息确定检测节点，向各检测节点发送预设的检测任务，实时接收各检测节点反馈的检测数据，实时更新订单信息。
6.作为本发明进一步的方案：所述定时更新产品信息的相关词汇，基于所述相关词汇确定订单热度，基于所述订单热度和基础订单数据确定预测订单数的步骤包括：获取假期信息，根据假期信息生成不同时段；依次将不同的时段输入训练好的订单分析模型中，确定基础订单数据；将所述产品信息输入各主流app，获取相关词汇，基于所述相关词汇确定关键词；其中，所述主流app为日访问量达到预设的访问阈值并且含有信息查询组件的app；将所述关键词再次输入各主流app，获取关键词的热度值，将所述热度值输入训练好的热度分析模型，得到修正率；基于所述修正率修正所述订单数据，得到第一预测订单数。
7.作为本发明进一步的方案：所述获取假期信息，根据假期信息生成不同时段的步骤包括：
获取假期信息，根据假期信息中的假期长度确定中心时刻，并计算所述中心时刻在一年时间内的位置比例；确定产品的淡旺季信息，基于淡旺季信息确定各假期影响半径；基于假期的位置比例和影响半径生成假期表，并根据所述假期表确定不同时段。
8.作为本发明进一步的方案：所述定时更新产品信息的相关词汇，基于所述相关词汇确定订单热度，基于所述订单热度和基础订单数据确定预测订单数的步骤还包括：获取推广文件中的访问量和操作量，根据所述访问量和操作量确定推广文件的有效值；读取计算好的推广回报率，并基于有效值修正所述回报率；根据修正后的回报率确定意向用户数量，将所述意向用户数量与相应的历史意向用户数量进行比对；根据比对结果确定浮动比例，基于所述浮动比例和订单数据生成第二预测订单数；基于所述第一预测订单数和所述第二预测订单数确定预测订单数。
9.作为本发明进一步的方案：所述获取推广文件中的访问量和操作量，根据所述访问量和操作量确定推广文件的有效值的步骤包括：获取推广文件中的操作量，确定操作量中不同操作的权重值；根据所述权重值计算相应操作的兴趣值；累加不同操作的兴趣值，并基于累加后的兴趣值与推广文件的访问量确定推广文件的有效值。
10.作为本发明进一步的方案：所述接收用户发送的含有用户信息的订单生成请求，基于所述用户信息确定用户级别，基于所述用户级别和分配比例生成订单信息的步骤包括：接收用户发送的订单生成请求，获取用户信息，将所述用户信息输入预设的用户备案表中，获取用户的订单频率和订单均额；根据所述订单频率和所述订单均额确定用户级别；基于所述用户级别对所述分配比例进行修正；根据修正后的分配比例生成订单信息。
11.作为本发明进一步的方案：所述基于所述订单信息确定检测节点，向各检测节点发送预设的检测任务，实时接收各检测节点反馈的检测数据，实时更新订单信息的步骤包括：获取订单信息中的物流信息，基于所述物流信息确定检测节点；所述检测节点包括中转站检测节点和路段检测节点；向各检测节点发送含有订单信息的检测任务，实时接收各检测节点反馈的检测数据；所述检测数据包括时间信息和完整度；基于所述时间信息和所述完整度更新订单信息。
12.本发明技术方案还提供了一种订单的监控平台，所述监控平台包括：订单数预测模块，用于定时更新产品信息的相关词汇，基于所述相关词汇确定订单热度，基于所述订单热度和基础订单数据确定预测订单数；
分配比例确定模块，用于获取仓储数据，基于所述仓储数据和所述预测订单数确定分配比例；订单信息生成模块，用于接收用户发送的含有用户信息的订单生成请求，基于所述用户信息确定用户级别，基于所述用户级别和分配比例生成订单信息；所述订单信息包括物流信息；订单信息更新模块，用于基于所述订单信息确定检测节点，向各检测节点发送预设的检测任务，实时接收各检测节点反馈的检测数据，实时更新订单信息。
13.作为本发明进一步的方案：所述订单信息生成模块包括：数据获取单元，用于接收用户发送的订单生成请求，获取用户信息，将所述用户信息输入预设的用户备案表中，获取用户的订单频率和订单均额；级别确定单元，用于根据所述订单频率和所述订单均额确定用户级别；修正单元，用于基于所述用户级别对所述分配比例进行修正；第一处理执行单元，用于根据修正后的分配比例生成订单信息。
14.作为本发明进一步的方案：所述订单信息更新模块包括：节点确定单元，用于获取订单信息中的物流信息，基于所述物流信息确定检测节点；所述检测节点包括中转站检测节点和路段检测节点；反馈接收单元，用于向各检测节点发送含有订单信息的检测任务，实时接收各检测节点反馈的检测数据；所述检测数据包括时间信息和完整度；第二处理执行单元，用于基于所述时间信息和所述完整度更新订单信息。
15.与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过获取预测订单数和仓储数据，根据预测订单数和仓储数据向客户提供产品，通过向多个客户提供有限服务的方式，满足尽可能多的客户需求，极大地提高了客户的稳定性，降低了客户流失的概率。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。
