【技术实现步骤摘要】
一种电商仓库拣选区自动化分区方法及系统
[0001]本专利技术涉及电商仓库分区
，特别是涉及一种电商仓库拣选区自动化分区方法及系统。
技术介绍
[0002]在电商领域，随着对当前发货时效的要求越来越高，对于单位时间内仓库的货物处理能力的要求也越来越高。电商仓库一般是基于当前情况下商品运营的侧重点，对仓库内的商品拣选区进行优化设置，使得头部流量商品对提高订单拣选速度做出巨大贡献。
[0003]传统的优化拣选区的方法主要是结合商品的销量和商品价值两类，而拣货区在当前PDA设备(Personal Digital Assistants，个人电子助理)普及的状况下，库存准确率得到极大提高，所以拣选区的布局更主要的是考虑商品的销量。在考虑销量的基础上，传统的方式基本都会由人工按照不同的销量区间定义出不同的拣选区域。同时，采用传统方法进行拣选区分区时，往往会忽略以下三个因素：1)商品本身的大小不同，以及因此导致的对于拣选区的占用面积不同，可能使得部分商品的货架位置不足或者部分商品的货架位置有剩余，即无法充分利用货架空间。例如...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电商仓库拣选区自动化分区方法，其特征在于，所述方法包括：根据目标仓库的历史订单集确定商品集，然后根据所述商品集确定第一订单组；所述商品集至少包括第一商品组；所述第一商品组包括多个且商品贡献值高于设定贡献值的商品；所述商品贡献值为标记商品的数量与所述商品集中商品总数的比值；所述标记商品为所述商品集中的任一商品；所述第一订单组包括多个第一订单；所述第一订单表示包括含有所述第一商品组中部分或者全部商品的订单；根据所述目标仓库中的仓库货架数据和所述商品集，确定每个商品占据的货架数据；所述货架数据包括每个货架上放置的商品种类和商品数量；对所述目标仓库进行拣选区域划分，以确定第一拣选分区结果和第二拣选分区结果；所述第一拣选分区结果中拣选区的数量比所述第二拣选分区结果中拣选区的数量小1；针对每种拣选分区结果，根据拣选区中的多个个体、所述第一订单组和每个商品占据的货架数据，基于GA算法，计算所述拣选区对应的最小拣货时间；所述个体表示所述拣选区中的货架数量；所述最小拣货时间表示对所述个体中容置的商品进行拣货时所需要的最小时间；根据多个最小拣货时间，确定目标拣货时间；判断第一目标拣货时间和第二目标拣货时间是否满足预设目标条件，以得到第一结果；所述第一目标拣货时间为所述第一拣选分区结果对应的目标拣货时间；所述第二目标拣货时间为所述第二拣选分区结果对应的目标拣货时间；所述预设目标条件为所述第一目标拣货时间与所述第二目标拣货时间的比值小于设定值；当所述第一结果表示否时，输出所述第一拣选分区结果；当所述第一结果表示是时，返回对所述目标仓库进行拣选区域划分，以确定第一拣选分区结果和第二拣选分区结果的步骤，直至所述第一结果表示否。2.根据权利要求1所述的电商仓库拣选区自动化分区方法，其特征在于，所述根据所述商品集确定第一订单组，具体包括：结合所述商品集和所述历史订单集，计算每个商品的商品贡献值；根据所述商品贡献值对所述商品集中的多个商品进行降序；从降序后的多个商品中选取多个商品，以构成第一商品组；根据所述第一商品组，确定第一订单组。3.根据权利要求1所述的电商仓库拣选区自动化分区方法，其特征在于，所述根据所述目标仓库中的仓库货架数据和所述商品集，确定每个商品占据的货架数据，具体包括：根据所述货架数据中每个货架上放置的商品种类和商品数量，确定每种商品在每个货架上的面积占比；针对一种商品，将所述商品在多个货架上的面积占比相加，以得到所述商品占据的货架数据。4.根据权利要求1所述的电商仓库拣选区自动化分区方法，其特征在于，所述GA算法的适应度函数为：其中，F(i)表示适应度值，e表示自然常数，T
i
表示每个个体对应的拣货时间。
5.根据权利要求1所述的电商仓库拣选区自动化分区方法，其特征在于，所述预设目标条件为：其中，a表示预设常数值，T
i+1
表示第二目标拣货时间，T
i
表示第一目标拣货时间。6.一...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈强，骆海东，颜嘉梁，
申请(专利权)人：上海聚货通电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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