基于大数据和工业互联网的产品管理方法及相关装置与流程

1.本技术涉及产品管理领域，尤其是涉及一种基于大数据和工业互联网的产品管理方法及相关装置。


背景技术：

2.随着科学技术的发展，互联网成为了人们生活中不可或缺的一部分。对于大型的生产制造公司或者电商平台而言，在国内有着许多的物流仓库，物流仓库的作用就是负责接收生产制造完成的产品，并根据订单需求将产品发送至订单目的地。然而，目前对于物流仓库的产品管理还停留在人工配置产品发货的阶段，经常出现需要从较远的物流仓库进行调用产品的情况。因此，如何在产品管理过程中利用大数据和互联网进行合理规划，成为了一个亟待解决的技术问题。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.为了对产品配送进行合理规划管理，本技术提供一种基于大数据和工业互联网的产品管理方法及相关装置。
5.第一方面，本技术提供的一种基于大数据和工业互联网的产品管理方法采用如下的技术方案：一种基于大数据和工业互联网的产品管理方法，包括一种基于大数据和工业互联网的产品管理方法，包括：获取物流仓库信息，在所述物流仓库信息中获取每一仓库的产品出货数据和位置信息表；根据所述每一仓库的产品出货数据生成出货需求画像；根据满足预设条件的出货需求画像对应的物流仓库生成第二物流仓库集合；在所述第二物流仓库集合中根据所述出货需求画像和所述位置信息表生成产品配送需求表。
6.可选地，所述根据所述每一仓库的产品出货数据生成出货需求画像包括：获取所述每一仓库对应的产品出货数据；根据所述出货数据确定在每一仓库中预设标签的权重信息；根据所述每一仓库中预设标签的权重信息生成每一仓库的出货需求画像。
7.可选地，所述根据所述每一仓库中预设标签的权重信息生成每一仓库的出货需求画像包括：获取每一仓库中预设标签的权重信息；根据所述预设标签的权重信息确定产品流动倾向；判断所述产品流动倾向的有效性；
若有效，则根据所述产品流动倾向生成出货需求画像。
8.可选地，所述根据满足预设条件的出货需求画像对应的物流仓库生成第二物流仓库集合包括：获取预设条件，并根据所述预设条件对所述出货需求画像进行筛选；根据筛选结果对所述物流仓库信息中的物流仓库添加标识信息；获取历史标识记录，在所述物流仓库信息中根据所述标识信息结合所述历史标识记录生成第二物流仓库集合。
9.可选地，所述在所述第二物流仓库集合中根据所述出货需求画像和所述位置信息表生成产品配送需求表包括：在所述第二物流仓库中根据所述出货需求画像生成预计货物出货表；获取订单信息，根据所述订单信息中的目的地信息结合所述位置信息生成当前实际货物出货表；根据所述预计货物出货表和所述实际货物出货表生成产品配送需求表。
10.可选地，所述根据所述预计货物出货表和所述实际货物出货表生成产品配送需求表包括：获取所述预计货物出货表中各产品的预计出货信息；获取所述实际货物出货表中各产品的实际出货信息；根据所述预计出货信息和实际出货信息生成产品配送需求表。
11.可选地，所述在所述第二物流仓库集合中根据所述出货需求画像和所述位置信息表生成产品配送需求表之后，还包括：根据所述产品配送需求表生成最短配送路径方案；获取所述最短配送路径方案对应的配送成本；获取历史配送成本，并与所述最短配送路径方案对应的配送成本进行比较以生成方案结果反馈。
12.第二方面，本技术提供一种基于大数据和工业互联网的产品管理装置，所述基于大数据和工业互联网的产品管理装置包括：仓库信息获取模块，用于获取物流仓库信息，在所述物流仓库信息中获取每一仓库的产品出货数据和位置信息表；出货画像生成模块，用于根据所述每一仓库的产品出货数据生成出货需求画像；第二物流仓库生成模块，用于根据满足预设条件的出货需求画像对应的物流仓库生成第二物流仓库集合；需求表生成模块，用于在所述第二物流仓库集合中根据所述出货需求画像和所述位置信息表生成产品配送需求表。
13.第三方面，本技术提供一种计算机设备，所述设备包括：存储器、处理器，所述处理器在运行所述存储器存储的计算机指令时，执行如上文所述的方法。
14.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上文所述的方法。
15.综上描述，本技术包括以下有益技术效果：本技术通过获取物流仓库信息并在所述物流仓库信息中获取其中每一仓库对应