17.图1为订单的监控方法的流程框图。
18.图2为订单的监控方法的第一子流程框图。
19.图3为订单的监控方法的第二子流程框图。
20.图4为订单的监控方法的第三子流程框图。
21.图5为订单的监控方法的第四子流程框图。
22.图6为订单的监控平台的组成结构框图。
23.图7为订单的监控平台中订单信息生成模块的组成结构框图。
24.图8为订单的监控平台中订单信息更新模块的组成结构框图。
具体实施方式
25.为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅
用以解释本发明，并不用于限定本发明。
26.实施例1图1为订单的监控方法的流程框图，本发明实施例中，一种订单的监控方法，所述监控方法包括：步骤s100：定时更新产品信息的相关词汇，基于所述相关词汇确定订单热度，基于所述订单热度和基础订单数据确定预测订单数；步骤s200：获取仓储数据，基于所述仓储数据和所述预测订单数确定分配比例；现有的订单管理系统大都从订单生成之后开始统计，实时的获取订单的物流过程，交付到用户手中后结束统计，这一过程的前提是供应量充足，实际上，对于零售订单来说，这种方式效率很高，但是对于批发式的订单，这种方式便会存在一些不便之处，比如，批发式的订单用户大都是稳定的客户，在供应量不是很充足的情况下，采用先到先得的方式，很有可能会导致客户流失，因此，需要控制各用户的订单量，进而稳定客户；控制各用户的订单量，首先需要对订单数进行简单的预测，步骤s100至步骤s200的功能就是预测订单数，然后根据预测的订单数确定分配比例。
27.举例来说，如果预测订单数是100件，仓储数据是50件，那么分配比例就是50%，当某个用户需要100件时，按照分配比例，只向他提供50件，剩余的仓储可以分配给其他用户，从而起到稳定用户的作用；后续再通过增加产能的方式，向用户进行补货。
28.步骤s300：接收用户发送的含有用户信息的订单生成请求，基于所述用户信息确定用户级别，基于所述用户级别和分配比例生成订单信息；所述订单信息包括物流信息；步骤s300是具体的分配步骤，接收用户的订单生成请求，订单生成请求中含有需求量和用户信息，根据需求量和分配比例可以确定一个分配量，在此基础上，根据用户信息确定用户级别，再对所述分配量进行微调，最终生成订单信息；订单信息与常规的订单信息相同，其内容包括交易双方信息等等；其中，需要说明的是，物流信息也包含于订单信息。
29.步骤s400：基于所述订单信息确定检测节点，向各检测节点发送预设的检测任务，实时接收各检测节点反馈的检测数据，实时更新订单信息；生成含有物流信息的订单信息后，基于物流信息确定检测节点，向这些检测节点发送关于该订单信息的检测任务，当检测节点检测到该订单时，反馈一个检测数据，然后系统根据所述检测数据更新订单信息；更新后的订单信息向用户发送，也可以对用户隐藏，视具体情况而定。
30.图2为订单的监控方法的第一子流程框图，所述定时更新产品信息的相关词汇，基于所述相关词汇确定订单热度，基于所述订单热度和基础订单数据确定预测订单数的步骤包括步骤s101至步骤s105：步骤s101：获取假期信息，根据假期信息生成不同时段；步骤s102：依次将不同的时段输入训练好的订单分析模型中，确定基础订单数据；步骤s103：将所述产品信息输入各主流app，获取相关词汇，基于所述相关词汇确定关键词；其中，所述主流app为日访问量达到预设的访问阈值并且含有信息查询组件的app；步骤s104：将所述关键词再次输入各主流app，获取关键词的热度值，将所述热度值输入训练好的热度分析模型，得到修正率；
步骤s105：基于所述修正率修正所述订单数据，得到第一预测订单数。
31.步骤s101至步骤s105提供了一种具体的订单数预测方案，首先，根据时间信息确定一个基础订单数据，对于一个生产商来说，每个季度或者每个月都有不同的销售额，相应的，订单数量也是随时间变化的一个值；因此，先根据时间确定基础订单数据；然后，根据现有的热点数据可以生成一个修正率，这个修正率一般是起到正修正的效果，一旦出现与生产商产品相关的热点数据，那么预测订单数就会出现一些涨幅。
32.图3为订单的监控方法的第二子流程框图，所述获取假期信息，根据假期信息生成不同时段的步骤包括步骤s1011至步骤s1013：步骤s1011：获取假期信息，根据假期信息中的假期长度确定中心时刻，并计算所述中心时刻在一年时间内的位置比例；步骤s1012：确定产品的淡旺季信息，基于淡旺季信息确定各假期影响半径；步骤s1013：基于假期的位置比例和影响半径生成假期表，并根据所述假期表确定不同时段。
