【技术实现步骤摘要】
一种物品的库存分配方法和装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种物品的库存分配方法和装置。
技术介绍
当前很多场景下需要根据业务需求投放物品，例如向用户投放广告(例如包装广告)。目前向用户投放包装广告的主要渠道是线下和线上电商，线下投放即通过街边赠送，线上电商投放可分为精准投放于普投(普通投放)。其中精准投放是通过以下几个维度进行投放与定位：用户、地区、用户订单商品品类、用户订单商品品牌、用户订单商品，并在电商订单生产过程中同时投放包装广告。精准投放是一个效率更高、且效果更好的包装广告投放方式。包装广告的精准投放流程包括：系统根据广告主需求进行用户数据挖掘，提炼目标用户。之后对用户订单进行设置，筛选用户有效订单，剔除无效订单。在目标用户下单时，检验订单信息是否正确、目标库房包装广告库存是否有效，然后进行订单生产。在生产环节，会根据订单中的标识，试用相应的包装广告。这种精准包装广告，主要分为以下五种：用户、地区、订单品类、订单品牌、订单商品。用户指的是根据品牌商的一些诉求，找出相关的用户，例如30岁已婚男性，筛选出这些用户PIN之后，在这些用户下单时，投放广告。地区指的的订单产生时的收货地址。订单品类、品牌、商品，指的是在订单中包含的商品、或商品的品牌、品类，例如只要是包含零食的订单，就投放某一种包装广告。但电商一般会有多个生产仓库，而广告资源是有限的，生产的产能也是有限的，如何合理的分配包装广告的库存与产能就成为了问题。在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：不便于各类物品的排期投放，各类物品库存分配不合理，仓库利用率和物...
【技术保护点】
1.一种物品的库存分配方法，其特征在于，包括：根据各类待投放物品的投放维度信息，获取与所述各类待投放物品的投放维度相关的历史统计数据；根据所述历史统计数据和所述各类待投放物品的预投放量，分别计算所述各类待投放物品的投放预测数据；根据所述投放预测数据为所述各类待投放物品分配相应的库存。
【技术特征摘要】
1.一种物品的库存分配方法，其特征在于，包括：根据各类待投放物品的投放维度信息，获取与所述各类待投放物品的投放维度相关的历史统计数据；根据所述历史统计数据和所述各类待投放物品的预投放量，分别计算所述各类待投放物品的投放预测数据；根据所述投放预测数据为所述各类待投放物品分配相应的库存。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史统计数据包括用户的下单数据、仓库的产能数据、仓库的销量数据中的至少一者，根据所述历史统计数据和所述各类待投放物品的预投放量，分别计算所述各类待投放物品的投放预测数据的步骤，包括：当一类待投放物品的投放维度为用户维度，则根据选定用户和所有用户的所述下单数据以及该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据；当一类待投放物品的投放维度为地址维度，则根据选定地址各仓库的所述产能数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据；当一类待投放物品的投放维度为品类、品牌、商品的其中一个维度，则相应地根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的所述销量数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户的下单数据包括选定用户在各下单地址的用户数量分配数据、每个下单地址各仓库历史产能数据、本年度所有用户历史下单数据、本年度的上一年度所有用户历史下单数据、选定用户总数量，根据选定用户和所有用户的所述下单数据以及该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据的步骤，包括：根据选定用户在各下单地址的用户数量分配数据、所述预投放量和每个下单地址各仓库历史产能数据，计算该类待投放物品在所述各仓库预计投放量；根据本年度所有用户历史下单数据，计算本年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、本年度平均用户下单率；根据本年度的上一年度所有用户历史下单数据，计算所述上一年度平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率；根据本年度当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、本年度平均用户下单率、所述上一年度平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均用户下单率、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率，计算所述本年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率；根据所述选定用户总数量和所述本年度所述当前时间点之后预设时间段内平均用户下单率，计算该类待投放物品的预计每日投放量；根据所述预计每日投放量和所述预投放量，得到该类待投放物品的预计投放天数；根据所述预投放量和所述预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；根据所述各仓库预计投放量、所述预计每日投放量、所述预计投放天数、所述预计平均每日投放量，得到所述投放预测数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述仓库的产能数据包括选定地址各仓库的本年度历史产能数据、选定地址各仓库的本年度的上一年度历史产能数据，根据选定地址各仓库的所述产能数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据的步骤，包括：根据选定地址各仓库的本年度历史产能数据，计算所述各仓库的本年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、本年度平均产能；根据选定地址各仓库的本年度的上一年度历史产能数据，计算所述各仓库的所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均产能、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均产能、所述上一年度平均产能；根据所述各仓库的本年度当前时间点之前预设时间段内平均产能、本年度平均产能、所述上一年度所述当前时间点之前预设时间段内平均产能、所述上一年度所述当前时间点之后预设时间段内平均产能、所述上一年度平均产能，计算所述各仓库的本年度当前时间点之后预设时间段内平均产能；根据所述各仓库的本年度当前时间点之后预设时间段内平均产能，得到所有选定地址仓库的单日总产能、各仓库预计每日投放量；根据所述预投放量、所述单日总产能，得到该类待投放物品的预计投放天数、预计每日投放量；根据所述预投放量、所述预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；根据所述各仓库预计每日投放量、所述预计投放天数，得到该类待投放物品在所述各仓库预计投放量；根据所述各仓库预计投放量、所述预计每日投放量、所述预计投放天数、所述预计平均每日投放量，得到所述投放预测数据。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述仓库的销量数据包括选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度历史销量数据，以及选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度历史销量数据，根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的所述销量数据和该类待投放物品的预投放量，计算该类待投放物品的投放预测数据的步骤，包括：根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度历史销量数据，计算所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度平均每日销量、本年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量；根据选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度的上一年度历史销量数据，计算所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的所述上一年度平均每日销量、所述上一年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、所述上一年度当前时间点之后每日销量；根据所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度平均每日销量、本年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、所述上一年度平均每日销量、所述上一年度当前时间点之前预设时间段内平均每日销量、所述上一年度当前时间点之后每日销量，计算所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度当前时间点之后每日销量；根据所述预投放量和所述选定品类、选定品牌或选定商品对应各仓库的本年度当前时间点之后每日销量，得到该类待投放物品的预计投放天数、在所述各仓库预计投放量、预计每日投放量；根据所述预投放量和所述预计投放天数，得到该类待投放物品的预计平均每日投放量；根据所述预计投放天数、在所述各仓库预计投放量、预计每日投放量、所述预计平均每日投放量，得到所述投放预测数据。6.一种待投放物品的库存...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹宇宸，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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