的产品出货数据和位置信息表；根据产品出货数据生成每一仓库的出货需求画像，通过预设条件结合所述出货需求画像生成第二物流仓库集合，在所述第二物流仓库集合中根据所述出货需求画像和位置信息表生成产品配送需求表。通过生成出货需求画像获取每个仓库的产品出货倾向，并结合每一仓库的位置信息来生成产品配送需求表，进一步实现了利用大数据和互联网智能对产品配送进行管理的效果。
附图说明
16.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的计算机设备结构示意图；图2是本发明基于大数据和工业互联网的产品管理方法第一实施例的流程示意图；图3是本发明基于大数据和工业互联网的产品管理方法第二实施例的流程示意图；图4是本发明基于大数据和工业互联网的产品管理方法第三实施例的流程示意图；图5是本发明基于大数据和工业互联网的产品管理装置第一实施例的结构框图。
17.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
18.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下通过附图及实施例，对本技术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用以解释本技术，并不用于限定本技术。
19.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的计算机设备结构示意图。
20.如图1所示，计算机设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器（central processing unit，cpu），通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏（display）、输入单元比如键盘（keyboard），可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如无线保真（wireless-fidelity，wi-fi）接口）。存储器1005可以是高速的随机存取存储器（random access memory，ram），也可以是稳定的非易失性存储器（non-volatile memory，nvm），例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
21.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
22.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及基于大数据和工业互联网的产品管理程序。
23.在图1所示的计算机设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明计算机设备中的处理器1001、存储器1005可以设置计算机设备中，所述计算机设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于大数据和工业互联网的产品管理程序，并执行本发明实施例提供的基于大数据和工业互
联网的产品管理方法。
24.本发明实施例提供了一种基于大数据和工业互联网的产品管理方法，参照图2，图2为本发明基于大数据和工业互联网的产品管理方法第一实施例的流程示意图。
25.本实施例中，所述基于大数据和工业互联网的产品管理方法包括以下步骤：步骤s10：获取物流仓库信息，在物流仓库信息中获取每一仓库的产品出货数据和位置信息表。
26.需要说明的是，本实施例的执行主体可以是具有数据处理、网络通信以及程序运行功能的计算服务设备，例如智能手机、平板电脑、个人电脑等，也可以是其他能够实现上述功能的设备，本实施例对此不作限制。
27.可以理解的是，在本实施例中所述物流仓库信息，即根据具体使用需求所设定的物流仓库信息，可以包括使用情况下所有具有存储功能的物流仓库，也可以是某区域内设定的物流仓库，根据具体使用场景进行预设。本实施例在此不做限制。例如：规定a省内的所有物流仓库将作为本实施例中物流仓库信息中的数据来源。