33.上述内容是对时段的确定过程进行了具体的限定，首先，将假期信息转换为节点，生成各时间段，然后再在各时间段增加淡旺季信息，比如产品如果是雪糕，在冬天的订单数较少，因此，在寒假期间的订单数会少一些，具体的影响方式就是影响半径，极端一点，半径为零的话，那么实际上就是使得假期影响因素降为零；但是，如果产品是雪糕的话，暑假期间就会重要一些，其假期时间有两个月也有一个月，视地区而定，实际上，对于产品为雪糕的企业，从6月到10月都可以视为“暑假期间”，反映到上述流程中，便是增大影响半径。值得一提的是，所述影响半径一般以天为单位。
34.通过假期对一年进行分段的原因是，除了一些固定的节日，不同年份的大部分假期的日期都是不一样的，通过假期对一年进行分段更具有普适性。
35.作为本发明技术方案的一个优选实施例，所述定时更新产品信息的相关词汇，基于所述相关词汇确定订单热度，基于所述订单热度和基础订单数据确定预测订单数的步骤还包括：获取推广文件中的访问量和操作量，根据所述访问量和操作量确定推广文件的有效值；读取计算好的推广回报率，并基于有效值修正所述回报率；根据修正后的回报率确定意向用户数量，将所述意向用户数量与相应的历史意向用户数量进行比对；根据比对结果确定浮动比例，基于所述浮动比例和订单数据生成第二预测订单数；基于所述第一预测订单数和所述第二预测订单数确定预测订单数。
36.上述内容在已有的订单预测方案上增设了另一种订单预测方案，用于共同确定预测订单数，具体的是根据推广文件的访问量和操作量确定预测订单数；其中，所述计算回报率是预设值，不同app的推广回报率都有专门的工作人员进行统计。
37.根据回报率可以确定意向用户数量的数量，将所述意向用户数量与相应的历史意向用户数量进行比对，可以确定一个浮动比例，通过浮动比例可以计算出第二预测订单数；其中，第一预测订单数和第二预测订单数的计算过程是独立的，它们属于两个不相关的量，
通过这两个不相关的量确定预测订单数，可以提高预测的准确度。
38.进一步的，所述获取推广文件中的访问量和操作量，根据所述访问量和操作量确定推广文件的有效值的步骤包括：获取推广文件中的操作量，确定操作量中不同操作的权重值；根据所述权重值计算相应操作的兴趣值；累加不同操作的兴趣值，并基于累加后的兴趣值与推广文件的访问量确定推广文件的有效值。
39.上述内容对有效值的计算过程进行了具体的限定，为了便于说明，本发明通过具体实例进行描述：比如，现在有一个推广文件是一篇文章，系统会读取文章的访问量与操作量，进行确定这篇文章的有效值，所述有效值是反映推广效果的一个值，其中，收藏量和点赞量对应的兴趣值是不同的，兴趣值的设置是对不同操作的一个统计。值得一提的是，一个访问量可以视为一个兴趣值。
40.图4为订单的监控方法的第三子流程框图，所述接收用户发送的含有用户信息的订单生成请求，基于所述用户信息确定用户级别，基于所述用户级别和分配比例生成订单信息的步骤包括步骤s301至步骤s304：步骤s301：接收用户发送的订单生成请求，获取用户信息，将所述用户信息输入预设的用户备案表中，获取用户的订单频率和订单均额；步骤s302：根据所述订单频率和所述订单均额确定用户级别；步骤s303：基于所述用户级别对所述分配比例进行修正；步骤s304：根据修正后的分配比例生成订单信息。
41.步骤s301至步骤s304对订单信息的生成过程进行了具体的限定，过程比较简单，首先，如果一个用户的订单频率和订单额度较高，那么就可以说明他是老主顾，相应的，在供应量不足的前提下，可以稍微地提升该用户的分配比例。然后，根据分配比例确定订单信息。
42.图5为订单的监控方法的第四子流程框图，所述基于所述订单信息确定检测节点，向各检测节点发送预设的检测任务，实时接收各检测节点反馈的检测数据，实时更新订单信息的步骤包括步骤s401至步骤s403：步骤s401：获取订单信息中的物流信息，基于所述物流信息确定检测节点；所述检测节点包括中转站检测节点和路段检测节点；步骤s402：向各检测节点发送含有订单信息的检测任务，实时接收各检测节点反馈的检测数据；所述检测数据包括时间信息和完整度；步骤s403：基于所述时间信息和所述完整度更新订单信息。
43.步骤s401至步骤s403对订单的更新步骤进行了具体的限定，上述内容的核心是基于所述物流信息确定检测节点，这一过程并不困难，这些检测节点都是预设的检测站点，像一些重要的中转站都会有，此外，如果具有相应的能力，可以某些路段上设有检测节点，可以提高订单信息的实时性。
44.实施例2图6为订单的监控平台的组成结构框图，本发明实施例中，一种订单的监控平台，所述监控平台10包括：