28.需要说明的是，在本实施例中物流仓库信息包括：物流仓库的位置信息、物流仓库的基础规模信息、物流仓库中间商品信息、物流仓库历史出货信息、物流仓库特殊设定信息以及其他信息等。
29.可以理解的是，产品出货数据即在预设时间段内物流仓库的出货过程信息，例如：前24小时内该物流仓库所有商品通过某预设渠道的订单出货数据即可视为对应的产品出货数据。
30.需要说明的是，位置信息表即该物流仓库对应的位置信息。
31.在具体实施中，通过获取物流仓库信息，从物流仓库信息中获取对应的产品出货数据，所述产品出货数据即规定时间内，根据使用条件下设定的产品出货数据，同时获取每一物流仓库的位置信息。
32.步骤s20：根据每一仓库的产品出货数据生成出货需求画像。
33.需要说明的是，所述出货需求画像在本实施例中是指每一仓库在规定时间内出货的画像。所述画像可表示为出货倾向，由产品结构组成。可以用圆柱图或者其他形式的统计方式呈现，本实施例在此不做限制。
34.在具体实施中，根据每一仓库的产品出货数据生成出货需求画像是通过获取产品数据，同时获取预设分类标签，根据所述预设分类标签确定每一标签下出货数据的具体数值以及其所占总数据的比例。例如：某仓库中有a、b、c、d四种产品，其中通过预设分类标签进行分类之后，标签1包括的产品有a和b，标签2包括的产品有c和d，通过分析具体的产品出货数据即可得在该仓库中标签1与标签2当前的出货倾向从而完成出货需求画像。
35.步骤s30：根据满足预设条件的出货需求画像对应的物流仓库生成第二物流仓库集合。
36.需要说明的是，所述预设条件是指对生成出货画像之后的仓库进行进一步筛选所设定的条件。
37.可以理解的是，所述第二物流仓库集合表示通过筛选之后所生成的物流仓库集合，所述第二物流仓库集合一定是存在于所述物流仓库信息中，其意义为更小范围的物流仓库数。
38.需要说明的是，在本实施例中预设条件是指对生成的出货需求画像中没有达到基础出货数据的仓库进行过滤。例如：根据实际使用情况对应的预设条件为仓库的基础出货数据在50小时内需要达到6000件才可视为有效出货。在根据预设条件进行判断时，基础出货数据没有达到6000件的仓库所生成的出货需求画像即为无效画像，将对其进行过滤。
39.在具体实施中，实施根据预设条件的出货需求画像对应的物流仓库生成第二物流仓库集合是指通过预设条件对出货需求画像进行筛选，获取目标出货需求画像，根据目标出货需求画像获取对应的物流仓库，将上述物流仓库作为第二物流仓库集合。
40.进一步地，为了选取位置合理地物流仓库作为计算对象，所述根据满足预设条件的出货需求画像对应的物流仓库生成第二物流仓库集合包括：获取预设条件，并根据所述预设条件对所述出货需求画像进行筛选；根据筛选结果对所述物流仓库信息中的物流仓库添加标识信息；获取历史标识记录，在所述物流仓库信息中根据所述标识信息结合所述历史标识记录生成第二物流仓库集合。
41.步骤s40：在第二物流仓库集合中根据出货需求画像和位置信息表生成产品配送需求表。
42.需要说明的是，产品配送需求表即表示根据本实施例所生成的向仓库进行配送的产品清单，其中包括产品的标签、产品数量、对应的出货路线以及预计的抵达时间。
43.在具体实施中，根据出货需求画像和位置信息表生成产品配送需求表是通过分析所述出货需求画像，预测该仓库在未来预设时间段内所需产品的总数以及出货的倾向。在此基础上根据位置信息结合原始发货地预估路程时间以此生成产品配送需求表。
44.进一步地，为了在生成产品管理方法之后验证是否有效，所述在所述第二物流仓库集合中根据所述出货需求画像和所述位置信息表生成产品配送需求表之后，还包括：根据所述产品配送需求表生成最短配送路径方案；获取所述最短配送路径方案对应的配送成本；获取历史配送成本，并与所述最短配送路径方案对应的配送成本进行比较以生成方案结果反馈。
45.需要说明的是，为了检验本实施例中生成的产品配送需求表是否能够提升对于产品的管理能力，通过对比历史数据与采用了本方案的仓库的数据进行进一步验证。若数据对比不如历史数据，则获取产品标签信息，对产品标签信息进行调整以重新生成出货需求画像。
46.本实施例通过通过获取物流仓库信息并在所述物流仓库信息中获取其中每一仓库对应的产品出货数据和位置信息表；根据产品出货数据生成每一仓库的出货需求画像，通过预设条件结合所述出货需求画像生成第二物流仓库集合，在所述第二物流仓库集合中根据所述出货需求画像和位置信息表生成产品配送需求表。通过生成出货需求画像获取每个仓库的产品出货倾向，并结合每一仓库的位置信息来生成产品配送需求表，进一步实现了利用大数据和互联网智能对产品配送进行管理的效果。