订单数预测模块11，用于定时更新产品信息的相关词汇，基于所述相关词汇确定订单热度，基于所述订单热度和基础订单数据确定预测订单数；分配比例确定模块12，用于获取仓储数据，基于所述仓储数据和所述预测订单数确定分配比例；订单信息生成模块13，用于接收用户发送的含有用户信息的订单生成请求，基于所述用户信息确定用户级别，基于所述用户级别和分配比例生成订单信息；所述订单信息包括物流信息；订单信息更新模块14，用于基于所述订单信息确定检测节点，向各检测节点发送预设的检测任务，实时接收各检测节点反馈的检测数据，实时更新订单信息。
45.图7为订单的监控平台中订单信息生成模块13的组成结构框图，所述订单信息生成模块13包括：数据获取单元131，用于接收用户发送的订单生成请求，获取用户信息，将所述用户信息输入预设的用户备案表中，获取用户的订单频率和订单均额；级别确定单元132，用于根据所述订单频率和所述订单均额确定用户级别；修正单元133，用于基于所述用户级别对所述分配比例进行修正；第一处理执行单元134，用于根据修正后的分配比例生成订单信息。
46.图8为订单的监控平台中订单信息更新模块14的组成结构框图，所述订单信息更新模块14包括：节点确定单元141，用于获取订单信息中的物流信息，基于所述物流信息确定检测节点；所述检测节点包括中转站检测节点和路段检测节点；反馈接收单元142，用于向各检测节点发送含有订单信息的检测任务，实时接收各检测节点反馈的检测数据；所述检测数据包括时间信息和完整度；第二处理执行单元143，用于基于所述时间信息和所述完整度更新订单信息。
47.所述订单的监控方法所能实现的功能均由计算机设备完成，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述订单的监控方法的功能。
48.处理器从存储器中逐条取出指令、分析指令，然后根据指令要求完成相应操作，产生一系列控制命令，使计算机各部分自动、连续并协调动作，成为一个有机的整体，实现程序的输入、数据的输入以及运算并输出结果，这一过程中产生的算术运算或逻辑运算均由运算器完成；所述存储器包括只读存储器（read-only memory，rom），所述只读存储器用于存储计算机程序，所述存储器外部设有保护装置。
49.示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。
50.本领域技术人员可以理解，上述服务设备的描述仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比上述描述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
51.所称处理器可以是中央处理单元（central processing unit，cpu），还可以是其
他通用处理器、数字信号处理器（digital signal processor，dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuit，asic）、现成可编程门阵列（field-programmable gate array，fpga）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，上述处理器是上述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个用户终端的各个部分。
52.上述存储器可用于存储计算机程序和/或模块，上述处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现上述终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等）等；存储数据区可存储根据泊位状态显示系统的使用所创建的数据（比如不同产品种类对应的产品信息采集模板、不同产品提供方需要发布的产品信息等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（smart media card，smc），安全数字（secure digital，sd）卡，闪存卡（flash card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
53.终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例系统中的全部或部分模块/单元，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个系统实施例的功能。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
54.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
55.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。