47.参考图3，图3为本发明基于大数据和工业互联网的产品管理方法第二实施例的流程示意图。
48.基于上述第一实施例，本实施例基于大数据和工业互联网的产品管理方法的所述步骤s20，还包括：步骤s201：获取所每一仓库对应的产品出货数据；
步骤s202：根据出货数据确定在每一仓库中预设标签的权重信息；在具体实施中，根据实际的使用条件，将不同标签赋予不同的权重，可以有效实现根据具体的实际情况有效生成出货需求画像的效果。
49.在具体实施中，在确定每一仓库中预设标签权重信息之前，还包括获取仓库对应的权重设定和标签信息。若检测到存在标签信息没有设定对应的权重，则获取默认权重设定，将默认权重设定赋予到上述标签中。若存在超过预设数量的标签没有进行权重设定，即向管理终端进行反馈，该次生成的出货需求画像也将视为无效。
50.步骤s203：根据每一仓库中预设标签的权重信息生成每一仓库的出货需求画像。
51.在具体实施中，根据每一仓库中预设标签的权重信息生成每一仓库的出货需求画像是指获取仓库中的出货产品总数和标签总数，根据标签权重生成的占比值分析出货倾向，进一步生成出货需求画像。
52.进一步地，为了在生成出货需求画像的过程中更加合理，所述根据所述每一仓库中预设标签的权重信息生成每一仓库的出货需求画像包括：获取每一仓库中预设标签的权重信息；根据所述预设标签的权重信息确定产品流动倾向；判断所述产品流动倾向的有效性；若有效，则根据所述产品流动倾向生成出货需求画像。
53.本实施例通过获取所述每一仓库对应的出货数据；根据所述出货数据确定在每一仓库中预设标签的权重信息；根据所述每一仓库中预设标签的权重信息生成每一仓库的出货需求画像；通过调整权重的方式实现了根据不同重要程度的产品进行管理和分类，以此生成的出货需求画像也更符合使用需求。
54.参考图4，图4为本发明基于大数据和工业互联网的产品管理方法第三实施例的流程示意图。
55.基于上述第一实施例，本实施例基于大数据和工业互联网的产品管理方法的所述步骤s40，还包括：步骤s401：在第二物流仓库中根据出货需求画像生成预计货物出货表。
56.需要说明的是，所述预计出货表即在预设的时间段之后的出货预设表，例如：根据实际使用需求，在本实施例中设定时间为20天，对应的出货预设表即标签a、b两种产品的出货数量预估。
57.步骤s402：获取订单信息，根据订单信息中的目的地信息结合位置信息生成当前实际货物出货表。
58.可以理解的是，订单信息即向仓库进行订单交付为目的信息。仓库中的产品可以是用户向个体进行交付，由快递公司或者其他物流单位运送产品，也可以是用于仓库之间的货物调用，用于支援其他仓库中产品数量不足的情况。
59.需要说明的是，实际货物出货表可以是当天也可以是本周在该仓库中以预设渠道出货的数量统计。所述出货方式、出货目的以及出货性质均可根据实际情况进行设定，本实施例在此不做限制。
60.步骤s403：根据预计货物出货表和实际货物出货表生成产品配送需求表。
61.进一步地，为了更合理地生成产品配送需求表，所述根据所述预计货物出货表和所述实际货物出货表生成产品配送需求表包括：获取所述预计货物出货表中各产品的预计出货信息；获取所述实际货物出货表中各产品的实际出货信息；根据所述预计出货信息和
实际出货信息生成产品配送需求表。
62.本实施例通过。在所述第二物流仓库中根据所述出货需求画像生成预计货物出货表；获取订单信息，根据所述订单信息中的目的地信息结合所述位置信息生成当前实际货物出货表；根据所述预计货物出货表和所述实际货物出货表生成产品配送需求表。结合预计货物出货表与实际货物出货表生成产品配送需求表，通过对比预计货物出货表中的数值与实际货物出货表中的数值生成产品配送需求表，进一步实现了对产品管理的准确性。
63.此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有基于大数据和工业互联网的产品管理的程序，所述基于大数据和工业互联网的产品管理的程序被处理器执行时实现如上文所述的基于大数据和工业互联网的产品管理的方法的步骤。
64.参照图5，图5为本发明基于大数据和工业互联网的产品管理的装置第一实施例的结构框图。
65.如图5所示，本发明实施例提出的基于大数据和工业互联网的产品管理的装置包括：仓库信息获取模块10，用于获取物流仓库信息，在所述物流仓库信息中获取每一仓库的产品出货数据和位置信息表；出货画像生成模块20，用于根据所述每一仓库的产品出货数据生成出货需求画像；第二物流仓库生成模块30，用于根据满足预设条件的出货需求画像对应的物流仓库生成第二物流仓库集合；需求表生成模块40，用于在所述第二物流仓库集合中根据所述出货需求画像和所述位置信息表生成产品配送需求表。
66.应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
67.本实施例通过通过获取物流仓库信息并在所述物流仓库信息中获取其中每一仓库对应的产品出货数据和位置信息表；根据产品出货数据生成每一仓库的出货需求画像，通过预设条件结合所述出货需求画像生成第二物流仓库集合，在所述第二物流仓库集合中根据所述出货需求画像和位置信息表生成产品配送需求表。通过生成出货需求画像获取每个仓库的产品出货倾向，并结合每一仓库的位置信息来生成产品配送需求表，进一步实现了利用大数据和互联网智能对产品配送进行管理的效果。
68.在一实施例中，所述出货画像生成模块20，还用于获取所述每一仓库对应的产品出货数据；根据所述出货数据确定在每一仓库中预设标签的权重信息；根据所述每一仓库中预设标签的权重信息生成每一仓库的出货需求画像。
69.在一实施例中，所述出货画像生成模块20，还用于获取每一仓库中预设标签的权重信息；根据所述预设标签的权重信息确定产品流动倾向；判断所述产品流动倾向的有效性；若有效，则根据所述产品流动倾向生成出货需求画像。
70.在一实施例中，所述第二物流仓库生成模块30，还用于获取预设条件，并根据所述预设条件对所述出货需求画像进行筛选；根据筛选结果对所述物流仓库信息中的物流仓库添加标识信息；获取历史标识记录，在所述物流仓库信息中根据所述标识信息结合所述历史标识记录生成第二物流仓库集合。
71.在一实施例中，所述需求表生成模块40，还用于在所述第二物流仓库中根据所述出货需求画像生成预计货物出货表；获取订单信息，根据所述订单信息中的目的地信息结合所述位置信息生成当前实际货物出货表；根据所述预计货物出货表和所述实际货物出货表生成产品配送需求表。
72.在一实施例中，所述需求表生成模块40，还用于获取所述预计货物出货表中各产品的预计出货信息；获取所述实际货物出货表中各产品的实际出货信息；根据所述预计出货信息和实际出货信息生成产品配送需求表。
73.在一实施例中，所述需求表生成模块40，还用于根据所述产品配送需求表生成最短配送路径方案；获取所述最短配送路径方案对应的配送成本；获取历史配送成本，并与所述最短配送路径方案对应的配送成本进行比较以生成方案结果反馈。
74.需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
75.另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的基于大数据和工业互联网的产品管理的方法，此处不再赘述。
76.此外，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。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、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
77.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
78.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如只读存储器（read only memory，rom）/ram、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备（可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。
79.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。